資料２

ソフトバンクのAI取組み
2023年12月22日
ソフトバンク株式会社
専務執行役員 兼 CIO IT統括 兼 テクノロジーユニット統括付（プロダクト技術担当）
牧園 啓市
執行役員 テクノロジーユニット統括 データ基盤戦略本部 本部長
丹波 廣寅©SoftBank Corp.

アジェンダ

社内生成AIの活用
企業向け 生成AIサービスの提供

国産LLMの開発
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アジェンダ
社内生成AIの活用

企業向け 生成AIサービスの提供
国産LLMの開発
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ソフトバンクグループ AI戦略始動
2019年3月期 決算説明会資料抜粋

早くから戦略的にAIに着目©︎2023 SoftBank Corp.

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ソフトバンクグループの取組み※取組の一部

事業領域での活用

音声認識/API連携

ロジ／ロボット

行動予測

お客様向けサービス

AI需要予測AIモデル開発データ

AI映像解析PF

センサー×AI解析

グループ内外でAI活用を促進©︎2023 SoftBank Corp.

5社内の生成AI活用
トップメッセージ

生成AI活用コンテスト

全社の活用を推進

毎月開催

アイディア累計11万件以上
アイディアベースからプロトタイプ作品も全グループ社員のITリテラシー底上げ©︎2023 SoftBank Corp.

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生成AI 業務活用の取り組み
環境整備

Chat利用既存システム活用

・企画、アイデア出し・要約、翻訳・プログラミング補助等

・チャットサポート
・既存システムUX改善
・業務データ分析 等

SmartAI Chat

体制組成

情報共有

IT推進室
ナレッジ／ノウハウの蓄積

・プロンプト集
・活用事例
・学習コンテンツ・API利用ガイダンス 等

推進©︎2023 SoftBank Corp.

OAヘルプデスク
法人問合せ窓口

OPEN環境の提供
現場が効果的・効率的なAI活用事例を創出

各種
検証中

CSオペレーター応対サポート
SBショップ店頭提案サポート
AI音声サポート等

開発相談

案件見える化
データガバナンス支援

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AI活用による業務効率化
アプリ
レビュー分析

顧客意見の要約

300分

150分

90％80％削減

削減

FAQの作成

100分

55％削減
45分

30分

20分
従来

生成AI

従来

生成AI

従来

生成AI

現場から創出された”真の業務効率化”©︎2023 SoftBank Corp.

(出典)ソフトバンク

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アジェンダ

社内生成AIの活用

企業向け 生成AIサービスの提供
国産LLMの開発
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生成AIの導入から運用までトータルサポート

導入支援

環境構築

本導入

データ作成

AI/DX基礎教育

Azure OpenAI Service
環境構築

継続的な改善・チューニング

要件定義・活用シナリオ
策定サポート

業務検討
研修・ワークショップ

セキュアな環境構築

アプリケーション開発

カスタム・チューニング

Azure OpenAI/ChatGPT
トレーニング

提供環境のサポート窓口

24時間365日サポート

データ整備

Azureセキュリティ設定/セキュアなNW接続

Azure OpenAI Service
MSPサービス••

AI/DX人材育成
導入支援ワークショップ©︎2023 SoftBank Corp.

••

AI活用支援クラウド設計/構築/運用••

教師データ作成
カスタムチューニング
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お客様人材育成のサポート
データ
サイエンティスト

プロダクトマネージャー

ビジネス
デザイナー

先端技術
エンジニア

DX専門人材専門スキルを持ちDX事業の実現に向けてリードできる人材

デジタル活用人材

自身の担当業務において必要なデジタルツールを活用できる人材
オンライン
学習

全ビジネスパーソン

デジタルリテラシーがありDXに関する基礎を理解している人材

研修

実践
定着化
支援

ワークシ
ョップ

全ての人材サポート、国内企業のAI活用を推進©︎2023 SoftBank Corp.

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生成AIを様々なユースケースへ適用
ｃ
医療法律

教育

コールセンター

化学

金融

Fine-Tuning

Fine-Tuning

Fine-Tuning

Fine-Tuning

Fine-Tuning

Fine-Tuning

生成AI基盤モデル

AI計算基盤©︎2023 SoftBank Corp.

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ユースケースの高度化
ユースケースの高度化を見据え、それらを実現するためには何が必要か？というバックキャストの考え方が必要

作業の自動化・タスクのサポート

より高度な専門領域での価値創出へ

医療

医療事務

問診支援

検査・総合診断

創薬・医学研究

法
律

事務・契約書作成

法的アドバイス

企業法務

裁判活用

様々な分野に適用©︎2023 SoftBank Corp.

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アジェンダ
社内生成AIの活用

企業向け 生成AIサービスの提供
国産LLMの開発
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ソフトバンクの強み
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膨大な計算量を担う計算基盤の整備より性能の高い日本語ベースの生成AIを開発

優秀なAI・開発人材の育成と実践投入©︎2023 SoftBank Corp.

