Gen-AXは、AIファーストな業務変革を進めていく
現状、日常業務は人手によるオペレーションが前提だ。デジタル化されておらず、紙文書のOCRスキャンから始めるとなると、AIを活用した業務変革とは大きな隔たりがある。こうした現状を抱える企業は少なくはない。では、どのようにしてAI活用による業務変革までつなげるべきか。
まずは、LLMを賢くできそうなデータセットを見つけることが大切だと砂金氏。その領域からAIを適用して成果を上げてみることが肝要だという。そこから徐々に適用範囲を広げていくと、先述したようなRAGをどう実現するかの話に至ることができる。生成AIを実装した、新たな業務アプリケーションを構築するフェーズだ。
このとき、RAGで扱いやすいのはマークダウンのような記法だが、「HTMLはCSSを別途用意すれば、Webデザイナーであれば読めるかもしれませんが、一般の人がソースを直接読むことは難しいでしょう」と砂金氏。AIが理解しやすい情報は、必ずしも人にとって見やすいものではない。AIが読みやすい文書を作ると同時に、人も理解しやすいようにする。今後はそのように情報を扱うべく、業務のあり方を変える必要があるという。
たとえば、生成AIを活用したコールセンター対応の自動化がわかりやすい。携帯電話の新しい契約プランを提案する際、オペレーターのマニュアルは人が理解しやすいように図表などを取り入れ、誤解が生じない書式で用意するだろう。しかし、このPDFデータをベクトル化してRAGで読み込もうとすると、生成AIの回答精度は落ちてしまう。「図表からは簡単にキャプション情報を読み取れません。そもそも、一度ベクトル検索を介して回答するため、精度はなかなか上がらないでしょう」と砂金氏。そこで、AIが理解しやすく、同時に人も理解しやすいようにすることが重要だ。たとえば、プロンプトベースの生成AIが主流である現時点では、FAQの形が最も適しているだろう。こういう場合にはこれというように、わかりやすく指針を文章として記せる。
まさに企業でのAI活用は、自動運転のクルマと人が運転するクルマが走行している状況だ。今後はどちらを優先すべきかを決める必要がある。自動運転のクルマしか走らない街ならば、信号機などはいらず、自動運転のクルマだけに最適化された環境で問題ない。
業務のような閉じた世界では、極端にAIに最適化した環境とはならないだろう。とはいえ、どちらに寄せるかは決めの問題だ。「ソフトバンクのように、『AIをどの会社よりも活用する』とトップダウンで決め最優先事項とするならば、業務をAIで自動化できるように最適化することが前提となるでしょう」と砂金氏。AIが先で、それを人が支援するような主従逆転のタイミングが、ソフトバンクのような企業では早く訪れる。その過程でいち早く経験して得た知見やノウハウを世の中に役立てる。その役割もGen-AXは担うこととなりそうだ。
現状の仕組みが、2年、3年後には違う技術形態になるかもしれない。だからこそ、AIをより活用するようになる2年、3年後でも通用する環境を作り出す。「AIファーストで業務設計を変えていく。それが実現できるよう、Gen-AXとして世の中に貢献していきます」と砂金氏は言うのだった。
