楽天AIの革新：進化する技術で未来を切り拓く

楽天グループが推進するAI技術の最前線をご紹介します。楽天のチーフAI＆データオフィサー、Ting Cai氏が語る「AI 2.0」の世界と、それがもたらす無限の可能性について深堀りしていきましょう。
参考：https://rakuten.today/blog/ting-cai-on-rakutens-embrace-of-ai-2-0.html

Ting Cai on Rakuten’s embrace of AI 2.0At the Rakuten Technology Conference, Chief AI & Data Offrakuten.today

AI 2.0時代の到来：楽天の先進的アプローチ

「AIだけでは不十分です。しかし、人間とAIが協力すれば、はるかに多くのことを達成できます」

最近の楽天テクノロジーカンファレンスで、チーフAI＆データオフィサーのTing Cai氏は楽天のAI戦略ビジョンを共有しました。現在、AI業界への投資は数千億ドル規模に達しており、その規模は前例のないものとなっています。

なぜこれほど多くの企業がAIに巨額の投資をしているのでしょうか？単に何かが成功するかを試しているだけなのか、それとも競争圧力によるものなのでしょうか？

Cai氏によれば、AI業界は大きな転換点を迎えています。2023年以前はハードウェア開発やモデルアーキテクチャ、基本的なアプリケーションに重点が置かれていましたが、現在は「AI 2.0」の時代に突入し、様々な分野での実用的な実装に焦点が移っています。

「楽天では、両方のアプローチを取っています」とCai氏は語ります。独自の大規模言語モデルを開発しながら、楽天のエコシステムを活用して幅広いAIアプリケーションを展開するという二重のアプローチです。

基盤からAIを構築する楽天の哲学

「楽天では、ゼロから物事を構築することを大切にしています。AIの基礎的な理解があるからこそ、その影響力を増幅できるのです。だからこそ、私たちのデータを活用してディープラーニングの基盤を構築しています」

埋め込み（エンベディング）技術を使用することで、楽天はエコシステム内のあらゆる人、場所、モノ、そして相互作用の根本的な性質を理解することができます。強力なAI（楽天のディープラーニング基盤）は、これらすべての関係性を理解し、顧客が求めるものについて独自の洞察を提供します。また、言語モデルを構築するためのデータ基盤も提供し、顧客やビジネスパートナーが自然言語を使用して楽天のAIツールやサービスと対話できるようにしています。

楽天の大規模言語モデル

2024年3月、楽天は最初の大規模言語モデル（LLM）「楽天AI 7B」をリリースしました。その数ヶ月後には、同社初のミクスチャー・オブ・エキスパーツモデル「楽天AI 2.0」と、エッジでの安全な使用のために設計された小型言語モデル（SLM）「楽天AI 2.0 mini」が続きました。これら3つのモデルはすべて、日本のデータとコンテキストに広範囲にトレーニングされており、日本特有の言語的、文化的、美的、規制的なニュアンスを捉え、発売時に最高クラスの日本語パフォーマンスを提供しました。

「大規模言語モデルの構築は簡単なことではありません」とCai氏は述べています。「クリーニング、フィルタリング、ユニークなデータの特定、重複や役に立たない情報の除去など、データ品質を向上させるには多大な努力が必要です。また、異なる言語を効率的にエンコードする方法、新しいアーキテクチャの作成、トランスフォーマーを超えた革新など、アルゴリズム、モデル、トークン化についても非常に重要です」

社内で言語モデルを構築することは、エンジニアリングチームとビジネス顧客がパフォーマンス、セキュリティ、遅延、コストのバランスを取るために必要なAIツールを確保するという楽天のAI戦略の中核をなしています。

「さまざまなアプリケーションにAIを適用する際、既製のモデルだけを使うだけでは不十分です。企業の知識や独自の個人的なコンテキストと統合する必要があります」とCai氏は聴衆に語りました。「では、企業の知識、個人の好み、会話の履歴をすべて言語モデルに統合して、この情報を自然に取得するにはどうすればよいでしょうか？それができてこそ、AI 2.0時代で本当に役立つアプリケーションを作成できると信じています」

