企業データとAI の利活用カンパニー、AI データ株式会社 (本社:東京都港区、代表取締役社長佐々木 隆仁 以下 AI データ社)は、2月20日（木）に企業内に溢れるデータの宝庫を戦略的に変えるデータと知財の融合プラットフォームAI ネイティブ『AI 孔明』を核に、様々な最先端のAIやDX 活用ソリューションを提供している企業とコラボレーションする「AI孔明＆DX フォーラム 研究開発」を開催しました。
ご挨拶
「AI 孔明xAI/DX フォーラム 研究開発部門とAI 孔明」
AOS グループ 代表 佐々木 隆仁
今回は、「R＆D 部門の生成ＡI 活用」をテーマに、フォーラムを開催いたします。近年の日本のR＆D（研究開発）部門は、世界的にも競争力を失いつつあります。その背景には、投資の停滞、人材不足、知財戦略の弱さ、そしてデジタル化の遅れといった様々な要因が存在します。これらの課題を克服し、競争力を取り戻すためには、オープンイノベーションの促進と知財戦略の強化が不可欠であり、その鍵となるのがデータ駆動型のAI 活用であると確信しております。本フォーラムでは、社内データをいかに活用し、研究開発部門の競争力向上に繋げていくか、その具体的な方法論を探求いたします。AI を駆使して、R＆D 部門が抱える課題をどのように解決していくのか。その答えを求めて、実際にR＆D部門へのAI 活用において最先端でご活躍されている講師の方々をお招きし、課題解決のヒントとなる貴重な講演をお届けいたします。
セッション１
「AI 孔明によるデータと知財を横断する 研究開発部門の活用例」
AI データ株式会社 取締役 ＣＴＯ 志田 大輔
当社は、長年培ってきたデータ処理技術とリーガルテックの分野で磨いた高度なセキュリティ技術を活用したサービスを提供して参りました。近年ではAI技術を融合したサービス開発に注力しており、AOS 3.0 としてAI 活用を推進しております。日本の研究開発（R＆D）は投資の停滞やリスク回避、知財戦略の弱さにより低迷しています。世界的に見れば、米国ではユニコーン企業が703社存在する一方、日本は8 社にとどまっています。日本では研究開発の成果の90%以上が活用されておらず、ライバル企業に特許を先取りされる事例も多く見られます。こうした課題に対し、企業内の知財やデータを活用する生成AI「AI孔明TM」で解決いたします。本ツールは社内データの統合や知財戦略の強化を実現し、特許検索や侵害リスクの回避、研究の方向性決定などを包括的に支援します。さらに、IP マーケットプレイスを通じた知財の収益化も可能です。日本がR＆D で再成長するには、AI を活用した知財戦略の強化とオープンイノベーションを進めることが必要不可欠です。「御社の専用AI、最短１日で構築します！」
セッション２
「AI エージェントの事業インパクトと実践」
株式会社Exa Enterprise AI exaBase 生成AI 事業開発部 部長 駒谷 徹 氏
株式会社Exa Enterprise の駒谷氏からは、「AI エージェント」が企業価値に与える影響を、エクサウィザーズグループの事例をもとにご講演頂きました。AI エージェントとは、従来のLLM のような単なる指示応答ではなく、一連の業務を代行する技術です。近年では、OpenAIやAnthropic をはじめとしたAI ベンダーもAI エージェントの開発に注力しています。AI エージェントは、特定のタスクをルールに従って実行する「ワークフロー型」と、より自律的に動く「自律型」に分類されます。現状ではワークフロー型が主流ですが、今後は自律型の精度向上が期待されています。活用事例として、法人営業における個別提案の作成や、顧客リストからの一斉メール送信、商談レポートの自動転記などが紹介されました。営業部門では、エース社員レベルの提案を自動生成し、業務の効率化を図ることが可能です。Exa Enterprise AI では、企業向けの生成AI サービス「exaBase」を提供しており、ChatGPT のようなインターフェースをセキュリティ対策済みの環境で利用できます。Exa Enterprise AI は日本で唯一、日本マイクロソフトと提携しており、国内でデータ処理を完結させることでセキュリティを強化したGPT-4o を提供しております。
