「投資対効果だけで判断するな」自社に合うAIはこう探せ【NewsPicks/大木優紀/Dify/リコー/LangGenius/AI導入/特化型/プログラミング/RPA/DX/AIエージェント】

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多くの企業がAI導入に踏み出す一方で、汎用AIだけでは業務にフィットせず成果が出ないという課題も噴出しています。
そんな中、リコーが選んだのは「Dify」──現場ごとに“自分専用AI”をノーコードでつくれる生成AIプラットフォーム。
本番組では、Difyを用いて社内のさまざまな業務にAIを実装してきたリコーの実践者たちが、成功と苦労を赤裸々に語ります。
また、Difyの開発思想や、リコーがクライアント支援にどう生かしているのかにも迫ります。
リコーのDifyについての詳細はこちら
https://promo.digital.ricoh.com/ai/service/dify/?utm_source=youtube&utm_medium=referral&utm_campaign=dify2025

＜MC＞
大木優紀

＜ゲスト＞
キジ・マルダン（LangGenius 日本法人社長）
児玉哲（リコー デジタルサービスBU AIサービス事業本部 AI事業開発センター センター長）
塩谷晴久 （デジタル戦略部 WF革新センタープロセスDX開発室）
三村哲史（リコーデジタルサービスBU 経営企画本部経営戦略室 法務グループリーダー）

00:00　ダイジェスト〜番組タイトル
01:00　オープニング〜出演者紹介〜リコー「BIL TOKYO」紹介
03:19　今回のテーマ「どうすればうまくいく？　職場でのＡＩ活用
03:45　ポイント①　職場でのＡＩ活用に関するギモン〜日本企業の現在地は？
05:18　ＡＩを導入している企業の特徴
06:19　日本企業のＡＩ活用　海外との比較
08:01 　職場でのＡＩ活用に関するギモン〜どうやって効果検証すればいい？
09:44　 職場でのＡＩ活用に関するギモン〜なぜ実装・定着しない？
12:08　現場の人たちが自分でＡＩを作る
13:06　ポイント②　“自分向けＡＩ”の理想と現実
13:19　現場の人が作れるＡＩ「Dify」とは？
15:00　文系の人も業務活用 「Dify」でできたＡＩ実践
16:20　文系の人が「Dify」で作った法務FAQチャットボット
18:11　「Dify」を使ったＡＩの作り方
21:11　AIの社内活用　リコーの取り組み
25:03　ポイント③　リコー× Dify が目指すAIで成果を出せる企業とは？
28:10　リコー× Dify が支える　日本の未来
29:43　END

ここで導入しているかしてないかでもう半年 1 年後の差がもうえぐいことになるぞっていう現場の子たちが、え、自分たちで作れる AIうん。 現場の特化型のAIを現場で作る。 何があるの?何ができるの?これ GBがあります。そうです。 大きさんがやりたいことを説明書にしてレゴパコパコパコパコはめると ああ、 AIができます。いや、だけどあの、1 番大事なところはエンジニアじゃない人が使うんです。 使えるんだ。え、これです。ゴリゴリの文系です。 ええ。 あ、すごい。 はい。こういった形で出てきますね。 すごいじゃないですか。こう自分で作られたんですよね。 はい。 誰もが追い滴き骨にならないように常に導入支援だとかってのもセットでやっていければ非常に日本は大きく変わってくるんじゃないかなと思ってます。 [音楽] [拍手] [音楽] アイme進行を務めます。大きゆきです。 よろしくお願いいたします。 さあ、もう日々コクコと身近に迫ってくる このAIというところなんですが、うちの 会社にも導入されたよという方も多いので はないでしょうか。ただ一方でこう業務に どうを生かしていいのか分からないとか 成果が見えづらいといった声も聞かれる ようになっています。そこで今回はうまく 活用している事例も交えつつ職場でAIを どう活用すべきなのかを考えてまいりたい と思っております。え、それではゲストを ご紹介します。成AIアプリ開発プ プラプラットフォームDを手掛ける ラングジニアス日本法人社長丸ダさんです 。よろしくお願いいたします。 に関しては本当1 年と言わずもう数ヶ月単位でものすごいスピードで進化してますね。 10 年前からやってましたって人はいないわけじゃないですか? そう、そう、そう。じゃ、私ちょうど 10年になりますよ。 あ、早い。 2014年、あの、 すごい。