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