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ビジネスユースケースをもとに価値創造を考える、
生成AIを活用した企画の考え方のポイント
2024年3月27日 08:30
企業が安心して使える生成AIの実行環境を構築するには──。「クラウドWatch Day “最適な生成AI環境” 構築支援」（主催：クラウドWatch編集部、2024年2月21日）において、ベネッセグループでデータ利活用を推進する、データソリューション部 部長の國吉 啓介氏が「ユースケースから考える生成AIによる価値創造」と題し、生成AIのビジネスユースケースをもとに、生成AIを活用した企画の考え方のポイントを紹介した。
ベネッセグループのDX推進の方針、体制
「よく生きる」を企業理念に、教育や介護・保育、生活の領域で幅広いサービスを提供しているベネッセグループ。各事業において、価値のあるもの、よりよい商品やサービスを提供していく手段として、デジタルの活用を推進している。
ベネッセグループでは、事業のフェーズに合わせたDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しながら、データの利活用や方法論、組織力などの「組織としてDX能力」を高めている。「この二つを相互にスパイラルにしながら回していくことで、DXを加速しています」（國吉氏）。
DXを推進するにあたっては、それぞれの事業状況にあわせてDXの力点を変動させる。サービスやプロセスを段階的にデジタル化する「デジタルシフト」、お客さま本位でのサービス提供のためにオンライン・オフラインを融合して価値を高める「インテグレーション」、ビジネスモデルを転換して新モデルを開発する「ディスラプション」の3つのステップだ。「例えば、ある領域ではデジタルシフトを進め、さらにある領域ではインテグレーションを進めるなど、年度ごとに状況も見ながら、育てていくことをポイントにしながら進めています」（國吉氏）。
また社内にある知見だけではなく、社外との連携も重視しているという。ベネッセでは、ベンチャー企業への出資を行う投資ファンド「DIF（Digital Innovation Fund）」を設立しており、「私たちは、データを起点にして価値につなげていく上で、社外の皆さんとも連携しています。例えば、ベンチャーのスタートアップや研究所といったところと、掛け算をしながらやっていくことも大事にしています。社内の知見であるDIP（Digital Innovation Partners）だけではなくて、DIFのような、外部の強みのある方たちとコラボレーションしながら新しいものを生み出していく実行体制です」（國吉氏）。
入力/処理/出力のプロセスがAIにより自動化・高速化
國吉氏はまず、生成AIの前提となるAIの考え方を紹介。社会は今、Society5.0、オンラインとオフラインがつながり、AIの社会実装も進んでいる。センサーがデータを取得し、AIが分析、データが価値を生み出すという過程が自動化され、さらに加速している。例えばよりパーソナライズされたサービスが自動化され、スピードアップして生み出されている。
これを分解すると、「AIには構造がある」ことがポイントだと國吉氏。PDCAやPDS、あるいは意思決定フレームなどと同様に、AIも入力/処理/出力という構造があり、「データの入力、処理が自動化されて、素早く行われる。そして出力が価値のあるものになる。この構造や仕組みを意識しながら価値を生み出すという点がポイントの一つです」（國吉氏）。
ベネッセの生成AIへの取り組みユースケース
ベネッセでは2023年4月に、社内AIチャット「Benesse Chat」を導入。同6月には生成AIを活用した「次世代コンタクトセンタープロジェクト」を開始、7月には小学生向けに、同社初めての対外的な生成AIサービスとして「自由研究お助けAI」をリリースした。
今回の講演では、この「Benesse Chat」と「自由研究お助けAI」を生成AIの事例として取り上げた。
Benesse Chatは、ChatGPTのAPIを用い、入力情報から新しい情報を生成するAI。議事録の要約やアイデアのブレスト、サンプルコードの生成などの用途で利用している。
