●科学技術ニュース●ANAとソフトバンク、AIや5G、ロボティクステクノロジーを活用した接客ソリューションの構築に向けて協力

　ANAホールディングス（ANAHD）とANAHD発のスタートアップであるavatarinおよびソフトバンクは、AI（人工知能）や5G（第5世代移動通信システム）、ロボティクステクノロジーを活用し、人手不足の課題を抱えるさまざまな業界に特化した接客ソリューションの構築に向けて協力していくこととなった。

　ソフトバンクは、avatarinに対して出資を行い、出資により、avatarinとソフトバンクは、接客業で課題となっている人手不足に対し、AIとロボティクステクノロジーを最大限に活用したソリューションの開発を進める。

　空港やさまざまな場所などでAIとロボットを活用した顧客接点の増加を図り、日々のサービスで取得したさまざまなデータから、まずは業界特化型のマルチモーダルAIの開発を目指す。

　avatarinは困った人を助ける「世界最大の人助けネットワーク」の構築を目指すANAHD発のスタートアップとして設立された。

　さまざまな業界のプロフェッショナルが持つスキルをAI化して共有できる世界共通のプラットフォームを構築し、そこに接続されたロボットやモビリティ端末などの多種多様なデバイスに「アバターイン（⼈が物理的に離れた場所にあるAIロボットなど別の存在に乗り移る、＜インする＞こと、また⼈類のさまざまな情報や能⼒も、その存在に搭載する」ことで、誰もが、いつでも、どこでも助け合える世界となることを目指している。

　その世界の実現に向け、「遠隔からAI化」という独自の手法を用いてマルチモーダルAI（テキスト、音声、画像、動画、センサー情報など、二つ以上の異なる種類のデータから情報を収集し、それらを統合して処理する人工知能＜AI＞システム）を開発し、これを搭載するコミュニケーションAIロボット「newme（ニューミー）」やモバイルツールなどを活用して、「困っている人」と「プロフェッショナルのスキル」をつなぐ。

　「遠隔からAI化」とは、コミュニケーションAIロボット「newme」を遠隔操作し、そのロボットが見て、聞いて、話して、動き回ってサービスを提供する過程で、個人が特定されないような形式で映像や音声、制御などの複合的なデータ（マルチモーダルデータ）を同時に記録し、それを元にAI学習を行うもの。

　今後、訪日される外国人観光客向けのカスタマーサポートなどのニーズに対応するための多言語対応も検討する他、スマホなどでも利用できるようにサービスの拡充に向けて協力を図っていく。さらに5GやLTEなどの通信ネットワークを提供し、増大するデータ通信の需要に対応していく。＜ソフトバンク＞

●科学技術ニュース●富士通とカナダのコーヒア、企業向け生成AIの提供に向けた戦略的パートナーシップを締結し共同開発を開始

　富士通と企業向けAIで実績を有するカナダのコーヒア（Cohere）は、企業の成長や社会課題の解決を支援する生成AIの提供を目指し、企業ニーズを満たす大規模言語モデル（LLM）の開発およびサービス提供に向けた戦略的パートナーシップを締結した。

　同パートナーシップでは、共同開発したLLMを富士通がグローバル市場向けに独占的に提供していくことで合意した。あわせて富士通はコーヒアに出資を行った。

　同パートナーシップに基づき、両社は、コーヒアのLLMをベースとした日本語強化版である 「Takane」（仮称）（高嶺：タカネ）を共同開発する。

　富士通は、セキュリティ面を担保し、プライベート環境で社内データを安心して利活用できるLLMとして、2024年9月より富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」から「Takane」（仮称）を提供開始する予定であり、さらに今後、クラウドベースのオールインワンオペレーションプラットフォーム「Fujitsu Data Intelligence PaaS」やクロスインダストリーで社会課題を解決する事業モデルである「Fujitsu Uvance」のオファリングを通して、より多くのユーザーに最適なサービスとして提供していく。

