日立が生成AI活用プロフェッショナルサービスを提供開始、Lumadaのナレッジを活用し顧客の経営改革を支援

text: XEXEQ編集部

記事の要約
日立の生成AI活用プロフェッショナルサービス概要
RAGとは
Generative AIセンターの役割と専門家集結
生成AI活用プロフェッショナルサービスに関する考察
参考サイト

記事の要約

日立が生成AI活用プロフェッショナルサービスを提供開始
Lumadaのナレッジと技術を活用し、顧客の課題解決を支援
生成AIの導入から活用、人材育成までトータルにサポート

日立の生成AI活用プロフェッショナルサービス概要

日立製作所は2024年7月22日より、生成AIを活用した経営改革を推進する顧客を伴走型で支援する「生成AI活用プロフェッショナルサービス powered by Lumada」の提供を開始した。本サービスは、Lumadaとして蓄積してきたDXのノウハウに加え、全社で推進してきたAIトランスフォーメーションにおける生成AI活用の豊富なナレッジと技術を駆使し、生成AIの導入から活用、価値創出を支える人材育成までをトータルに支援するものである。^[1]

日立は生成AI活用による生産性向上を目指し、業務利用ガイドラインや生成AI共通基盤などの環境整備から、問い合わせ対応の効率化や機器設備の保守サポートなどIT・OTの業務への適用を推進してきた。その成果を活かし、金融・製造・鉄道・エネルギーなど幅広い顧客との協創を推進しながら、約1,000件のユースケースを検証してきたのである。

	サービス内容	特徴
DX推進支援	生成AIの最適なユースケース選定・具体化	効果や難易度を踏まえた導入戦略立案
ユースケース実現性検証	プロトタイプの簡易開発による検証	現場組込み時の効果試算精緻化
生成AIアプリ開発支援	業務組込みアプリケーションの開発・テスト	関連システムとの連携や仕様設計検討
RAG関連サービス	言語モデル評価・RAGチューニング支援	回答精度向上のための最適化
人材育成支援	生成AIスキル習得プログラム提供	プロンプトエンジニアリングやRAG構築スキル習得

RAGとは

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略称であり、言語モデルに外部情報の検索を組み合わせることで回答精度を向上させる技術を指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

外部知識ベースを活用し、最新情報を反映可能
企業固有の情報や専門知識を組み込み、精度向上
ハルシネーション（幻覚）の低減に効果的
柔軟なカスタマイズと継続的な改善が可能
プライバシーとセキュリティの強化に貢献

RAGは生成AIの実用化において重要な役割を果たす技術である。企業の独自データや最新情報を効果的に活用することで、より正確で信頼性の高い回答を生成することが可能となる。日立の新サービスでは、このRAG技術の構築と最適化を重要な要素として位置付けている。

Generative AIセンターの役割と専門家集結

本サービスは、Generative AIセンターが中心となり、生成AIに関する豊富な知見と高い技術力を有するデータサイエンティストやAI研究者などのスペシャリストを結集して提供される。生成AIに精通するエンジニアやコンサルタント、OTの知見を有するドメインエキスパートなど、数百人規模の専門家体制で顧客のニーズに応えていく方針だ。

この体制により、生成AIのユースケース創出や最適なモデル・サービスの評価検証、回答精度を上げるRAG構築など、生成AIの導入効果を最大化するために必要な対応に伴走しながら、最終的に顧客の経営改革に結びつけることを目指している。生成AI活用の内製化を目指す企業にとって、強力な支援となるだろう。

生成AI活用プロフェッショナルサービスに関する考察

日立の生成AI活用プロフェッショナルサービスは、企業のAI導入における課題を包括的に解決する可能性を秘めている。特に、RAG技術の活用やユースケースの実証を通じた実践的なアプローチは、企業が直面する具体的な問題に対して効果的な解決策を提供することが期待される。一方で、AIの倫理的な使用やデータプライバシーの確保など、新たな課題への対応も求められるだろう。

今後、このサービスを通じて蓄積される知見や技術が、より汎用性の高いAIソリューションの開発につながることが期待される。特に、業種や規模を問わず適用可能な生成AIの活用モデルの確立は、日本企業全体のDX推進に大きな影響を与える可能性がある。また、AIと人間の協働を最適化するための新たなワークフローや組織構造の提案など、より踏み込んだ支援サービスの展開も期待したい。

生成AI活用プロフェッショナルサービスは、特にAI導入に苦戦する中小企業や、専門人材の確保が難しい地方企業にとって大きな恩恵をもたらす可能性がある。一方で、AIの導入により一部の業務や職種が自動化されることで、雇用構造の変化や人材の再教育の必要性など、新たな社会的課題が生じる可能性も考慮する必要がある。

日立には、このサービスを通じて単なる技術支援にとどまらず、AIがもたらす社会変革を見据えた長期的なビジョンの提示や、持続可能な形でのAI活用モデルの構築を期待したい。特に、人間とAIの共生を前提とした新しい働き方や、AIを活用した社会課題解決の具体的な方法論の提示など、より広い視野での貢献が求められるだろう。