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AI inside が描く、AIによる業務自動化の未来図:Heylix とDX Suite で挑む "ダブルロングテール"の需要
AI inside は、2024年5月31日、報道メディア向けに2025年度の事業戦略説明会を開催しました。代表取締役社長CEOの渡久地択と、執行役員CPOの北川裕康が登壇。AI inside の現在の取り組みに加え、AIを活用した業務自動化の将来像を語りました。
「DX Suite」と「Heylix」の両輪で業務自動化の未来を切り拓いていく、AI inside の挑戦を語った発表会の様子をレポートします。
ビジョン「"AI" inside "X"」で実現する未来とは
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渡久地は、AI inside のパーパスである「AIで、人類の進化と人々の幸福に貢献する」に込めた想いを伝えるところから説明会をスタートさせました。また、ビジョンとして掲げる「"AI" inside "X"」にも触れ、あらゆる環境(=“X”)に"AI"が溶け込むように実装され、誰もが意識することなくAIの恩恵を受けられる豊かな社会を実現したい、と述べました。
さらに、ビジネス価値が持続的に拡大する独自の好循環サイクルとして「AI inside Cycle」を紹介しました。
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優れたユーザ体験の提供が多くのユーザを惹きつけ、そこから得られる大量のデータを学習することでAIがさらに賢くなり、より一層のユーザ体験の向上につながっていく。こうした好循環サイクルを回し続けることが、AI inside の特色だと渡久地は力説しました。
また、AIの処理インフラにも注力しているといいます。「AIがその都度、処理するコストを徹底的に下げることにこだわっています。低コスト構造を追求することで、それにより低価格化を実現してユーザーへ還元し、シェア拡大を狙っていく方針です」と、AI inside の競争力の源泉について説明。インテグレーションやコンサルテーション、受託開発といった事業ではなく、あくまでAIサービスによる収益構造にこだわりを持っていると強調します。
では、AI inside はいま、いかなる市場をターゲットとするのか。日本の生産年齢人口が減少の一途をたどる中、企業が外注するBPO(ビジネス・プロセス・アウトソーシング)市場は拡大し続けており、そのうち、AI inside が焦点を当ててきたのは、「データ入力」の分野です。
「そもそもデータ入力は何のために行うのか。それは様々な業務の自動化やデータ活用のためです」と渡久地。AI inside の主力製品であるAI-OCRサービスである「DX Suite」によってデジタル化されたデータを、生成AIエージェント「Heylix」により活用し、業務自動化をさらに強化する計画です。
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渡久地は「取引先へのサービス向上、コスト削減、働き方改革、意思決定の高度化。こうしたお客様の課題解決を、我々のプロダクトを通じて実現したい」と、業務自動化による未来像を語りました。
「Heylix」を、AI inside の新たな柱へ
渡久地は、「Heylix」をAI inside の「新たなストックビジネス」とする展望を明らかにしました。現在、AI inside の収益の90〜95%は「DX Suite」によるストック型の収益モデルであり、「Heylix」をこれに続く新たな収益の柱とすることへ意欲を見せます。
「Heylix」は、AI inside が独自に開発した生成AIエージェントで、2023年6月に発表した140億パラメーターの大規模言語モデル「PolySphere-1」を搭載し、2023年8月には「Heylix」β版の提供を開始、10月に正式版を提供開始しました。
この正式版の提供開始以降も継続して機能をアップデートしてきました。これにより「Heylix」は実装フェーズに入り、七十七銀行との生成AI導入プロジェクトや、損害保険ジャパンの火災保険業務効率化など、大手企業とのプロジェクトが本格化し始めました。
