“超高速”でアイデアを具体化 DNPが「生成AIラボ」で目指す共創活動：製造業×生成AI インタビュー（2/3 ページ）

[池谷翼，MONOist]

アイデア創出から具体化までのスピード感を重視

　DNP生成AIラボ・東京で重視するのが、アイデア出しからプロトタイプ作成までのスピード感だ。和田氏は「企業が生成AIサービスを開発したい場合に、できるだけ早く市場投入できるようにするため、1日目に対話を行い、2日目にはもうプロトタイプを開発する、というテンポ感で進める」と話す。

　プロトタイプの作成そのものをゴールとするわけではない。プロトタイプやユースケースなどを基に、業種や業態などでどのように生成AIを応用できるかをDNPと共に考える。例えば、ある自治体は落し物アプリに着想を得て、市民がマンホールのひび割れなどの異常を報告すると、自動生成されたエンブレムなどを獲得できる生成AIアプリのアイデアを構想した。この他、写真から説明文を自動生成するアプリは、観光業者や宿泊施設などがWebサイトに掲載する写真の説明文作成の省力化に役立つ可能性がある。

　「ChatGPTが世に出て1年以上たつが、生成AIをどう使うかは社会全体がまだ模索している段階だと思う。DNP生成AIラボ・東京では生成AIの多くの使い方を見せるとともに、各業界での活用事例を蓄積し、具体的なユースケースやPoCの推進に生かしていきたい」（和田氏）

　相談者のレベル感はさまざまなものを想定しているが、まずは「自社内のデータをあらゆる形で使用可能な状態にする」（和田氏）ように協力する。仮にChatGPTを導入したい、あるいは独自のデータを用いてRAG（Retrieval-Augmented Generation）を実現したい、という相談が寄せられたら、生成AIが学習しやすい形式にPDFやWordのファイルを構造化できるDNPの独自技術でデータ利用環境の整備を提案する。データが利活用できる状況になってから、生成AI活用のディスカッションを進めていく。

　もう1つ、DNPがユースケースやプロトタイプを制作する上で意識している点として、デジタル世界でだけ完結するものを作らない、というものがある。印刷を始めモノづくりを手掛ける企業として、ガジェットなどを介してリアルな世界と接点を持つようなサービス設計を提案していく。画像や動画などのコンテンツに関わる事業を展開していることもあり、テキスト作成以外の領域でも生成AIによる価値を生み出せるように進める。

　DNPはDNP生成AIラボ・東京を通じて、2024年度内に1000件のユースケースを生み出し、共創パートナーとともに生成AIを用いたサービスを5件実現する計画だ。

「DNPができていなかったこと」への挑戦

　DNPはこれまでにもオープンイノベーションに取り組んできた。ただ、和田氏は「オープンイノベーションとは言っても、技術やサービスを一方の企業のみが提供する、いわば受発注の関係でしかないというケースもないわけではなかった」と振り返る。

　DNP生成AIラボ・東京ではIT部門やDX（デジタルトランスフォーメーション）推進部門などの担当者に直接訪問してもらい、ともに議論をしながら進めることを目指す。その上で、プロトタイプなどにユーザーの声を取り入れ、迅速にフィードバックするスピード感を重視する。ある意味で、「これまでDNPができていなかったことに挑戦しようとしている」（和田氏）とも表現できるだろう。

　こうした方針を意識するのは、和田氏が2023年の8月末頃にDNPの経営陣と共に訪れた米国での体験が背景にある。マイクロソフトのオープンイノベーション施設「Microsoft AI Co-Innovation Lab」を視察したところ、デモ開発環境が良く整備されていたことに衝撃を受けたという。

　「例えば、VR（仮想現実）ゴーグルでバイクの保守作業を支援するというアイデアが出てきたら、VRゴーグルはもちろんバイクも実機で用意する。その上で、バイクに詳しくない人を社外から招き、アプリケーションを試してもらってレビューを得て、すぐにフィードバックを生かしていく。簡易的なものではなく、本格的なデモ環境を用意した上で、実証段階のアイデアを素早く試していた」（和田氏）

　このためDNP生成AIラボ・東京では、各社が提供する生成AIのモデルに関する知見とAppSheetを組み合わせ、「開発／工房ゾーン」の各種工具なども用いつつ、デモ環境で素早く試験が行えるようにした。早ければ2時間程度でアイデアを形にする超高速開発も可能だ。和田氏は「さまざまな技術の進歩が生成AIの発展と相まって、高速化が可能になっている」と説明する。