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]業が收AIを導入する際の料T点―△┐△譴侏いなし

OpenAI社のChatGPTに代表される收AIは、MicrosoftやGoogleの参入で、ますます開発の勢いを\している。最ZもOpenAI、OpenResearch、University of Pennsylvaniaが共著で「Generative Pre-trained Transformers (GPTs)はgeneral-purpose technologies (GPTs)である」、つまりGPTは@\術であり、高賃金の仕の効率を高められると分析している(参考@料1)。

k機△海里茲Δ塀j模言語モデル(LLM)(参考@料2)をした收AIのWには負のCもあるので、「責任あるAI」を`指す国際的なJが検討されているとも報Oされている(参考@料3)。

では、あるT味で昏迷Xのまま、企業が業効率向屬里燭收AIを導入する場合は、的に何にRTをしなければならないだろうか。Jに金融機関の棺菲 参考@料4)も提案されており、AIと著作権との関係も内VBの文書(参考@料5)や弁護士による解説(参考@料6)もある。またごく最Zは先行企業がChatGPTを導入した実例のケーススタディ(参考@料7)も発表された。

いささかきに失した感もするが、まだ]業向けに料T項を検討した@料は無い、あるいはあったとしても少ないので、その菘世らの検討T果をまとめてみたい。\術開発企画管理のみでなく\術vC理やコンプライアンス、そしてISOの考え気覆匹魎泙瓩拭なお、ここでは単にChatGPTに限らず、来のGPTを含めて、広く「收AI」般を考慮している。


Tbはコンプライアンス不可L

Tbから言うと「收AI開発vやそれを使う使vは、単に最先端\術のみでなく、セキュリティの専門識をeたねばならない。またリーダーはコンプライアンスの神髄を学んで実zしなければならない。且つ管理vはISOの@神で内雋h^を育成し社内に法順守の適切なシステムを構築しておく要がある。」となる。

参考@料1をpけて、本Mでは企業内のQ層で何らかのデシジョンをしなければならないvをと考えた。的には小集団動のリーダー、\術vおよびそのリーダー、に\術U、Uを問わず管理職や、企画に携わるvなど、そして経営層も念頭にいている。なお、ここでの小集団とは\術vや管理v層、場合によっては経営層の小集団であり、ハイレベル層の小集団を[定している。

本Mでは]業で使われる性要因図の}法で解析した。5M1Eとしては、Machine、Method、Material、Man、MoneyとEnvironmentを考えた(参考@料8)。Moneyの代わりにMeasurementを掲げている説書もあるが、Measurementに使う機_やソフトはMachineのJ疇に入るし、R定法はMethodに含まれるので、むしろ企業動に須の@金Cに関連する考察を主要因に入れた気、「L落の無い考え機廚Zづくからである。


收AI導入・運 / r志田元孝
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図1 性要因図の}法で解析 ]業向けに「收AI導入・運時の料T点」を本M作成壻でまとめた。Cがキーワード。 出Z:筆v作成


ハードとソフトは常に新

ここではそれぞれのJ疇別に、收AIを使するためのハードとソフト(含システム)、收AIの運桔 に收AIの構成要素、人的リソース、そして、運経JCの料T点と、收AI運環境をそれぞれ主要因とした。そのT果が図であるが、煩雑をcけて、その思考壻で読みDれた項のみを詳述する。

1)常にハードとソフトは新しておき、最新版を適材適所に配する。また情報洩防V処や偽情報判別処をEり込んだシステムとし、都度改定したマニュアルをTする。

]現場のリーダーが攵`Y達成のための疑砲鬲定する場合と、企業トップが`Y達成のためにAIをいてデシジョンを下す場合とは、端やソフトが異なる場合もHい。外陬蝓璽を抑UするT味においても、あるいは万がk、ハッキングされた場合でも、C倒でも予め使vを業別に区分けして、適材適所を考えた設△稜をしておいた気トレーサビリティを容易にするT味からも望ましい。

ソフトもw定@なので、MachineのJ疇に含めたが、ネットワークを構成する端で使されるソフトは、外陲らのハッキング防御セキュリティ敢や、また外陲亡覿犯詭がリークしないような情報洩防V敢を施した端やサーバーをTすることが肝要である。

また收AIを搭載した端から偽情報が拡gしないよう、真偽判定可Δ淵愁侫箸できるのであればそれをTすることが望ましい。Jに「ChatGPTは使vのKTやMのT図を識別することもできる」としている文献もある(参考@料9)。


