日立、生成AIサービスを本格化 Lumadaとのタッグで何が変わるのか

　日立は1960年代からAI研究を続けている。この蓄積に加え、NVIDIA、AWS（Amazon Web Services）、Google Cloud、Microsoftとの連携も進め、顧客のニーズに合わせてLLMを選択し、生成AI環境を構築できるようにした。生成AI活用による生産性向上や、AIソリューション開発、人材育成につなげていく。

　吉田センター長によると「既にさまざまな業界から自社で独自のLLMを運用したいという声が上がっている」という。「運用環境としてはパブリッククラウドで作りたい声が多いですが、中には高いセキュリティの観点から、オンプレミスでLLMを運用したいという声もありました」

　ITの分野で日立が得意とする技術に、独自のハードディスクやSSDといったストレージ開発がある。これらを組み合わせたサーバ運用は、優位性のある技術だ。ここにNVIDIAのGPUを組み合わせることによって、独自のオンプレミス環境でのLLMを構築している。

　製品名は「Hitachi iQ with NVIDIA DGX」だ。それまで他社製品では80時間学習に掛かっていた時間を、4時間に短縮できるという。1年単位で時間が必要だった処理を、1週間以内に完了するほどの速さになり、オンプレミスでのLLM構築を現実的なものにしている。

●生成AI活用プロフェッショナルサービスの中身

　生成AI活用プロフェッショナルサービスでは、生成AIを活用したコンサルティングサービスや、生成AIをアプリケーション開発など業務への活用に特化させるサービスを提供する。

　既に多くの企業が、ChatGPTなどの汎用LLMを業務に活用している。業務特化型LLMでは、企業が持つ固有のデータを業務知識として学習させ、専門業務に適した規模や精度のLLMを構築する。

　「人手不足の解消や自社知識と技術の継承、企業の競争力強化につなげる狙いがあります。日立では顧客の事業領域や業務に合わせてLLMをカスタマイズし、顧客に合わせた業務特化型LLMを構築していきます」（元山室長）

　業務特化型LLMを構築する上で、2つの壁があるという。一つは、業務レベルの回答が得られなかったり、熟練者の知見のインプットが不明であったりすること、そして学習方法やデータの作り方が分からないといった回答精度の問題だ。もう一つは、設備投資の困難さや、環境の構築・運用ノウハウがないといった学習環境の整備の問題がある。