楽天のデータを活用したパワフルな検索機能

そのようなアプリケーションの一つが、AIの力を活用して顧客が「言葉」だけでなく「意味」を理解するセマンティック検索です。Cai氏のチームは2024年に11の楽天サービスにセマンティック検索を展開し、すでに成果を上げています。セマンティック検索により、関連する結果がない検索である「ゼロヒット」結果が最大98.5％削減されました。

「昨年セマンティック検索を導入し、現在は楽天グループの全サービスに展開しています。2024年後半だけでも、ラクマ、楽天PLAY、その他多くのサービスにセマンティック検索を導入しました」とCai氏は説明しています。「ゼロヒット率を減らすことで、より関連性の高いコンテンツを表示できます。ユーザーはより多く関与し、より頻繁に戻ってきて、より多く購入するようになり、ビジネスの成長を助け、出店者により多くの価値をもたらします」

Cai氏のチームはまた、ディープラーニングの力を拡大して7つの楽天プロパティでより関連性の高いレコメンデーションを提供し、より関連性が高く、パーソナライズされ、有用な新しい広告体験を導入しています。

ビジネスと消費者を強化する

「楽天では、AIの力で人間の創造性を高めるというビジョンを持っています。データ、チャネル、そして最も重要な人、組織、文化における私たちの強みを真に活かしていきます」とCai氏は述べています。「これは単なる技術以上のものです。製品、ビジネスの実行、効率性について考え、実際の利益を顧客に還元する必要があります」

楽天の独自のエコシステムは、複数のセクターにわたってパーソナライズされたサービスを提供する位置にあります。

「楽天のエコシステムは、世界でも唯一無二のものです。これほど幅広い製品ポートフォリオを持つ他の企業を見たことがありません。その背後にある精神は、私たちが顧客とその必要性について考えているということです。新しい価値を創造する機会があれば、私たちはそれを追求します」

これは楽天が何度も取ってきたアプローチであり、最近では通信セクターでの例があります。

「楽天モバイルは、クラウドコンピューティング、仮想化、Open RANの最新技術を活用することで、モバイルサブスクリプションコストを消費者に下げる機会を見出した素晴らしい例です。現在、AIを活用することで、顧客により安価で優れたサービスを提供できます」

強化された顧客体験へのリンク

2024年11月、楽天モバイルは「楽天Link AI」という新しいチャットベースのサービスを導入しました。これにより、すべての楽天モバイル顧客が生成AIの全力にアクセスできるようになりました。新しいアプリをダウンロードする必要もなく、新しいアカウントを作成する必要もなく、追加のサブスクリプション料金もなく、複雑なコマンドを使用する必要もなく、楽天Linkは生成AIが創造性と生産性をどのように高めるかを誰もが体験できる強力で簡単な方法です。

「私たちは楽天Link AIを立ち上げ、最先端のAI技術を何百万人もの楽天モバイルユーザーに提供しています」とCai氏は述べています。「技術だけでは不十分です。ユーザーの問題を解決する製品を作り、持続可能なビジネスモデルを開発し、技術をアクセス可能にする必要があります。それが楽天Link AIの背後にある考え方です：最新のAIイノベーションを通じて低コストのサービスを提供することです」

もちろん、Cai氏のAIエンパワーメントのビジョンは顧客だけでなく、楽天のビジネスパートナーにも広がっています。

楽天Link AIの成功に続き、楽天モバイルは2025年1月に「楽天AI for Business」を立ち上げました。このサービスは、日本の企業が技術的な習熟度に関係なく生成AIを活用できるようにするもので、翻訳、ブレインストーミング、分析などのビジネスタスクのための高度な言語理解とタスク処理を誇っています。もう一つの重要な利点は、楽天グループ全体からの成功したAI使用事例の範囲を活用するプロンプトテンプレートを提供することで、効率性と生産性を向上させることです。

「数ヶ月前、私たちは楽天Analyticsも立ち上げました。これは、楽天エコシステムデータでクライアントのデータ分析を豊かにする、ビジネスパートナーに提供する別のサービスです。AIを活用してクライアントデータを分析し、楽天エコシステムのデータパワーを活用することで、データを直感的で理解しやすい方法で説明し、企業が収益を伸ばしながら顧客とより効果的に関わるのを支援します」

