(株)日立ソリューションズ・クリエイト

私は長く通信や公共システム分野で仕事をしてきましたが、2019年に社内にAIを専門とする部署が立ち上げられるのをきっかけに、自ら公募に手を挙げて異動しました。初期段階では“ディープラーニング”を活用した画像認識AIの研究や試作に挑戦。製造現場で撮影した画像をAIに読み込ませ、正常な製品と不良品を見分けるという技術で、私はそのエンジンとなる技術の開発に取り組んでいました。

以後もAIを使ったさまざまな技術に携わりましたが、状況が一変したのは2022年末のこと。ある生成AIサービスがリリースされて技術革新が巻き起こったことを受け、社内でも自社に合わせた生成AI活用環境を開発することになりました。2023年の12月には、社内向けに生成AIにチャットで相談できるサービスをリリース。当社は社会インフラというべき分野での実績が多いだけに、外部の生成AIに相談したいと思っても、セキュリティ上、簡単に情報を入力するわけにはいきません。私たちが作った社内向け生成AIは機密性を担保していますし、のちのバージョンアップで業務上培ってきた多様なデータの検索にも対応するなど、エンジニアの業務効率化につながっていると手応えを感じています。

導入時には社内各所でセミナーを開催するなどして生成AIの活用法のレクチャーに奔走したこともあり、今では社員のほとんどが当たり前のように利用してくれています。日立グループ内で生成AIを活用している企業と比較してみると、当社は自社で開発したシステムを採用したことによりフットワークが軽く、新機能に対応できることが大きな強みとなっています。直近ではコーディングエージェントの導入にもスピーディに対応しました。また、社内向け生成AIのノウハウを基に外部の企業向けのサービスもスタートするなど相乗効果も生まれています。

今後、生成AIをさらに活用するためには、社内のさまざまなシステムと連携させる必要があります。既存の社内システムは、人間が画面を見て操作するのを前提に作られていますので、生成AIから各種システムを安全かつ効率的に操作できる連携機能を整える必要があります。セキュリティ上の新たな問題も生じるだけに、慎重に連携を進めながら新しい可能性を探っていくつもりです。

入社以来、企業向け大規模ストレージ装置の開発、日立製作所の研究者向け試作システムの開発などに取り組んできた私ですが、2018年にAIビジネス部の前身となる組織が発足して以降、AIをお客さまの事業で活用する技術開発に専念しています。当社として初めてAIを外部に提供した案件は、A.S.さんも携わっていた画像認識ソリューション。私はお客さま向けに開発や運用までをトータルに担当しましたが、社内にノウハウがない分野だっただけに試行錯誤しながら技術を確立したため、技術者としての幅を広げる貴重な経験となりました。

それ以降は画像認識AIに関するさまざまな相談が寄せられるようになり、本格的な開発を始める前にAIで求める結果が得られるか検証する「PoC（概念実証）」を実施するケースが増えました。その結果、温度計のようなガラスの管に入った試薬の目盛りを認識する技術や、河川のカメラ画像をAIで計測して氾濫の可能性を判断するといった技術が確立されていきました。

直近では生成AIを活用することで、お客さまの業務のDXを推進する仕事が増えています。業務上の困り事をヒアリングした上で、その解決策をDXという視点から提供し、生成AIがマッチするのであれば率先して活用するというのが大まかな流れ。ある企業では、社内の各部門から提出された特許申請書類に必要な内容が記載されているか、生成AIで一次チェックする仕組みの導入を支援しました。また、別の企業では会議を設定する時に生成AIがメールの内容などから参加すべき人を解析し、名簿から該当する人をピックアップするシステムの導入を支援しました。

画像認識AIの頃は「AIでこんなことができるのか」という驚きの連続でしたが、生成AIの時代となった今は、驚きというよりは「ツールとしてなくてはならない存在となった」という感覚が強くなっています。実際、私たちの日常業務の中でも、生成AIを使って調査、設計、コーディング、テストを進めることが当たり前になりました。生成AIを使いこなすための知識を身につけ、知見を蓄積することが、これからのエンジニアには必要不可欠です。その中で新しい仕事をどのように作っていくのかが生成AIによる開発を担当する私の使命だと思っています。

私の場合、長く公共系のシステム開発を担当しており、官公庁や独立行政法人などの業務システムやWebサイト開発などを手掛けてきました。日立製作所経由で大型案件を請け負うこともありますが、当社で直接請け負う案件も多く、その場合は10名程度のコンパクトなチームで開発を進めていくパターンが多くなっています。

私はプロジェクトマネージャー（PM）の下で現場のリーダーを担うことが多いのですが、生成AIは業務上、欠かせない存在となっています。例えば、A.S.さんたちが作った社内向け生成AIシステムを、議事録の作成、コードの調査、設計のアシスタント、情報収集などにフル活用しています。現在は国家的なシステムを作っていますので、セキュリティが確保されている当社環境での開発は、非常に安心できる部分です。

また、私の部署では生成AIを用いて、「AI駆動開発」にも取り組んでいます。簡単にいえば、システム開発の全工程を生成AIとともに行う技術であり、現状は既存システムの改修や再構築で用いています。既存システムの設計書やプログラムコードを生成AIに読み込ませ、改修内容を指示すると、既存の仕組みを踏まえた設計案が作成されます。さらにそのままコードも生成され、テストまで実行されるので、開発スピードは以前とは比べものにならないほど速くなりました。しかも、品質に関しても非常に高いレベルですので、生成AIの影響は文字どおり“すさまじい”の一言に尽きます。

もっとも、課題がないわけではありません。生成AIは思い込みからのミスが多いので、人間の目で正しいか否かを判断する必要があります。その点をカバーする拡張機能も整い始めたものの、最終的には豊富な経験を有するエンジニアの目に頼らざるを得ません。開発経験の少ない若手には、生成AIが示した選択肢の正しさを判断しにくい場面もあり、いかにして若手に経験を積ませていくのかが難しいところではあります。

この業界は本当に生成AIで衝撃的な変化を遂げていますが、まだまだ活用できる未知の部分は非常に多く残されているはずです。公共系の機関で働くお客さまは、使命感を持って業務に挑んでいるだけに、生成AIを効果的に活用していくことでその思いを支える仕事を進めていきたいと思っています。