トムソン・ロイターは長年にわたって人工知能 (AI) による革新に取り組んできました。 「当社は 1990 年代に最初の自然言語による質問応答および検索アルゴリズムを発表し、Westlaw (法律調査プラットフォーム) やさまざまな検索アルゴリズムなどの製品に AI テクノロジーを組み込んできました」と同社の最高製品責任者である David Wong 氏は述べています。
ウォン氏は、2020年のパンデミックの真っ只中にトムソン・ロイターに入社しました。彼は、エンジニアリングチームと技術チーム、およびトムソン・ロイターの研究所を所有するエンジニアリング責任者および最高技術責任者と並んで働いています。 ロイターのニュース事業とは別に、ウォン氏の責任は同社のソフトウェアおよびコンテンツ製品すべてをカバーしています。 トムソン・ロイターに入社する前は、ウォンは Facebook でプロダクト マネージャーとして働いていました。
同社はマルチクラウド戦略を採用しており、Microsoft Azure、アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Google、Oracle を使用しています。 「私たちは可能な限りオープンであり、さまざまなテクノロジーベンダーと協力するよう努めています」とウォン氏は言います。
ウォン氏によると、AI、より具体的には生成 AI (GenAI) と自然言語処理は、トムソン・ロイター社内の中核的な能力となっています。
GenAI の進化を思い出して、彼は次のように述べています。 テープを再生すると、GPT 3 は 100 万年前のように感じられます。 2020年8月に発売されましたが、『面白かった』です。」
その後、GPT 3.5 と ChatGPT が導入され、さらに GPT 4 が導入されました。「すべてが 2022 年末から 2023 年にかけて立て続けに登場しました」と彼は付け加えました。
トムソン・ロイターにとって、これらの開発は重要でした。なぜなら、ウォン氏が指摘するように、特に GPT 4 には言語を解釈し、大学院レベルの質問に答える機能があるからです。 「このテクノロジーが十分に洗練されており、私たちが顧客のために解決する問題を解決できると考えることができたのは大きなポイントでした」と彼は言います。
GenAIを組み込んだ製品開発
これらの問題は 2 つのカテゴリに分類されます。 これらは、情報の検索や問題の調査に役立ちます。 Wong 氏は、法律専門家が職務を適切に遂行するために使用する専有コンテンツの詳細なデータベースを提供する Westlaw を例に挙げています。 同氏によれば、この製品は特定の法的問題に対する答えを得るために使用されているという。
「(GPT 4) は、(GenAI) が十分に洗練されており、私たちが顧客のために解決する問題を指摘できると考えられることに気づいた点を示しています。」
デビッド・ウォン、トムソン・ロイター
「私たちがお客様のために解決する 2 番目の問題は、一般に、契約書の作成、納税申告書の作成、規制当局への提出の支援など、文書の作成です。 GenAI はたまたまこれら 2 つの問題に非常に優れています。」
さらに、このテクノロジーを適用しないことは「大きなチャンスを逃す」ことになると彼は言います。 トムソン・ロイターが GenAI でイノベーションを起こさない限り、他の企業がより優れた製品を生み出すリスクもあります。
ウォン氏は、トムソン・ロイターが開発している GenAI 機能と、Microsoft 365 (M365) とその Copilot 製品に導入されている GenAI 機能の間には強い連携があると考えています。 「私たちは多くの同じ顧客にサービスを提供しており、二人とも同じように機会を捉えていました。 弁護士、会計士、リスク専門家は Microsoft 製品を使用しています。 そのため、強力な連携が取れていました」と彼は言います。
そのため、トムソン・ロイターは Microsoft 365 Copilot と統合し、Microsoft エコシステム上にすでに構築しているプラグインとアプリを拡張する機会を見出したとウォン氏は述べています。サードパーティの拡張性プログラムです。」
これにより、トムソン・ロイターは、M365 コパイロットがトムソン・ロイター独自のデータセットや他の AI エージェントと対話できる機能を開発できるようになりました。 「私たちは Microsoft Word との統合を構築することに重点を置きました」と彼は付け加えました。
知的財産に関する懸念
GenAI の使用に伴うリスクの 1 つはデータ漏洩です。 ウォン氏は、トムソン・ロイターにはGenAI以前から存在していた堅牢なプライバシーポリシーがあると述べた。
「私たちは顧客のデータをどのように扱うかについて明確な関係を確立しており、それは AI を使用した運用方法にも当てはまります。 生成 AI に関しては、当社はクライアントの機密保持を非常に真剣に受け止め、それを当社の運営方法の原則にしようと努めてきました。」
一例として、彼は次のように付け加えています。「私たちは顧客のデータに基づいて AI をトレーニングしません。 お客様から明示的に依頼されたり、AI イノベーションのために何らかの共同コラボレーションを希望したりしない限り、当社はお客様の情報で大規模な言語モデルを強化することはありません。」
トムソン・ロイターのユースケースの大部分は AI 推論エンジンに依存しており、アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を介して大規模言語モデル (LLM) にアクセスします。 トムソン・ロイターが開発した AI 強化製品は、LLM から回答を受け取ります。 「私たちは、顧客が提供するデータを使ってシステムをトレーニングしたり強化したりしているわけではありません」と彼は付け加えました。
商用 LLM テクノロジープロバイダーと協力する場合、LLM はトムソン・ロイターからの入力データやその顧客からのデータを一切使用できないことを規定する契約上の拘束力のある取り決めを同社が定めているとウォン氏は述べています。 この契約には、トムソン・ロイターが LLM プロバイダーを監査して、その知的財産や顧客からのデータがトレーニングに使用されていないことを確認できることも記載されています。
M365 Word Copilot との統合がどのように機能するかを示す例としては、ユーザーが契約書草案に基づいて新しい販売契約書を作成できるようにすることが挙げられます。この契約書は、トムソン・ロイターが提供するコンテンツを使用して変更できます。 ユーザーは、トムソン・ロイターを使用して、たとえばカリフォルニア州で適切で執行可能な条項を見つけて、売買契約書に取り込むことができます。
「生成 AI を適用した問題について考えるとき、私たちは通常、AI に意思決定を委ねていません。 私たちは、調査と分析、そしてプロセスの自動化をどのように提供するかに重点を置いています。」
監査の観点から見ると、AI システムは検索拡張生成に使用されています。 ウォン氏は、「すべての情報源を参照することができます。」と述べています。
拡張、現実性の確認
トムソン・ロイターがマイクロソフトと協力し、その製品に GenAI を組み込む方法は、業界用語で言えば、労働集約的なタスクを AI で強化することです。 AI はドメインの専門知識に迅速にアクセスできるため、人々の時間を節約できます。
ウォン氏は、AIが超人的な知能を発揮するほどの発展段階にあるとは考えていない。 提供できる答えはまだ正確でも信頼できるものでもありません。そのため、現在のテクノロジーを使用するには注意事項があり、非常に詳細な分析が必要なアプリケーションでの使用が制限されます。 しかし、それは、このような AI 拡張システムが契約文書の作成などのタスクを完了するのに役立つことができないという意味ではありません。