　このたび両社が共同開発する「Takane」（仮称）は、ハルシネーションを軽減するRAG（検索拡張生成とも呼ばれる、LLMにて学習外の知識を取得して利用する仕組み）の性能を引き出すことを特徴とし、多言語対応で、一から独自のデータを用い学習を行っているため安全性と透明性に優れたCohereの最新LLM「Command R+（コマンドアールプラス）」をベースに、富士通が持つ日本語特化のための追加学習技術やファインチューニング技術と、コーヒアが持つ企業向けに特化するための技術を組み合わせて開発する、日本語能力を強化したLLM。＜富士通＞

　カナダのコーヒアは、トロントを拠点とする4年目のスタートアップ企業で、対話型AI「Chat GPT」を手がける米オープンAIの対抗馬の1社として注目されている。2022年、オラクル、エヌビディア、セールスフォース・ベンチャーズ、センチネルワンなど多くのベンチャーキャピタルや大手テック企業から評価額20億ドル（約2800億円）で計2億7000万ドル（約375億円）を調達し、傘下の研究組織を通じて101言語に対応した大規模言語モデル（LLM）を提供すると発表した。

●科学技術ニュース●東大発の生成ＡＩスタートアップ企業イライザ、「GPT-4」を上回る日本語性能のLLM「Llama-3-ELYZA-JP」を開発

　東大発の生成ＡＩスタートアップ企業のイライザ（ELYZA） は、生成ＡＩ「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの700億パラメータのモデルで、日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) で「GPT-4」を上回る性能を達成した。

　各モデルは Meta 社の「Llama 3」シリーズをベースに日本語で追加学習を行なったもの。

■「Llama-3-ELYZA-JP-70B」

　700億パラメータモデル。「GPT-4」を上回る日本語性能を達成。無料で利用可能なデモを用意。

■「Llama-3-ELYZA-JP-8B」

　80億パラメータと軽量ながらも「GPT-3.5 Turbo」に匹敵する日本語性能を達成。モデルを商用利用可能な形で一般公開した。

　「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズは、Meta社の「Llama 3」シリーズをベースとした2種類の日本語大規模言語モデル（LLM）を指し、700億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」がある。

　各モデルは、それぞれ「Meta-Llama-3-70B-Instruct」と「Meta-Llama-3-8B-Instruct」に対し、日本語における指示追従能力を拡張するための、日本語追加事前学習および事後学習を行ったもの。

　日本語の生成能力に関するベンチマーク評価 (ELYZA Tasks 100、Japanese MT-Bench) において、両モデルはいずれもベースとなる「Llama 3」シリーズから大きく日本語性能が向上している。

　特に 700億 パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」は「GPT-4」「Claude 3 Sonnet」「Gemini 1.5 Flash」といったグローバルモデルを上回る性能を達成した。＜ELYZA＞

●科学技術ニュース●パナソニックHDとストックマーク、国内最大規模（1,000億パラメータ）の独自日本語LLMの開発で協業

　パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）とストックマークは、パナソニックグループ専用大規模言語モデル（LLM）「Panasonic-LLM-100b」の開発で協業する。

　同協業を通じて、ストックマークが独自に開発したLLM「Stockmark-LLM-100b」に、パナソニックグループの社内データを追加事前学習させた「Panasonic-LLM-100b」を構築していく。

　今回開発するLLMのモデルサイズは1,000億パラメータを想定しており、企業が開発する自社専用のLLMとしては国内最大規模となる見込み。

　同取り組みでは、ビジネス領域における国内最大規模の知識を学習させ、ハルシネーション（人工知能が学習したデータからは正当化できないはずの回答を堂々とする現象）を大幅に抑止したストックマークの独自LLM「Stockmark-LLM-100b」に対し、パナソニックグループが保有する社内情報を追加事前学習させることで、パナソニックグループ専用の日本語LLM「Panasonic-LLM-100b」を構築する。

　一般的に国内各社が取り組む自社LLMは、70～130億パラメータの小型モデルを採用することが多くなっているが、今回の取り組みでは、パナソニックグループの膨大な社内データを学習させた国内最大級の1,000億パラメータ規模のLLM開発を行い、パナソニックHDで開発中のマルチモーダル基盤モデル（AIモデルの一種で、さまざまな形式のデータ＜テキスト、音声、画像、3D、センサー入力など＞を統合的に扱える）への統合を目指す。

