Best Engine Vol. 14

特集・対談

CTC approaches Generative AI

ビジネスの未来を拓く
生成 AI の可能性

Best Engine
Vol. 14CONTENTS
表紙イラスト／毛利 みき

3

IT 春夏秋冬

4

特集・対談

CTC 5.0 代表取締役社長

柘植 一郎

CTC approaches Generative AI
ビジネスの未来を拓く生成AIの可能性
対談 01 生成 AI による新時代の到来は大きなチャンス
ＤＸビジネス推進事業部
AIビジネス部長

寺澤 豊

技術戦略室
先端技術開発部長

田中 久智

対談 02 生成 AI、
ChatGPT誕生の背景とその技術に迫る
技術戦略室
アソシエイトプリンシパル

14

有馬 正行

ＤＸビジネス推進事業部 ＡＩビジネス部
デシジョンインテリジェンス課長

IT Terminology

Web 4.0

16

ITOCHU EYES 伊藤忠商事の最新トピックス

18

グローバルレポート

19

最新情報をお届けする

20

ゴルフダイジェスト編集

CTCとデジタル事業群の連携によるバリューチェーンの進化
米国での生成AIの動向
News Pickup

名門コースの流儀「パインバレー」が世界No.1と言われるその理由とは？
パインバレーゴルフクラブ
解説／川田 太三

22
23

藤澤 好民

CTC Sustainability Progress

持続可能な未来に向けて

キッザニア福岡にCTCがパビリオンを出展
information

IT 春夏秋冬

C TC 5 . 0

今回は前号で触れた「CTC 5.0」について、少し踏み込んでお話ししたいと思います。
「CTC 5.0」とは、技術の進化や社会課題の高度化・複雑化に対応しながら、弊社が持続的な成長を遂げていくための新しい経営システムを指します。
「CTC＋＋＋（プラス プラス プラス）」
を変革のキーワードに掲げて、短期的な成果を重視するP/L（損益計算書）ベースの経営から、中長期的な展望に立った「知的資本経営モデル」へのシフトを推進します。
「CTC 5.0」
において注力することは、次の３つが柱になります。
まず、知的資本を拡充していくこと。
「 人的資本」「 組織・構造的資本」「 関係資本」「 情報資本」の4つをビジネスの基礎的資本と捉え、量的拡大のみならず、新たなビジネスモデルや時代に即した質や構成を意識しながら拡充を進めます。
次に、「 技術」面での先進性を保ち続けること。
これまで蓄積してきたクラウド、ネットワーク、
保守・サービスの技術や知見を一層深めながら、今後ITイノベーションのキーとなるAI、量子コンピューティングなどをいち早くソリューションに組み込む研究を加速していきます。
3つ目は、技術に対する深い理解に基づき、現実的で使いやすいソリューションをお届けする
独自の「技」に磨きをかけること。ITシステム構築で鍛えてきた実装力と、得意とする
「組み合わ
せの技」
を発揮して、お客様のビジネス課題から、人手不足やカーボンニュートラルといった
社会課題まで、幅広い問題の解決に寄与するソリューションの提供に力を注ぎます。
これらの取り組みによって財務的成果の向上を達成し、知的資本の拡充に再投資していく
ことで、
サステナブルな成長循環を創出します。
先日、伊藤忠商事による株式公開買い付けが発表され、弊社は完全子会社化されることになりました。
しかし、これによって、私たちの職務やお客様との関係が変わることはありません。
むしろ伊藤忠商事とタッグを組むことで、単独では不可能だった様々な挑戦が可能になり、そこで得た多くの成果をお客様へのソリューションとして還元していけるだろうと考えています。
今後もCTCはお客様のITパートナーとして皆様と一緒に進化し続けます。

5.0

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
代表取締役社長

柘植 一郎

3

寺澤 豊 Yutaka Terasawa

CTC approaches
特集・対談

ビジネスの未来を拓く生成AIの可能性

田中 久智 Hisatomo Tanaka
4有馬 正行 Masayuki Arima

Generative AI
ChatGPTの出現で、誰にでも身近なものとなった生成AI。AIの活用に早期から取り組んできたCTCの社員が、技術的知見を活かしたAIビジネスの可能性と、生成AIの誕生から今後の発展について語ります。
取材・文／近藤 雄生

藤澤 好民 Yoshitami Fujisawa
5

新事業創出・ＤＸ推進グループ
ＤＸビジネス推進事業部 AIビジネス部長

寺澤 豊

ビッグデータエンジニア・AIエンジニアとして、AIに関連する
ビジネス企画や、顧客企業への技術アドバイザーとして従事。
「NeuCraft」による朝日焼の画像生成プロジェクトを企画。
現在は生成AIや最適化を中心に、各種サービスビジネスを推進。

発信し情報を交換することで、新規事業の創出にもつなげる
社内コミュニティーの運営。そして、新たなサービスを生み出し、持続的な成長が可能な事業開発に挑戦するためのインキュベーションの取り組みです。
これら全てがコトを起こす重要な点として、各種施策を推進しています。
―この10年ほどの間にAIは大きく変化しました。それぞれが感じられた特に大きな変化は何でしょうか。
田中

私はアメリカのシリコンバレーにいた2015年頃から、AIとは近いところにいました。当時はマシンラーニング（機械

特集・対談

01

生成 AI による新時代の到来は大きなチャンス
生成AIの登場で、AIビジネスは大きく変わろうとしています。
その中で、CTCは何を目指し、どう動いているのか。
当社のAIビジネスを牽引する寺澤 豊氏と、先端技術の市場調査・研究を推進する田中 久智氏に聞きました。

近年の AI 進化の２つの節目

学習）を使った様々な動きが出始めた時期ですが、その頃から現在までを思い返しても、昨年のChatGPTの登場は大きな変化でした。
これまでのマシンラーニングやディープラーニング―まずはお２人の現在の業務内容を教えてください。

を巡る動きは、ある意味連続性の中で起きてきた印象でした
が、ChatGPTのリリースからの一連のうねりは、それとは異な寺澤

6

私が所属するAIビジネス部は、名前の通り、AIのビジる衝撃でした。

ネス化がメインミッションになります。特に今は、「リカーリング

寺澤

ビジネス」、すなわち、継続的なサービスで収益を上げるビジのは、2012年の「Googleの猫」だと思います。猫が写っていネスに注力しています。

る画像を見分けられるAIが登場し、ディープラーニングという田中

私たち先端技術開発部の業務は、主に３つあります。

手法のすごさが知られるようになりました。さらに同時期に、１つは、先端技術の調査や研究を含めたビジネス開発への取GPUの進化というハード面の革新が起きたことでAIブームがり組み。もう１つは、組織の垣根を超えて最新技術の動向を加速。そして、その後に訪れた大きな変化は、
やはりChatGPT

近年のAIの発展において、最初の大きな節目と言える

技術戦略室先端技術開発部長

田中 久智

情 報 通 信 キャリア担 当 の エンジ ニアを経 て 、 I T O C H U
Techno-Solutions America, Inc.へ赴任。商材開拓と共に、Open Compute Project、Cloud Native分野を中心とした事業開発を担当。2023年に帰国後、現職。

に代表される生成AIの登場ですね。
この２つのポイント、つまり、
ディープラーニングと生成AIの登場で、AIのビジネスは大きく変化した印象です。

誰もが使える「これぞ AI 」の登場
―ChatGPTの衝撃というのは、専門家から見るとどのような点にあるのか、
教えてください。
寺澤

従来のテキスト解析は、言語を処理する際、形態素解析、

すなわち、形容詞、名詞、助詞といった品詞で言葉を分類する
ことにより、文の意味を捉えようとしていました。ところが
ChatGPTは、それらを気にせず、
ただ確率論だけに基づいて文章を作ります。例えば、
この言葉が来れば次はこれが来るだ

生成AIは今のところ、過去の情報からそれらしいものを作りろうといった予測だけで言語を処理する。そうすると日本語の出しているだけで、創造性や新規性はないからです。一時期、ような、頻繁に主語が省略される言語であってもスムーズに色々な企業が画像系の生成AIで商品パッケージのデザイン生成できることが示された。
さらに、それをあの精度に仕上げを試みていましたが、ほとんどがうまくいかなかったのはそのてきたことは、私の予測を大きく超えた驚きでした。

