先日、OpenAIがアジア初の東京オフィス開設を正式発表したが、生成AIブームはとどまるところを知らない。国内でも多くの企業が競い合うように生成AIの活用を進めている。

ただし、生成AIはメリットとリスクを兼ね備えており、企業にとって諸刃の剣といえる。そこで、新入社員教育にも生成AIを取り入れるなど、全社を挙げて生成AIの活用に取り組んでいるLINEヤフーに社員教育や活用状況について聞いた。

生成AIの利用はテストに満点合格してから

LINEヤフーは今年2月、生成AIの活用に関する説明会を開催した。その際、2023年7月にOpenAIと利用契約締結して独自AIアシスタントサービスを社内に展開し、同年10月にGitHub Copilotの社内提供を開始したことが紹介された。

生成AIの活用を推進する組織「生成AI統括本部」には、約100名在籍している。同組織で、AI倫理・ガバナンスの推進、AI案件の推進・支援、生成AIの技術検討などを行っている。

同社では生成AIの利用研修を全従業員受講必須としており、テストに100点で合格した後に独自AIアシスタントを利用できるようになる。研修では、主要なリスク(情報漏えい、権利侵害、不正確な出力、差別的な出力、プライバシー)やプロンプトについて学ぶ。

こうした生成AI利用までの流れについて、生成AI統括本部 AI開発本部 技術戦略室 TIチーム リーダー 鎌田篤慎氏は「自動車の免許を発行するイメージです」と語る。

  • LINEヤフー 生成AI統括本部 AI開発本部 技術戦略室 TIチーム リーダー 鎌田篤慎氏

  • LINEヤフーの生成AI活用推進サイクル

技術の進化をキャッチアップしつつ、世界に通用する安全性を確保

新入社員教育においては、昨年から生成AIの教育が始まったという。すべての新入社員がAI全般の教育を受け、エンジニア職はさらに特化したAIに関する教育を受ける。

AI全般の教育について、「営業職、デザイナー職が一緒に受講するため、わかりやすい内容にしていますが、リスクに重点を置いています」と鎌田氏は話す。今年の新入社員教育は終了したが、技術の進歩が著しいことから、最新の状況に対応した内容とすることを心掛けたという。

ちなみに、昨年の新入社員は生成AIの利用者は少なかったが、今年はかなり増えていたとのこと。生成AIを利用する上でのリスクとして「著作権侵害」「インターネットでの炎上」といったリテラシーも持っているそうだ。

鎌田氏は、生成AIの教育における工夫について、次のように語る。

「日本の生成AIにまつわる法規制はなく、いわゆるソフトローですが、海外では本格的な法規制の整備が進んでいます。そのため、当社の生成AIに関する教育は世界的なデータ保護の動向を先んじて盛り込んでいます。生成AIは技術の進化が早く、今はマルチモーダルAIがもたらす企業リスクについて整理しています。生成AIは企業として使うとなると社会的リスクが高いので、論文ベースで最新動向を追っていかなければいけません」

マルチモーダルAIとは、テキスト、音声、画像、動画など複数の異なる種類の情報を扱うAIだ。ChatGPTも当初はテキストの入出力のみの対応だったが、画像や動画を分析できるようになってきている。

もともと、ITの世界は進化のスピードは早いが、生成AIはそれ以上に進化が速く、変化も目まぐるしい。鎌田氏の話をうかがい、こうした状況に追随して、生成AIを安全に活用していくことは、企業にとって簡単ではないことを改めて実感した。

RAGと新たなAIアシスタントの開発で、さらなる利便性向上を

前述したように、同社は業務全般を対象として、従業員約2万人に独自のAIアシスタント「LY ChatAI」を展開している。ご存じのように、LINEヤフーはLINEとヤフーが合併してできた企業だ。いずれも技術力が高い企業ということもあり、それぞれ独自のAIアシスタントを利用していたが、合併を機にAIアシスタントも統合したという。

生成AI統括本部 AI推進本部 推進2部 第2チーム リーダー 笹城戸裕記氏は、「AIアシスタントを統合する際は、基盤をどのように使うかなどのシステム面とガバナンスを整理しました。個社のアシスタントは昨年7月ごろから利用を開始し、統合版は昨年末辺りから利用を進めています」と話す。

  • LINEヤフー 生成AI統括本部 AI推進本部 推進2部 第2チーム リーダー 笹城戸裕記氏

「LY ChatAI」は文書作成、調査、アンケートの仕分け、翻訳など、業務の生産性の向上に向けて利用されているほか、新たなサービスを生み出す場にもなっている。昨年12月にとったアンケートでは、生産性が約7%向上したことが明らかになっている。

鎌田氏も話していたが、笹城戸氏も「マルチモーダルの開発を進めていますが、社内で展開するにはただ使えるだけではなく、リスクまでカバーする必要があります。、また、どのようなデータまで活用してよいかなどの、さじ加減が難しいです」と語る。

マルチモーダルのほか、RAG(Retrieval-Augmented Generation)や、RAGと連携できる仕組み「LY SeekAI」の開発も進めているという。RAGとは、LLM(大規模言語モデル)のテキスト生成に外部の情報を組み合わせて、回答の精度を上げる技術だ。

「LY SeekAIは、社内のデータを読み込ませておき、そのデータをもとに結果を返すという仕組みになります。主に社内のドキュメントを検索して、質問に対する回答を得るイメージです」(笹城戸氏)

さらに、部門ごとにアプリケーションを立ち上げて、その部門に適したAIアシスタントを構築できるような仕組みを整備しているそうだ。これにより、部門のニーズに合致するアプリケーションを活用できるような環境を目指す。

なお、笹城戸氏も「RAGの手法は進化が著しいので、業務に合わせて使うためのチューニングが求められます。そのため、提供する側としては、常にブラッシュアップが必要です」と、技術の進歩に追随することの重要性を語っていた。