日本企業でも活用の進む生成AI
今知っておくべき、その最前線とは
大きな変化を生みつつも、まだ進化の途上にある生成AI
原山 AI自体は目新しい技術ではないにもかかわらず、生成AIは社会一般でもある種のブームとなっています。その理由をまず考えてみたいのですが、私は「インタラクション（双方向のやり取り）」がカギではないかと考えています。ネットサービスの裏側などでも、さまざまな形でAIが活用されています。しかしユーザーである私たちが、それを直接意識することはありません。その点生成AIは、自然言語で問いかけると、文章などの結果を返してくれる。自分が起こしたアクションに反応が返ってくるので、そこにインタラクションを感じ取ることができる。これが、今までのAIとは大きく違うところです。
鮫嶋 加えて、専門家ではない一般の方が簡単に使えるという点もありますね。前回の第3次AIブームのときには、ディープラーニングなどの技術が飛躍的に発達し、猫の写真をきちんと猫と認識できたりすることが大きな話題になりました。それが今回の第4次AIブームでは、生成AIによってテクノロジーが民主化され、もっと私たちの身近な存在になりました。質問を投げかけるだけで、文章や画像はもちろんのこと、ソフトウエアのプログラムまで生成してくれます。
原山 個人的には、ネット検索が飛躍的に便利になったときと同じような印象を受けます。インターネットの黎明期からさまざまな検索エンジンがあったわけですが、当時はいくらキーワードを入れても、なかなか思うような検索結果が得られませんでした。その不便さが、米国のビッグテックによって解消された感覚を思い出します。ただし、生成AIはまだ進化の途上でもありますね。例えば、良い回答を得ようと思ったら、質問文の内容もしっかりつくり込まなくてはいけません。
鮫嶋 やはり技術というものは、連続的に進化を遂げていきます。大量の情報を集めて分析することで、検索エンジンの精度は大きく向上しました。今おっしゃられた、AIから質の良い回答を得るために、質問や指示を工夫しなければいけないという話は、「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれており、より最適な生成結果が得られるよう、さまざまなプレーヤーが技術を競い合っています。
企業・公共・教育など、特定分野での活用がさらに拡大
原山 生成AIは汎用的に活用できる技術ですが、次のステップではある分野に特化した使われ方が広がってくるのではと考えています。特に私は、学術分野に身を置く人間なので、研究者がどう生成AIを取り入れていくか興味があります。
そもそも研究者には課題があり、それを解き明かすための仮説を立てます。この仮説を立てるところが研究の醍醐味であり、職人芸的な作業でもありました。ところが最近では、この仮説を生成するプログラムすら表れています。しかも、研究論文を書く際にも、わざわざ過去の論文を自分で調べなくとも、生成AIに取りまとめや要約を任せれば、かなりまともなものが出てきます。
これは確かに便利ですが、その反面気を付けないといけません。対象とする研究課題を分かっている人が使う分には問題ないですが、研究を始めたばかりの学生が論文を読まなくなってしまうかもしれない。教育的な配慮もしながら、どう生成AIを賢く使っていくか。この点については、今後も注視していきたいと思っています。
鮫嶋 確かに、ある分野に特化した生成AIが現れるというのは大きな可能性がありますね。
我々はブームになる前からいろいろな形で生成AIを使っており、例えばその1つが、火災や設備の損傷といった、実際に起きてはいけない事象を画像で再現するケースです。保守員が必要な知識を身に付けるためには、万一の事態に何が起きるのかを知っておく必要があります。とはいえ、実際に事故は発生させられないので、生成AIの画像を使ってトレーニングを行うわけです。こういった、特定の分野における生成AIの活用が広がっていくかもしれません。
加えて、企業内の日常的な業務においても、いろいろな活用があることと考えています。そこで日立製作所でも、国内の社員全員が生成AIを活用できる環境をつくりました。これからグループ会社にも広げていきます。ここでの実践を通して、経験を積んでいければと考えています。
原山 企業によっては、生成AIの利用を禁止しているところもありますが、日立製作所ではどのような方針で社内利用を進めているのでしょうか？ 完全に自由にしているのか、それともルールなどを定められているのですか？
鮫嶋 さすがに完全にフリーというわけにはいかないので、一定のガイドラインは定めています。機密性の高い情報の扱い方とか、回答を鵜のみにしないとか、そういうところは決めていますね。
生成AIがもたらすリスクとどう向き合うべきか
鮫嶋 先ほど原山先生も触れられましたが、生成AIの活用においてはいろいろな課題やリスクもあります。例えば、生成AIが事実ではないことを回答してしまう「ハルシネーション（幻覚）」もその1つ。ほかにも、学習データの著作権侵害や意図せぬ情報漏えいなどの問題も指摘されています。