AI inside では、業務改革におけるAIの活用レベルを3段階で捉えています。レベル1は、非構造化データの整理と構造化。レベル2は、AIがデータを活用して人間のように生産的な働きをすること。そしてレベル3は、AIが意思決定や経営資源の最適化まで行うようになること。現在の「Heylix」はレベル2の段階にあり、レベル3を目指して開発を続けています。
「Heylix」の新機能デモンストレーション
「Heylix」は7月にも新バージョンのリリースを控えており、この日、渡久地は製造業界向けのデモンストレーションを披露しました。
図面データをアップロードし、部品情報を検索・抽出する機能や、変更履歴の管理など、製造現場の効率化に役立つ機能を実装しています。将来的には見積もりの自動化、リコール製品の特定などを、対話型AIへの依頼で簡単に実行できるようになります。また、図面の閲覧権限を設定することで、情報セキュリティの強化も実現できる見込みです。
続いて、保険業界向けのデモンストレーションでは、本人確認書類から必要な情報を自動抽出し、個人情報を適切にマスキングする機能を紹介しました。「Heylix」の非構造化データから必要なものだけを抽出して読み込めるという特性が活かされています。あるいは、事故現場の写真から、映り込んだ人物の顔、家の表札、無関係な自動車のナンバープレートなどの個人情報を自動的に隠すことで、プライバシー保護にも配慮がなされています。
さらに、「Heylix」のチャットボット作成機能にも大幅な改良が加えられました。LLMのパラメーター数を140億から473億に増やし、複数のモデルを協調させることで、より専門的な会話や文脈理解が可能になったのです。
保険商品の見積りをその場で作成するデモは、「Heylix」の高度な会話能力を印象づけるものでした。顧客からの問いかけをもとに「会話するだけで、生成AIエージェントがデータとファンクションをつなげて成果を出す」という環境が実現されると、渡久地は自信をのぞかせます。
また、近日中には「Heylix」のSDKやAPIの公開も予定しており、他社のアプリケーションにも「Heylix」の機能を組み込めるようになります。これらの展開により、データ処理やAIの実装にかかる手間が大幅に削減され、AIの導入ハードルが下がることが期待されます。
こうした「Heylix」の進化は、渡久地の直下に置かれた生成AI・LLMの研究開発チーム「XResearch」の成果によるところが大きく、出自がプログラマーでもある渡久地の指揮のもと、より開発速度を高めていくと言います。「Heylixの売上は全体の数%しかありませんが、早期に10%まで引き上げ、 中長期的には売上の中心を担っていく存在にしたい」と意気込みます。
人類の進化に貢献する、医療分野にもAIを展開
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また、AI inside のパーパスにつながる新たな取り組みとして、医療分野への取り組みについても紹介しました。
AI inside は、京都府立医科大学との共同研究を2021年4月から続けており、眼球表面希少疾患の早期発見を支援するAIを共同で開発。医師の診断をAIが補助し、指定難病の治療に貢献する道を拓きました。
研究成果は、論文としてすでに発表されており、国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)の事業に採択され、実用化に向けた支援を受けることも決定しています。
「このAIは特定の難病だけでなく、あらゆる難病に対応可能な汎用的な技術である」と、渡久地は発展性を示唆。今回の眼表面希少疾患への取り組みを皮切りに、他の難病への応用も視野に入れています。
さらに、他分野への応用においてはより早期の事業化が可能だと述べ、医療以外の領域でもこの技術を活用していきたいという意向を明らかにしました。
過去最高のユーザ数を記録した「DX Suite」の次なる展望
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続けて、AI inside の執行役員CPOを2024年2月より務める北川裕康が登壇し、「DX Suite」について、現在地点の成果と未来像を語りました。
「DX Suite」のユーザ数は55,954と過去最高を記録し、前年比13.2%の伸びを見せました。解約率も0.77%と低く抑えられており、顧客満足度にも手応えを感じつつも、北川は「我々はまだ満足していない。まだまだDX Suiteの可能性を十分に引き出せていない」と述べ、さらなる成長を目指すため、Go To Market戦略の明確化とマーケティング・営業活動の推進に注力していると強調しました。
