ハルシネーションの根絶は無理筋、ファインチューニングへの過度な期待も禁物
生成AI（人工知能）を業務活用する際に、ユーザー企業がつまずきがちなポイントを指摘する本特集。第2回は「ハルシネーションをなくすのは難しい」「生成AIを業務自動化に活用するのは難しい」「ファインチューニングは難しすぎる」の3つを取り上げよう。 その4： ハルシネーションをなくすのは難しい 生成AIが抱える課題として最も広く認識されているのはハルシネーション（幻覚）だろう。生成AIがもっともらしい嘘を回答する問題だ。しかし「ハルシネーションをなくすのは難しい」。それが第4のポイントだ。 まず「ハルシネーションを根絶しない限り、生成AIは業務で活用できない」と考えること自体が、生成AIの業務活用を難しくするということを明言しておこう。「ハルシネーションは完全な悪ではない。今の生成AIは前提としてハルシネーションが発生してしまう。しかしユーザーが生成AIの出力を咀嚼（そしゃく）して利用するなら、
国産「小さいLLM」が2024年春に相次ぎ登場、NECとNTTが見いだした2つの勝ち筋
国内大手ITベンダーが2024年、ついに大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）サービスの提供を始める。NTTは2024年3月に「tsuzumi（つづみ）」を、NECは2024年春ごろに「cotomi（コトミ）」をそれぞれ提供する予定だ。さらにソフトバンクも2024年内にLLMを開発するとしている。 NTTやNECが提供する国産LLMはいずれも、「大規模」言語モデルとはいえ米OpenAI（オープンAI）の「GPT」などに比べるとコンパクトにつくられている。実はこの規模を選んだことこそが、2社それぞれの見いだした勝ち筋でもある。果たして2社は「GPT1強」とも言える市場に変化を起こせるか。国内勢と海外勢の違いをひもときながら、2社の狙いを見ていこう。 「大規模」だけど「小さい」国産LLM これまでGPTをはじめとするTransformerベースのLLMは、パラメ
NRIが始める生成AI開発支援サービス、LLMの安全運用とカスタマイズ需要に商機
「機密性の高いデータを開発に使うことを諦めてしまうことが多い」――。NRIデジタルの中村博之DX企画プロデューサー・シニアチーフエキスパートは、生成AI（人工知能）活用を巡る従来の課題を指摘する。API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を利用して米OpenAI（オープンAI）の「GPT」などを使う方法には、手軽に大規模言語モデル（LLM）を使える利点がある一方、入力データがLLMを提供する事業者のサーバーに保管されたり、LLMの学習に使われて第三者の回答に組み込まれたりするといった不安がつきまとう。 そこで野村総合研究所（NRI）と子会社のNRIデジタルは2024年春以降、生成AIの開発支援サービス「プライベートLLM」の提供に乗り出す。オープンソースのLLMをプライベートクラウドやオンプレミスで稼働させるサービスだ。機密性の高さを売りに、企業の生成AI開発需要を狙う。
伊藤忠食品が富士通汎用機からの脱却を目指す、300万ステップのCOBOLをJavaに
「今後、COBOL技術者の減少は明らかだ。このタイミングで刷新できなければ機会を逸してしまう」。こう話すのは、伊藤忠食品の波元英夫情報システム本部本部長だ。酒類・食品卸売業などを手掛ける同社は富士通製汎用機の撤廃を目指し、汎用機で稼働しているCOBOLアプリケーションをJavaなどに刷新中だ。 汎用機では、主に会計・営業・物流といったシステムが稼働している。伊藤忠食品は、刷新プロジェクトの第1弾として、2023年8月に会計システムのマイグレーションを完了した。2026年春に残りのシステムを更新し、汎用機の撤廃を狙う。 機能変更が少ない会計システムから移行 伊藤忠食品に汎用機が導入されたのは1969年5月に遡る。以後、社内の技術者が中心となって更改や改修を重ねてきた。しかしCOBOL技術者の減少により改修・運用が困難になることや、運用コストが高いことなどから「2012年あたりから脱COBOL
TBSもシステム内製を始めた、決め手は生成AI対応のノーコードツール