しかし、過去の歴史を振り返ってみると、新しいテクノロジーが登場したときには、常に似たような議論がありました。生成AIを正しく活用するためには、これと同じような取り組みが必要になってくるだろうと思います。
原山 現在進行形で発展中の技術なので、どこまでがOKでどこからがダメなのかという線引きがしにくいのが難点ですよね。特に生成AIは、人の行動や、価値観にまで影響を及ぼしかねない技術なので、その使われ方については十分な注意が必要です。もっとも、それだけでは何もできなくなってしまいますから、イノベーションと安全のベクトルを考えながら活用を進めるというのが現実解になりそうです。
鮫嶋 リスクに向き合うということでいえば、最低限のガイドラインをどうつくるかという点も重要なポイントだと考えます。日立製作所は、長年にわたり社会インフラシステムを支えていますが、その中に「保護制御」という考え方があります。制御システムは設備や機器に対して指示を出しますが、もし異常を起こして間違った指示を出すと大変なことになってしまいます。そこで、本来の制御系統とは別に、「こういう場面でこの指示は絶対に出ない」と保護する仕組みがあるんです。生成AIの世界にも、異常な命令を防ぐ「ガードレール」という考え方があります。我々としても、こうした部分をしっかりと整備しながら応用に取り組みたいと考えているところです。
原山 生成AIをどう使うかというルールを、国が決めてしまうという考え方もありますが、これも一筋縄ではいかない話なので、世界中の国々がそれぞれに悩み模索しています。その悩みや事例をお互いに共有し、どう活用を進めていくべきかグローバルで議論することも重要になりそうです。
鮫嶋 主要7カ国（G7）でも、「責任あるAI」の実現に向けた議論が交わされました。今後はこうした方向性に沿った形で、いろいろな取り組みが進んでいくのでしょう。
実践を通して得られた知見を社会イノベーションに生かす
原山 欧州連合（EU）のAI規制法案「AI Act」では、リスクをベースにいろいろなコントロールを行うとされています。それはいいとしても、AIがもたらすリスクをどう捉えるのかが難しい。「さまざまなリスクをハイリスクとローリスクに分けよう」という点では皆が合意できます。しかし、何をハイリスクと捉えるのかは、それぞれの立場や視点によって異なってきます。
鮫嶋 まさにその通りで、生成AIのリスクは、技術者だけですべてを考えられる世界ではありません。さまざまな方面からの検討や議論が必要になってきます。そこで日立製作所でも、先に述べた生成AIの全社展開にあたって、「Generative AIセンター」という新たな組織を立ち上げました（図）。ここでは、技術者はもちろんのこと、法務や品質保証など、幅広い部門の関係者が集まり、どこまでが大丈夫か、どのような活用が考えられるかといったことを話し合いながら普及に取り組んでいます。
図 日立製作所が新設した「Generative AIセンター」
社内の各部門よりエキスパートが集まり、生成AI固有のリスクを回避しつつ、社内外での有効な利活用を促進する取り組みを行っている
また、ここで得られた経験を、実際のビジネスフィールドに社会実装していく際には、リードする立場の人間も必要になってきます。そこで、「CAXO（Chief AI Transformation Officer：最高AI変革責任者）」という役職も新たに設置しました。
原山 それは大変価値のある取り組みですね。多様なバックグラウンドを持つ方々が集まって、挑戦的な試みを行う組織をつくられたことは、大きな意義があると感じます。
できれば、そこで得られた経験やノウハウを、ぜひ社会にも広く発信していただきたい。日立製作所は社会インフラを支え、社会イノベーションをけん引する企業ですから、顧客企業だけでなく一般の方々への影響も大きい。しかも、冒頭でも述べたように、生成AIは決して専門家だけが使う技術ではありません。日立製作所の知見が一般の方々にも役立つとなれば、大きな社会貢献にもなると思います。
鮫嶋 ありがとうございます。実験台ではないですが、まだまだ新しい技術なので、自ら実践知を積むことが肝心だと考えています。社会への発信についても、日立製作所では「協創」という考え方を以前から大事にしています。我々から情報をお伝えするだけでなく、生成AI活用に取り組むお客さまと協力し合い、新たな世界を創り上げていきたい。日立製作所はBtoB（企業向け）企業ですが、大学や研究機関などとの協創も幅広く行っています。そうした取り組みを通して、一般の方々への貢献も果たせればと思います。
生成AI対談 未来編
もう少し詳しく（対談映像）
生成AI対談「最前線編」映像
生成AI対談 -最前線編- 日本企業でも活用の進む生成AI その最前線とは - 日立
youtu.be生成AI対談「未来編」映像
生成AI対談 -未来編- 生成AIの活用で私たちの未来はどうなる？ - 日立
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