2023年を皮切りに世間で突如とした生成AIブームが到来したことで、多くの人々の業務環境が劇的に変化しています。特に対話型AI領域で、従来のものとは比べ物にならないほどのインパクトをもたらしたChatGPTについては、まるで優秀な情報処理の秘書として活用しているビジネスパーソンも少なくないのではないでしょうか。
今回は、そのようなAIムーブメントの最前線で活躍する、株式会社日立製作所（以下、日立）の若手データサイエンティスト2名にお話を伺いました。おふたりは、2022年に日立に新卒入社した同期であり、同じ Data & Design, Data Studio と呼ばれるデータサイエンスの専門人財が集結する部門に所属する仲。
デジタルネイティブ世代であるおふたりが、どのようにAIと付き合い、また業務／クライアントに向き合っているのか。じっくりと伺ってきました。
* 記事の内容は取材当時（2024年2月）のものです。
目次
プロフィール
デジタルシステム＆サービス デジタルエンジニアリングビジネスユニット Data & Design, Data Studio
デジタルシステム＆サービス デジタルエンジニアリングビジネスユニット Data & Design, Data Studio
週報をChatGPTで書きはじめたのがきっかけだった
――まずはおふたりの現在のお仕事内容について教えてください。
渡邉：2人とも、200人以上の研究者やデータサイエンティストが集うLumada Data Science Lab. を構成するData Studioに所属しています。チームによって得意とするところが違っていて、例えば私の所属チームでは、データサイエンスだけでなくエンジニアリングにも強いメンバーが揃っているので、いつもシステム開発や分析環境構築などの件で深く議論しています。ですから、普段はシステム開発についての議論もできるデータサイエンティストとして活動しています。
片渕：僕が所属するチームについては、特に技術が好きな人が集まっているので、最先端の技術が必要となる案件に対応することが多いです。生成AIを活用した業務効率化などの案件にも、いち早く手を挙げていましたね。
渡邉：また2人とも「Generative AIセンター」という、2023年5月にできたばかりのCoE（Center of Excellence）組織にも所属していまして、日立社内での生成AIの利用促進や、お客さまへの提案の強化などを推進する活動をしています。
――渡邉さんは「生成AIの申し子」という異名があると伺いましたが、具体的にどのようなことをされているのでしょうか？
渡邉：「生成AIの申し子」については光栄でもあり恐縮でもあるのですが（笑）、例えば「データサイエンティスト部会」という日立グループ全体を横断したコミュニティがあります。そのコミュニティ内の勉強会で、生成AIを業務に活かした私自身の取り組み／経験内容などを発表しています。
渡邉：先ほども触れたように、私のチームメンバーはエンジニアリングに非常に精通しており、専門的な話題が日常的に交わされます。私自身、まだまだ知らないことばかりなので、最新の技術情報やトレンドを追いかけるのにChatGPTなどの生成AIを利用しています。
このような生成AI活用事例を社内に共有するために、勉強会で発表しました。
その中で聴講者の業務中の箸休めになればいいと思い、実際に私がプロジェクトに携わったときに直面した疑問と、それらを生成AIを用いてクリアにする過程で得た体験談を共有しました。それが意外と評判が良くて、社内での引き合いが増えているという状況です。
勉強会で発表された資料の一部抜粋。
――生成AIの中でも、特にChatGPTが多いということですね。
渡邉：今のところはそうですね。生成AI自体、もともとは大学院時代の後輩から修論をChatGPTで書いたという話を聞き、私も！と思って、週報をChatGPTで書きはじめたのがきっかけでした。私は物事の言語化が結構苦手だったのですが、ChatGPT3.5以降の登場によって様々な言語表現ができるようになったので、本当に革命的なツールだなと。このインパクトをひとりでも多くの人に業務面で感じていただきたく、社内で啓発活動に取り組んでいます。
