近年、AIが各方面で普及しつつある中、その用途は専門的な現業部門中心に展開してきた。しかしながら、最近ではオフィス業務にAIを適用しようとする動きも始まっている。しかし、オフィスにおいては、本格的にコストをかけてAIを開発するのではなく、ローコード、ノーコードで誰もがAIを気軽に利用できる環境作りが目指されている。
今回はそういったオフィス向けAIツールを展開している4社のサービスを紹介する。
■サービス概要
ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社のPrediction Oneは、2019年に無償版の提供を開始、2020年から有償版の提供、2021年にはクラウド版の提供を開始した。
Prediction Oneは、ソニー社内のAI教育にも用いられるAI予測分析ツールである。機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても、数クリックの簡単な操作で予測分析が実現できる。勘や経験に頼りがちだった業務をAIで行い、業務効率化や属人化解消のサポートを実現する。
主な特徴として、
などを有している。
・ソニーネットワークコミュニケーションズ「Prediction One」⇒https://predictionone.sony.biz/
同社サービスに関しては特に初心者、低額にフォーカスしていると言える。当該サービスは、元々はグループ内で利用されていたものであり、従業員が機械学習を使えるように、社内支援として開発部門から提供されてきたものである。これを社外に展開できると考えたことからサービス化に取り組んだという経緯がある。そのため、数年間の社内利用の間に、初学者でも使いやすいようにUI設計が追及されてきたことが強みになっている。クリックだけで操作できる点が、誰にでも利用できるとして評価されている。
また、低価格であることも特徴となっている。
さらに、社内で利用されていた間のVOCのフィードバックを反映した結果として、総じてAIの予測結果はブラックボックス化しやすいと言われるのに対して、説明変数の中のどの項目の寄与度が高いかを示すことで予測の理由がわかるようになっている。
■現在の市場動向に対する見解
市場は順調に伸びているが、近年は特にユーザーの層が変わってきていると認識している。投入当初はいわゆるアーリーアダプタ層が中心であり、興味や関心から特段ROIを検討することなく導入する人が多かった。しかし、最近はユーザーがしっかりと導入目的や費用対効果を見据えている点が異なってきている。
また、直近では同じAIということで、市場全体が生成AIの影響を受けている傾向がある。
同社としては生成AIを当該サービスの機能として組み込むことで、より使いやすいツールへ進化を目指している。
■利用顧客層の特徴
ユーザーの規模に関しては、SMBから大手企業までほぼ均等の割合で導入されており、特段の偏りは生じていない。
業種に関しては、企業が中心ではあるが、他にも学校や医療機関などの例もある。学校のケースではAI人材の育成という意味で、授業において活用されるケースも多い。その結果、例えば東京都立大島海洋国際高等学校の事例では、専門知識のない高校生がAIを駆使した就航予測を実現するなど、実用的な活用も行われている。
現在のラインアップとしては、デスクトップ版とクラウド版のみとなっている。
多い利用用途としては需要予測、成約予測、故障予測、入電予測などが挙げられる。
他には、予測までは必要ではなく、結果に影響する要因を、寄与度を利用して見える化するという目的での利用も一部に見られる。
■現状の課題
総じて、精度とデータの数は相関するため、顧客が持つデータが不足するケースでは期待精度を達成できないケースが存在する。そのため、不足するデータを保管することを目的に、もともと学習された、事前学習モデルの提供やオープンデータ、販売データの活用がしやすい仕組み作りが必要と考えている。
また、生成AIの進化に合わせて、その機能を継続的に自社サービスに組み込んでいくことの必要性を感じている。
■今後の事業戦略
自社のサービスに生成AIの活用という機能を付加していくことが必要になると感じている。また、データの連携という意味では、ローカルに保持しているデータのみでなく、様々なクラウドサービス上に保管されたデータをシームレスにAI生成に利用できる環境を提供していきたい。
一方で、初学者向けとは言え、普段PCすら触らないようなユーザーもいるのが実態であり、そういった人が多い業界に特化したような使いやすさの追求も必要ではないかと考えている。
■サービス概要
リコーが提供する「仕事のAI」は、企業に蓄積されたナレッジ、活用の進んでいない日報・文書、コンタクトセンターに届いた問い合わせといった企業固有のドキュメント情報資産を、自然言語処理AI技術によって文章の意味を理解して体系化する。これまで、現場ごとに存在していたドキュメントを結びつけることにより、業務効率化や顧客満足度の向上といった新たな活用価値を創出する。お客様の課題が顕在化していたコールセンター等でのお客様の声情報を分析するサービスとして、次の２つを先行リリースしている。
・RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業
・RICOH ニーズ分析サービス Basic
⇒https://www.ricoh.co.jp/service/ai-for-work/
上記2つのサービスに関しては基本的にリコーが自社側でAI部分を開発していたサービスであるが、利用いただくなかで、利用状況に合わせて個々のチューニングニーズがあることがわかってきた。そこで、2023年7月に「仕事のAI」の新サービスとして、ユーザー企業独自のAIモデルを簡単に作成し、学習推論できる「ノーコード開発ツール」を新たに開発、無償でのトライアルを提供開始した。
企業が大規模言語モデルを業務で活用する際に必要となる企業固有の情報を、この開発ツールにアップロードするだけで、特別な知識がなくてもAIに学習させることができるノーコードのAI開発ツールである。ユーザー企業は固有の用語などを含む分類情報のサンプルデータをExcelで作成し、ユーザー企業側で簡単に独自AIモデルを作成することが可能になる。
現在、製品版リリースに先駆けて無償でトライアル提供しており、ユーザー企業が自身でツールの使い勝手や実際のデータを使ったAIモデルの効果を検証できる。
さらに、急進著しい生成AIの利活用に関しては、OpenAI社のChatGPTやリコー独自開発の大規模言語モデルなどを活用した企業向けAIシステムの構築ビジネスを開始した。
同社には80年代から研究開発部門に自然言語処理に精通した文書系アナリストが多数在籍している。そのため、ドキュメントから次のワークフローに結び付けるノウハウを大量に有してきており、それがリコー独自のAIモデルに生かされている。
元来、日本語の学習は難しいものであり、学習のメソッドが必要になる。ベンチャー等では大量のデータを用いて学習させるという方法が普通であるが、リコーではデータの吟味や順番の変更などの工夫をもって、精度を高めることが可能である。
■現在の市場動向に対する見解
同社では、オフィスワークにおけるAIの活用は順調に拡大するものと期待している。
また、今後はRAG（検索拡張生成：検索ベースと生成ベースのAIモデルの両方の長所を組み合わせた自然言語処理技術）の技術などを利用することで、社会課題となっているノウハウの伝承などに活かされるのではないかと考えている。これは従来ならエキスパートシステムやナレッジエンジンと言われたようなシステムと言え、似たような機能として活用されていく可能性があるだろうとする。
■利用顧客層の特徴
現在は大手企業が中心となっているが、将来的には中小企業でも導入が加速すると考えている。業種という面では、製造業がメインであり、製造業の技術ドキュメントで生成AIの利活用が多い。
■現状の課題
LLM（Large Language Model:大規模言語モデル）の世界では、業種業務で活用できるようなキラーアプリケーションの開発が急務であると考えている。
■今後の事業戦略
今年のようなチャットGPTの大ブレイクが起きるまで市場の立ち上がりは2025年頃と考えていたが、実際は2023年に急に市場が開いたと言える。
2023年はLLMビジネスの元年と捉えているが、2024年からはより高度な業種業務への導入が始まると考えており、そこで必要になるAIソリューションのノーコード化やAIが自律的に考え動くAIエージェントの開発に注力していく。
■サービス概要
エヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株式会社は、ノーコードAIモデル開発ツール 「Node-AI」を展開している。
⇒https://www.ntt.com/business/sdpf/service/nodeai.html
同サービスは、現場の担当者をはじめデータ分析を必要とする関係者がコラボレーションしながら、カスタムメイド AI を開発できる。
主として製造業において、生産現場などでの運用の高度化、故障検知・予知、品質管理などの時系列データ分析モデルを容易に作成でき、 Smart Factoryの実現に貢献する。
特長として、Web上で前処理から、学習、テスト、可視化までコーディングレスで実施可能、可視化を確認後、各種設定を変更し、簡単に試行錯誤可能、深層学習の要因可視化機能など、製造業向けAIを開発するために必要な機能を搭載、などが挙げられる。
同サービスは、元々は社内ツールとして利用していたものであり、R＆D組織のデータサイエンティストが社内の課題解決のために利用を促進していたツールである。社内での開発は約５年前からスタートした。
実際に試行錯誤しながら利用しているうちに、毎回プログラミングが必要で多くのコストがかかったり、実際にやってみないと開発ができるかもわからず作ってみて判断していたり、開発に成功する確度の低いものも多く、成功の打率を上げることが課題である状況であった。
こうした状況からプロがやるような分析ツールをノーコードで実装できないかということになり開発を進めた結果、こうしたツールのニーズは社外にもあり、社外展開も可能ではないかということで一部商用化したものである。現在はβ版と両方を展開している。
