AI が加速させるインダストリートランスフォーメーションセミナー〜Microsoft AI Co-Innovation Lab @ Kobe～第二回開催レポート

By マイクロソフトエンタープライズチーム

2024年6月6日

2024 年 3 月 15 日、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe において、「第二回インダストリートランスフォーメーションセミナー」が開催されました。（第一回のレポートはこちら）このセミナーは、主に AI の利活用を視野に入れている製造事業者向けの内容となっており、最新の AI 事情やユースケースがリアルに体感できる Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe で開催することにより、より自分ごととして AI の利活用を捉えていただくことをひとつのテーマとしています。

今回は、第一回目のセミナーを受けて参加者から寄せられた「Microsoft のリーダー層から話を聞きたい」「ユースケースを知りたい」といった声に応える形でアジェンダを構成。日本マイクロソフト株式会社執行役員常務クラウド＆ AI ソリューション事業本部長岡嵜のセッションや、積極的に AI 利活用を推進し、Microsoft AI Co-Innovation Lab ともコラボレーションしている先進企業を招いての分科会が盛り込まれました。本稿では、熱気に溢れた各セッションの様子をレポートします。

「Microsoft が推進する Microsoft Cloud と AI トランスフォーメーション」

日本マイクロソフト株式会社
執行役員常務クラウド & AI ソリューション事業本部長
岡嵜禎

本セッションにおいて岡嵜は、Microsoft がどのような形で生成 AI を活用したサポートを提供できるかについて解説しました。まず岡崎は、生成 AI の登場による我が国における経済効果は、2025 年までに 34 兆円、中小企業だけでも 11 兆円に上るという経済産業省の予測を示し、「自分の IT 業界における経験のなかでも、これほど経営層の関心が高いテクノロジーはかつてなかった」と述べ、これからは AI トランスフォーメーションこそが変革の軸であり、そのためにはクラウド化やデータトランスフォーメーションへの取り組みも大切になってくる、と語ります。
また岡嵜は、我が国は諸外国に比べて DX で出遅れてしまった一方で、生成 AI への取り組みスピードは早いと語り、「ここが変化のポイントであり、我が国で一気に変革が進むはず」と、その波に乗り遅れないように生成 AI の利活用において重視すべきポイントを挙げていきます。

生成 AI 時代の成功要素「Copilot で生産性を向上」「独自の AI を構築」「ビジネスとデータの保護」

そのポイントとは、大きく分けて三点。一点目は、Microsoft Copilot による生産性の向上。二点目は自社のシステムとビジネスプロセスへの生成 AI の組み込み。そして三点目はビジネスとデータの保護です。岡嵜は、前の二点についてより詳細に解説を加えていきます。
まず Microsoft Copilot について。岡嵜によると、Copilot はこの先、あらゆる業務をサポートし、業務の特性に合わせて機能を高めていくはず、とのこと。そして Copilot for Microsoft 365 に対するユーザーからのフィードバックを示しながら、「要約機能や高い検索性による時間の効率化、文章を書き出す最初のアイデアの獲得、時間を節約して仕事に集中できたりする点などは大きなポイント」であり、生成 AI の活用を推進するためには、社員が日常業務のなかで生成 AI の機能を確認できる状態をつくれる Copilot for Microsoft 365 の導入が有用であることを示唆します。

生成 AI の活用が進みつつあるなかで、ユースケースはより複雑化している、と現場を分析する岡嵜。生成 AI 活用の初期フェーズでは社内向けチャットボットをつくるケースが多かったものの、現在ではより複雑なデータとの組み合わせや完全オートメーションのような仕組みをつくりたいというニーズが高まっているとのこと。「よりアプリケーションにネイティブに組み込んだ実装や、複数のデータや API と組み合わせる強調動作が必要になってくる」とし、Azure OpenAI Service を紹介していきます。

Azure OpenAI Service では OpenAI が提供するさまざまな LLM を API ベースで提供しています。今後はマルチモーダル化が進み、動画を認識・生成できる LLM もラインナップに含まれるはず、と岡嵜は語ります。そしてそのユースケースとして、SOMPO ケア株式会社の介護アドバイスシステム、株式会社パソナの履歴書作成支援システム、Preferred Robotics 社のロボット制御高度化システム、Sony Honda Mobility 株式会社の車載 AI アシスタントを紹介しました。

