生成AI（ジェネレーティブAI）は、日本国内の業務自動化とコンテンツ制作の両分野で、急速な変革をもたらしている。今回は「業務自動化」分野にフォーカスし、最新動向と今後の展望について詳しく解説する。 --- 生成AIが加速する日本企業の業務自動化 近年、日本企業では業務効率化やDX（デジタルトランスフォーメーション）を目的としたシステム刷新が加速している。しかし多くの場合、長年稼働してきたレガシーシステムの維持・運用が障壁となってきた。こうした課題の解決策として今、生成AIによる業務自動化が各方面で本格的に導入され始めている。 その代表的事例として、大型基幹システムの現代化プロジェクトへの生成AIの適用が挙げられる。金融機関や製造業を中心に、何十万行ものプログラムコードが複雑に絡み合う既存システムをクラウドに移行する際、生成AIが「コード解析と要約」「テスト自動生成」「プロジェクト管理支援」など多岐にわたる役割で貢献している。 生成AIの実装効果：事例から読み解く 一例として、外資系大手金融機関での基幹システム刷新プロジェクトでは、生成AIとクラウド移行ツール（AWS Blu Ageなど）を組み合わせることで、通常数年単位かかる業務を14か月で約90％完了させることに成功した。 この成果の背景には、下記の具体的な生成AIの機能がある。 - プログラム構成要素の自動分類 旧システムの複雑な構成要素をAIが自動で識別・分類し、現代的なモジュールへの変換を容易にする。 - レガシーコードの要約・説明自動作成 30万行を超える複雑なコードの機能や役割を自然言語で要約。担当者はコードを読む負担を大幅に減らし、問題箇所の特定や仕様理解を迅速化。 - テストケースの自動生成と最適化 画面解析によるテストパターンの生成、未カバー経路の特定などにより、より少ない工数で高いテスト網羅率を実現。テスト作業の短縮と品質向上に寄与。 - プロジェクト管理・作業分配の自動化 会議記録や進捗情報をAIが解析し、タスクを自動抽出して各担当に割り当てたり、進捗レポートを自動作成。管理者が戦略策定や問題解決に集中できる環境を作る。 日本企業における業務自動化の課題と期待 こうしたAI自動化の進展により、「単純作業」や「属人化したノウハウ」に頼る従来型業務からの脱却が進み、人が本来集中すべき創造的・高付加価値業務へのリソースシフトが期待されている。 ただ一方で、日本国内ではDXの実装が欧米諸国に比べやや遅れているという指摘も根強い。行政サービスや地方銀行におけるシステム更新の遅れ、DX推進プロジェクトの炎上事例、現場社員のITリテラシー不足など、さまざまな要因が障壁となっている。 しかし2024年以降、大手コンサル企業やITサービス企業によるAI×クラウド現代化支援の事例が増加し、競争力維持のため生成AIの活用は「先進企業のみが成功する特殊なアプローチ」から「すべての企業が直面する経営課題の標準解」となりつつある。 --- 今後の展望：日本発イノベーションと“人間中心型”自動化 業務自動化がもたらす生産性向上は、経済成長の鍵を握る一方で、単純な人員削減では持続可能性は得られない。現場担当者の経験や判断力を活かしつつ、AIとの協働で“よりよい意思決定”と“新たな価値創造”につなげる「人間中心型自動化」の戦略こそが、日本において求められる。 たとえば生成AIが自動で業務要件を整理し、担当者がそれに専門知識や現場感覚を付与して最適解を導く。そうした「AIが業務のゼロドラフトを作り、人間が磨き上げる」スタイルが日本の企業文化とも親和性が高く、今後の主流となっていく可能性が高い。 さらに2025年以降は、日本独自の業務プロセスや法規制、ビジネス慣習に対応した国産生成AIの開発も進む見通しだ。グローバルAI基準を活用しつつも、「日本市場に最適化された業務自動化AI」の登場が、国内中小企業までを巻き込んだ自主的なDX拡大の大きな推進力になるだろう。 --- まとめ：生成AIと業務自動化は、待ったなしの経営課題へ 生成AIは既に単純自動化の域を超え、業務の見える化・最適化・再設計までも可能にしつつある。導入の波は金融・製造・小売・ヘルスケアなどあらゆる分野へと拡大しており、もはや“検証”の段階を過ぎ“事業変革の中核”と位置付けられる時代に入った。 今後の日本における業務自動化の成否は、生成AIの活用レベルと、それを活かす人材・組織文化の再設計、そして社会全体のDX意識にかかっている。業務変革に取り残されないためにも、生成AIを“共創パートナー”と位置付け、企業全体で変革を進める姿勢がますます重要となる。