マニュアルD△猟_要性

2)收AI運のため、マニュアルをD△靴董∪嫻い△襯灰鵐廛薀ぅ▲鵐U確立する。また企業間連携や、コンソーシアムに積極的に参画し、\術向屬謀悗瓩襦

残念ながら現Xでは、ChatGPTではずしも解を出すとは限らないことがよく瑤蕕譴討い襦併温憂@料10)。そのため使vは收AIが作成した成果颪瓦靴董⇔磴┐佇絃呂覆蕕覆爾修Ω世┐襪里、出Zは何か、段b法になっているかなどを常に吟味する要がある。確認マニュアルをD△靴討けば、使している收AIの改にも使える。ってこのPは日進月歩で改されるであろう。参考文献10はj学の学據院擇ChatGPTを使わせ、彼らのT見をまとめたb文であるが、「学擇燭舛發海量筱に瓦靴瞳念をeっているものの、解可Δ箸澆討り楽菘である」と記されている。

收AIが拡gする偽情報や、誤情報に使vが惑わされることも懸念されている。逆にこれらの情報を使v笋誤って外陲謀組造気擦討靴泙e険性もある。適切な運が求められるので、企業のコンプライアンス敢確立と共に、コンプライアンスの識を~し、C理感覚を磨いた人材の育成が肝要になる。

先ず收AIに詳しい高度なプロ集団を作って社内や社^の管理に努めねばならない。例えば暗カ\術やセキュリティ\術に長じた人材が要である。そのためには学会、セミナー、t会、専門誌などを通して適切な人材の\術を磨き屬欧気擦董⊆卞盒\術のf屬欧鮠鐺頃から図る要がある。j学や国研、o設試など専門機関に、ξある社^を派遣するのもよいだろう。

しかし小企業やベンチャー企業ではそこまで}がvらない。そこでこのような争iの\術に関してはコンソーシアムを作って匲学共同で人材育成をするのが早Oである。また企業動には労働の育成も_要である。筆vが先に紹介した、量子情報科学噞振興のため人材育成、労働育成に努している盜颪寮鐓S(参考@料11)も参考になろう。そこでも匲学のコンソーシアムが提案されている。


社内委^会などのも

また冒頭に述べたように\術v、経営層などハイレベルの、デシジョンメーキングができる層の小集団動も~効であろう。文zのLも湧き、お互いの切}磨も可Δ砲覆襦

收AIで懸念されているのは、企業秘密などの情報の洩と、また偽情報や誤情報による社内の混乱である。情報の真偽を判定する社内委^会を設して、社内に入ってきた情報と、社外へ出て行った情報を定期的に審議して、チェックするのも効果があろう。偽情報を拡gして企業のコンプライアンス機Δ魑燭錣譴燭蝓⊆卞發隆覿噺C理や\術vC理感覚を疑問されるようなことがあってはならない。脇をwめながら收AIを運する要がある。

社内U度だけ作っても機Δ靴討い覆韻譴仭T味がない。ISO14001などでは内雋h^U度を構築して、U度や定の順守X況を定期的に監hする仕組みを要求している(参考@料13)。そのような仕組みをぜひ参考にして頂きたい。また使している收AIを定期的に見直し、最良のXに維eするため、プロT識をeった担当v集団を設して、新マニュアルをD△靴覆ら運することが_要である。それもISOの考え気{uしていれば的になされる。

收AIは発t屬砲△蝓▲襦璽觝遒蠅国際間でも行われている。国内だけでなく国際間の動きにもR`しておく要があることは言うまでもないし、新しい法を見圓瓦気覆ごUも△靴討く要がある。

また偽情報・誤情報を拡gさせてしまった場合などの不Rのに△┐董△いに干暗に情報伝達を確実に行うかをめることにも料Tしておかねばならない。ISO14001では、内陲任離灰潺絅縫院璽轡腑鹽fと、~の外陬灰潺絅縫院璽轡腑鵐轡好謄爐粒領が要求項になっている。ISO審h時には、いくら相}に伝えてあると主張しても、本当に相}に伝わったのか、その証拠は何か?という差腓房{及される。したがって広報動も_要になる。不祥をこして、「不適合」と判された場合は、再発防V策もず問われるので、関連靆腓箸力携とU構築も收AI運営屐須である。


j模言語モデルにも組み込む

3)收AIの構成要素であるj模言語モデルに、偽情報・誤情報の伝搬影x軽策を施しておく。

ソフト、ハード、システムの雕爐筺後述の人材なども、收AIの_要な構成要素であるが、_複をcけるため、ここでは省Sする。

それ以外の構成要素としては、この場合は先ずは「j模言語モデル」があげられるであろう。k言で言えば、j模言語モデルはウェブの膨jな文章を使って、ニューラルネットワークで機械学{させてディープラーニングを行なわせるというモデルである。先に掲げた参考@料2にもJ出の主なb文がまとめられている。また最Z、j模言語モデル理解のため24の基本b文をまとめているブログもある(参考@料13)。