ここで岡嵜は「アプリケーション開発が大きく変わる」と、システム論へと話を展開。岡嵜によると、今後のシステム開発は、従来の MVC (Model-View-Controller) アーキテクチャから、AI がコントローラーの役割を担う MVA (Model-View-AI) アーキテクチャへと移行していくと予想される、とのこと。すなわち、「これまでは人間がどのアプリケーションを使うかを判断していたものが、AI に聞くことで解決できる。つまりシステムを動かすのではなく、要望に対して反応を返してくる新しいシステムの形ができるはず」と強調します。

そして Microsoft はこれからも、言語モデルの選択肢を提供する Model Catalog やプロ開発者向けの Azure AI Studio などを通じて、企業の AI トランスフォーメーションを全面的にサポートしていく方針であることを示し、「AI トランスフォーメーションは、待ったなしです。Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe で皆さまと一緒に AI トランスフォーメーションを実現していければ」と呼びかけてセッションを終了しました。

「製造業での事例とデモ」

日本マイクロソフト
クラウド & AI ソリューション事業本部アプリケーション開発統括本部業務執行役員統括本部長
榎並利晃

このセッションでは、生成 AI が製造業の現場でどのように活用されているのかを伝えるべく、日本マイクロソフト榎並によるユースケースとデモンストレーションを交えた紹介が行われました。
冒頭、「私はもう Copilot から離れられないくらい使いこなしています」と語る榎並。製造業においても、製品開発／企画から製造、営業／マーケティング、システム開発／運用に至るまで、あらゆるシーンで生成 AI が活用できるとし、それぞれのユースケースを例示。その一例として生成 AI によるヒヤリハット検出システムを紹介します。
このシステムでは、製造現場を移した動画のストリームから危険状態を検知して、アラートを提示するだけでなく、マニュアルのデータと照らし合わせて危険度を判断することも可能です。

続いて榎並は、従来の MVC (Model-View-Controller) アーキテクチャを進化させた MVA (Model-View-AI) のユースケースとして、デンソーが開発した自然言語による指示に柔軟に対応するアーム型ロボットを紹介。このロボットは、「さっぱりした飲み物」という自然言語のリクエストに対して水を提案したり、「アメリカンコーヒー」のオーダーに対して薄めのコーヒーを提供したりすることができます。
さらに現場よりのユースケースとして榎並が紹介したのは、IPG が開発した、自然言語で生成 AI に尋ねながら工場の製品ロスの原因を突き止めていくシステム。「人間がグラフから原因を読み取るのではなく、生成 AI に尋ねながら原因を突き止めていく。より現場で活用できるユースケースだと思います」（榎並）。

そして榎並はこれからの新しい流れとして、機械学習に代表されるような従来型の AI と生成 AI の結合があるのではないか、と予想。すでに IoT は工場、オフィスにかかわらず定着していますが、問題なのは、これまでは IoT から得られたデータで異常を検知した際に、対処を判断するのは人間だったという点。その判断には知識や経験が必要とされるため、再現性がありません。生成 AI が非構造データから対処方法を探し出して提案してくれることで、属人化しない生産現場運営を実現できると、榎並は語ります。

続いて榎並は、GitHub Copilot によるプログラミング予測機能を紹介。これは、GitHub Copilot がプロジェクト文脈に沿ったコードを自動生成してくれる機能で、開発エンジニアの生産性を圧倒的に上げることができます。榎並は、すでにプログラミングの現場では GitHub Copilot が書いたコードでプログラムを動かすユースケースが増えており、多くのエンジニアがその効果を実感しているといいます。

さらに生成 AI は、開発プロセス全体でも活用できると榎並。設計、開発、テスト、運用のさまざまな局面での適用が期待さており、「Design2Code」を活用すれば、手書きなどのラフな HP デザインの画像から生成 AI がコードを書き出し、Web 上で動かすことができるといいます。

ここで榎並は実際に Design2Code を操作して、ホワイトボードに手書きされたデザイン画像から HTML を生成。Web 上で動かすデモンストレーションを実施しました。業務用チェックシートのモックをあっというまにつくり出してみせた榎並はセッションを総括して「ここまで見てきたとおり、製造業のお客さまの業務のいろいろなところで使えるイメージができたのではないでしょうか」と語り、セッションを終了しました。

