Special Issue

生成 AIと生きる。 Generative AI Playbook
生成 AIと上手に楽しく付き合うための活用戦術ガイド

Co ntents
2

会報 Family VOL.411

ICT 特集 生成 AIと生きる。

Section 1：生成 AIとは何者か－驚くべき能力と進化の行く末

6

Section 2：生成 AI のビジネス活用へ

来るべき「生成 AI 社会」に乗り遅れないために

Section 3：生成 AIとどう付き合うか

2022年11月、米国の OpenAI 社が公開した対話型生成 AI「ChatGPT」は世界に大きな衝撃を与えた。あた－富士通が提案するAI 活用基盤

8

－業務の効率化から新たな価値創造へ

13 わが社のウェルビーイング

DX を活用した働き方改革で作業効率や社員満足度、採用活動の大幅改善に成功

16 Family’s Event Picks

働き方改革を動かす「働きがい」とは何か

18 HumanHuman

クォーター・ライフ・クライシスとは？
若者の悩みに寄り添うヒントを解説

19 Family’s Information
20 LS 研究委員会 総合発表会 2023
22 LS 研究委員会 ICT 白書 2023

2

Family VOL.411

かも人を相手にしているような自然な対話を可能にしたこのサービスは、わずか2カ月でユーザー数が1億人を突破。その後も短期間にアップデートが繰り返され、社会への普及が今なお加速し続けている。
いち早く体験したユーザーから「業務効率が劇的に向上した」「ビジネスの価値向上や新ビジネス創出の可能性を感じる」といった声が広がる一方で、セキュリティや著作権侵害、あるいは
情報の正確性への懸念から利用を控える企業・組織も少なくない。いまだ社会全体での対応が定まっていないのが現状だが、私たちのビジネスや生活に大きな転換をもたらすことは間違いない。
今回の特集では、ChatGPT に代表される生成 AI（Generative AI）の技術的な概要
や利用シーン、導入プロセスなどについて、将来性も含めて多面的に紹介し、まもなく到来するであろう「生成 AI 社会」とどう向き合うべきか、ヒントを提供したい。

Section 1

生成 AIとは何者か －驚くべき能力と進化の行く末
年の急激な技術進化によって、文章生成AIのChatGPTや

生成 AI の定義

画像生成AIのDALL・E2などが次々に登場。人と変わらないレベルの自然な応答が可能で、ある意味では人間以上の生成AIと従来のAIの違いは、文章や画像、音楽、プロ

能力を発揮したことで、世界的に注目が高まり、これを受グラムなど、利用価値のある新たなコンテンツをAI自らがけて先進AI企業が投資を拡大、さらなる技術進化と普及「生成」することにある。

拡大が進みつつあるのが現状だ。

これまでのAIの役割は、例えば画像認識や需要予測のなどを学習させることで、ユーザーが入力したデータに対生成 AI の技術概要

し、その内容や成否を判別したり、結果を予測したりする

AI（Artificial Intelligence：人工知能）という用語は、今ことが主体であった。これに対し、生成AIは学習した大量から約70年前、1956年に米国で開催されたダートマスのデータを活かして、ユーザーから与えられた指示に基づ会議で命名されたもので、知的な作業を行うコンピューき、
新たなアウトプットを生み出すことができる（図1参照）。

ターおよびプログラムを指す。

ように、あらかじめ大量のデータをもとに判断基準や傾向

あたかも人間のように、新たなコンテンツを生成できるこ

人工知能：Artiﬁcial Intelligence

知的な作業を行うコンピューター、およびプログラム

機械学習

課題に対してデータから解決方法を学習し導き出す技術

教師あり学習教師デ ータを 用
いて、課題の正解に近 づく答 えを出すよう、AI に学習させる技術教師なし学習大量のデータから本質的な特徴を AI が学習し、幅広い課題を解
決する技術

生成 AI

近年、AIの実用化を大きく後押ししたのが、機械学習の急激な進歩だ。機械学習とは、コンピューターが与えられとが「革新的」と言われる理由だ。

図2）
AI 技術における生成 AI の位置付けクもある。

AI自身に創造させようという発想は以前からあり、そのたデータをもとに自ら学習し、課題の解決方法などを導きこれに対し、教師なし学習は、正解データを用意しなく実現に向けて世界各地で研究が進められてきた。それが近出す技術のこと。人間がプログラムを与えなくとも、コンとも、AIが大量のデータをもとに自己学習し、本質的な特指示（プロンプト）
日本で3番目に大きい県とその大きさを教えて2匹の猫が遊んでいるイラストを描いて出力（アウトプット）
福島県で、大きさ
は約1.4万平方キロですピューターがデータ解析を繰り返すことで自動的にパター徴を分析・理解することで、幅広い課題への対応を可能にンを学習するため、利活用が容易になった。最近のAI技するものだ。生成AIは、この教師なし学習によって、高い術を語るうえで必須とされる「深層学習（ディープラーニン

