Time has come. Japanese manufacturing industry will be reborn.
Terms_1

SoE

SXとGX

System of Engagementとは、CRMなどに代表される顧NO.

3
June

2023

客とのつながりの強化、絆の深化を重視する現場優先のSustainability Transformation & Green Transformation

システムで、2010 年代始めから急速に普及し始めた。
従来のSoR（System of Record）は、正確に記録するこSX（サステナビリティトランスフォーメーション）は気候変とや安定性を重視し、システム優先で構築されていた静動やパンデミックなど不確実性が高まる社会と企業の両方のサ的な構造であり、顧客や市場の動的な変化に対応しにくステナビリティを同期させるために必要な経営・事業変革のこい部分もあった。その結果、導入しても現場に浸透せず、と。企業がDXよりもさらに長期的な観点に立って、持続可能

デジタルツイン

結果的に失敗に終わるケースも少なくなかった。

性を重視した経営方針へ転換することを意味する。経産省の伊現在は、蓄積された情報の加工や分析を通じて有用な洞
digital disruption
察を得ることを重視するSoI（system of Insight）と組み

藤レポート3.0（2022年8月）では、SXの実践こそがこれからの日本企業の「稼ぎ方」の本流とされている。
合わせ、新たなニーズの発見やサービスの創出に繋げる
一方、GX（グリーントランスフォーメーション）はカーボンモノや環境など、現実空間をIoTやARなどの高度ことが主流となりつつある。なIT技術による仮想空間の中に再現し、実施されニュートラル実現の前提とした企業の取り組み。経済社会システム全体の変革を目指す。経産省が2022年3月に立ち上げた
るシミュレーション手法のひとつ。よりリアルタ
GXリーグには、400を超える企業が参加している。
イムで現実世界を再現することが可能になり、かどちらもDX推進と平行して、企業に求められている重要な経つ低コストで、アジャイル的な商品開発にも非常営改革の課題といえる。に有効となる。また、将来の予測も可能であり、ノや環境など、現実空間をIoTやARなどの高度なIT技術による仮想空間の中に再現し、実施される自然言語処理技術（NLP）

シミュレーション手法のひとつ。よりリアルタイ

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災害やSDGsなどへの活用も期待されている。モ
いまさら聞けないDX用語集

デジタルガバナンス
・コード2.0

Terms_4

ムで現実世界を再現することが可能になり、かつNatural Language Processing
低コストで、アジャイル的な商品開発にも非常にNLP は、人間が日常的に使う「あいまいさ」の概念を有効となる。また、将来の予測も可能であり、災Digital Governance Code 2.0

経産省が2020年に発表したデジタルガバナンス・コー

株式会社堀場製作所

ドは、企業のDXに関する自主的取り組みを促すために、デジタル技術による社会変革を踏まえた経営ビジョンの含んだ言語を、コンピューターが処理可能な「データ」「数値」に置き換える技術。AIが自然言語のテキストデータを取り込み、構文解析、意味解析、情報抽出、機械翻訳、文書分類、感情分析などのアルゴリズム処理を行ううえで非常に重要な役割を果たし、AIチャットなどでの自然な言葉による出力を可能にしている。

策定・公表といった経営者に求められる対応を示したもの。その改訂版2.0が2022年9月に発表された。

DXレポート2.2と連動する形で、デジタル人材の育成・確保が追加されている。これを達成することで国からDX認定を受けると、DX認定制度ロゴマークの利用や、DX投資促進税制による支援措置（デジタル関連投資に対する税額控除、特別償却など）のメリットがある。対応が遅れている中堅・中小企業等向けには、『デジタルガバナンス・コード』実践の手引き2.0も発表されている。

強いAIと弱いAI
Strong AI and Weak AI

強いAIとは人間と同等かそれ以上の知能を持ち、自己学習能力とあらゆる状況に対処するために柔軟に行動できる能力を備え、様々な課題や想定外の問題を独自に解決できる完全自立型人工知能のこと。現在の技術レベルではまだ実現されていない。
それに対して弱いAIとは、特定のタスクや問題に対して特化した人工知能で、例えば画像認識、音声認識、自然言語処理などの特定の分野で優れた性能を発揮。業務効率化や自動化する際などに活用される。自己学習は可能だが、その能力は限定的であり、あらゆる状況に対処することはできない。