「ユーザー様による分科会～AI 活用開発事例、AI Lab 活用体験談」

このセッションでは、Microsoft AI Co-Innovation Lab のユーザー企業であり、業界に先駆けて AI 活用を進めている川崎重工株式会社とソニーセミコンダクターソリューションズ株式会社にご協力いただき、分科会を開催。参加者はふた部屋に分かれて、両社のプレゼンに紐づいたディスカッションが行われました。

テーマ ① 生成 AI について
テーマ ① の分科会では、川崎重工株式会社に登壇いただき、同社の AI 活用の取り組みと、生成 AI を活用した自社ナレッジ活用システムの開発に至った経緯や、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe を活用した体験談などをお話しいただきました。
同社は 2022 年に日本マイクロソフトとコラボレーションしてインダストリアルメタバースを実現しており、神戸への Microsoft AI Co-Innovation Lab 誘致にも協力するなど、自社のみならず業界全体の AI 活用をリードしてきた存在です。
今回のプレゼンでは、属人化していたナレッジや未整理の資料から必要な情報を引き出せる「生き字引 AI」の開発ストーリーを発表。Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe とのコラボレーションをイメージしやすい内容だったこともあり、参加者からは開発に伴う障害や課題解決方法についての具体的な質問が寄せられていました。

テーマ ② 画像 AI
テーマ ② では、ソニーセミコンダクターソリューションズ株式会社の Edge AI Sensing platform 「AITRIOS（アイトリオス）」開発の背景と、画像 AI のファクトリー DX への適用について、自社工場での事例を、動画などを交えてお話しいただきました。
同社では、「Imaging から Sensing へ」という合言葉のもと、見た目が美しい撮影技術の追求から、コンピュータで活用しやすい撮影技術の追求へと開発方針を転換。Microsoft は同社にクラウドや AI の分野でサポートを提供しており、神戸以外にもミュンヘンやレドモンドの Microsoft AI Co-Innovation Lab で共同開発を行っています。
プレゼンで示されたのは、工場ラインを止めずに障害に対応するためのシステムや服装規定の監視ツール、作業の正誤を判定するツールなど、同社のセンシング技術と AI 技術が融合したソリューションの数々。製造業の事業者であればすぐに応用できそうなソリューションばかりであり、参加者も大いに興味を示している様子でした。

セッション「ユーザー様による分科会～AI 活用開発事例、AI Lab 活用体験談」の会場

「生成 AI アプリケーションのセキュリティ保護」

Microsoft Corporation
チーフセキュリティアドバイザー
花村実

「ここまでは “AI をどう活用すればよいか”という楽しい話が主でしたが、プライバシーを含むセキュリティの担保という重要な問題についても考えなければいけません」と花村。本セッションでは、生成 AI 導入におけるセキュリティ対策の捉え方と Microsoft のガバナンスについて解説が行われました。

花村は「生成 AI は我が国が飛躍する大きなチャンスであり、安全な部分を踏みしめながら、適応な範囲でリスクをとる考え方ができるといい」と、自縄自縛になることなく冷静に判断することの大切さを訴えかけます。

ここから花村は、AI プラットフォーム、AI アプリケーション、AI の利用という三層のレイヤーを示し、それぞれのレイヤーにおける生成 AI の脅威について話を進めます。

プラットフォームレイヤーにおいては Microsoft をはじめとするプラットフォームベンダーが脅威に対応するため、ユーザー企業が対策することは少ないものの、アプリケーションレイヤーではプロンプトへの侵入やデータ漏えい、ハルシネーションの予防などが必要です。また利用レイヤーでは機密情報の開示やプラグインの汚染などに気をつけなければなりません。さらに、アプリケーションと利用レイヤーに共通して、インサイダーリスクへの対策が必要となります。

ただし、「これらの脅威の 98 % は、昔ながらのセキュリティ対策でリスクを軽減できます」と花村。多くの脅威は多要素認証、マルウェア対策、データ保護などによって防げることを示します。また花村によると Microsoft では、AI プラットフォームを保護するために、顧客データの非使用、計画的なセキュリティ設計、責任ある AI の推進に取り組んでおり、攻撃者によるリスクには、脅威モデリング、レッドチーム演習などの方法で対処しています。レッドチーム演習においては、進化中の技術である AI であるがゆえに、犯罪者目線だけでなく、予期せぬ攻撃への対処やモデルの改変やプロンプトによる攻撃への対応も行っているそうです。

