生成AIの社内構築とR&D業務効率化への活用

第1部 ChatGPTを使うメリット及びその影響と想定すべき法的リスク

(2023年12月5日 10:50〜12:00)

　ChatGPTなどの大規模言語モデル (LLM) は AIの大きな進歩である。学習したデータをもとに文章にしてソリューションを提供することをさも簡単に当たり前にように行う。国家レベルではもちろん、企業レベルでもChatGPTなどの大規模言語モデル (LLM) を、業務効率化のために活用することが競争優位を獲得するために不可欠となっている。しかし一方で、ChatGPTなどの活用は、第三者へのデータ供給や個人情報保護などにおいて様々な課題が発生すると想定されている。 　そこで、適切なルールを整備し、明確で安全な利用ができる環境を整えることが求められているChatGPTを使うメリット及びその影響と想定すべき法的リスクについて説明する。GPTの使用があることを前提にお話しするので、事前に使用してみて下さい。質疑応答などを中心にお話しできたら良いと考えております。

1. はじめに
   • 近年の大規模言語モデル (LLM) 技術の発展
2. なぜ ChatGPT を使うのか
3. ChatGPT を使う際のリスクはどんなものか
• 質疑応答

• 関係著述 「ChatGPTの社内利用に伴う法的リスク・対応」 (ビジネス法務 2023年7月号)

第2部 R&D部門での生成AI活用と社内構築の仕方

(2023年12月5日 13:00〜14:30)

　これまで、社内、拠点、装置などからのデータ収集とその自動化、そしてデータベース化が進展し、これを基盤にビジネスインテリジェンス (BI) ツールを活用した分析やデータマート、機械学習による予測が行われています。しかし、近年ではこの収集されたデータを新たな方法で活用し、個々の企業に適した生成AIを開発することが注目されています。これにより、これまでの分析や予測業務に加え、社内の知識共有、マーケティング、データ解析、過去のプロジェクトや資料からの提案資料作成、検索など、多岐にわたる業務に活用され、業務効率化とスピードアップが更に進化し、人間は専門的なタスクに専念することが可能となります。 　本講演では、生成AIの活用事例も含めご紹介します。

1. データの進化とビジネスインテリジェンス
   1. データ収集と自動化の進展
   2. データベース化とBIツールの活用
   3. ビジネスインテリジェンスの重要性
2. 生成AIの基本概念
   1. 機械学習との比較
   2. 生成AIの原理と応用
3. 生成AIの実践事例
   1. 企業独自の生成AI開発事例
   2. 生成AIの活用領域
   3. 成功事例とその効果
4. 未来への展望と可能性
   1. 生成AIの将来性と進化
   2. 人間とAIの共同作業
   3. 専門的なタスクへの専念と業務効率化
• 質疑応答

第3部 生成AIの活用基盤構築と大規模言語モデル開発の要諦

(2023年12月5日 14:45〜16:15)

　生成AIの急速な進化は、ビジネスに革新的な変化をもたらしている一方、効果的な業務活用の方法に悩む方も少なくありません。生成AIの価値を最大限に活かすためには、「どの業務に活用し」「どう投資対効果を計り」「今後どう拡張させていくのか」など、業務適用に向けた試行錯誤が必要となります。 　本講演では、NECの生成AIへの取り組みと社内での活用事例をご紹介します。さらに、NECが開発した大規模言語モデル (LLM) にも触れ、より具体的な生成AIの業務活用の要諦に迫ります。

1. はじめに
   1. 講演の概要
   2. NECの生成AI技術への取り組み
2. 社内での生成AI活用
   1. 社内業務活用の取り組み
   2. 社内活用環境の整備
   3. 活用事例紹介
   4. 情報発信と社内コミュニティ
3. R&D部門での生成AI活用
   1. 調査業務
   2. 研究業務
4. NEC開発の大規模言語モデル (LLM)
   1. LLMの開発と目指すポジション
   2. 開発の裏側
   3. AIスパコン
   4. NECの自然言語処理技術
• 質疑応答