Ubie内で生成AI活用が再燃したキッカケ

2024年12月3日 10:17

この記事は #Ubie 生成AI Advent Calendar 2024 3日目にエントリーしています。

こんにちは、Ubie コーポレートエンジニアのtamosan（https://twitter.com/tamosan_01）です。社内IT基盤の整備や業務生産性の向上について、コーポレートエンジニアリングチーム（CET）の一員として推進しています。

今回はUbie内で生成AIを社内で利活用する活動が改めて盛り上がっており、その背景についてお話ししたいと思います。

生成AIにおける技術革新の加速

まずは外的要因として、ChatGPT-4 TurboやGemini Proなど、生成AI技術はこの1年間で著しい進化を遂げていることが挙げられます。特にGemini Proでは、100万字規模の文字処理能力や高度な音声・動画解析機能が実現され、適用範囲が大幅に拡大しています。
弊社の事例としては、発話録の性能向上があります。1年前までは、質問に対する返答に数分かかり、30分の発話録（約4000文字）がギリギリ処理できる状態でした。そのため、「もう少し高精度で取り扱える量が多ければ使えるのに」といった理由から離脱してしまったユーザーもいました。しかし今では、1時間以上の発話録も十分にインプットでき、まとめも30秒以内に仕上げることが可能です。
（他事例については @masa_kazama の記事もぜひご参照ください）

社内のオンボーディング発話録をまとめるのに10秒（model: gemini 1.5 Pro 001）

各SaaSでの生成AIソリューションが展開

またSaaSに生成AIソリューションが組み込まれていることも要因となっています。弊社の従業員がよく利用するSaaSには、Google WorkspaceやMicrosoft 365、Slack、Notion、Miroなどがありますが、これらのサービスのほとんどから生成AIに関するソリューションが展開されています。
「日本語で問い合わせたらツール内の情報を調査してほしい」や、「自分で書く工数がかかるので、指示したらやってほしい」といったニーズに応える機能が豊富に提供されています。MiroではAI機能によって、指示した内容から任意のフローチャートやマインドマップを提案してくれますし、Notion AIは必要な情報を問い合わせると、各サービスを横断して情報収集し、それを元にNotionの記事を作成することが可能です。

社内での強い生産性改善ニーズはある、が

現在Ubieでは、「人々を適切な医療に案内する」ために事業をさらに加速させているところですが、全く人が足りていません。採用活動にも改めて力を注いでいますが、我々の目指すスピード感を追いかけ続けるためには人的リソース以外にも業務の生産性に目を向ける必要があります。
私は今年5月よりファーマイノベーション事業本部にてBusiness Architect（事業部内での業務生産性を向上させるロール）を兼務しており、その業務解像度を高めるべく各メンバーにヒアリングしたところ、商談やデリバリーに向けた準備などにかかる工数に対して既存メンバーのリソースが十分ではない状況であることがわかりました。（それでも計画しているスピードを達成するメンバー陣のコミット力はさすが）

一方で前述のとおり生成AIやそれを取り巻くソリューションが進化しているのに対して、事業部内では興味関心はあるもののなかなか取りかかれない実態がありました。
その背景としては、以前社内ソリューションが公開された際に、どのように業務利用できるか関連がわかりづらかった点があります。また目の前の業務が多忙であり、利用することでのメリットやマイルストン、クリアするべき課題を整える時間がなかったのです。そのため一部メンバーは利用しつつも、事業部内では知る人ぞ知るサービスとなっていました。

ソリューションをどう使ったらいいか分からない人のイメージ（model: dall-e-3で生成）

生産性を上げたいメンバーとワガママを言う私と強いエンジニアと

ここまでの流れで、業界調査や社内インタビューを実施した後に想像のつくストーリーとしては「ああ、ここからSaaS導入するか内製ツール作るか検討して、計画したらリードタイム早くて3ヶ月といったところか」となるのですが、ここからがUbieの本領発揮どころ。
社内には技術に強いエンジニアが在籍しており、私が収集したニーズについて具体のユースケースを伝えていくと、「それだったらこういうことできるね」と次の日にはその社内ソリューションが出来上がっています。すでに社内での生成AIソリューションが基盤として提供されている（詳細はこちらの記事参照）とはいえ、この追加機能のリリーススピードは異常。

このように各メンバーが挙げた改善ポイントから、私がニーズ踏まえてこうしたいというワガママを言い、エンジニアがクイックにリリースして、ユーザーが使ってフィードバックするというループが高速で回ることで、生成AIの便利さをより業務にマッチした形で得られるようになりました。

具体的なフィードバックループの内容については私の2回目の記事で執筆予定です。またどういったモチベーションで、何をどう作り上げているのか、などエンジニア視点については @sys1yagi（八木さん）のアドベントカレンダーにて連載されるため、ご期待ください。

さいごに

文中にて言及のとおり、弊社のビジネスをハイスピードで推進し続けるためには人材がまだまだ不足しております。また生成AIの利活用推進においても、現在かなり面白い状況になっています。
ワクワクしながら事業を前に進めることにご興味がある方は、ぜひざっくばらんにお話ししましょう。