PCCC23「HPC基盤技術と生成AI」

SCSKにおける生成AIの取り組み

ＳＣＳＫ株式会社 技術戦略本部
福井勝史
2023年１2月7日

目次

1. 自己紹介
2. SCSKでの生成AI導入

3. SCSKにおける取組事例
4. Next step

Copyright © SCSK Corporation

12．SCSKでの生成AI導入

Copyright © SCSK Corporation.

これまでの動き（今年度）※

情報収集・環境構築期間• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催※※

住友商事生成AI
ワーキンググループ
参加

AOAI導入支援
サービス提供開始

SCSK-GAIリリース（8/17）※

各種社内PoC実施
生成AI利用ガイド
ラインリリース(4/28)※※

社内アイデア発想
ワークショップ実施
2023/42023/52023/８AI CoE/AI IntegrationLab.設立（9/15）※ 社外発信済

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ChatGPTの活用フェーズ＠SCSKフェーズ①

フェーズ②

フェーズ③

触ってみる

アイデア創出PoC

社内に「気軽に」触れる環境を提供し、AIの面白さ・凄さを体感してもらう。

各組織における現場活用アイ
デアを発想・共有する。

PoCにより活用可能なアイデアを形にする。

→ 身の回りの作業から→ 体制の強化→ ガイドライン を併せて提供

SCSK-GAIの社内提供→ グループ含め利用者1万人超→ 平均1.5回／日利用

アイデアキッチン開始→ ワークショップ実施→ 環境＋アイデア整理

サービス提供→ 各現場業務におけるサービス→ プロダクト付加価値

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これまでの動き（今年度）

※

※

※

AOAI導入支援
サービス提供開始

SCSK-GAIリリース（8/17）

情報収集・環境構築期間• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催※

各種社内PoC実施
生成AI利用ガイド
ラインリリース(4/28)※※

社内アイデア発想
ワークショップ実施
2023/42023/52023/８AI CoE/AI Integration
Lab.設立（9/15）※ 社外発信済

Copyright © SCSK Corporation5これまでの動き（今年度）※

情報収集・環境構築期間※※

AOAI導入支援
サービス提供開始

住友商事生成AI
ワーキンググループ
参加• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催（8/17）※

各種社内PoC実施※※

社内アイデア発想
ワークショップ実施
2023/42023/52023/８AI CoE/AI Integration
Lab.設立（9/15）※ 社外発信済

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SCSK-GAI／生成AI利用ガイドライン

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これまでの動き（今年度）※

情報収集・環境構築期間• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催※※

住友商事生成AI
ワーキンググループ
参加

AOAI導入支援
サービス提供開始

SCSK-GAIリリース（8/17）※

各種社内PoC実施
生成AI利用ガイド
ラインリリース(4/28)※AI CoE/AI Integration
Lab.設立※（9/15）
2023/42023/52023/８※ 社外発信済

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2.３ SCSK取り組み事例 『GAIアイデアキッチン』■ 生成AIをテーマとしたアイデア出しや検証実行のための支援策を社内で実施ノウハウの蓄積や事例の創出、社内の利活用促進を目指す取り組みを社内の部署単位で随時推進中【Day1】
アイデア出しグループディスカッション【検証期間】【Day2】

各業務での適用を検証

検証結果報告◇GAI概要 解説◇効果検証 (約2w)◇検証結果まとめ◇グループワーク・担当業務の棚卸
・GAI適用のアイデア出し・アイデアを各現場の業務で活用◇結果発表
・何時間削減できたか・こういう機能が欲しい・課題◇ 意見交換◇アイデア選定
・アイデア選定
・仮説/検証方法の検討※プロンプト作成方法などのノウ
ハウを技術戦略部が随時サポート

イベントを通じて検討した活用アイデア・ノウハウを蓄積・共有することで、新たな価値創出を図りますアイデアキッチン結果（一部）

営業・販促・企画

システム開発•効率化•

フィードバック•

ロールプレイ

組織運営・管理•

顧客課題の文章から商材の提案•

既存ソフトウェアからの仕様書生成•

会議・面談の練習相手•

お客様アンケートの分類•

システム導入自動支援•

メンバーの誉め言葉を作成•

営業の練習相手•

言語間のマイグレーション•

社員個人目標の傾向割り出し•

製品のスペックから製品同士のプ•ユニットテストケースコードの生成•

英語ドキュメントの大意理解

ロコンを表示•ペアプログラミングの相手•

議事録の要約•

データ集計用のマクロ作成•

提案内容の抜け漏れチェック

カスタマーサポート

システム保守運用

コーポレート•

問い合わせ自動回答•

運用手順書のたたき台作成•（購買）登録アドレスのミス確認•

問い合わせ内容の要約•

障害の問題切り分け•（採用）キャッチフレーズ提案•

ネガティブな言葉のチェック•

セキュリティ対策のアイデア出し•（労務）社員の健康相談相手

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３．SCSKでの取り組み事例

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これまでの動き（今年度）※情報収集・環境構築期間• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催※※

