ChatGPTをはじめとする、テキストや画像、音声など、さまざまなコンテンツを作り出す生成AI。その登場は世の中に驚きとともに迎えられ、ビジネスへの導入もすでに始まっています。そんな未知の可能性を秘めた生成AIは、製造業にどんなインパクトを与えるのでしょうか。
オーダーメイドによるAIソリューション「カスタムAI」の開発・提供をビジネス展開する、株式会社Laboro.AI（ラボロ エーアイ）代表取締役CEOの椎橋徹夫氏に、生成AIが製造業に与えるインパクトを中心に話を伺いました。上下編の2回に分けてお届けします。
米国州立テキサス大学理学部物理学／数学二重専攻卒業。2008年にボストン コンサルティング グループ 東京オフィスに参画。ワシントンDCオフィスへの出向を経て2014年、当時最年少でプリンシパルに昇進。国内外の多数のプロジェクトに携わる。その後、東京大学発AI系のスタートアップ企業に創業4人目のメンバーとして参画。AI事業部の立ち上げをリード。また同年東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻松尾豊研究室グローバル消費インテリジェンス寄付講座ディレクターを兼任。2016年、AIを活用したソリューション開発などを手掛けるLaboro.AIを創業。
HP：https://laboro.ai/
製造業における生成AIのニーズの変化
――Laboro.AIはカスタムAIのサービスを通じて、さまざまな業界においてAIの活用事例を積み上げています。製造業における生成AIに対するニーズの変化をどのように感じていますか。
椎橋氏（以下敬称略） 生成AIにはChatGPTなどで知られるLLM（大規模言語モデル）や画像の生成などがありますが、現時点では、画像生成は例えば広告のコンテンツを作るといったクリエイティブ領域での使用に留まっています。LLMはもう少し応用され始めていますが、コンシューマーに近い距離で対話型エージェントとして使われるケースがほとんどです。製造業に関しても、LLMを使い新しいことをしている、実用化しているケースはまだ限られているのが現状かと思います。
――製造業での生成AIの本格的な活用はまだ先のことでしょうか。
LLMは、これまで人間が言語として落とし込んだデータを大量に学習しており、その量は1人の人間が処理できる量をはるかに超えます。基本的に、誰かが言語化した情報が網羅的に頭に入っているモデルと考えると、情報の翻訳や編集は広い範囲で可能になるでしょう。そうした中、製造業のクライアントと話をすると、活用法として2つの方向性が見えてきたと感じています。
生成AI活用の方向性①：製造装置・機械へのプログラミング言語の翻訳
椎橋 1つが、Microsoftが買収したことで知られるGitHubでのAIによるプログラミング支援のような方向です。つまり、人が使用する自然言語をプログラミング言語に翻訳するような活用が考えられます。製造業の現場に当てはめると、装置や機械の設定・操作は専門の言語が使われており、これを熟知する技術者でないとうまく扱えないのが、普段の言葉で設定できるようになる可能性は充分にあるということです。