――他の方々に生成AIの魅力を伝えるにあたって、何か気をつけていることはありますか？
渡邉：リサーチ業務に生成AIを活用する際に気を付けていることはあまりないです。ただし、文章生成の魅力をお伝えする際はプロンプトを丁寧に書くべきだとお伝えします。例えば上司に提出する書類に書くようなものなど、カチッとした文章を書くときにプロンプトが適当だと、その分アウトプットも適当になります。ですからプロンプトエンジニアリングと言いますか、言葉尻を含めて、こちらもある程度詳細なプロンプトのインプットが必要だということは、具体例を交えながら強調するようにしています。
――なるほど。ここまで社内向けの取り組みのお話を伺ってきましたが、社外のお客さまに対するプロジェクトとしてはいかがでしょうか？
渡邉：複数の生成AI関連のプロジェクトに携わっています。直近では、例えば建設業のお客さまを対象に業務効率化をめざして、生成AIを活用するというプロジェクトを担当しています。
複数の業務が効率化のターゲットとしてあるのですが、その中で私が担当したのは、建設会社の技術調査員の方々が従事されているリサーチ業務です。
――それはどういう業務なのでしょうか？
渡邉：何かを施工するにあたって、基本的には多くの技術的な観点でのリサーチが入ります。
例えばトンネル建設時に、事故が起きないようにするためにはどのような観点で設計／工事していくべきなのかを、最新の知見も盛り込んで考えていく必要があります。
しかし、従来のキーワード検索では意図に合った論文を見つけるのが難しく、 結果的に関連性の低い論文がヒットしてしまいます。そこで、論文データベースからの検索結果を基に、生成AIを用いてより正確な情報を提供する方法を検証しています。このAI技術により、技術調査員はより迅速かつ効率的に必要な情報を見つけることができるようになります。
生成AIの「わからないところが多い」という面白さに惹かれている
――片渕さんが現在携わっているプロジェクトや案件についても教えてください。
片渕：基本的にはAIを活用したものや、データ分析系のプロジェクトに携わっています。生成AI関係でお伝えすると、昨年末まで、鉄道関係のお客さま向けに業務効率化目的で生成AIの技術検証を進めていました。またデータ分析系でお伝えすると、直近では大手デベロッパーのお客さま向けに都市の再開発を進める際の材料の一環として、人流分析のソリューションをご提供していました。いずれもPoCということで、3ヵ月程度のプロジェクト期間で取り組んだものになります。
――鉄道関連企業向けの業務効率化とは、具体的にどのような内容なのでしょうか？
片渕：主には社内文書を有効活用し、業務効率化を図るというものです。
例えば、社内報や創業120年にわたる社史といった社内文書に関する情報検索を効率化するユースケースや、過去のヒヤリハット情報を踏まえた安全な業務遂行・対策の検討を支援する取り組みなどを検証しました。
まだPoC段階のものではありますが、これらシステムを導入することで、将来的に作業工数が大幅に削減できるという想定のもと取り組みました。
――なるほど。やはり生成AIの普及は、この領域においてもインパクトがあると。
片渕：はい。今までできなかった分析や、解決できなかった課題に、簡単にアプローチできるようになったと実感しています。今お伝えしたような取り組みは、数年前も当然ながら話題には上がっていたのですが、「そうは言っても今は無理だよね」と、現実的にはなかなか難しい状況だったので、お客さまの課題解決の幅が相当広がったなと感じます。
一方で、例えばChatGPTを使った処理を構築するとなると、やはり思い通りにコントロールできないという課題がどうしてもあります。様々なお客さまに生成AIの提案活動をしていると、基本的に「今のAIならなんでもできるでしょ」という認識を持たれていることが多いです。難しいことができるけれど、逆に簡単なことができないといったことも多々あるなかで、そのあたりの「技術の現状」をしっかりとご理解いただく部分で苦労することが多いですね。
