生成AIで価値創造へ
楽天が掲げる成長戦略

基調講演には楽天グループ 専務執行役員のティン・ツァイ氏が登壇。「AIで切り拓くビジネスの未来〜楽天のAI-nizationで世界に革命を〜」と題し、生成AIがもたらすビジネスインパクトとともに、楽天のAI戦略や具体的な活用アプローチを解説した。

ツァイ氏は冒頭、「生成AIはあらゆる領域に影響を及ぼす普遍的な技術だ」と訴えた。これまでの技術の多くが特定用途や分野に限定されていたのに対し、生成AIは業界や用途を超えて広く適用可能な技術となる。専門知識がない人でも容易に利用できる直感的な使いやすさもあると指摘。「これらの特徴を考えると、生成AIは今後数年間で大きく発展する可能性がある。新たな機会創出は、枚挙にいとまがない」

ただし、生成AIを単なる先進技術と捉えると、その活用は限定的になってしまうとツァイ氏は警鐘を鳴らす。楽天グループではAIの実装が単なるモデル開発で終わらせないため、業務プロセスの改善や効率化を継続的に追求し続ける「オペレーショナルエクセレンス」を実施することが重要な成功要因になると位置づけている。

そのための具体的な取り組みとして推進しているのが、「フライホイール」と呼ぶプロフェッショナルによるコンテンツレビューと顧客フィードバックの組み合わせである。また、24時間365日体制でAIの安全性を確保し、実データを用いた信頼性テストを実施している。さらに、「Rakuten AI for Rakutenians」という取り組みを通じ、3万人を超える従業員自らがAIプロダクトを日常業務で利用して実践的なフィードバックを収集している。

3段階のアプローチでAIを展開
共創で生成AIの未来を切り開く

ツァイ氏は「AI展開に限らず、戦略は実行を伴って初めて価値を持つ。楽天は3段階の戦略的アプローチで生成AI を展開している」と説明する。

第1段階は生成AI技術の基盤となるディープラーニング基盤の構築だ。セマンティック検索やセマンティックレコメンデーションなどの実装で、最適な情報を提供できる仕組みを確立する。第2段階の企業向けRakuten AIでは、日本市場特有の高品質要求に応えるため、専門家からのフィードバックを活用したモデル改善を実施する。

そして第3段階の消費者向けRakuten AIでは、自動化した品質管理システムや段階的なロールアウトなどの対策を導入する。「この順序自体が次の段階の基盤となる重要な要素だ」

楽天グループは2025年2月12日に日本語に最適化した大規模言語モデル（LLM）「Rakuten AI 2.0」と小規模言語モデル（SLM）「Rakuten AI 2.0 mini」をオープンソースコミュニティに向けて公開した。

ツァイ氏は、その狙いについて「生成AI技術が急速に進展する中、特に日本企業には積極的なAI導入が求められる。だが、一社単独での取り組みには限界があり、企業間の協力と連携が不可欠だ。（オープンソースコミュニティに言語モデルを公開することで）日本国内外の顧客やパートナーは、より大きなビジネスインパクトを生み出すことができる。われわれは共に生成AIの未来を切り開いていく必要がある」と語り、講演を締めくくった。

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先駆者たちが語る生成AI活用法、成功の条件と未来

Generative AI Conferenceでは、基調講演のほかにも生成AI活用を先進的に活用する企業が数多く登壇。各社の事例を中心にまとめたのが以下の再録だ。

AIでDXの民主化を目指す
ライオンのデジタル戦略とは

ライオンは次世代ヘルスケアのリーディングカンパニーへの変革を目指し、デジタル戦略を3本柱で展開している。

1つ目はデータに基づく経営判断を可能にするデータ基盤の構築、2つ目はヘルスケア領域での新たなサービス展開、そして3つ目が全社的なDXの民主化となる。このうちDXの民主化について鍵を握るのが生成AIの活用である。

ライオンは2023年の早い段階から社内向けチャットボットの展開を開始した。注目すべきは、セキュリティーを重視した内製開発アプローチである。外部への情報流出を防ぐため、社内の安全な環境で運用し、複数事業者のAIモデルを使い分けている。

ツールの導入だけでは活用が進まないという認識のもと、ワークショップなどを積極的に実施。社員が実際に触れる機会を増やし、業務での活用を促進している。

ライオン 執行役員 全社デジタル戦略担当の中林紀彦氏によると、既に週1万回以上の利用がある実用的なツールへと成長している。中林氏は「DXの民主化とは単なる効率化ではなく、日々の業務活動の中から付加価値を創出するものだ」と説明する。そこで、生成AIの全社展開を実現するには、専門チームだけでなく全社員がAIツールを使いこなし、自ら必要なツールを開発できる環境を整備する必要がある。