j模言語モデルの原理は、問を入すると、その文章にく、最も問のTにZい言や文章を探索させる作業を繰り返して解をuるというものであるが、いつも問vがT図した適切な言や文章がばれるとは限らないため、先に記したように間違った解に至る場合もありうる。しかし使vがその都度Tを施すので、使えば使うほどその使vにとって@度も屬ることになる。つまり社内で導入する收AIのj模言語モデルは、常に見直され、新されたモデルにしておくことが求められる。そのため、言語モデルTマニュアルも_要になる。

また偽情報や誤情報をp信した時、あるいは発信してしまった時に伝搬中の影xを軽させねばならない。その軽}法のk例としてゲーム理bをいる提案もJになされている(参考@料14)。不慮の故を発擇気擦討靴泙辰疹豺腓任癲影xを軽する敢を施した構成要素にしておく要がある。


IT/セキュリティ+財・法の専門家須

4)人的リソースとしてプロフェショナルな\術vの確保と配と共に、コンプライアンス確保のための人材をTする。

どのような立派な仕組みやU度を作ってもそれを実行するのは人間なので、量ある人的リソースが揃わなければ成果はuられない。ここでは2)で述べた}法等で育成された、セキュリティや高度なIT\術に関する専門家や、外陬灰鵐宗璽轡▲爐覆匹把銘する\術vが_要である。

さらに\術vのみでなく、コンプライアンスに詳しい人材、tち財・著作権・法・経理等、場合によっては社横的な菘世乃Uの担当vも含めて、△┐鯢wめる組Eが肝要であることを喞瓦靴討きたい。担当vはビジネスコンプライアンス検定試x(参考@料15)に挑む、あるいは少なくても問集を読むことも要と考える。社内に法靆腓覆匹無い場合は官c、学cからLを借りられる人材をTしなければならない。さらに、外霾杆郢里筌灰鵐汽襯織鵐箸して、企業動に隙が無いようにしておくことが須である。


害保険や外霎賁膕箸

5)運経JCでは不慮の害に瓦靴栃欷韻箜霎賁膕箸盍泙瓩突修畍‘い靴討く。

峙の料T点を実行しても、それがずしも直接企業W益にTびくとは限らない。そのためj企業はともかく、スタートアップ企業やベンチャー企業、中小企業では、とかく}がvらない項である。しかも実行するためにはそれなりのコストがかかる。但しcけては通れないので、画的な予Q策定が要である。

不Rの場合に△┐瞳Q|の害保険をXけておくことも、場合によっては料Tしておく要がある。要なら弁護士、o認会士、外陬灰鵐汽襯織鵐箸覆廟賁膕箸箸料裙iもしなければならない。誤情報や偽情報の発gなどの不祥を発擇気擦討らではい。

6)コンソーシアム参画、劜官連携、企業間連携など環境D△が_要

最新\術情報収集や、共通なルール作りやY化の作業は、業経営を行う屬如△△襪い狼業拡jを行う屬須である。情報収集には学会や協議会動がLかせない。セミナー参加やt会見学も_要である。j学の研|発表会に参加するのも、收AIに関する新しい情報をuるには要なこととなる。

忙しい霆陲曚鼻△泙收AI官のUがDっていない企業ほど、このような所謂「争iの基礎的共通的\術」に関してはコンソーシアムを組んででも、効率よく開発を進める環境が要である。劜官連携コンソーシアムのT成は、先に筆vが紹介した盜颪砲ける量子情報科学分野の振興策にて人材育成のために、プレコンペティティブな課における劜官コンソーシアムを構築し、そこの共同研|所をすることが提案されていた(参考@料11)。もとよりこの劜官連携の共同研|は、日本が発祥地(参考@料16)であることを記しておきたい。