第 3 号（2023年 6月20日発行）

編集人 篠塚 順（サウンズグッドカンパニー）
編集久我英二、中木 純（サウンズグッドカンパニー）

発行

横河デジタル株式会社

AD牧野友里子（ルースト）

東京都武蔵野市中町2-9-32

印刷株式会社光陽社

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執行役員 CTO 開発本部 本部長

中村博司 さん

現場主導と共通化のバランスがグローバルDXの鍵を握る［ DX TODAY ］第3号（2023年 6月20日発行) 発行：横河デジタル株式会社

櫻井成一朗さん

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エスオーイー

発行人 清水 誠

編集統括プロデューサー 船山浩平
（サウンズグッドカンパニー）

監修者 古川陽太DX TODAY編集部 東京都千代田区神田猿楽町2-1-14 A&XビルBF

晴山寛子＝写真

photo by Hiroko Hareyama

鹿子木宏明のDX対談。第 回は株式会社堀場製作所執行役員 CTO、開発本部本部長の中村博司さんにお越しいただき、主にグローバルに取り組む DX について伺いました。
鹿子木 海外にも長くいらしたと︒
中村 入社してから一貫して堀場製作所に勤めていますが︑エンジニア時代に 年間ほど米国ミシガン州に出 向しました︒その 後 2015 年から約 年の間︑ドイツへ現地法人の責任者として赴任しました︒日本に帰国したのは 年前になります︒
ですので︑同じ会社でずっと働いてきたという感覚は︑実はあまり持っていません︒現在ではグループの先行開発︑ソフトウェア︑デジタルソリューションの責任者としてCTOをしております︒
鹿子木 グローバルにご活躍されてきたのですね︒エンジニアとして取り組まれてきたのは？
中村 主に自動車の排出ガスを計測する装置の開発です︒排出ガスは︑通常実験室にある定置型の分析計で計測しますが︑それを車載できるぐらい小型にするプロジェクトを主導し︑小型化に加え︑計測の高精度化と高速化を目指していました︒できあがった計測器は︑発売当初はあまり売れませんでした︒もともと明確な市場を目指したわけではなく︑どちらかというと研究機関や大学などが必要なデータを計測するのに使わ2計学の手法を導入しました︒データサイエンス的な手法で︑この時代に実験の効率化が進んだと思います︒
鹿子木 クルマ産業のDXは︑やはり時代の最先端を行ってますね︒
中村 我々にとっての第三世代は000年代に入ってからで︑ひとつは車の電動化が進んだ時代です︒エンジンにモーターが加わり︑いろんなパワートレインの組み合わせができてきた時代です︒構成要素がひとつ増えた分取り扱うデータも増え︑コンポーネント同士のすり合わせにも時間がかかる︒いかにそれらの試験を効率的に進めていくかが課題です︒コンポーネントをバーチャル化︑今でいうデジタルツインのようなものにしてリアルなものを組み合わせるという︑ものがなくてもすり合わ中村