汎用性と創造性を実現している（図2参照）。

グ）」も機械学習の一種であり、人間の脳神経回路をモデル

例えばChatGPTは、あらかじめインターネットを通じとしたアルゴリズムを取り入れることで、人間のように複て膨大な量の文章をインプットし、その構造やパターンを雑で多層的な学習を可能にしている。

学習する、LLM（Large Language Model:大規模言語モ

機械学習は、「教師あり学習」と「教師なし学習」に大別でデル）と呼ばれるモデルを活用している。これにより、ユー

きる。教師あり学習は、文字通り教師役となる正解データ

ザーの指示を理解し、膨大な学習結果の中からユーザーがを用いて、AIに「何が正解か」といった判断基準を学習さ期待するであろう単語を選び出し、正しい文法・文脈に沿っせるもの。比較的データ数が少なくとも学習できるメリッて並べることで、人間と同等レベルの文章生成を可能にしトがあるが、学習した課題にしか対応できないというネッている。
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生成 AIと生きる。Generative AI Playbook

図1）
生成 AIとは3

Section 1

生成 AIとは何者か －驚くべき能力と進化の行く末
生成 AI の驚異的な躍進と拡大
教師なし学習は、教師あり学習に比べて、大量のデータや計算を必要とし、技術的な難易度も高い。深層学習やLLMといったAI技術の進化に加えて、社会のビッグデー
タ化や計算能力の飛躍的向上など、近年の幅広い技術革新が、教師なし学習や、その成果である生成AIの発展をもたらしたと言えるだろう。
中でも特筆すべきが、学習データ量の爆発的な増大だ。文章生成AIを例に挙げれば、ChatGPTの前身である
GPT-3では、データ量にして570GB（ギガバイト）の文章
から1,750億パラメータの言語を学習。これが ChatGPT

Column

主要な生成 AI の機能と実力

生成 AI が生み出すのは文章だけではない、ユーザーの求める画像や動画を作成したり、プログラミングを行ったりと、
そのフィールドは拡大を続けている。現在、リリースされている主な生成 AIを紹介しよう。
概要

提供元

発表年

特徴

ChatGPT

対話型文章生成 AI

OpenAI

2022 年 11 月 多言語に対応し、人間のような自然な対話が可能

DALL・E2

画像生成 AIOpenAI

2022 年 4 月与えられた説明文に基づいて高品質な画像を生成

VALL-E

音声合成 AI

Microsoft

2023 年 1 月

3 秒間の音声データを入力すると、その人の声で読み上げる
ことが可能

Gen-1

動画生成 AI

Runway2023 年 2 月

希望するスタイルを指定し素材（テキストや写真）を入力すると、スタイルに合った動画を生成

GitHub2021 年 6 月

計算処理したい内容を文章で記載するとソフトを自動的に作成

2023 年 5 月

テキスト・画像・音声の任意の組み合わせを入力と出力の双方で指定可能

GitHub Copilot ソフトウェア生成 AI
CoDi

マルチモーダル生成 AI Microsoft（GPT-3.5）では3,550億パラメータまで増大している。これだけ膨大な文章を学習することで、英語だけでなく日本語も含めた多言語による質問応答や、文章の生成・校正・要約、情報の抽出・整理、さらにはユーザーとのブレイン

また、ChatGPT自身も、他社のICTサービスとAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェイス）連携
するプラグイン機能を充実させている。例えば、ホテル予

ストーミングを可能にしている。特に、既存の知識体系の生成AIは、単体でのサービス提供が広がると同時に、

約情報サイトとのプラグインにより、ChatGPTとの対話把握に優れており、大学入試や司法試験など難易度の高い

既存のITサービスと連携することで、より広範かつ容易にを通じて、旅行日程に最適なホテルを検索・予約すること

試験では上位10％に迫る好成績を上げているという。

活用できるようになりつつある。

が可能になる。こうしたプラグインは、ホテル予約以外にこうした驚くべき実力から、「生成AIによって現状の仕例えば、マイクロソフトでは、ChatGPTを開発した

も、食品スーパーへの注文やレストラン予約、法律相談、事の4分の1が自動化され、10年間で世界のGDPを約7OpenAIへの巨額投資が報じられたように、自社サービ

子育て相談など多岐にわたっており、今後もさらなる拡大兆ドル（約920兆円）引き上げる」 との予測がある一方で、スと生成AIの連携を加速。2023年3月には、Wordやが予想されている。

主要国の約3億人の雇用に影響を及ぼし、特にライターや

ExcelなどOffice製品に対話型AIアシスタントサービス

このように、言語生成AIが多様なサービスの窓口とな

アーティスト、法律家、プログラマーなどホワイトカラー「Microsoft 365 Copilot」を搭載することを発表した。こることで、これまで主流だったスマホやパソコンでの検索

