研究

生成AI

計算機による知的活動の実現

⽣成AIの研究は、AI技術を専⾨家だけでなく誰もが活⽤できる社会を実現することを⽬指しています。AIは急速に進化し、⾮技術者でも計算機に知的な作業を⾏わせられる可能性を広げつつあります。しかし現状では、AIを⼗分に使いこなせていない⼈も少なくありません。

サイボウズ‧ラボでは、計算機で⾔葉を扱う⽅法に関⼼を持ったことをきっかけにこの分野に取り組み始めました。読書会などを通じて理論的な基盤に触れ、⾃然⾔語処理や機械学習の知⾒を積み重ねながら、研究を深めてきました。

現在は、次のような課題を中⼼に研究を進めています。

⼤量の⾮定型データを効率的に検索‧再利⽤できるようにする
プログラミング経験のない⼈でもAIを活⽤し、現場の困りごとを解決できるようにする
AIの限界を正しく⾒極め、製品やサービスに適切に応⽤する

こうした取り組みを通じて、将来的にはコンピュータ操作やソフトウェア利⽤の多くが⾃然⾔語による指⽰で⾏われる世界を⾒据えています。PCやスマートフォンの操作、グループウェアの利⽤においても、⼈間が⾔葉で伝えれば機械が応答することが当たり前になり、従来の「ノーコード」という概念すら不要になるでしょう。

AIの社内導⼊

社内におけるAI技術の周知や理解促進を⽬的に、AIサービスの構築と提供を進めています。具体的には、社内のナレッジ検索や業務⽀援に活⽤できる仕組みを整備し、社員が⽇常業務の中で⾃然にAIを利⽤できる環境を整えることを⽬指しています。

担当

AIやっていきチーム（サイボウズ社内のAI推進チーム）

実施期間

2023年〜

主な成果

社内質問応答サービス（RAG）の開発‧運⽤
各種社内AIサービスの構築‧導⼊‧提供

ドメイン適⽤とPoC

AIの専⾨知識を持たない現場部署（例：⼈事）と連携し、実際の業務課題に対してAIを適⽤するPoC（概念実証）を進めています。
また、AIをテーマにしたアイデアソンやハッカソンに協⼒し、新しいアイデアの発掘や検証を⾏っています。さらに、業務データ（主に公開データ）を活⽤し、LLMの学習やファインチューニングの有効性を検証する取り組みも進めています。

担当

AIやっていきチーム

実施期間

2023年〜

主な成果

部署横断でのPoCの実施
アイデアソン‧ハッカソンへの協⼒
LLMのファインチューニング検証

MCPプロトコルとその応⽤

AIモデルが外部ツールを呼び出す仕組みや、AIエージェント間の通信において事実上の標準となりつつある MCP（Model Context Protocol）の知識共有と応⽤可能性の探求を進めています。勉強会やプロトタイプ実装を通じて社内外に理解を広め、将来的な応⽤の基盤づくりを⽬指しています。

担当

AIやっていきチーム

実施期間

2023年〜

主な成果

MCPに関する勉強会の開催
プロトタイプ実装による検証