プラットフォームはできる限りグローバルに統一化したものにします
れるかな︑というぐらいの目論見でなりました︒1970 年代にアメリ始めたものです︒
カのインターオートメーション社の鹿子木 ただ︑この計測器がフォル一部を買収し︑様々な業務プロセス
クスワーゲンの排出ガス不正を見破を自動化するソフトウェアも組み合ったというニュースは記憶に新しく︑ わせたトータルソリューションの提とても印象に残っています︒
供が可能となりました︒ある意味こ
中村 アメリカ・ウエストバージニア
れが堀場製作所としてのデジタルト大学の先生のことですね︒確かにそランスフォーメーションの第一世代れを契機に弊社の計測器にも注目がだと思います︒
集まりました︒また︑ヨーロッパで1990年代には車もデジタル化
は路上走行中の車の排出ガス規制がが進み︑エンジンの制御もほぼ電子さらに強化される流れになりました︒ 制御になります︒エンジンコントロ
鹿子木 御社の計測器が社会を変えールユニットやECUの性能が格段たということになりますね︒に高くなり︑それに比して扱うデー
中村 計測器メーカーとしてしっかタも膨大な量になった時代ですね︒
りとした値を︑責任を持って出す必
今でいうビッグデータといわれるも要性︑責任の重さを改めて感じるきのです︒当然ですが︑それまでの手っかけになったと思います︒
法ではフォローしきれないため︑そ鹿子木 日本では国を挙げて製造業
こに主にDOEといわれるような統のDXを推進しようという動きがありますが︑ 御 社の DXへの 取り 組みにはどういったものがありますか︒
中村 お客様向けのソリューションでDXの経験を積んできたと感じます︒弊社が自動車の計測ビジネスを始めたのは1950 年代で︑その後排ガス規制が始まり︑かなり細かくワークフローや試験手順が提示されました︒人の手作業でできるような簡単なものではなくなってきたので︑現場から自動化が要求されるようにせを進められる手法の開発が進んだ
展開していくと︑どうしても現場がのがこの 年くらいです︒弊社では先行してものづくりを始めます︒す2005 年にドイツのカール・シェ
ると︑場合によっては地域ごとにそンク社の一部事業を︑2015 年にれぞれまったく別のもの作ってしま
英国のマイラ社を買収して技術導入うのですが︑お客様自身もそれをグをしながらソリューションを提供しローバルに展開したくなります︒こたという歴史があります︒
うしてできあがったバラバラのソリ
鹿子木 最初はオートメーション︑ ューションをグローバルでサポート
次がビッグデータ︑あるいはデータするのはとても大変です︒すると︑サイエンスを使った解析︒そしてバグローバルで統一されたプラットホーチャル化と︒常に最先端のソリュームですべてシングルインスタンスーションを提供しているわけですね︒ にしていこうとなりますが︑それで中村 新しい手法というのはやはりは逆にローカルの要求に応えづらく
自 動 車メ ー カ ー さ ん が 先 行し て︑ なる︒ここのローカルとグローバルメンバーが集まってシステムの構築
我々はそこに追いついていけるようのバランスを取ったオペレーション
を始め︑当初の目標は業務手順などにと︑かなりの部分で牽引されてきを作るところが苦労するポイントでを統一し︑そのテンプレートをSAたと思います︒
はないかと思います︒
Pのシステムに入れることでした︒
鹿子木 海外の有望な会社を買収す
鹿子木 まったく同感ですね︒今︑ しかし︑初めてづくしの取り組みのるのは︑主にスピードを重視してでお話しいただいたようなDXですが︑ 中では課題も多く︑現場との距離感すか？
御社内ではどういった取り組みをさというか︑地域の特性の差というの中村 スピード感もそうですし︑新れてきたのでしょうか？
をうまく埋めることができませんでしい取り組みを始めていくうえでは︑ 中村 実は内部の基幹システムを導した︒結局SAPの導入は一部に限
自社の持っている技術だけではなか入した時に難航したことがあります︒ られ︑グローバルのテンプレートまなか難しいということもあります︒
2003年の創立 周年を機に〝ではいかなかった︒そこで一度プロ
鹿子木 海外のソフトウェア企業と〟といジェクトを中断し︑2011 年から協業したいと考えている日本の企業
うスローガンの下にグループで事業再開しました︒ITのメンバーに加は多いと思いますが︑どういったと戦略を立て︑グローバルでの意思決え︑それぞれのファンクションの現ころが課題になりますか？
定迅速化を図りました︒そうした取場のメンバーが集まって︑どこをグり組みを進める中で︑地域でシェアローバルで統一して︑どこから各地成果を横展開にができるようなサービスを効率化す
域でそれぞれの特長を出すかをかなしていくのが重要ることを目標に︑グループのERPり吟味したうえで︑グローバルのEのシステムを統一するプロジェクト
RP︑SAPを導入しています︒こが始まりました︒グループのITのの 回目は外部の協力も得ながらロ

Hiroshi Nakamura
Hiroaki Kanokogi

ProfileDX TODAY 編集部＝文中村 デジタルのソリューションを

ynapmoCenOsipuor
GA
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鹿子木ールアップして︑今では全社展開できるようになっています︒
鹿子木 地域性とグローバル共通のいいバランスが実現したということでしょうね︒日本の製造業がグローバルでDXを進めていくうえで︑何がポイントになると思われますか？
中村 繰り返しになりますが︑プロジェクトは現場ドリブンで進めていく︒プロジェクト自体は現場ドリブンだけれども︑ITのメンバーは現場主導でやってきたアプリケーションに共通化できる部分を見つけて︑いかに横展開できるかというのを考える︒この つをうまくバランスをとるのが重要かと思います︒
鹿子木 プロジェクトは現場というかローカルで︑ただ基盤としては共通のものを作っていく︒そうすると横展開もしやすくなるし︑いいとこ取りができるということですね︒本
日は非常に面白い話をお聞きできました︒ありがとうございました︒