ためでしょう。あくまでも補助的に利用するべきであり、頼り田中

ChatGPTがこれだけのインパクトを生んだもう一つ切って人間が考えなくなるとすれば、それはデメリットになるの要因は、使いやすいアプリケーションとして登場したことにと思います。一方、今も生成AIはどんどんバージョンアップしあると思います。背後の仕組みである大規模言語モデル（以下、ています。例えば、イラストのラフスケッチを描いて読み込まLLM）
については、ある程度はわかったとしても、それを対話せると、それを具現化してくれるものも出てきました。その可能な、一般の人が思い描いていたAIという存在に近しい形

ような生成AIであれば、企画の最初のところは人間が考えて、にした点が画期的でした。少し前までは、AIと言っても、結局大具現化する段階を補助してもらえる。人間と補完関係にある

したことはできないのではないか、というある種の現実的な存在として考えると、ビジネスにも大きなメリットがあり、本当認識が広がっていました。そんな折に、これぞAIという形で目に使える状態に近づいて来るのではないかと思っています。

の前に登場した。
自分を助けてくれる存在としてAIを感じたの

田中

は、多くの人にとって初めてだったのではないでしょうか。

AIはメリットが大きい。例えば、自分の書いた文章をより多く汎用性を持たせるコンテンツを作りたい時には、生成の人に受け入れてもらいやすい形に変えたいような時、生成―生成AIのメリットやデメリットについて色々と議論されてAIに推敲を頼むと、大きな力を発揮します。生成AIは、あるいます。
どういった点に着目されていますか。

意味この時代に生きている人間の最大総和のような表現をするからです。
プログラムについても同様です。
自分が書いた寺澤

企画などにおいて、皆がChatGPTを頼るようになると、同じようなものばかりが生み出されることになります。

ソースコードを、よりメンテナンスしやすい汎用的なものにするには、生成AIはとても有用でしょう。
7

NeuCraft「先端技術を使って伝統工芸に光を当て、その魅力を多くの人に再発見してほしい」という思いから、CTCは伝統工芸にAIを活用するプロジェクト「NeuCraft」を推進。実証実験の第１弾は、約400年の歴史を持つ京都「朝日焼」の窯元である「朝日窯」、株式会社Qosmo（コズモ）との3社で、朝日焼の新たなデザインを生成するAIモデルを構築。職人の美意識とAI技術を融合させ、伝統工芸の未来のあり方を共創しています。

https://neucraft.ai

独自の価値を生み出し続けるためにるかどうかです。一例として、小学校で「3+2」を教えるのに生成AIがどう使えるか。答えは言わずに考えるプロセスだけを提示する生成AIを作れば、教育現場でも有用ではないだろ―生成AIがCTCのビジネスに与える影響は小さくないとうか。ではそれを作るためには、現在のLLMにどのような想像しています。今、ビジネスの面でそれぞれが意識されてチューニングを加えればいいのか。そして、そのような生成AIいることを教えてください。

が登場した時、教員の仕事はどうなるのか――、といったところまで想像して、新しい提案ができるようなエンジニアが今後は田中

現在のCTCは、顧客視点に立つとはいえ、お客様がますます重要になるでしょう。

実現したいことをご支援する、お客様が抱えている課題にお応

田中えするために有用なソリューションを提供することが中心に合い、試行錯誤を重ねられるか。それが問われていると痛感しなっています。
そのような仕事が今後も重要であることに変わています。

私たち自身が、日々、いかに自分たちの課題と向きりはないのですが、今後はお客様に応える形だけではなく、私たち自身が、自身の事業課題に対して取り組んだ経験資産を提供する重要性が高まると考えています。
自分が主体となって研究・実験を重ね、ベストなサービスを提供

何かを作り出す時は、他社へも適用できそうな汎用性の高い
最大公約数的な選択肢ではなく、もっと自分たちの個別性に― AIビジネスは、今まさに大きな過渡期にあることが伝特化した、ある種尖った選択肢を取るものだと思います。そこ

わってきました。その中で、現在、CTCはどのようなサービスには、Why、What、Howが統合された価値が存在します。

やプロダクトの開発に取り組んでいるのか、具体的な例を

生成AIが普及する時代に、私たちにしか提供できない価値を教えてください。

生み出し続けていくためには、そういう経験値をどれだけ蓄積し、

8

ビジネスモデルに昇華できるかが重要になると考えています。

田中

寺澤

生成AIの登場によって、プログラムを作るなどの開発ています。その中で、今、私たちの部が取り組んでいることの工程が圧縮されることは間違いありません。その分、エンジニ

一つに、CTC独自の視点で開発するプロダクトビジネスがアのすべきことは変わります。
より俯瞰的な視点を持つことがあります。
「PITWALL」というプロジェクト名称で、システムの重要になります。例えば、今、教育現場でChatGPTを使うのは開発・運用現場の課題解決に寄与できるクラウドサービスをありかなしかといった議論がよく聞かれます。そういう時、あり作っています。各企業の開発・運用の現場では、様々な管理を前提に考えた場合、どういう使い方なら有用か、と考えられツールが使われており、個々のツールは高度化しているもの

CTCグループでは、AIに関して多くの取り組みを行っ

CTC approaches Generative AI

01

生成 AI による新時代の到来は大きなチャンスの、肝心のインシデントが発生した際には、それらのツールを

LLMなどを活用して、我々でチューニングし、再学習を行わ

手作業で切り替え、各部署が連絡を取り合って対処しており、せることが必要です。さらに一歩踏み込んだ要望に応えら

生産性や対応時間の長期化に関わる課題、対応者によるばられるようなサービスの構築に、
これから着手すべく尽力してつき、一部のエキスパートがいなければ対応できないようないます。

属人性の課題を抱えています。
これらに対し、様々な状況下

田中

で、必要な情報にワンクリックでアクセスできる状態を作るた様にベストな提案をすることが求められます。そのために、私めの技術開発にチャレンジしています。今後の取り組みでは、たちと寺澤さんの部隊では、次々に出てくる新たな生成AIの情報の分析にディープラーニングを利用し、分析結果と人間特徴を理解するために、例えば、独自に日本語の設問集を作っをつなぐ部分には生成AIを利用していく予定です。

て、応答の正確性、自然さを試すことなどにも取り組んでいま

寺澤

私たちAIビジネス部が特に注力しているのは、2023

す。現状ではChatGPTが圧倒的な存在感を持っていますが、年にスタートした生成AI関連の各種サービスです。5月に始

今後もそのままとは限りません。今ベストなものを活用して、めた「生成AIアドバイザリサービス」では、生成AIに関して基しっかりとビジネスにつなげながらも、将来、私たちがどうして本的な検討から実装まで、様々な形でお客様の要望に応え、いくべきかを見極めるために、自らの課題に取り組み、経験

サポートするサービスです。そして8月には、「AOAI環境構築

資産も併せて、ベストな提案ができるよう、私たち自身が進化サービス」
を開始しました。
これは、マイクロソフトが提供する

していくことを心掛けています。

現状のベストチョイスは何かをしっかりと把握し、お客

生成AIサービス「Azure OpenAI Service」を利用して、企業ごとの独自な目的に合致した生成AIの環境を構築する

生成 AI の登場は飛躍のチャンス

サービスです。今、「自社のことを熟知したChatGPTのような生成AIが欲しい」という要望がすごく多いのです。
「従業員の様々な質問に答えてくれるエキスパート的なコンピュータを―最後に改めて、生成AIが誕生した時代において、CTCの作りたい」「 一般消費者からの各種問い合わせに的確に応答果たすべき役割やミッションは何か、教えてください。

できる生 成 A I が 欲しい 」など、こうしたご 要 望に対して 、
ChatGPTの検索機能などをチューニングし、社内文書の内容

田中を学 習させ 、独自の 生 成 A I 環 境を構 築する。そ れがこの

それが徐々に伝播していく形で普及します。
ところが生成AIのサービスです。
これまで実証実験を重ねてきて、幅広い要望

場合、全ての業界に一気にドンと入ってきた。つまり、これまでに応えられる体制を整えたことに加え、セキュリティ面も万全のように、「こういう新しい技術があるので使ってみませんか」を期しています。今は連日、
こうしたサービスへの対応を中心では足りず、私たち自身が、生成AIを活用して新たな価値をに行っており、その中で、私たち自身も生成AIの知見を、生み出しているということを示していかなければなりません。

