サムスン電子の半導体事業を担当するデバイスソリューション（DS）部門が今月末に企業向け生成型人工知能（AI）サービスである『ChatGPTエンタープライズ』の導入を推進する。
2023年の内部情報漏洩事故以降、外部生成型AIの活用に慎重な姿勢を維持してきたサムスン電子の半導体組織が、企業向けAIを実際の業務に本格的に適用することになる。半導体設計や工程、設備、ソースコード、歩留まりなどの敏感な情報を扱う事業特性を考慮し、セキュリティ管理を強化する代わりに、生成型AIを全面的に遮断するのではなく、企業向けサービスと内部管理体制を組み合わせる方向に政策を転換するものと解釈される。
22日、アジュ経済の取材を総合すると、サムスン電子DS部門はOpenAIと企業向け契約を締結し、今月末にChatGPTエンタープライズ導入を目指して関連手続きを進めている。
当初の導入時期は6月を検討していたが、半導体技術と内部データに対する追加のセキュリティチェックが続いたため、スケジュールが約1ヶ月遅れた。
サムスン電子の関係者は「当初6月の導入を検討していたが、スケジュールが7月に調整された」とし、「DS部門は他の組織よりもセキュリティ面で検討すべき事項が多かった」と述べた。
サムスン電子全社組織では、6月12日から外部生成型AIを使用できるようになった。外部生成型AIを利用しようとする社員は事前にオンラインセキュリティ教育を受ける必要があることが確認されている。
ただし、DS部門は半導体設計や製造工程、製造設備、ソフトウェアコード、歩留まりなど、会社の競争力に直結する核心情報を扱うため、全社組織とは別にセキュリティ検討を進めた。一般消費者向けサービスではなく、データ保護と管理機能を強化した企業向けサービスを適用することにしたのもそのためである。
サムスン電子が導入を推進するサービスはOpenAIのChatGPTエンタープライズである。サムスン電子が独自に開発した言語モデルを活用するのではなく、OpenAIと直接企業向け契約を結びサービスを提供される形である。
ChatGPTエンタープライズは一般ユーザー向け生成型AIよりも組織単位のアカウントとセキュリティ、データ管理機能を強化したサービスである。サムスン電子は大容量文書や添付ファイル処理、技術資料検索と要約、ソフトウェア開発支援などで、既存のAIツールよりも活用度が高いと期待している。
既存サービスでは多くの資料を一度に添付すると処理速度が低下したり、作業が円滑に進まない事例があったと伝えられている。ChatGPTエンタープライズが導入されると、半導体エンジニアが扱う膨大な技術文書や研究資料、ソフトウェアコードなどを検索・分析し、必要な情報を抽出する業務に活用される可能性が高い。
特に半導体事業は工程段階や製品群ごとに膨大な技術資料が蓄積されており、関連情報が個人用コンピュータや社内サーバー、共有フォルダ、データベースなどに分散しているため、生成型AIを活用した統合検索と分析の需要が大きい分野とされる。
最教授は「過去にはデータベースに保存された情報のみを検索できたが、今では個人PCやクラウド、共有フォルダ、データベースに散らばった資料を一度に持ち寄り要約し、原本の出所までつなげることができる」と説明した。
続けて「生成型AIは単純な検索と要約を超え、蓄積された情報に基づいて一定レベルの推論や分析、予測まで行うことができる」と述べた。
ただし、サムスン電子は社員がChatGPTエンタープライズにどの程度まで半導体関連データを入力できるかについては公開していない。国家核心技術に指定された情報や半導体設計・工程・設備・歩留まりに関する敏感資料は内部セキュリティ規定に従って入力が制限される可能性が高い。
サービスがどの地域のサーバーで処理・保存されるのか、外部網と内部網がどのように接続されるのか、社内データにアクセスできる別のシステムを構築するのかなど、具体的な運用構造も公開されていない。
企業向け生成型AI導入の核心は、情報が入力された後、どの経路で処理され保管されるかを制御することである。半導体企業の場合、技術資料の一件が競争力に直結するため、サーバーの位置やデータの暗号化、アクセス権、使用記録管理などが一般企業よりも厳格に求められる。
最教授は「データ主権を守るためには、まずサーバーがどこにあるかを確認する必要がある」とし、「サーバーが組織内部にあるのか外部にあるのか、データがどのように暗号化され、誰がアクセスできるかが核心的なセキュリティ要素である」と述べた。
彼は「組織内部にサーバーを構築し、外部通信を遮断する方法が最も安全かもしれないが、100%完全なセキュリティ技術は存在しない」とし、「結局、技術だけでなく、アクセス権や使用手続き、事後点検をどれだけ精緻に管理するかが企業の能力である」と付け加えた。