職に対する影響が大きいと分析されている。

のサービスは、ChatGPTにも搭載されている言語モデル

は不要となり、AIとの対話が日常風景となる世の中へと、※出 典 ： Th e Pote nt i al l y L ar g e Effect s of A r t i fi c i a lIntelligence on Economic Growth (Briggs/Kodnani)：
Goldman Sachs（2023/3/26）「GPT-4」を用いており、Word やExcelの画面上で、AI急速に移り変わっていくだろう。

※

4

さらなる広がりを見せる生成 AI

Family VOL.411との対話による様々な操作を可能にするものだ。

生成 AIとは何者か －驚くべき能力と進化の行く末

ンセンシング」、人とAIの協働を実現するために不可欠な

富士通の研究成果と今後の展望「説明可能なAI」「因果関係を発見するAI」など、先端領域において確かな成果を挙げてきた。

生成 AI と社会のこれからを探る

富士通は、生成AIに象徴されるAI技術の進化に早くか生成AIの領域でも、ChatGPTの登場以前から幅広い研

生成AIの躍進を受けて、将来に向けた議論が活発化しら注目し、コンピューティング、ネットワーク、データ＆究活動を続けている。一例を挙げると、理化学研究所や東ている。
「生成AIは人の仕事を奪うのか」「生成AIをどこ

セキュリティ、コンバージングテクノロジーと合わせて、

京工業大学、東北大学と共同で、スーパーコンピューター

まで信用できるのか」など現在進行形のテーマとともに、AIを注力すべき5つのKey Technologiesの１つに位置付「富岳」を活用した日本語特化型LLMの開発に着手。また、「AIに意思決定は可能なのか」といった議論も進んでいる。

けている。

映像を説明変数に分解して情報量を最小限に抑える「映像「自ら考え、意思を持つAI」と言えば、一昔前のSF小説の符号化技術」との類似性に着目し、トロント大学や東京大

テーマのようだが、人と変わらないほど自然に対話する生なく、互いを掛け合わせることで新たな価値創造を可能に

学の協力のもと、より少ない情報量で学習可能な生成AI

成AIの登場により、もはや絵空事ではなくなってきている。

する。中でもAIは、他の4技術を大きく進化・発展させる開発に注力している。

これらのKey Technologiesは個別に進化するだけでAI専門家の間では、その実現のヒントは「創発性」にあ可能性を秘めており、AI技術の進展が、富士通全体の価

さらに2023年より、企業が AIを活用するためのプラッるという指摘がある。
「創発」とはもともと生物進化のメカ

値創出を加速させるエンジンとなることが期待されているトフォーム「Fujitsu Kozuchi」を提供し、顧客企業との共ニズムを解明する際の用語だが、AI開発の領域では、AI（図3参照）。こうした方針のもと、富士通はAI技術の研究

創によるオープンなAIイノベーション促進を図っているの学習規模が大規模化し、ある閾値を超えた時点で、想定開発において、人の振る舞いや表情を認識する「ヒューマ（Section2で詳述）。

外の飛躍的な進歩を見せることを指す。生成AIがさらなる進化を続け、そのメカニズムの高度さ、複雑さがある閾

図3）
AIと他のテクノロジー領域との関わり値を超えたとき、「意思を持つ」という新たな「創発」が生じ& Computing& Data＆ Security

AI×コンピューティングで人智の及ばない領域へ

AI×セキュリティ技術でサイバー攻撃を自動監視

生成 AIと生きる。Generative AI Playbook

る可能性は少なくないだろう。

AI を掛け合わせて進化

意思決定を担うAIが視野に入った現在、私たちは、AIをより高度で複雑な課題解決に活用するための仕組みやプ
ロセスを検討する一方で、AI倫理など適切な使い方についてもしっかりと議論し、法整備も含めたルールづくりを世界規模で進めていく必要がある。

& Network
人手のオペレーションが不可能な大規模 NWを制御

AI
AI を適用して発展生成AIのさらなる進化と、その適切な活用による豊か& Converging
Technologies

で持続可能な社会づくりに向けて、富士通は多くのパート

ソーシャルデジタルツインの高精度なトレードオンへ

が会員企業の皆様にとってAI活用について考える一助とナーと語り合い、共創していきたいと考えている。本特集なることを期待したい。
Family VOL.411

5

Section 2

生成 AI のビジネス活用へ －富士通が提案するAI 活用基盤
生成 AI のビジネス活用に向けた
期待と不安いることや、社内業務において生成AIを手軽に、かつ安心

Step1

ChatGPTに代表される対話型文章生成AIは、報告書やしてトライアルできる環境がないことなどが挙げられる。

技術の理解

議事録の作成、資料の要約、コードの作成・検証、問い合

そこで富士通では、生成AIのビジネス活用を促進する

わせへの対応など、各種のホワイトカラー業務を代替し、ため、コンプライアンスやセキュリティなどの観点を含

飛躍的な効率化を可能にするものとして、大きな期待を集めた「技術の理解」から、業務プロセスに適用するためのめている（図1参照）。

PoC（Proof of Concept：概念実証）による「ユースケーが現状だ。その背景には、多くの企業で生成AIをはじめ
先端AI技術に関する知識・スキルを持つ人材が不足して