日々、深めています。

CTCの力が問われる今だからこそ、飛躍のチャンスだと思っ

通常、新しい技術は、まずある業界で使われ出して、ています。
―このサービスは今後、どのように展開していくのでしょうか。

寺澤

田中さんと同感です。生成AIは、まさに一気に下りてきた。ただ我々はかなり早くから動いていたので、これからも現 状 で は 、先 ほど 申し上 げ た 、答 え を 教 え な い

この分野をリードしていける自信があります。私たちがこれ

ChatGPTのような特殊なものをご提供するのは困難です。

からどんなサービスを作り出していくか、ぜひ見ていただけ

それを作るためには、ChatGPTではないオープンソースのればと思います。

寺澤

9

技術戦略室
アソシエイトプリンシパル

有馬 正行

専門領域はデータベース、ネットワークプログラミング、制御系。情報通信キャリア領域での開発に携わった後、新規ビジ
ネスやサービスの開発に従事。2019年から現職。

が、AIについては既存のモデルを利用するに留まっていました。ChatGPTの発表以降、生成AIを中心に調査・研究をしています。
藤澤

私はもともとLinuxを専門に扱っていました。そこでミドルウェアやデータベースを含めて幅広くインフラ寄りの技術を見てきました。その後、ディープラーニングが登場した
時に、AI開発環境やAI運用のサービス立ち上げに携わるなど、AIには比較的早くから関わってきました。当初は主に、AIをより良い形で動かすためにはどういう仕組みや環境があれば良いか、といったことを考えていました。その後、AIによる分析サービスの企画や開発に携わるようになりました。

特集・対談

02

生成 AI、ChatGPT 誕生の背景とその技術に迫る
生成AIはどのように進化し、ChatGPTの登場へと至ったのか。
今知っておくべきAIのテクノロジーについて、先端技術の動向調査・研究、発信を行う有馬 正行氏とAIビジネスの開発に取り組む藤澤 好民氏に聞きました。

10

それぞれの専門領域からAIと関わる

生成 AI の発展とChatGPTの誕生―有馬さん、藤澤さんはそれぞれ、技術戦略の立案、
サービ―ChatGPTが社会に与えた衝撃は大変なものでしたが、スの企画や開発という立場で、AIに携わられてきたと伺ってどのような背景から生まれたのかは、おそらくあまり知られています。まずはお２人の、これまでのAIとの関わりについていません。生成AI、そしてChatGPTが登場するまでにどの教えてください。

ような流れがあったのか、教えてください。

有馬

有馬

私はもともと、データベースを専門領域としておりまAIという概念自体は何十年も前からありましたが、したが、NTTドコモ様のiモードやiチャネルなどのサービス

現在につながるような進化は、
この10年くらいの間で起きた開発で、PMやアーキテクトを担当してきました。その後、ように思います。特に大きな節目となったのは、2012年の「IoTトイレ」など自社サービスの企画・開発を行いました「Googleの猫」です。AlphaGoという囲碁のソフトが最高峰

新事業創出・ＤＸ推進グループ
ＤＸビジネス推進事業部 ＡＩビジネス部 デシジョンインテリジェンス課長

藤澤 好民

Linux /OSSをはじめ、
ミドルウェア、
データベースの解析などに専門的に取り組んだ後、AIビジネスに携わる。AIの開発環境を構築するサービスから、現在は生成AIに関連するサービスの企画・開発と共にAIの最適化、自動化などを手掛ける。

の棋士に勝ったというのが2015年で、AIと人間を比較する
語られ方が増えてきました。そして2017年に、ChatGPTなどのベースとなるTransformerというLLMが登場。そこからLLMが急速に発展して、2022年11月のChatGPTの公開へと至ります。
藤澤

LLMは自然言語処理（NLP）で、人間の言葉をコン

ピュータで処理するという分野において、
ディープラーニング
技術を用いて作られたモデルのことです。NLPも歴史は長く、LLMもその延長線上に出てきたものだと考えると、こちらも歴史は長いと言えます。
―なるほど。
ただ、ChatGPTには、
これまでのAIの進化の流れを超越したような驚きがありました。
私にとってもものすごい衝撃でした。当時、
コロナ禍でリズムの一つで、本物のデータに近いけれど微妙に違う仮想

Zoomが普及したのを背景に、オンラインでのコミュニケーのデータを生成することができ、AIに学習させるデータがションを円滑にするためにAIのアバターによるサービスを考え足りない時に、データ量を稼ぐためなどに使われてきました。

ていました。
そうした時にChatGPTが登場して「これはやばい」

そこで「生成（Generative）」という言葉が出てきたのですが、と思ったのです。それまではAIといっても対話にはシナリオが私たちも「NeuCraft」※というプロジェクトで、StyleGANをありました。基本的には、こう言ったらこう返答するという流れ使っています。NeuCraftは、京都の朝日焼という窯元の過去が決まっていた。それが、『2001年宇宙の旅』に登場するHAL

作品1,000点を撮影し、画像データをAIに学習させることで、9000のような、
まさに自然な対話ができるAIが突如、現れた

朝日焼らしさもありつつ、陶芸家が考えつかなかった新たなわけです。その衝撃は、今まで30年近くITに携わってきた中で焼き物のデザインを生成し、作品作りのインスピレーションに一番大きいかもしれません。以来、仕事の大きな部分を、使ってもらおうというプロジェクトです。市場でも、この数年でChatGPT関連へシフトさせてきました。

生成AIがビジネスの領域でも使える可能性が加速的に高まり

藤澤

私にとってもChatGPTの衝撃はとても大きいものでました。現在の生成AIの進化につながるTransformerが登場したが、生成AI自体には、だいぶ前から触れていました。生成してから、ChatGPTへと至る流れは、有馬さんがおっしゃった

AIとは、
データを学習することを通じて新しいコンテンツを生み通りです。ChatGPTも統計に基づくモデルだというのはわか出すことができるAI全般を指します。生成できるコンテンツ

るのですが、あのような形にするための学習データ量、
チュー

は、画像、動画、音楽、テキスト、プログラムのコードなど多岐

ニング技術や、言葉を自然な形でアウトプットする技術などにわたり、その中でテキストの生成に特化したものの一つがが、明らかに今までと一線を画しています。それまでは、AIがChatGPTということになります。その生成AIの発端となった

本当にイノベーティブだったり、
クリエイティブだったりするの は 、敵 対 性 生 成 ネットワ ーク（ G A N : G e n e r a t i v e

ことはないというのが常識でしたが、その印象を揺るがす

Adversarial Network）という技術です。GANとは、学習だけの衝撃がありました。

有馬

データを自ら作り出す「教師なし学習」で使用されるアルゴ※ P8に「NueCraft」の情報を掲載しています。

11

パラメータ数の増加とインタフェースがカギでしょう。GPT-3までは、一般ユーザー向けサービスで使うのは難しい状態でした。
藤澤

内部実装の確かなことはわかりませんが、対話型AIと―ChatGPTの技術について、さらに詳しく教えてください。

して異なる複数の機能があり、対話を軸に最適なフローを実行

GPT-3やGPT-4とはどのような関係にあるのでしょうか。

しているのだと思います。それらを統合してインタフェースを組み込んだものが、
ChatGPTなのだろうと想像しています。

藤澤OpenAI社のGPTシリーズは、2018年のGPT-1から始まって現在GPT-4に至っています。ChatGPTはその中で人間と同等な AI の誕生は近いか

GPT-3.5をベースにするものですが、2020年に登場した
GPT-3の頃から、飛躍的に精度が上がったと話題になりました。その要因の一つがハードウェアの進化、つまり、GPUの―生成AIは今後どういう発展が見込めるか、
または、
どうい

