生成 AI を活用するコミュニケーションツールの実現に向けた考察と試み
Considerations and trials toward the implementation ofcommunication tools that utilizes generative AI
中口 孝雄（京都情報大学院大学，未来環境ラボ）
秋山功（BIPROGY 株式会社，未来環境ラボ）

三浦仁（BIPROGY 株式会社，未来環境ラボ）

前納 一希（京都コンピュータ学院，未来環境ラボ）
橋本昇（京都情報大学院大学，未来環境ラボ）

江尻 秀彰（BIPROGY 株式会社，未来環境ラボ）
Takao Nakaguchi（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics.，Future Lab.）
Isao Akiyama（BIPROGY Inc.，Future Lab.）
Hitoshi Miura（BIPROGY Inc.，Future Lab.）
Kazuki Maeno（Kyoto Computer Gakuin.，Future Lab.）
Noboru Hashimoto（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics.，Future Lab.）
Hideaki Ejiri（BIPROGY Inc.，Future Lab.）
Abstract
新型コロナウィルス感染症の流行に伴ってコミュニケーションツールの導入が進み，新たなツールも多く登場した。その後ウィズコロナ時代に入り，コミュニケーションツールを巡る動向は落ち着いたように思われる。一方で画像生成や ChatGPT に代表されるテキスト生成などの生成 AI 技術が急速に発展し，生産性や品質の向上が期待されるとともに，雇用の喪失や悪用などマイナス面にも関心が高まっている。様々なソフトウェアで生成 AI の採用や活用が進んでおり，コミュニケーションツールもその一つとなっている。未来環境ラボでは，オンラインコミュニケーションツールのあるべき姿や活用方法に対する議論とプロトタイピングを重ねてきた。生成 AI の採用についても議論やコミュニケーションツールへの導入の試みを行っており，本稿ではその一端を紹介する。
With the outbreak of COVID-19, communication tools have become popular, and many new tools
have appeared. Then, with the advent of the with-coronavirus era, the trends surrounding
communication tools have settled down. On the other hand, the rapid development of generative AI
technologies, such as image generation and text generation represented by ChatGPT, is expected to
improve productivity and quality. At the same time, there is growing interest in the negative aspects,
such as job loss and misuse. Various software applications are adopting and utilizing generative AI,
and communication tools are one of them. At the Future Lab, we have been discussing andprototyping what online communication tools should be and how to use them. We have also been
discussing the adoption of generative AI and attempting to introduce it into communication tools.
This paper introduces some aspects of those discussions and a prototype.

■ 1．はじめに情報通信白書令和 5 年版 [1] によると，株式会社東コロナ禍に伴って遠隔地を繋いでビデオ会議や協京商工リサーチが実施した調査において，最初の緊働作業を行うツールが発展し，組織内や組織を跨い急事態宣言前のテレワークの実施率が 25.3% であっだミーティングなどにも活用されている。総務省のたのに対し，2022 年以降は 30% 前後で推移しており，

42 NAIS Journal一定の増加が見られる。対外的なミーティングやセとしては，Meta 社の ImageBind[6] が挙げられる。

ミナーにも活用されており，帝国データバンクの調ImageBind では，画像から画像の説明文，音声か査 [2] で は，50.2% の 企 業 が 主 に ハ イ ブ リ ッ ド，ら画像の生成など，複数のメディア形式を相互に変14.8% の企業が主にオンラインで社外との会議を実換する形で生成を行う。

施していると答えている。会議型のツールだけでな

未来環境ラボでは，コミュニケーションツールのく，ホワイトボードをインターネット上で共有してア未来像を探るべく，コミュニケーションツールのプ

イデア出しや整理などのグループワークを行えるオ

ロトタイピングや，プロトタイプ作成に必要な基盤

ンラインホワイトボードツールも普及しており，様々機能の研究開発を行ってきた。コミュニケーションな共同作業のオンライン化が一般的になっている。

ツールを作成するためには，まずネットワークを通

本稿では，これらビデオ会議やホワイトボードも含じて情報や操作を共有するための仕組みが必要であめた，オンラインで意思疎通を図り共同作業を行うる。本稿では最初に，この情報共有を実現するフレーためのツールをコミュニケーションツールと呼ぶ。

