- AI / DX
生成AIの必要性
生成AIは、人間が書いた文章と区別がつかないような文章や画像、動画などを自動生成できる技術です。また、文章のほかに画像生成ができるなどさまざまな用途があります。生成AIを活用することで、これまで時間と労力を費やしていたメールや資料作成などのルーティン業務を大幅に効率化することが可能です。また、画像や動画、音楽など、さまざまなクリエイティブコンテンツを生成できます。生成AIが進化したことにより、さまざまな分野で必要性が高まっています。
生成AI導入の必要性
生成AIは人間が持つような創造性や柔軟性を持ち、新しいアイデアや表現を生み出すことが可能です。例えば、テキスト生成AIは少ない情報で文章を作り、画像生成AIは写真のようなリアルな画像を生成することができます。
これまでは、特定のデータに依存していたAIが、新しい情報やアイデアを生み出すことができるためその必要性が高まっています。アーティストや作家、デザイナーなどのクリエイティブな業界だけでなく、ビジネスや科学の分野でも革新的な活用を期待することが可能です。
AIの導入は経済成長が期待できることをはじめ、次のような理由のおいて必要性が高まっています。
- 経済成長が期待できる
- 2025年の壁における課題対策になる
経済成長が期待できる
戦略的基盤技術高度化支援事業では、中小企業にAIを導入することで2025年までに最大34兆円もの効果があると発表しています。さらに、中小企業全体のインパクトの85％にあたる10兆円の経済効果があるとしています。これらの数値をみても、企業がAIを導入することで大きな経済成長が期待できることがわかります。
中小企業と大企業合わせると25年までに34兆円、300万人分となる。企業規模別に見ると、中規模企業から中小企業全体のインパクトの85% (10兆円)の経済効果が見込まれる
引用：戦略的基盤技術高度化・連携支援事業(中小企業のAI活用促進に関する調査事業)
2025年の壁における課題対策になる
2025年の壁とは、国内企業が導入しているレガシーシステムが更新されなければ2025年で最大12兆円の損失が出るといった問題のことです。経済産業省が発表しているDXレポートでは、ベンダーは受託型からAIをはじめとした最先端技術を駆使したビジネスモデルに転換することを推奨しています。
2024年現在のシステムでは、カスタマイズを何度もおこなったことによるブラックボックス化が進んでおり運用できる人材がほとんどおらず、メインテナンスや運用に必要な費用が嵩んでいることが現状です。さらに、データ活用をスムーズにできていないこともあり、AI導入をはじめ2025年の壁対策をおこなうことが必要です。
生成AIの活用例
生成AIは従来のAIと比べて生成するテキストや画像などの精度が高まったことから、さまざまな分野で活用され、次のような活用例が挙げられます。
- ビジネスの予測
- チャットボットの運用
- 業務のサポート
- ビッグデータの活用
- 文字起こし
ビジネスの予測
生成AIはビジネスの予測に使われる場合があります。従来、ビジネスにおける予測は、過去のデータ分析や専門家の経験に基づいておこなわれていました。しかし、過去のデータに基づいた予測は、時代の変化や新たな市場機会を見逃してしまう可能性があります。また、専門家の経験に基づいた予測は個人の主観やバイアスに左右されることも少なくありません。
一方、生成AIは膨大なデータを学習しパターンを分析することで、人間では思いつかないような新たな洞察や予測を生み出すことが可能です。さらに、生成AIは常に新しい情報を取り込み学習を続けるため、常に最新の情報に基づいた予測をおこなうことができます。
チャットボットの運用
近年運用が進んでいるチャットボットにも生成AIが導入されています。生成AIをチャットボットに導入することでより自然な会話や豊富な情報提供が可能です。従来のチャットボットはあらかじめプログラムされた応答パターンに基づいて会話を行っていましたが、生成AIを組み込むことで、より柔軟で人間のような対話が実現されます。