今回の導入は、サムスン電子の生成型AI活用戦略が変化している点でも注目される。
サムスン電子は2023年にDS部門の一部社員が半導体設備関連資料やソースコード、会議内容を外部ChatGPTに入力した事実が確認されると、外部生成型AIの使用を大幅に制限した。その後、外部ChatGPT利用時には別途承認手続きを経るようにし、社内情報漏洩リスクを減らすために自社AIサービスも並行して運用してきた。
当時の事故は、グローバル製造業界に生成型AIのセキュリティリスクを喚起する代表的な事例として挙げられた。社員が業務の便宜のために入力した情報が外部AI事業者のシステムに流出する可能性が懸念され、サムスン電子は生成型AI活用よりも情報保護に重きを置いてきた。
しかし、生成型AIがソフトウェア開発や文書作成、データ分析、研究開発業務の核心ツールとして急速に定着する中、全面的な遮断だけでは業務効率や技術競争力を確保することが難しいとの判断が働いたと見られる。
サムスン電子が企業向け生成型AI導入を推進するのは、外部サービスを一律に禁止する方式から脱却し、セキュリティが強化された有料サービスと内部統制を組み合わせて活用範囲を広げようとする戦略である。
サムスン電子はAI関連教育も拡大している。主要経営陣を対象にAI転換（AX）教育を実施しており、全社の社員は外部生成型AIを使用する前にオンラインセキュリティ教育を受ける必要がある。
AIツールを実際の業務に適用するためには、社員が入力可能な情報と禁止情報を明確に区別し、成果物の正確性を直接検証する教育が必要だとの判断からである。
ただし、企業向けAIを導入したからといって生産性が自動的に向上するわけではないとの指摘もある。社内に蓄積されたデータをAIが活用できる形に整理し、古い資料や重複した資料を取り除く作業が先行されなければ、正確な回答を期待することは難しい。
最教授は「生成型AIを実際の業務に適用するには、内部データを十分に整理し加工するプロセスが先に行われるべきだ」とし、「企業内部資料は形式やバージョンがそれぞれ異なり、同じ情報でも作成時点や部門によって内容が異なるため、そのままではAIが正確に理解することが難しい」と述べた。
彼は「企業が求めるのは、見栄えの良い回答ではなく、正確な回答である」とし、「一つでも誤りが発生すれば、結果を再検証するのに相当な時間と人員がかかる可能性がある」と説明した。
生成型AIが事実と異なる内容をあたかも事実であるかのように提示する『ハルシネーション（幻覚）』問題も依然として課題とされる。半導体設計や生産現場で誤った情報が活用される場合、単なる文書の誤りを超え、開発スケジュールや生産性、品質管理に影響を及ぼす可能性がある。
最教授は「ハルシネーションは生成型AIが確率に基づいて回答を生成する構造から生じるため、完全に排除することは難しい」とし、「企業や業務に対する十分な知識をAIに提供し、信頼できる資料の中でのみ回答させることで誤りを最大限に減らすことが重要である」と述べた。
続けて「AIが十分な情報を見つけられない場合は、知らないと答えたり作業を中断する条件を明確に設定する必要がある」とし、「回答の根拠となる原文と出所を共に提示する体制も必要である」と付け加えた。
サムスン電子はChatGPT以外の他の生成型AIサービスも段階的に導入している。コーディング支援サービスである『クロードコード（Claude Code）』は、5月にソフトウェア開発人員を優先対象として開放された。
サムスン電子内部通知には、グーグルの生成型AIサービス『ジェミナイ（Gemini）』を11月に導入する計画も含まれていることが確認された。ただし、該当スケジュールは内部セキュリティ検討やシステム準備状況に応じて変更される可能性がある。
業界では、サムスン電子がChatGPTエンタープライズとクロードコード、ジェミナイなど複数の生成型AIを業務特性に応じて選択的に活用する体制を構築する可能性に注目している。文書検索や分析、ソフトウェア開発、研究開発など業務ごとに各サービスの強みが異なるため、一つのAIに依存するのではなく、用途別にサービスを分けて適用できるとのことである。
サムスン電子DS部門のChatGPTエンタープライズ導入は、生成型AI活用と半導体技術のセキュリティの間でバランスを見つけようとする初めての試金石となる見込みである。実際の生産性向上につながるためには、サービス導入自体よりも入力データの範囲やアクセス権、回答検証、事故発生時の責任体制まで含む精緻な運用基準を整えることが鍵となる。
* この記事はAIによって翻訳されました。
