生成AIが必要とされる背景

生成AI(Generative AI)は印刷、電気、自動車、コンピュータ等と同レベルの社会変革をもたらす汎用技術と言われ、社会、ビジネスに多大な影響を与えています。生成AIの進化によって大規模言語モデルの革新と従来の自然言語処理の陳腐化、モデルの大規模化競争の限界による競争構造の変化が急激に進んでいます。
生成AIは様々な業界を一変するインパクトを持っており、企業は生成AIテクノロジーをビジネスに組み込むことで従来解決が困難であったDX課題に対しブレイクスルーを起こすことが期待されています。これまで一部の先進企業のみが対応可能であった「事業課題:ビジネスサイドへの貢献の見えづらさ」「組織課題:DX促進を阻む組織体制、文化」「技術課題:データ利活用環境、整備状況」は生成AIテクノロジーによって解決できる可能性が高まっています。
今後生成AIは技術普及フェーズから市場波及フェーズへと移行が進んでいき、オフィスツールをはじめとするSFA、Web会議、プロジェクト管理ツールなどの多様な業務ツールへの統合、画像、動画、3Dモデルなど多様なメディアフォーマットへの対応やマルチモーダルへの対応、エージェント機能や各種データ連携を含むAIフレームワークの充実、ロボットやドローン制御への対応など、多様な領域で急速な発展を遂げていくことが予測されます。企業は生成AIテクノロジーを活用する業務領域を見定め、ビジネスプロセスを適切にAI補助化、自動化することで企業競争力を強化することが重要となっています。

ChatGPTの技術特性を考慮すると、影響が大きいのは10業界。特に、人材/教育/住宅・不動産/医療・福祉/官公庁は急速な革新が進む。
従来解決が困難であったデジタルトランスフォーメーションの課題

リブ・コンサルティングの生成AI活用コンサルティングの特徴

スピーディな内外環境調査・課題洗い出し

業界構造、トレンド、生成AIによるディスラプション可能性、業務状況ヒアリングなどから生成AI活用機会につながる課題を洗い出し。変化の激しい市場環境や顧客ニーズへの試行ベースでの迅速な対応により調査、課題整理の高速化を図る。

ビジネスインパクト×実現性の高いユースケース検討・優先度評価

課題に基づいて生成AIユースケースのアイデアを検討し、ビジネスインパクト検討や実現性簡易評価により検証優先度を評価。事業部門との連携によってビジネスモデルや業務プロセスの解像度を高め、事業活動への直接的貢献を重視する。

実データ調査、生成AI実験環境での検証

実データ調査を踏まえて実現性を確認した後、サンプルデータを利用して実際の生成AIの実験環境でユースケース検証を実施。データ活用においてはプライバシー、倫理、情報の信頼性、情報セキュリティ等のAI活用リスクに対し、人的・システム的な対策を実施。

競争力強化におけるキーファクターの重視

大規模言語モデルにおいて重要となるのはモデル外からの知識インプット。自社のビジネスに有用な知識を特定し、独自データ活用を中心とした自社独自アセットによって他社が模倣困難な優位性構築、自動化を実現。

環境調査により生成AI活用につながる課題を洗い出しし、ユースケースを検討。 有望案は実データ調査および生成AIの実験環境におけるユースケース検証を実施。
アウトプット品質を上げるにはプロンプトかモデル外からの知識インプットの2択。プロンプト、公開知識では差がつきにくいため、 独自知識が優位性の源泉になる。

リブ・コンサルティングの生成AI支援の強み

1.AIXセンターによる研究開発

リブ・コンサルティングは生成AIをはじめとするAI技術の研究開発を行うAIXセンターを設置し、様々なビジネスプロセスに応用可能なAI機能モジュールを多数蓄積。また、国内外の生成AIの活用実態を広範にリサーチし、最新のAI動向を把握するとともに、ユースケースを独自のデータベースとして蓄積。企業における生成AI活用の成果創出を支援する多様な知見を提供します。

2.豊富な生成AIコンサルティング実績

リブ・コンサルティングは生成AIによるビジネスプロセスオートメーション領域において多くの業界、部門へのコンサルティング実績を保有しています。豊富な実績の中で開発されたプロンプトは300種類超に達しており、個社課題を踏まえて最適な業務効率化を実現します。

3.先進テクノロジー企業との共同プロジェクト経験

リブ・コンサルティングはテクノロジースタートアップ企業向けコンサルティングにおいて国内有数の実績を誇ります。生成AIをはじめとする先進テクノロジーを事業の根幹に持つ企業へのコンサルティング支援や共同プロジェクト推進で培ったケーススタディを活用し、最先端かつ実践的なコンサルティングを実施します。

生成AIコンサルティングの支援事例

人材・キャリア事業における事業計画策定

エネルギー業界:営業データ解析による勝ちパターン抽出と営業支援ツール開発

BtoCプラットフォーム構想における事業計画策定

情報通信業界:カスタマーサポート履歴のレコメンドによる問い合わせ対応業務効率化

新規事業における事業性検証および実行

消費財業界:商品展開パターン仮説の網羅的生成による商品企画業務の生産性向上

ロボット技術を活用した新規事業におけるビジネスモデル策定

教育業界:社内ハッカソン実施による業務活用ユースケースの創出支援

エキスパート紹介

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