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公開：2024-12-26

GMOインターネットグループが熊谷正寿代表の考えを再現したAIチャットbot「AI熊谷正寿」を開発、社内での意思決定支援に活用

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• GMOインターネットグループがAIチャットbot「AI熊谷正寿」を開発
• GMOイズムを理解したAIとして社内での意思決定を支援
• 独自LLMによるバーチャル知的ナビゲーターとして機能

GMOインターネットグループが独自AIチャットbot「AI熊谷正寿」を開発

GMOインターネットグループは2024年12月24日、代表取締役の熊谷正寿氏の考え方を再現したAIチャットbot「AI熊谷正寿」の社内提供を開始したと発表した。このAIチャットbotは独自のLLMを活用して熊谷氏の経営哲学「GMOイズム」を理解し、パートナー（従業員）の意思決定支援を行うことが可能だ。^[1]

AIチャットbotは「安定動作版」と「β版」の2種類のバージョンが提供され、前者は社内データを広い視点で分析し、後者は最新のAPIを使用してより正確で詳細な情報提供を行う設計となっている。グループ代表の熊谷氏のノウハウや経営哲学とGMOインターネットグループのカルチャーが集約されたGMOイズムを熟知するバーチャル知的ナビゲーターとして機能するだろう。

このAIチャットbotの開発には、社内AI推進チーム「AIしあおうぜ！」が主導的な役割を担い、人工知能学会研究会優秀賞採択者や東京大学大学院出身のデータサイエンティストなど、若手の人工知能専門家も参加している。企業理念「スピリットベンチャー宣言」を推進するグループSV・シナジー推進室による精度評価では、社内研修に匹敵する高い精度が確認されたとのことだ。

「AI熊谷正寿」の主な特徴

In-Context Learningについて

In-Context Learning（ICL）とは、入力されたコンテキストに基づいてタスクを理解し、柔軟な出力を可能にする機械学習手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 入力のコンテキストに基づく柔軟なタスク理解
• モデル切り替えが容易で複数のLLMに対応可能
• 高精度なアウトプットの実現が可能

GMOインターネットグループが開発した「AI熊谷正寿」では、ICLを採用することで約7万6000トークンの専用データを最適化し、高精度な出力を実現している。検索拡張生成（RAG）で作られた従来の社内ナレッジツールと比較して、より深く多面的な分析が可能となっているのだ。

社内AIチャットボットの開発に関する考察

GMOインターネットグループによるAIチャットbotの開発は、企業文化や経営哲学の継承という観点で画期的な取り組みといえる。AIチャットbotを通じて全パートナーがGMOイズムに基づいた意思決定支援を受けられることは、組織の一体感を高め、より効率的な事業展開につながることが期待できるだろう。

今後の課題として、AIチャットbotの回答精度の維持向上や、新たな経営課題への対応力の確保が挙げられる。社内の知見やノウハウを継続的にAIに学習させ、常に最新の状況に適応できる仕組みづくりが必要になってくるだろう。

将来的には、このAIチャットbotの活用範囲を拡大し、グループ全体の知的生産性向上につなげることが期待される。特に若手社員の育成支援や、新規事業の立案における活用など、より広範な領域での展開が見込まれるはずだ。

参考サイト

1. ^ GMOインターネットグループ株式会社. 「GMOインターネットグループ、 Claudeで「AI 熊谷正寿」を実現へ | GMOインターネットグループ株式会社」. https://www.gmo.jp/news/article/9305/, (参照 24-12-26).

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