はじめに
生成AIとは、機械学習の一種で、与えられたデータを新しく生成する能力を持つ技術です。
生成AIは、入力されたプロンプトの規則性や構造を学習し、テキストや画像・動画などのコンテンツをわずか数秒で生成できるのが特徴です。
しかし、膨大なデータを手間をかからず生成できる半面、社会生活や仕事面などに影響を与えています。
社会生活では新しいテキストや画像を生成できるため、フェイクの情報を発信される可能性があるからです。
本記事では、生成AIの特徴とビジネスで活用されている事例についてご紹介していきます。
生成AIとは
生成AI（別名ジェネレーティブAI）とは、文章や音声などのデータを学習し、新しい情報を生成するAIです。
テキストや画像、動画など多岐に渡るコンテンツを数秒で学習し、まるで人間が作ったかのような新しいデータを生成することができます。
例えば画像生成では、ユーザーが作成したい画像のイメージをテキストで入力するだけで、自動で作成してもらうことが可能です。
従来のAIとの違いは、構造化されていないデータを基に学習することです。
生成AIでは、定型文での回答が用意されていない場合でも自ら回答を生成できるようになるため業務にも活用することができます。
生成AIを活用するメリット
生成AIは、人間がAIにデータを生成する際の時間を数秒程度で生成することができます。
ビジネスの業界でも生成AIを活用している企業が増えており、業務効率化を実現しているケースがあります。
生成AIを活用することで、業務や生活にさまざまなメリットがあることがポイントです。
それでは、生成AIを活用することによって得られるメリットについて詳しくご紹介します。
業務効率化で作業負担が軽減される
生成AIを現場に導入すれば、メール文作成やミーティング活動などこれまでの定型業務を人工知能に任せることができます。
特に定型的な業務はAI生成による自動化がシンプルで、これまで人間が遂行していた業務をAIに置き換えることによって労力やコストを削減することが可能です。
人工知能であれば、思わぬミスやモチベーションに左右されることなく、業務の効率化を図ることができます。
コストの削減ができる
生成AIでは、これまで人間が担っていた業務を人工知能が代わりに遂行するのでコストの削減が図れます。
例えば、自社のコールセンターにAIチャットボットを導入し、顧客からの問い合わせをチャットボットが対応することで従業員の重要な業務に集中できます。
生成AIは人間のように疲労を感じることがないため、人材不足が続いている業界にも効果的です。
生成AIを導入する際は、初期費用やランニングコストがかかってしまいますが、今後かかるはずだった人件費を削減ができます。
データ分析の高度な予測ができる
生成AIはデータ分析との適合性が高くデータのみに基づいた客観的な分析が得意です。
従来は人間がデータ分析を行っているため、担当者の主観が含まれていることから誤った情報というケースがありました。
しかし、生成AIは人間が担っていた業務を高速に、大量のデータを分析することが可能です。
データを分析することで、明確な根拠に基づいた情報を見つけ出せるため、高度な予測が行えるのがポイントです。
生成AIを活用するデメリット
生成AIは、業務効率化やあらゆるコンテンツを短時間で生成するメリットがある半面、デメリットがあります。
生成AIはテキストや画像などを高いリスクを利用したことで、情報漏洩やフェイクニュースなどが起きるリスクがあります。
そのため、業務で生成AIを利用する際は、これらのデメリットを把握することが大切です。
ここからは、生成AIを活用するデメリットについて詳しくご紹介します。
情報漏洩のリスクがある
生成AIサービスを利用する際は、企業の機密情報を入力したときに自社の機密情報が出力結果に現れることがあります。
AIは大量のデータを学習して動作するため、機密情報を入力したときに、出力結果にも反映される可能性があるからです。
仮にAIを使用してレポートを作成する場合、AIがデータに社内の機密情報が含まれていることにより、情報漏洩が発生するリスクがあります。
業務で生成AIを利用する際には、プロンプトとして入力を禁止する情報をリストアップすることが大切です。
フェイクコンテンツが増加する可能性がある
生成AIは画像や動画など本物にそっくりなコンテンツを作ることが可能です。
例えば本物にそっくりな画像をTwiiterやInstagramなどのSNSに投稿した場合、間違った情報が拡散され、社会問題に発展する可能性があります。
また、近年ではディープフェークが話題となっており、生成AIを利用した偽広告やサイバー攻撃に悪用されているのも一つの事例です。
AIのコンテンツだけで、本当の情報かどうか判断するのは困難なため、正確に情報を判別する必要があります。
品質にむらがある
