生成AI活用で『企業が「自分たちしか持っていないデータ」を駆使したマネタイズ戦略』

生成AIの普及が進むなか、生成AIをまだまだ活用しきれていない企業が多いが今後の競争力強化には、事業成長を支える「攻めの活用」が必要だ。そこで菱洋エレクトロがNVIDIAやレトリバとともにスタートしたのが、生成AIの導入をサポートする「RYOYO AI Techmate Program」（リョーヨーAIテックメイトプログラム）である。

本プログラムは、検証・開発用のインフラを提供するとともに、生成AI人材育成にも力を入れ、企業の持続的な成長を後押しするものだ。菱洋エレクトロソリューション事業本部副事業本部長青木良行氏と、レトリバのCEO 田口琢也氏による対談を通じて、プログラムの意図と効果をお伝えする。

（左）菱洋エレクトロ株式会社営業統括本部ソリューション事業本部副事業本部長　青木良行氏
（右）株式会社レトリバ代表取締役 CEO　田口琢也氏

企業における生成AI活用の理想形とは

──まずは日本の生成AI活用について、現状を教えてください。

田口氏：生成AIはChatGPTの登場以来、大きなムーブメントとなりました。初期的には「メールの文面を考えさせる」「社内向けのヘルプデスク対応をさせる」といった、ライトな目的から試された企業が多かったかと感じています。

青木氏：たしかに、お客様に聞いていると、まずは社内向けの業務効率化に取り組まれている企業が多いですね。DX推進プロジェクトなどを発足して生成AI活用を盛り上げているものの、実は社内の業務効率化の範疇に留まってしまっている企業が多いのが現状です。なかなか社外へ提供するサービスにまで発展しないのは、社内データを外に出すことが障壁となったり、マーケティング部門やIT部門など部署間の分断が起きたりしているからでしょう。部署ごとの取り組みが分断されているために、結局は生成AI活用を取りまとめる部署が不在となっているなどの課題があり、「自社データを元にした生成AI活用による新たなサービス提供」という価値創造は、これからのようです。

菱洋エレクトロ株式会社営業統括本部ソリューション事業本部副事業本部長
青木良行氏

田口氏：多くの企業が社内業務効率化にとどまっている現状を打破するためには、実際に使い倒してみることが重要です。話題のLLM（Large language Models:大規模言語モデル）も、最初は自然言語の生成に用いられていましたが、コードの生成に非常に役立つことが判明し、プログラミング分野での実用化が急激に進んでいます。ほかには、DNAを言語としてとらえた医療・バイオ分野でも応用が進んでいます。企業で生成AIを活用する際も、実際に使ってみると思わぬ所に適用できることが判ってくると思われます。

──生成AIによる価値創造について、どのようにお考えですか？

青木氏：LLM自体を一から開発して、マネタイズするところまで持っていくのは、ハードルが相当高いと思っています。それよりも、公開されているモデルをいかにカスタマイズして、有用なサービスを提供するかが重要だと考えます。そして、付加価値の高いサービスをつくるには有用なデータが必要です。

お客様から預かったデータや、製造装置が記録したデータ、イベントへの来場データなどといった「自分たちしか持っていないデータ」を元に駆動するAIは、今後、大きなビジネスを生み出すことでしょう。

田口氏：青木さんのおっしゃる通り、技術を階層別に見てみると、ハード面はGPUを提供しているNVIDIAが圧倒的シェアを誇り、膨大な規模のGPUを用いて学習するAIモデルは、OpenAIやGoogleなどのビッグテックがとてつもない投資をしています。

ですが、GPUやLLMモデルを用いて実際に人が使うアプリケーションをつくる領域は、多くの企業にとって非常にポテンシャルがある分野です。クラウドサービスが登場した後に、多くの優れたSaaSが登場したように、様々なAIサービスが登場しつつあり、今後も益々発展するでしょう。この領域で成功するには、企業が持っている独自のデータを活かしつつ、自社のビジネスモデルにどのように適用していくか、AIの理解を進めながら見極めていくことが重要となります。