それはすごい。 AI ブームってスタートした時、日本の初めのルームも私が出してて じゃあなんかあれですね。でもちょうど 10年になります。 あんまり日の目を見ない時期間も長かったんじゃないですか? いや、あの、私が面白いなとやってるうちにディープラニングという名前が出てきて ああ、 それで私もつの間にその風口に立ってるような。 え、続いてコAIサービス本部 AI 事業開発センター所長こだまさんです。よろしくお願いいたします。 お願いします。 こださんはどんな部門をご担当されてるんですか? はい。 戦略の立案推進、それからですね、自社の、え、プロダクトの企画をやってるんですね。それ以外にもですね、ま、利行ジャ JAP ンっていう会社のですね、これ行の販売会社でるんですけども、自分が作った履行の商品、それからですね、他社様の商品、 これをラインナップにして、ま、お客様に届けると。で、この他者様の商品の 1 つがですね、あの、記事さんがやってくれてるディフィーと言われるものになっております。 で、さらにまだやらさせていただいて、やらされてるっつってですね。あの、車内のですね、ま、 AI 活用、車内実践、こちらの推進というのもですね、え、やらせてもらっております。 それでは今回番組で取り上げるテーマはこちらです。どうすればうまくいく職場での AI活用。あの、業務効立化のために AI 導入したっていう企業多いと思うんですよ。 ただどうかせばいいのか、ちょっと新たな 悩みが生まれてしまったなという声も実際 多いんです。そこで今回は職場でのAI 活用を3つのポイントから考えていきたい と思います。最初のポイントは職場での AI活用に関する疑問ということで、まず こちら日本企業の現在値はこれね、私 すごい気になってた。 あの、日本でも本当にこの導入しなきゃっていう疑惑がある意味とか危機感の中でどんどん導入したり活用してる企業が増えてる印象なんですが、実際のところどうなのかさん現場の実感としていかがですか? 1 年前とかと比べると、ま、明らかに日本企業でも AI の導入って進んでますよね。弊社にもですね、すっごい問い合わせんですよ。 ただ問い合わせの中身をよくよく見ると AI を導入して壁にぶち当たったから助けてくれと。 うん。 これが1つ。 うん。もう1 つが導入する課題は決まってるんでソリューション紹介してよと。 おお。 ここもまあいいかなと。で、あとはなんかよくわからないけど脅迫概念に借られていて AI 使わなきゃいけないからなんか教えてって。うん。 これやっぱ3 番目がまだまだ日本多いかなって思います。 え、割合として3 番目がどれぐらい閉めるイメージですか? 半分以上ですよね。半分以 うん。なのでまず問い合わせをしてくる分だけまだまだですね。あの、そう、そう、そう。 問い合わせしてない企業様もいっぱいいるはずですから。で、次にチャット GPT とか個人で使うっていうのは多分結構増えてるかなと。ただ今回その職場でっていうところになると、ま、どうしていいかわからないっていう企業様が、まあ 5割以上はやっぱいいますよね。うん。 うん。でもね、もうすごく耳にするのがここで導入しているかしてないかでもう半年 1 年後の差がもうえぐいことになるぞっていう導入している企業の特徴とか特性っていうのはどう? そうですね。 え、元々その車内にドキュメントがある、要はその AI が、え、学習するための、ま、データがある っていうところが、ま、まず1 つポイントになっていて、車内のたくさんのデータを活用したいっていう点では大企業様がですね、やっぱそういったデータがたくさんあるので、それを見てうまく業務を効率化したいとかっていうところがまず多いかなと。 特に、ま、大企業さんになると、え、 ARレディっていう言葉があって、 そのAI を使う、あの、準備がすでにできてるんですね。 ああ、 データが揃っているとかで、かつそのデータが、ま、構造化されていますとかですね。だ、やっぱり中堅中さんになると、ま、紙があったり未だにですね、データはあるんだけど、とりあえず、え、ストレージに、ま、放り投げて、 ま、ゴミ箱みたいになってるみたいなですね。 そういうようなところもあるので、それが大企業、中小企業で出てるかもしれないですね。 面白いですね。 そうですね。うん。 今の日本の現状が海外に比べてどうなのか丸田さん是非教えていただきたいんですが、 ま、私たちらから見ると海外が確かに技術発展的に、ま、 [音楽] AI を導入するのが多名なんですけども、ま、日本企業も今大企業が [音楽] POC 段階というか、えっと、自称事件が多い。 