多様なモダリティに対応する生成AI基盤―世界的なビジネス展開が加速 2025年、生成AI分野では多様なモダリティ（テキスト、画像、音声、動画など）が統合された先進的なAI基盤が世界中で急速に拡大している。とりわけ医薬・生物学分野では、従来のデータ駆動型創薬やバイオインフォマティクスに加え、生成AIプラットフォーム自体が研究・開発プロセスを変革する基盤技術として注目されている。 生物学・創薬領域での多モダリティAI基盤の台頭 最新の市場予測によれば、生物学におけるジェネレーティブAI市場は2024～2029年の間に年平均29.3％で成長し、市場規模は3億8,640万米ドル拡大する見込みだ。この背景には、医薬品の生産性向上・コスト削減ニーズ、AI技術と計算インフラの急進展、高品質なバイオデータの爆発的増加がある。 特筆すべきは、生物学的基盤モデルや大規模言語モデルの台頭である。例えば、従来は個別に解析されてきたDNA配列データ、細胞画像、化学構造モデルなどの多様な情報源を一元的に統合・生成できるAI基盤が、エンドツーエンドで創薬やバイオ研究を支える流れが加速している。 世界的なビジネス展開 このAI基盤の普及により、主要ベンダーは北米、欧州、アジアを中心に戦略的なパートナーシップと技術共有を推進し、グローバル市場のセグメント化と専門領域の深化が進む。特に創薬の分野では、バイオテック企業とAIスタートアップの協業による共同研究や、大手製薬メーカーが自社AI基盤をクラウドサービス化する事例が増加している。 ビジネスモデルの変化としては、ライセンス提供のみならず、 - データ連携型のAIプラットフォームサービス - バイオ研究者・医療機関向けのAPI提供 - 結果保証型のバリューシェアリングモデル など、よりリスクと価値を分担する動きが顕著になった。 多様なモダリティ対応―技術的進化 先進企業は、最新GPUやクラウド分散技術を活用し、画像（顕微鏡写真、医用画像）、音声（患者問診、研究発表）、動画（オペ記録、バイオ実験のライブ解析）、テキスト（研究論文、遺伝子情報）といった多種多様な情報を同時処理するマルチモーダルAIモデルを構築。これにより以下のような応用が急拡大した。 - 新規化合物・ペプチド配列の自動設計 - 病理画像解析による早期診断支援 - 医薬品適応症候群の自動抽出 - ラボの実験記録動画からプロトコル抽出・最適化 従来の単一モダリティAIと比較し、一層複雑かつ現場志向の課題解決が実現可能となった。 成長要因と今後展望 今後、生成AI基盤の成長を牽引する要素は、 - 研究現場全体へのAI統合プラットフォームの進展 - 多言語・多文化への対応強化 - 規制・ガバナンスシステムの高度化 - ハイパーオートメーションと自律的エージェントAIの普及 など、多面的な発展が期待される。 特に市場が求めるのは、単なる技術提供にとどまらず、現場課題との接続と価値創出であり、AI分野のリーディング企業は、専門分野に合わせたチューニングや、高度なデータプライバシー対応、国際基準準拠のエンタープライズ適用を進めている。 まとめ このように多様なモダリティに対応する生成AI基盤は、研究開発・医療・産業の垣根を越えてグローバルに拡大する巨大市場となった。AIはもはや「ツール」ではなく基盤インフラとして世界中の事業活動・社会活動に不可欠な地位を築きつつあり、ビジネスモデルもよりオープンかつ協調型へと進化している。日本企業も、技術力・データ資源を活用しグローバル展開の加速が強く求められている中、次世代AI基盤の主導権を握るための競争が熾烈化している。