2

3

プロジェクト自体はローカルに主導権を持たせるのですね？

2中村博司さん
鹿子木宏明

AI の最先端研究者でもある鹿子木が、日本の製造業が持つ伝承技術とAI による相乗効果、若い人材の雇用とトップレベルのIT・AI の学び方、社内組織の変革とビジネス提案を解説。日本の製造業が陥っている「ゼ「プラスサムゲーム」ロサムゲーム」から脱却し、「プラス ディスカヴァー・トゥエンティワンサムゲーム」の舞台を目指す書です。
¥2200
（税込）

50

1998年に堀場製作所に入社。主に自動車計測事業に携わる。エンジニア時代に約2年間、米国ホリバ・インスツルメンツ社に出向し、その後2015年からドイツの現地法人
ホリバ・ヨーロッパ社に赴任。2016年より同社の代表取締役社長を務める。2021年帰国。2022年7月に分析・計測開発本部長、コーポレートオフィサー（執行役員）CTO 兼ビジネスインキュベーション本部長に就任。博士（工学）。
1996年4月にマイクロソフト入社。機械学習アプリケーションの開発等に携わる。
2007年10月横河電機入社。プラントを含む製造現場へのAI の開発、適用、製品化等を手掛ける。強化学習（アルゴリズムFKDPP）の開発者のひとり。横河電機IA
プロダクト&サービス事業本部インフォメーションテクノロジーセンター長を経て2022年7月より横河デジタル株式会社代表取締役社長。博士（理学）。

2610

株式会社堀場製作所
執行役員 CTO 開発本部 本部長
横河デジタル株式会社
代表取締役
Profile鹿子木宏明の新刊ご案内

2text by DX TODAY

晴山寛子＝写真

photo by Hiroko Hareyama

reporting& text by DX TODAYDX TODAY 編集部＝取材・文開のアプローチに問題があり︑日本
そして︑リーマンショックが収束しチベーションが完全に欠落していたはSAPを使ってシステムを導入した2011年に改めて機運が高まり︑ のですね︒日本のプロジェクトのトていく一方で︑中国は中国︑ドイツ再開する運びになったのです︒
ップと︑各拠点のプロジェクトのトはドイツと︑横の連携が十分に取れップが調整するのだろうと︑他人事
第 回で得た教訓からないままそれぞれのプロジェクトがみたいなところがあったのかもしれ盤石な体制を作る進んでしまったのです︒それに加え︑ません︒
日本では現行の業務プロセス︑やり栗田 第 回の時にバラバラに走っ方︑手法というものををベーてしまったプロセスの標準化をしっスに進めてしまったことも反省すべ
かり図り︑それをシステムでテンプきところでした︒こういう標準化をレート化し︑そのテンプレートを各やっていくということは 現 状の地に展開していく︒このようにアプを捨てないといけない︒簡単
ローチを変えたのが第 回の取り組な話ではありませんが︑標準のプロみになります︒
セスに自分たちが合わせないといけ
第 回もプロセスの標準化はスロない︑今のものを捨てなければならーガンにあったはずです︒それにもないという覚悟が︑私自身を含め参かかわらず︑進めていくためのアプ画していたメンバーに足りませんでローチがしっかり取られていなかっした︒
た︒プロセスの標準化に向けて︑グこうしてできあがったものは巨大ループとして何を標準化するべきななシステムになり︑ある意味では共のか︑何をオプションにするのか︑通化している部分もありますが︑とあるいはこの部分は各社柔軟に対応ても﹁グローバル統合基幹システム﹂ するのかということの議論が本来なと呼べるようなできではありません
されるべきはずだったのです︒つまでした︒
り 回目に失敗した大きな要因は︑この時点でスケジュールが大幅にコミュニケーション不足であると︒
伸び︑予算的にもかなりオーバーし我々からすると︑各拠点における業てしまいました︒とても続けられる務プロセスごとのオーナーと直接コ状況でなかったことに加え︑ちょうミュニケーションするチャネルもな
どリーマンショックが起こったため︑ かったですし︑そもそも我々はそこグローバル展開は一旦凍結になり︑ までしないといけないのかなと︑モsdrawdEDJsIsAsIsA

