生成AI研究開発チームのainoyaです。この記事では、カケハシが社内で生成AIの活用をどのように推進しているかについて紹介いたします。私は、この活動を支える「生成AI活用研究会」のリードを担当しています。
※研究会は技術を軸とした社内コミュニティで技術領域ごとに存在しています
「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションを掲げ、薬局DXをはじめとした革新的なソリューションを提供するカケハシでは、医療という社会インフラを支える責任と、技術革新への飽くなき探求心を両立させながら日々進化を続けています。
近年、目覚ましい発展を遂げる生成AI技術は、私たちの働き方や提供する価値を大きく変える可能性を秘めています。カケハシでは、このポテンシャルを最大限に引き出すべく安全性を考慮しながら、業界の未来を切り拓くためにプロダクト活用にチャレンジする一方、社内における生成AIの業務活用も積極的に推進しています。
医療データを扱う責任と、先進技術への挑戦
2023年7月、カケハシは医療データを扱う事業者として、生成AIの活用に向けた情報セキュリティを確保するための「生成AIサービス利用ガイドライン」を社内向けに策定しました。このガイドラインは、ChatGPTやGitHub Copilotといった生成AIサービスの利用における基本的なルールを定め、情報漏洩や不正利用のリスクを最小限に抑えることを目的としています。
本ガイドラインはリリース以降も、当社の事業特性を踏まえて、リスクと適切な利活用のバランスをとる観点で、数度のアップデートを行なっています。今後も、生成AIの特性を踏まえて、利用者自身が安心安全にサービスを選択し、活用できるよう、着実に拡充させていく予定です。
エンジニアの知的好奇心を刺激する、最新AI活用の実践
これまでのガイドライン策定を基盤とし、カケハシでは今年、生成AIのより実践的な活用に向けた新たなステージへと進んでいます。その中心となるのが、有志による「AI活用研究会」の発足です。
この研究会には、エンジニアはもちろん、プロダクトマネージャーやデザイナーなど、多様な職種のメンバーが参加し生成AIに対する熱い関心を共有しています。単なる情報交換の場ではなく、最新のAIエージェントコーディングツールであるDevinやCursorを実際に業務で試験導入し、その効果を検証するPoC（Proof of Concept）を積極的に展開しています。PoCの実施に当たっては、生成AIに入力したデータが提供元に学習されないことを確認し慎重に行なっています。
社内から10を超えるチームがこの検証に参加し、すでにポジティブフィードバックが多数寄せられています。
- 人とDevinで同じタスクをこなした時に、Devinの方が早く仕上げられた！
- コードベースを読み解く必要がある仕様確認の問い合わせを、Devinに任せることができ、対応工数を削減できた。また、Devin WikiやDevin Searchも活用し、エンジニアが見る必要があった仕様確認の手間が削減できた！
- Cursorの優れたAI UXのおかげで、まるでAIとペアプロするかのようにコーディングタスクを効率化できている！
これらの具体的な活用方法については、今後、同ブログにて発信していく予定です。お楽しみに！
一方で課題として、AIのアウトプットをレビューするためのエンジニアの負担などが懸念として挙げられていました。AIの出力が膨大になっていく中で、潜在的なバグをレビューで検出できないリスクは増大していくものと思われます。
AIによる支援により、コードを書いてデプロイするまでのサイクルが早くなればなるほど、人が確認する工程のボトルネックがより顕在化するため、自動テストの一層の重要性を感じさせられます。プロダクト開発スピードを高める「攻め」の活用と、安定したプロダクト開発を行う「守り」の活用両方を目指していきたいと考えています。
研究会活動の中でチーム間で得られた知見の共有や、今後の検証を通じて、負担を軽減しながらエンジニアの生産性を最大化していくための方針を見出していく方針です。
安全な環境で、生産性向上と創造性の追求を
日々のコーディングや煩雑な作業をAIがサポートすることで、エンジニアは本質的な課題解決や、より価値の高い機能開発に注力できるようになります。
もちろん、医療という機微な情報を扱う事業特性上、安全性への配慮は決して疎かにしません。AI活用研究会では、ツールの利便性を追求する一方で、医療ドメインにおけるデータの取り扱いやシステムへのアクセス権限、意図しない情報参照といったリスクについて徹底的に議論し、安全な利用方法を確立するための知見を蓄積しています。
とくに、データ参照範囲の逸脱・データ漏えいのリスクのあるMCPサーバーや、自律的な動作が可能なAIエージェントコーディングツールについては、その潜在的な危険性を十分に理解した上で慎重に導入と活用を進めています。ガイドラインで定められた基本原則に加え、実践を通じて得られた学びを活かし、より具体的な利用ルールや注意点を継続的に整備しています。
最近のAI利用ツールの進化に合わせたガイドラインのアップデートは、社内を横断してさまざまなロールのメンバーの協力によって急ピッチで進められました。また、PoCを進めるための必要な予算確保についても、CTOの協力の元スムーズに行われました。このようなトップダウンでの生成AI活用推進への姿勢・そのためのリソース確保の動きと、研究会活動のようなボトムアップな活用推進によって、現場における生成AI活用が急速に浸透しています。生成AIの利用に関するガバナンスについての考え方は、今後同ブログにて紹介していく予定です。
生成AI活用でエンジニアリングを加速し、共に薬局DXの未来を創造しませんか？
エンジニアリングにおいて生成AIの活用は、用途によって利用頻度には差は出そうなものの、あらゆる局面でほぼ必須になってくるものと個人的には考えています。かつて人の移動手段が馬から車に変わっていったように、コードを書く方法も生成AIの登場によって不可逆なパラダイムシフトをしていくと予想しています。
現状流行しているAI活用ツールの他にも、また新たに優れたツールが次々と登場してくるものと思われます。現状のソリューションでは、コンテキスト長の限界などによって一定規模以上のコードを書くとパフォーマンスが低くなるなど、不得意なことも多くわかってきています。しかし、生成AIの進歩によって、ついこの間まで扱えなかった規模のコードが、新しいモデルでは扱えるようになっているといった事象が日進月歩で起きています。このように短期的に現状のツールの良し悪しの判断で足を止めてしまうのではなく、来るべきパラダイムシフトに備えて、組織として生成AIをどのように活用するのか。言い換えれば、馬から車への変化は、エンジニアにとってのなんなのか？を、継続的に考えていくことが重要です。
カケハシでは、今後も生成AI活用研究会での成果や、各チームでの具体的な活用事例を積極的に発信していく予定です。現場のリアルな声を共有することで、社内外のエンジニアの皆様にとって有益な情報を提供し、生成AIの安全かつ効果的な活用を推進していきたいと考えています。
私たちは、技術の進化を積極的に取り入れながらも、常に安全性と品質を最優先に考え、「日本の医療体験を、しなやかに。」というミッションの実現に向けて邁進してまいります。 生成AIを活用したエンジニアリングで明日の医療インフラを作る仕事に挑戦してみたい方は、ぜひカジュアル面談でお話ししましょう。エントリーページにて、カジュアル面談希望と記載の上、応募をお願いいたします！
