2023年11月14日

資料３
AI inside 株式会社

「AI-powered VALUE SHIFT」と「Heylix」
によるDX,CX,MXの実現へ～生成AIを活用したサービスの広がりと更なるDXへの活用に向けて～

Confidential© AI inside Inc.

0本日の趣旨理解
以下論点１について、生成AIとの向き合い方、メソドロジー、プロダクト、そしてクライアントとの実例を紹介します。AIで､人類の進化と人々の幸福に貢献するべくチャレンジをしている我々AI insideの取組みから、DX実現を加速する手段として「生成AI」を捉えるヒントとなれば幸いです。AIは目的を達成するための手段(AI inside X)であるべき。

生成AIとの向き合い方、メソドロジー「AI powered VALUE SHIFT」の紹介
クライアントとの実例紹介
生成AI領域のプロダクト「Heylix」の紹介
出所：経産省 令和5年度（下期）「デジタル時代の人材政策に関する検討会」検討論点について 令和５年10月30日 よりConfidential© AI inside Inc. 20231本日のプレゼンター●●●

髙橋蔵人（くらんど）

AI inside 株式会社
Professional Service Division Director | InsideX Principal

アメリカの大学を卒業後、外資系コンサルティング会社にて、金融機関、ヘルスケア企業、総合商社等、多様な業種の業務・財務プロセスや全社的リスク管理等のコンサルティング業務に従事。
事業会社取締役 経営企画事業部長を経て aiforce solutions
共同創業者取締役COO。2022年5月AI insideとの事業統合により現在に至る。AI insideではクライアント経営課題解決に対し、「AI」を活用した最適な解決を提供する頭脳集団「Inside X」のDirector
東北大学では経済学部での地域企業を巻き込んだPBL型「ビジネスデータ科学」講義、企業との産学連携、全学AIMD教育、GLOBAL人材育成等も担う。AI活用のコンサルティングや大学や企業AI「活用」人材育成の教育講師も務め、延べ10,000名以上のAI活用人材を育成。

国立大学法人 東北大学
データ駆動科学・AI教育研究センター 特任准教授（客員）グリーン未来創造機構
特任准教授（客員）Confidential© AI inside Inc. 2023

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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

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AIinsideinsideInc.
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AI inside のご紹介
パーパス

AIで､人類の進化と人々の幸福に貢献する

当社が保持するAIテクノロジー
Deep Learning による文字認識技術、AIの配信技術、匿名暗号化技術、データ圧縮転送技術、UI等に関する特許を保有し、コンピュータビジョンを初め、Intelligence製品を開発、提供しています。機械学習、深層 学習、強化学習を⾏えるAIの技術基盤や、構造・非構造化データの取り扱いにより、AIを作る・使う・動かす テクノロジーを提供しています。

ビジョン“AI” inside “X”“X” =｢様々な環境｣に､“AI” が溶け込むように実装され､誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を､私たちは目指します。

ミッション

AIテクノロジーの妥協なき追求により非常識を常識に変え続ける

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AI inside のご紹介 （Products/Services）
貴社のノウハウをAI insideの保持するAIモデル構築基盤やテクノロジーと掛け合わせることで、AI・データドリブンなビジネ
ス、業務変革を圧倒的なスピードで実現できると考えられます。以下の通り、AIを組み込める分野は幅広く存在しており、AI insideは、1年間に数個ではなく、数十、数百のソリューションを生み出す基盤とコンサルティングを提供できます。

AI-OCRシェア

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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

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機動的に動ける生成AI・LLM専門家チームの組成

生成AI・LLMの研究開発・社会実装を行う「XResearch」の創設

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AIを活用した最適な解決策を提供する頭脳集団（コンサルティング）「InsideX」の創設

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「XResearch」：生成AI・LLMの研究開発と社会実装に本格参入

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渡久地CEOのメッセージ•••

Confidential”プロンプトなどの活用方法ばかりが乱立している。「AIを活用したという製品・サービス」を単に導入するのではなく、価値を生み出せる「ユーザーシナリオ」を模索・提示が必要““LLMならば自然言語、私たちが無意識で使用しているインターフェイスで利用できる。何を使うべき、どう使うべきか考える必要がない。ITリテラシーが不必要となればすべての人の能力が底上げされる”“AI insideとしてだけでなく、私個人としても”日本発“にこだわりたく、世界に負けずにやっていきたい”© AI inside Inc. 2023