うん。 で、そこからさらにどうするかというのがまだ本格的に使われてないかなと 大感ですね。多分今後 大企業の成功事例が出てくると 皆さんもそれを見ながら うん。うん。 えっと、入ってくるんじゃないかなと。今からが本番の加速段階じゃないかなと思ってます。 あとはあれですかね、日本の文化的にしっかり実証実験を経てからというような そうですね。 私自身もその製造業から出てきた人なんで理解はしております。 で、確かにPOC段階でもきちんとRO を認めるケースが多いと思うんですけども、 ま、やっぱりAIとかこのLLM という時代、えっと、ものに対してはそもそも曖昧さというのは当然存在するものに、ま、昔みたいに POC の段階ですごくあるわいをはっきりするというのが多分段階で壁になってるんじゃないかなと思います。 どうしても日本の企業ってそのこれだけ人を継ぎ込んでいるので [音楽] AIで5人を例えば3人にしたいとなので ROI どうだみたいなここ見がちなんすけど今までできてなかったことができる AI ここを見ると 結構変わってくると思うんですけどね。 なんかこう今自分がやってるものを AI に任せたいみたいな手を離したいみたいな感覚が強いんだけれど実はそうじゃないよ。そうじゃない部分もあるよってことですよね。 うん。 さあ、じゃあ続いての疑問参りましょう。 ああ、これもいい。どうやって効果検証すればいいですかというご質問なんですが、 POC をして、あの、ブランドチェックアクションってやるっていうのをこれ小さく回すっていうのはうん、 まあ、1 つあるかなと。ここが大半ですかね。今効果検証のやり方日本はですね。うん。ただあとやっぱあるのは我々がですね、そこの [音楽] POCをやる前に本当にその業務が AI で、ま、置き換えることに適しているのかとかですね。 そういったところのまずあのコンサルじゃないですけど問いから入るっていうのは結構ありますね。 うん。 適切なところで小さく POC。これが1 番効果が、ま、分かりやすいというところですね。 はい。うん。 ま、この技術観点からもあるんですけども、ま、やっぱり LM というの曖昧性というのは当然あるだから、何ができるか何ができないかというのを発揮するべきだというのは、 あの、どういうそうそうなるべきだと思ってて できるだけ1 番小さいところまで持っていうその中からあ、ここはどうしても人がやるべきなんだ。 ここはAI に任せていいんだというのが、えっと、はっきり分かればその上のロジック組むところは、ま、やっぱり相談しながら、ま、私たちの D というプラットフォームもその軸を組むの安く、あ、しやすくしてるというところもあって、どこが、え、やるべきか うん。 もしそこがAI できないんであればそれ本当に1 番小さくなってますかというタスクとしては うん。うん。 というのを考えるべきかなと思って。 なるほど。どこに使うのが1 番効果的か、ここの見極めがこさん結構肝になってくるし、 何からやったらいいですかくらいのレベルの方にはやっぱ難しい。そこちょっとプロの手は入れたいところですね。 そうですね。 では続いて参りましょう。なぜ実装定着しないんでしょうかという疑問なんですが、あの実際こんなデータがあります。 生成AIの活用方針に関するデータなん ですが、積極的に活用する方針だと答えた 日本企業はわずか15.7% 。ま、対して方針を明確に定めてないとし た企業が41.4% となりました。海外と比較してみると、ま 、導入してみたものの度を活用すれば判断 しかねているという日本企業が、ま、多い んだろうなというところ。 あと、ま、様子み、 まだ100%じゃないよねと。 ああ、分かる。 だからこうリーディングカンパニーが 100% で成果出したやつをそれをそのまま真似すればいいじゃんみたいなこんな傾向が強いんですけどあの技術的にも LLMAIというのは100% というのは結構先ですけどその先まで行くためにうん。 この間の10年15 年もしかしたちもっと長いかもしれませんけどそれのアドバンスというのは取らないんですかというのがちょっと考え方としては入れた方がいいんじゃないかなと。 うん。 やっぱりそこは先行の利が大きそうですか? そうですね。 このなかなか実装着まで進まない状況、どうしたら打破できるんでしょうか? 大きな組織でやると参加してる方メンバーが、え、右向け右になるのにすごい時間がかかりますねと。 ああ。 で、え、進めていく中で実は大きな組織であればイレギュラーなことがいっぱい出てくるんですね。