　また、セキュリティ面に配慮し、企業の秘匿データを安全性高く学習する仕組みも構築予定。

　今回開発するLLMは、パナソニックHDが開発中のマルチモーダル基盤モデルに統合し、パナソニックHD及び各事業会社におけるAI開発・社会実装を広く加速する。

　ストックマークが有するファインチューニング技術やハルシネーション抑制技術、小型モデルにおける精度向上のノウハウと、パナソニックHDが有するマルチモーダル基盤モデル、膨大な社内データ、ドメイン知識のシナジーにより、パナソニックHDのAI技術戦略である「Scalable AI」及び「Responsible AI」の実現を通じた社会・ユーザーへの貢献を目指す。＜パナソニック＞

●科学技術ニュース●KDDIとNICT、共同研究を開始しハルシネーション抑制やマルチモーダルデータを扱う高性能大規模言語モデル「LLM」開発

　KDDIは、情報通信研究機構（NICT）と大規模言語モデル（LLM）に関する共同研究を開始した。

　同研究では、NICTがこれまでに蓄積してきた600億件以上のWebページのデータなどと、KDDI総合研究所が開発してきた、生成AIが事実と異なる内容などを生成するハルシネーションを抑制する技術やマルチモーダルAI技術を活用する。

　これらを基に、LLMを活用する上で課題となるハルシネーションの抑制や、地図画像および付随する建物情報などのマルチモーダルデータの取り扱いを可能にする技術を研究開発する。

　なお、同研究は、総務省・NICTが令和5年度補正予算を活用し推進する「我が国における大規模言語モデル（LLM）の開発力強化に向けたデータの整備･拡充及びリスク対応力強化」における共同研究の第1弾。

　LLMの利用にあたっては、事実と異なる内容や脈絡のない文章などが生成されるハルシネーションや、地図情報の活用が難しいことなどが課題になっている。

　同研究では、NICTが長年蓄積した膨大なWebページのデータや、そこから作成したLLMの事前学習用データなどを活用し、共同研究を進める。

　KDDIは、日本語汎用LLMの傾向に合わせたハルシネーション抑制技術の高度化や、地図画像および付随する建物情報などのマルチモーダルデータをLLMで取り扱う技術を、KDDI総合研究所のハルシネーション抑制技術やマルチモーダルAI技術を基に研究開発する。

　これらの技術により、特定の目的のための対話システムや雑談システムにおける、LLMの信頼性向上につながる。

　また、LLMによる位置関係の把握などが可能になるため、例えば通信事業者のお客さま応対に適用することで、問題が発生している設備やエリアの迅速な把握が可能となり、通信品質の改善につながることが期待される。＜KDDI＞

＜各社の役割＞

KDDI：ハルシネーション抑制技術およびマルチモーダルAI技術の高度化・評価

NICT：LLM開発のための学習データの開発・提供、LLMの事前学習の実施およびその評価

●科学技術ニュース●東レエンジニアリングとNEC、PLMソフトウェアと生成AIを活用し設計の高度化を目指す実証を開始

　東レエンジニアリングとNECは、設計業務に係る上流工程の作業効率化と技術伝承の促進を目指し、NECのPLMソフトウェア「Obbligato(オブリガート)：製造業における製品の企画～設計～生産～保守に至るライフサイクル全般に渡り生じる多種多様な情報＜図面・仕様書・設計部品表・製造工程情報など＞を統合管理」と生成AIを用いた実証を8月より開始する。

　生成AIが過去の製品開発を通じて蓄積された技術情報を効率的かつ高精度に検索・要約し、設計者の質問に的確な回答を提示する。

　これにより、設計開発に係る技術伝承を促進するとともに、フロントローディングによる上流設計の最適化を図る。

　人手不足が日本経済全体の成長の足かせとなる中、製造業ではAIやロボットなどのデジタル技術を活用した省人化・高度化に向けた取り組みがすすめられている。また、高度な技術を持つ人材の高齢化の進行に加えて、そうした技術を伝承する人材も減少しているため、高い専門技能やノウハウの伝承が課題になっている。

