経済産業省

第 10 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 7 月 20 日（木）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、田中委員、広木委員＜ゲスト＞ 日清食品ホールディングス 執行役員・CIO 成田 敏博氏
中外製薬株式会社 デジタル戦略推進部 企画グループ
グループマネージャー 関沢 太郎氏
パナソニック コネクト株式会社 戦略企画部
シニアマネージャー 向野 孔己氏＜オブザーバー＞ 関係省庁
１）生成 AI に関する外部有識者プレゼン①
はじめに、日清食品ホールディングス 成田氏より、社内における生成 AI 活用について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。
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生成 AI はまずは社内向けの活用(「NISSIN AI-Chat」)から開始しているが、今後は顧客向けにも活用していきたい。どう展開していくか、当社の顧客問合せ窓口であるお客様相談センターと会話を始めている段階。

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営業担当者は、年間 400 時間(全体工数の 20%)の工数削減を目標としている。これは各業務の工数削減効果を積み上げた理論値であり、チャレンジングだが目指せる目標だと考えている。

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従業員に生成 AI 活用を促す施策としては、各所のユースケースやヘビーユーザーを社内報等で展開していくことに加え、CEO や副社長をはじめとした経営トップから号令を何度もかけてもらう。トップダウンとボトムアップの両面で働きかけていきたい。

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生成 AI のような新技術を導入する際には、社内から反発があることも考慮し、抵抗勢力をどう捌いていくかが鍵である。メリットを示すよりも先に、考えられるリスクと対策を、法務部門・内部監査部門・リスクマネジメント部門と議論し、しっかりリスク面も検討しているという話を何度も行ったこと、また経営トップから号令をかけたことで、結果的には反対意見はほぼ無かった。

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生成 AI 活用により、量的効果(工数削減)のみならず、質的効果があることを感じている。ChatGPT を使ったメンバーが、資料整理や論点洗い出しの筋が急に良くな

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ったと感じる場面があり、論点を出したり深堀したりする壁打ち相手として使うと一定質を向上する効果があると感じる。また、例えば企画提案に生成 AI を活用する場合、企画が得意な社員のノウハウをプロンプトに盛り込み社内共有することで、企画が得意でない社員もノウハウを吸収できる。質的効果は今後明確に定性的なものを出していかなければいけないが、うまく使えば業務の質を上げられる可能性は大いにあると感じている。
２）生成 AI に関する外部有識者プレゼン②
続いて、中外製薬株式会社 関沢氏より、社内における生成 AI 活用について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。
•生成 AI は、従前から研究領域では活用検討していたが、近日の生成 AI の盛り上がりを受けて、バックオフィスや営業などあらゆるバリューチェーンに活用可能であることを認識し、全社的にどのように活用するか議論が盛り上がっている。

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デジタル・ビジネスの両方を併せ持つハイブリッドな人材が必要と考えており、デジタルプロジェクトの企画、管理・推進を担う「Digital Project Leader」、及びデータサイエンス業務を担う「Data Scientist」を優先的に育成していく。
「DigitalProject Leader」については、主としては、社員の多くを占める「ビジネスに軸足を置いた社員」にデジタル領域を学んでもらうことで育成していく。

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連携している Roche をはじめ、海外製薬会社も生成 AI に興味を持っている。製薬は規制産業なので申請書類や文書作成が多く、ドラフトだけでも大きな工数削減になるため、効率化への期待が大きい。日本の製薬各社も取組みを進めているが、海外企業のほうがリードしている。

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生成 AI の確実性については、表に出ない社内バックオフィス業務(議事録・メールのドラフト、翻訳・校正、コードのドラフト等)には十分活用可能であり、大いに活用している。創薬においては、以前からディープラーニングの AI を活用しており、人間では選べないような医薬品の種を発見している実績もあるので、生成 AI活用にも大きな関心がある。ただ、あくまでも AI の提案は研究者が見てファインチューニングが必要であり、AI はパートナーという位置づけ。

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申請書作成作業等を生成 AI で効率化すると、長期的には経験を積めずに人材が育成できないのではないかという懸念については、数年前に RPA が話題になった際に同様の議論を行っており、RPA がブラックボックス化しないよう、インシデントの際には復旧できる形を残して RPA を進めていた。申請書の場合も、雛形や書き方の蓄積はあるので、もし生成 AI が使えなくなっても立ち戻れる。このように必要な部分はバックアップを取りながら生成 AI 導入を進めていく。

３）生成 AI に関する外部有識者プレゼン③

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続いて、パナソニック コネクト株式会社 向野氏より、社内における生成 AI 活用について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。
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技術者界隈では 2020 年 9 月に GPT-3 が盛り上がっており、いつか使いたいとは思っていたが社内で広く活用するには至っていなかった。当時は日本語能力が低かったが現在は向上してきたこと、昨年夏ごろから Azure 環境等が整ってきたことから、社内活用(AI アシスタントである「Connect AI」の実装)に取り組むこととなった。

•Connect AI 活用による生産性の向上について、エントリー～ミドルレベル人材のみならず、むしろハイレベル人材ほど何十倍と生産性を向上していると思う(例えばプログラマーはテスト用のデータ生成等に活用している)。また、質の向上については、例えば社内でブレストすると似通ったアイデアしか出ないという課題があったが、新たな知見が得られると聞いている。

•現在、Connect AI の目的の一つは既存業務の生産性向上だが、もう少し踏み込んだ新しいソリューションの開発も検討している。

•Connect AI を使いこなすための社員教育はほぼやっていない。使い方はサンプルで一通り提供しているので、書き換えて使ってもらう・使いながら学んでもらうという基本スタンスがある。また、あまり利用を想定していなかった部門(法務・経理等)が、自主的に使い方の勉強会を開いているなど、良い流れがあるので自主性に任せてみている。

•複数の API を連携し、Connect AI の不適切利用を検知している。特定の語を検知してアラートが上がるが、これまでにアラートが上がった全件(26 万件の利用件数のうち 84件)について、人が確認したところ不適切利用にはあたらない内容であった。

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。
•3 社のプレゼンを聞いて、他企業で生成 AI を活用する上では、プロンプトエンジニアリングを進めていくことがキーになると思う。

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生産性向上も重要なテーマだが、新しい価値を創造するということを社内に強く訴え、それを基に人材育成を考えていかなければならない。

•生成 AI によりどのくらい効率が上がっているかモニタリングすることが、特に初期は重要。やってみるとどの企業も生産性向上を感じているので、大いに活用していくべきだという認識が重要。

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リスクに対しても各社取り組まれていた。また、人材育成/採用もキーになる。日清のように経営者が率先してリードしていた取組は重要であり、経営者の教育・啓発にも取り組んでいかなければいけない。

•3 社ともスピードが速い。新しい技術に対してリーダーシップを取れる人・チーム(内製)に投資してきた企業が、新しい技術の採用を加速的に進めているのが印象的で、国内でも企業によってかなり差がつくだろう。それに対して検討会としてどう情報発信

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するかという意識を強く持った。
•業務活用だけでなく事業活用が本質的には重要。ただし今は、まずは業務利用に向け、生成 AI を触って何ができるのかを把握した(リテラシーを持った)人材を増やすフェーズであると考えられる。プロンプトの書き方等は急速に陳腐化していくナレッジであり、本質的に重要なのは、自動化できる部分の特定・自動化するための技術の組合せ等であり、それらを考えられる人材の育成である。例えば、スマホが世に出た初期の頃はスマホに触ることは重要だが、スマホ時代の事業を作る人は触っているだけでよいのかというメタファーで理解いただけると良い。
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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