進化だと考えられます。生成AIの性能を決める要素に「パラうところまで進化すると考えていますか。

メータ数」というものがあるのですが、これを格段に大きくすることが可能になりました。GPT-２では、15億パラメータ有馬だったのが、GPT-3は1,750億に。そしてその後継に当たる

AI、つまり言葉だけでなく、映像や音も一緒に扱える生成AIの

GPT-3.5、すなわちChatGPTでは3,550億になっています誕生です。現在のChatGPTとのやりとりが、カメラとマイクを（有料のGPT-4は5,000億以上）。

通してできるようになり、そうなるとできることは大きく広が比較的すぐ起きると考えられるのは、マルチモーダル

ると思います。
―パラメータ数とは、どのような指標なのでしょうか。

藤澤

人間と同等な感性や思考回路を持ち、知的作業ができるAIのことを「汎用AI」と言いますが、そのような汎用AI
有馬

12

OpenAI社が2020年に発表した論文に、LLMの性能が出てくるまでには、
まだ時間がかかるのではないかと思いを決める３つの要素が挙げられています。それが、計算量、ます。現状では、あくまで過去の経験やデータを元に、新しいデータ量、パラメータ数です。計算量とは、コンピュータがものを生成するという段階です。その精度は確実に良くなっ処理できる仕事量で、データ量は、コンピュータが学習したていくでしょうが、本当に革新的なところに行くには、まだデータの量。そして、パラメータ数は、例えるなら、人間の脳のブレイクスルーが必要でしょう。もしかすると、次なる大きなニューロン（神経細胞）の数に相当します。人間は子どもから進化のためには、量子コンピュータなどとの融合が必要なの大人へと成長するにつれてニューロンの数が増え、その増加

かもしれません。

に伴って、脳内の情報処理や情報伝達が高度化し、複雑なこと

有馬を考えられるようになる。つまりLLMも、パラメータ数が多い

きた知識や体験に基づいているのだろうと思います。つまり、ほど複雑な情報を扱うことができるようになるわけです。

過去の履歴から推論して次の会話を捻り出している。
とすれ

ただし、
パラメータ数が増えると計算に必要なリソースは多く

ば、人間の思考も、AIと仕組みはそう変わらないのかもしれなり、
ハードウェアに高い性能が求められます。そのため、LLM

ません。
しかもAIは、人間が一生の間に会話や学習を通しての進化にはハードウェアの発展も必要になるのです。

得られる何千万倍、あるいは何億倍かもしれないような量の一方、ChatGPTがこれだけ広く社会を驚かせたのは、パラデータを元に推論し、アウトプットしてくるわけです。そう考えメータ数が増えたこと以上に、対話型のインタフェースをると、このままパラメータ数の増加などを続けていけば、今の付与したことで、誰もが使える形に仕上げたことだと言える

仕組みのままでもいずれ、AIは人間のように話し、考え、創作

私たち人間が発する言葉も、
これまでにその人が得てCTC approaches Generative AI

02

生成 AI 、ChatGPT誕生の背景とその技術に迫るできるようになるかもしれない、という気もします。
藤澤

確かにこのまま精度が高まれば、AIの創作も人間の創作も全く区別がつかないところにまで行き着くかもしれま

生成 AIを読み解く基礎用語せん。
ただそれでも、自由意志があるかないかは、人間とAIの違いとして残り、その点は大きいと思います。

自然言語処理（NLP）
人間が普段使う言葉、すなわち自然言語を、
コンピュータで処理する技術のこと。1940年代に言語の翻訳をコンピュータで行う可能

変化を受け入れ、CTCらしさを打ち出す―最後に改めて、生成AIが出現した現在の状況をどう捉えているか、
また、今後に向けての思いを教えてください。
有馬

私は、生成AIが登場した現状をとてもポジティブに捉えています。スローガンの「Challenging Tomorrow's
Changes」というブランドの通り、我々の役割は、新しい変化性を探るところからその歴史が始まり、90年代以降、
コンピュータの性能向上などを背景に発展。

形態素解析
自然言語処理の基礎技術の一つで、単語の品詞や活用形などを判別すること。
「 形態素」とは、文の中で意味を持つ最小の単位を指す。検索エンジンに入力された言葉を最小単位に分割する際などにも使われている。

大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）
自然言語処理の技術において、より自然な文章には高い確率を割り当て、不自然なものには低い確率を割り当てるような仕組みを受け入れた上で、良い未来を作るために挑戦し続けることを「言語モデル」という。そのうち、一般的に、パラメータ数（下記だと考えています。
ただ、私たちIT専門家としての仕事は変わ解説を参照）が一定の規模以上のものが「大規模言語モデル」とらざるを得ません。
これまでの私たちは、
コンピュータと人間をつなぐ通訳のような役割が大きかったと言えますが、その部分がChatGPTで効率的にできるようになった。そうした中で私たちはこれまで以上に、お客様が何を求めているのか、
そ のビジョンを理 解し、寄り添っていくことが 重 要になるでしょう。
この新たなチャレンジは、
きっと私たち自身にとって、大きな成長の機会になると感じています。
藤澤

生成AIが様々な仕事を効率化してくれることは間違いないものの、その一方で、私は、使われ過ぎると世の中の製品やサービスが皆、横並びで画一的になってしまうのではないかと懸念しています。一例としては、最近は入社希望の学生の多くが、履歴書に生成AIを使っていて、内容が同じようになってしまっている。そこから本当に採りたい人を見つけるためには、採用者の目が問われます。それはITの領域でも同じです。
生成AIが普及していく中でも、他と差別化して、よりCTC
らしさを出すにはどうするか。技術だけではなく、私たちの在り方が問われています。やるべきことは多いですが、こうした時代だからこそ、CTCとしての強みを、より打ち出せるようになるのではないかと私は思っています。

呼ばれる。

パラメータ数
AIのモデルがデータから学習する際に、正確な結果を出せるようになるために調整可能な変数（＝パラメータ）の数のこと。
「 重み」と「バイアス」という2つの要素がある。AIの性能を知る上での重要な指標の一つ。

ディープラーニング
コンピュータがデータの背景にあるルールなどを学習する手法（＝機械学習）の一つで、近年のAIの発展の原動力となっている技術。
多層的な構造でデータを分析することで、データ認識の精度を上げるのが特徴。

チューニング
既存のAIを特定のタスクに適応させるために、目的に沿ったデータセットで新たに学習させたりすること。
どのようなデータを学習させるかに加え、学習の仕方を決める各種変数（＝ハイパーパラメー
タ）の設定も重要になる。

マルチモーダルAI
画像、
テキスト、音声、動画、センサ情報など、複数の種類のデータから情報を得て、統合的に処理することができるAIのこと。
１つの種類のデータのみを処理する現行のAIは「シングルモーダルAI」
という。

13

IT Terminology

今回のテーマは……

Web 4.0

Webの技術や利用のされ方について、Web 4.0という言葉が最近聞かれるようになっています。
しかし、その意味はまだはっきり定まっているとは言えないようです。
ただ、それにもかかわらず、
この言葉が語られるようになっているという状況から見えてくることはありそうです。
Web 4.0という語を通じて、
インターネットがたどってきた道と、これからについて考えます。
文／近藤 雄生今が大きな変化の時期である証？

14

黎明期から双方向性が生まれるまで

インターネット利用者の誰もが自ら情報

Web 3.0という言葉が広く知られる

インターネットの黎明期とされるのを発信することができるようになる。そのようになったのも、おそらくここ数年のは、1990年代から2000年代前半まで

結果、
インターネット上の情報量が爆発こと。そしてこの言葉も、後述するようの時代。その頃に主流だったWebの的に増加すると共に、検索エンジンなどな混乱もあって、今なおその意味すると在り方を指す言葉が Web 1.0です。

も発達、加えて通信速度やコンピュータ

ころが十分に知られているとは言えま

当時のインターネット利用者がアクの処理速度も上がったことで、動画などせん。そうした中で、早くもWeb 4.0とセスすることができたのは、基本的に大容量のデータもネット上で扱えるよういう言葉が聞かれるようになっています。