で、イレギュラ処理をやってますと。 で、ここはどうなの?あれはどうなの?みたいなことをずっと対応していくと POC だけがずっと続いちゃうみたいな。そういうの結構ありますよね。大きい組織でやるとね。 ステークホルダーも多くなってくるし。 うん。そうですね。 そこでね、俺はそんなん使わねえよっていうメンバーが必ず出てくるんですよね。 そう、そう。うん。うん。大きな組織で、えっと、ま、 100人で一斉にドンとやるとですね、 100人のそのAIのリテらし、IT のリテらしもバラバラじゃないですかね。 うまく使えない方が AIなんてっていう批判に走ったです。 [笑い] わかるなのでやっぱり小さく始めてその好きこそもの上手になるじゃないですけどそういう人たちでこうどんどんどんどん成果出しながら拡大していくってこれが多分日本はやりやすいんじゃないかなと思いますけどね。 そうですね。それの上にプラスその人たちがじゃ自分で作れば うん。 いいんじゃないというところもありますね。 うん。これ使えてつっても業務にフィットしないことが多いんですよね。 ただ、あの、現場の人が作れば現場の人はその業務フロ自体を 1 番理解しているのでうん。なので成果出しやすくなるかもしれ なので、ま、我々は、えっと、実際にその現場の子たちが、え、自分たちで作れる AIうん。 これを今ディフィわれるものを使って、ま、スタートしてると。これが、ま、今結構、え、どんどんどんどん現場の特化型の AIを現場で作るっていう流れで うん。 進んでますね。はい。チャットGPTだ、 ジェミニだっていうのはもうこれはもう 日常的に使ってます。なんとなくできる こと、相談できること分かりました。でも じゃ動画をこういう風に作、PRでこう いうものを生成したいとかなった時にまた 急に分かんなくなっちゃう。そうですよね 。何があるの?何ができるの?この意味が あります。そうです。なるほど。ちょっと じゃあ先のお話を是非伺いましょう。え、 続いてのポイントはこちらです。 え、自分向けAI のリ想現実ということでリフィで業務の効率化は加速できるのか実際に導入した部署の方にリアルな話を伺っちゃおうと思っております。その前に丸ダンさん改めてこのディフェについて教えていただいてもよろしいですか? デフィはプログラミングの知識がなく現場のロジックを持ってる人が AI アプリを簡単に作れるツールプラットフォームだと思っていただければいいと思います。 うん。例えばじゃあ私が動画の部門をやってます。 で、こう文章作る部分やってます。これそれにあったって世の中にいくつもあって、どれを選ぶっていうので結構頭を悩ませて、それメンバーから言われた時に月いくらなのとか聞いて、さっきもついや来たんですよ。月額 70 ドルだと。うあん、それどうなの?効果はって言ってやり取りちょうどしてたんです。そうじゃなくって自分で作れちゃうってことなんですか? そうです。 ディフィのその仕事を持ってる人たちが簡単に使う それで運用できる という特徴で AI 民主家というところで開発されたものになります。 え、レゴのブロック買うみたいな感じ。お城の形をしたもの買うんじゃなくってこの作れるセットを買うみたいな感じですか?ディフィを買うっていうの? そうですね。 レゴの、えっと、なんだろう、ブロックの種類が 500ぐらいこう入ってて、 で、それを買ったらあとあの説明書はですね、ついてなくて、 大きさんがやりたいことを説明書にしてレゴパコパコパコパコはめると ああ、 AIができますみたいな。 ピンクの車が作りたいんだよな。これがもうアイディアのベースになって作れるものみたいな。元々できてる車を買うんじゃなくって 作れるってことなんですね。 そうです。そうです。 いや、だけど、あの、1 番大事なところはエンジニアじゃない人が使うん、 使えるんだ。え、 [音楽] え、それではリコではディフィをどのように活用されているんでしょうか?利行デジタルサービスビジネスユニット経営企画本部、経営戦略室ホームグループリーダーの三村さんにお越しいただきました。よろしくお願いいたします。三村さん文系? [拍手] あ、もう私ゴリゴリの文系です。はい。 いや、エンジニアじゃないですね。 あ、そうですね。はい。 なるほど。じゃ、そんな村さんがディフィをどのように活用されたかご紹介いただけますか? ま、ホームの中で色々な可能性というのを日々考えてやってるんですけど、ま、その最初の入り口として 1番簡単だなって思ったところでホーム FA チャットボトを作成させていただきました。 