三菱重工業は、発電プラントの監視やデータ収集、分析機能を有するクラウド型の運用保守サービス「TOMONI」を提供している。同社は2023年5月に、現場経験のある人材の減少といった問題を解決するため、TOMONIの新機能として、生成AIを活用したナレッジ検索機能の開発に着手した。同社は社内データ流出とハルシネーションへのリスク対策の課題を解決するため、OpenAIのモデルをMicrosoftのクラウドサービス群で運用する「Azure OpenAI Service」を採用。三菱重工業のセキュリティ基準とLLM利用規約に準拠していることと、モデルの性能が採用の決め手となった。開発では、ハルシネーションを回避し、自社データに基づいた回答を出力するように「RAG」（検索拡張生成）（注1）の仕組みを構築した。同年7月に新機能として「TOMONI TALK with ChatGPT」を社内の一部部門に展開。2024年2月時点ではメールや報告文章の推敲（すいこう）などに利用している。同社は今後、活用範囲の拡大に取り組むと同時に、将来的には扱うデータの種類を広げ、社内外における意思決定の迅速化を支援する計画だ。（発表：三菱重工業、Microsoft＜2024年02月20日＞）

※注1　学習データ以外に外部のデータベースから情報を検索、取得し、LLMが事前学習していない情報も回答できるように補う手法。

製薬業界のAI活用が本格化、リスク回避の仕組みとは　AWSが発表

　AWSは2023年11月に開催した年次イベント「AWS re:Invent 2023」で、製薬業界における生成AI活用について紹介した。アマゾンウェブサービスジャパンの益子直樹氏（技術統括本部エンタープライズ技術本部ヘルスケア＆ライフサイエンス部長）は、研究から開発、製造、販売まで、“製薬バリューチェーン”の全領域で進む状況を解説した。製薬会社PfizerはLLMを特許出願用の文章作成に役立てている。製薬会社Gilead Sciencesは内部文書を参照できるQ&AシステムをLLMで構築した。ヘルスケア企業Johnson & Johnsonは、回答の正確性を確保するためにRAGを採用。電子カルテをはじめとする各種データをクラウドストレージ「Amazon Simple Storage Service」（Amazon S3）にインデックス化して格納し、検索サービス「Amazon Kendra」で該当部分を検索して抜粋する仕組みを構築した。益子氏は、製薬業界におけるLLM活用の課題となるハルシネーションの対策として、RAGの採用や、データソースを回答に含めるなどの手法を挙げた。（発表：アマゾンウェブサービスジャパン＜2024年02月07日＞）

生成AIでサイバー攻防戦が激化、モデルに変化も　SecurityScorecardが予測

　サプライチェーンのセキュリティリスク評価サービスを提供するSecurityScorecardは、2024年のセキュリティに関する予測を発表した。同社は「生成AIの活用が攻撃と防御の双方で進む」と予測している。攻撃面では、攻撃者がLLMを悪用してエクスプロイト（脆弱＜ぜいじゃく＞性悪用プログラム）作成にかかる平均時間を削減する結果、2024年はゼロデイ脆弱性（パッチ未配布の脆弱性）を悪用した攻撃が指数関数的に増加するという。防御面においてもLLM活用が進む。SecurityScorecardはLLMを用いて、競合他社のセキュリティリスク評価に関する情報や、業界、国ごとのセキュリティリスク調査に役立てている。別の視点では「今後セキュリティ部門が扱う言語モデルはLLMから小規模言語モデル（SLM）に移行する可能性がある」と同社は予測する。SLMはLLMと比較してトレーニングにかかる演算量が少ないため、コストや時間を抑えつつ、専門的なデータを反映できるというメリットがある。（発表：SecurityScorecard＜2023年12月13日＞）