セッション３
「【生成AI 事業創出の前提】いま企業に求められる「生成AI 人材」の育成」
一般社団法人 生成AI 活用普及協会（GUGA）事務局次長 小村 亮 氏
一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）事務局次長の小村氏は、「【生成AI事業創出の前提】いま企業に求められる「生成AI 人材」の育成」と題して、企業が生成AI を活用して事業創出をする上で、生成AI人材育成の必要性についてご講演頂きました。講演では、単なる生成AI のスキル習得者ではなく、常に最新情報を学び続け、高いリテラシーを備えた人材を育成することが重要であると指摘しました。その背景として、生成AI の急速な普及に伴い、バックエンドでAI が駆動していることを意識せずに利用する人が増加し、誤情報の拡散、機密情報の漏洩、知的財産権の侵害といったリスクが高まる可能性を挙げました。これらのリスクを軽減するために、GUGA が提供する「生成AI パスポート」のような試験を通じて、リテラシーとスキルの両面から生成AI 人材を育成する必要性を訴えました。小村氏は、生成AI の力を最大限に引き出すためには、AI 利用における「運転免許証」のような「AI リテラシー」の向上が不可欠であると述べ、AI リテラシーが向上することで、企業は誤情報への対策、個人情報漏洩の防止、知的財産権侵害のリスク管理を徹底し、安全かつ倫理的に生成AIを活用できるようになります。
セッション４
「生成AI はどこまで現場を変えられるのかー事例に学ぶR＆D の出口戦略と今後の鍵」
株式会社ソラコム テクノロジー・エバンジェリスト 松下 享平 氏
株式会社ソラコムのテクノロジー・エバンジェリスト、松下氏からは「生成AI はどこまで現場を変えられるのか – 事例に学ぶR＆D の出口戦略と今後の鍵」と題して、R＆D 部門におけるAI 活用の現状と将来の展望についてご講演頂きました。松下氏は、IoT と生成AI の連携により、これまで人が行っていたデータ分析やワークフローを自動化し、業務効率化と新規ビジネス創出に繋がると強調しました。SORACOM と松尾研究所の共同プロジェクトでは、様々なデータを統合してリアルタイム分析・制御を行い、三菱電機と共同で行った実証実験では電力消費を大幅に削減する成果を挙げました。さらに、松下氏は、生成AI があらゆる業務を底上げし、新たなビジネスを生み出す可能性を示唆しました。その実現に向けて、生成AI とIoT データ、クラウドを連携させるエコシステム「SORACOM Flux」を紹介しました。今後の鍵となるのは、セキュリティやガバナンスの強化、多角的データを統合した分析、そしてAI を活用した人と機械が一体となるワークフローの実現であると述べ、IoT による蓄積データを活かす多角的なエコシステムが不可欠であると強調しました。
セッション５
「生成AI の導入がすすまない地方企業の83％が抱える5つの壁と導入の極意とは」
Zept 合同会社（ゼプト）代表取締役社長 榎 公志 氏
Zept合同会社代表取締役の榎氏からは、「生成AI の導入が進まない地方企業の83％が抱える5つの壁と導入の極意」と題して、ご講演いただきました。榎氏は、AI時代の到来は不可避であり、好むか否かにかかわらず、企業はAI との共存に向けた変化に対応する必要があると訴えました。その一方で、地方企業が本当に求めているのは、画像や動画生成といったクリエイティブな新規事業の創出ではなく、データ分析などを用いた既存の業務の効率化です。生成AI を活用することで、深刻化する人手不足と人件費の高騰に対応し、月額3千円から3万円で24時間活動するスーパー社員のような効果が期待できます。現在、生成AI の個人利用は進みつつあるものの、特に地方では、技術的な敷居の高さやツールの選定の複雑さといった障壁により、法人での導入については検討段階に留まっています。その解決策として、中小企業向けに誰もが直感的に使えるプロンプト不要、セキュリティ万全、ユーザーの一括管理が可能な「らくらくフォン」のようなAI ツール「ミカタAI」を紹介しました。このツールは、初めから高コスト・高水準な大規模なAI導入を目指すものではなく、最低限の機能を備えた低コストのAI サービスとして、地方企業の積極的なAI導入を支援しています。
