登壇者
鹿児島大学大学院 理工学研究科准教授
高橋 哲朗 Tetsuro Takahashi
鹿児島大学大学院理工学研究科准教授。2005年奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程修了博士（工学）。同年株式会社富士通研究所入社。自然言語処理およびデータ分析の研究に従事。2011 年～2012 年および2014年～2015 年マサチューセッツ工科大学にてデジタル技術を活用した教育技術の研究。2024 年から現職。
株式会社ばんそう 代表取締役CEO
松田 克信 Katsunobu Matsuda
新卒で東京三菱銀行（現 三菱UFJ銀行）に入行、法人融資、不良債権対応、船舶ファイナンスなどの業務を経験。その後、Deloitte Tohmatsu Consulting、Roland Berger、PwC Advisory、MURCなどを経て、ばんそうを創業。経営戦略、事業戦略、資本戦略、M&A、経営管理などを軸に、幅広い業種・規模のクライアントに寄り添ったコンサルティングを実施。PwC Advisoryでは、製造業セクターの戦略領域担当パートナー（役員）として、数多くのクライアントマネジメントやプロジェクトリードを行う。 2021年に株式会社ばんそうを創業し、代表取締役CEOに就任。
AIはビジネスで利用できるのか
現在は多くの企業が汎用的なAIを利用していますが、プロンプトの工夫やエージェント的な利用によって、AIを自社の目的に合わせて活用することは現在でも十分に可能です。さらに技術が進めば、自社の「目的は何なのか」を把握する部分にまでAIの活用が広がる可能性があり、ビジネスへのAI利用はまだまだ幅広い可能性が残されています。ビジネスでの活用を考える際は、LLM自体の進化と、LLMを活用したアプリケーションの進化という2つの側面から捉える必要があります。
LLMの今後の進化はどう考える
LLM自体の進化のスピードについては、「一旦落ち着くタイミングが来る」という見方が示されています。その理由として、AIの性能向上に必要な学習データを現在ほぼ使い切った状況になりつつあることが挙げられます。人間が新たにデータを作る作業は時間がかかりインパクトも薄いため、モデル自体の急速な進化は一旦足踏みする可能性があります。しかし、LLMを「どう使うか」という点については、まだ想像もできないような新しい使い方が生まれる可能性があり、アプリケーションなどの発展はどんどん進んでいくと考えられます。
今後求められるAI人材について
これまでは提供されたAIツール（Copilotなど）の機能を理解し、使いこなせる人材が求められてきました。しかし今後は、自社にとって何が重要かという軸を持ち、数あるツールの中からどれを活用すべきかを判断できる「コーディネーター」のような人材が必要になります。AIエンジニアやサイエンティストと、ビジネスの現場を知る人がタッグを組むだけではうまくいかないケースも多いため、両者をつなぐコーディネーターの役割が非常に重要視されています。
大学はAI人材をどう育てる
大学では、AIの歴史などの基礎的な教育と、日々登場する最新技術の教育のバランスをどう取るかが大きな課題となっています。従来の産業のようなゆっくりとした情報交換のペースではAIの進化スピードに間に合わないため、インターンシップなどを通じて企業と大学が連携し、学生が実業務の最新技術に触れる機会を作ることが重要です。また、今日学んだ最新技術も来年には古くなってしまう可能性があるため、学生には「いかに早く新しい技術を学べるか」というキャッチアップ力が必須のスキルとして求められます。
地方の情報キャッチアップ力
新しい技術のキャッチアップ力は企業にとっても重要ですが、東京と地方の企業とでは差が生まれやすい現状があります。地方は東京に比べて人的ネットワークの規模や活性度合いが小さく、多様な人から最新情報を得る機会が限られています。また、地方特有ののんびりとした環境もあり、社会全体で時間の流れが違うため、あえてアンテナを高くするような施策やきっかけが必要です。AIを実業務で活用しているアンテナの高い人や企業が地方と接点を持つ仕組みを作らなければ、情報や人材がさらに東京などの都市部に集中してしまうことが懸念されています。
<Part3につづく>