――今後、生成AIを活用することで注意すべきことは何ですか？
片渕：生成AIの回答精度の評価だけでは不十分です。例えば、生成AIの意図しない挙動の制御や悪意あるプロンプトへの対応なども含めて取り組んでいく必要があります。そこで日立が定めるAI倫理原則なども活用しながら、安全な生成AIの活用を進めていきたいと考えてます。
――片渕さんの実績を拝見すると、Unsupervised Wisdom Challengeで入賞されていますよね。こちらはどのような経緯で参加されたものでしょうか？
片渕：完全にプライベートです。趣味でもデータ分析を含めて新しい技術に触れたりしているので、その一環で2023年の夏過ぎあたりに参加したものです。今回参加・入賞したコンペは、端的にお伝えすると、米国での高齢者転倒の予防に向けた施策のインサイトを探るというタスクでした。今までは統計的手法しか使っていなかったものに対して生成AIや機械学習を使うことで、今まで見えてこなかった要因が見えてくるのではないか、という仮説のもとでの検証という背景です。
――面白いテーマですね！ そして、技術は趣味でもあるわけですね。
片渕：はい。大学時代から、答えのないところに挑戦するような研究が好きでした。生成AIも、わからないところが多いという面白さに、惹かれているんだと思います。
電力事業一辺倒から、ドメインを問わず通用する技術者になりたいと考えるようになった
――おふたりのこれまでの歩みについても伺いたいです。まず渡邉さんは、どのような経緯で日立に入社することになったのでしょうか？
渡邉：大学では理工学部に所属していて、とにかく電力関係の取り組みに興味があったので、機械学習を活用した水力発電機におけるモーターの異常予兆検知や、送電線の状態検知などについて研究していました。
――なぜ電力に興味があったのですか？
渡邉：東日本大震災で宮城県にいた親戚が被災して、子どもながらに「インフラって本当に大事だな」と思ったのがきっかけです。中高でもそのような漠然とした思いを持っていて、大学に入ったときに、電力中央研究所のIT部門のセンター長だった教授の研究室があったので、迷わずそこに入りました。そこでは実際の生データを触ったり、その方から電力に関するドメイン知識をしっかりと教えてもらったりしたので、非常に貴重な時間だったと感じています。
――そうなると、なんとなく電力会社に就職されるのかなと感じたのですが、そうではなく、日立に入社を決めたのはなぜだったのでしょうか？
渡邉：おっしゃる通り、最初は電力会社に行きたいと思っていたのですが、少し調べて、実際の電力関係の機器を作っている重電メーカーの方に興味を持ちはじめ、そちらの方向に志望が変わっていきました。そこで重電メーカーである日立のインターンを受けて、そのまま採用選考に進みました。面談を通じて「電力をやりたい」という想いを汲んでくれようとする姿勢が嬉しかったので、日立にお世話になろうと入社を決めました。
実際、入社後配属は会社が希望を汲んでくれて電力関係の部署でした。2年目になるタイミングで現在の部署（Data & Design, Data Studio）に異動し、現在に至るという流れです。
――現在の部署は電力関係に特化していないと思いますが、どのように感じていますか？
渡邉：正直、そこはこだわらなくていいかなと思えました。異動前の担当もデータ分析系だったのですが、ドメイン特化のデータサイエンティストになるのではなく、より視点を広く持って、ドメインを問わず通用する技術者になりたいと考えるようになりました。
ですから、様々なお客さま案件を担当できるData & Design, Data Studioの話は、とても魅力的だなと感じましたね。
――なるほど。片渕さんはいかがですか？
