近年のDX（デジタルトランスフォーメーション）の潮流において、AI（人工知能）は間違いなく重要な役割を果たしているテクノロジーの1つである。中でも、昨年登場したChatGPTの言葉の巧みさは多くの人に大きなインパクトを与え、生成AIに対する期待を現在も高め続けている。

　ChatGPTの核となっているのが LLM（Large Language Model＝大規模言語モデル）だ。

　LLMとは大量のテキストデータを学習したAIモデルのこと。高い精度でテキストの内容を捉え、ユーザーの依頼に応じて質問に答えたり、文章を生成したり、要約を行ったりすることができる。

　報道などによると、先行企業は、既にPoC（概念検証）を終え、ヘルプデスクや業務アシスタント役を担わせるなど、業務への適用を開始している。検討中、トライアル中など、具体的に準備を進めている企業も数多く出てきているという。

　しかし、過去を振り返ると、大きな可能性を持つ新しい技術が登場しているにもかかわらず「リスクがあるから止めておこう」「トップが理解できず、スピーディーに導入が進まない」といった事態に陥ってしまい、その恩恵をすぐには得られなかった企業も少なくない。そうならないためにも、今こそ企業は、生成AI、なかでもLLMで何ができるのかを理解することが重要だ。

　そこで、いち早く専門性の高いLLM開発を行ったNECが、AIの第一人者である東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と対談。LLMの本質について掘り下げながら、企業がまず取り組むべきことを浮き彫りにした。松尾教授は日本ディープラーニング協会の理事長、内閣府が開催しているAI戦略会議の座長などを務めており、現在のLLMについて「世界的なブーム」「社会現象」と表現しつつ、「その潮流に日本も追随していることを歓迎すべきだ」と現在の状況を前向きに捉えている。事例にも触れながら進んだ議論の内容を紹介しよう。

SPEAKER 話し手

自社のナレッジを学習した独自LLMの実現が可能になる

千葉：まずLLMの動向について考えをお聞かせください。

松尾氏：技術的にも非常に興味深いのですが、活用という面でLLMを見ると、LLMの活用はDXにつながる取り組みです。LLMの活用を3ステップに整理すると、次のようになります。（1）公開されているサービスを使って文書を生成したり、調べ物をしたりする。（2）企業内の文書も検索可能にし、組織専用のサービスを構築する。（3）そのサービスを利用して業務フローを変革する。つまりLLMによる業務変革であり、DXです。

千葉：適用して変革する業務は、どのように判断すればよいでしょうか。

松尾氏：様々な立場の人が集まり、どんな使い方があり得るか、アイデアを自由に出し合う。このようなワークショップは、比較的ハードルが低い上、有効なアプローチだと思います。

小山田：社内に存在していない役割や仕事を探して生成AIで実現するのは難しいかもしれませんが、目の前の業務を効率化することは、比較的容易です。まずは身近なところから始め、生成AIができることを理解し、徐々に範囲を拡大してはどうでしょうか。

国産LLMが存在することの意義

千葉：NECも日本語のLLMを開発し、現在、その技術を中核に据えて事業化に取り組んでいます。特に力を入れているのが、お客様専用の専門性の高いLLM活用環境の実現です。お客様の業務システムのデータなど、蓄積してきた業種ナレッジをNECのLLMに取り込み、NECの安全なデータセンターやクラウド、あるいはお客様のオンプレミス環境に設置したいと考えています。

松尾氏：国産LLMですね。国産だから手放しでよいというわけではありませんが、国産LLMが存在する意義は大きいと考えています。今後、活用が進むと、多くの人が目の当たりにすることになると思いますが、生成AIは文脈を入れれば入れただけ、良い回答を返します。最初は当たり障りのない情報しか入れなくても、いずれ顧客情報を入れたい、経営情報を入れたいという声が高まるはずです。その時、企業ならまだしも、官邸や防衛省のような公的な機関が、それを行ってよいのかという議論になるはずです。国産クラウドと同じく、日本国内にも選択肢があることは重要だと思います。

小山田：どんどん開発に力を注ぐべき──。NECも最初は国産LLMが必要どうかについて社内で議論を重ねました。チャレンジすべきと判断して、現在に至るわけですが、心強い追い風をありがとうございます。一方、確かにLLMのセキュリティーは、多くの企業が気にしています。しかし、オープンであったからこそ、ここまで進化できたのも事実。技術者としては、悩ましい側面です。

松尾氏：情報漏洩の問題だけでなく、文化的な背景をどう入れるかという問題もあります。制約は生成AIの能力を削ぐことにつながりますが、技術にオープン性を持たせておけば、ユーザーごと、用途ごとなど、制限と性能の調整にも有効かもしれません。

挑戦も失敗も共有し、社会全体で技術を進化させる

千葉：今後、LLMは、どのように進化していくと考えていますか。

松尾氏：人間が行っている処理は、非常に複雑です。LLMが複数の異なるタスクを階層化したり、組み合わせたりしながら、より人間らしい処理を行えるようになるのかに注目しています。とはいえ、やみくもに学習データを増やしても、それが直接進化につながるわけではない。LLMの限界のようなものも見え始めています。LLMの得意なこと、不得意なことの整理が進むのではないでしょうか。

小山田：LLMの得意なこと、不得意なことの整理は、私たちも意識しています。最近は、一部の機能はPythonで開発したサービスで補うという方法も試したりしています。

松尾氏：活用の幅は、まだまだ広がります。ChatGPTが示したのはLLMの1つの活用方法。汎用的かつ分かりすいアプリを世に送り出したに過ぎません。インターネットが登場した時のことを思い出してください。「情報のやり取りが可能」というインターネットの基本的な価値を応用してEコマース、検索エンジン、SNSなど、様々なサービスが生まれました。同様のことはLLMにも起こるはず。いろんな業界や企業から、いろんなサービスが登場し、競い合うことになるでしょう。

小山田：言葉や画像などをインプットしたら、生成AIが何らかのアウトプットを返す。この基本構造とは違う生成AIの使い方を、私たちもぜひ見つけたいですね。

千葉：生成AIが進化し、様々なことができるようになったら、私たち人間は、どう働くことが求められますか。

松尾氏：AIが仕事を奪うという指摘は少なくありませんが、人間の能力は、そんなに低くありません。新しい技術が登場し、それが人の代わりを担うようになったら、人間はもっと価値の高いほかの仕事を見つけ続けてきました。そもそも少子高齢化を迎えた日本は労働力人口が足りていないわけですから、生成AIで生産性を高めることは重要だと思います。

小山田：こんな技術が欲しい、これを変えたいという要求を人が出さなければ技術の進化はありません。どんどん生成AIを使い、ニーズを発することも人間の大切な仕事です。

千葉：これからLLMの活用に挑戦する企業にメッセージをお願いします。

松尾氏：挑戦が成功しても失敗しても、ぜひそのことを発信していただきたい。言うまでもなく、成功は顧客や投資家へのアピールにつながります。一方、失敗した話も、ほかの企業に引き継がれ、いずれは自社に役立つ情報として返ってきます。社会全体で生成AIを育てる好循環を作りましょう。

小山田：NECからもお願いします。皆さんの成功体験、失敗体験を糧にLLMを進化させることを約束します。

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