競争力の源泉となるシステムは自らの手で開発する。こうした考えに基づいてここ数年、ユーザー企業によるシステム内製が大きなトレンドになっている。これまでは外部のシステムインテグレーター（SIer）に丸投げしていたシステム開発を、ユーザー企業自らが手掛けるのだ。 ただ、自社でシステムを開発してこなかった企業がいきなり開発を始めるのはハードルが高い。加えて、ソフトウエアエンジニアの深刻な人材不足という問題もある。 こうした問題を解決すると期待されているのが「生成AI（人工知能）」だ。生成AIを使えば、システム開発を始めるハードルを大幅に下げられ、システムを内製しやすくなる。 ユーザー企業が生成AIを生かすパターンは2つある。1つは生成AI対応の開発支援ツールを利用すること、もう1つは生成AI自体を組み込んだシステムを内製することだ。このうち内製化のハードルを下げるのは、前者の開発支援ツールの利用で
NTTデータがホテル業に参入、カプセルホテルを選んだ2つの理由
NTTデータは2024年7月、カプセルホテルを手掛けるナインアワーズと協業し、「Sleep Tech Hotel Shinagawa（仮称）」を開業する。睡眠をITで解析したり改善する製品やサービスの提供につなげたりする「スリープテック」を実現するホテルだ。 ホテルはNTTデータが所有するオフィスビル「アレア品川」の1階に70床を用意する。カプセルに取り付けたセンサーや集音マイクで睡眠時の情報を収集し、利用者に解析リポートとして提供したり、提携する食品メーカーなどの製品販促につなげたりする。 集めるデータ項目は睡眠時間・心音・いびきなど多岐にわたる。計測したデータはAI（人工知能）でノイズを除去して精度を向上させる。赤外線カメラでレム睡眠時の顔写真も撮影するが、「動作が分かる程度の解像度」（NTTデータの横堀涼第二インダストリ統括事業本部食品・飲料・CPG事業部部長）で個人を特定できる精度
呉越同舟の「Tokyo-1」、AI創薬に挑むアステラス・小野薬品・第一三共の思惑
人工知能（AI）やシミュレーションを活用した創薬（AI創薬）を支援するサービス「Tokyo-1」のテスト運用が2023年12月に開始された。利用する製薬企業はアステラス製薬、小野薬品工業、第一三共だ。これら3社がTokyo-1の利用を決断した理由は何か。製薬企業が直面するAI創薬の課題を踏まえ、3社の思惑と日本におけるAI創薬の今後を探る。 コストだけではないTokyo-1の魅力 Tokyo-1で提供するサービスは、主に計算環境と情報コミュニティーの2つである。計算環境としては、米NVIDIA製GPU（画像処理半導体）スパコン「NVIDIA DGX H100」を各社が独占して自由に利用できる専有サーバーに加えて、計算リソースを増強したい時に利用する共有サーバーも用意。一方の情報コミュニティーではAI創薬に関する非競争領域の技術を各社が検証しあうことで、創薬プロセス全体の効率化を推進する。
通信大手が生成AIでも激突、日本語特化で勝負に挑むNTTとソフトバンク
2023年のIT業界は生成AI（人工知能）一色の1年だった。通信業界も生成AI関連の話題が多かった。通信各社が生成AIの積極的な活用と、事業としての推進を表明済みだ。 2023年の主なトピックを振り返ると、通信大手の中で最も鼻息が荒いのはソフトバンクである。ソフトバンクグループの孫正義会長兼社長は2022年11月を最後に決算説明会へ登壇しなくなったが、登場した場面では必ず生成AIについて熱く語っていた。 2023年10月開催のイベント「SoftBank World 2023」では「人類の英知の総和の10倍となるAGI（Artificial General Intelligence、人工汎用知能）は10年以内、同1万倍となるASI（Artificial Super Intelligence、人工超知能）は20年以内に訪れる」「（同社を）世界で最もAIを活用するグループにしたい」「社内のAI活
ITエンジニア不足をAIが救うか、ガートナーが2024年に注目すべき技術を発表
「2023年は生成AI（人工知能）の登場により、人間とコンピューターが新たな関係になった。2024年は人間とコンピューターの変化に過度な期待が寄せられるピークになる一方で、台頭しているAIやIoT（インターネット・オブ・シングズ）、5G、クラウドコンピューティングなどの技術は着実に進化していく」 ガートナージャパンの池田武史リサーチ＆アドバイザリ部門バイスプレジデントアナリストは、米ガートナーがグローバルで発行するリポート「戦略的テクノロジのトップ・トレンド」の2024年版についてこう説明する。 同リポートは、2024年に企業や組織に重要なインパクトを与える10の技術トレンドを取り上げている。「将来はヒト、モノ、デバイスがすべてつながり、データ化されていく。これを生かして分析し、タイムリーな意思決定につなげていくことが前提になる」（池田バイスプレジデント）。こうした動きを踏まえて、10の技
MUFG・みずほ・東京海上・大和がクラウド活用で連携、トラブル情報を共有