片渕：僕もインターンがきっかけで日立に入社しました。もともと大学では情報工学部に所属していて、統計学の授業でデータに興味を持って研究したいと思ったのが、データサイエンスとの出会いでした。その後、研究室でディープラーニングと自然科学をかけ合わせるような領域の研究を進め、また大学院ではRA（リサーチ・アシスタント）として様々な研究に携わらせていただいたのですが、徐々に「社会課題の解決に関わっていきたい」と考えるようになり、企業へと就職することを選択しました。そのような中で複数社のインターンを受け、最終的に日立への入社を決めました。
――決め手は何だったのでしょうか？
片渕：やはり事業領域が多岐にわたるので、様々な領域へのAI適用に挑戦できる機会があると感じたことが大きいですね。あと、海外のお客さまや優秀なデータサイエンティストの方々と一緒に仕事ができる点も魅力的でした。
――日立に入って最初に「面白い！」と感じたのは、どのようなことでしたか？
片渕：日立では「モノづくり実習」と呼ばれる、モノづくり現場で行われるデータサイエンスの実習があるのですが、そこでの経験がまず面白かったですね。
* モノづくり実習の詳細などについては以下の記事もご参照ください。
▶︎入社1、2年目のデータサイエンティストが、モノづくり現場の課題を解決に挑む。日立の「モノづくり実習」が熱い！
片渕：日立の工場に行き、品質保証部が抱える課題を解決するというミッションを与えられました。
具体的には、製品の故障時にお客さまがコールセンターに問い合わせた際の記録や、お客さま先に出向いたサービス担当者が記録した事象に関するメモなど、膨大なデータが社内に蓄積されているので、それらを活用してより早く故障原因を特定するような仕組みを作るというものです。自然言語処理を用いて、動作不良や故障の原因を特定できるような分析ツールを構築しました。
――以前、別の取材でも「モノづくり実習」の内容を伺いましたが、相当実践に近いことをされていますよね。片渕さんとしては、どのような学びがあったと感じますか？
片渕：現場に行くことの大切さ、ですね。現場にいないと分からないことってたくさんあるわけで、実際にその場にいて様々な方との会話や社内の動きなどを見ることで、初めて把握できる実情はとても多いと感じます。より深く実情を理解することができれば、先方が本当に解決してほしい課題も見えてくるものです。
――おっしゃる通りですね。
片渕：あと、自分の場合はひとりで現場に入ったのですが、だからこそあらゆるタスクを自分でやらないと進まないという経験も貴重でした。会議の設定から現場へのヒアリング機会の調整、データベース管理部署へのデータ利用目的の説明など、全てを担当したからこそ、仕事のやり方や取り組み全体を俯瞰した視点を養うことができたと感じています。
私たちみたいな新人でも、好きなことをやらせてくれる懐の深さがある
――おふたりが考える日立の魅力とは、どのようなものがあると感じますか？
片渕：個人的には、お客さまとじっくりと向き合って、先方が抱える課題を1社ずつ丁寧に解決していくというスタンスが、日立の強みであり魅力だと感じています。それができるのも、多岐にわたる事業領域があって多様なドメイン知識の人がいるからこそだと思います。特にOT（Operational Technology）の領域は日立が最も得意とする部分なので、海外のビッグテックと比べても競争力のある部分だと考えています。
渡邉：ここまで大きな会社としては珍しく、日立は時代にあわせてビジネスモデルをがっつりと変えていこうという心意気がある会社だと思っています。先ほどお伝えしたGenerative AIセンターも、センター長をはじめ、会社全体を牽引する気概を持って取り組んでいる人財が多くいることが、日立の大きな魅力なんだろうなと感じます。
また、私たちみたいな新人でも、好きなことをやらせてくれる懐の深さもあると思います。2023年に生成AIトレンドが爆発した時には、本部長と2人でトロントで開催されたカンファレンスに参加させてもらいました。それに参加できたおかげで、今の活動につながる様々な示唆をいただくことができました。
――今後、日立ではどのようなキャリアを築いていかれたいですか？