通常こうしたAIの開発に関しては、PJの進め方そのものが難しいと言え、具体的には現場側にストックされている知見が想像以上に優れていることが多く、データ分析者と現場のAI導入先のノウハウの共有に重点を置いている。分析内容が可視化されているため、意識の統一やリアルさを共有できるようになっている。これにより分析の際にコメントを入れたり、それに関してチャットができるなど、現場担当者のフィードバックをもらうことや、関係者間で意見交換することが容易になり、プロジェクト全体の効率化が進むと言える。
また、裏に同社の研究開発チームが控えていることで、独自の機能を有している。得てしてAIは中身がブラックボックス化することが多く、実際にAIがどのような分析をしたのかががわからなくなることが多いが、同社システムではAIがどのセンサを重要視しているかなどを可視化することで、データの中身を理解しやすくしている。入出力の関係性を明らかにして、因果関係を注視することができる機能を有している。重要度の可視化を実現することで、なるべくチーム内にナレッジが溜まるように工夫がされている。
■現在の市場動向に対する見解
AI市場に関しては、依然発展途上でありデファクトがない状態が続いている。ニーズに関しては、潜在ユーザーは多いもののAIには手出しできないという層が多く、知識はあるものの実践ができていない人が多いと見ている。いわば、例題はできたが本格導入には至らない状態であり、これらの層にいかに実践してもらうかが課題である。
実践の場を設けることで、ツールに対して必要なスキルを下げる必要があると見ている。AIの効果に対する理解の醸成、人材育成が必要である。対策として抱える課題に対して自力で使おうとする人に対する支援をしていくため、型紙などを使ってカスタマーサクセスをサポートしていく方針である。
ユーザー社内に広げるためにもAI人材を育成するコンテンツの提供や、実践的でビジネス的な利用方法を促すため、オンライン相談サービスでデータサイエンティストが相談にのるなどの施策を実施している。
■利用顧客層の特徴
業種面では、センサを活用した事例が多いことから、製造業によるセンサを活用したデータの時系列分析系が多く、生産技術に関わる事例が多い傾向にある。
また、時系列データによる需要予測という意味では、金融、食品など幅広い業種にも導入例がある。
ユーザーの規模面に関しては、大企業も中小企業も概ね半々程度の割合で構成されている。シングルテナント版に関しては大きな投資となるが、マルチテナント版のβ版はフリープランや月額33,000円のビジネスプランなどとなっているため、さほどの大きな投資とはならず中小企業にも十分導入可能なコストであると認識している。
■現状の課題
カスタマーサクセスを継続的に生み出していくことが今後の課題である。ユーザーの潜在課題をAIで解くことができるということを体験してもらうための施策が必要である。
こうした課題に対して、当社のアナリストが直接面談などできれば、ディスカッション等を行うことでヒントを与えたりすることもできるが、そもそもがSaaS的なツールであるためそういった機会を持つこと自体が難しい点は課題である。
■今後の事業戦略
今後のロードマップとして、実際にツールを使う前の段階、例えばAIを学んだり、分析方針を立てる前の段階で、課題を用意してフローを学ばせるためのテキストやサイトなどを提供することを検討している。
加えて、AIを現場に入れるという意味では、制御システムにAIを搭載するなどの対策も打っていく方針である。
■サービス概要
AIは、過去何度もブームとなってきた。しかし、試してみるものの、その導入に至らない企業が相次いだ。そのような状況下で、AI inside株式会社は、2017年に提供を開始したAI-OCRサービス「DX Suite」でオフィス業務にAIを浸透させてきた。昨今では新たな取り組みとして、AI-OCR領域にとどまらない更なる業務効率化に貢献するAIプラットフォーム、「AnyData」「Heylix」の展開にも注力する。
「AnyData」は、マルチモーダルにデータを取り込みながらユーザーの手を煩わせることなくAIモデルを作り、運用もできる、AI統合基盤サービスだ。AI inside のテクノロジーを複合的に活用し、数値・画像・テキストなど様々な形式のデータをマルチモーダルに処理しながら、ユーザーの任意の課題解決に寄与する高付加価値なAIソリューションを生み出す。
・AI inside「AnyData」⇒https://any-data.inside.ai/
「Heylix」は、ユーザーの自然言語による指示に基づきタスクをこなしてくれるAIエージェントである。2023年8月にクローズドβ版の提供を開始した後、金融・製造業を中心とした各社との実証実験や「DX Suite」「AnyData」のユーザーコミュニティを通じた価値検証などを実施、これらの取り組みで集まった多くのVoCをもとにアップデートを重ね、10月に正式版として提供を開始した。
