【インタビュー対談】2WINS 小川椋徹氏 × Axell 客野一樹。後編／AI×DXの未来と、それぞれが見据えるAIのこれから

開発者たちに聞いた、AI DXの現在地

小川椋徹さん（以降：小川）：昨今、DXを取り巻くAIについて、製品も手がけられている御社の現場は、どのような状況なのでしょうか？

客野一樹（以降：客野）：弊社がDXアプリの「ailia DX Insight（アイリア DX インサイト）／Axell社のAI DXアプリ」を提供しはじめて、周りのお客様の話をうかがっていると、AI DXによって社内の業務効率を上げていかないといけないという流れは、国内各社さんでどこでも起こっている印象です。ただ、皆様が自分たちの業務にどのようにAI DXを取り入れて使えばいいのかを、まず考えていきたいフェーズのようです。言葉を変えれば、社内のAIとDXに対するリテラリーを上げていきたいということですね。直接的に業務を改善するというよりも、自分たちのワークフローに、どのように介入してくるのかをまず見極めたいというご相談が圧倒的に多い状況です。

小川：大きな企業や組織ほどワークフローの管理がしっかりしていますよね。今後、AI DXは企業にどのようなかたちで取り入れられていくと思いますか？

客野：当たり前ですが、すべてのワークフローを一度に変えることは難しいこと。まずは要因分析をしたうえで、今後は工数がかかっているパートに対して部分的に取り入れられるようになっていくような印象です。近い未来「そういえば仕事のフローにAIが増えてきているな」と感じるのも、そう遠い話ではないと思います。

小川：ビジネスシーンで特に需要のある事柄って、どんなことなのでしょうか。

客野：挙げるとすれば「文字起こし」ですね。会議の議事録や、お客様との会話をテキストデータに起こす機能です。少し前までは社内や専門の企業に発注して人力で行っていた作業ですが、現在はAIが高い精度かつリアルタイムで行ってくれます。そうした文字起こし機能をはじめ、AIが得意とする複数のアプリやツールを組み合わせて、ワークフローを改善している状況です。弊社しては、そうしたアプリやツールなどの“パーツ”を複数開発し、お客様のワークフローに最適なかたちで組み込むご提案をしています。将来的にはお客様が独自にパーツを組み合わせられるサービスも見据えています。もしかすると、今後は各組織のワークフローを加味してAIが最適なツールを組み合わせて提案してくれる、といったことも可能になるかもしれません。

小川：OCR、議事録、社内の情報検索と、幅広い領域に適応できそうですね。弊社でも企業に向けたAI DXツールをパッケージとして提案するサービスを展開しています。また、企業のワークフローのなかで、AIに業務を任せられる部分を抽出する段階から弊社で伴走し、そのための開発まで一気通貫で行うといったことにも注力しています。。一方で、企業が「LLM（Large Language Models）」を使って何かしたいと思っても、そもそもデータベースができていなかったりと、準備段階が完成していない状態のケースも多々見受けられます。そのため、最新のAIを導入する前に、まず既存のデータベースを整えたり、社内の知識共有のあり方を定めたりと、“下地づくり”を浸透させることが、これから大事になるポイントなのではとも考えています。

客野：最先端のAIをいますぐ迎え入れようとせずに、まずは受け入れる環境を整理しましょうというのは大事なポイントですよね。

小川：それを言ってしまうと夢がないですけどね（笑）。でも、“下地づくり”が完璧ではなくても、AIをそれがAIであると意識せずに使えるツール達が台頭することで解決していくのかも知れません。インターネットが良い例で、予習などせずに子どもたちでもいきなり使えているわけですから。「使うとこんなに便利なツール、実は中身AIなんです」くらいのものが、今度「2WINS」としても提供できるようになってきたら、ひとつ上のステージに行けるのかなって思いますね。

客野：弊社もまったく同じ道を歩んでおります（笑）。当初は「ailia SDK（アイリア SDK／Axell社が開発した世界最速クラスの推論エンジン）」を主軸にエンジニアの方々に向けてビジネスを展開していたのですが、それだけでは前に進めません。やはり次の段階へ進もうとすると、AIについてなにもご存知なくてもインストールするだけで使えるようなものを提供できなければならないんですよね。

小川：まさにその通りだと思います。是非共に道を切り拓いていきたいです（笑）。

国内のAI x DX推進を阻む、意外な“カベ”

小川：社内のデータベースが膨大だからAIで管理をしたくても、そもそもデータベースが統一されていなかったり、AIを導入する以前の“整理整頓”ができておらずにAI DXの推進が遅れたり、導入そのものを諦めるといったケースも少なくありません。

客野：業務プロセスが属人化しているほど、AI DXの導入において越えるべきカベは高くなってしまいますね。いちどデジタル化してしまえばAIがデータを扱えるようになるためスムーズですが、書類を紙で管理していたりハンコが必要な状況では、そもそもAIが立ち入れる領域ではありませんからね。弊社では業務改善コンサルまではいかずとも、お客様の業務フローを拝見したうえで、AI DXを導入できるパートのご提案なども行なっています。

小川：AI導入以前の業務プロセスの改善含め、今後AI DXの実績や成功事例が世の中にたくさん出てくるのではないでしょうか。

客野：そうですね。そうした事例がメディアなどを通じて広く共有されていくことで、国内全体に広がりを見せていくのではないでしょうか。インフラの観点でいうと、まさに自動運転などは実証実験など、メディアでも目にする機会が増えてきましたね。

小川：実は私は現在、大学院での活動として「協調型自動運転（車両単体で完結するのではなく、道路上の機器など他のデバイスとコミュニケーションを取りながら行う、より安全性が高いとされる自動運転）」 に関する研究に取り組んでいるのですが、AIによる自動運転については、技術面だけで言えば90%以上研究され尽くしているように感じます。自分が小学生のころは夢の世界でしたが、自分が大人になり、実現一歩手前の状況を目にしている感慨深さとともに、法律や技術的な観点で越えなければいけないカベの存在も感じています。ちなみに、自動運転の研究においても画像情報の処理がとても重要で、今後LLMとともに「マルチモーダルAI（画像や動画、センサー情報など複数のデータから情報収集・統合して処理するAI）」が進化することで、画像からの入力をスムーズに処理できるようになれば、雨の日でも水滴に左右されずに歩行者の動きを正確に読み取れたりと、より安全で確実な自動運転が行えるようになり、100点満点に大きく近づけるのではと期待しています。

客野：従来のAIは画像、テキスト、音声と、ひとつの種類のデータからしか判断することができませんでした。しかしマルチモーダルAIの場合データの種類にとらわれず、さざまな情報から学習し、融合して結果を導き出せることが強みとなるため、自動運転のみならず、さまざまなシーンでの活躍が期待されていますね。

小川：機械的にひとつの情報から判断していたのが、総合的な要素から判断できるようになるって、まさにAIがより人間に近づくような感じがします。

客野：AIが総合的に進化していくことで、近い未来、人間が運転するよりも安全な交通網を構築できる日が来るかもしれませんね。

小川：個人的にはAIとロボティクスの融合など、AIと他分野のテクノロジーを掛け合わせることで生まれるイノベイションにも期待している部分があります。

客野：生成AIだけを見ても、進化の速度がとてつもなく速いですからね。AIがAIを開発するなんてことも、起こり得るのかもしれませんし。

小川：文句を言わずに24時間働き続けるAIが企業のDXを支える、なんてこともあるのかもしれません（笑）。

Photo／Kenji Fujimaki