具体的には部門特化型の検索システムなどで、研究開発部門では過去の報告書や特許情報の検索に、人事部門では就業規則の問い合わせ対応に活用する。

さらに複数のAIエージェントを連携させることで、部門をまたぐ業務の自動化も実現している。中林氏は「今後もこうした環境整備を加速させていきたい」と展望を語った。

ポケトークの勝機は
機能を削減した「使いやすさ」

ポケトーク 会長兼CEOの松田憲幸氏は、「生成AIで見いだす日本企業の活路」と題した講演で、生成AI時代における日本企業の競争戦略について語った。

松田氏は、生成AIを含む新技術について「それ自体はどこでも使えるものになっている」と指摘。だが現状では、ChatGPTに代表される最新AIツールの操作性は、コマンドラインのように専門知識が必要なレベルにとどまっており、一般ユーザーにとって使いこなすのが難しい状況にあると分析した。

こうした状況において日本企業が陥りやすい課題として松田氏は、技術偏重型になりがちで、機能を提供することにひたすら注力してしまう傾向を挙げた。

楽天グループは2025年春に日本語に最適化した大規模言語モデル（LLM） 「Rakuten AI 2.0」と小規模言語モデル（SLM）「Rakuten AI 2.0 mini」をオープンソースコミュニティに向けて公開する予定である。

「日本企業は高い技術力を持ちながらも、ユーザー視点を最優先する（製品・サービスの）開発に取り組んでいない」というもの。

松田氏は自社の経験を例に、技術ではなく使いやすさで勝負する戦略の有効性を主張した。

というのも同社が提供する自動通訳機「ポケトーク」では、ボタンの数を徐々に減らし、操作をシンプル化することで市場シェアを拡大してきた。技術的な機能の追加ではなく、機能をそぎ落とすことで、より多くのユーザーに受け入れられる製品開発を実現してきたと振り返る。

松田氏は日本企業への提言として「技術力・組織力の高さを使いやすさの追求に向けるべきだ」とし、「すでにコモディティー化が進む技術領域において日本企業は、使いやすさを軸とした製品開発戦略にシフトして競争力を高めるべきだ」と訴えた。

生成AIで実現する個別学習
ベネッセが描く未来への挑戦とは

また、早い段階から生成AIを活用してきたベネッセである。

同社 専務執行役員 CDXOの橋本英知氏は「当社は生成AIを画一的な教育からの脱却と、個別最適化された学習の実現手段として位置づけている」と説明する。

その特徴は、単なる問題の正解提示にとどまらない点にある。生成AIを活用し、児童一人ひとりの理解度に合わせた学習プロセスを提供。これにより従来の教育では難しい、個別最適化した学習支援を実現しているという。

「生成AIを活用することで学習者の興味に応じた柔軟な支援が可能になり、学習の過程に寄り添った包括的な教育が可能になる」（橋本氏）。

また、その際に重要になるのが生成AIと生身の講師の役割分担だという。この点でも橋本氏は「生成AIは単なる業務効率化を超えて、教育者の役割を質的に変革する可能性を秘めている」と指摘する。

ベネッセはこうした考えのもと、生成AIと教育者の協働による新しい教育モデルを模索している。例えばルーティンワークや基礎的な指導を生成AIが担えば、教育者はより創造的で高度な教育活動に注力できる。

「こうした役割分担は、教育の質の向上と教育者の専門性の深化につながる変革として捉えている」と橋本氏は語った。

生成AIがもたらす教育現場の変化について橋本氏は、時間的制約がある中でも視野を広げていくことの重要性に言及する。

「今後10～20年を見据えた時、AIと教育の関係性は大きく変化していく。その中で、私たちは教育現場からの実践を積み重ねていきたい」と展望についても言及した。

東京ガスの全社生成AI活用
2軸展開で実用レベルに到達

全社的な生成AI活用に挑戦しているのが東京ガスである。同社では、単なるツール導入ではなく、組織全体のデジタル変革を見据えた戦略的なプロジェクトとの位置づけで生成AI活用を推進している。

具体的には「利用者数の拡大」と「活用深度の向上」の2軸を設定し、段階的な展開を推進。東京ガス DX推進部の笹谷俊徳氏は「全社員が安心して活用できる環境を整備した。現在では3000 人以上が利用を開始し、半数以上がアクティブユーザーとして定着している」と説明する。

社内での活用ニーズ調査では200以上のユースケース案が集まった。これらを「社内ナレッジ活用」「大量テキストデータの分析」「文書作成プロセスの自動化」の3つのパターンに整理し、インパクトと展開可能性を考慮して選定した20件超のユースケースで実証を重ねた。

笹谷氏は「この過程で得た教訓は、生成AIの活用では『正確な答え』ではなく『考え・示唆』が得られるユースケースを優先することと、マネジメント層と現場が一体となって取り組む体制作りの重要性だ」と語る。

その上で代表的な成功事例として笹谷氏が挙げたのが、新人事制度における「キャリアアドバイザーAI」の取り組みだ。

これは社内の専門性体系に関する資料を参照しながら、社員のキャリア計画をサポートするものとなる。当初は精度面で課題があったものの、適切な活用範囲を設定することで実用化にこぎ着けた。

今後は社内で蓄積したノウハウを生かし企業競争力を確立するとともに、社外向けソリューションの展開も視野に入れていると語った。