Step2

ユースケースの検証

しかし一方で、「具体的にどんな業務に適用できるかわ

スの検証」を経て、実際の「価値創造」へといたる3ステッ

Step3

からない」
「社内情報が流出しないか心配」「活用するため

プでの取り組みを提唱。各ステップにおいて、コンサルティ

価値創造の環境開発に時間とコストがかかる」などの理由から、検ングからトライアル環境の提供、先端知識を駆使した技術

討はしても実際の導入までにはいたらないケースが多いの支援まで、トータルなサポートを展開している（図2参照）。

図1）
想定される文章生成 AI のユースケース
効率化
価値創造

ビジネスインパクト

情報整理

質疑応答

要約 / 議事録作成
リスト作成

専門的な質問回答
コールセンター

コード
生成

ブレスト

対話による
ブレインストーミング

生成 AI の特徴を理解●市場動向を踏まえた最新情報の提供●トライアル環境の提供
業務プロセスへ適用するためのユースケース・PoC 検証●要件整理から環境構築まで支援
全社展開、ユースケース追加、
差別化技術開発●差別化技術の提案●トラスト（信頼性向上）技術の提供

AI 活用を加速させる
AI プラットフォーム「Kozuchi」とはこれらのサポートの中核を担うのが、富士通が研究開発した先端AI技術を迅速に試すことができるプラットフォー
ム「Fujitsu Kozuchi（code name）-Fujitsu AI Platform（以下Kozuchi）
」だ。

コード作成

Kozuchiは、「工場における不良品検出」「小売店におけバグ発見

る購買行動分析」など、ユースケース単位で必要なAI技術
をパッケージした「AIイノベーションコンポーネント」と、

文章生成
・修正

文章修正（校正）

文章表現修正言語翻訳

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レポート作成記事作成
キャッチコピー作成

創造性

6

図2）
生成 AI 活用に向けたステップと富士通のサポート

富士通が蓄積したAIコア技術を個別ソフトウェアとして部
品・ツール化した「AIコアエンジン」から構成される。お客様はこれらを自由自在に活用することで、先端AIの業務適用をスピーディーに体験し、スモールスタートで高精度な検証結果を得ることができる（図3参照）。

生成 AI のビジネス活用へ －富士通が提案するAI 活用基盤
対話型生成 AI コアエンジンの提供をスタートする技術開発も進めており、従来、専門の技術者を必要とこうした取り組みを通じて、スマートファクトリーやスしていた一連のシステム開発業務を代替・効率化するもの

マートストア、スマートシティなどの領域にとどまらず、

2023年6月には、AIコアエンジンに「対話型生成AI」がとして大きな注目を集めている。

金融や医療など幅広い産業分野で生成AIの活用を促進す

同時に、改善された設計書からテスト仕様書を自動生成

加わり、お客様専用のセキュアな閉域環境において、お客ることで、社会全体を効率化し、一人ひとりが新たな価値

幅広い企業との共創により産業社会への AI 実装を加速

様自身の業務データも活用しながら安心・安全に対話型生
成AIを検証することが可能となった。

お客様とのオープンイノベーションを推進している。

創造に注力できる環境を実現していくことが、富士通のビジョンであり、社会的使命だと言える。

すでにこのコアエンジンを利用して、みずほフィナンシャ

富士通は、Kozuchiをベースにした先端ソリューション

生成AIの活用がより豊かな社会の実現につながるよう、

ルグループとシステム開発・保守フェーズにおける品質向を駆使して、業界、業種業態を問わず、幅広いお客様に対皆様との共創に向けたコミュニケーションを深めていきた

上やレジリエンス向上を目指した実証実験を開始。システ

して生成AIのビジネス活用を支援するとともに、その過程

いと考えており、今回の特集がそのきっかけとなることをム開発プロセスにおいて、設計書の記載ミスや漏れなどをで得られた成果や知見・ノウハウをKozuchiの新たなイノ期待している。

生成AIで自動検出し、開発品質の向上を目指している。

ベーションコンポーネントやコアエンジンに反映するなど、

図3）
Fujitsu Kozuchi（code name）-Fujitsu AI Platform の概要

Data
構造データ

グラフ
データ
画像データ

データ生成
モデル生成

検証・コンポーネント化

AI イノベーション
コンポーネント

作業者分析

レジ不正監視

不良品検出

不良要因分析

購買行動分析

AI リスク査定

適用・運用

AI イノベーション
コンポーネント

運用支援

AI コアエンジン

監視・修復

不審行動検知連携
Fujitsu AutoML

因果発見

AI コアエンジン

表情認識

Maintenance AI

Fujitsu AI Ethics
for Fairness

時系列異常検知

Actlyzer

対話型生成 AI

Wide Learning

他社技術
コンピューティング

OSS
大規模並列コンピューティング

技術
コンサルタント
スタートアップ■ AIイノベーションコンポーネント

お客様のビジネス課題を解決するために必要な AI 技術をユー
スケース単位でパッケージ化したコンポーネント群。2023 年
8 月時点で、工場内作業者の行動や作業時間を分析・可視化
する「作業者分析」や、セルフレジでの消費者の行動を検知する「レジ不正監視」、公共施設などでの不審な行動を自動検知する「不審行動検知」など、7 つのコンポーネントを提供している。