自社製品を活用する文化

「この概念は私にとって本当に重要です：楽天人として、自分たちの製品を最初に使用してユーザーの痛点を理解する必要があります。これにより、改善が必要な点を具体的に特定できます」

すでに30,000人以上の従業員が、コーディング、画像生成、知識検索、翻訳、会議の要約などの複数の領域で「楽天AI for Rakutenians」を活用しています。現在、8,000人以上が毎日使用しています。

「これらのツールを自分たちで実験することで、何が可能かを学ぶだけでなく、それらを洗練し改善する方法も学びます」チームはまた、「楽天AI for Rakutenians」を使用して、実際の問題を解決するローコードおよびノーコードのソリューションを構築しています。

例えば、Rakuten Internationalの楽天広告チームは、パートナーを競合他社の広告プラットフォームから楽天に移行するのに時間がかかりすぎていることを認識しました。「楽天AI for Rakutenians」の力を活用して、クライアントの楽天アフィリエイトネットワークへの移行を合理化するスクリプトコードを作成し、所要時間を85％削減し、マッチ率を15％向上させました。同様に、LLMの力を活用して、ユーザーのフィードに表示される何千もの製品のための、より魅力的でパーソナライズされたタイトルを自動的に作成しています。

AI化はすべての人のためのもの

Cai氏は、人間とAIが密接に協力するというビジョンを繰り返し、革新と実用的な結果のバランスを取ることの重要性をチームに定期的に思い出させていると明かしました。

「私たちの目標は、AIを活用して人間の創造性を高めることです。楽天には長い革新の伝統があります。何年も前に、インターネットの波に乗って一番街マーケットプレイスを作り、小規模な商人と顧客をつなぎました。今日、私たちはAIの波に乗って、お客様と社会にさらに多くの価値を創造しています」

まとめ：楽天AI戦略の未来

楽天のAI戦略は単なる技術的な取り組みではなく、人間中心のアプローチを取っています。独自の言語モデルの開発から実用的なビジネスアプリケーションまで、顧客とビジネスパートナーの両方に価値を提供するエコシステム全体のソリューションを構築しています。

AI 2.0の時代において、楽天は技術革新とユーザーの実際のニーズのバランスを取りながら、次世代のデジタル体験を形作っています。Ting Cai氏が語るように、「AIだけでは不十分。しかし、人間とAIが協力すれば、はるかに多くのことを達成できる」のです。

楽天AIの進化は始まったばかり。これからの展開にご期待ください！​​​​​​​​​​​​​​​​

Ting Cai on Rakuten’s embrace of AI 2.0
https://rakuten.today/blog/ting-cai-on-rakutens-embrace-of-ai-2-0.html

Ting Cai on Rakuten’s embrace of AI 2.0At the Rakuten Technology Conference, Chief AI & Data Offrakuten.today


この記事は楽天のAI戦略の核心を捉えています。チーフAI＆データオフィサーのTing Cai氏が語る「AI 2.0」時代のビジョンは、単なる技術開発ではなく実用重視のアプローチです。

ポイント5つ
1. 日本特化の言語モデル開発：「楽天AI 7B」「楽天AI 2.0」など日本語に最適化されたAIモデルを自社開発
2. 実用サービスへの展開：セマンティック検索によりゼロヒット率98.5%減少など具体的成果
3. 統合エコシステム活用：楽天の多様なサービス全体でAIを連携させる独自の強み
4. 社内実践からの改善：8,000人以上の従業員が毎日AIを活用し、実体験からサービス改善
5. ビジネス向けAIソリューション：「楽天AI for Business」や「楽天Analytics」で企業支援

この動きは消費者である私たちの日常をどう変えるのでしょう？楽天市場での検索精度向上、楽天Link AIによる対話型支援など、すでに利用中のサービスがより賢く、直感的になっています。

日本企業が世界的なビッグテックと競争する中で、楽天は独自路線で日本の言語・文化に最適化したAIを構築。この日本発のAI革新がビジネスと私たちの生活をどう変えていくか、今後の展開に注目です。

これからAIを活用したいビジネスパーソンにとっては、日本の文脈を理解したAIツールとして「楽天AI for Business」は重要な選択肢になるでしょう。