渡邉：どのような技術を追っていけばデータサイエンティストとして生き残れるかを模索してはいるのですが、今後も新しい技術が目まぐるしく出てくると思います。ですので、必要だと感じたものを着々と身につけていきながら、型にハマらない人財でいたいと思っています。そう考えると、スペシャリストというよりはゼネラリストであることが志向にあっているのかなと思います。
片渕：常に新しいことに挑戦し続けていきたいと思います。「難しい案件があったら片渕をアサインしとけ」みたいな感じで社内外に認知されたいですね。あと、志望動機のところでもお伝えしたとおり、いずれは海外への出向も経験したいと考えています。日立グループ会社の米GlobalLogicとのやり取りも今後ますます増えていくと思いますし、僕自身その一環のプロジェクトに入っていく予定なので、自身の海外展開も実現していきたいと考えています。
――Data Studioには、他にどのようなメンバーがいるのでしょう？
片渕：本当に様々な方がいらっしゃいますよ。それこそ、お客さまの課題をヒアリングして案件につなげるようなコミュニケーションに特化した方もいれば、数理最適化と呼ばれる技術で顧客課題を解決するプロフェッショナルもいらっしゃいます。また隣の部署（Design Studio）には、デザインシンカー（デザインシンキングのプロ）と呼ばれる超上流工程を担当する方もいます。一緒に働くと、様々な気づきにつながりますよ。
渡邉：私の指導員*¹が中途採用の方なのですが、良い意味で日立のやり方に染まっていないんですよね。日立が良くも悪くも抱えている伝統的な進め方に対して、フラットな目線で相談に乗ってくださるので、納得できるまでとことん議論に付き合ってくれます。そのように、多様性を受け入れる社風だと思います。
*¹ 2年目までは部署内チーム内に指導員がつく
――おふたりから見て「この人すごいな」と感じる方がいれば教えてください。
片渕：諸橋さんですね。以前Qiita Zineでも取り上げられた方です。仕事もありながらKaggleコンペに参加されていて、まさに昨日も振り返り会をやって、「まだまだ実装力をつけて頑張っていきたい」とおっしゃっていました。僕たち若い人から見ても、すごく刺激になります。
* 諸橋さんがインタビュイーの記事として、こちらも併せてご参照ください。
▶︎「GPUを止めない！」精神でKaggleと向き合う。日立製作所メンバー x カレーちゃんによるKaggler対談
渡邉：同じ部に配属された同期が4人いるのですが、みんなに対して尊敬の念が絶えません。例えば片渕くんは、私が何かしらの技術で壁にぶつかって相談すると、すでに解決しているんですよ。いつも。技術に対する積極的な姿勢は本当にすごいなと感じています。あと、同期にしか見せない顔があって、すっごく面白い人なんですよ（笑）
片渕：実はボケ役です（笑）
――そうなんですか！ 今回のインタビューではなかなかその一面が探れていないので、インタビュアーとしてまだまだだと感じました。それでは最後に、読者の皆さまに向けたメッセージをお願いします。
片渕：日立のデータサイエンティストは技術を扱うコンサルタントに近く、日頃からの技術に対する自己研鑽の姿勢がダイレクトにものを言うと思っています。日立には研究所や様々なビジネスユニットに専門家がおり、未経験の領域でも相談できる機会がたくさんあるので、不安に思わずに飛び込んでいただきたいと思います。
渡邉：幅広い事業領域を持つ日立では、横のつながりから様々なビジネスが醸成できる場所だと思っています。先端技術を扱う立場として、とても面白い環境だと思います。
編集後記
今回は2022年新卒入社のおふたりへのインタビューだったわけですが、会社でのキャリアが2年目とは思えないほど、生成AIを活用したディープな施策やプロジェクトに参画されていて驚きました。新人であっても好きなことをやらせてくれる懐の深さがある、というのは、本当にその通りだなと感じた次第です。それにしても、同期という存在はとても大きいですね。インタビュー中も切磋琢磨されている様子がよくわかりました。
取材／文：長岡 武司
撮影：平舘 平
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