生成 AIと生きる。Generative AI Playbook

テキスト

AI モデル生成■ AIコアエンジン

富 士 通 が 持 つ AIコア 技 術 を 個 別 にソフトウェア 部 品 化したもの。 機 械 学 習 モデ ルを短 時 間で構 築 可 能 な「Fujitsu
AutoML」、AI の 学 習 デ ー タ や 判 断 の 公 平 性 を 検 証 す る「Fujitsu AI Ethics for Fairness」、 映像から人の行動を認識する「Actlyzer」、データに基づく現場改善アクションを判断
結果の説明も含めて提示する「Wide Learning」など、2023
年 8 月時点で 9 つのコアエンジンを提供している。

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7

Section 3

生成 AIとどう付き合うか －業務の効率化から新たな価値創造へ
生成 AIへの期待が高まる一方で、実際にどこまでビ
ジネスに取り入れているかは、業界や企業によって温度差があるようだ。そこで本特集では、生成 AIのビジネ

Talk Session

五十嵐 会社で使い始めたのは最近のことで、まだ全社的ス活用について、より具体的にイメージいただけるよう、

五十嵐 ChatGPTが発表された当初は、正直なところ、ではなく、何人かが先行して試してみるような形です。用

FUJITSUファミリ会会員企業と富士通による座談会を実

そこまでのものではないだろうと思っていました。ところ

途としては、やはりプログラミングの会社なので、コーディ

施。各社の取り組み状況から見えてきた成果や課題から、が実際に使ってみると、こちらの質問に対し、思った以上ングにどこまで使えるのかを調べ始めたところです。例えより良い活用法、将来を見据えた取り組み姿勢まで、幅広にきちんとした文章で回答が得られるので、これはなかな

ばホストコンピューターの分野では、COBOLなど現在でいテーマで活発な議論が交わされた。

か侮れないと感じました。

はあまり一般的でなくなっているプログラミング言語も使

山崎 私も最初は仕事ではなく、流行っているから少しわれていますが、そうした言語についても回答が得られる

会員企業代表触ってみるかという気持ちで、試しにマンションの空室問ので、利便性を感じています。

題を解決する方法を聞いてみました。すると「まず値段を

山崎 当社では業務プロセス改善からシステム開発まで下げましょう」「リフォームしましょう」「駐車場を提供し様々な分野で検証が進んでいますが、私が興味を持った

五十嵐 利明 氏ましょう」と、当たり前ではあるけれども適切な回答が得

ユースケースはエラー解析です。エラー文だけ読んでも原られて、「もう10件挙げてください」と繰り返しても、文句因がわからないことがありますが、その際、エラー文とコー

明治安田生命グループの一員として、業
務支援ソフトウェアの開発からネットワー
クやシステム運用管理まで幅広く担う。
各種ソリューション開発を統括するとともに、生成 AIを含めた先端 ICTによる業務改革を牽引。

も言わずに次々と答えてくれて、これはすごいなという印

ドをChatGPTに放り込むと、「こういうエラーで、ここが象でした。

原因です」といった答えがスピーディーに返ってくるので、

五十嵐 確かに、質問に対してありきたりの回答が返ってありたがいですね。

明治安田システム・テクノロジー株式会社
グループソリューション統括本部
ICT 推進室 主席業務役（業務推進）

みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社
先端技術研究部 調査役

山崎 政臣 氏
みずほグループのシンクタンクにおいて、ICTをはじめとした先端技術の調査・研究を担当。グループ各社・各部門からの課題や要望、問い合わせを踏まえた先端技術の調査や導入支援などを担い、生成 AIの全社展開を主導。

8

ChatGPT との出会いと現在の利用状況

Family VOL.411

くることも多いので、そこからどれだけ深掘りできるのか、

五十嵐 書類作成にも使えそうだと感じています。例え

まだ見極められてないところがあります。こちらが求める

ば新しいプロジェクトを起案する際に、元になる文章をより適切な回答を得るための秘訣などはあるのでしょうか。

ChatGPTに作ってもらえば、少し手直しするだけで使え

松本 最も基本的なのがプロンプト（指示）の工夫です。質るので、相当の効率化になります。ただし、その内容がど問が抽象的だと、やはり抽象的な回答しか返ってこないの

こまで信用できるのか、どこまで社内の状況を反映していで、できるだけ具体的に詳しく指示することが大切です。

るのか、などを検証する必要はありますね。

例えば、「数字を順序通りに並べ替えて」だと少数点以下が山崎 そこは同感です。エラー解析でも、一般的な問題は無視されたりするので、きちんと「少数点以下第2位まで解決できても、当社独自のシステム構成に関する問題だと、見て並べ替えて」とするなど、指示出しを工夫するのが基期待通りの回答が得られないことがあります。そのあたり本ですね。実際に仕事で使うとなると、また少し事情が変の改善策があれば教えていただけますか。

