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NTTデータが生成AIの活用をグローバルで推進する「Global Generative AI LAB」を設立 ~生成AIをソフトウェア開発分野へ適用し、ソフトウェアマイグレーションを実現

NTTデータは6月29日、生成AIの活用をグローバルで推進する「Global Generative AI LAB」の設立を発表した。先進技術を活用したビジネス創出を目的とするイノベーションセンタが中心となり、生成AIのソフトウェア開発分野への適用、各国拠点の関連ソリューションの展開やラボ活動、生成AI活用のためのガイドラインの策定について、グローバル全体で取り組む。

具体的には、ソースコード自動生成やチャットボット「eva」、文章検索ソリューション「Dolffia」などの生成AI関連ソリューションをグローバルで展開し、文書読解AIである「LITRON」と生成AIを連携した新サービスを提供する。

ラボ活動ではユーザーとの協創を目的に、各拠点のノウハウ共有、今後登場する新たなAIに対する調査検証、NTT研究所が開発する生成AIモデルを活用する。さらに倫理やセキュリティの観点からガイドラインを策定し、ユーザーのビジネスでの最新AI技術の活用を目指し。

6月29日に設立されたGlobal Generative AI LABは、大きく以下4つの取り組みをグローバルで推進する。

(1)生成AIのソフトウェア開発分野への適用

2020年から日本とスペイン拠点共同で、生成AIをソフトウェア開発へ適用する取り組みを実施している。この取り組みの1つとして生成AIを活用してソフトウェアマイグレーションを実現するソリューションを開発し、すでに複数の顧客とPoCを実施している。

ソフトウェア資産のモダナイゼーションでの生成AIの活用にとどまらず、同社のコアビジネスであるシステム開発案件にも適用する。工数として大きな比重を占める製造、単体試験工程をはじめとして、各工程で利用可能な生成AIを活用したアセットをグローバルで整備するとともに、次世代開発プロセスを整備し、グローバルの全19万5000人で標準利用していくことを目指す。

(2)各拠点が持つソリューションの展開

NTT DATA EMEALで提供を開始している文章検索ソリューション「Dolffia」およびチャットボットソリューション「eva」をEMEAL以外の地域へ展開する。

まず日本語の利用検証を実施し、2023年上期中から国内ユーザーとPoCを実施する。また、すでに提供しているナレッジマネジメントソリューション「knowler」へ「Dolffia」を組み込み、自然文検索を含むコンテンツ検索の高精度化のほか、ナレッジの自動要約や自動分類、画像検索等への対応を進める。まずはNTTデータ社内のナレッジシェアで活用し、その後、順次ユーザーへ展開する。

各国拠点のAI関連ソリューションと今後の展開について(出典:NTTデータ)

(3)ラボ活動を通した顧客との協創を推進

生成AIの活用方法を顧客とともに協創し、必要な技術検証を実施する。顧客とともに生成AIを利用したビジネスユースケースのPoCを実施し、ビジネスでの具体的な活用を生み出す。そのために利用するプラットフォームとしてMicrosoft社のAzure OpenAI ServiceとLITRONの技術を連携させ、回答根拠となる参照先データを引用できる新サービスの提供を6月29日より開始する。将来的には、OSSや各ベンダーが提供するモデルなども含め、NTT研究所が独自開発する分野特化型のモデルを活用したサービス展開も目指す。

(4)生成AI活用のためのガイドラインの策定とグローバルガバナンス体制の整備

当社のグローバルでのAIガバナンス活動として、2019年にAI指針の策定、2021年に外部有識者の知見を取り入れるためのAIアドバイザリーボードを設置し、2023年4月にはAIガバナンス室を設置した。

今後も、グローバルでのAI利用のあり方について継続的に検討をすすめ、同社のグローバルでのAIガバナンス態勢の構築を推進していく。生成AI活用に対する社内ガイドラインを整備し、情報セキュリティ、知的財産、倫理といったリスクをグローバル全体で抑制する。

 

NTTデータは先進技術のノウハウの蓄積、顧客との協創活動をグローバルで進める。特に今後需要が見込まれる生成AI技術分野では、顧客のビジネス革新を実現すべく、グローバルで同体制を順次拡大する。

同体制を通じ、顧客へのサービス提供、ベンダーとのアライアンス、NTTデータ独自の生成AI環境の提供を目指す。さらに、生成AIを活用した次世代開発プロセスの整備を行い、全社員が利用できることを目指す。また生成AIを活用できる人材の育成を全社へ展開する。生成AIを活用した文章生成だけでなく、画像や音などマルチモーダルなFoundation Modelに対する取り組みも進めていく。

 

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