2025年に入り、生成AIの活用を巡る著作権規制のあり方が世界的な議論の中心となっている。特にOpenAIやGoogleといった米国の主要テクノロジー企業は、AIのさらなる進化と社会実装の促進を目指して、著作権規制の緩和や適用範囲の見直しを積極的に提言している。一方で、クリエイターや権利者団体、報道機関からは懸念や反発も強く、現行制度のままAI開発の自由を拡大することへの慎重論も根強い。 現状、多くの生成AIモデルは、著作権で保護された書籍、音楽、画像など多種多様なデータを訓練に利用している。これまでAI開発者側は、訓練段階での著作物利用が「フェアユース（公正利用）」や、事実情報の活用であって完成品の著作物再現ではないことから「変容的利用」などと位置付け、権利侵害には当たらないと主張してきた。しかし最近は、AIによる生成物が原著作物と類似性が高くなったり、オリジナル作品の市場と競合するといった実例が増え、著作権者側が損害を受けるリスクが明確化しつつある。 その流れを受けて、OpenAIやGoogleをはじめとするAI企業は、生成AIの研究開発および社会実装の加速には「学習データへのアクセス確保」が不可欠であると主張し、以下のような著作権規制の緩和や法改正案を提示している。 - インターネット上のコンテンツを、オプトアウト申請がない限りAI訓練データとして利用できる「包括的利用」 英国政府はその具体的な法改正として、現行では禁止されているAI訓練目的の著作物利用について、原則許容（オプトアウト制）の方向性を示唆。これに対しOpenAIやGoogleも、学習データの可用性向上がAI技術全体の発展につながると賛同している。 - フェアユースの範囲拡大・国際調和の推進 ヨーロッパでは比較的厳格な著作権運用がなされているが、米国流のフェアユース拡大を唱え、世界的なルールの調和と技術発展の両立を模索している。 - 「変容的利用」との区別強化 AI生成物が原著作物の「単なる複製」ではなく、明確に新たな内容や表現を生み出すこと、訓練データの使用が市場的に直接競合しない場合は利用を認めるべきとする提言を示した。 こうした主張の背景には、AI産業における「データの質と量」の確保が国際競争力を左右するという危機感がある。特に2023年以降、米国や中国を中心に巨大な言語モデルや画像生成AIの開発が加速しつつあり、著作権法の枠組み内でいかに円滑に訓練データを調達できるかが、技術革新のボトルネックになっている。OpenAIやGoogleは、「公共の利益」を前面に出し、一定のコンテンツ利用を認めることで社会全体の知識や創造性が向上すると訴えている。 一方で、こうした規制緩和の提案に対しては、クリエイターやメディア業界を中心に反発も強い。たとえばイギリスでは、個人や小規模の権利者が自身の作品について「オプトアウト」を申請する負担が大きく、事実上AI企業が使いたい放題になるとの指摘がある。また、画像生成AI「Midjourney」が既存の著作物に酷似した画像を大量に生成できることや、言語モデルが新聞記事の要約・転載を通じてメディアの収益を奪う事態が顕在化しつつある。フランスではGoogleが報道コンテンツの利用料支払いを巡って数百億円規模の制裁金を受けるなど、既存の産業構造や公正な競争環境への懸念も強まっている。 さらに、議会や政策当局のなかでも意見が分かれる。英上院では、権利者が「積極的に同意（オプトイン）」しない限りAI学習への利用を禁止すべきという案が提起されており、いかにしてバランスの取れたルール設計を行うべきかが問われている。 今後、OpenAIやGoogleなどが進める著作権規制緩和論と、クリエイターや報道機関の権益保護、さらにはユーザーの利益や社会的正義の観点をいかに調整するかが、各国の立法・政策の大きな焦点となる。国際協調や透明性向上のための議論も急務である。どのような妥協点が見いだされるか、引き続き世界的な注目を集めている。