花村は、AI プラットフォーム、AI アプリケーション、AI の利用というレイヤーそれぞれでセキュリティ対策を施し、End to End で脅威から守ることが大切であり、特にアプリケーションと実際の使用時に特に注意を払ってほしい旨を訴え、AI のセキュリティは、「開発〜テスト〜監視／対応〜進化」のサイクルを絶えず回し続けることが肝要と語って、セッションを終了しました。

「AI 活用に向けた土台づくり～インフラとカルチャーを踏まえたステップと、Lab の活かしどころ～」

日本マイクロソフト株式会社
インダストリアル＆製造事業本部製造ソリューション担当部長
鈴木靖隆

鈴木は冒頭で「現在私たちは、インターネット以来の唯一無二の瞬間を迎えています」と述べ、人と AI とデータが融合しようとしているいま、AI の導入においては組織体制、スキル、人のモチベーション、データ環境の整備が必要であることを強調。「Microsoft としても、ツールやサービスの提供だけでなく、人とデータの構築についてもサポートさせていただきたい」と語りかけます。

AI 活用の課題として、必要なスキルを持った人材の不足やノウハウの欠如、活用アイデアの不足などが挙げられます。「生成 AI の活用には、ビジネスへの言語化能力、他社事例を参考にした企画力、ステークホルダーへの説得力などのスキルが必要とされる」と鈴木。
また、AI 活用に積極的な人材を観測するとほとんどの場合社内の 30 % ほどの割合であり、鈴木は「まずはその 30 % の人材に、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe を使ってアイデアを具現化してほしい」とアーリーアダプターへの期待を示しました。

さらに鈴木は、生成 AI は年齢に関係なく誰もが初めて体験するものであり、ジェネレーションギャップを超えたチームづくりにも活用できるはず、と提案。最後に、Microsoft は、自社のサービス群を活用しながら、Copilot の導入トライアルからアプリケーション開発へと向かう段階的な高度化に照応する支援が可能だと述べます。そして最後に「若手からベテランまでが参加し、ラボを活用して具現化やディスカッションを進めることで、企業文化の醸成にもつながる」という視点を示して、セッションを終了しました。

日本マイクロソフト株式会社
Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe 所長
平井健裕

一般社団法人 AI Co-Innovation Labs KOBE 活用推進協議会会長
青木氏

セミナー最後のセッションとして、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe の責任者である平井が登壇。ラボに関する情報のアップデートと、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe 協議会の青木氏から、協議会のあらましについて説明が行われました。

平井によると、2023 年 10 月の開設以来、Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe にはラボツアーなどを通じて 90 社 400 名以上の来訪を得ており、2 ヶ月先まで入っている予約を含めるとすでに 100 社を超えているとのこと。またラボツアーのあとには必ずディスカッションが設定されており、このディスカッションで多くのアイデアが生み出されている、と平井。ラボツアーの有用性をアピールします。

さらに、ラボ利用の申し込みは 2023 年末時点から倍増しており、現在もラボ内では常にどこかの部屋でディスカッションが行われているとのこと。問い合わせの内容も多岐に渡っており、すでにユースケースはできあがっているものの、実用にはあとひと押しが足りないといった事例や、明確な課題を持ってユースケースを持ち込む事例も増えているといいます。

平井は、現在は待たせてしまう状況ではあるものの、スタッフを増員してまずはヒアリング体制を強化していくことを表明。「アイデアをお持ちの方がいらっしゃれば、せひディスカッションさせてください」と会場に呼びかけました。

最後に登壇した青木氏からは、一般社団法人 AI Co-Innovation Labs KOBE 活用推進協議会の HP のご紹介もございました。また、ラボを利用したいけれど、どうすればいいのかわからない場合に相談できる相談窓口を協議会内に設けていることを告知。協議会の賛助会員を募集していることも付け加えて、「まずは一度連絡してください」と呼びかけて協議会の説明を終えました。

一般社団法人 AI Co-Innovation Labs KOBE 活用推進協議会

こうして、「AI が加速させるインダストリートランスフォーメーションセミナー〜Microsoft AI Co-Innovation Lab @ Kobe」第二回セミナーは大盛況のうちに終幕しました。今後の開催も検討しておりますので、興味をお持ちの企業さまは、ぜひ気軽にお問い合わせください。

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