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

生成AIが乱立する状況下でこそ、意義のある使い方を

──生成AIやLLMなどの研究はたゆまず長きにわたって行われてきましたが、「ChatGPT」の衝撃もあり、一種のブームとして注目を集めているようにも思われます。この状況をどのように感じていらっしゃいますか。

　一言でいえば難しい状況にあると感じています。「乱立しているな」というのが第一印象で、それもプロンプトの入力方法などの活用方法ばかりが乱立している状況で、肝心のAIモデルに関する議論が見当たりません。しかも、誤った情報がSNSなどで流されおり、訂正されることもない。多くの方がChatGPTを触ったことがあるくらいで、正しい情報を見つけだせない状況にあると思います。

　たとえば、「企業で活用できそうなLLMを思い浮かべることができますか」と聞いても、多くのユーザー企業の担当者はスグに判断できないと思います。「バズワード的に流行っているから、うちも導入しなければ」と、SIerやベンダーから「AIを活用したソリューション」と説明を受けて導入する。そういう状況にあるのかもしれません。

　もちろん、SIerは重要です。当社ではAIモデルやそれを動かすインフラに注力しており、SIerとはパートナーシップを組んで提案しています。大切なことは、ユーザー側がこうしたいという「ユーザーシナリオ」を考えた上で提供することです。特にBtoBの市場においては「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」をしっかりと模索し、提示していく必要があるでしょう。

──コンシューマー向けの製品が先行したこともあり、企業導入においては意欲だけが先走っている状態なのでしょうね。生成AIに関するBtoB市場が形成されていない状態ではありますが、その市場規模をどのように見積もられていますか。

　何百億円とも何兆円とも、いろいろな試算が出ていますが「まだわからない」というのが正直なところです。とはいえ、生成AIを包含した「AI」が既存のビジネスに入り込んでいくため、どこまでをAI市場として捉えるべきか、実は明確に切り分けられません。今後、ありとあらゆる産業、業務・サービスにAIが組み込まれていくことは間違いないでしょう。

　もちろん、AIを取り巻く市場の成長という観点では、ChatGPTの存在が一般的に知られるようになった頃から、急激に一回りほど市場規模が大きくなったように感じています。当社でも、自然言語の処理モデルであるTransformer系の技術については、2022年3月にaiforce solutions社を買収^[1]した際に取得しており、一気にAIプラットフォームの拡張を図っています。この当時、aiforce solutions社では数値データをもとにした予測AIを開発・提供しており、フォーキャスト（予測）のAIに注力していました。生成AIについても社内実験を進めていましたがビジネスとしての優先度は低く、まさにOpen AI社に動きがみられた頃からビジネスとしてのポテンシャルを感じるようになり、しっかりと事業化しなければと思いましたね。

　というのも、どんなにAIが進化しても、プロダクトに埋め込まれて初めて活用されます。つまり、プロダクトやサービスがユーザーに受け入れられることが重要で、ChatGPTが登場した頃から土壌が醸成されていき、そこからユーザーに浸透してきた段階で当社でもLLMに関するリリースを発表しました。

本来の「AI」は量子コンピューティングなどと並ぶ技術革新

──AI insideでは、生成AIをどのように事業展開していくのでしょうか。

　現在は、生成AIとLLMの研究開発と社会実装を行う研究チームとして「XResearch（エックスリサーチ）」を立ち上げ、「PolySphere-1（ポリスフィア-ワン）」という独自LLMを発表しています^[2]。また、企業ごとにPolySphere-1をファインチューニングするサービスも進めています。既にコールセンターでの使用など、具体的な用途や可能性をディスカッションしており、「実際にやってみよう」という機運が高まっている最中です。

　実は「ChatGPTをベースにやってみよう」と考える企業は多いのですが、早い段階で「やりたいことがChatGPTではできない」と気づかれ、ご相談いただくケースが増えています。たとえば、OpenAI社に自社のデータが学習されてしまう可能性を懸念する方などがいて、リバースプロンプトエンジニアリングが実証されたわけではありませんが、心配ではありますよね。だからこそ、当社が国内サーバーのプライベート環境上にファインチューニングできるようなサービスを提供するのです。

──国産LLMが注目を集める一方で、国の支援などが不十分という声も耳にします。

　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と意気込んでいます。国としても既に支援を検討・実施していると思いますが、それがなくとも事業者が自分たちの力で、責任をもってやっていくしかないと思っています。

　これから数十年の間に、革新的な技術変革が起きる領域を考えてみたとき、AIと肩を並べられるのは量子コンピューティングや核融合など限られた分野です。今、私たちが注力すべき領域の一つがAIであり、国と事業者がそれぞれのやり方で投資していくべきでしょう。

──国の支援という観点では、法制度など環境面での整備も挙げられますね。

　この観点でも、やはり事業者が連携した上で国が支援していく図式になるのだと思います。米国ではGAFAが先行して取り組んでいますが、その方向性が世界中の国や業界にとって良いのかどうかわかりません。

　たとえば、規制を強めすぎるとイノベーションや新しい発想は起きにくいですよね。極端な話、AIにデータを学習させないとした瞬間にAIの進化は止まります。日本は未整備故に「AIの学習大国」などとも言われ、広範囲にわたりデータが活用されています。そうした状況下では、拡散モデル（Diffusion Model）に対する著作権保護を考える必要があるでしょう。一方、LLMは容易にそのまま複製できるものではないため、深く理解して法整備することはかなり難しいはずです。だからこそ、国主導の法整備については「かなり難しいだろう」と考えるわけです。そうなると、やはり事業者が連携していくしかないでしょう。

──AI insideが牽引していこうという意思を感じますが、連携していくような国内における競合他社の存在はいかがでしょうか。

　まだ明確な動きを捉えられておらず、ニュースなどで流れてくる情報を見ても、実際に現場でしっかりと成果を上げている事例が見当たりません。国内のLLMサービスの中には、広告やライティング（執筆）など限定条件下で活用できるサービスはあるようですが、生成AIがもたらす“本来のインパクト”を与えられるまでには至っていないと思います。どうしてもChatGPTが先行したためか、そこから発想や活用の範囲を超えられていない印象がありますね。