日本政府は2025年9月、生成AI（ジェネレーティブAI）に関する初の包括的な法案を閣議決定し、今後の国内AI利用に大きな影響をもたらす道を切り拓いた。この閣議決定は、これまで世界的に議論されてきたAI規制や活用促進の潮流を受け、日本独自の規制枠組みを策定する歴史的な転換点といえる。 注目すべきは、「生成AIの安全性・透明性担保」に関する規定の新設だ。法案では、生成AIの開発・提供を行う事業者に対し、アルゴリズムの動作説明や学習データの管理・公開、そして公平性・差別防止策を講じる義務が課される。これにより、社会的な懸念である「ブラックボックス化」や「AIによる意図しない差別的判断」などへの対策が法律レベルで義務づけられることとなった。 具体的な内容としては、以下のポイントが盛り込まれている。 - 透明性確保：AIサービス事業者は、生成AIの出力根拠や推論過程、学習データの出所をユーザーに明示する責任を負う。この方針は、ユーザーがAIによる情報を鵜呑みにせず、根拠を確認できる体制づくりに繋がる。 - 安全性の確保とリスク管理：AIシステムによる判断が重大な社会的影響を与える場合、事前のリスク評価や運用後のモニタリング体制の構築を義務づける。とくにAIが医療・金融・雇用など人権に深く関わる領域で使われるケースでは、第三者による監査が求められる。 - 開発者・運用者の倫理規範遵守：AI開発・運用の各プロセスで倫理的配慮（「AI倫理」）を求め、説明責任や利用者へのインフォームド・コンセント取得を促す。明示的な偏見や差別を助長しないよう留意義務も課されている。 この法案が閣議決定に至った背景には、欧州連合（EU）のAI法や米国の大統領令など、国際的なAIガバナンス強化の動きがある。とくにEUでは2024年、AIのリスクレベルに応じた規制体系を導入し、「高リスクAI」に該当する医療・公共安全・教育などで厳格な検証を義務化した。日本でも同様に、社会インフラや重要産業でAI誤作動に伴う被害リスクを低減するための基準が明記されたことは画期的だ。 法案にはまた、生成AIによる著作権侵害や偽情報拡散など新たなデジタルリスクへの対応も含まれている。具体的には、著作物の無断学習・出力に対する権利者保護規定や、「ディープフェイク」動画を用いた虚偽拡散などへの罰則強化が盛り込まれた。これにより、創作活動の正当な対価確保と、社会的信頼の維持が目指されている。 一方で、イノベーション促進・国際競争力強化の観点からは過度な規制ではなく、「サンドボックス」方式の試験運用やスタートアップ支援策も併記されている。規制と活用のバランスという難題に対し、日本独自の「協調型ガバナンス」を打ち出しているのが特徴的だ。 この法案が審議・施行されることで、国内のAI産業および関連分野では以下のような変化が見込まれる。 - 医療AIの現場投入にあたり第三者監査・リスク評価をクリアする必要が生じ、製品化プロセスが一層高度化 - 金融・雇用領域では、不透明なAIによるスコアリング・審査の根拠開示が求められ、利用者の不安解消へ - 研究機関や教育現場でも、AIツール活用に倫理基準と利用者説明責任が求められる - スタートアップや新規事業においても、一定のテスト運用期間が認められる「サンドボックス」制度により柔軟な試行が可能 今後は省庁ごとの詳細な施行規則やガイドライン策定が急がれる見通しだが、今回の閣議決定は生成AI社会実装への大きな第一歩であるといえる。 日本政府による生成AI法制化の動きは、今後グローバル標準形成にも影響を与える可能性があり、デジタル技術と社会の調和を目指す姿勢が国内外から注目されている。