「まず自分たちでやってみることが非常に大事で、その環境を作るというところが一つポイントでした」と國吉氏。
Benesse Chatでは、入力した情報を二次利用せず、クローズドな環境で外部に情報が漏えいしない仕様とするなど、セキュリティ面に十分配慮し、また利用履歴をモニタリングすることで安全性を高めるといった取り組みも行っている。
自由研究お助けAIは、子どもの興味をもとにアイデアやテーマを見付けることができる、小学生親子向けのサービス。ベネッセグループとして、生成AIを活用した、初めての外部向けサービスだ。
このサービスが出たタイミングは、教育での生成AI利用について、さまざまな議論が行われていた時期だった。
「実際、私たちはAIを使って、思考力や想像力を高め、AIと対話することでさらに創造性を高めていくところを大事にしたサービスになっています」と國吉氏が言うように、自由研究お助けAIは「答えを教えるのではなく、考える力を養うサービス」だ。考える力を養うために、リテラシー教育の部分を手厚くしたり、実装のチューニングを行ったりしながら進めている。
スモールスタートでPDCAを回していくことが大切
次に國吉氏は、生成AIのような新しい技術との向き合い方を紹介した。ステップは5つだ。
ステップ1では、企画者の体験機会を用意する。実際に触れてみることは、システム担当だけでなく、企画者にとっても大事だと話す。
ステップ2では、誰の、何のためのものなのか特定を行う。「先ほどの自由研究お助けAIでは、子どもの考える力を養う、安易に答えを教えないことがポイントでしたが、そのように、誰の、何のためにというところを定義していくことが大事です」（國吉氏）。
ステップ3では、差別化の検討を行う。自社の持つリソースや情報を組み合わせることが重要だ。
ステップ4では、プロセスの設計だ。顧客行動を想像しながら、起こりうる問題の対応策を考えて設計を行う。
ステップ5では、入力と出力の調整を行う。ステップ2で自分たちが想定している顧客にとっての価値を考え、チューニングしていくことが大事である。
「この5つのポイントでまず小さくはじめ、サイクルを回していくことが方法論として大切です」（國吉氏）。
生成AI活用の社会実装に向けた産学官連携の取り組み
このようなステップをもって小さくはじめてみることにより、ビジネスとしてスケールする必要が出てくる。そのためには、仕組みとして磨きつづけることが重要となると國吉氏。
ビジネススケールするうえでは、全体像が描けない、仕様や設計のグリップができず難航するなど、スケール化する上でのさまざまな課題が出てくる。こうしたときに必要となるのは、「全体グリップ」と「各層グリップ」を組み合わせ、事業価値を生み出す仕組みとして、磨きつづけることが求められる。
「アーキテクチャを分解して、全体として連携をさせていくような仕組みが必要です。基盤になるインフラ、アプリ、その中を流れるデータ、どの部分も大事ですが、ビジネスのアーキテクチャと合わせて、掛け算して、うまくグリップしていくことがポイントと思います」（國吉氏）。
また生成AIの活用においては、1社だけでは解決が難しい課題も存在する。國吉氏はその課題を挙げた上で、「他社や団体と協業・連携が必要な課題がたくさんあります。そうした協業・連携が国内でも増えていくことを願って、ウルシステムズと当社が共同発起人となり、一般社団法人Generative AI Japan（略称：GenAI）という団体を設立しました」（國吉氏）。
Generative AI Japanは、研究会やイベントを通し、産学連携で事例と知見の収集を進めながら、活用促進と社会提言を行う。人材育成や情報共有、実証実験などを通じて健全な社会実装を推進していく。「もしご興味がある方がいらっしゃいましたら、Webサイト（https://generativeaijapan.or.jp/）がありますので、ぜひお問い合わせをいただけるとありがたいと思います」（國吉氏）。
最後に國吉氏は、「ますますこれからの1年で、生成AIに関する技術の進化、そこから生み出される価値が増えていく思いますので、私も毎日が学びだと思っていますが、みなでこうした技術から、良いものを作っていければと考えています。ぜひ、一緒に何か面白いことができればと思います」と力強く語って、講演を締めくくった。