生成AIを価値につなげるためには? ベネッセが明かす生成AIの考え方と活用法

生成AIが少しずつ実用フェーズに入っている。ベネッセでは2023年4月から生成AIの活用に取り組んでいる。では、同社はどのように価値に繋げているのか。

7月18日の「TECH+セミナー AI Day 2024 Jul. AI浸透期における活用法」に、ベネッセホールディングスデータソリューション部部長でGenerative AI Japan 事務局長兼業務執行理事の國吉啓介氏が登壇。ベネッセにおけるDX、生成AIの活用とその考え方、そして一般社団法人として立ち上げたGenerative AI Japanの狙いについて説明した。

2つのアプローチ、3フェーズで進めるベネッセのDX

ベネッセホールディングスは、「よく生きる」というコーポレートメッセージの下、教育から介護まで幅広いサービスを提供している。その中で、DXを重要なテーマに位置付け、新しい価値創造、そして自分たちの仕事やサービスの在り方のアップデートを進めているという。

國吉氏は、ベネッセのDX戦略には2つのアプローチがあると話す。

1つ目は「事業フェーズに合わせたDXの推進」だ。各事業体によってデジタルサービスの浸透度や顧客価値への結び付き方が異なるため、事業の状況に応じたアプローチが必要だと説明する。

2つ目は「横断的な組織のDX能力の強化」だ。デジタル技術やAIの進化により、テクノロジーは多くの人が使いやすいかたちになってきている。そのため、幅広い人材がこれらの技術を活用できるようにするとともに、専門性の高い領域ではさらなる深化を図っているそうだ。

「この2つを回しながら、DXで価値を生み出していきます」（國吉氏）

具体的には、DXの進み具合を「デジタルシフト」「インテグレーション」「ディスラプション」の3段階で捉えている。デジタルシフトでは品質や生産性の向上、インテグレーションではオンラインとオフラインの融合による新しい価値の創出、ディスラプションではビジネスモデルの転換を目指す。各事業領域によってこの進行度合いは異なるため、バランスを取りながら進めている。

ベネッセにおけるDX浸透における3つのフェーズ

そのような戦略を実行する体制として、社内にいるデータやAIの人材、インフラやアーキテクチャ、DevOps、RPAの知識がある人材などを「Digital Innovation Partners（DIP）」として組織化し、知見を共有しながら各事業部の中に入って新たな価値創造に取り組んでいるという。このほかに、内製化、社外との連携なども進めているそうだ。

3ステップで進めるAI活用

生成AIについて國吉氏は、クラウドにあるデータを物理環境に落として分析をし、価値に変えて届けるという「これまでの情報社会（4.0）」に加えて、物理空間でもデータを取得・分析し、それをフィードバックすることで新たな価値が生まれる「Society 5.0」という世界になると話す。

「リアルタイムにいろいろな情報がつながり、価値につながっていく。この流れをつくることがポイントです」（國吉氏）

構造としては、入力、処理、出力のプロセスを通じて価値を生み出すのがAIだ。

AIをこのように捉えた上で、ベネッセは3つのステップで活用を進めてきた。まずは2023年4月より「実験環境の構築」として、グループ社員1万5000人に「BenesseChat」を提供、安全な環境での活用を促進した。次のステップは「社内業務の生産性向上」だ。2023年6月からコンタクトセンターなど一部業務で生成AIの活用を開始した。そして、2023年7月より「顧客向けサービスの提供」として、生成AI活用のアイデアを基にした顧客向けサービスを提供し始めている。

顧客向けサービスの例として、2023年7月に提供を開始した「自由研究お助けAI」、2024年1月にリリースした「チャレンジAI質問コーチ」、同2月に提供を始めた「AIしまじろう」などがある。

このように活用のステップを踏んだ経験から、國吉氏は生成AI活用のポイントとして、以下の5つを挙げた。

1.企画者の体験機会を用意する

2.誰の・何のためのもの（AI）なのかを特定する

3.差別化を検討する（自社独自の情報を組み合わせるなど）

4.プロセスを設計する（プロンプト入力と応答の設計、顧客行動を想像しながら起こりうる問題の対応策を考える）

5.入力と出力を調整する

同氏はさらなる具体例として、「自由研究お助けAI」を紹介した。先述の生成AI活用ステップにおける3つ目、顧客向けサービスとなる。

当時、まだ教育におけるAI活用に懸念もあったと振り返った國吉氏。誰の・何のためのものなのかについて考える中で、「（自由研究という）答えを教えるのではなく考える力を養う」ことを目的としたと、企画時の考えを説明した。その後、それを実現するために何をするか、何をしないかを考え、AIを制御する構造の検討や、UI/UXの組み立てを進めたそうだ。

多様な意見を持ち寄り、共創を - Generative AI Japanを設立

國吉氏は講演で、生成AIのリスク対策についても触れた。

同氏が挙げるリスクは「変化が激しい」点だ。そのため、ガイドラインの前に技術に向き合うためのポイントとなる観点や原則を意識する必要があるという。具体的には、AIの人への影響、AI利用による格差の拡大、個人情報やデータの漏洩、著作権などの知財の侵害、データの精度やバイアスによる差別などだ。

これらのポイントを押さえた上で、AI開発・利用のガイドラインを参照しながら進めるが、「ガイドラインに沿っていれば良い」ということではないと念を押す。

「原則として、それが社会にプラスになるのか、社会に困ったことが起きないかなどの視点が重要です」（國吉氏）

ビジネスにいかしていくための価値創出のポイントについては、入力と出力から処理を考えることの重要性を紹介した。リスク対策については、「多くの場合で問題が起きる場所は、社会との接合点である出力」（國吉氏）であることから、入力と出力の両方で、知財の問題、情報セキュリティ、利用者年齢などの観点をチェックしているという。

その後、競争優位性とビジネス視点でのチェックとして、品質、スピード、コストの観点で実現したいことに合わせてLLMを選ぶ、優位性のあるデータを使うなどの決定を下すという進め方が推奨されるそうだ。

最後に國吉氏は生成AIの時代に必要になるマインドセットとスキルセットについての考えを紹介した。

「多様な意見を把握し、問いを立て、自分の考えをつくりながら、対話・共創・実践するマインドセットがさらに重要になります」（國吉氏）

例えば、自分の考えが常に正しいとは限らない。間違えている可能性があるだけでなく、時間軸が進むと間違ったものになるかもしれない。そこで、多様な意見を把握することが重要になるというわけだ。

そのような考えもあり、ベネッセは2024年1月、ウルシステムズらとともにGenerative AI Japanを立ち上げた。

技術の共有と連携、ビジネスユースケースの共有と実装支援、Labを起点とした共創・協業、教育・学び、生成AI活用のルールづくり・提言などの活動テーマを通じて、日本における生成AIの利用促進を図ることを目的としており、すでに60を超える企業が参画しているという。