日本アイ・ビー・エムの元木と申します。私からは、AIの活用状況ということで、特に企業でのAIの活用ということで御報告させていただきたいと思います。初めに、私たちは、調査とか、そういったことを大々的にやっているわけではないのですけれども、毎年、全世界のCEOの方を対象にインタビューをしていて、その中で、2年ぐらい前から、AIの活用についての意識調査ということでレポートを出させていただいています。そこからちょっと見ていただこうかと思います。全世界で6000名ぐらいのCEOの方のインタビューをしているのですけれども、その中で、日本は約600名のCEOの方にインタビューしました。AIの推進を強く意識して実践されている経営者の方を、ここでは「コグニティブイノベーター」という名前で呼んでいるのですけれども、日本の場合は、インタビューした中の上位15%がそういった層に当たるという分析がなされています。グローバルの平均が大体10%。実はこの調査を始めた当初の2016年は約5%ぐらいだったのですけれども、そういった状況になっています。当初から、日本の経営者の方はAIの導入に非常に積極的というか、非常に意識が高かったり、情熱を持っているという印象を私たちも持っていました。いうこともあって、私たちのAIシステムは、当初、英語版だったのですけれども、次に対応したのが日本語であったということがございます。日本の経営者の方は、ほかの国と違ったところに力点を置いているというのが次のチャートです。そもそもAIが企業の中でどういったところに使われていくのか。この絵では、フロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィスの3つの層。ミドルオフィスという言葉を使うことは余りないかと思うのです。フロントオフィスというのは、どちらかというと顧客接点に当たる部分です。バックオフィスは、人事であるとか、財務であるとか、法務であるとか、ITであるとか、そういったオフィスワーカーを後ろで支えるような業務。「ミドル」と書いているのは、イノベーション(研究開発)とか、製造技術とか、かなり専門性の高い領域で業務をしている人たちということになります。この中で、日本の経営者がトップに挙げている投資領域というのは顧客サービスで、これは非常に際立っているのです。海外では、平均的に見ると、顧客サービスは全体で13の業務領域の中の7位になるのです。それに対して日本の経営者はこれをトップに持ってきていて、その後に、営業であるとか、財務であるとか、いろいろな分野が続いている。海外を見ると、特に米国とか中国とかは、イノベーションであったり、セキュリティーであったり、そういった領域がトップのほうに来ているということで、同じAIというテーマでも、狙っている領域が結構違うのかなと感じています。ここから具体的にAIがどのような領域に適用されているのか、その現状を整理してまいりたいと思います。AIというのはいろいろな解釈がされるのですけれども、典型的な適用パターンとしてこの絵にまとめてみました。私はこれを5つのグループにとりあえずまとめたわけですけれども、左から右まで、対象にしているデータの内容だとか、そういったところでかなり違いが出てまいります。左側2つは、どちらかというと、従来のコンピュータが扱ってきたデータ。数値データとか、センサデータとか、リレーショナルデータベースとか、そういったものに入っているデータを解析して、ビッグデータアナリティクスとか呼ばれているような、そういう分析手法の中にAIの技術が入ってきている。これをもとに需要を予測するとか、在庫を予測するとか、発注を最適化するとか、工場のロボットを制御・コントロールするとかです。これらの分析を学習ベースでやっていくとか、そういうことが左側のところから順番に来るものです。それが発展していくと、例えば自動車の自動運転だとか、そういった領域もこの領域に入ってくるのかなと思います。この絵で言うと、この真ん中の「人との自然な対話質問応答」の領域が、皆様、昨今、AIとして一番イメージされるものではないかと思います。先ほどの御紹介の中でもAIスピーカーの話とかが出てまいりましたけれども、ロボットと対話をするとか。最近ではチャットボットと言われるものがありますけれども、このあたりから自然言語であるとか、さらに画像とか音声とか、コンピュータが扱うのは余り得意ではないのだけれども、人間は非常に得意であるような分野のデータを扱った人工知能が出てまいります。右側のほうに行くと、そういった自然言語の活用を通して、専門性の非常に高い知識を扱うような領域、専門家の判断をAIが支援するようなパターンが出てくる。それから、これはまだまだ今後の話になるかもしれないのですけれども、人間の創造的な、クリエイティブな活動を支援するようなタイプのAIといったものも徐々に事例が出てきているという状況であるかと思います。この中で、ホワイトカラーの方々に関係する分野というのは、主に真ん中から右側のほうに行くのかなと考えています。いったAIの適用パターンというのを意識しながら、実際のオフィスでの業務というところにマップしてみたのが次の絵になっております。この絵では、AIの能力とか、機能レベルだとか、そういうのを縦軸に置いて、だんだん難易度が上がっていく軸にしています。それから、先ほどあったフロントオフィス、ミドルオフィス、バックオフィス、逆の言い方をしますと、業務のエンド・ツー・エンド、バリューチェーンみたいなものを横軸にして、その中でAIがどのように活用されているのか。