私もよく車内でのホームのメンバーにこれ大丈夫ですかってホームチェックを必ず投資フローするんですけどこれが導入されたら直接三村さんに伺うんじゃなくってこっちに聞けるようになるっていうことですね。 日常的な質問、あの、簡単な例えば、ま、誰を契約書の署名者を誰にしたらいいですかとか、どうやって契約書って閉じたらいいでしょうかとか、なんかそのホーム関係のシステムの使い方とかそういった簡単な質問はここのチャットボトに聞いていただくと瞬時に答えられるっていうような仕組みになってます。 [音楽] え、それをお村さんが作ったんですか?ご自身で。え、ちょっと実際見せていただいてもよろしいですか? はい。あ、はい。 あ、すごい。あ、これが実際の、えっと、 FQ チャットボトのトップ画面になっています。 ほう、ほう。 といえば契約書の、ま、よく、え、結者最後のサインの欄に誰がサイン、 誰ばいいってうん。い、よくある質問なんですけど、ま、それを例えばこう質問するとはい。こういった形で出てきますね。 はい。はい。うん。うん。 で、ま、契約書の提者は職務権限規定、または所属部門のルールに従い、決済権限の範囲で決定してくださいと。 うん。 ま、どういう風に決めたらいいですか?いうのをちゃんと答えるようになってます。で、ま、不明なわからない場合は部門の、ま、 DF審査部門 に問い合わせを終えるものを締結者として決めることが一般的です。 ま、よく相手方は誰にお願いしたらいいんですかって聞かれるので、それも先回りで回答してます。で、相手方の定決者については相手方の会社を代表して契約書に証明する権限を持っている方に署名してもらうようにしますと。 うん。 これはネット上のこう世間一般の情報ではなくって利行車内のルールが答えになって出てくるっていうそうですね。 あらかじめ立行車内の、ま、ルールだとか行車内ではこうするっていうものを勉強させていてで、それに基づいて回答するような形になってます。うん。うん。うん。 これちなみにこの部門の DスFってこのこれは何なんでしょうか? これは実はま、車内用語になっているのでま、せっかくなのでそれもちょっとあ 聞いてみましょうということで DF って何ってこう質問するとはい。これね、 DF とはディシジョンフォーマットの略ですと。 テステをしていますと。一般的に書に相当しますと。 さんすごいじゃないですか。ご自分で作られたんですよね。 どうやって作るんですかっていう作り方みたいな部分触りだけでも教えていただけますか? あ、はい。これ実際のあの画面になっています。 え、え、こういうので作るんですね。 そうですね。 最初にこうデフォルトで置いてあるのは開始っていうのは、ま、ユーザーが入力する、質問を入力するところになりますけど、そっからどういう風なプロセスを踏んでいくのかと。ま、例えばこう料理をされる時にじゃ、チャーハン作りますってなったら油を引いて次にご飯投入してとかプロセスがありますよね。じゃ、それそれと同じように、え、 AI にやらせたいプロセスごとにこう箱を置いていくようなイメージになってます。 で、それを簡単にこうやってやると、えっと、カソル合わせてですね、クリックするとこういろんな箱の種類があるので、こっから選んでいくとで油を引きますとか、次ご飯入れますとかっていう形でこう箱を積み重ねていくような形で作ってくなります。 これは、あの、実は他言語対応をしようと、あの、立行社内でいろんなあの、アメリカとか中国とかいろんな国の方が来てますので、え、日本語で質問したら日本語で答えるし、英語であの、質問すると英語で答えるようにしようということで、まずあの質問の言語をこう、え、最初に答えるように質問分岐っていうものを置いて、で、え、その後で、え、質問されたことに対応する知識を利行者内 [音楽] [音楽] で、え、特有のルールとかそういうものを 詰め込んでありますので、それをまず見に 行くとで、見に行った上で、え、回答を、 え、自動生成してで、最後にそれをまとめ て出すというような形でプロセスをこう ディフィで、え、書いていくという形で 作れ てるのはその言語が違うだから日本語だっ たら直接行くんですけども、英語とか他の 言語だとりあえず日本語にしてうん そこがヒットさせるという工夫はしたんだなと私もなるほど。 すごく賛成してます。 なるほど。ダンさんからお褒めの言葉を ちゃいましたが、 ありがあります。はい。 ちなみに三美三村さんは結構こうもう AI は以前から早めにキャッチアップして勉強されていたタイプ。 いや、もう全然私はあの、すっと文系なんでプログラムの勉強とか、 ま、全然したことがない。 