ChatGPTをはじめとする、テキストや画像、音声など、さまざまなコンテンツを作り出す生成AI。その登場は世の中に驚きとともに迎えられ、ビジネスへの導入もすでに始まっています。そんな未知の可能性を秘めた生成AIは、製造業にどんなインパクトを与えるのでしょうか。
オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供をビジネス展開する、株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）代表取締役CEOの椎橋徹夫氏に、生成AIが製造業に与えるインパクトを中心に話を伺いました。上下編の2回に分けてお届けします。
米国州立テキサス大学理学部物理学／数学二重専攻卒業。2008年にボストン コンサルティング グループ 東京オフィスに参画。ワシントンDCオフィスへの出向を経て2014年、当時最年少でプリンシパルに昇進。国内外の多数のプロジェクトに携わる。その後、東京大学発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。また同年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻松尾豊研究室グローバル消費インテリジェンス寄付講座ディレクターを兼任。2016年、AIを活用したソリューション開発などを手掛けるLaboro.AIを創業。
HP：https://laboro.ai/
製造業における生成AIのニーズの変化
――Laboro.AIはカスタムAIのサービスを通じて、さまざまな業界においてAIの活用事例を積み上げています。製造業における生成AIに対するニーズの変化をどのように感じていますか。
椎橋氏（以下敬称略） 生成AIにはChatGPTなどで知られるLLM（大規模言語モデル）や画像の生成などがありますが、現時点では、画像生成は例えば広告のコンテンツを作るといったクリエイティブ領域での使用に留まっています。LLMはもう少し応用され始めていますが、コンシューマーに近い距離で対話型エージェントとして使われるケースがほとんどです。製造業に関しても、LLMを使い新しいことをしている、実用化しているケースはまだ限られているのが現状かと思います。
――製造業での生成AIの本格的な活用はまだ先のことでしょうか。
LLMは、これまで人間が言語として落とし込んだデータを大量に学習しており、その量は1人の人間が処理できる量をはるかに超えます。基本的に、誰かが言語化した情報が網羅的に頭に入っているモデルと考えると、情報の翻訳や編集は広い範囲で可能になるでしょう。そうした中、製造業のクライアントと話をすると、活用法として2つの方向性が見えてきたと感じています。
生成AI活用の方向性①：製造装置・機械へのプログラミング言語の翻訳
椎橋 1つが、Microsoftが買収したことで知られるGitHubでのAIによるプログラミング支援のような方向です。つまり、人が使用する自然言語をプログラミング言語に翻訳するような活用が考えられます。製造業の現場に当てはめると、装置や機械の設定・操作は専門の言語が使われており、これを熟知する技術者でないとうまく扱えないのが、普段の言葉で設定できるようになる可能性は充分にあるということです。
生成AI活用の方向性②：R＆D領域における情報収集
椎橋 もう1つはR＆D領域での情報収集です。具体的には論文探索などが考えられます。論文の量は多く1人の研究者が集められる範囲は限られる上、新規の研究分野ではそもそもどのようなキーワードでリサーチをすれば良いかがわからないことが少なくありません。こうした未知の情報をLLMで探索するという活用方法が考えられます。従来の検索はキーワードがマッチする範囲でしか探せませんが、LLMには言語を扱う能力が備わっているので、「この仮説に対して実験している論文を集めたい」といったリクエストにも対応し、膨大な量の論文の中から抽出することが期待できます。より幅広い知識の探索にLLMが活用されていくと思います。
このように、装置・機械とのインターフェースの部分で人間の言語を使いやすくする、そして研究・開発に関する幅広い知識から関係するものをうまく引き出す、この2点が製造業におけるLLM活用のポイントになっていくと感じています。
――実際に、導入を検討したいという声は上がってきていますか。
椎橋 機械のメンテナンスや設定にLLMを組み込み、ユーザーインターフェース・ユーザーエクスペリエンスを高めたいという要望はあり、実用化は加速していくでしょう。情報収集においても同様で議論や試行が始まっています。
――御社で手掛けた事例をご紹介ください。
椎橋 先ほど生成AIの活用の方向性でも述べた、R＆Dが重要となる製造業向けに、自然言語を用いて、企業の研究開発成果の販売先や提供先、協業先を探索・発見する「ビジネス潜在ニーズ探索ソリューション」を提供しています。論文や特許、スタートアップの情報からクライアントの研究テーマ、基礎技術、新製品とシナジーが期待できるものを探すことができ、化学や材料メーカーなど複数社と取り組みを進めています。
――各クライアントとの取り組みは、どのような流れで始まるのですか。
椎橋 いくつかのパターンがあります。我々はクライアントのビジネスを長期的・俯瞰的に捉えた上で、AIを活用し事業をどう変えていくのか、新しい製品・サービスを作れるのかといった議論を経営者や現場リーダーの方々と日々議論を交わし、その中で具体的なテーマを見出せたらプロジェクトに落とし込んでいます。例えば、いままでAIの取り組みを続けてきたクライアントと、生成AIの普及によりどのような価値を生み出せるのか、何をしていくべきかなど、上流のところからオープンに話し合い形にしていくのが、メインのパターンだと思っています。
生成AIによりこんなことができる、ビジネスはこう変わるといった、ビジョナリーな未来像を描く方は一定数いますが、ビジョンと実現の狭間には深い溝があることも事実です。一般的に大きな構想を告げられても何から手を付けるべきかを明確にすることは難しいものですが、弊社は伴走しながら一緒に実現するよう心掛けていて、そういった存在は他にあまりなく、最近は生成AIに関してもご相談や取り組みが増えています。
――まさに、ソリューションとテクノロジー、ビジネスをつなぐ存在ですね。この生成AIの活用において、グローバルと比較して日本の歩み具合はいかがですか。
椎橋 DXの取り組みを日米で比較した調査によると、紙をデジタルデータに置き換えるといったデジタライゼーションにおいては、日本は世界と同じくらい成果が出ていることがわかっています。一方、デジタルやAIを使った製品・サービスの創出、ビジネスモデルの変革など真の意味でのデジタルトランスフォーメーションに関しては、アメリカの方が抜きんでています。日本は後れを取っていて、我々としても国内企業との取り組みを増やし、AIを使った長期的・根本的なビジネスモデルの変革を促したいと考えています。
（下編に続きます）
