経済産業省

第 14 回

デジタル時代の人材政策に関する検討会
議事要旨＜日 時＞ 令和 5 年 11 月 14 日（火）10:00～12:00＜場 所＞ オンライン開催（Teams）＜出席者＞

三谷座長、有馬委員、石川委員、石原委員、島田委員、高橋委員＜ゲスト＞

株式会社自動処理代表取締役

高木 祐介氏AI inside 株式会社 Professional Service Division Director
髙橋 蔵人氏旭鉄工株式会社 /i Smart Technologies 株式会社 代表取締役社長
木村 哲也氏＜オブザーバー＞

関係省庁

１）外部有識者プレゼンテーション①
はじめに、株式会社自動処理 高木氏よりプレゼンテーションが行われ、その後、以下のような討議が行われた。
ウォーターフォール型のプログラム生成において、個人が特定のケースに使う場面では、AI が判別できる大きさのタスクに分割すれば利用可能。一方で、上位要件と異なるアウトプットを出力する可能性があり、大規模なシステム等での活用は難しい。

行政が突破すべき壁としては、ハルシネーション等の不安感を払拭することが必要であり、利用例を集めて使い方を示していくことが重要である。



企業が生成 AI を導入するにあたっての利活用事例が少ないため、事例を示していく必要がある。例えば、AI 活用の事例集があるとよい。事例を参照し、まずは生成 AI を使いこなしていくことが重要。

IT ベンダーでの新人教育を行う方法は、今までと変える必要はないと考える。AI による進歩は、早く簡単に答えを出すことができるようになった点にある。今までのやり方が劇的に変わるわけではなく、既存の仕事の延長線上に溶け込んでいく形で生成 AI が使われるようになる。



生成 AI による学習機会の喪失について、インターネットが普及した頃も同様の議論が起きたが、生成 AI も単に学習速度が上がるだけの話であり、学習機会への影響はあまりないと考える。若手の育成にあたっては、全ての仕事を AI を前提として捉え、AI を使い倒していくよう推進することが重要。

AI を活用して成果を出せる人とそうでない人がいる。生成 AI を活用して成長できる人は、すぐに成果がでなくても諦めずに使っていく人である。

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２）外部有識者プレゼンテーション②
続いて、AI inside 株式会社 髙橋氏よりプレゼンテーションが行われ、その後、以下のような討議が行われた。


特化型 LLM を活用しエンドユーザーの DX を支援するラストワンマイルにはまだ課題が山積しており、まだ十分勝ち筋は見込めると考えている。

LLM はテクノロジーとその活用領域のサービスが爆速で進んでいる領域であり、ベンチャー企業の機動力が活かせる分野でもある。ただし同時に費用もかかることから、国として直接的・間接的な支援が必要。



人材育成のアプローチはどの企業も同じで、座学と AutoML での体験といった形式である。一方で、自社のプログラムでは、目的変数の考え方や機械学習のアルゴリズムといった、生成 AI のアウトプットがどういう形で出てくるかを正しく理解できるような内容としている。業務シナリオとして AI を捉えることが重要であり、独自のフレームワークも活用した課題を抽出している。

データサイエンス領域（特に AI）での地域中小企業の人材育成については取組が進んでいない。汎化された AI サービスが地方に広まると解決策が見出せると思われる。また、事業承継に悩む地方企業は、売り上げを伸ばすのではなく現状維持か下振れの方向で利益を維持する路線に変更している企業も見受けられ、実は人材不足はボトルネックではないかもしれない。企業の成長路線の整理が先決であり、身の丈にあった ROI のとれる範囲でのデジタル化（内向き DX）推進による業務効率化は必要であるが、事業計画、事業承継の計画によっては全ての中小企業が本質的な DX（外向き DX）が必要でない可能性も考えられるのではないかと感じる。

３）外部有識者プレゼンテーション③
続いて、旭鉄工株式会社 /i Smart Technologies 株式会社 木村氏よりプレゼンテーションが行われ、その後、以下のような討議が行われた。
製造業におけるコスト削減は非競争領域であるという考え方について、同意する企業もあるが、実行できるかは別問題。生成 AI の活用以前の課題として、企業では新しいことに取り組む雰囲気が不足している。



社内で新しい取組に抵抗する社員に対しては、特にアクションを取っていない。取り組む社員が増えれば、抵抗する社員もやらざるを得なくなる。

IoT システムの構築に関して、コード作成は外注しているが内容は把握している。また、自社で要件定義は行うし、インターフェースの部分などできる範囲で内製化している。

DX による効果として労務費が年間 4 億円、電気使用量が 26％削減され年間 1.5 億円程度コスト削減できたが、予想以上の結果であった。電気使用量削減は、カイゼン活動により 17％程度削減されたことに加え、無駄な電気の見える化システムを開発したこと

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によって 26％削減できた。なお、この取り組みを他社に紹介しても、実行しようとする会社は少なく、新たな事に挑戦したいと考えることができる経営者が必要。
「カイゼン GAI」や「AI 製造部長」を開発・導入するにあたって、社員に対するリスキリングは特に実施していない。新しいことにどんどん取り組んでよいと伝えているた
め、若い社員中心に自分で勉強を始めている。リスキリングよりも社員の意識を変え挑戦する風土を醸成する方が大事ではないか。

社長としては、効果が出ないと意味がないため、思いついたことは徹底的にやってみるようにしている。カイゼン活動では、社員に知恵を出してもらう必要があり、社員のモチベーションアップを重要視している。カイゼン活動の結果報告会である「カイゼン卒業式」では、社員は社長に対してどのようなカイゼンをしてどのような効果があったかを報告し、社長はとにかく褒める。このような取組により、社員のモチベーションが向上し、会社方針が徹底される。

４）各委員からのコメント
続いて、各委員より、総括としてのコメントが述べられた。
AI を活用するにあたり、AI ドリブンで業務全体を考え直すことが重要。コスト低減は重要だが、余った時間で付加価値向上に乗り出さないと意味がなく、そこに生成 AI を活用できるとよい。



経営者や上長が楽しく取り組むことが重要。会社員生活を何十年も続けていると難しいかもしれないが、新しい技術に楽しく取り組むような姿勢を大事にできるとよい。



生成 AI 活用はコスト削減だけでなくカスタマーサクセス・価値創造に寄与するということを後押ししていきたい。



生成 AI を使い倒す以外にないということを改めて強調する必要がある。生成 AI の実力を見くびらず、コスト削減だけでなく生成 AI を使って新しいことに取り組むことを考えていきたい。また、労働力不足の時代が来る状況で、生成 AI により生産性が向上することで、どの程度労働力を削減できるのかという検討も進めていくべきではないか。

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生成 AI の活用を前提とした業務やビジネスを考えていく必要がある。また、経営者のリーダーシップが重要であるとともに、それに応えることができる社員がいることも素晴らしいことである。
以上＜お問い合わせ先＞
商務情報政策局 情報技術利用促進課
電話：03-3501-1511（内線：3971）

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