Gen-AXの砂金信一郎社長CEO

　生成AIを活用する企業が増えている。PwC Japanグループの調査によると、43％の大企業がすでに自社業務に生成AIを活用しており、24％が活用に向けて推進しているという。だが、米国などと比べるとその度合いは低く、日本企業のDXは立ち遅れている。 【画像で見る】AIエージェントの社会浸透予測 　一方で、国内で生成AIを活用したサービスを開発、運用する動きも出てきている。ソフトバンクのグループ企業、Gen-AX（ジェナックス）もその一つだ。Gen-AXはもともとLINEヤフーでAIの研究開発に携わっていたメンバーが多く在籍しており、企業の生成AI活用推進に向けたコンサルティングサービスとSaaSを提供している。 　Gen-AXの社長を務めるのが、これまでマイクロソフトでITエバンジェリストとして活躍し、旧LINEのAIカンパニーのCEOも務めていた砂金信一郎氏だ。砂金氏は2023年7月からGen-AX社長に就任しており、日本企業の生成AI活用を推進する職責を担う。 　日本企業が生成AIを活用する上でどんな課題があるのか。今後DXのポテンシャルが高い業種はどこなのか。前編【ソフトバンク子会社「Gen-AX」設立の狙い　「AIによる業務変革」はどこまで進むか？】に引き続き、砂金社長に聞いた。

日本企業の生成AI活用の課題は？

――砂金社長は前職では旧LINEのAIカンパニーCEOを務めていました。これまでどんなキャリアを歩んできましたか？ 　私は東京工業大学出身なのですが、経営システム工学科出身で、企業の生産管理を専攻していました。ですから大学でAIを専攻していたわけではないんですね。当時、イスラエルの物理学者であるエリヤフ・ゴールドラット博士が書いた『ザ・ゴール：企業の究極の目的とは何か』という本が流行（はや）っていて、その「制約理論」に基づいた工場の生産計画の最適化を研究テーマにしていました。 　研究にあたって最適化計算も自分で数理モデルを作り、コンピュータに解かせることを学生の時からしていました。ただ、当時はGPUやCPUが貧弱だったので、AIはあまり使えませんでした。 　大学卒業後は日本オラクルに入社し、ERP（企業資源計画）の研究開発に携わっていました。学部時代の専攻がそのまま仕事に結びついた形です。オラクルではAIのはしりともいえる予測モデルについての業務に取り組んでいました。 ――その後は、戦略系コンサルティングファームのローランド・ベルガーに転職し、2008年には日本マイクロソフトに転職しています。 　マイクロソフトでは主にクラウドサービスの「Microsoft Azure」のエバンジェリストをしていました。最後の方で関わったプロジェクトが、研究開発機関の「マイクロソフトリサーチ」が開発したAIによる対話チャットボット「りんな」です。当時は2015年で、いまのChatGPT-3のようなモデルがなく、限られた技術によって、人間との対話性能が高いAIの研究開発に関わっていました。 　りんなはLINEを活用したサービスで、マイクロソフトリサーチにいた時は言語モデルの専門家の方々と一緒に仕事していました。当時のAI性能の上がり方を見ていると、アルゴリズムの改善より、何か良い学習データがあることが重要だと私は考えていました。 　それで、多くのユーザーが喜んで自分のデータを提供しているB2Cサービスに行った方が、データが潤沢にあってAIの進化に寄与できるという考えがあったのです。まさにそれがLINEだ、ということで、りんなの縁で気付いたらLINE（現LINEヤフー）に転職していました。 ――LINEでは、どんな領域に携わったのでしょうか。 　LINEではAI事業を推進するAIカンパニーの代表として、「LINE CLOVA」というAIアシスタントのサービスなどに携わっていました。LINEでは主にCLOVAのB2B事業を担当していて、2023年7月から同じソフトバンクのグループであるGen-AX社長に就任した形です。 ――日本企業の生成AI活用の課題を、どう見ていますか。 　これは生成AIに限らず、企業のクラウド導入が進んでいた2010年代から変わっていないと思うのですが、日本企業はPoC（概念実証）を好む傾向にあると思います。PoCはきちんと目的があるものであれば良いのですが、目的なきPoCが多い印象です。 　例えばAIにおいても、職位が高い人から「これからはAIの時代だから、AIで何かPoCをやってみよう」と言われたとします。PoCで、まず使ってみるというフットワークの軽さはとてもいいことだと思うのですが、PoCの出口、例えば「いつまでにKPIが何％改善したら目標達成」といったゴールを設定することを苦手とする企業が多いように思います。 　PoCを始めてみたのはいいものの、その目的やゴール条件を見失ってしまうケースが後を絶ちません。AIを導入すること自体が目的になってしまっていて、手段と目的を取り違えて迷子になっている企業が実に多いと感じています。 　Gen-AXでは、こうした取り組みをしている企業に対して、AIで具体的にどのような業務改善をしたいのかを、企業の担当者から引き出すこともしています。われわれがその企業の数値目標を設定し、改善していくことはできません。その企業の状況がどのように数字に表れているのか。数値化されていなければ、その状況をどのように数字に落とし込めるかを企業に提案しています。 ――経営層は生成AIを活用する動きを進めている一方で、現場は従来の仕事のやり方を変えたくないケースも少なくなく、思うように活用が進まない現状もあると思います。生成AI普及の課題をどう見ていますか。 　例えばコールセンター業務を担当している方からすると、AIによって自分の業務が奪われてしまうのではないかと不安に思う人も多いと思います。AIに限らず、DXは人員削減につながると捉えられがちですが、例えばその現場担当者には、そのAIのルールを決めたり運用したりして「AIを使う側」に回る役割を与える必要があります。ここには、従業員へのリスキリングが欠かせません。 　AIによって自分の仕事が奪われるだけだと、産業革命期の19世紀の英国で起きた機械打ち壊し運動である「ラッダイト運動」になりかねません。それは皆さんの願う未来ではないので、AIが普及した後はいままでと違う役割を与えるリスキリングとセットで進めないと、DXは進展していかないと思います。