ムワーク，Madoi を説明する。次に生成 AI を取りコミュニケーションツールの機能には様々なもの込むためには，様々な生成 AI を容易に呼び出し結があり，議事録の作成など AI を活用した機能の導果を受け取るための仕組みが必要となる。そのため，入も試みられてきた。ここ数年，生成 AI と呼ばれる，MLServices と呼ぶ生成 AI のウェブサービスフレー

テキストや画像，音声，映像などのデータを，人間ムワークを研究開発しており，これについて解説すが作成したものに近い品質で生成する技術が発展しる。最後に，コミュニケーションツールのプロトタて き て い る。 特 に テ キ ス ト か ら 画 像 を 生 成 す る

イプである Presence において，Madoi を用いた協Text-to-image と呼ばれる技術が進歩し，描画した働作業機能や MLServices を用いた生成 AI 機能をい物の名前やスタイルをテキストで入力すること追加する試みについて紹介する。

で，品質の高い画像が生成できる。このような技術に は，Dall・E[3] や StableDiffusion[4] が 挙 げ られる。また，技術の進歩とともに，実装やモデルが■ 2．状態共有を実現する仕組み

オープンソース化され，より自由な条件で入手できオンラインコミュニケーションツールのプロトタるようになったことも，進歩をさらに後押ししていイピングを行うにあたり，未来環境ラボではまず，る要因と考えられる。同様に，GPT-3[5] に代表さアプリケーション内のオブジェクトの状態を共有すれるテキスト生成技術や，従来から研究されているる仕組み，Madoi の実現を試みた。Madoi は分散音声合成技術，またこれらの情報のメディアの種類共有オブジェクトを実現する仕組み [7][8] をベースを複数組み合わせることが可能なマルチモーダルなに実装されたものであり，アプリケーション内のオ技術も発展している。マルチモーダル生成 AI の例

ブジェクトの状態変更を生じさせる操作を，インターネットを跨いで共有することで，状態の共有を実現する。図 1 に Madoi を利用したシステムの構成を示す。Madoi の実装は，サーバとアプリケーション内のクライアント部分に分かれている。サー

図1

Madoi を利用したシステムの構成

図2

Madoi での共有メソッドの指定

NAIS Journal43

バはセッションの管理とオブジェクト状態やアプリで ID が採番され，ある ID を持つオブジェクトへケーションとの間で送受信されたメッセージの履歴の変更操作が，他のアプリケーション内で同じ ID管理，およびメッセージ送受信機能から構成される。

を持つオブジェクトにも適用される。変更操作の検クライアントはサーバとのメッセージ送受信機能と出には，「変更操作を実装したメソッド」を「実際オブジェクト管理機能から構成される。には変更操作を実行せずサーバに通知するメソッ

サーバ側で管理するセッションの情報には，クラド」で置き換える仕組みを導入している。変更操作

イアントの接続状態，オブジェクトの状態に関するを実装しているメソッドを指定する方法は，2 種類メッセージの履歴が含まれる。サーバ側では，これ用意されている（図 2）。方法 1 では，共有するメソッらの情報をもとに，アプリケーションに送信するドを register メソッドの引数により指定している。

メッセージを制御する。例えばクライアントがサーメソッド名が変更された場合は指定内の記述も変更

バに接続すると，そのクライアントにオブジェクトする必要があり，またメソッド定義を見ただけではの状態やメッセージの履歴を送信し，他のクライアそれが共有対象かどうかがわからない。方法 2 でントには新しいクライアントが参加したことを通知

は対象のメソッドに直接 @Share というアノテーする。オブジェクトに関する情報は，状態と変更操ションを指定している。この方法では，メソッド定作の履歴から構成されており，ある時点での状態と，義を参照すれば共有対象であることがわかる。

その状態以降の変更操作履歴を保持している。クライアントから状態が送信されてくると，状態を更新し，変更履歴を破棄する。これにより，変更操作履■ 3．生成 AI を利用する仕組み

歴を全て保持する場合に比べて，少ない容量でオブ次に，生成 AI をアプリケーションから利用する仕ジェクトの状態を記録できる。オブジェクトの状態組み，
MLServices[9][10] について説明する。図 3 に，管理はオプショナルな機能であり，これを利用しなMLServices を利用する際のシステムの構成を示す。