出所：EnterpriseZine “ChatGPTを取り巻く日本の現況に「負け犬のよう」AI inside渡久地氏がAIにかける熱き想い
純国産AIベンチャーは、日本初のAIクラウドベンダーへ” 2023.07.28 https://enterprisezine.jp/article/detail/18072

9AIエージェント「Heylix」を提供開始、生成AIによるビジネス変革を実現するマーケットプレイスを構築へ

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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

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AIinside
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AI inside が開発したプロダクト「Heylix」とは「Heylix」とは、あらゆる業務を汎用的に支援するAIエージェントです。人に話しかけるように指示を出すだ
けで、生成AI・予測AI・画像認識AIなどのテクノロジーを掛け合わせて、自律的にタスクを実行します。

生成AI

指示を出す

AIエージェントとはConfidential© AI inside Inc. 2023

予測AI

画像認識
AI
タスク完了

AI技術を用いて、特定のタスクや目的を自律的に行動し、人の代理的（エージェント）な振る舞いを行う存在を指します。
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生成した業務シナリオ”Buddy”について“Buddy”

AIエージェント「Heylix」で生成したAIのシナリオは、ユーザの業務を支援する相棒のような性質を持つことから、“Buddy”と呼びます。

“Buddy アーキテクト”“Buddy”を作成・共有するユーザを“Buddyアーキテクト”と呼びます。

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”Buddy”のイメージ

ユーザが課題を解決するBuddyを自身で作り、使うことが出来ます。

「Buddy」を創る「Buddy」を『Buddy』

使う『生成物』

Buddyの実行

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AIシナリオ”Buddy”の活用・共有の流れ創る

使う「Buddy」を「Buddy」を作成

選択

実行

共有

Buddyは2通りの創り方があります。

一度作成したシナリオを選択することで、繰り返し同じシナリオを利用可能。

シナリオの内容に基づいて、該当のファイルをアップロードして、データの構造化や抽出などを実行。

シナリオの説明が書かれているので、他の人も同じシナリオを活用することが可能。

①Heylixの標準機能で創る

シナリオ：○○項目抽出

Heylixの標準機能は随時アップデートされるため、今後ビジネスで活用できる有用性のあるBuddyを簡単に作ることができます②PoC→開発→Heylixへ実装

ビジネスにおける個別テーマについては、PoC→開発→実装の流れでHeylix上で使える環境となります
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便利だね

使いたい

シナリオ：~~~~~シナリオ：~~~~~

このシナリオを実行しよう

Heylix

シナリオ：○○項目抽出

いいね15

ビジネスでの活用はまだ進展せず

ChatGPT等の生成AIアプリケーションがビジネスで浸透しない理由の一つとして考えられるのは・・・（次項）出所）生成AI、ビジネス継続利用者はわずか7.8%、活用障壁は使い勝手や信頼性に関する項目が上位を占め、サービス導入時はセキュリティを最重視 | AI inside 株式会社
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生成AI活用に向けた発想転換の必要性、及びBuddyの位置付け•

生成AIが業務定着しない理由の一つとして、生成AI利活用における発想の起点が「業務フロー」ではなく「個人のタスク」となっていることが挙げられる。「業務シナリオ」で認識することが重要。
発想の起点：個人のタスク

発想の起点：業務フロー
例：審査業務の流れ

提案書作成
メール作成

商談/
必要書類収集分析/レポート作成

稟議書作成

データ化

分析(3C等)

稟議ドラフト作
成議事録要約

審査承認

審査部

審査部上席

実行

文書の転記
企画案の作成●●Aさん

各個人が日々こなす作業を起点に考えると、生成AIの利活用が「メール文章作成」「資料の要約」といった粒度のタスクに限定される。
○ 各社でユースケースの洗い出しを行っても、上記タスクが大多数を占めることが少なくない。
結果的に、一時的な利用となり、業務へ定着しない。