　具体的には、設計の上流工程では、過去の製品開発におけるアイデアや設計文書などの情報の検索・活用するプロセスや、日本のものづくりが強みとしてきたすり合わせによる価値創出についても、経験豊富な技術者のノウハウが不可欠。

　こうした課題の解決に向けて、東レエンジニアリングとNECは技術伝承の促進および設計業務の高度化を目指して、生成AIを用いた実証を行う。

　具体的には、東レエンジニアリングで既に導入しているNECのPLMソフトウェア「Obbligato」と、LLM(Large Language Model：大規模言語モデル)を連携させ、Obbligatoが選択したドキュメントに登録されているファイルをLLMを用いて要約するとともに、技術情報に関する質問に対しLLMが過去の製品開発で蓄積された情報をもとにチャット形式で回答する。

　東レエンジニアリングは、プラントエンジニアリングから半導体製造・検査装置に及ぶ幅広い事業を展開しており、多様な設計業務を有している。NECのPLMソフトウェア「Obbligato」とLLMを活用して、各分野における設計業務の更なる効率化および精度と速度の向上について有効性を検証していく。＜NEC＞

◇

期間：2024年8月より開始

実施内容(予定)：

　ドキュメントの要約。Obbligatoで管理しているドキュメントを選択すると、ドキュメントに登録された複数ファイルの内容をまとめた要約を表示する。ファイルを開かず即座に概要を確認できる。

　技術情報の問い合わせ：Obbligatoで管理している技術情報に関して質問すると、蓄積された過去の情報をもとにLLMがチャット形式で回答する。元情報の参照・確認も可能。

●科学技術ニュース●ソフトバンク、2025年中にシャープ堺工場を活用し大規模AIデータセンターを本格稼働へ

　ソフトバンクとシャープは、堺市にあるシャープの液晶パネル工場関連（シャープ堺工場）の土地および建物を活用した大規模なAI（人工知能）データセンターの構築に向けて、基本合意書を締結した。

　ソフトバンクは、シャープ堺工場の敷地面積全体の約6割に当たる約44万平方メートルの敷地と延べ床面積約75万平方メートルの建物に、受電容量が約150メガワット規模のデータセンターを構築して、2025年中の本格稼働を目指す。将来的には、受電容量を400メガワット超の規模まで拡大する見込み。

　ソフトバンクとシャープは、シャープ堺工場を活用して、AIデータセンターを構築することについて、2024年1月から協議を進めてきた。

　ソフトバンクは、シャープ堺工場の土地や建物、電源設備、冷却設備などを譲り受けることで、データセンターの早期構築を図り、2024年秋ごろに着工して2025年中に本格稼働させることを目指す。

　このデータセンターは、生成AIの開発およびその他のAI関連事業に活用する他、社外からのさまざまな利用ニーズに応えるため、大学や研究機関、企業などに幅広く提供していく予定。また、環境負荷が低いデータセンターとして、クリーンエネルギーの活用を検討する予定。

　今回の合意を基に、今後ソフトバンクとシャープはAI関連事業における連携を検討していくことにしている。＜ソフトバンク＞

●科学技術ニュース●ENEOSとPreferred Networks、世界初、ＡＩ技術による原油処理装置の自動運転を開始

　ENEOSとPreferred Networks（PFN）は、ENEOS川崎製油所において、原油処理を行う常圧蒸留装置でＡＩシステムによる安定的な自動運転を 開始した。

　同ＡＩシステムは、大規模かつ複雑であることから長年の経験に基づいた運転ノウハウが求められる石油精製プラントの自動運転を可能にするもの。

　人の技量に左右されないプラントの安定運転確立により、保安力の向上に貢献するシステムとして、2018年度よりENEOSとPFNが共同で開発に取り組んできた。

　中でも、常圧蒸留装置は、温度、圧力、流量、製品性状など、制御対象としている要素数（24個）や予測に用いる入力センサー数（930個）が多く、運転制御・操作には熟練の技術や知識が必要とされるもので、同装置におけるＡＩ技術を用いた常時自動運転は世界で初めてとなる。