い場合は，汎用のメッセージ配送システムとして利コミュニケーションツールの研究を進めるにあ用することもできる。

たって，未来環境ラボでは，離れた場所にいる人同クライアント側では，アプリケーション内で共有士を繋いで行う共同作業に注目してきた。近年の生の対象としているオブジェクトの管理や，サーバと成 AI の発展により，これまでコンピュータには難のメッセージ送受信を行う。オブジェクトは登録順しいとされていた作業にも AI が活用されてきている。それは共同で行う作業も同様であろうと考え，その推測の下，多種多様に進化している途上の生成AI を，コミュニケーションツール上で利用可能にする仕組みを検討するに至った。生成 AI を活用するにあたって直面する技術課題の一つは，実行に必要な計算能力の問題である。生成 AI の多くはニューラルネットを発展させた仕組みで実現されており，そ の 実 行 に 専 用 の GPU（Graphics ProcessingUnit）を必要とする。GPU は 3 次元仮想空間を描画するため，3 次元の座標系に存在する光源，カメラ，物体とその素材などの情報から，ディスプレイの各点に描画すべき色を求めるために行列計算を行う。行列計算の速度向上が描画性能の向上に直結するため，GPU は行列計算が高速に行えるように発展してきたが，ニューラルネットの実装方法として
行 列 計 算 を 行 う 実 装 が 一 般 的 に な っ た こ と で，GPU を用いた学習・推論手法が発展した。生成 AI
でも GPU を利用するものが多く，推論の速度は

図344 NAIS Journal

MLServices を利用したシステムの構成

GPU の性能に依存する。しかし，高性能な GPU

図5

Presence の画面

ビスインタフェースに応じたリクエストおよびレスポンスが送受信できるプロトコルが実装されている。また，これらインタフェースとプロトコルに対
図4

MLServices の動作確認用 UI応した，各サービスの動作確認用 UI が用意されている（図 4）。MLServices に登録されたサービスは，は消費電力や発熱量が多いため，利用者の PC に搭

この動作確認用 UI にウェブブラウザからアクセス載される GPU の性能は限られる。そのため，よりし，実行結果を確認できる。

多 様 な 生 成 AI を 利 用 可 能 に す る に は 高 性 能 な

生成 AI をウェブサービス化するための仕組みは，GPU を搭載したサーバ側で処理を実行し，それをサービス管理機能とプロセス管理機能から構成され利用者の PC から利用できる仕組みが必要である。

る。サービス管理機能は，あらかじめ用意された定また，生成 AI はさまざまな実装が存在しており，義ファイルを読み込んでサービスを登録する。サー実装毎に利用方法が異なるため，利用時に個別にプビスの情報は，サービス名，説明，URL，ライセンログラムを作成する必要がある。プロトタイピング

ス状態，実装情報から構成される。実装情報以外のを行うには多種多様な生成 AI を切り替えて試す必

情報は，管理 API を通じてクライアントから取得で要があり，個別に対応するとコストがかかる。

きる。実装情報は，サーバ内でそのサービスの実行

MLServices では，高性能な GPU の利用と個別を担当するクラス名，実行されるプロセスの起動コの生成 AI への対応コスト削減を目的として，サーマンド，GPU の必要メモリサイズから構成される。

バ側で動作する機能をクライアントから利用する，プロセスは起動コマンドで識別される。サービス実Web サービス化を行なっている。MLServices は行があった際に，同じ起動コマンドで起動されたプ

サーバ側の機能とクライアント側の機能から構成さロセスがあれば再利用され，無ければ新たに起動され，サーバ側では，生成 AI の種類に応じた呼び出れる。サービス実行のリクエストおよびレスポンス

しインタフェースの定義，生成 AI へのリクエストは，標準入出力を通じて送受信される。起動コマンとレスポンスを効率よく送受信するためのプロトコドが必要とする GPU メモリサイズと，サーバマシンルの定義と実装，生成 AI のプロセスやサービス定に用意されている GPU メモリサイズを元に，同時義を管理するための仕組みの定義と実装，動作確認にプール内に存在できるインスタンスが制限される。

用 UI の実装を行なっている。クライアント側では，サーバマシンの GPU メモリが許す範囲でインスタサーバを経由して生成 AI を実行し結果を受け取るンスがプールされるため，同じプロセスの実行が連ためのクライアントライブラリを提供している。