株式会社レトリバ代表取締役 CEO
田口琢也氏

競争力強化にあたって生成AIを活用するうえでの課題とは

──菱洋エレクトロは、NVIDIAの日本最大級の販売代理店として、多くのサービスや情報を提供されています。なぜGPUの分野では、「NVIDIAが圧倒的」なのでしょうか？

青木氏：正直なところ、私も15年ほど前までは、「グラフィックボード屋さん」という認識でした。しかし、NVIDIAは2006年から、GPUで並列計算をするためのプログラミングモデル「CUDA」を開発してきました。今では、全社員の7割がソフトウェアエンジニアだと聞いています。

つまり、NVIDIAはハードだけでなく「並列計算のプラットフォームも提供する会社」なのです。他社がGPUというハードを出しても、それを利用する環境が浸透していないため、なかなか太刀打ちすることができないということです。

田口氏：最近のNVIDIAはさらにもう一段踏み込んだプラットフォームを展開しています。NVIDIA AI Enterprise（NVAIE）は生成AI・LLMを安全に、そしてスムーズに開発・運用するための基盤となっています。NVAIEの中にはNemoというLLMの構築から公開まで一気通貫で使えるフレームワークがあります。AI活用で競争優位を築き、早期にマネタイズするためにAI開発そのものに集中し、そして低コストでAIサービスを提供できる仕組みになっています。

──NVIDIAがさまざまなインフラ・プラットフォームを提供しているなか、日本企業が生成AIで価値創造をしていくには、どのような課題があるとお考えですか？

青木氏：当社としては3つ考えています。1つ目は「投資のハードル」。高性能なサーバーを調達するには多額の費用がかかります。2つ目は「人的リソース」。生成AIの開発からマネタイズまでを見通せるような人材は不足しています。そして3つ目は「技術スキル」。生成AIはどんどん成長している最新の分野です。一般企業でキャッチアップするのは難しいでしょう。

こうした課題に対し、我々は生成AI活用の総合的な導入サポートを提供する「RYOYO AI Techmate Program」をご用意しました。「検証用のインフラ」「パートナー企業マッチング」「生成AI人材育成/技術支援トレーニング」という3つの柱を提供するプログラムです。

さきほど、NVIDIAがソフトウェアにも注力していると言いましたが、生成AIという分野は、1社だけではとてもカバーできない広さになっています。そこで、テクノロジーの仲間を集め、生成AI産業を日本で盛り上げていこう、という想いが、「Techmate」という名前に込められています。

「RYOYO AI Techmate Program」のプラン体系

生成AI導入を加速する「RYOYO AI Techmate Program」

──RYOYO AI Techmate Programのそれぞれの「柱」について、具体的に教えて下さい。

青木氏：2週間無料でご提供している「検証用のインフラ」として、最新のAI用サーバーであるNVIDIA DGX H200（NVIDIA H200が8基搭載）やSMC HGX H200（NVIDIA H200が4基搭載）上で構築した開発環境を、弊社に用意しました。

「パートナー企業マッチング」は、生成AI活用の開発支援ツールから専用のデータセンターまで、あらゆる課題に応じたパートナーをご紹介する枠組みです。

田口氏：NVIDIAのジェンスン・フアンCEOが「ロボットAI革命をリードするのは日本がふさわしい」と断言されているように、最先端のメカニクス技術を有する日本企業だからこそやれることが多々あると考えます。今までの日本の歴史からも判るように、日本人は独自のユニークなアイディアを生み出すことが得意です。諸外国では思いもよらないような「変態」的なAI活用方法が日本企業によって発案されて、それが新たな日本のお家芸になっていくのではないかなと。予想しています。

実際にお客様の声からも、我々の想定を超えたAI活用方法が多数出てきているため、それらの実現のための第一歩目の支援を、「RYOYO AI Techmate Program」を通して行っていきたいと思っています。

青木氏：こうした傾向からデータセンターは今、取り合いになっている状況でもあり、コンテナ型のデータセンターの事業者であるパートナーを紹介させていただくことで、機材を設置する環境の提供も可能になっています。

本プログラムの肝となるのが、「生成AI人材育成トレーニング」という支援制度です。こちらはレトリバさんと弊社が協力して提供します。