「各社の知見を持ち寄り、高い信頼性と機密性が求められる金融機関のシステムにおいて、安全なパブリッククラウド活用につなげたい」。三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）各社のシステム開発・運用を手掛ける三菱UFJインフォメーションテクノロジーで業務共通開発部長を務める南大輔氏は、「Fincloudアライアンス」の狙いをこう語る。 同アライアンスは2023年5月に発足し、同年8月時点で11社が参加を表明。MUFGやみずほフィナンシャルグループに加えて、東京海上日動火災保険や大和証券グループといった保険・証券大手が名を連ねる。「日本の金融機関がグローバルレベルで競争力を確保するために、クラウド利用時の可用性や各国規制への対応を加味したシステム構成、運用が可能になるように金融企業間で協議や情報共有をする」（三菱UFJインフォメーションテクノロジー ネットワーク・クラウドサービス部の石福貴啓氏
専門組織設置で生成AI活用に動く日立・三菱・NEC、商品化にらみまずは社内向けで
製造業でも生成AI（人工知能）活用は、待ったなしの状況となっている。国内では、パナソニック コネクトがいち早く生成AIの活用に乗り出し、成果を上げている。これを追うように、日立製作所、三菱電機、NECなど総合電機メーカーも専門組織を相次いで立ち上げ、生成AI活用を強力に推し進めようとしている。 各社に共通するのが、既存事業であるAIやDX（デジタルトランスフォーメーション）の一部として生成AIを捉え、社外向けサービスへの適用を念頭に置いている点だ。そのための基盤づくりとして、まずは社内向けで大規模に導入し、ノウハウの蓄積に動き出したわけだ。 ただし、立ち上げた生成AIの専門組織の位置付けは企業によって異なる。例えば、日立製作所の「Generative AIセンター」や三菱電機の「AIデジタルガバナンスチーム」は、AI倫理などを踏まえながらガイドラインを策定し、社内での利活用を進めるための相
IBMが生成AIでモダナイズ、COBOLを「JaBOL」ではなくネーティブJavaへ変換
生成AI（人工知能）をシステム構築に活用する取り組みが進んできた。ソースコードの自動生成やテストの効率化、運用自動化などカバー範囲は広く、省力化や品質向上といった成果を上げている。今回はシステムモダナイズを中心に活用を進める米IBMの取り組みを見よう。 第1回の記事 AWS・MS・Googleが生成AIでシステム構築支援、ソフト開発全般で効率化競う 第2回の記事 NTTデータが「生成AIありき」のSI、コード変換の作業工数を7割削減の効果も IBMは2023年8月、同社メインフレーム「IBM Z」上のCOBOLアプリをJavaへ高速変換可能な「IBM watsonx Code Assistant」を発表した。同社の生成AIを活用し、COBOLコードのリファクタリングや変換、検証などを行う。日本IBM テクノロジー事業本部メインフレーム事業部シニアメインフレームテクニカル・セールスの金元隆志
NTTデータが「生成AIありき」のSI、コード変換の作業工数を7割削減の効果も
生成AI（人工知能）をシステム構築に活用する取り組みが進んできた。ソースコードの自動生成やテストの効率化、運用自動化などカバー範囲は広く、省力化や品質向上といった成果を上げている。今回はNTTデータの取り組みを見よう。 前回の記事 AWS・MS・Googleが生成AIでシステム構築支援、ソフト開発全般で効率化競う 「長年にわたって生成AIを研究しており、AIガバナンスを徹底しながら、積極的に活用を推進していく」。NTTデータグループ 技術革新統括本部システム技術本部ADM技術部ADM担当EGMグループの村上功修部長は、NTTデータの生成AIへの取り組み姿勢をこう述べる。 同社が生成AIをシステム構築へ適用するに当たって指針は大きく2つある。1つは開発者が不足している領域への適用、もう1つはソフトウエア開発領域全般への拡大である。要求定義から設計、開発、テストなどの工程について、「Azure
自治体システム標準化、ガバクラ移行で運用コスト2～4倍に悲鳴「議会に通らない」
2025年度末までに全国1741地方自治体の業務システムを標準準拠システムに移行させる「自治体システム標準化」。デジタル庁が整備するパブリッククラウド基盤である「ガバメントクラウド」を活用することで、システム運用コストが移行前の2～4倍に跳ね上がる試算や見積もりが複数の自治体で出ている。 アプリケーションをクラウドネイティブに変えるなどの最適化を行えば、ガバメントクラウドを利用することでコスト削減になると、これまでデジタル庁は説明してきた。だが、試算や見積もりからは、クラウド利用料のほかネットワーク費用、システム利用料、保守運用費などの費用がかさみ、クラウドネイティブ化しても移行前よりもコスト高になる可能性がある。国は標準準拠システム移行によって移行前から運用コストを3割削減するとしている。ガバメントクラウド利用に伴う移行後の運用コスト増の対策を迫られそうだ。 AWS利用でインフラコストが