生成AIがテキストや画像を数秒で生成することができますが、コンテンツの品質にむらがあることです。
例えば文章入力の場合は、あるテーマについて質問すると、不自然な文章や誤情報が含まれているケースがあります。
AIが最もらしい回答を返すため、それを見た人間は真実のように受け取ってしまいます。
そのため、生成AIが回答する内容は全てが正しいとは限らないのがデメリットです。
生成AIはビッグデータ上に情報が蓄積されていますが、中には誤情報があることも注意が必要です。
ビジネスで使用される生成AIの活用例
生成AIは業務でリサーチやプログラミング、資料作成などあらゆるコンテンツを生成することができます。
近年では、あらゆる企業で生成AIが導入されていて、人手不足の解消にもつながっています。
これまで人間が手作業で行ってきた作業を生成AIに代行することで、大幅に効率化することが可能です。
それでは、業務で生成AIを活用する例について詳しくご紹介します。
企画書の作成
生成AIはプレゼンで、企画書のアイデア出しやフィードバックを受けることができます。
特に経営企画やプロジェクトでは、経営戦略の立案や新規事業の創出などを行います。
しかし、進捗報告や部門間の調整などの業務に負わされて時間が取れない担当者が多いはずです。
その際に、生成AIを活用すると、アイデア出しから深堀りまで手間のかかる作業を削減することができます。
企画書に重要なポイントを整理することができるので、時間短縮にもつながります。
ソースコードの実装・デバッグ
生成AIはシステム開発のHTMLやCSS、JavaScriptなどのソースコードを生成することができます。
プロンプトに自分が調べたいコードを与えると、すぐに使えるコードが回答されます。
生成AIでは、開発者がつまづきそうなコードにコメントを加えたりエラー解析をするなど効率よく調べることができるのが特徴です。
コーディングスタイルを学習してエラーの少ないコードを生成可能であり、複数のプログラミング言語の理解やフレームワークなどの生成まで担うことができます。
業務で生成AIを活用すると、バグを早期に検出できるようになり、製品のリリースまで作業時間を短縮ができるのがポイントです。
チャットボットでの顧客対応
チャットボットとは、人と人工知能で対話形式で会話するためのプログラムです。
チャットボットはユーザーが入力した質問内容やキーワードに対応した回答を返す仕組みで、営業時間外の問い合わせに活用されています。
従来はコールセンターでオペレーターが、顧客の問い合わせ内容に応じて回答することがほとんどでしたが、チャットボットを導入することで応対時間を削減することができます。
自社にチャットボットを導入する際は、コールセンターで解決できなかった質問を有人対応につなげることで、業務効率化につながるのがポイントです。
AI-OCRで会計業務の自動化
生成AIは、事務業務で手書き書類のデータ化や要約の作業を自動生成ができます。
従来、領収書や請求書は紙で発行されることが一般的で、システム登録からデータ入力まで時間がかかってしまうケースがありました。
一方、生成AI-OCRでは紙の文字をスキャンしたファイルを読み取り、データを自動で抽出することが可能です。
AIで勘定科目の判断を行い、仕訳データを自動で作成することができるので給与計算や仕訳入力のミスを減らすことができます。
ディープラーニングによって自動で学習するAIであるため、業務効率や文字認識の精度が向上されるのがポイントです。
音声生成
生成AIは入力したテキストや音声をベースに、新たな音声を生成する技術です。
生成AIが文章を読むには、まず人間の声を学習させて、これをAIが言語に変換することでデータ化します。
音声生成はこれまで手入力の作業のミスを軽減することが目的で、音楽再生や検索といった機能が提供されるようになりました。
これに生成AIが加わり、膨大なデータベースから音声上の単語の予測や分析が可能になったのが特徴です。
生成AIの深層学習により、自然な音声を生成することでヒューマンエラーの防止につながります。
まとめ
本記事では、生成AIの特徴とビジネスで活用されている事例についてご紹介していきました。
生成AIとは、テキストや画像・音声などのコンテンツを自動生成できる人工知能です。
AIが自ら答えを探して学習する深層学習を用いたもので、作業の効率化やアイデアの創出に活用されることが多いです。
しかし、生成AIはコンテンツを本物そっくりに生成することができるため、フェイクニュースや情報漏洩につながる可能性があります。
生成AIは指示内容がサービス元のデータベ―スに登録され、機密情報が含まれていることで情報の流出につながる可能性があります。
そのため、ビジネスで生成AIを活用する場合は、ルールを設けた上で活用することが大切です。