皆、シンプルな作りのホームページ上になりました。
そうして、誰もが多様な情

それは、Webの世界が今、とても大きの文字情報ばかり。そして利用者のほと報の受け手であると同時に、送り手にもな変化の時期にあるということなのかんどは、情報の発信者が発信したもの

なれる時代が始まっていきました。

もしれません。

をただ受け取ることしかできませんで

つまりこの 時 代に、インターネット

W e bやインターネットの 状 況は、した。また、通信速度やコンピュータのに双方向性が生まれました。そしてインWeb 1.0、Web 2.0、Web 3.0という処理速度が遅かったため、データ量のターネットが社会に与えるインパクト語が出てきた段階からどう変わろうとし大きな画像や動画をインターネット上は 格 段 に 大 きくなりました 。そ れ がているのか。
また、Web 4.0とは何を指で利用することは困難でした。

Web 2.0と呼ばれる段階にあたります。

すのか。
インターネットが経てきた歴史

しかし2000年代中頃になると、そうしWeb 2.0時代の到来は、インターを振り返りながら、その点を探ってみよた状況が徐々に変化していきます。
SNS

ネットの可能性を、それまでとは違ううと思います。

やブログといったサービスが登場し、レベルで拡張することになりました。

しかし、誰もが発信者になれるようにようが少しずつ変わろうとしている。そ

共生」を指しています。
Web 4.0が何かなったことで、ネットがより民主的なもの

れが現在のインターネットの状況だとというのはまだ未確定ながらも、そのになったかといえば、必ずしもそうでは言えるのかもしれません。

イメージは共有されつつあるようです。

ありません。というのは、この時代に、

ただし、
Web 3.0という言葉を巡ってそして、それを実現する技術として最も

GAFAM※１などと呼ばれる少数の超巨大は今も多少の混乱があります。
Web 3.0

大きな役割を果たすのは、
やはりAIだろ

IT企業が多くのサービスを一手に提供には、実は、
もう１つ別の意味があるからうと考えられます。

するようになり、
結果、
世界中の個人情報です。
先に述べた意味でのWeb 3.0は、人間と機械の共生、そしてAI。そう聞が 彼らのもとに一 極 的に蓄 積される暗号資産の１つであるイーサリアムの共

いておそらく今、多くの人が思い浮かべようになったからです。

同設立者、ギャビン・ウッドが2014年に提るのは、ChatGPTではないでしょうか。

彼らは、その情報を利用して、さらに唱したものですが ※２、そ れとは別に、

ChatGPTは、アメリカのOpenAI社

利便性の高いサービスや技術を開発「Webの父」とも呼ばれる科学者のティが2022年11月に公開した、AIを利用しし、ますます情報、資本の集中を強め

ム・バーナーズ＝リーが、より以前に提案たチャットサービスです。あらゆる問いていきました。そうしてこれらの企業のしたWeb 3.0という語があるのです。

に対して、あっという間に自然な言葉で影響力があまりに大きくなるにつれて、後者のWeb 3.0が指しているのは、的確に返答してくる力に驚愕した人は、人々の間に新たな懸念を生み出すことコンピュータ自身が、データを単なる読者の中にもきっと少なくないでしょになったのでした。

文字や数字の塊としてではなく、そのう。このような、いわゆる「生成AI」の意味を解釈して処理できるようになる登場が、今後世界を大きく変えることはインターネットの段階のことでした※３。

おそらく間違いなさそうです。

情報の分散化を目指すWeb 3.0
そのような背景のもとに登場したのもともとWeb 1.0、Web 2.0の流れ

ChatGPTは、人間と機械が共生するが、Web 3.0です。
一極集中している情報に続くのは、こちらの方のWeb 3.0だっとはこういうことなのかもしれないとを分散化させ、極度に中央集権化されたのですが、そこに、分散化を軸としたいうイメージを、初めて具体的な形でつつあるインターネットの在り方を変え

Web 3.0という語が新たに提唱された示した「機械」のように思います。そのることを目指して提唱された概念だと言ことで両者が混同され、Web 3.0という自然な受け答えを見ると、私たち人間

われます。その概念を実際のインター

ものがますますわかりにくいものになっの思考もChatGPTとそう遠くない仕組

ネットに落とし込むことを可能にしたのてしまったと考えられます。ただ最近のみで成り立っているに過ぎないのかもがブロックチェーンという技術でした。

メディアを見る限り、
Web 3.0というと、しれない、人間の思考とは何なのだろブロックチェーンとは、ネットワーク上

分散化を軸にした概念として考えられる

う、などと思わず考えさせられます。

でつながっている複数のユーザーのことが多いようです。

この先来たるWeb 4.0の時代、私た

端末が、情報を分散して管理することをいずれにしても、Web 3.0における

ちは、機械と共に生きる中で、「人間とは可能にする技術です。各種取り引きのそのような混乱が続く中で、Webや何か」という問いをかつてない形で突き履歴が複数のユーザーの端末に記録さ

ネットのさらなる進化に伴って登場した付けられるのかもしれません。

れるために、情報の改竄が極めて困難のがWeb 4.0という概念なのです。

なことで知られ、
ビットコインをはじめとする仮想通貨（暗号資産）を支える技術となっています。

Web 4.0は「人間と機械の共生」の段階
Web 2.0は双方向性、Web 3.0は

GAFAMが巨大な力を持つWeb 2.0

分散化といったキーワードがある中、の時代は今も継続しています。その中Web 4.0が語られる時によく出てくる

で、Web 3.0的なサービスが徐々に広のはsymbiotic、すなわち「共生的」とがっていくことで、
インターネットの在りいう言葉です。それは「人間と機械の※１ アメリカの超巨大IT企業5社、Google、Amazon、Facebook（現Meta）、Apple、Microsoftの頭文字を取った呼び名。
今後は、「 MATANA」（ Microsoft、Amazon、Tesla、Alphabet、
NVIDIA、Apple）
が支配的になるという声も。

※２ ギャビン・ウッドが提唱した概念は、元来「Web3（ウェブスリー）」と表記されます。そのため、Web3と書かれる場合は通常こちらの概念を指します。一方、Web 3.0と書かれる時は、いずれの概念にも用いられるようです。
※３ ティム・バーナーズ＝リーは、
このような、
コンピュータ自身
がデータの意味を解釈・処理することをできるような枠組みを「セマンティック・ウェブ（semantic web）」と呼び、それを彼のWeb 3.0の中心的な構成要素としました。

15

I TOCHUE Y E S

伊藤忠商事の最新トピックス

CTCとデジタル事業群の連携によるバリューチェーンの進化
ビジネスの現場において、
IT・デジタルを活用したビジネスモデルの変革に主眼を置いたDXニーズが拡大する中、ITサービスの提供に、コンサルティングやマーケティング、
BPOなどを複合的に組み合わせた高度・高付加価値なサービスの提供が求められています。伊藤忠商事では、前号の『Best Engine』
でお伝えした「デジタル群戦略」に加え、CTCとの連携を深め、さらに、お客様の高度化するニーズに対応する機能を持つ企業とも連携を進め、「デジタルバリューチェーン」
を拡充しています。

IT・デジタル業界における市場環境・構造変化「デジタルバリューチェーン」の構築と高付加価値化

国内のITサービス市場は継続的な成長が見込まれる中、従来

伊藤忠商事ではCTCと共同で、コンサルティングやデータの情報システム部門主導の社内ITシステムの導入ニーズに分析、ビジネスデザイン、マーケティング、オペレーション

加え、
営業現場、
経営企画部門やマーケティング部門など、
全社

改善・BPOなど、各機能を持つ複数の企業(デジタル事業群)的な領域においても、
ビジネス戦略としてIT・デジタルを活用との資本業務提携を積極的に推進しています。お客様の多様したビジネスモデルの変革に主眼を置いたDXのニーズがなDXのニーズに対応できる「デジタルバリューチェーン」をますます高まっています。
また、従来のお客様の業務要件に応構築し、CTCとデジタル事業群の連携を図りながら提供機能

じてシステムを開発する手法以外に、業務を標準化したSaaSを拡充していきます。

型アプリケーションに、お客様の業務を合わせてシステムを「デジタルバリューチェーン」は、CTCの持つ強みにデジタル開発する手法も浸透し始めています。
こうしたDXのニーズの事業群が持つ機能を組み合わせることで、お客様の抱える