船田 弊社のM＆Aは︑相手企業がHORIBAの 企業文化に 共感し︑一 緒に 働きたいと 持ち 掛けてきた﹁逆プロポーズ型﹂のケースが多いため︑意思疎通の面では進めやすかったと思います︒
栗田 そういった意味でも︑世界各国のメンバーが か所に集まって同じ時間を過ごして議論できたのは︑とてもよかったですね︒
フランスでワークショップを 週間した後︑すぐに京都に場所を移して同じメンバーでワークショップを行う︒それぞれが課題を一旦持ち帰って︑実際のシステムで対応できるのか︑うちの国にはこういう法規制があるなど︑細かい論点を整理した後に︑またフランスで集まるなど︑濃密な時間を過ごしました︒これがなかったらおそらくグローバルの展開は︑うまくいかなかったと思います︒結果として︑第一関門であるテンプレートを作ることに成功しました︒次のステップとしてグループに展開していくうえでも︑その裏にあるHORIBAグループとしての標準化を守っていかなければならないという思いをグローバルで共有できたというのは︑非常に大きかったと2進める必要があると考えています︒

シングルインスタンスのSAPシステムによりグローバル展開が実現

Hidemasa Kurita

船田紘平さんKohei Funada

栗田英正さんディストリビューション&DX本部
DX戦略センター
デジタル戦略推進部 部長
5つの部門（生産、販売、購買、会計、サービス）のプロセスオーナーが各国から集まって顔をつき合わせ、長い時間をかけて議論を重ねた。その結果、グローバルでの基幹システム構築に成功した

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思います︒

2

1

1

IT投資の効果を評価しつつ新しい取り組みを進める

1x
ev
o
M
資料提供・株式会社堀場製作所

ディストリビューション&DX本部
DX戦略センター
ICTサービス部 部長

堀場製作所がいち早く取り組んだ
グローバルでの基幹システム導入
栗田 弊社は︑現会長兼グループCEOの堀場厚が社長に就任した1992年を境にグローバル展開を加速しました︒海外の会社を買収すると当然グループの基幹システムが異なる状況が生まれます︒当時︑アメリカの子会社がSAPを︑日本は内製のホストシステム︑そして 欧 州はやなどをそれぞれ運用していたため︑上がってくる情報がバラバラという状態でした︒
M＆Aが進み規模が大きくなるに
つれて︑財務のメンバーを中心に統合化した基幹システムが必要だという声が上がるようになりました︒
003 年に〝ワンカンパニー宣言〟という新しい経営方針を策定し︑その 中で 統 合 SAPシステムの 導 入を検討することが正式に決まりました︒ここでグローバル展開に向けたプレスタディがスタートします︒
この時 番の課題になったのは︑日本の生産プロセスでした︒個別受注品を取り扱うための特化したプロセスがSAPで実現できるのか︑あるいはそのデータの標準化がどこまでできるのか︑といったところを検討して︑ある程度感触を得た200
年からプロジェクトをスタートしました︒ただこの時はグローバル展得て︑皆さんに参画していただきました︒プロセスのどこを標準化するのか︑どんなレベル感で標準化するかをしっかりディスカッションする期間を か月ほど取ったのです︒
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2

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栗田 意義や価値観をしっかりと共有したうえで︑グローバルの基幹システムを持つことは大きなアドバンテージだと思います︒デジタルトランスフォーメーシ
ョンというような事業変革を進める際に︑例えばオペレーションの数値をプロセスやシステムに反映しやすいのです︒ここにあまり力をかけなくても︑会社の変革に耐え得るような基盤があるというところは︑何よりアドバンテージだと思います︒そこに対して我々がいかに 攻めるか︑良い取り組みに自分たちの力を発揮できるかが次の課題だと思います︒
一方で︑ITへ投資するリターンが出ているのか？ これは永遠の課題
かもしれませんが︑これまで十分に示し き れ て な い 部 分も あ り ま す︒
IT施策を実施する前に期待効果を十分に査定し︑実施後に想定通り効果が出ているかどうかを評価し続けながら︑平行して新しい取り組みを