わってきますが、お2人はどんなふうに使われていますか？

伊藤 ChatGPTは、インターネット上で公開されている

生成 AIとどう付き合うか －業務の効率化から新たな価値創造へ

情報など、ある時点でのオープンなデータをベースに回答

をファイルでアップロードするなど、生成AIを簡単に試せ

しています。もともと個々の企業内の情報は入っていませる仕組みを提供しています（Section2参照）。

んから、お2人が言われるように、標準のChatGPTから返っまずはこうした外部サービスを活用して、生成AIの活用法てくるのはあくまで一般論。それだけで有意義な場合もあをトライアルいただく時期ではないでしょうか。

りますが、やはりビジネスで使おうとすると、そのビジネ

山崎 生成AIの技術進化の速さを見ていると、いずれファスに特化した専門知識が必要になってきます。そこで当社

インチューニングのハードルも下がってくるのではないか

では、ChatGPTに質問する際に、その都度、必要な社内と思います。本格的に導入するのは、それからでも遅くな情報も添付するようにしていて、どんな情報を提供すればいということでしょうか。

有意義な回答が得られるか、トライアルを重ねているとこ

伊藤 仰るように、将来的にはセキュリティやコストの問ろです。

題も解決して、手軽にファインチューニングができる環境

より有意義な生成 AI の活用手法とは富士通グループ有識者
富士通株式会社
技術戦略本部 SME 推進統括部
シニアディレクター

松本 安英
富士通研究所で 20 年にわたり研究開発を重ねた後、クラウドサービスの企画・開発や SE・営業担当に向け AI データ利活用支援などを担当。 近年は AI 技術戦
略の策定・推進を担い、AI プラットフォー
ムの開発・提供にも携わる。
Ridgelinez 株式会社
執行役員 Partner CIO

伊藤 清隆
富士通で金融系大規模システム開発のマ
ネジメントや企画開発責任者を経て現職。
幅広いクライアントに向けて DX/IT 戦略構想策定や新規事業開発・業務変革など支援を行うほか、CIOとして社内の IT 環
境整備も担う。

もできると思います。また別の方向性として、ChatGPTのような汎用の大規模言語モデル（LLM）とは別に、業界別や分野別のニッチなLLMがたくさん登場することも考え

五十嵐 ChatGPTに社内ナレッジなどを追加で学習させられます。例えば自治体業務に特化したLLMを全国の自る「ファインチューニング」という手法もあると聞いていま

治体が共同で開発・利用すれば、コスト的にも見合ったもすが、なかなか簡単にはできない印象があります。

のになるのではないでしょうか。

商品は似たような商品が多く、一般名詞とよく似た固有名

松本 ファインチューニングを行うには大規模なシステム

山崎 それはいいですね。私たちの業界だと、多様な商品詞が使われていて混乱するケースも考えられます。ハルシが必要になるうえに、学習させるデータの選択や収集、管それぞれで仕組みや手続きが複雑なので、新人はそれらをネーション と言われるように、きれいな文章で回答され理にも時間とコストがかかります。今そこまで焦ってやる

覚えるのにすごく苦労します。そうした情報を専門のLLMても、よく読むと違うことを言っていることもありますの必要はあまりないと思っています。

に学習させて、わかりやすく教えてくれるようにすれば、で、やはり検証が必要になりますね。

伊藤 ファインチューニングで生成AIに社内情報を学習

分厚いマニュアルのどこを見れば良いのか、といった苦労

松本 まずは生成AIに学習させるための辞書を作るといっさせてしまうと、社外に流出してしまうリスクがあります。

から解放されそうです。

た工夫も必要でしょう。そうした対策も含めて、より有意

セキュリティの仕組みを構築するのも大変なので、現時点

松本 ニッチな領域のエキスパートLLMと、ChatGPTな義な回答を、よりスムーズに得られる仕組みづくりが、マでは先述したような、AIに学習させない設定のもと、質問

ど汎用的な生成AIによる一般的なロジックをうまく組み合

イクロソフトやOpenAI、富士通も含めて世界中で進めらと合わせてその都度必要なデータを提供する手法が、グ

わせて、専門性の高い内容を小学生でもわかるように説明れています。その成果がこれから次々に発表されるはずなローバルでも主流だと思います。

してほしいというニーズは大きいので、そんな使い方がでので、そうした動きをしっかりと見定めてほしいですね。

松本 富士通のAIプラットフォーム「Kozuchi」では、セ

きないかと世界中で工夫しているところです。

キュリティに配慮した閉域環境で、回答に必要な社内情報

五十嵐 それができると便利だとは思うのですが、金融※ハルシネーション（Hallucination＝幻覚）： 主に自然言語処理において、AI がもっともらしいウソ（事実とは異なる内容や無関係な内容）の出力を生成すること。