続する場合，プロセスの起動時間が短縮され，実行

インタフェース定義としては，画像生成や対話，時間が削減できる。この仕組みを用いて，現在，280音声認識，音声合成，形態素解析など，39 のサーのサービスが用意されている。また，MLServices

ビスインタフェースが用意されている。プロトコルのソースコードは GitHub で公開されている

1)。

では，通信の即時性とデータ容量の削減のため，WebSocket を用いたバイナリプロトコル上に，サー1) https://github.com/openlangrid/mlgrid-services/

NAIS Journal45

■ 4．生成 AI を活用したコラボレーションツール

び生成 AI をウェブサービスとして提供・利用する

未来環境ラボではこれらの機能を活用し，共同作してプロトタイピングした Presence を解説した。

業のためのツールを備えたビデオ会議システムであインターネットの発達とともに様々なコミュニケーる Presence のプロトタイピングを行なっている。

ションツール・コラボレーションツールが研究され

図 5 にその画面例を示す。Presence では，ビデオ実用化されてきたが，新型コロナ感染症の流行を契会議に必要な音声と映像の送受信機能に加えて，左機にネットワークを跨いだ共同作業の需要が急速に下に仮想空間内での互いの位置を共有する機能，右増加し，今後も一定の需要が見込まれる。ビデオ会

下 に さ ま ざ ま な 共 同 作 業 ツ ー ル を 備 え て い る。

議システムについては一般的になったが，人間がコチャットやホワイトボードのほか，画像生成 AI にンピュータを利用して行なっている作業は様々なもよる生成結果を共有するツールや，大規模言語モデのがあり，また未だ IT 化されていない作業も含め

ル（LLM: Large Language Model）によるテキスて，コミュニケーションツールが実装すべき共同作

ト 生 成 の 結 果 を 共 有 す る ツ ー ル も 備 え て い る。

業機能の候補は今後も増加すると見込まれる。さらチャットでは，形態素解析により抽出した単語の頻に，生成 AI の発展，普及によって作業そのものの度からワードクラウドを描画する機能や，チャットやり方も変わろうとしている。このような状況を踏の内容を定期的に LLM で要約する機能も実装されまえ，未来環境ラボでは，コミュニケーションツーている。これらツールの共有部分は，Madoi を用ルの未来像を見据え，また，生成 AI による変革もいて実現されている。生成 AI を用いて実現してい考慮しつつ，コミュニケーションツールの研究としる要約，画像生成，テキスト生成は，MLServicesて今後も考察とプロトタイピングを行なっていく。

MLServices について説明し，実際にそれらを利用を通じて利用できるものを使用している。
コミュニケーションツールが備える機能は，遠隔地の利用者同士のコミュニケーションを実現するための機能と，作業内容を共有する機能に分けられる。
前者は音声と映像をやりとりすることで，利用者の表情や動作を互いの視覚と，声を互いの聴覚と接続し，コ ミュニケーションを促す。後者はコンピュータを使用して行う文書作成作業や描画作業，スケジュールの作成や表計算などがあり，それぞれの用途に用意されたアプリケーションやツール内の特定の状態を共有することで，共同作業を可能にする。
AI はこれらの機能に対して組み合わせられ，前者では声を認識して文字起こしを行い，内容の翻訳や要約を行う。また，カメラ映像の加工にも利用される。後者では，文書作成や絵の描画などの作業そのものの一部を生成 AI が担うようになってきている。
コミュニケーションツールでは，このような変化に対応し，さらに多様な機能を共同で実施できるようにすることや，作業そのものを AI に代替させることが求められている。

■ 5．おわりに
本稿では，コミュニケーションツールのプロトタ
イプを作成するために必要なツール，アプリケー
ションを跨いだ情報共有を実現する Madoi，およ46 NAIS Journal

