生成AI活用の可能性｜活躍できる分野と今後の課題、危険性も解説
こんにちは。Wakka Inc.メディア編集部です。
ChatGPTをはじめとするAIが登場して以降、生成AIはさまざまな場面で活用されています。
近年は、より高度なタスクやクリエイティブな現場でも利用されるようになりました。
生成AIは多くの可能性を秘めており、今後も活躍できる分野は拡大し続けると想定されています。
一方で、生成AIの活用においては無視できない課題もあります。
生成AIは使用するうえで危険性を伴うものであり、適切に運用しなければトラブルを招く恐れがある点に留意しなければなりません。
本記事では生成AIの現状を振り返りつつ、今後の課題についても解説します。
生成AIを本格的に活用しようとしている方は、ぜひ参考にしてください。
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【基礎知識】生成AIとは
生成AIとは、学習したデータを基に、プロンプト（指示）に従ってコンテンツを生成するAI技術です。
さまざまなデータやパターンを学習・認識することで、ユーザーのオーダーに応じたコンテンツを自動で生成できます。
生成AIは、現在進行形で活躍の幅を広げています。
代表的な生成AIであるChat GPTはすでに多くの企業で取り入れられており、ビジネスの分野において欠かせないツールとなりました。
また、趣味のために生成AIを個人で利用する人も増え、徐々に私達の生活に欠かせないものになりつつあります。
生成AIにできること
生成AIができることの代表例は、以下の通りです。
- テキストの作成・修正・要約
- 情報収集
- プログラミング・デバック
- 書き起こし
- 海外言語の翻訳
- チャットボット
- 画像・動画・音楽の作成
生成AIが対応できる作業について、それぞれ順番に説明します。
テキストの作成・修正・要約
テキストの作成・修正・要約のような文章作成に関する作業は、生成AIが得意とするタスクの一つです。
生成AIは、テーマや概要を指示するだけで任意のテキストを作成できます。
すでに作成した文書を読み込ませれば、修正や要約も可能です。
ビジネスの現場では、メールや書類作成で生成AIを活用する事例が増えています。
また、スピーチ原稿・ブログ・レポート・マニュアルなどの作成にも用いられるようになりました。
近年ではデスクワークや事務作業を効率化するために、従業員全員が生成AIを利用できるツールを導入する企業も増えています。
情報収集
生成AIは情報収集ツールとしても有用です。
検索エンジンのような感覚で調べたいキーワードや質問を入力すれば、参照した資料・サイトと合わせて情報を提供してくれます。
近年は技術の発展により、専門的な分野の質問に対する回答の精度も少しずつ向上しています。
ほかにも、複雑な質問に回答したり、質問に対する回答をまとめたりするのも生成AIが得意とするタスクです。
その結果、生成AIを使えば検索エンジンより詳細な回答が得られるようになりました。
プログラミング・デバッグ
生成AIを活用すれば、プログラミング・デバッグの自動化が可能です。
プログラミング・デバッグに特化した生成AIはコード生成AIと呼ばれ、簡単な指示をするだけでプログラムを作成できます。
既存のプログラムを読み込ませることで、コードの修正やデバッグも行ってくれます。
コード生成AIを活用すれば、経験がないユーザーでもプログラミングが可能です。
書き起こし
音声データを利用した書き起こしも、生成AIなら手軽にできます。
生成AIに会議の録音データを読み込ませるだけで、自動的に議事録を作成できます。
近年はOpen AI社のWhisperのような書き起こしツールも登場しており、話者ごとの要約や表現の修正もできるようになりました。
海外言語の翻訳
海外言語の翻訳でも、生成AIは有用です。
ChatGPTのような生成AIは複数の言語に対応しており、入力したテキストを特定の言語に翻訳できます。
さらに、海外言語で書かれた長文を読み込み、翻訳と要約を同時に行うなど、幅広い用途で使用可能です。
また、入力した音声を別の言語に翻訳する音声認識ツールも、生成AIを活用することでより高い精度を実現できます。
チャットボット
近年はチャットボットに生成AIを使用する企業も増えてきました。
高精度な生成AIは人間に近い円滑なコミュニケーションが可能であり、チャットボットに組み込めば顧客対応を自動化できます。
この技術を活用すれば、人件費の削減や24時間年中無休での稼働が実現し、顧客満足度の向上にもつながります。
最近は生成AIを組み込んだチャットボットを、AIアシスタントとして使用する企業も珍しくありません。
AIアシスタントは情報収集やアイデア出しなど、さまざまな場面で役立ちます。
画像・動画・音楽の作成
近年の生成AIは、テキストだけでなく画像・動画・音楽の作成にも役立ちます。
適切なプロンプトを入力するだけで、ロゴやパッケージ、キャラクターなどプロの作品と遜色のないクオリティのコンテンツ生成が可能です。
しかし、生成AIを利用したコンテンツの作成は著作権の問題をクリアしなければなりません。
安易にビジネスに利用すると訴訟に発展するリスクがあるので注意しましょう。
関連記事：生成AIアプリ7選｜選び方と導入する際の注意点を徹底解説
●生成AIのPoC事例集