住友商事生成AI
ワーキンググループ
参加

AOAI導入支援
サービス提供開始

SCSK-GAIリリース（8/17）※

生成AI利用ガイド
ラインリリース(4/28)※※

社内アイデア発想
ワークショップ実施
2023/42023/52023/８AI CoE/AI Integration
Lab.設立（9/15）※ 社外発信済

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生成AI検討の主なユースケース■ 生成AIの種類は、文章生成／画像生成／動画生成／音声生成等あり

文章生成

音声生成

動画生成

画像生成

➡ 国内企業ではテキスト生成AIの検討ケースが多い

1

従業員の壁打ちチャットボット

従業員の壁打ちとしてアイデア出しや情報の要約、言語翻訳

2

社内情報の検索

社内に散らばる様々な資料を統合
対話をベースに必要なドキュメントの検索

3

問合せ対応の効率化・自動化

社員/お客様からの問合せ対応業務に関する最適化(チャットボット)

2.３ SCSK内の取り組み事例■ SCSK-GAIをリリース後、社内・グループ会社において様々な観点で試行しており、実業務を想定したPoCや実現に向けた取り組みも進行中
分類

問合せ対応

製品/サービス
付加価値創造GAI基盤整備担当部署/分野

解決イメ―ジ

社内管理部門・社内向けのFAQを取込み、チャットボットで自動回答根拠となる参照文書も併せて提示
・株主総会/IR対応での質問/想定回答を用意し活用・社内情報を取込み、横断検索した結果を提示

自社製品提供部署

・製品へのメール問合せ対応をチャットボットで自動化
・ユーザ向けコミュニティサイト上でのQA対応を自動化
・生成AIによる製品機能強化

お客様向け
サービス提供部署

・問合せ担当者へ適切な回答例を推奨提示
・定型的な運用監視業務の自動化
・設計書に対する問い合わせ回答AI

開発プロセスへの活用

次頁参照

・設計書を元にプログラムコード、テスト仕様書などを自動生成

データ分析ツール・自然文の指示によるデータ分析/レポート生成機能

Azureサービス

・「Azure OpenAI Service」導入支援サービス
個社専用ChatGPT環境の早期立上げ
ユーザ認証(SSO)、セキュリティ対策、既存システムとの連携支援 など2.２ 生成AI活用に際する４つのステップ■ 生成AI活用を技術面で主導する技術戦略本部を中心に、以下ステップを段階的に推進中【Step1】 利用【Step2】 参照【Step3】 追加学習

【Step4】 モデル生成

キーワード

プロンプト（Pre-Training）

コンテキスト（In-Context Learning）

ファインチューニング
（Fine-Tuning）

大規模言語モデル
（LLM）

ポイント

質問を工夫

付加情報をプロンプトに追加

追加学習の実行基礎モデルの作成

しくみ

適切な質問・指示、独自情報を質問に付加し、最適な結果を引き出す

参照ドキュメントを準備、質問に関連する付加情報をプロンプトに追加

不足知識を追加で学習し、特定のタスク・ドメインや業界に特化したモデルを作成

大量のデータを学習し基礎モデルを作成

難易度

簡易

比較的簡易

ＡＩエンジニア、学習データが必要

高度なＡＩエンジニア、大量の学習データ、計算リソースが必要

コスト

低

低～中

中～高

高

懸念点

当社取組
状況

利用者のスキル習得が必要、
社内ガイドラインの整備

左記と同様、モデル不変につきタスク影響少モデル自体が変わるのでタスクの影響度が高い

大規模な時間とコストが必要「SCSK-GAI」を全社提供済。
各部署で試行中 (グループ10社含め6,500名強が利用中)

特定業務/製品向けに独自文書情報を取込んだ環境でのPoCを各部署で実施し、リリースに向け準備中

※検討中

※検討中

・Teamsでの情報交換
・利用ガイドライン整備
・業務活用アイデア創出支援策
・プロンプト作成Tips共有

例 ・FAQの自動応答(社内管理部署/お客様向け問合せ)
・オペレータに推奨回答案提示
・自社製品機能にGAI機能追加(自然文での指示～自動出力等)