私たちはよく「ユースケース」と呼んでいるのですけれども、適用シナリオの代表的なものをここに書き出しています。営業マーケティングだと顧客接点のところがテーマになってきて、コールセンターでの受け答えみたいなところをAIがお手伝いするとか、代行するとか、そういったことがあったりします。ミドルオフィスなどは研究開発。特許を分析したり、論文を大量に学習して、そこから何か新しいことを発想していくお手伝いをする。バックオフィスだと、例えば、企業内での人事のいろいろな問い合わせに対して答えていくヘルプデスクみたいな使い方だったりがあります。この3年ぐらいやってきた中で、この領域はかなり汎用性があるなというものをここに書き出してみました。その中でも、もう既に実用化されている、本番で利用されているケースがかなり出てきています。今日で言うAIの適用が始まったのは3年ぐらい前からだと思いますけれども、本番で利用されるようになって、そこから1年、2年ぐらい、早いところは進んできているということで、ようやく一部結果が見えてきているような状況にあるのかなと考えています。順番に見ていきたいと思います。1つ目はフロントオフィスのところです。ここは、事例も多く、AIを入れるというと、チャットボットを入れるとか、コールセンターを変えるであるとか、そういう部分が多いと思います。この絵にも書いてありますように、フロントオフィスのところのパターンは、チャットボットの様な、セルフサービスで自動応答するという部分と、コールセンターのオペレーターを後ろからAIが手伝うというパターン。それから、そこで集まったお客様の声を分析して、そこから何らかのインサイトを得る。いう3つぐらいの代表的な使い方になるのかなと思います。チャットボットは非常に広がっていて、例えば、1週間ぐらい前だと思いますけれども、中小機構様でも起業家向け、中小企業の経営相談のチャットボットを利用できるようなサービスを開始しましたという発表がありました。企業から始まって、こういった政府系の機関でも利用が進んできていると思います。導入のステップとしては、当初は、業務効率の向上、特にロボットなので24時間365日いつでも問い合わせが来たら対応できるとか、そういう部分であったり、コールセンターのオペレーターの方の育成みたいなところに時間がかかる、そこを何とかしようみたいなところであったり、効率を高めていくところに主眼を置いてスタートしています。今、こういったプロジェクトのその後を見てみると、企業内の知識を活用していこうという仕組みに進化してきているなと思います。いう意味で、当初は、FAQと呼ばれているような、よくある質問に答えていたものが、社内にあるいろいろな知識データベース、知識を探索して、サービスマニュアルであるとか、障害の履歴であるとか、そういったものを含めて、そこから答えを見つけてきて答える。過去の専門家たちはどういうふうに答えていたのか、そういったことを参照しながら手がかりにしていく。これを知識活用と呼んでいるのですけれども、そういうステージがどんどん進んでいる。一つ、さらにその先に指向している方向としては、個に対応する。パーソナライズとよく言われていますけれども、AIが入ってくることによって、今は誰が質問しても同じ答えを返していることが多いのですが、その人その人に合った答えを見つけて応答していくという方向に進んでいくという流れがあると思います。ここで1つ御紹介するのは、弊社アイ・ビー・エムで実際に大規模に使われている製品の障害のサポート・システムです。顧客接点という意味で非常に重要なところですけれども、ここにAIの技術を重点的に活用しているということです。入り口の部分でこういった障害が起こったら、どういった対応をしたらいいのかということを自然言語で問い合わせて検索をするとか、チャットでAIが答えたり、人間が答えたり、そこをシームレスにやる。それから、障害の原因を明らかにしていくために、ユーザーの方自身がどういう症状なのだということを端的に、しかも十分にまとめるということをAIが支援しながら、こういったところはどうですかと聞きながら、レポートをまとめていくであるとか。使われる局面は非常にさまざまです。裏側では、実際にその問題を解く専門家を探すというところに使っていたり。一部は、先ほどのRPAと連携されていて、自動的にそういったレポートを回していくとか、ワークフロー的な部分と連動して自動化が進んできている。現在、弊社では、約1万2000人の顧客障害対応のメンバーがこのシステムを利用しているというところに来ております。バックオフィスのほうに行くと、ITのヘルプデスクだとか、そういったところは結構当初からやっていたのですけれども、最近はここの専門性が広がってきて、法務だとか、法規制対応だとか、例えばここでは金融規制の対応をAIがお手伝いをする、というようなソリューションがあります。これは金融規制というところからスタートしたのですけれども、恐らく全てのインダストリーがこういったものが求められていく。製造のお客様だと、海外に輸出するときにいろいろなレギュレーションをクリアしなければいけない。今はかなりの専門家集団がそれ専門の仕事をしているのですけれども、そこをAIが各国の法規制を学習しながら支援していくというパターンが広がってくるのであろうと考えております。企業ではバックオフィスの領域に入るのですけれども、人事・人材の領域でAIを活用するというケースがだんだん広がってきています。