ユーザーは人とコミュニケーションするように「Heylix」へ指示を出すだけで「Heylix」が生成AI・予測AI・認識AIなどのテクノロジーを掛け合わせて、自律的にタスクを実行してくれる“Buddy”を即座に生成する。ユーザーは“Buddy”の支援を受けることで、それぞれの業務に応じた高度なDXを実現することができる。
「Heylix」を使えば、学習不要ですぐにLLMをベースとしたAIの業務利用ができる。、「Heylix」でスピーディーにAIの効果を体感してもらい、より高精度のモデルが必要であれば「AnyData」で開発することも可能だ。
・AI inside「Heylix」⇒https://service-heylix.inside.ai/
「AnyData」と「Heylix」は、同社が目指す「誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会」を実現するために生み出してきたサービスである。
同社のように画像系と数値データの両方に対応したマルチモーダルAIプラットフォーマーは珍しく、同社の強みにつながっていると認識している。誰もが簡単に操作できるUI/UXを備えたサービスとして提供しているため、同社製品ではデータサイエンティストを必要とせず、業務の知見を持っている人が直接AIを使えるというメリットがある。
これらのサービスは、現場社員による業務効率化のための利用にとどまらない。全社最適・新規事業創出の観点での展開も見据えた取り組みを行っている。同社では、AIテクノロジーとその事業化に深い知見を持つプロフェッショナル人材を結集した経営層向けのAI実装コンサルティングチーム「InsideX」を擁しており、ビジネス課題の発見からAI導入まで、一気通貫で伴走し、DX推進を支援している。
■現在の市場動向に対する見解
想定しているターゲットとしては、銀行や保険、BPO、地方自治体等に設定しており、まずは、これまで同社がAI-OCRサービス「DX Suite」で導入実績を有している層を中心に営業活動をしている。「DX Suite」での実績からアップセルしてもらうことを狙っていく考えである。
一方、それら以外からの声がけもあり、製造業や物流、建築関係からの問合わせが入ってきている状況である。それらに関しては、過去にAI利用経験のある企業からの話が多く、これらは業務にAIを組み込む相談含め、これまで外出ししてきた業務を内製化し、また、それをサービス化していくというニーズであると考えている。
■利用顧客層の特徴
導入の事例として、鹿島建設株式会社と共同で「AnyData」を利用した「AIとドローンによる資機材管理システム」を開発した。従来、人が巡回・目視で行っていた資機材管理業務をデジタルツイン上で行うことを可能とし、現場職員の安全性と作業効率の向上を実現している。
また、i-PROのモジュールカメラ「moduca」シリーズと機能連携したことにより、これまで以上に簡単かつ低コストでAIを業務実装できるようになった。具体的には、i-PROのモジュールカメラ「moduca」シリーズが撮影した画像をそのままAnyDataへ送信し学習することが可能となったため、人手による学習データの事前収集とアップロード作業が不要となり、AI開発・運用の工数を簡略化することが可能である。また、新たにシステム構築することなく推論も行うことができるため、システムの外部発注や自社開発、およびその運用をする手間やコストも削減できるとする。
その他、導入先の傾向はこれから実績の拡大とともに見極めていく。
■現状の課題
とりあえずAIを使ってみようという段階から、AIを業務に組み込んでビジネス価値を生み出そうという方向にユーザーのマインドシフトを後押しする必要があると認識している。その意味では、これからキャズムを超えていくことが必要になっていくと思われる。
また、AIを検討する段階で必ずROI（Return On Investment）の話になり、導入するうえでの課題になることが続いている。
■今後の事業戦略
同社は「AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する」をパーパスとし、様々な環境に、AIが溶け込むように実装され、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を目指す「“AI” inside “X”」をビジョンに掲げる。
同社はAI-OCRを使ってAIを日本に普及させた第一人者であると自負しているが、今後はAI-OCR領域のみに限らず様々な業務をビジネスとして取っていくことを推進していく。現在注目の集まるLLMの社会実装も先導しながら、強みであるAI-OCRを中心にその前後工程の自動化にも寄与するマルチモーダルAIを業務に活かすことを目指していく。
（野間博美）
■レポートサマリー
●国内生成AIの利用実態に関する法人アンケート調査を実施（2023年）
■アナリストオピニオン
●IT業界 2023年を振り返るならもちろん生成AI
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