システム開発における生成AI技術の適用
工程

適用作業

説明

要件定義

既存システム要件把握支援

既存システム・業務資料をもとに、既存システムのQ&A対応

要求・要件ヒアリング支援

提案資料、入手資料、既存システム・業務資料や議事録をもとに、次のヒアリングのポイントを提案

要件定義書作成支援

要求定義、議事録等からインタラクティブに要件を提案、要件定義書をインクリメンタルに生成

要件定義レビュー

顧客に見せる前に要件記載もれがないか、議事録や入手資料をもとにチェック

設計支援

要件定義資料をもとにインタラクティブに設計情報を入力、設計書をインクリメンタルに生成

設計レビュー

人が作成した設計書に対してレビュー指摘

コーディング支援

コード補完等の実装作業支援

コード仕様書作成

ソースコードから仕様書を生成（リバース）

コードレビュー

設計や標準、他のソースコードをもとに、ソースコードのレビュー

テスト設計支援

設計やソースコードからテストケース設計を実施して、テストケースを提案

テスト設計レビュー人が作成したテスト設計に対してレビュー指摘、および、足りないテストケースを提案

テストコード/データ生成

テストコードやテストデータの生成。実装コードから生成、および、テスト設計から生成、突合せチェック

テスト結果分析

テスト結果・推移を分析しテストケース密度・不具合密度から漏れを分析。

環境構築

インフラ設計、環境構築・テスト

要件定義、提案資料、入手資料、既存システムなどの資料から、今回のシステム構成設計を提案

運用構築

運用設計、運用構築・テスト

要件定義、提案資料、入手資料、既存システムなどの資料から、今回運用設計を提案

リリース

教育、サポート

利用者向けのQ&A対応/Q&Aチャットボットによるユーザサポート、（および、教育用AI）

運用

運用自動化

AIOｐs

運用報告

運用監視情報をもとに運用報告書を生成する。定型以外に異常リスク検知も記載。

不具合調査、影響調査

インタラクティブな不具合調査や変更影響調査支援

リファクタリング、仕様化

ソースコードのリファクタリング、リバースエンジニアリング（仕様書出力）

要員引継ぎ支援

日々の要員作業ログを記録し、要員をデジタルツイン化。その要員に代わっていつでも引継ぎQ&A可能

マイグレーション

既存システムのソースコード・各種ドキュメントから新基盤上のソースコードに変換する

移行テスト

現行システムのテストコードを生成し現新比較を行う

PM/PMO作業支援

PRJ管理資料（報告資料や成果物、日報など）に対して、PRJ遅延の予兆検知を行う

設計

実装

テスト

保守

保守開発

管理

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これまでの動き（今年度）※

情報収集・環境構築期間• ChatGPT試用• Azure OpenAI契約• ChatGPTセミナー開催※※

住友商事生成AI
ワーキンググループ
参加

SCSK-GAI
リリース※

各種社内PoC実施
生成AI利用ガイド
ラインリリース(4/28)※※

社内アイデア発想
ワークショップ実施
2023/42023/52023/８AI CoE/AI IntegrationLab.設立（9/15）※ 社外発信済

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ご提供サービス
貴社専用の Azure OpenAI Service 環境を導入する導入支援サービスをご提供します
依頼するという方法に慣れる情報源と接続する

自社専用
対話型生成 AI

自社文書検索対話型生成 AI『依頼するという方法に慣れる』 ために、自社専用の対話型生成 AI 利用環境の導入をご支援します。

『情報源と接続する』 ために、自社文書を検索可能な対話型生成 AI 利用環境の導入をご支援します。

業務適用と実践

チャット

どの業務を対象にするかどのような効果を狙うかどの情報を利用するかどの作業を対象とするか

チャット
利用者
利用者

チャット
UI

Azure OpenAI
Service

チャット
UI

Azure OpenAI
検索
Service

メンテナンス
pdf
管理者

管理
UI

どのサービスが必要かどのように実証するか

データストア

事前構成済みのシンプルなアプリケーション + Azure OpenAI
Service をスピーディに導入

自社固有の業務＋データに基づくシステム導入をご支援Copyright © SCSK Corporation

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4．Next step

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2.２ 生成AI活用に際する４つのステップ■ 生成AI活用を技術面で主導する技術戦略本部を中心に、以下ステップを段階的に推進中
業界特化型モデル・用途別モデル【Step1】 利用【Step2】 参照【Step3】 追加学習

【Step4】 モデル生成

キーワード

プロンプト
（Pre-Training）

コンテキスト（In-Context Learning）

ファインチューニング
（Fine-Tuning）

大規模言語モデル
（LLM）

ポイント

質問を工夫

付加情報をプロンプトに追加

追加学習の実行基礎モデルの作成

しくみ

適切な質問・指示、独自情報を質問に付加し、最適な結果を引き出す

参照ドキュメントを準備、質問に関連する付加情報をプロンプトに追加

不足知識を追加で学習し、特定のタスク・ドメインや業界に特化したモデルを作成

大量のデータを学習し基礎モデルを作成

難易度

簡易

比較的簡易

ＡＩエンジニア、学習データが必要

高度なＡＩエンジニア、大量の学習データ、計算リソースが必要

コスト低

低～中

中～高高

懸念点

当社取組
状況

利用者のスキル習得が必要、社内ガイドラインの整備

左記と同様、モデル不変につきタスク影響少モデル自体が変わるのでタスクの影響度が高い

大規模な時間とコストが必要「SCSK-GAI」を全社提供済。
各部署で試行中 (グループ10社含め6,500名強が利用中)

特定業務/製品向けに独自文書情報を取込んだ環境でのPoCを各部署で実施し、リリースに向け準備中

※検討中

※検討中

・Teamsでの情報交換
・利用ガイドライン整備
・業務活用アイデア創出支援策
・プロンプト作成Tips共有

例 ・FAQの自動応答(社内管理部署/お客様向け問合せ)
・オペレータに推奨回答案提示
・自社製品機能にGAI機能追加(自然文での指示～自動出力等)
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