生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング #GoogleCloud

本資料は、生成AIをビジネスに活用する中で求められる「価値」と「責任」のバランスについて整理したものです。
モデル性能や機能紹介ではなく、DevOps、FinOps、GreenOpsといったソフトウェアエンジニアリングの観点から、生成AIを社会に信頼される形で実装・運用し続けるための考え方と実践のポイントをまとめています。
Google Cloud に関するイベントでの登壇内容をもとに構成しています。

Transcript

1. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 株式会社 日立製作所、シニアクラウドアーキテクト Hitachi Application Reliability Centers(HARC) Japan 兼 Hitachi OSPO 松沢 敏志 Date January 27, 2026 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング ― Google Cloudを題材に考えるDevOpsとガバナンス
2. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 1 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 自己紹介 松沢 敏志 (まつざわ さとし) シニアクラウドアーキテクト、株式会社日立製作所／HARC Japan*1兼Hitachi OSPO所属 @chacco38 Top5: #AWS #Azure #GoogleCloud #SRE #FinOps *1: Hitachi Application Reliability Centers - クラウドサービスやクラウドネイティブ技術を活用したソリューション開発／改善支援など、 エンジニアリング／SRE／FinOpsチームへの技術的なアドバイスや指導に従事 - Google Cloud Partner Top Engineer ’26、‘21-23, 25 Japan AWS Top Engineers などの受賞歴、著書に『合格対策Microsoft認定資格AZ-204』(リックテレコム) - FinOps Foundation Japan Chapter運営およびFinOpsメンターなどの活動を通じて 国内へのFinOps普及促進に貢献、翻訳書に『クラウドFinOps 第2版』(オライリー・ジャパン) - New Relic Trailblazerなどを通じてオブザーバビリティ分野の普及促進にも貢献 - 元々はソフトウェアエンジニア、L3サポートエンジニア (Linux、Kubernetes・・・) など in/satoshi-matsuzawa
3. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 2 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 関連する過去の発信: 生成AIの価値 関連資料: FinOps for AI―生成AIのビジネス価値、見えていますか？ これまで、生成AI活用において「AIのビジネス価値を可視化する重要性」をテーマに、 グローバルで議論が進んでいる FinOps for AI の観点から発信してきました。 価値が見え始めた今、次の問われるのは「その価値を、社会に信頼される形で実装、運用できているか？」です。
4. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 3 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 今日、話すこと Responsible (社会的責任) コストや品質、スピードを追求する中で、生成AIの実装・運用に おいても「社会的責任」という観点が重要になってきています。 ✓ バイアスの軽減 ✓ 社会的コンテキストの組み込み ✓ 意図せぬ結果への備え ✓ プライバシーの保護 ✓ カーボンフットプリントの削減(≒コスト最適化)、など 「責任」を考える上での主な観点： これらをしっかりと実装へと落とし込むとともに、これらの実践が当然だ！ と言える組織文化を築いていくことも重要だよ、という話です。 生成AIの価値を前提とした上で、それを「社会に信頼される形」で使い続けるための 責任あるソフトウェアエンジニアリングについて考えます。
5. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 4 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 「責任あるAI」と「責任あるソフトウェアエンジニアリング」の違い UI層 アプリケーション／IF MLOps モデルライフサイクル インフラ層 アプリケーション／UI コンピューティング ストレージ／データベース モデル トレーニング レスポンス リクエスト ネットワーク性能 GPU最適化 ストレージクラス 孤立したデータ データリテンション フレームワーク選定 MCP キャッシュ リクエスト並列化 プロンプトエンジニ アリング データ圧縮 モデル選択 多重モデル 量子化 品質トレードオフ プロンプトルーティング エージェントオーケ ストレーション ツール選択 品質トレードオフ リフレッシュ・ 再インデックス ベースモデル選択 料金最適化 サイジング スケジューリング スケーリング サービス選定 責任あるAI (Responsible AI) 責任あるソフトウェアエンジニアリング 図. 生成AIアプリケーションの一般的な構成要素と最適化ポイント →AIモデルおよびその出力結果は正しいか？ (ウソをつかないか、差別的な発言をしないか、学習データに偏りがないかなど) →AIを含むシステム自身や開発/運用プロセスなど諸々が社会にとって有益か？ (信頼性、プライバシー保護、アクセシビリティ、環境負荷など)
6. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 5 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング よく聞かれる質問、「Google AIの強みは？」 多くの人が答えるGoogle AIの強み ✓ Geminiの性能 ✓ BigQueryの速度 責任あるAIを実装するための(数多くの失敗から生 まれた)AI原則が機能として統合されている点 もちろんそれも正解には違いない 私が考える、Google AIの本質的な強み AI原則: https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/2018_06_ai-principles/
7. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 6 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 「責任」を実装するGoogle Cloudの主な機能例 公平性と透明性 プライバシーと安全性 サステナビリティ ✓ Vertex AIモデル評価 ✓ Model Gardenのモデルカード ✓ Sensitive Data Protection ✓ 安全フィルタとコンテンツフィルタ ✓ 差分プライバシー ✓ Carbon Footprintダッシュボード ✓ Gemini Cloud Assist ✓ Active Assist など など など
8. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 7 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 社会インフラやミッションクリティカルな領域でAIを扱うということ “Move fast and break things”は通用しない × ハルシネーション（幻覚） × バイアス（公平性欠如） × プライバシー侵害, etc. 社会インフラや重要システム担う組織においては、 「責任あるソフトウェアエンジニアリング」の規律が不可欠 こうした前提を満たせるAI基盤を選ぶことが重要
9. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 8 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 「責任」を定着させるためのDevOpsサイクル 画像引用: https://www.hitachi.co.jp/harc/ DESIGNフェーズ 開発段階で「プレモーテム(失敗の事前 検証)」を実施し、「意図せぬ結果」を 起こしたと仮定してリスクを洗い出し 予期せぬ結果の予見 BUILDフェーズ 通常の単体テストを同じように、 Google Cloudの機能を積極的に活 用し、データの匿名化やモデルの公平 性、有害性の評価などを自動化 公平性とプライバシーの実装 RUNフェーズ 無駄なリソースの削減や需要に 対する供給の適正化などにより、 コストに加えてCO2削減など、 地球環境への責任も果たす FinOps x GreenOps 継続的なモニタリング Vertex AIモニタリングなどを 通じてモデルの劣化やバイアスの 発生を継続的に監視 ”多くの組織において、「責任」は一度決めて終わりではなく、 DevOpsサイクルの中で回し続けるものである”
10. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 9 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング なぜこの視点で語るのか：Partner Top Engineer(PTE) という立場 Google Cloudパートナー企業に所属するエンジニアの中でも ✓ Google Cloudの深い知識と実践経験を持っている ✓ Google Cloudに関する知見をブログ、登壇、書籍執筆などを通じてコミュニティや市場に還元している ✓ Google Cloud技術を活用して顧客の課題を解決し、具体的なビジネス成果へと貢献している と評価された人 参考: https://rsvp.withgoogle.com/events/google-cloud-partner-top-engineer/awards2026
11. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 10 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング Partner Top Engineer(PTE) として活動して見えた変化 周囲からの扱い/見方が変わった 結果、仕事もやりやすくなった ✓ タイトルホルダーということで頼られ度 、説得力 ✓ 知らない方からも技術的な質問をもらう機会 ✓ 有識者としていろいろな活動へ参加を求められる機会 ✓ 活動の場が広がることで新たな知見を収集する機会 ✓ 今まででは考えも付かなかったチャレンジの機会も！？
12. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 11 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 改めて、今日伝えたかったこと スピード・品質・コストのバランスを追求する中で、 そのAIシステムが『社会的責任』という枠から外れてしまえば、 企業としての信用は失墜してしまう可能性がある ✓ バイアスの軽減 ✓ 社会的コンテキストの組み込み ✓ 意図せぬ結果への備え ✓ プライバシーの保護 ✓ カーボンフットプリントの削減(≒コスト最適化)、など 枠を外れないための責任ある実践の例： これらをしっかりと実装へと落とし込み、当たり前の組織文化と していくことも重要で、それらを実践していくためのさまざまな機能が Google Cloudでは提供されています。 Responsible (社会的責任)
13. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 12 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 自力で改善をやり切れるか不安を感じる場合はぜひ気軽にご相談ください 継続的な改善を通じたクラウド運用の成熟度向上を伴走型で支援 Hitachi Application Reliability Centers(HARC)では、エベレスト登山を伴走型で支援 するシェルパのように日立のエキスパート人財がお客さまに寄り添って、クラウド運用に関する さまざまな課題を一緒に乗り越えながら、クラウド活用によるスピード、品質、価値を最大 限に引き出せる組織への変革をサポートします。 HARCの詳細はこちら >>> https://www.hitachi.co.jp/harc/
15. ©Hitachi, Ltd. 2026. All rights reserved 14 Hitachi | 生成AI時代の責任あるソフトウェアエンジニアリング 表記に関する注意事項 他社商品名、商標などの引用に関する表示 • Google、Google Cloud は，Google LLC の商標または登録商標です。 • その他記載の会社名、製品名は、それぞれの会社の商標または登録商標です。