高まり、あるいはクラウドの利活用に伴い、お客様が事業者に

課題の掘り起こしや課題の整理・分析に加え、データ分析に求める機能も、システム設計や構築・導入などのITサービス

基づく解決策の提案など、上流工程から、
マーケティング施策に留まりません。コンサルティングやデータ分析、ビジネス

やITシステム整備、BPOを織り交ぜた解決策の実装など下流

デザイン、マーケティング、オペレーション改善・BPOなどの工程までをシームレスに連携。お客様の目線に立った高度機能を組み合わせた複合的なサービスが求められています。

かつ高付加価値なサービスの提供を実現します。

IT・デジタル技術活用

1

Enterprise IT

コンサルティング
課題の
解きほぐし

データ分析
顧客・市場環境や事業活動の可視化

IT・デジタルの最大活用

I Tサービス・クラウド

企業顧客／消費者
2

顧客接点の高度化

マーケットインの発想で顧客のDXを実現し顧客体験（CX)を高度化・変革する
顧客体験の向上BPO・顧客体験(CX)

価値の可視化・訴求

マーケティング

Customer Relation andCommunication

16

伊藤忠商事株式会社
情報・金融カンパニー
情報・通信部門
情報産業ビジネス部
部長代行

宮脇 一茂

お客様のDXニーズに応える新たな付加価値の提供

ことで、お客様のDXプロジェクトの機動的な推進をサポートできると考えています。
さらに、
生活消費分野に限らず、
国内外

これまで伊藤忠商事では、CTCやデジタル事業群と連携しなの幅広いネットワークを活用し、様々な業界のお客様が抱えるがら、グループ各社のビジネス現場におけるDXを推進してきDXニーズに応え、お客様のIT・デジタルを活用した事業変革ました。
伊藤忠商事が強みを持つ生活消費分野において蓄積しを支えるパートナーとして、CTCやデジタル事業群と共にてきたDXに関する知見やノウハウを、お客様へ応用・展開するお客様の支援を進めていきます。

Case Study

1

生成AI研究ラボの設立

ラボオーナー

パートナー

IT・デジタル戦略部 & 情報産業ビジネス部

CTC／ブレインパッド／シグマクシス

今年5月、
CTC、
伊藤忠商事、
株式会社ブレインパッド、
株式会社シグマクシスの4社共同で、ChatGPTなどの生成AIを用いた企業の業務変革や新規環境構築・運用／技術検証／活用促進・ログ分析／ビジネス活用検討

ビジネス開発支援を行うプロジェクト「生成AI研究ラボ」
を立ち上げました。

生成 AI 研究ラボ

7 月に 伊 藤 忠 商 事 の 従 業 員 向 けに 情 報 の 機 密 性 を 確 保した 上 で 、

業務変革支援ChatGPTを活用できる環境の提供を開始しましたが、約3週間で1,000名を超えるユーザーが利用しています。

ビジネス開発支援
生成AIを業務で活用

社員が自由に使える環境を提供

コーポレート

第8

情報・金融

住生活

食料

エネルギー・化学品

金属

機械のビジネス競争力を高める施策への活用を検討していきます。本事例のようなCTCとデジタル事業群の企業との連携によるDXの推進をより一層

繊維分野における顧客属性にマッチした最適な商品・サービスの提案など

伊藤忠商事

今後は、
業務システムとの連携や伊藤忠グループ企業への展開、消費生活活発化させることで、知見・ノウハウの蓄積を進めていきます。

Case Study

2

SAP導入におけるCTCとデジタル事業群の連携

近年注目を集めるFit to Standard手法によるSAP導入において、CTCとデジタル事業群の1社である株式会社シグマクシスの連携が進んでいます。従来のFit&Gapによる導入では、システムと業務の融合しない箇所を特定(=Gap)し、そのGapを解決するためにシステム
をカスタマイズして業務にシステムを合わせるため、導入にコストと時間を要する、導入後のバージョンアップも非常に困難になるといった課題が挙げられていました。一方、それらの課題を解決するFit to Standardでは、そのGapを解消するために業務プロセスや業務ルールを変更する必要があります。
この業務プロセスの整理・変更やチェンジマネジメントをシグマクシス社が担い、周辺システムとのインテグレーションをCTCの「Figues(フィグ)」
ソリューションで実現する体制で、製造業や運送業のお客様向けに導入が進んでいます。
また今年6月、伊藤忠商事はクラウド領域でのシステム開発に強みを持つコムチュア株式会社と資本業務提携を行い、お客様のクラウド化やデータ分析・活用支援
体制を強化しています。

17

Global Report
グローバルレポート

米国での生成AIの動向
高橋 紘樹
Director, Business Development
ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.

2019年からシリコンバレーにて北米の最新IT動向を調査し、日本へ紹介している。新規商材の開拓やビジネス開発を担当。

生成AIへの急激な関心の高まり

Constitutional(憲法) AIを標榜し、安全性の高いエンター

2022年11月にOpenAI社がChatGPTを公開して以来、プライズ向けAIとして注目されています。一方で、LLMは世界的規模で生成AIに対する注目度が高まっています。

膨大なデータの学習が前提となり、大量のマシンリソースや2022年は、ベンチャー企業への投資が減少しましたが、AI

電力を消費するという課題もあります。
また、一般的な質問

関連企業への投資は、例外的に大きく成長し、関心の高さがに対する応答の自然さが優先されるため、エンタープライズ

うかがえます。既に約30%の企業が生成AIを業務で利用し特有の専門的な課題の解決には不向きです。

ているというデータも報告されています。
また、AIとは直接

この課題を解決する目的で開発されたのが、小規模言語関係のなかった企業が、生成AIに事業転換したり、シリコンモデル(以下、SLM)です。Aitomatic社もSLMを手掛ける

バレーのスタートアップ企業では、
ホームページで 生成AI

一社で、スモールスペシャリストモデル（SSM）をOSSでをキーワードとして利用するケースが急増したりしています。

公開しています。CTCは、Aitomatic社のテクノロジーを活用して、業界特有の知識や社内の知見を利活用できる

ソフトウェアの新しい提供形態

生成AIの提供を目指しています。

AIの特徴の一つとして、
オープンソースソフトウェア
（以下、
OSS）
による公開が挙げられます。例えば、
Stability AI社が生成AIといった新たな技術が登場し、様々なビジネス現場

開発した、画像生成AI Stable Diffusion もOSSで提供されでの活用が期待されますが、実際に業務の効率化、成果のています。
このOSS領域では、コマーシャルオープンソース

増大を実現するのは容易ではありません。CTCは、
システム

ソフトウェア（以下、COSS）が注目されています。
ソフトウェア構築で得たノウハウや知識を蓄積し提供することで、よりの提供形態の現在の主流はSaaSですが、将来的にはCOSS

効率的で効果的な課題解決を図っていきます。

が取って代わるとも言われています。
CTCは、
このCOSSに特化したOSS Capital社に2023年3月に出資しました。
同社のCOSSに対する深い見識と人脈を活用して、生成AIを筆頭に将来有望なCOSSの調査・発掘をしています。
これまでにStability AI社、
機械学習の運用基盤
MLOps を提供するMindsDB社、エキスパートナレッジ用
AIのAitomatic社との協業を始めています。
LLMとSLM
生成AI領域では、OpenAI社のGPT、Google社のBard、

18

M e t a 社 の L L a M A のような 大 規 模 言 語 モデ ル（ 以 下 、Aitomatic社が提供するAitomatic Industrial Virtual Advisor (aiVATM)

L L M ）が 著 名 です 。特にA n t h r o p i c 社 の C l a u d e は 、

原因究明を行っている様子。

の画面イメージ。aiVA TM のチャット機能から、生産工程で発生した問題のNews Pickup
CTCの最新ニュースから注目のソリューションやサービスを
ピックアップしてお届けします。