「DX Suite」ビジネスの3つの柱
北川は、「DX Suite」のビジネス拡大に向けた3つの重点領域として、「BPO事業者への再フォーカス」「システムインテグレーションの促進」「AI-OCRの市場規模(TAM)の拡⼤」を挙げました。
BPO市場は「2025年の崖」や「2027年のSAP問題」を背景に、企業のBPR(ビジネスプロセス・リエンジニアリング)ニーズが高まっており、活性化が進んでいます。北川は「今年度から“BPO専任の営業組織”を設け、BPO事業者と共にエンドユーザ開拓を進めていく」と述べました。
さらに、北川は「DX Suite はミッションクリティカルなところで使われている」と、企業の基幹業務システムと連携する、重要度の高いプロダクトであることも強調。注文書や請求書などの企業間取引文書を中心に、AI-OCRの高速化・高精度化を進める一方、APIやRPAとの連携を通じたシステムインテグレーションを、パートナー企業と協力して推進していく方針を示しました。
また、契約書や技術文書など、これまで手付かずだった帳票への対応により、AI-OCR市場規模の拡⼤を狙います。北川は「製造業の工場や倉庫には大量の紙文書が眠っている。これらをデジタル化するニーズは非常に強い」と述べ、「Heylix」とも連携することによってこれらの需要に応えていく考えを明らかにしました。
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北川はAI-OCR市場の特性について、生成AI活用の機会と絡めて言及。「請求書や見積書など、企業間取引文書へのニーズが集中する一方で、それ以外は多岐にわたる。AI-OCR市場は縦横にロングテールが存在する『ダブルロングテール』の構造を持つ」と分析しました。
「DX Suite」は2017年のサービス開始以来、累計72億回のリクエストを処理してきました。定型・非定型帳票の処理で培ったノウハウと、生成AIを活用した項目抽出機能の組み合わせにより、このダブルロングテールの市場に対応できる強みを持つと強調しました。
幅広い帳票に対応するための機能アップデート
「DX Suite」は、2023年1月に大規模なアップデートを実施し、生成AIを活用した非定型帳票の読み取り機能を追加しました。従来のAIモデルと生成AIを組み合わせることで、より幅広い帳票への対応を実現したのです。
また、帳票から必要な情報を抽出する「項目抽出」機能では、1,000以上の帳票テンプレートを開発。ユーザは設定することなく、多様な帳票からデータを読み取ることができるようになりました。
また、BPO事業者向けの「DX Suite」専用機能開発にも注力している他、処理スピードの大幅改善や特定のBPO事業者が使える専用環境の提供、人手によるチェック工数の削減など、生産性向上に寄与する取り組みを進めていることや、2024年中に立て続けに大幅な機能アップデートを控えていることにも言及しました。
スケーラビリティの追求で、さらなる成長を
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北川は、AI inside の社内オペレーションにおいてもスケーラビリティと効率性を追求する取り組みについても紹介しました。マイクロソフト、SAS Institute Japan、日本NCRといった企業のマーケティング部門にて執行役員を歴任した経験を活かし、世界標準のアプリケーションと自社のオペレーションモデルを組み合わせることで、スケーラブルなビジネス基盤の構築を進めていると考えを明かします。
社内では、研究部門である「XResearch」と「DX Suite」の開発グループが密接に連携。この2つの部門が適切なペアを組むことで、高品質な製品開発とスピーディーな改善サイクルを実現しています。そして、開発された製品はマーケティングと営業を経由して顧客に届けられます。導入後は、カスタマーサクセスチームが顧客をサポートしつつ、数千人規模のユーザコミュニティからのフィードバックを次の開発サイクルに活かしているのです。
講演の最後には、「DX Suite」を中心とするAI inside のビジネス戦略が、こうした社内の取り組みに支えられていることが強調されました。北川は「社員1人あたりの売上高を最大化するため、スケーラビリティを追求し続けている」と述べ、AI inside の成長戦略の要諦をまとめました。
(文/長谷川賢人)
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