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ソフトバンクの強み
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膨大な計算量を担う計算基盤の整備

より性能の高い日本語ベースの生成AIを開発

優秀なAI・開発人材の育成と実践投入©︎2023 SoftBank Corp.

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北海道苫小牧市に大規模DC「Core Brain」を構築●●●

経済産業省による補助金を受け、まずは50MW規模のデータセンターを2026年度に開業することを目指す
北海道内の再生可能エネルギーを100％利用する、地産地消型のグリーンDCとして運用を行う予定
将来的に敷地面積が国内最大規模の70万平方メートルで、受電容量が300MW超まで拡大する見込み

北海道を選定した理由
デジタル産業の集積地

国際海底ケーブルの整備

豊富な再生可能エネルギー石狩市
再エネ活用データセンターの集積

千歳市
半導体産業の展開
苫小牧市©︎2023 SoftBank Corp.

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生成AI開発向け大規模計算基盤の整備●●●

2023年10月、生成AI開発向けの国内最大級※の計算基盤の稼働を開始
NVIDIA Tensor コア GPUを2,000基以上搭載したAIスーパーコンピューターNVIDIA DGX SuperPOD™、
NVIDIA ネットワーキング、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアで構成された大規模クラスター
まずソフトバンクとSB Intuitionsで段階的に利用しながら、2023年度中に全ての投資と構築を完了させ、早期に大学や研究機関・企業などに提供する予定

SB IntuitionsでのLLM開発計画
2023年

2024年

2025年〜

約200億

約3,500億

さらなる強化

パラメータ

パラメータ

より高性能な基盤モデルを開発していくためにさらに多くの計算資源と設備投資が必要©︎2023 SoftBank Corp.

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ソフトバンクの強み
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膨大な計算量を担う計算基盤の整備

より性能の高い日本語ベースの生成AIを開発

優秀なAI・開発人材の育成と実践投入©︎2023 SoftBank Corp.

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「日本語性能」の高い独自生成AIモデルの構築専用モデルより高い性能を狙うパラメータ数

生成AIの性能パラメータ数×2024年内に3,500億パラメーターの国産LLMを構築予定
その後、さらなるパラメータ数の増加を検討

生成AIの命となる、学習データの質 × 量
まずは研究機関や企業との共同研究により、海外企業には入手できない上質なデータを増やして言語の質を上げる

良質な学習データ量
性能を最大限に活かす機能開発

×
モデル機能開発アイテム©︎2023 SoftBank Corp.

効果的な学習のための「言語構造・知識の分離」
高速化のための「LLM conversionによるSLM構築」
科学分野適用のための「モデルベース能動学習」
実践的利用のための「リアルタイム学習」「Federated Learning」
広く一般的な利用のための「エコシステム」「サービング環境」構築
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ソフトバンクの強み
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膨大な計算量を担う計算基盤の整備

より性能の高い日本語ベースの生成AIを開発

優秀なAI・開発人材の育成と実践投入©︎2023 SoftBank Corp.

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大学と連携した専門人材の育成●●●

大学や大学院で磨いた専門性を、そのまま企業で活かす文化・制度が他国に比べ不足
大学の専攻や研究内容を活かした形で企業インターンをしながら専門性を高め、その分野の第一人者にしていく
また、専門性を価値として評価出来るような文化、及び専門人材に対する国や企業のマネージ制度が必要

様々なレイヤーで求められるデジタル人材の不足

インターン・学生アルバイトの受入研究員の二重就労

ソリューションエンジニア

共同研究

社会実装を見据えた技術力の強化

インターン受入

都市部の大学

プロダクトエンジニア
研究環境提供

基礎・応用技術研究

先端技術領域の研究開発力強化

地方大学※SB Intuitionsは遠方居住可©︎2023 SoftBank Corp.

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専門人材の育成●●●

人材を育成することを考える時、導入する側・研究する側の２つの視点が必要
導入する側は、実行にあたり必要な柔軟な発想や知識/スキル獲得の他に研究者を可視化できる仕組みが必要
研究する側は、研究の専門性を高め続けるためには、出口となる導入する側と連携していく

導入する側（事業・社会実装）

研究する側
自企業 / 他企業

priority#1

マネージャー教育

先端技術を導入し、既存業務の変革・新規事業の創出に向けて発想出来る考え方とノウハウの獲得

priority#2 指示

提案

企画・開発社員教育
指示を受けて具体的に実行出来る知識/スキルの獲得©︎2023 SoftBank Corp.

priority#4

自然言語処理画像処理

音声認識

ML/DL・強化
学習国 企 大研 研 研

国 企 大研 研 研

国 企 大研 研 研

国 企 大研 研 研

履歴書
HRpriority#3
研究DB

23© ft©SoftBankt
Corp.

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