セッション６
「AI 活用による業務の自動化」
データセクション株式会社 営業部 部長 Omura 氏
データセクション株式会社のOmura氏からは、AI導入における課題と業務におけるAI の活用事例をテーマにご講演頂きました。厚労省の調査によると、生成AI は業務の約70%を代替または支援できる可能性があるとされています。その一方で、企業におけるAI導入には「ビジネス課題の特定」や「データ活用の重要性の理解不足」が課題となっています。特に、どの業務に適用すべきかを明確にできず、効果的な活用が難しいケースが多く見られます。実際の活用事例として、NPO法人向けにAI を活用した文書構造化モデルを開発し、ヒアリング内容を整理・活用しやすい形に変換しました。また、中小企業向けの求人広告最適化AI では、トレンドキーワードを解析し、魅力的な求人広告を作成する仕組みを紹介しましたが、ファインチューニングにコストがかかる課題もあります。さらに、営業担当者がローコード開発ツールを活用し、AIを組み込んだ業務支援システムを構築する事例も紹介されました。AI導入の成功には、小規模な試行とトライアンドエラーの積み重ねが重要です。データセクションではワークショップを通じて企業の「やりたいこと」を整理し、AI 活用を具体的なプロジェクトへとつなげる支援を行っています。
セッション７
「研究開発部門における最先端の生成AI 活用事例」
株式会社エムニ 代表取締役CEO 下野 祐太 氏
株式会社エムニの下野祐太氏からは、生成AI を活用した研究領域の事例について講演していただきました。松尾研発のAI スタートアップとして、LLM（大規模言語モデル）と論文、実験データ、特許データを組み合わせた4 つの事例を通して、研究領域における最先端のAI活用事例が紹介されました。講演では、ユーザーが定義した情報やヒントをもとに世界の論文から必要なデータや図表を紐づける仕組みや、電子実験ノートの自動作成によって実験情報の均一化を実現する技術が紹介されました。また、生成AI を用いた論文トレンド分析システムでは、各論文の課題や技術、解決手法を自動分類し、バブルマップで可視化することで、構造化されたトレンド分析を可能にしていることが示されました。加えて、特許調査業務の効率化を目指し、特許翻訳に特化した独自LLM による精度向上事例も紹介されました。これらの事例を通して、下野氏は、研究業務におけるAI による効率化が着実に進んでいる現状を説明し、生成AI が業務効率化だけでなく、新たな価値創造においても重要な役割を担うと強調しました。
セッション８
「NotebookLM で実現！3 ステップで始めるR＆D 向け活用術」
一般社団法人10X デザイン協会 理事長 イーディーエル株式会社 代表取締役社長 平塚知真子 氏
イーディーエル株式会社の代表取締役社長の平塚氏からは、研究開発を促進するためのNotebookLM の効果的な活用方法についてご講演頂きました。大量のデータを分析し、知の地平を拡げることが生成AI を活用するメリットであると強調されました。講演で取り上げられたNotebookLM とは、ユーザーがアップロードしたデータを基に要約や分析を行うGoogle の生成AIツールです。一般的なデータを参照する従来のAI とは異なり、特定の情報に基づいた信頼性の高い出力を提供できる点が特徴です。また、プライバシーとセキュリティにも配慮され、多言語対応やマルチモーダル機能も備えています。 講演では、NotebookLM の活用に必要な「理解」「準備」「活用」の3 ステップが提案されました。まず、NotebookLM の機能と特性を理解し、それに合わせて適切なデータを準備することで、より良い出力が得られます。さらに、NotebookLM を用いて要約や検索、学習ガイドの作成、音声コンテンツの生成などを活用することで、研究や業務の効率化を実現できます。