量子コンピュータ×クラウド

DX×クラウド×BI/DWH

GX×シミュレーション×AI

量子コンピューティング
活用支援サービス「CUVIC for Quantum」を提供開始

Alation社の「Alation Data Catalog」
を国内で初めて提供

製造業のGXに向けた
デジタルツインソリューション
を提供

量 子コンピュー ティング の 活 用 支 援

米Alation社と、国内初の販売代理店契工場の環境をコンピュータ上に再現してサ ービ ス「 C U V I C f o r Q u a n t u m

約 を 締 結 し 、デ ー タ カ タ ロ グ 製 品

シミュレーションを実施し、生産における（CUVIC-Q）」の提供を開始。まずは、「Alation Data Catalog」の提供を開

GHG排出量や消費電力などの削減を

IBM Cloud上から利用可能な量子プ

始。社内外のシステムやクラウドサービ

図る「生産活動の最適化サービス」を

ロ グ ラ ム 開 発 用 サ ー ビ ス「 Q i s k i tスと連携し、企業にあるデータを一覧に開始しました。環境負荷を低減しながらRuntime」を提供。今後は、複数の量子することで、データ検索にかかるプロセ

生産効率を落とさない最適な生産ライコンピュータを束ね、計 算 内 容に応じスの効率化を支援。
データの所在や作成

ンの設計や生産スケジュールの策定にて量子コンピューティングのリソース者などの付随情報（メタデータ）も含め

つなげることが期待できます。併せて、を 使 い 分 けられるプ ラットフォー ム 、て自動で収集し、カテゴリごとに分類し運輸業向けに、株式会社ブレインパッド

マネージドサービス、人材教育サービて表示します。様々なメタデータによりと協業し、配送ルートを最適化して、物流

スなどの 開 発も進め、クラウド型 の 量

検索結果の信頼性も判断でき、関連するでのＧＨＧ排出量の削減を図る「配車・子コンピュータを活用できる環境を整

データや作成者なども表示して、データ

配送ルートの最適化サービス」の提供

えて、お客様のビジネスを支援します。

検索を効率化します。

も開始しました。

DX×BI/DWH

DX×人材育成

科学・工学×シミュレーション

デジタル化潜在ニーズの掘り起こしサービスを開始

CTCテクノロジー、
DX基礎力の診断サービス
を開始

米QuesTek社と協業を強化、
マテリアルズ・インフォマティクス事業を拡充

デジタル化に向けた潜在的なニーズをITシステムの保守・運用サービスと教育

材料開発で高 度な技 術を有する掘り起 こす サ ー ビ ス「 S n o w f l a k e

事業を手掛けるCTCテクノロジーは、

QuesTek社との協業を強化し、同社とPrototyping with D-Native」の提供

企業のデジタル人材を育成する、DX基

CTCの合弁会社QuesTek Japan株式を開始。社内外の課題や取り組みたい

礎力診断サービスの提供を開始しまし

会社から新たに材料設計コンサルティン

テーマのヒアリングに基づき、データをた。全50問のWebテストを通じて、従グサービスを開始。独自の予測技術を備利活用して業務のデジタル化につなげ業員が持つITの知識やDXに必要な基えたQuesTek社のクラウド型材料開発

ます。サービスにはSnowflake社のク礎スキルを把握し、診断結果に応じた研プラットフォーム「ICMD ® 」を活用した

ラウド型データプラットフォームとCTC

修コースを提案。対面式・オンライン式

サービスで、最小限のデータでも要求性が提供するデータ活用のライフサイクの受講コースと併せて、復習ができる

能を満たす新規材料の開発を支援しまル全体を支援する伴走サ ービス

動画サービスも用意しました。知識の定す。合金設計や材料プロセス設計などの

D-Nativeを組み合わせ、データ収集か

着化に加えて、企業の業務変革や新規分野におけるCTCのノウハウもベース

ら可視化までの一連のプロセスを提供

ビジネス創出に向けたスキル獲得を支に、QuesTek JapanとCTCはお客様の

します。

援します。

材料開発を支援していきます。

詳細は以下からご覧ください。

https://www.ctc-g.co.jp/company/

19

ゴルフダイジェスト編集

世界のゴルファーを魅了する

名門コースの流儀

パインバレーゴルフクラブ

解説／川田 太三

「パインバレー」
が 世界 No.1と言われる
その理由とは？
ゴルフコースのワールドランキングが誕生して以来、長年にわたり首位に君臨し続けるパインバレーゴルフクラブ。
そこには名門と言うにふさわしいコース、そして、伝統が息づいている。

パインバレーゴルフクラブ（以下、パレーGC。最初の数回は 最も難しいのJ・ハントから同GC会員のJ・マー

インバレーGC）
といえば、
コースの価

コース のリストアップでしたが、そのシャル（国連大学学長）を紹介され、彼

値に、「世界一」の称号が必ず付いて回回も含め、何度かの例外を除いて、同と一 緒にニューヨークのホテルからります。1970年代の後半から米国の2GCはずっと首位の座を維持し続けてニュージャージー州へと2時間、車を大ゴルフ雑誌（『ゴルフダイジェスト』

います。

走らせました。道案内の看板などなく、『ゴルフマガジン』）が、「アメリカのベ

なぜそれほどまでに高い評価が続く

スト100コース」と銘打った企画を始めのか、私なりに分析していきたいと思ました。ゴルフ界の有識者を集めてパいますが、その前に私と同GCの関わり

ネルを作り、2年ごとに（両誌隔年）
この合いを話しておきましょう。

リストを公開したのです。パネラーはレイアウト、戦略性、デザインバランス、各ホールの記憶度、ロケーションの美20

バンカーの数は無数
荒地型、
可罰型コースの代表

しさ、
メンテナンス、伝統などの要素を私 が 初めて同 G Cを訪 れたのは加味して、点数を付けて発表しました。

1987年、岡本綾子が全米女子オープ

1913年、米国のニュージャージーンのプレーオフで敗れ、優勝を逃した2

州パインバレーに開場したパインバ

日後のことでした。当時のUSGA会長

白く瀟洒なクラブハウス。決して豪華ではなく、深い森の中に佇む。

いつの間にか敷地内に入り、裏側からクラブハウスへ到着。威圧するような進入路でもなければ、壮麗なクラブハ
ウスというわけでもありません。ギシギ
シと軋む音のする2階ロッカールーム
への階段は、歴史と伝統を感じさせるものではありましたが…。
コースはおよそ40万坪の鬱蒼とした松林に、18ホールがレイアウトされ、フェアウェイとグリーン以外は全て砂地のウェイストエリアと思ってよいで

18番ホール（428ヤード・P4）は、巨大なバンカー越えのティショットで200ヤードの飛距離が求められ、グリーン手前には池が待ち受ける。

しょう。ウェイストエリアは人手がかからず、今でいうSDGs（ 持続可能性）を計らずも意図しているといえます。
ティ

しかし同GCにおいては何十年たっ

番の右の林の中で行方不明になり、隣ショットは200ヤードのキャリーがなけてもそんなことはなく、各ホールの戦

村から帰ってきたゲスト、バーディー、

れば、
フェアウェイには届きません。未略性、
メモラビリティー、デザインバラ

イーグル・ホールインワン、バーディー

熟な技術にはペナルティをという、
まさンスなど、他にない独自性に満ちていと続いた後、ハウスのバーに戻ってそに可罰型設計の典型です。バンカーのて、誰もが忘れ得ないコースとして記のまま酔いつぶれてしまったスクラッ

数は無数で、途中で数え切れなくなっ憶され、唯一無二として評価せざるを

チプレーヤー…etc。

たため、実際はどこまでが荒地か、はっ得なくなるからではないのでしょうか。

それらの歴史的なエピソードを、若いクラブとしては、
メンズプライベート

会員たちがまるで見てきたかのようにクラブで、以前は女子トイレもなく、得意げに話すのは、同GCの伝統と言ロッカールームでは裸のメンバーたちいます。若い会員も1人のゴルファーとが歩き回っていました。
しかしある時かして入会し、そこに肩書は不要です。
ま