参考文献[1] 総 務 省，
“ 令 和 5 年 版 情 報 通 信 白 書 ”，2023.7, URL:
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/index.html, 2024.1.25 取得“ 社内外会議に関する企業の実態調査”[2] 帝国データバンク，，2023.4, URL: https://www.tdb.co.jp/report/watching/press/pdf/p230409.pdf, 2024.1.25 取得[3] Ramesh, Aditya, et al. "Zero-shot text-to-image
generation." International Conference on Machine
Learning. PMLR, 2021.
[4] Rombach, Robin, et al. "High-resolution image
synthesis with latent diffusion models." Proceedingsof the IEEE/CVF conference on computer vision andpattern recognition. 2022.
[5] Brown, Tom, et al. "Language models are few-shotlearners." Advances in neural information processing
systems 33 (2020): 1877-1901.
[6] Girdhar, Rohit, et al. "Imagebind: One embedding
space to bind them all." Proceedings of the IEEE/CVF
Conference on Computer Vision and PatternRecognition. 2023.
[7] 中口 孝雄，“ リアルタイムコラボレーションツールのためのオブジェクト共有サービス ", 電子情報通信学会
技術研究報告 ; 信学技報 120.232, pp.70-73, 2020.11.14.
[8] 中口 孝雄，“ 分散共有機能のサービス化に向けたプログラミングモデルの設計と実装 ”，電子情報通信学会技術研究報告 ; 信学技報 121.157, pp.64-68, 2021.8.20.
[9] 中口 孝雄，“ 機械学習システムへの複合サービス技術の適用 ”, 通信学会技術研究報告 ; 信学技報 119.178,pp.39-40, 2019.8.16.

[10] 中口 孝雄，“ 機機械学習サービスを登録・提供するサービ ス 基 盤 の 構 築 に 向 け て ”, NAIS Journal, vol.15,pp.66-73, 2021.6.

孝雄

功Hitoshi Miura一希Kazuki Maeno

未来環境ラボ
京都コンピュータ学院
京都コンピュータ学院京都駅前校 専門士
龍谷大学 文学士

Takao Nakaguchi

未来環境ラボ京都情報大学院大学 准教授
株式会社コネクションズ 代表取締役
京都大学 大学院情報学研究科 博士（情報学）
京都情報大学院大学 情報技術修士（専門職）
京都コンピュータ学院鴨川校 専門士

秋山仁

未来環境ラボ
BIPROGY 株式会社 総合技術研究所 主席研究員
富山大学 工学士

前納◆著者紹介中口三浦

橋本昇

Noboru Hashimoto

未来環境ラボ京都情報大学院大学 SOIC セクレタリー・ゼネラル
前，日本ユニシス株式会社（現，BIPROGY）
プロジェクト・マネジメント・スペシャリスト

Isao Akiyama

未来環境ラボ
BIPROGY 株式会社 総合技術研究所 担当部長
早稲田大学 工学士

江尻秀彰

Hideaki Ejiri

未来環境ラボ
BIPROGY 株式会社 総合技術研究所

コラム

蘆山寺へ

編集子
紫式部（970?-1019?）ゆかりの地である蘆山寺は寺町通りの今出川と広小路の間にあります。元々は彼女のひいお爺さんである藤原兼輔の地だったのを受け継いだそうです。藤原道長 (966-1028) の土御門邸も近くにあったようで，そこへは安倍晴明（921?-1005）や源頼光（948-1021）も出入りしていたでしょう。また時代は下りますが藤原定家の京極一条邸跡もこの近くで石碑が建っています。
なお当時の内裏の範囲は今の千本通りを中心に東は大宮通りまででした。
蘆山寺の門を入ると歌碑があり紫式部と娘の賢子（大弐三位：だいにのさんみ 999-1082）の歌が刻んであります。どちらも百人一首に載っている有名な歌です。
母紫式部の歌はめぐりあひて見しやそれともわかぬまに 雲がくれにし夜半の月かな「幼馴染と久しぶりに会ってすっかり夜半まで話しこんでしまった」というわかりやすい素直な歌です。
ところが娘の歌はありま山ゐなの篠原風吹かば いてそよ人をわすれやはする
読者諸賢を前に解釈はできませんが，言い寄る元カレをそれとなく袖に振るというコワイ歌なのです。
母が仕えた彰子中宮の孫となる後冷泉天皇の乳母となり，即位とともに従三位に昇進し 80 歳過ぎまで生き延びます。
歌の道も恋の道も世渡りの道も母親以上だったように思えますね，ひょっとしたら源氏物語は母娘の合作か？
清少納言，紫式部母娘，和泉式部母娘，赤染衛門，伊勢大輔などなど当時の平安京には世界に類を見ないほどあまたの才女が活躍していました。

「あすとろん」62 号 p18 より抜粋

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