このような反省点を踏まえ︑ 回目は各プロセスオーナーが か所に集まって︑フェイストゥフェイスでコミュニケーションしながら︑あれこれ議論しようということに合意を
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グローバル統合SAP One Company 経営を支える情報基盤として16か国20法人に展開

1photo by Yoshihiro Tanahashi

棚橋佳大＝写真DX TODAY 編集部＝文「 自己決 定 権 」
を損な わないためにはＡＩを 使 う人間の知識と意 識が必須 。
法律人工知能（AI）、人工知能応用に関する研究に長年携わる明治学院大学法学部教授、櫻井さん。DXとともに導入が進むAIについて、法的な面からのお話を伺いました。
││ AIの導入を企業が進めていく中で︑これまでにはなかった新たな問題が生じてくると思われます︒法
律的な面で懸念されることはどんなことでしょうか︒

櫻井 成一朗さん

明治学院大学 法学部 消費情報環境法学科教授が損なわれるのではないか︑という欲しかったものではなかったりしまだ明確化されていません︒最近話題ことです︒﹁自己決定権﹂とは 憲法す︒つまり︑こうしたことが企業にのChatGPT も同様です︒Ch
atGPTは様々な公開情報をソー条に規定される〝自由及び幸福追も起こりかねない︒AIに導き出さ求に対する国民の権利〟の一部と考れた答えによって︑本来の方針や考スとしますが︑偽情報や機微情報のえられているもの︒わかりやすくいえ方が歪められてしまう可能性があ発信︑誹謗中傷︑プライバシー侵害
うと︑ECサイトで一度商品を閲覧るのです︒などの問題を引き起こしてしまう可したり購入したりすると︑その商品つめは責任の所在についてです︒ 能性もある︒しかし︑それはシステや関連したものが次々と推薦される
日本でもレベル の自動運転車の運ムを設置した人が悪いのか︑AI をようになりますね︒すると︑おすす行が始まったことが話題になりまし作った人に非があるのか︑あるいはめされるままに商品を購入してしまたが︑今後︑レベル の完全自動運
そもそも大元の情報を発信しているうこともあるのではないでしょうか︒ 転車が走るようになった時︑もし事人が罪に問われるのかなど責任の所でも後でよく考えてみると︑本当に故が起こった場合の責任についてま在が曖昧で︑法的にも検討しなけれ4

5

訳︑要約など様々なタスのモデル︒質疑応答︑翻ングされた自然言語処理データを使ってトレーニの 略︒ 大 量 の テ キ ス トnguage Model

LLM ＝ Large La※2の手法のひとつ︒

きるようにした機械学習な判断や細かな処理がでル ︶を 多 層 に 重 ね︑複 雑の構造を模した数理モデ

ク︵人間の脳の神経回路ニューラルネットワー

ディープラーニング＝※1

社会情報学会(SSI)会長
工学博士

クに使用されている︒¥1,540( 税込 )松尾豊著
KADOKAWA2

人間より優れた能力を持っているこ

AI 研究の第一人者で、とくにディープランニング分野を牽引する著者の本。まずAI とはどんなものかを理解するのに最適、と櫻井さん。

一番危惧されるのは﹁自己決定権﹂

21

Seiichiro Sakurai
RECOMMEND「人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの」