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営業

●
●

Buddy

経営KPIに影響を及ぼす「業務」をいかに変革するかを起点に考え、手段として生成AIを活用検討する。
そのため、生成AI(Buddy)と協働した場合のToBeの業務フローを描く必要がある。
○ InsideXは、ToBe業務フローへの変革を支援。
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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

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AI insideが提唱する「AI powered VALUE SHIFT」•『人 vs AI』ではなく『人 with AI』。

•

AIの価値は、単に業務代替ではなく、『人の能力拡張』。ナレッジ・スキルトランスファーによる生産性向上。

•

AIによる「VALUE SHIFT」とは、2つの創出（『時間の創出』と『価値の創出』）で実現される。

•

長年経営、業務遂行により複雑化、繁雑化された業務をAIにより効率化することでの時間創出。

•

蓄積されたナレッジ、ノウハウ、データを活かすAIにより、プロフェッショナル人材と同様の価値創出。

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「AI-Powered VALUE SHIFT」実現に向けたとロードマップ

企業の事業計画
Step2.価値の創出「価値創出のためのAI」

AIのチカラで価値提供できる人材へ（AI-powered VALUE
創出された時間に、 「価値創出するためのAI」が伴走することでSHIFT)

企業の戦略実現を支援するような生成AI活用（例：コンサルティングセールス支援AI（提案書ドラフト生成AI）
KPI:訪問件数,ソリューション提案数,など

Step1.時間の創出「時間創出のためのAI」
業務を効率化、生産性を向上させるための生成AI活用（例：問い合わせ対応AI、）
KPI:創出時間数（≠削減時間）

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2023
Confidential© AI inside Inc. 2023

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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

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生成AI利活用のロードマップとケース例
ロードマップLevel 0

マルチモーダルなAI

DXツール連携 (RPA, OCR, BI等)

生成AI
Confidential

データ種別

標準的活用

構造化データ(Word、Excel、PPT、PDF等)の利用

Level 1

Level 2

プロンプトへのデータ埋め込み/ファインチューニング

Level 3

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素のChatGPTや、サービスをそのまま利用

業務アプリケーションやSaaSデータの利用(Slack、Teams、Drive、メール、他業務Apps)
⾮構造データの活用･ ⾳声･ 画像（手書き、図表）・ 動画
・ 位置情報・ センサー

ユースケース（例）多くの企業がLevel0【ケース1】要約（受領文書の要約）【ケース2】メール文作成【ケース3】一般質問対応【ケース4】報告書化【ケース1】ヘルプデスク自動化【ケース2】教育活用（補助／テスト）【ケース3】過去文書を活用した文書作成

高度
化の深度

【ケース1】生産・需要の予測結果の応答【ケース2】画像データを含んだ顧客との対話【ケース3】過去会議・研究データ（AnyData）を利用したアイデアの発掘【ケース4】技術資料の高度な解釈、問題回答

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生成AIからマルチモーダルAIへ•

Confidential“人間が発する自然言語のバックグラウンドでは、画像認識や予測判断がなされているマルチモーダルな状態にあります。それを人間は無意識にオーケストレーションしていて、日本人は言語特性もあり得意としている。そうした日本語や日本人がもつ本質的なAIにおける優位性を活かしながら、当社も日本発で世界標準に挑戦していけたらと思っています”(渡久地CEO）© AI inside Inc. 202323

ユースケース：七十七銀行との「VALUE SHIFT」と「マルチモーダルAI」へのチャレンジ•••

Confidential

機械学習予測モデル及び生成AIの技術検証の取組みは実施
今後、「テーブルデータ等の活用（予測モデル/分析）」ｘ「生成AI」の検証を開始
AI導入を目的化せず、ビジネスKPI実現の手段として生成AIを捉える（例：経営計画「Vision2030」で掲げる生産性倍増戦略、企業文化改革戦略への貢献）© AI inside Inc. 2023

出所：AI inside、七十七銀行の生成AI導入プロジェクトを共同実施、AI実装コンサルティングチーム「InsideX」が経営層に伴走しデータドリブン経営を推進 2023.11.10