Family VOL.411

生成 AIと生きる。Generative AI Playbook※

9Section 3

生成 AIとどう付き合うか －業務の効率化から新たな価値創造へ
生成 AI を全社展開するために必要なルールづくり

なるといったことがあります。どのように注意すべきでしょ伊藤 当社内にはリスクマネジメントやガバナンスのエキ

うか？

スパート集団がいて、生成AIにおけるリスク管理の動きを

松本 オープンソースのプログラムや、誰が書いても同じ

グローバルでキャッチアップしています。現在、そこと連伊藤 お2人の社内でChatGPTなど生成AIを利用するたになるようなプログラムならともかく、たまたまインター

携しながら、何が OKで何がダメかという基準を調査してめの環境やルールづくりはどの程度進んでいますか？

ネット上に出てしまったオリジナルのコードを利用していいますが、一つひとつ判断が求められる難しさがあります。

山崎 当社では、世間の盛り上がりに合わせた社内の利用る可能性もあり、特にそれらが混在していると判断が難し

当社のようにコンサルティングの中で情報を提供する場合

ニーズの高まりを見越して、情報漏洩や著作権などの課題

いですよね。イラストやキャラクターなどは、目で見て「こは問題ないと思いますが、生成AIから出てきたアウトプッ

認識の整理や、社内利用に耐えうるセキュリティ機能を組

れはまずい」と判断できますが、コードや文章は学習元デー

トをプロダクトとして販売するとなると、なかなか難しい

み込み、1カ月程度の期間でAzure OpenAIを活用した環タが切り貼りされてわかりづらくなっています。利用する

ところがあると思います。社会全体でのルール整備がこれ

境を全社にローンチしました。また、生成AI利用ガイドラ

AIサービス側に規約があるので、個別の例を細かく見ながからなので、当社としても動向をしっかりと把握して、発インを策定するなど、ガバナンス面の強化にも並行して着ら、注意していく必要があります。

信していきたいですね。

手しています。
五十嵐

当 社 は 社 内 の イン タ ー フェ イ ス を 介 し て

ChatGPTを使っています。まだ明文化されたルールはないのですが、ChatGPTを使うためのインターフェイスの冒頭に、「質問する際に内部情報などは入力しないように」とか、「出てきた回答を鵜呑みにせず、検証したうえで活用する」といった注意事項が明示されているレベルですね。

図1）
生成 AI を活用するうえで知っておくべきメリット／デメリット

1 作業効率化・コスト削減

1 アウトプットの誤りと偏り

・高速でのコンテンツ生成
・指示を変えての再出力も可能

・学習データに誤りや偏りがあるとメリット 注意点

松本 これまで触れた内容も含めて、生成AIのメリットとデメリットを整理しておくと、右図のようになります（図1参照）。ルールづくりで意識すべきは、やはりデメリットで、まずは先述したハルシネーションを含めたアウトプットの誤りや偏り。2つ目が、社内情報の流出リスク。3つ目は、しないよう、利用条件や利用規約を定める必要があります。

・入力情報が AI の学習に利用され・豊富な学習データにより、たり、出力に流用される恐れ

個人の知識や経験に依存しない

3 著作権侵害

斬新なアイデアの創出が可能に

五十嵐 システム開発の現場で生成AIを活用すると、どこかで見たようなコーディングが出てきて、著作権が気に
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Family VOL.411

3 コンテンツ制作の民主化

・簡単な指示だけで生成可能
・専門外の人でもコンテンツを提供可能

・引用元に誤りがある恐れ
2 秘密情報の流出

2 優れたコンテンツの創出

・出力が第三者の著作物に類似

これとは逆に、他社の情報を知らぬ間に取り込んでしまい、
結果として著作権を侵害してしまうリスク。これらに抵触

出力に反映される恐れ

生成 AI 活用する可能性
4 利用条件・利用規約の順守

・出力の利用可否・方法、権利関係の確認・順守が必要

生成 AIとどう付き合うか －業務の効率化から新たな価値創造へ

生成 AI によって社会はどう変わるのか
山崎 現状だと、生成AIを使って新しい商品・サービスを生み出すことと、社内の無駄を省いていくこと、この両方のアプローチがあると思っています。後者でいうと、会議の議事録作成や、先端情報のレポートや論文の要約などを生成AIに任せるだけで、ものすごい効率化になります。
特に労働人口が減少していく日本では、同じ業務をより少ないマンパワーでできるようにしていけると、短期的な効果は得られやすいかもしれませんね。
松本 今まで1時間悩んで作った文章が、生成AIを活用

図2）
AI 時代に求められる人の役割

1

2

戦略的意思決定
データ分析や予測を AI に任せて、人間はより大局的な視点での意思決定や戦略立案に集中

未来の不確実性に対して、

3

創造性
既存の枠組みやパターンにとらわれず、新たなビジネスモデル・サービスや解決策を創出

人間の持つ経験やインスピレー

AI は既存のデータとルールに対応する予測を行う。アウトプットがション、柔軟性ですれば5分でできるような事例が随所にあるので、1人あ基づいて自己学習し、予想・アイデアの素になることも人間関係管理人間の感情に配慮しながら、目的達成に向けて人を動かす