え、でもやっぱりだからホームだからちょっとロジカルなのかな、元々が。 そうかもしれない。頭はいいのかもしれないです。 そうですよね。ある程度これがなんかこうロジカルな組み立てられるっていうのはやっぱり子供さん一手は必要になりますよね。 頭UR はちょっと置いといたしても、あの、自分がやってる仕事のマニュアルをかければ あ、 それは多分できると思いますよ。 あ、ダさん、素晴らしい活用事例ですね。 はい。そうですね。 うん。 私のも多分その翻訳をかけるというのは多分考えなくて文系ならの [笑い] 千やさん、このディフィの車内活用にあたってどんな取り組みされてるんでしょうか? 離行ではですね、あの 2018年からRPA とかローコードアプリっていうことをまず市民開発であの行おうっていうのを展開しましてリフィも同じように市民開発で展開しようということ ま、4つの作を行ってきました。 うん。 まず1つはですね、これ1 番重要なんですけれども、あの、 COEというセンターオブエクレンス、 COE の体制の構築ということで、ディフィの展開をする上で推進するチームというのをしっかり体制を整えるっていうことを始めました。 うん。使用以外の全くわからないんですっていうメンバーにとって 恥ずかしながらこんなこともわかんないんですって質問できる ていうところですよね。 はい。 そういう場もはい。作ってます。 2 つ目はですね、実践をやる上でのやる腕をしっかりあの磨いてもらわなきゃいけないということで、いろんなツールのですね、あの認定制度みたいなものを作っていてですね、ブロンズから始まってシルバー、ゴールド、プラチナというそのあの階段を登っていく感じなんですけども、 今年はですね、ここにディフィを追加してディフィの車内認定制度っていうのも今準備をしております。うん。 うん。はい。 で、ここはもう自分がちゃんと作ったというスキルの証明をしていただいて我々が認定するというやり方なので、手を動かさない人は認定できないのでそこをこだわってます。はい。 なんかこうだめですね。若い子に作ってもらったんだっていう部長さんだめですね。 そう。はい。3 つ目はですね、あの、誰もがやっぱ活動できる環境ということで、やっぱやる場をちゃんと作ってあげなきゃいけないかなということで、ま、困ってるのは現場であるし、現場のことをよく知ってるのも現場のアイデアがあるのも現場なので、やっぱその現場の力を使ってデジタルの活用をしていくと、そこに我々がしっかりそこ道を作ってあげて、 危なくなったガードレールをちゃんと引いてあげて、その活動する人のブレーキになんないように安心してアクセル踏み込んでくださいっていうような 環境を作るっていうのをちょっと我々目指してます。はい。あの、 もうアクセル踏み放題大丈夫だよ。 踏み放題にはい。我々道とガードレードをちゃんと作ります。 で、4つ目は 作った人がすごいって言われたりありがとうって言われると非常に達成感も感じるし、これだったら自分でもできそうだなとか うん。 もっとできるみたいな、そういったモチベーションを上げるっていう活動。今回実はディフィ単体でのイベントっていうのもやってまして、 あのディフィでできたみんなのワクワク時で発表。 予大会みたいなこういうのやってですね。 あ、オンラインで1000 人も参加したんですか? はい。参加しました。 想像以上にもこれ盛り上がったんですけども、あとはですね、車内の DX活動も年に1 回ですね、これは社長を呼んでちゃんと社長にコメントをもらって表彰みたいなもやるようなイベントもやってまして結果的に小やさんこのディフィの導入っていうのは進んだんですか? ものすごい進みました。 あの、びっくりしてるんですけども、ま、ワークスペースっていう、ま、プロジェクトみたいなもんなんですけど、ワークスペースで 100ぐらいだったんですけど、あの、 8月から正式にやり始めて、今 9月現在もう400 を超えるワークスペースの あの申請も来ていて、あ、もうアプリ数で言うともう 4000を超えるアプリが もうできています。これからも伸びると思います。はい。 やっぱりって理系の超高学歴人ばっかりだからですか? あ、いや、多分そうではなくてですね。エンジニアじゃないこと。 いや、エンジニアじゃない人の方が多いと思います。エンジニアで はい。非エンジニアの方は結構感度高くなんか親戚きますね。はい。 あ、いいですね。 ね、丸さん、この利行の取り組みかがですか? ツール導入ということは、ま、一部の人の中であの盛り上がった後それで終わるというのをよく聞いたりしてきたんですけど、やっぱり現場集約という観点で進む方というのはとても素晴らしいなと思いました。 [拍手] うん。 え、それでは最後のポイントに参りましょう。リコとディフィが目指す AI で成果を出せる企業とはというポイントになります。 こだまさん、この利を車内で活用すると共にこのディフィの導入支援っていうのも行ってるんですよね。 そうですね。まずあの弊社はラングジニア者様のあのエリートパートナーとして認識されています。なので企業様の本格導入ができるそのエンタープライズライセンスのですねっていうのがまずできるんですね。うん。 うん。 で、さっき見ていただいたそのアプリをですね、じゃあ実際にライセンス提供しただけで作れるかって言うと、ま、作れないお客様も正直いらっしゃいます。なので、そういったお客様にはアプリケーションを作るその、え、支援だとか、え、ライセンスをその会社様のインフラに、ま、設置するこういったとこの構築メニューこういったところもですね、あの、ご提供させていただいております。 確かにいきなりボンとあれを渡されて、あとはどうぞと言われてもっていうところのサポートを創してくださるということですね。 そうです。 うん。ちなみにちなみにそれディフのそのセットみたいなものっておいくらくらいなんですか? いろんな形があってオープンソースというところがあって本当にあのエンジニアさんがいれば無料です。 でそれの上に私たちのサースというプラットフォームがありますので、ま、そこで使っても初めの段階というかあのリミットという回数はちょっと限られてるんですけども、ま、工人で使うのは十分で無料にあります。 その後チームとかあのプランがありますのでそれに合わせてやればいいんです。 バルダンさんからご覧になったこの利行っていうのはどんなパートナーですか? 車内であのバンバン使ってるというのはさっきみたいな 場面もあるから実際に使って苦労してまというのはやっぱり文系でちょっと難しいともあると思うんですけどそれを実際に先ほどみたいにあの文献の方々も使ってやってるということから 実際お客さん何に困ってるんだという 思います。 確かにこさん、この車内での取り組みがイコールこださんたちの大きな大きなこうメそになってまた社外のクライアント様へ役立つっていう仕組みができてるわけですね。 そうですね。どこで使っていいかわからないみたいな企業様に対して利行ではそのデュフィーを使ったアプリケーションが数千ぐらい今ありますので、 そういう課題に対してはうちはこういうところで使っていますよみたいなこ話せるっていうのは非常に強みにはなってますね。 うん。 小田さん、このデフィも今後どんな企業に導入していって欲しいですか? 結局どの企業様も今人出が足りなかったりだとかっていうところがありますと。で、一方でえっと特化型のあの市販の AI アプリ、これを自分たちで探す時間もなかったりとかですね。 で、見つけてきてもそれが本当に自分に合うか分からず不安で使ってるであれば自分たちでやれることを見つけてま、え、どんどんどんどん積極的にチャレンジしていただくようなそんな企業様に我々使っていただきたいし、そういった企業様を、ま、サポートしていきたいなっていう思いはあります。 うん。バルタンさんはこのDV どんな広がりを今後持っていって欲しいですか? 日本の製造業とか日本支えてるその製造業の中でプロセスに合わせるというところが私たちのこのディフィンもすごくあの合ってると思って ま、できればその現場の改善とか製造業のえっと人手不足というところにあの力になればなと思ってますし 教育の現場教師の教育以外の仕事のとこ で負担をちょっとちょっとでも減らせれるんであれば あの良いいい未来に作れるんじゃないかなと思ってそこらであの力かけようと思ってます。 製造業から教育まれて幅広いですね。 はい。 こまさんはリフィの今後について何か展望お持ちですか? まずは車内でしっかり使いこなす で車内で成果を出すっていうところがまず 1つかなと。 で、え、その地見をベースにお客様に、ま、貢献していきたいなっていうのがあります。で、あとはですね、ま、ラングジニアス様と一緒になって履行ならではのディフィーの機能 こういったところを作っていきたいなっていうのがあります。で、最後にやっぱそれを提供するだけじゃなくて誰もが追い滴きぼにならないように常に導入支援だとかってのもセットでやっていければ非常に日本は大きく変わってくるんじゃないかなと思ってます。 なんか本当にこう色々ディフィでできることをトライしてみたいなと思いました。本当に楽しいお話でした。どうもありがとうございました。 ありがとうございました。