13

かし以前は日本では著作権のある作とも確かです︒単に過去のデータをばならない課題になっています︒
AIはあくまで道具の一種
そして つめは著作権の問題です︒ 品の複製が認められていませんでし
もとに答えを導き出すようなことで指示を出すのは人間た︒その結果︑インターネット上にあれば︑人間の仕事がAIに置き換││著作権の問題とは具体的にどの掲載することができず検索エンジンわることもあるでしょう︒実際︑南ようなことでしょうか︒││ AIによる法的リスクはいろいが作れなかったのです︒そこで検索ろあるのですね︒
米では ChatGPT を使って判決
昨今では画像生成のAIが多く使われています︒通常︑人間が生み出エンジンを作るために利用制限の例文の下書きを作らせたりしています︒
申し上げたのは一部ですが︑だか外として著作権法を平成 年に改正││ AIと人間︑それぞれが優れたした著作物は著作権で守られていまらといってむやみに恐れる必要はあしました︒ですが︑著作権法で﹁電ところを分担することで発展していすが︑AIが作り出したものには一りません︒まずはAIがどういうも子計算機による情報解析を行い︑及く︑と︒
切著作権が認められていません︒逆のか︑理解することが大切です︒S
びその結果を提供すること﹂は認め
日本が世界トップレベルの国としにいえばAIが作り出したものはコ
F映画などではロボットが感情を持られていますが︑実際にその提供がてこの先も生き残っていくためには︑ピーし放題ということです︒って人間を支配していく︑といったAIを成長の道具として使うことは今後︑技術がさらに発達すると画 ﹁軽微利用﹂にあたるかどうかはグストーリーが描かれますが︑極端に像だけでなく︑マンガやドラマなどレーです︒
いえばAIは言葉を理解しませんし︑ 必須です︒それにともない︑法の整ストーリー性を含むものも作り出さ
また︑著作権は画像などの美術や感情を持ちません︒膨大なデータを備も喫緊の課題です︒
れることも考えられますが︑現状の文芸︑音楽といった作品だけでなく︑ 処理し︑統計的に淡々と必要とされいたずらにAIを怖がる必要はな
ままでは法律で守られないのが実状
OSやソフトウェアなどのプログラる答えを導き出しているだけです︒
いけれど︑何も危機感を抱かなくて１
技術の進歩によってディープラーです︒もちろん検討会のようなものムも対象になっています︒今はオーいいというわけではありません︒あ２はすでに動いていますが︑まだ法制プンソースも多数公開されています
ニングやLLMの精度が上がり︑私くまで主体はAIではなく︑人間で化にはいたっていません︒
が︑誰もが勝手に自由に使えるわけたち人間が期待する以上の情報を導あることを忘れないこと︒その点を著作権を持たせるにもAIは人間
ではありません︒あくまで一定の条き出してくれるので︑AIは何でも明確に意識しておけば最初に申し上
ではありませんから︑今までの著作件を遵守する限り︑という条件が付できるすごいものと思われがちです
げた﹁自己決定権﹂を放棄するよう権的な考え方でいいのか︒そもそもいていることがほとんどです︒以前
が︑あくまでその指示を与えるのはな流れにはならないでしょう︒
短いつぶやきのようなものについてから︑これらをAIに学習させた時人間です︒AIが勝手にどこかのデそして︑AIが得意なデータの解は著作権が認められませんが︑それに元のデータが復元できてしまうかータを引っ張り出してくるようなこ析や単純作業は任せて︑人間はさらと同じ理由で︑いくつか簡単なキーも知れないという問題は指摘されてとはありません︒にその上の部分で知恵を絞ることにワードを入力するだけでAIが作りおり︑実際にAIが導き出したプロ││ AIを使いこなすための能力が時間を割く︒正しいAIの使い方を出すものに対し著作性を認めるのか︑ グラムの中に著作権のあるコードが私たち人間に求められてくるという学んでうまく活用していくことが法といった問題も出てくるかも知れま丸々含まれていたことがありました︒ ことでしょうか︒
的な面から見ても大切です︒
せん︒
そうです︒例えば︑何かを検索す
海外でも基本的には著作権のある││ AIは膨大なデータを参照してものは複製できません︒しかし︑アる時︑どの検索エンジンを使うかや何かを作り出したり導き出すわけでメリカではフェアユースという形でキーワードの入れ方次第でひっかかすが︑元データの著作権を侵害して用途を限って著作権のあるものの利る情報が変わるように︑AIにどのしまうことはないのですか︒用を認めています︒とはいえ︑フェような指示を与えるかでその働きはその点はまた別の問題としてありアユースを利用して利益を得ている大きく変わります︒従ってAIをコます︒例えば著作権がある画像であケースもあり︑どこまでをその範疇ントロールする側の技術が必要になっても︑今はインターネットで公開として認めるかなど︑実際裁判などってくるというわけです︒
されているものが多数あります︒しも起こっています︒
また︑国を挙げてDX化が推進されていますが︑LLMもまだまだ進化し︑我々の仕事の内容も大きく変わってくるかもしれません︒AIは3

AIは意思や感情 を 持たない︒
使い方は人間に委ねら れる ︒

text by DX TODAY