チャットボットはユーザーの質問を理解し、適切な情報やサービスを提供することが可能です。チャットボットの進化によって、ユーザーは24時間365日サポートを受けられるため、顧客満足度向上が期待できます。
業務のサポート
生成AIは、人間の業務や作業をサポートします。例えば、長文の要約や入力した文章に関連した画像生成などが可能です。そのため、さまざまな分野において生成AIが活用されています。
生成AIの利用は、教育や研究分野でも拡大中です。教材やテキストの自動生成、研究論文の要約や分析、学習支援システムの構築などに活用されています。生成AIを利用することで、教育者や研究者は大量の情報を効率的に分析することが可能です。
ビッグデータの活用
従来のAIでは処理が困難だった膨大な量のデータを、生成AIは効率的に分析し新たな価値を生み出すことが可能です。たとえば、ビッグデータを分析することで顧客のニーズや市場の動向をより深く理解し、新たなビジネスチャンスを発見できる可能性があります。
また、顧客のニーズや市場の動向を分析した結果に基づいて、より顧客満足度の高い商品やサービスを提供できます。
文字起こし
生成AIは、音声データをテキストに変換する技術である自動音声認識を活用して音声をテキスト化する文字起こしすることが可能です。従来の自動音声認識技術は精度が低く、誤認識や聞き取り漏れが多かったため実用的な場面での利用は限られていました。
しかし、生成AIの登場により自動音声認識技術は飛躍的に向上し、人間レベルの高精度な文字起こしが可能になりました。手作業での文字起こしに比べて、大幅に作業時間を短縮できます。これまで手作業で文字起こしをおこなっていた従業員は、コア業務に注力することができます。そのため、業務効率化のほか生産性向上も期待することが可能です。
生成AIを活用するポイント
生成AIは従来のAIと比べて精度が高まっています。しかし、問題がないわけではありません。生成AIが生成したテキストや画像は事実と異なる場合があるので注意が必要です。また、生成AIは倫理的な観点まで考えてテキストや画像を生成できません。効率よく生成AIを活用するためには次のようなポイントが挙げられます。
- ハルシネーションへの対策
- 倫理的な観点での対策
ハルシネーションへの対策
ハルシネーションとは、生成AIが事実とは異なる情報を生成することです。生成AIは従来のAIと違って、より精度の高いテキストや画像を生成します。生成AIは学習データに基づいて情報を生成するため、間違った情報やバイアスが含まれる可能性があります。このようなハルシネーションを防止するためには、生成された情報を利用する際にファクトチェックが必要不可欠です。
特に、ニュース記事や学術論文などの公共の情報を扱う場合には情報の正確性を確認することが不可欠です。生成AIの進化に伴い、ファクトチェックの重要性がますます高まっており、実施しないことにより誤解や誤情報の拡散、信頼性の低下などの問題が発生する可能性があります。
倫理的な観点での対策
生成AIによって作成されたコンテンツが、時には差別的であったり人の尊厳を傷つけるような内容である可能性があります。生成AIは大量のデータから学習するため、人間のバイアスや偏見を反映することがあります。その結果、生成されたコンテンツには差別的な表現や偏った意見が含まれる場合があるので注意が必要です。
また、生成AIは文脈や倫理観を理解する能力が限られているため、不適切な内容を生成することがあります。このような問題を防ぐためには、倫理的な観点からコンテンツをチェックし、人間が文章を修正する必要があります。
まとめ
生成AIは従来のAIと違い高い精度でテキストや画像などを生成することが特徴です。生成AIは効率的なコンテンツや画像生成を可能にし業務効率化を実現できます。しかし、生成AIは完全ではなく、事実でない情報を生成したり倫理的に問題が発生したりする場合があります。
生成AIを正しく活用することで、さまざまな業務を効率化し企業の競争力を強化することが可能です。今後、生成AIはさらに進化し、社会のさまざまな分野で必要性が高まることが予想されています。