リーダーシップ／マネジメント
AI は人間の意識や感情のような
抽象的・主観的な要素を理解するのは難しい

たりの業務キャパシティが飛躍的に拡大します。同時に、生成AIを使いこなせる人と無関心な人とで、生産性に圧倒的な差が出てくると思います。そうした格差を生まない
少しありますね。人がやることと、AIがやることのすみわ

我々の考え方ですね。

るでしょう。

けは今後どうなっていくのでしょうか？

山崎 とはいえ、AIがすべてを代替できるわけではないと

伊藤 例えば当社では、社員の隣にAIがあるのが当たり

伊藤 生成AIを使いこなすためのプロンプトエンジニア

思いますので、AIにできることはAIに任せて、私たちは前になるカルチャーを築こうと、チャットツールSlackになど、人が担う新しい役割が出てくるとの話もありますが、人間にしかできない、より付加価値の高い仕事に専念すべ

AIチャットボットを組み込むとともに、AIコーチが毎日キャ

本当にAIが賢くなったら、自力でプロンプトを作れるようきではないでしょうか。

リア支援などのコミュニケーションを取る仕組みを作ってになり、いくらでも自分を賢くできる。そうなってくると、

伊藤 まさにその通りで、生成AIに代替可能な業務はどいます。まだトライアルなので、社員の個人情報などは反極端に言えば、AIを使う人と、AIに使われる人に分かれんどん代替させて、人間は戦略意思決定や、新たな価値創

映していませんが、将来的にはセキュリティにも配慮しなるのではないかと思います。プロジェクトのスケジューリ

造、あるいは人間関係管理など、より高次元の役割に集中

がら個人情報もインプットすれば、より有益なアドバイス

ングやタスクの割り振りなどを、プロジェクトマネージャー

していくことが理想的なAI社会のあり方だと思います（図も可能になると期待しています。

ではなく生成AIが行い、その指示に従って働くようになる

2参照）。生成AIの活用スキルとともに、そうした高次元

五十嵐 一方で、生成AIの活用が進めば、ホワイトカラー

可能性もあると思いますので、そうした未来を想定しながの役割を担えるようなスキルアップも求められるでしょう。

の仕事もどんどん置き換わっていくのでは、という不安もら、なるべく早くからトライアルすべきでは、というのがFamily VOL.411

生成 AIと生きる。Generative AI Playbook

ために、社員一人ひとりのAIリテラシーの向上が求められ

11Section 3

生成 AIとどう付き合うか －業務の効率化から新たな価値創造へ
座談会を終えて～読者へのメッセージ

五十嵐I G A R A S H I

山崎

Y A M A Z A K I

伊藤

I T O

現状は、生成 AIを便利で効率的なツールとして活用しよう

最近では生成AIに関する情報量が多すぎるので、「DX 創出企業」である当社としては、生成 AI は、と模索している段階ですが、発展のスピードが想像以上にすべて追うのはやめ、興味のある記事だけチェッ

社員個々の生産性を向上させるだけでなく、組速いので、将来的な動きも見据えながら取り組みを進める

クして、大きなトレンドや、自分で活用できそう

織がトランスフォーメーションを起こしていく起爆必要があると感じています。今日は先端知識を得る貴重ななものだけは把握しておくくらいが、ちょうど良剤になるソリューションだと捉えています。これ機会になりましたので、社内に持ち帰って今後に役立てたい付き合い方ではないでしょうか。 現状は、ままで人間が担ってきた業務が、生成 AIによっていと思います。会員企業の皆様にとっても、興味や関心をだアーリーアダプターがトライアルを重ねている

どんどん自動化され、そのレベルも上がってい持っていただくきっかけになればうれしいですね。

状況ですが、近い将来、生成 AIを活用した画期

きます。その時には、当然ながら組織のあり方

的なサービスや商品が出てくるはずなので、そも変わってきますので、経営者の方には、常にの波に乗り遅れなければいいのかな、と思ってい目を光らせておいていただきたいなと思います。

松本

M A T S U M O T O

ます。

最近では、AIと生成 AI の区別がなくなってきて、もはやAIと言えば生成 AIという時代を迎えています。今後はさらに社会への普及が進んでいくと思いますので、自社でどういうふうに使えるか、いろいろな機能を「つまみ食い」していくことをお勧めします。富士通では、そのためのトラ
イアル環境を提供していますので、興味があればぜひ、お問い合わせください。
Fujitsu Kozuchi（code name）Fujitsu AI Platform
https://www.fujitsu.com/jp/about/research/technology/ai/fujitsu-ai-platform/

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Family VOL.411

左から：
松本
五十嵐氏
山崎氏
伊藤