MVP/PoC支援サービスを提供する、Wakka Inc.がピックアップした生成AIのPoC事例集です。
生成AIが活躍できる分野
本章では生成AIが活躍できる分野について解説します。
実際に生成AIを活用した事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
サプライチェーン・小売
サプライチェーン・小売の分野では、生成AIがプロモーションや無人化に貢献しています。
来店する顧客の嗜好や行動パターンを生成AIに学習させると、最適なタイミングで商品の情報提供やキャンペーンの告知が可能です。
近年は、自然言語処理・画像認識に優れた生成AIを活用し、無人店舗や無人レジを実現する企業も増加しています。
例えば、大手ECサイトのAmazonでは、AIを活用して無人コンビニ「Amazon GO」を立ち上げています。
商品を棚から取り、店舗を出入りするだけで決済が完了するという画期的な購買体験を実現しました。
営業・マーケティング
生成AIは営業・マーケティング業務においても活躍するツールです。
生成AIは売上や顧客の傾向を予測するだけでなく、適切なタイミングでのアプローチや高精度のデータ分析を実現します。
また、資料作成や情報収集などの業務を自動化することにより、従業員の負担を減らせる点も生成AIのメリットです。
大塚商会は日立製作所と連携し、生成AIを活用したスマートセールスに着手しています。
同社は蓄積された膨大な営業データを活用し、営業・マーケティングの最適化に成功しています。
参照：「営業×AI」の力でDX時代のスマートセールスを推進｜株式会社日立製作所
設計・開発
昨今では、製品の設計・開発で生成AIを活用するケースも珍しくありません。
生成AIはアイデア出しやデザインパターンの作成をフォローできるため、効率的に設計・開発を進められます。
アイデアの創造や実現を効率化すれば、他社より早く新商品をリリースしやすくなります。
チューリング株式会社はプロダクトの設計・開発で生成AIを活用した好例です。
同社は生成AIを積極的に活用しており、自社製の自動車のスケールモデル・走行アニメーションなどの作成に役立てています。
また、完全自動運転の実現のために生成AIを用いるなど、革新的な技術の実現にも取り組んでいます。
システム運用
生成AIはシステム運用においても活用できます。
システム運用において、生成AIは正確なエラー予測や不具合が発生した際の最適な対策の提案などに役立ちます。
適切に活用すれば、保守管理のさらなる効率化が可能です。
システム運用に生成AIを活用する試みは、さまざまな企業で実践されています。
株式会社みずほフィナンシャルグループは、過去に起こったシステム障害を教訓に、システム運用監視業務に生成AIを取り入れました。
これにより、システム障害が発生しても適切な対応をスピーディーに実践できる体制を実現しています。
参照：みずほFGがシステム運用監視業務でIBMの生成AIを選択した理由｜日本経済新聞
医療
医療分野でも生成AIを導入するケースは少なくありません。
生成AIに過去の症例や診断結果を学習させれば、診断支援や治療計画の策定をスムーズに実施できます。
また、医療文書やカルテの作成で生成AIのサポートを得ることにより、業務負担の軽減も可能です。
医療分野で生成AIを活用した事例に、日本赤十字社の問診サービスがあります。
生成AIによる問診サービスは患者の待ち時間に問診を完了させられるため、医師や看護士の業務負担軽減に貢献しています。
カスタマーサポート
カスタマーサポートは、生成AIが特に活用されている分野の一つです。
生成AIを利用したチャットボットや自動応答システムは、時間を問わず顧客の質問に回答できるため、顧客満足度の向上に役立ちます。
カスタマーサポートの自動化は従業員の負担軽減にも貢献することから、今後も多くの企業で活用されるでしょう。
さらに、生成AIを利用したカスタマーサポートは、観光業にも応用できます。
大阪観光局とJTBは多言語生成系AIチャットボット「Kotozna laMondo」を導入し、よりスムーズな観光客対応を実現しました。
同サービスは観光情報も提供できるため、地域の活性化にも役立つツールとして注目されています。
参照：観光案内に多言語生成系AIチャットボットを日本初導入～10月16日（月）よりサービスを開始し、スピーディかつシームレスに20言語に対応することで、観光客へのおもてなし向上を図ります～｜株式会社JTB
クリエイティブ
さまざまな議論はあるものの、クリエイティブの分野でも生成AIを利用する試みは進められています。
動画・絵画・脚本・音楽など、生成AIは創作の分野でも大いに活躍できるツールです。
特に広告の分野では、生成AIを利用した広告物の作成に着手する企業が増加しました。
例えば、ファッションビルの運営を手がけるパルコでは、2023年にキャンペーンの広告をすべて生成AIで作成しています。
人物・背景・ナレーション・音楽などをすべて生成AIで作成した広告は、AMDアワードで優秀賞を受賞し多くの話題を呼びました。
参照：「HAPPY HOLIDAYS広告」が、AMDアワードで「優秀賞」を受賞｜株式会社パルコ
生成AIの今後の課題
生成AIは今後もさまざまな分野で活躍する可能性を秘めていますが、一方で無視できない課題が山積しています。