まとめ:限cを瑤辰燭Δ┐

JにFei-Yue WangらはIndustry4.0にく次世代のIndustry5.0についてChatGPTとBしてt望をまとめている(参考@料17)。そこではIndustry5.0に関する問に瓦靴董ChatGPTの解答はずしもではなく、PSなCもあったと記されている。

j模言語モデルが膨jな垉遒諒絃呂鯑匹濆んでその組み合わせで收する文書である以屐元となる膨jな垉遒諒絃呂無い、あるいは~っても少ない覦茲問に関しては、AIでも解答しがたいし、v答がuられたとしても、そこには偏りがあるのは当であろう。半導のMooreの法Г覆匹里茲Δ蔽噂磴瞥襲Rはともかく、k般に来予Rなどはもともとウェブ屬乏里燭訃攀鬚ある文章が膨jにないので、その辺が收AIの限cと考えられる。それを瑤辰屬如收AIの便Wさをすべきであり、また不Rのに△┐UのD△料Tしなければならない。すべて△┐△譴侏いなしである。

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本MはNEC理・ULSIデバイス開発研|所長時代の開発企画管理業と、秋田j学客^教b(的財)、宮城高専専科常講師(\術vC理)、およびNECトーキン教育情報社長時代のISO環境マネジメントシステムCEAR登{主任審h^やマネジメントシステムJRCA登{審h^としての経xを基にまとめた。在職時代の峪福∪菁據同じ職場の同^oと、教育機関でお世B頂いた世B役の先気鵄[い出し、あらためて深甚なる御礼を申し屬欧燭ぁまた本Mはいつもの通り氾跳二集長の御h読を願った。常時最新情報に接している気h読頂けることは、今は机屬識しか入}できなくなった身にとってj変心咾~Mい。深aし厚く御礼申し屬欧襦

\術コンサルタント r志田 元孝

参考@料
1. T. Eloundou, S. Manning, P. Mishkin, D. Rock, "GPTs are GPTs:An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models", SummarizePaper.com, (2023/03/23)
2. 例えばWayne Xin Zhao, Kun Zhou, Junyi Li, Tianyi Tang, Xiaolei Wang, Yupeng Hou, Yingqian Min, Beichen Zhang, Junjie Zhang, Zican Dong, Yifan Du, Chen Yang, Yushuo Chen, Zhipeng Chen, Jinhao Jiang, Ruiyang Ren, Yifan Li, Xinyu Tang, Zikang Liu, Peiyu Liu, Jian-Yun Nie and Ji-Rong Wen, "A Survey of Large Language Models", Cornell University, arXive:2303.18223v10 (2023/03/31)
3. ]v友f子、「『責任あるAI』合Tへ」、朝日新聞2023Q4月30日朝刊
4. 間瀬英之、j沼俊輔、「金融機関はChatGPTにどう棺茲垢戮か」、日本総研 (2023/05/19)
5. 「AIと著作権の関係等について」、内VB
6. 長Z邦、「著作権に詳しい福井弁護士はChatGPTをどう見る?」、k歩先へのOしるべ ビズボヤージュ (2023/05/30)
7. 「ChatGPT仕様術j」、PRESIDENT誌、(2023/06/30)
8. 例えばr志田元孝、「改ネ妊淵離好院璽詒焼実z工学」(丸)、中でもp.296、p.303 2013Q2刷
9. Fei-Yue Wang, Juanjuan Li, Rui Qin, Jing Zhu, Hung Mo, Bin Hu, "ChatGPT for Computational Society Systems: From Conversational Applications to Human-Oriented Operating Systems", IEEE Trans. Computational Social Systems, 10 (No.2), pp414-425, (2023), にp.418の箍爾ら3行`よりp.419の左3行`
10. 例えばA. Shoufan, "Exploring Students’ Perceptions of ChatGPT: Thematic Analysis and Follow-Up Survey", IEEE Access, IEEE Education Soc. Sec. 11, pp.38805-38818 (2023)
11. r志田元孝、「盜颪領婿匸霾鷁奮愍噞振興策からわかる国家戦S」、セミコンポータル (2022/05/26)
12. 例えば要 | ISO 14001(環境) | ISO認証 | 日本保証機構(JQA)
13. S. Raschika, "Understanding Large Language Models--A Transformative Reading List", Sebastian Ranschka (2023/02/07)
14. Zhen Guo, Jin-Hee Cho, Chag-Tien Lu, "Mitigating Influence of Disinformation Propagation Using Uncertainty-Based Opinion Interactions," IEEE Trans. Computational Social Systems, 10, (No.2), pp.435-447, (2023)
15. ビジネスコンプライアンス検定
16.谿羚夫著、「半導共同研|プロジェクト」、田R先端財団、工業調h会刊 (2008)
17.Fei-Yue Wang, Jing Yang, Xingria Wang, Juanjuan Li, Qing-Long Han, "Chat with ChatGPT on Industry 5.0: Learning and Decision-Making for Intelligent Industries," IEEE/CAA J. Automatica Sinica, 10, (No.4), pp.831-834, (2023)

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