　24個の運転重要因子の常時監視と13個のバルブを同時に操作することで、原油処理量の変更や原油種の切り替え時の変動調整作業にも対応し、手動操作を超える経済的で安定的かつ高効率な運転を達成している。

　今後は、ENEOSの他製油所への展開並びに、ソリューションパッケージとして一般販売することを計画している。

　両社は、同取り組みを通じて、持続可能な開発目標（SDGs：Sustainable Development Goals）の目標9「産業と技術革新の基礎をつくろう」のゴールである「強靱なインフラ構築、包摂的かつ 持続可能な産業化の促進及びイノベーションの推進を図る」などの達成に貢献する。＜ENEOS＞

●科学技術ニュース●日立とグーグルクラウド、生成AIでの戦略的アライアンスを締結

　日立製作所とGoogle Cloudは、生成AIによる企業のイノベーションと生産性向上を加速するため、複数年にわたる戦略的アライアンスを締結した。

　具体的には、日立は、Google Cloudの生成AIモデル「Gemini」やAIプラットフォーム「Vertex AI」、その他のクラウド技術を活用し、企業の課題解決を支援する新たな組織を設立するほか、Google Cloudの AIを採用し、自社の製品やサービスを強化する。

　同提携を通じて、日立は、デジタル事業の中核であるLumadaのさらなる成長を加速するとともに、全社の業務効率化や生産性向上を推進する。

　同提携において、両社はGoogle Cloudのテクノロジーを新規および既存の顧客に迅速に提供するため、デジタルエンジニアリングのリーダーであり日立の子会社のGlobalLogicの中にHitachi Google Cloud Business UnitとGoogle Cloud Center of Excellenceを設立する。

　また、日立の「Gen AI Professional」の育成プログラムの一環として、Google Cloudの生成AI関連技術に関する研修をプログラムに取り入れる。

　同取り組みを通じて、両社は、新設する組織における専門性とマネージドサービス力を強化し、大企業がAIを活用した運用方法を根本的に改善するために必要なサポートを提供していく。

　そのほか、同提携では、以下の新たな取り組みを実施する。①ソフトウェアのモダナイゼーションと顧客サービス強化を実現する新たな生成AIソリューションの開発・提供②オンプレミス環境とクラウド環境で実現する、安全・安心な生成AIソリューションの利用環境③Go-to-marketに向けた共同施策④デジタル人財育成の強化＜日立製作所＞

●科学技術ニュース●日立製作所、生成AIを活用した開発の標準化に向けJCBと検証プロジェクトを開始

　日立製作所は、さまざまな業種で人財不足の課題を抱えるソフトウェアエンジニアやフロントラインワーカーの働き方の革新や生産性向上をめざし、日立グループの生成AI共通基盤の開発・実用化を段階的に進めているが、このたび、生成AI共通基盤の一部として、ミッションクリティカルなシステムの開発領域に生成AIを適用するための新たな開発フレームワークを整備した。

　この開発フレームワークは、日立が培ってきた企業の基幹システムや社会インフラシステムなどミッションクリティカルなシステム開発のナレッジと、生成AIを組み合わせた開発環境(開発ツール群)であり、ユーザーやプロジェクトのニーズ・要件にあわせてカスタイマイズすることが可能。

　これにより、高い品質を確保しながら、生成AIによりシステム開発業務を変革し、ソフトウェアエンジニア不足の課題を解決することをめざす。

　日立は、開発フレームワークを社内や受託開発プロジェクトに適用するとともに、システム開発の効率化に取り組む企業に対しては、知見や実績をもとに、生成AIを徹底活用する上で必要となる仕組み・仕掛けの導入をトータルで支援する。

　先行実施した社内検証では、開発フレームワークを活用することで、生成AIが生成したアプリケーションのソースコードのうち70～90%の割合で適切に生成できることを確認した。

　さらに、日立は、生成AIを活用したアプリケーション開発の標準化に向けて、ジェーシービー（JCB)の協力のもと検証プロジェクトを開始した。

　今後、検証において、生成AIが開発効率化に大きく寄与する結果が得られた場合には、JCBにあわせたアプリケーション開発標準の整備や、業務への適用に向けて、協創を推進していく。＜日立製作所＞