その日は2ラウンドプレーしたので

ら日曜の午後だけ女性のプレーが許さたそういう歴史と伝統を紡いでくれるすが、驚いたのは昼食時、18ホール、れるようになって、変わってきてはいま

若者を、積極的に仲間にしようという雰

全てのホールをはっきりと覚えていた

すが…。

囲気が会員たちには満ちています。

きりしませんでした。

高い戦略性と独自性
忘れることがない18ホール

ことです。
パー3、
パー5、上りに下り、左私がメンバーになれたのは突然でし

結局、「クラブの歴史は人の歴史」だ

右のドッグレッグ、
バンカーの配置は全た。2013 年、メリオンGCで行われた全と、その巻末のエピソードは語っているて異なり、ティショットの狙いが全部違

米オープンではUSGAのレフェリーとのだと思います。

い、同じパターンが１ホールとしてないして 参 加 。試 合 が 終 わった 次 の 日 、のです。
「 せっかくのチャンスだから頭USGAの理事だったP・キャッスルマンに刻みつけておこう」と思っていたわけに同GCに連れて行かれ、もう翌日にはでもありません。それなのに、18ホー「君は会員になったから」との宣託を受ルがしっかりと頭の中に刻まれていた

けたのでした。

のです。まことに不思議な感覚でありました。
おそらくここが、「 世界一」のポイン

語り尽くせないエピソードが物語るクラブの歴史と人の歴史

川田 太三
日本ゴルフコース設計者協会 理事長
株式会社ティアンドケイ 代表取締役社長

トなのだろうと思いました。どんな名クラブとは何ぞや…、という問いにコースをプレーして感銘を受けても、一つの答えを見たのは、同GCで75年年月がたつと何ホールかは記憶が薄史の巻末を読んだ時です。そこにはクれて、バンカーやハザードの位置が判ラブで起きた様々な物語が書いてありゴルフ場の設計23コース、改造29コースの然としなくなったりすることが多々あました。アウトを38で回った後、10番

キャリアを持ち、全英、全米などメジャートー

るものです。

パー3で38を叩いたチャンピオン、13

1944年、東京都生まれ。米国オハイオ州立大学を経て1967年、立教大学法学部卒業。

ナメントのレフェリーも歴任。

21

C T C S u s t a i n a b i l i t y Pr o g r e s s
持続可能な未来に向けて

キッザニア福岡にCTCがパビリオンを出展〜サイエンスエンジニアとして災害で生じる変化をシミュレーション技術で分析体験〜
KCJ GROUP株式会社が企画・運営する
子どもの職業・社会体験施設「キッザニア福岡」の先端技術エリアにおいて、2023年7月20日にCTCは「シミュレーションテクノロジーセンター」
パビリオンをオープンしました。

建設予定の橋が、災害でどのような影響を受けるか分析。

体験の成果物「シミュレーション結果の動画（ダウンロード
キーカード）」を手に持って。

「シミュレーションテクノロジーセンター」
パビリオン

CTCグループでは、
次世代のIT人材の育成を重要な取り組みの一つと位置付けており、キッザニア福岡へのパビリオン出展
もその一環です。
未来を担う子どもたちに、
サイエンスエンジ
ニアとしてコンピュータを活用したシミュレーション技術の可能性について学ぶ場を提供していきます。
シミュレーション技術とは、
コンピュータによる計測や計算に基づいて、結果を解析・予測するもので、実験困難とされる事

体験のポイント
コンピュータを使った「シミュレーション」の活用方法や便利さを学ぶ
地震、津波、竜巻、竜巻の飛来物という４種類の災害について知る
建設予定の橋が、災害に遭遇した際、どのような構造上の変化やダメージが生まれるか、
シミュレーション結果を確認し分析する

パビリオン概要

象を可視化する、社会的にも意義の大きい科学技術です。

パビリオン名：シミュレーションテクノロジーセンター

CTCは長年、科学・工学分野で解析・シミュレーション技術を職

業

名：サイエンスエンジニア

成果

物：シミュレーション結果の動画（ダウンロードキーカード）

活用し、様々な社会課題の解決に挑戦してきました。
その知見やノウハウを生かし、「シミュレーションテクノロジーセンター」のパビリオンでは、
地震や津波、竜巻などの身近な災害が起きた場合、橋などのインフラ施設が、どの程度のダメージを受け

キッザニア福岡の公式サイト
https://www.kidzania.jp/fukuoka/

るかを子どもたちに分析してもらいます。
事前に被害を想定して対策を立てていくことで、社会の安全を確保し支える重要
性を、子どもたちに実感してもらうと共に、
サイエンステクノロ
ジーへの興味の芽を育んでもらうことを目指しています。
22

シミュレーションテクノロジーセンターの紹介ページ
https://www.kidzania.jp/fukuoka/activity/simulation-technology-center.html

主要グループ会社
国内

CTCテクノロジー株式会社（略称：CTCT）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://www.ctct.co.jp/
CTCシステムマネジメント株式会社（略称：CTCS）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://www.ctcs.co.jp/
CTCエスピー株式会社（略称：CTCSP）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://www.ctcsp.co.jp/
CTCファシリティーズ株式会社（略称：CTCF）
神奈川県横浜市都筑区二の丸1-2
https://www.ctcf.co.jp/

台湾事務所を開設しました
台湾地域での先進技術やパートナー連携の調査のため、台湾台北市

CTCビジネスサービス株式会社（略称：CTCBS）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://ctcbs.ctc-g.co.jp/に「台湾代表者事務所（以下、台湾事務所）」を2023年9月1日に開設しました。台湾のIT企業とは、既にネットワークやAIなどの分野で協業を進めています。今後は、事務所を通して台湾の企業

CTCビジネスエキスパート株式会社（略称：CTCBE）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://ctcbe.ctc-g.co.jp/

や団体との情報交換を進め、台湾とCTCグループの一層の連携を図っていきます。

アサヒビジネスソリューションズ株式会社
東京都墨田区吾妻橋1-23-1 アサヒグループ本社ビル
https://www.n-ais.co.jp/
CTCひなり株式会社（略称：ひなり）
東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー
https://hinari.ctc-g.co.jp/
CTCファーストコンタクト株式会社（略称：CTCFC）
東京都世田谷区駒沢1-16-7 駒沢中村ビル
https://www.ﬁrstcontact.co.jp/

台湾事務所
台湾事務所について
名称
和文名：伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 台湾代表者事務所
中文名：日商伊藤忠科技決策股份有限公司 臺灣辦事處
英文名：ITOCHU Techno-Solutions Corporation Taiwan Representative Oﬃce
所在地
台北市松山區民生東路三段128號
代表
事務所長

井上 太郎

海外

ITOCHU Techno-Solutions America, Inc.
2880 Lakeside Drive, Suite 116, Santa Clara, CA 95054, U.S.A
https://www.ctc-america.com/
CTC Global Sdn. Bhd.
Unit TA-10-1, Level 10 Tower A, Plaza33 No.1, Jalan Kemajuan,
Seksyen 13, 46200 Petaling Jaya, Selangor Darul Ehsan, Malaysia
https://www.ctc-g.com.my/
CTC Global Pte. Ltd.
315 Alexandra Road, #02-01 Sime Darby Business Centre
Singapore 159944
https://www.ctc-g.com.sg/
CTC Global (Thailand) Ltd.
2525 FYI CENTER Tower 2, 5th Fl., Unit 2/502‒2/504, Rama IV Rd.
Klongtoey, Klongtoey, Bangkok 10110, Thailand
https://www.ctc-g.co.th/
PT. Nusantara Compnet Integrator（略称：Compnet）
AKR Tower Lantai 8, Jl. Panjang No.5, Keurahan Kbon JerukWest Jakarta, Republic of Indonesia
https://www.compnet.co.id/
PT. Pro Sistimatika Automasi（略称：Prosia）
AKR Tower Lantai 12, Jl. Panjang No.5, Keurahan Kbon JerukWest Jakarta, Republic of Indonesia
https://www.prosia.co.id/

Best Engine
Vol. 14 2023年 10月発行
発行／伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 広報部〒105-6950 東京都港区虎ノ門4-1-1 神谷町トラストタワー＊本誌掲載の社名、製品名、サービス名は各社の商標または登録商標です。
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有機溶剤の少ない植物油のインク及びFSC®認証用紙を使用し、印刷工程で有害廃液を出さない＊本誌掲載の社外からの寄稿や発言内容は必ずしも当社の見解を表すものではありません。

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