ここでは4つのパターンを書きました。いわゆるヘルプデスク的にいろいろな人事関連の問い合わせを企業内でAIが答えてくれるというシステムからスタートし、従業員が、自分はどういうキャリアを積んでいくのか。社内にはロールモデルになるような人たちがいて、そういった人たちはどういったキャリアを積んできたのか、どういった研修を受けてきたのかといったことを参照にしながら、キャリアのアドバイスをする、あるいはこういう研修を受けたほうがいいよというアドバイスをするとか、そういう試みが始まってきています。これは企業の例ですけれども、企業だけではなくて、例えば今、大学でも幾つかこういったことがスタートしている。私たちは金沢工業大学さんと一緒にやっているのですけれども、学生が例えば特定の卒業生とか先輩だとかをロールモデルにしながら自分のキャリアを高めていくという領域に適用されたりしています。下の2つは、いわゆる人材マッチングと呼ばれているもので、社内あるいは社外の新しいジョブオプチュニティーと自分をマッチングする。人材派遣の領域で募集に対して最適な人材を紹介するというところを、データに基づきながら、例えば履歴書を読み込んだり、あるいは求人票を読み込んだり、それを理解してマッチングをするということが進んできています。これらがバックオフィスという領域の代表的な事例になります。海外ではイノベーション領域というところが最も注目されていますというお話なのですけれども、例えば映画を作成するとか、小説を書くとか、そんなところにAIを使いましたみたいなニュースもあったりします。それはそれで非常に興味深いです。研究開発のところです。新しい化学化合物を開発する、発見する。いった領域でAIを使っていこうということが取り組まれてきています。ここで御紹介するのは新しい香り。いわゆる香料を開発するような企業がAIを活用する事例を紹介します。これは2つ大きなテーマがあります。1つは、人間にとって意味のある、よいと感じる香りというのはどういった材料から精製されて、どのように調合されているのか。これらの過去のデータをもとに学習をして、新しい香料が持つ特性を予測をしていくことができるようになってきているわけです。香りというのは非常に感覚的なものでもあって、香りをうまく明瞭に表現することは人間でもなかなかできないと思うのです。初夏の香りだとか、そういう表現を読み解きながら、その表現にあった香りを実現する、実際の裏にある組成式はどういうものなのかを探求していく必要があります。その部分により人間的な要素があって、このプロジェクトはそういったところにもチャレンジをしているというところになります。事例ということで、今、注目すべきケースについて手短にお話をしたのですけれども、最後に、今後の方向性とか課題についてまとめさせていただきたいと思います。今、AIの技術が幾つかの領域で有効だということが証明されて、それをビジネスの中でうまく活用していこうということが徐々に進んできているのですけれども、今後、このAIというのは当たり前のツールとして広くビジネスの業務プロセスの中で活用されていくものだと思います。それ自体は、業務を効率化したり、顧客の満足を高めたりだとか、そういったところがあるわけですけれども、先ほど言いましたように、本質的には、知識であるとかノウハウであるとか、そういったものをいわゆる資産として共有して活用して継承していく。いった非常に重要な役割を担う技術であると考えています。同時に、私たちはUX(ユーザーエクスペリエンス)の革新と呼んでいますけれども、この新しい技術は機械と人とのインタラクションをする仕組み自体を大きく変えていく。いった対話型のシステムというものがかなり現実的になってくる中で、そうした大きな変化が期待されるのではないかと考えています。技術的な課題であったり、運用面での課題であったりということで、特に今、私たちが次のステージに進んでいく中で非常に重要だと思っているのは、AIの信頼性と透明性という2つのテーマになります。すると、AIはブラックボックス化されてて、しかも、もともと投入されたデータそのものの中にいろいろなバイアスが含まれているという危険性があるということで、この絵で見ていただけるように、導入したいと思っているお客様もいろいろな問題を懸念して躊躇されている状況があります。私たちも大きな課題として取り組んでいます。それから、AIに取り組んでいる各社で、この問題をある意味一緒に解いていこうという動きも出てきています。日本でも、AIの7つの原則といった形でガイドをまとめるという動きがあります。私たちもこうした問題に関してAIの5つの原則をまとめて、それを実際に技術的に実現していこうとしています。バイアスが判断の中に含まれていないかということを検出する仕組み。一つは、判断の根拠だったり、なぜそういう判断になったかという理由を説明できるような仕組み。いうものを全てのAIに組み込むような取組をしております。将来にAIがどうなるかというのは明確にはわからないわけですけれども、少なくともこれから何十年かにわたって、このAIを私たちが使いこなしていく、ツールとして活用していく時代が来ると考えておりまして、そこでそれが健全に使えるような取組が非常に重要になってくると考えられます。長くなってしまいました。ありがとうございました。元木様、どうもありがとうございました。続いて、最後になりますけれども、アクセンチュア株式会社の保科様にお願いしたいと思います。