--- 【最新技術解説】Deemos社の『RodinGen-2』が切り拓く3Dプリント×XR革新 近年、製造業界だけでなく、建築、医療、エンターテインメント分野など多岐において、3Dプリント技術の進化が注目されている。特に2025年、Deemos社が発表した多次元プリンティングシステム『RodinGen-2』は、XR（拡張現実・仮想現実）領域と連携することで、従来の限界を一気に突破する革新的なプラットフォームとして脚光を浴びている。本稿では、『RodinGen-2』が3DプリントとXRの融合領域にもたらす大きな革新について迫る。 直観的モデリング体験がもたらす創造性の拡張 『RodinGen-2』の革新の核心は、XR（AR/VR）環境においてユーザーがリアルタイムで3Dモデルを設計・修正できる直観的なワークフローにある。従来の3Dプリントは、CADソフトウェアなどPC上でモデルを構築し、データをプリンターへ送信するという手順が主流だった。これに対し、RodinGen-2ではXRゴーグルを着用したユーザーがバーチャル空間で物体を手で操作し、素材や形状、テクスチャまでを現実と同じ感覚で調整できる機能を搭載。3Dオブジェクトの設計時の「想像と実物のギャップ」を最小限に抑え、複雑な形状や創造的なアイディアを直感的に具現化可能にした。 このワークフローでは、例えば建築士が部屋の空間デザインをその場で再構成したり、医療現場でカスタム義肢の形状を患者の身体データに合わせて瞬時に編集したりすることが可能となる。また、教育分野でも、空間認識や美術教育、理科実験など、XR上で試行錯誤しながらリアルなオブジェクト生成手法を学べる点が大きな利点となっている。 3Dプリント工程のシームレス化と高度自動化 XR空間でデザインされたモデルは、従来煩雑だったデータ変換やポストプロセス作業をほぼリアルタイムかつ自動的にプリンティング工程へ統合できる。RodinGen-2の専用ソフトウェアは、モデリングデータをAIが解析し、プリント時に発生しがちなエラー（サポート不足、構造的弱点、素材選択ミス）を自動で補正する機能を備える。この結果、ユーザーの作業工程は「発想→デザイン→リアルタイムプリント」までが一気通貫となり、試作品開発やカスタム製品製造のスピードが劇的に向上した。 さらに、プリンター本体は多素材同時出力機能を搭載し、金属・樹脂・複合素材などの細かい切り替えもXR環境から直観的に操作可能。これにより、エンジニア・デザイナーがその場で素材実験を重ねながら、完成品に近い形でプロトタイプ製造ができるのも特徴だ。 コラボレーションの新しい形──“現場”が消える もう一つ注目すべき革新は、場所を問わず世界中のクリエイターがXR空間で同じオブジェクトをリアルタイム編集・議論できるコラボレーション機能だ。Deemos社は、複数ユーザーが同一空間でオブジェクト操作できる共創インターフェースを開発し、物理的な距離を超えたプロジェクト推進を可能にした。例えば建築設計の場合、世界中の専門家や施主がバーチャル空間で設計レビューや手直しをその場で実施し、その内容がすぐに3Dプリント工程へ反映される。 この仕組みがもたらす最大の価値は、時間的・地理的制約を乗り越えて、開発サイクル全体が短縮化し、コミュニケーションの質が格段に向上する点だ。クリエイティブ業界はもちろん、製造業のグローバルサプライチェーンや医療など幅広い分野で応用が期待されている。 『RodinGen-2』の今後とXRプリント技術の未来 Deemos社の『RodinGen-2』は、3Dプリント業界とXR産業の技術融合を加速させ、より自由度と効率の高いものづくり環境を創出している。今後はAIベースの自律設計支援、エッジコンピューティングによる高速処理、多種多様な物理素材の3Dプリント対応化など、さらなる進化が見込まれる。加えて、XRと3Dプリントを組み合わせることで、創造活動の場所や時間という制約を大きく超えた「分散型ものづくり」の時代が本格的に到来しつつある。 --- 『RodinGen-2』は、未来のものづくりの扉を開くイノベーションの象徴的存在であり、今後数年、3Dプリント×XRの進化は私たちの生活や産業構造に根本的な変革をもたらすだろう。