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1. AI insideの紹介
2. AI insideの「生成AI」の取組み

3. 生成AIプロダクト「Heylix」の紹介
4. 「AI powered VALUE SHIFT」とはAgenda

5. 先進事例の紹介・マルチモーダルな生成ＡＩ
6. 求められる人材像とAI insideの人材育成

7. 質疑、ディスカッション

Confidential
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Questions●

今後、生成AIの進展はますます進むものと思われ、そのような変化が起きている中で、生成AIを活用するユーザー企業において求められる人材像（スキルセット）やその育成方法（AI Growth Program)●

上記を踏まえ、社員が生成AIを使うために、自社プロダクト（Heylix）を活用したスキルアップの取組み●●

企業が生成AI（やこのような新技術）とどのように向き合っていくべきか、どう活用していくべきか→ 技術論ではなく、テクノロジーの正しい理解（特にManagement ：MX）
→ 自社年次、中期目標等における「ビジネスKPI」達成の手段として、当該テクノロジーが必要かどうかの議論（（生成AIに限らず、DXを進める上での人材育成の方法に関する意見について））

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改めて、”DX”とは？なぜ「AI」なのか？

企業が長期的、持続的に成長原資を生み出すための重要な経営資源が「データ」である↓世界の時価総額Top10(2023.3時点)

出所）日経新聞 2017/6/2 https://www.nikkei.com/article/DGXLZO17212690S7A600C1MM8000/
出所）Top100 List 2023/3 https://www.corporateinformation.com/Top-100.aspx?topcase=b より作成
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“DX”は、「データ活用」での業務、ビジネスモデル変革
弊社ではDX（Digital Transformation)を、「現状の事業（As-Is）を①デジタル技術の組合せと②データ活用で競争力のある ミライの事業（To-Be）に転換・変革する」ことと捉えているDX活動（デジタル化）

DXを達成した後の姿「データ」を活用したビジネス、業務変革*経産省によるDXの定義「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること」
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課題解決、価値創造の手段としての「AI」「データ」を活かすための手段が生成AIを含めた「AI」であり、我々は、「データ」や「AI」を活用した課題解決、価値創造が求められる

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デジタル時代に必要なスキルセット「AI（データサイエンス）」のスキルは、あくまでも（副）であり、（主）は、「ビジネスを構想する力」、そして構想した絵を実行する「ビジネス推進力」と捉えている。
しかし正しいTo-Beのビジネスモデルを設計するにも、生成AIを含む「データ」理解が必要となる（機能理解）
UX ストラテジスト（*User eXperience)
社会課題やビジネス課題の背景を理解し、To-Beモデルを設計できるスキル

AI ビジネスプロデューサー
関係者の合意形成を醸成しながら、As-Is ⇒ To-Beへの変革プロジェクトを推進できるスキル

ビジネス構想力（ビジネスモデル/UXデザイン）データ
ビジネス推進力 サイエンス（プロジェクトマネジメント/プロブレムソルビング）（統計解析・機械学習/データハンドリング、生成AI等）

AI データサイエンティスト
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AI技術と既存技術を組み合わせて、実現方法を提案・開発できるスキル30

｢AI Growth Program｣とは、｢実践型DX人材輩出プログラム｣

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AI専門の知識やプログラミングスキルではなく、DXを推進する人材に必要なスキルのリスキリングを実現

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Executive SummaryConfidential•

実証実験で終わることが多かったAI業界を、AI-SaaSの形に導いている•

生成AI・LLM領域で機動的に動くための専門家チーム「XResearch」、「InsideX」を立ち上げ•“日本発“にこだわり、LLM開発や爆速での生成AIプロダクトをリリース（Heylix）•

業務シナリオを意識した「Buddy」という概念を創造•

AIによる新たな価値を「AI-powered VALUE SHIFT」という考えで整理•

自社強みのテクノロジーを活かし、生成AIの高度化として「マルチモーダル」にも挑戦•「座学」と「体験」の教育プログラム、成果物に業務シナリオでAIを捉える独自のフレームワーク•

DX→CX:Corporate Transformation → MX:Management Transformation© AI inside Inc. 2023

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