「AIドリブン経営」へのシフトとこれを支える3つの「きょうそう」 - 日本テラデータ 大澤社長

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2025年の年頭にあたり、日本テラデータ 代表取締役社長 大澤毅氏は年頭所感として、以下を発表した。

新年のご挨拶と年頭所感

新年おめでとうございます。

2024年は、OpenAIのGPT4o & o1、メタのLlama3、グーグルのGemini 2.0をはじめ性能が大きく向上した大規模言語モデル（LLM）の最新版や、それらを応用した強力なアプリケーションが登場しました。待望される日本初の基盤モデルについても、経済産業省、NEDOが日本国内の生成AIの開発力強化に向けたプロジェクトGENIACを開始し、実際の基盤モデルが発表され始めた年でもありました。またマルチモーダルAIの進化が、今後のAI活用に欠かせない技術として注目されました。一方で、日本企業において生成AIの活用はMicrosoft 365 CopilotやLLMなどによる業務効率化が中心で、ビジネスプロセス上での活用は、多くがいまだ実証実験の領域に留まっていると感じています。

2025年はどのような年にすべきでしょうか。

社会的にも国際政治的にも引き続き激動が予想される本年、私は、優位な成長を継続できる企業の条件は、こうしたAI活用を計画や実証実験段階から、どれだけ早く実ビジネス上の成果を獲得できるプロセスに組み込む段階へと移行できるかにあると考えています。そのためには、ユースケースベースのピンポイントでの生成AI導入ではなく、ドメイン（部門）ごとにAI活用戦略を立案し、どの業務からどんなAIを導入するか、その実現可能性と効果を踏まえ、経営層がコミットしてプロジェクトを推進することが重要です。先進的な組織や経営層に「データドリブン経営」の重要性が浸透した今日、膨大かつ刻一刻と変化するデータが示唆するインサイトをリアルタイムで読み解き、ビジネス上の成果に結実させるためには、あらゆるAIを包括的に活用し、AIが自動で業務を最適化する「AIドリブン経営」への深化とシフトが強く求められる年になると考えています。

こうしたパラダイムシフトに必要なものは何でしょうか。

LLMはすでに様々な分野で非常に優秀な回答を提供してくれますが、ビジネスで重要なのは、加えてその正確性です。例えば、お客様の問い合わせ内容の理解と返答、最適な契約プランの提案、不正と判定した取引、暗黙知のデジタル化、需要の予測などの処理を想起してみましょう。残念ながら現在のLLMによる生成AIとRAGだけで日本企業が求める精度には到達しておらず、この精度を高めるためには、複雑なタスクを分解し、多様なAIモデルを適材適所で用い処理するような包括的でスケーラブルなAIシステムが必要です。"多様で包括的なAIシステム"には、大手企業が提供するLLMや企業が独自に開発する小、中規模言語モデルによる生成AIも含まれますが、機械学習など今まで活用されてきた技術や、ディープラーニング、マルチモーダルAI技術など含まれます。本年は、企業が今一度、AI戦略を整理し、精度の高いAIを実装できる包括的なAIシステムの構築が進む年になるでしょう。