- 生成AI｜日立製作所
成功する生成AIの活用に向けて
ポイントとなる「3つのステップ」
今、多くの企業が頭を悩ます人材をめぐる課題に対し、有効な切り札になると目されているのが生成AIの活用だ。従業員のアシスタントとして、またある場面では頼れる専門家として業務をサポートしてくれる。日立製作所では、生成AIにかかわる豊かな知見とノウハウをベースに「3つのステップ」に基づく活用の取り組みを推奨。それに則った生成AI活用支援サービスを展開し、企業の生成AIとの協働を強力に支援している。（聞き手：日経BP 総合研究所 上席研究員 菊池隆裕）
自社の現在地と目的を意識して
活用をステップで考える
クラウドサービスプラットフォームビジネスユニット
生成AIアプリケーション＆共通基盤室（日本）PJ推進部 部長
佐藤 康文 氏
菊池 生成AIの業務活用がここ2年の間に、大いに注目されるようになりました。生成AIでやりたいことが明確な会社もあれば、ぼんやりしている会社もあり、また何かすごいことができそうだと過度な期待を寄せているところもあります。総じてよく耳にするのは、最初の一歩をどう踏み出して、どういうステップで活用を進めていけばいいのかがわからないという声です。
佐藤 それについては、お客様の現在地と目標を意識して、活用のステップを考えることが重要です。具体的なイメージとしては次の3ステップが想定されます。まず従業員向けの共通業務・作業の効率化を目指した生成AIサービス環境を提供します。続いて営業部門や人事部門など各部門に特化した業務の効率化に資するAI活用環境を提供し、最後のステップでは、そうした中でも、例えばお客様向けのサービスの高度化や生産性向上など、かなり限定した目的での生成AI活用へと順次進めていくというアプローチです。日立では、そうしたお客様の現状を踏まえた生成AI活用の支援を行っています。
菊池 なるほど。汎用のLLMをチャット形式で活用したり、RAGを使って部門ごとの業務課題を解決していくという試行フェーズから、本格的な業務活用のフェーズへとステップアップしていくわけですね。特に企業にとって、それら2つのフェーズの間にある“壁”をいかに超えるかはなかなか難しい問題だと思います。
佐藤 おっしゃる通りです。それについて日立では、お客様が進めてきたユースケースを検証して、大きく3つの領域でサポートしています。1つ目は「システム開発」、2つ目が「カスタマーサポート」、そして3つ目が「製造現場」です。
プロンプトをアプリで生成して
得られる回答の品質を担保する
菊池 3つの領域について、具体的にご紹介いただけますか。
佐藤 まずシステム開発についてですが、これはいわゆるプロンプトエンジニアリングの領域です。課題として、プログラマによるプロンプトのバラつきがあったり、大規模システムでは成果物の生成が大量に必要だったり、設計書の残ってない古いシステムの移行に用いるのが難しいといったことが挙げられます。これに対し日立では、プロンプトそのものをアプリで生成して生成AIに投入することで、プログラマの習熟度の差を吸収したり、バッチ処理によって大量な成果物を一括生成したり、あるいは設計書が残っていないケースでは、生成AIによりソースをリバースエンジニアリングしていくという方法を進めています。これらのノウハウを「生成AI活用開発フレームワーク」として提供し、お客様にご利用いただけるようにしています。
菊池 特に入力するプロンプトの品質が重要であることは、生成AIユーザー誰もが感じているところです。それをアプリで作成して平準化を図るということですね。2つ目のカスタマーサポートについてはいかがでしょうか。
佐藤 コールセンターなどで顧客からの複雑な問い合わせを理解して、適切な回答をスピーディに行うといった業務領域で、要件の把握から回答作成に至る作業に生成AIを活用するというものです。マニュアルの検索から専門用語の表記ゆれの自動修正、マニュアルと過去の問い合わせ内容を併用した検索、マルチターンによる回答補正などの各種技術の適用により工数を削減します。弊社のコールセンターでも利用を開始していますが、その効果は確実に上がってきており、従来2時間くらいかかっていた回答が、場合によっては30分で行える、要するに75％の効率向上が図れているというケースもあります。
菊池 回答時間の短縮に加え、何よりも正しい答えを導き出せるかどうかが、重要なポイントとなりそうですね。
佐藤 はい。それについても、実際にサポートサービスを提供している現場メンバーにも見てもらって評価を仰ぎ、チューニングしていくということを繰り返しています。
ベテランの暗黙知をデータ化し
シーンに応じた適切な判断を導出
菊池 では、3つ目の製造現場についてはどうでしょう。
佐藤 製造現場に関しては、いわゆるOT（Operational Technology）業務における、ベテランのノウハウの若手従業員への継承を生成AIの活用により目指します。一般的な知識では解読が困難な図面データの取り込みやトラブル対応の手順など、暗黙知化された情報を抽出してデータ化するという取り組みを支援しています。そこでは、業務にかかわる詳細なヒアリングはもちろん、テレビカメラでベテランの挙動をずっと追って、動作パターンを分析し、学習データに持っていきます。これにより、シーンに応じた必要な判断を、生成AIが回答として導き出していけるわけです。
菊池 そうした日立の生成AI活用支援にかかわるスケジュール感をお聞かせください。
佐藤 業務適用に先立つ、アセスメント／PoCについていえば、要件定義に始まり、必要なデータの詳細にまつわる検討とその準備、RAGのプロトタイプ作成とお客様による試用を含めて、一般的にはだいたい6～7カ月程度の期間を見込んでいただければと思います。
菊池 人々が生成AIと協働する社会は、思いのほか早く来るものと考えられます。本日紹介いただいた日立の高度なノウハウも活用しながら、スピード感をもった対応を検討していくことが企業にとっては肝要ですね。