ICTソリューション紹介

-NTTコミュニケーションズ株式会社-
人手不足解消にも活用が進むAIの活用トレンドと知っておきたいリスク

業種や規模を問わず、人手不足の解消や働き方改革が課題となった2024年。この課題の解決に、AIの活用を模索した中小企業も多いと思います。そこで今回は、NTTコミュニケーションズでAI技術を活用したサポートを行っている荒川 大輝氏と柿元 宏晃氏に、AI活用のトレンドや注意点、活用ポイントについてうかがいました。

　生成AIはテキストや画像、音声などのデータを自律的に生成できるAI技術の総称ですが、LLMは自然言語処理に特化したもので、言語のより高度な理解ができる生成AIと言えます。その代表的な例としてよく知られているのがアメリカで開発された「ChatGPT」です。そして近年は、LLMの国産版が次々と開発されており、荒川氏は特徴を次のように説明します。

　「海外のLLMは日本人が違和感を覚える表現や回答になることがあります、ですが、国産LLMは日本の言語や文化、情報をきちんと学習させており、自然な日本語の会話を生成できます」（荒川氏）

　LLMは膨大な「計算量」、「データ量」、「パラメータ数※1」の三つの要素で構築されており、これらの量が多いほど、能力が高くなります。しかし、多ければ多いほど消費電力や運用コストも増えていくため、最近は３要素の量が少なく、日本語で学習した国産の軽量または超軽量の小型LLMの開発が進み、例えばNTTの「tsuzumi（ツヅミ）」、NEC の「cotomi（コトミ）」といったモデルの実用化が始まっています。その小型LLMのメリットについて、柿元氏は次のように説明します。

　「企業が生成AIを活用する場合、より適切なテキストを生成させるため、自社ならではの専門用語や業界独自の専門用語、独自のルールや風習を理解した生成AIを活用したいと思うでしょう。その場合、LLMに理解させたい情報を学習させるチューニングが必要です。LLMは『言葉の並びを考える』『次に来る言葉を予測する』ことを繰り返すAIです。チューニングでは、LLMがその繰り返しでより正しい回答を導き出せるよう専門用語や独自のルールをきちんと学習させる必要があります。その際、データ量が膨大な大型LLMの場合はチューニングを行うにも規模が大きすぎて難しく、データ量の少ない小型LLMのほうがしやすいというメリットがあります」（柿元氏）

　また、「小型LLMにはセキュリティ面でもメリットがある」と話します。

　「例えば、機密性の高い社外秘のデータを自社のネットワーク内のみで保管するオンプレミス※2の環境でLLMを運用したい場合、大型LLMは規模が大きすぎて自社サーバーでの運用が難しく、かなりのコストと技術力が必要になります。しかし、小型LLMの場合はそれほど高性能なサーバーでなくとも運用できるため、セキュリティ面で安心感のあるオンプレミス環境でも動作可能です」（柿元氏）

　国産の小型LLMの開発などが進み、低コストで自社に合った生成AIの活用が容易になりつつありますが、柿元氏は生成AIを導入する上での注意点を次のように指摘します。

　「生成AIを活用する際は、回答の真偽を確認できる仕組みを整えることが重要です。また生成AIは、性能が上がっても誤った回答をする場合があることを認識した上で、利用シーンをしっかり吟味することも重要です。例えば、人手不足を解消するために、最初から顧客との接点を、AIに100％任せたいと考えてしまいがちですが、質問に対して100％間違いのない回答が求められる顧客対応を、間違える可能性をもつAIに任せるというのは、非常に危険です」（柿元氏）

　さらに、荒川氏はデータの保存場所や取り扱いルールの設定について、注意点を補足します。

　「例えば社内の情報には、社外秘のものや閲覧可能な人が限定されるものなど、ルールがあると思います。そういった情報の所在や取り扱いルールを、システム内でしっかり整理することが重要です。生成AIは与えられたドキュメントをそのまま使用しますので、その整理を怠ると、見せてはいけない人に情報を見せてしまうなど、情報漏えいのリスクがあります」（荒川氏）

　生成AIは業務効率化などさまざまな場面で役立ちますが、誤った回答をする可能性や情報漏えいの可能性などのリスクを認識することが重要です。その上で、まずは身近にある生成AIツールに積極的に触れ、使いながら特性を理解していくと良いでしょう。