全銀システムの大規模障害、中継コンピューター2台ともに不具合で冗長構成が機能せず
2023年10月10日午前8時30分ごろに発生した「全国銀行データ通信システム（全銀システム）」の障害。全国銀行資金決済ネットワーク（全銀ネット）は復旧に向けた対応を実施しているが、11日午前11時時点で解消のめどは立っていない。 全銀システムは東京と大阪の2カ所のセンターで並行運転し、システムを構成する各種装置や通信回線などをすべて二重化してある。顧客に影響が出るシステム障害が発生するのは1973年の稼働以降、50年間で初めてとなる。 今回、不具合が生じたと考えられるのは、金融機関が全銀システムに接続する際に使う中継コンピューター（RC）のプログラムだ。送金元の金融機関から送金先の金融機関に対して支払う「内国為替制度運営費（旧銀行間手数料）」の設定などをチェックする機能に不具合が生じたと見られる。 きっかけは保守期限到来に伴い、10月7～9日の3連休中に14の金融機関で実施したRCの更改
「りそなショック」が生んだ独自のITガバナンス、IBMとNTTデータが相互にけん制
2023年はりそなホールディングスの実質国有化から20年の節目の年だ。りそなは2023年9月19日、グループとして初めて、社史を発刊した。社史をひもとくと、日本IBMとNTTデータによるマルチソーシング体制への転換など、りそなのITガバナンスの基盤を形作った背景が見えてくる。 りそながこのほど発刊した社史は、公的資金注入と実質国有化が決まった2003年5月の「りそなショック」を起点にしている。当時、抜本的なコスト削減が急務といえる状況で、課題として浮上していたのが、物件費の3割程度を占めていたシステム関連経費の圧縮だった。 旧あさひ銀行はNTTデータにアウトソーシング システム関連経費にメスを入れるため、りそな内部で検討が進んだのが、りそな銀行の前身の1つである旧あさひ銀行のシステムをアウトソーシングする計画だった。旧大和銀行については、1998年3月に日本IBMと共同でディアンドアイ情報
人月商売のIT業界を滅ぼす「死に神」、想定以上だった生成AIの猛威とは
これこそ「三度目の正直」だと思うぞ。何の話かというと、生成AI（人工知能）がもたらすIT業界のディスラプション（破壊）の件だ。「ははーん、木村はまた人月商売のIT業界をディスるつもりだな」と思う読者もいるかと思うが、まさにその通りだ。少なくとも人月商売のIT業界の下請けITベンダーは、せいぜいあと3年から5年の命だ。人月商売の親玉であるSIerも大規模なリストラに追われることになるだろう。ただし、その破壊的な影響はもっと広範なものだ。全く想定外の悪夢が現実になるかもしれない。 生成AIがもたらすIT業界のディスラプションは、技術者なら誰もが先刻ご承知のはずだ。要するに、生成AIはいわゆる「知的労働者」の仕事を片っ端から奪っていくが、生成AIが「死に神」よろしく最初にその鎌を振るうのが人月商売のIT業界の技術者である、との予測だ。いや予測というよりも、確定した近未来の惨劇と言ったほうがよいな
アクセンチュアが6位に浮上、IDC Japanの2022年ITベンダー売り上げランキング
調査会社のIDC Japanがまとめた2022年の国内ITサービス市場ベンダー売り上げランキングで、アクセンチュアが2021年の8位から6位に浮上した。アクセンチュアの売り上げは2017年から2桁成長を続け、2022年には前年比20％超となった。同ランキングは2023年7月11日に発表された。 2022年の国内ITサービス市場規模は6兆734億円、前年比成長率は3.3％だったという。売り上げは1位から順に富士通、NTTデータ、日立製作所、NEC、日本IBMとなり、5社とも前年と比べて順位に変動がなかった。アクセンチュアが6位に浮上した要因として、デリバリー体制の拡大、および、ビジネスコンサルティングを起点にシステム構築や運用、BPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）などの全社変革支援を展開したことをIDC Japanは挙げる。 セグメント別にみると、SI（システムインテグレーション）
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