主な課題は以下の通りです。
- ラーニングの精度向上と軽量化
- 高度な倫理観の獲得
- 柔軟なコミュニケーションへの対応
- ブラックボックス化の解消
- 設備・リソースの拡充
生成AIは優れたツールですが、過信すると重大なリスクを見過ごしてしまう恐れがあります。
正しく活用するためにも、それぞれのリスクを確認しましょう。
ラーニングの精度向上と軽量化
生成AIを活用するうえで、ラーニングの精度向上と軽量化は解決しなければならない課題です。
生成AIの精度はラーニングによって左右されるものです。
学習データが不足していると生成AIの精度が低下し、適切な対応ができなくなります。
また、誤った情報を事実のように伝えるハルシネーションが発生するリスクも高まります。
生成AIの精度を高めるには、偏りのない正確で膨大な学習データが不可欠です。
学習データの量と質の両方を重視すると、ラーニングに莫大な時間とコストがかかります。
そのため、昨今はラーニングの精度を高めるだけでなく、軽量化によって効率化・低コスト化を目指す取り組みが実施されています。
高度な倫理観の獲得
生成AIは合理的な判断が得意な一方で、人間の感情を理解できません。
そのため、非合理的な状況への対応や、倫理的な判断が求められる場面での活用は不向きです。
例えば、倫理的にNGとされている表現があったとしても、生成AIが合理的に必要だと判断すればそれを使用してしまう恐れがあります。
しかし、機械である生成AIに倫理観を学ばせるのは困難です。
生成AIを活用する際は、ユーザーが出力結果を適切に判断する必要があります。
コミュニケーションの柔軟性
技術の進歩により、生成AIのコミュニケーション能力は飛躍的に向上しました。
昨今では、自然に会話できる生成AIも登場しています。
しかし、言葉の微妙なニュアンス・方言・スラングなどを完全に理解できるレベルには達していません。
人間の心理を完全に理解できない以上、感情に寄り添ったコミュニケーションは困難です。
今後も技術の進歩によって、より円滑にコミュニケーションできる生成AIが登場する可能性はあります。
ただし、完全に人間と同一のレベルにまで進化するには、まだ多くの時間を要するでしょう。
ブラックボックス化の解消
昨今は高度な生成AIが多く登場していますが、それに伴い情報の処理過程が複雑化しています。
処理が複雑化するとユーザーがその過程を理解することが難しくなり、生成AIの判断に対する信頼性の低下を招きます。
そのため、昨今は生成AIが判断を出す過程を可視化する「ホワイトボックス化」が進められるようになりました。
ホワイトボックス化が進められたAIは「説明可能なAI（XAI）」とも呼ばれます。
説明可能なAIの実現は世界的な課題として認知されており、各国でも積極的に議論されています。
近年では首脳会談のテーマとして取り上げられるなど、生成AIのホワイトボックス化は生成AIを運用するうえで無視できない課題です。
設備・リソースの拡充
優れた生成AIを導入するなら、設備・リソースの拡充にも力を入れなければなりません。
生成AIは個人でも気軽に利用できますが、ビジネスで活用する際はそのポテンシャルを最大限発揮するためにハードウェアを揃えておく必要があります。
また、生成AIの安定的な利用のためには、適切な運用体制を構築し、AIの保守管理ができる専門的な人材の確保も必須です。
しかし、設備や人材を確保するためには、一定以上のリソースが求められます。
生成AIの本格的な導入を検討している場合は、まずは十分な設備・リソースの拡充に取り組みましょう。
適切なプロセスで準備を進めなければ、高度な生成AIを導入しても費用対効果は得られません。
生成AIの危険性
生成AIは便利な反面、無視できない危険性があります。
生成AIを利用する際は、以下の2点に注意しましょう。
- ハルシネーション
- 著作権侵害
ハルシネーションとは、AIが誤った情報を事実であるかのように出力してしまう現象です。
最近の生成AIは精度が高まっていますが、専門的な分野においてはまだ完璧ではありません。
そのため、情報収集で生成AIを利用する際は、出力された情報の正誤を確認する必要があります。
また、画像や音楽などを生成AIで作成する際は、著作権侵害にも注意が必要です。
生成AIは学習・出力の過程でさまざまなデータを参照するため、既存の著作物と類似したものを出力する恐れがあります。
生成AIと著作権の関係は今でも議論が続けられています。
生成AIでコンテンツを作成する際は、官公庁や公的機関の発表を定期的に確認しましょう。
生成AIの可能性を見極めてビジネスに役立てよう
生成AIは今や世界中に普及しており、ビジネスはもちろん、日常生活においても気軽に用いられるツールとなりました。
生成AIはあらゆる分野の業務で活躍できる可能性を秘めており、今後もさまざまな場面で活用されるでしょう。
実際、昨今では多種多様な事業分野で生成AIが活用されており、多くの成果をあげています。
一方で、生成AIはまだ多くの課題や、無視できない危険性がある点にも留意しなければなりません。
生成AIを効果的に活用するためには、課題を理解し、適切に運用することが重要です。
●生成AIのPoC事例集
MVP/PoC支援サービスを提供する、Wakka Inc.がピックアップした生成AIのPoC事例集です。
