近年、「ChatGPT」をはじめとした生成AIが注目されるようになり、ビジネスの現場でも徐々に活用が広まっています。
しかし、一口に生成AIといってもさまざまなサービスがあり、自社の業務にどれがマッチしているのか分からないというケースも多いのではないでしょうか。
本記事では、生成AIの主な種類や特徴、ビジネスの現場においてどのような活用が見込まれるのかを詳しく解説します。
生成AIとは？
生成AIはジェネレーティブAIともよばれ、学習データに基づきオリジナルのテキストや画像、音楽などを生成する技術です。
生成AIの基本的な仕組みや、なぜ近年注目されるようになったのかを詳しく解説していきます。
生成AIの特徴
生成AIの最大の特徴は、人間のような自然な文章や、完成度の高いイラスト・音楽などを生成できる点にあります。
従来、これらのコンテンツは創造性が求められ、人間でなければ生成することが難しいとされてきましたが、人工知能の技術が進展したことで膨大な学習データをもとに自動的にコンテンツを生成できるようになりました。
ビジネスの現場では、既にメールの返信文や報告書、案内文の作成などに活用されています。
RAG技術の仕組み
生成AIは短期間で目覚ましい進化を遂げていますが、特に最近注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）とよばれる技術です。
これはテキストを生成する際に、外部のデータベースやナレッジから情報を取得し、それらを組み合わせて回答を生成するというものです。
これにより高度な正確性を担保するとともに、実用性の高い情報を提供することができます。
RAG技術を実装した生成AIが普及していけば、ビジネスにおける記事生成や学術分野など活用の幅が広がっていくと予想されます。
生成AIが注目される背景
生成AIはここ数年で生まれた技術ではなく、実はAIが登場した当初から存在していました。
これほどまでに注目されるようになった背景には、機械学習の技術が進化したことと、学習データの増大によって実用性が大幅に高まったことが要因として挙げられます。
また、生成AIはプログラミングなどの専門的なスキルがなくても簡単に活用できるため、一般のユーザーにとっても使い勝手が良いことも大きなポイントといえるでしょう。
生成AIの種類と特徴
生成AIではテキストや画像、動画などさまざまなコンテンツを自動的に生成でき、それぞれに特化したサービスが続々と登場しています。
代表的な生成AIの種類と特徴を紹介します。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、人間が書いたような自然な文章を自動生成するAIです。
OpenAI社が開発した「ChatGPT」のほか、Anthropic社の「Claude」などが代表的です。テキスト生成AIには大規模言語モデルとよばれる技術が採用されており、ユーザーの入力に応じて対話や質問への回答も可能で、ビジネスの分野を中心に幅広い用途で利用されています。
画像生成AI
自然言語によって指示を出すことで、テーマに沿った画像やイラストを自動生成するAIを画像生成AIとよびます。
OpenAI社が開発した「DALL-E」やミュンヘン大学のCompVisグループが開発した「Stable Diffusion」などのモデルが代表的です。
動画生成AI
画像生成AIと同様に、自然言語の指示に基づきテーマに沿った動画を生成するAIを動画生成AIとよびます。
Runway社が開発した「Runway」や「Synthesia」などが代表的で、わずか数分で高画質の動画が簡単に生成できるほか、多言語によるナレーションや翻訳、編集も可能です。
音声生成AI
ポップスやロック、ジャズ、フュージョンなど、テーマに沿ったオリジナルの楽曲を生成できる音声生成AIもあります。
大まかなジャンルだけでなく、楽曲のテンポや具体的なイメージを指定することでシーンにマッチしたBGMが完成します。
代表的な音声生成AIとしては、「AIVA」や「Suno」などのサービスがあります。
その他
上記以外にも、テキストや画像、動画、音声といった複数のコンテンツ生成に対応したマルチモーダル生成AIや、自然言語による指示をもとにプログラムをコーディングするコード生成AIなども登場しています。
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生成AIの職種別活用事例
生成AIの積極的な活用で成果を挙げている代表的な事例をご紹介します。
マーケティング
従来のマーケティング部門では、ユーザーの年齢や性別、家族構成、居住地域などのデモグラフィックデータや行動履歴などを基に広告を出稿したり、効果的なプロモーションを検討する必要がありました。
生成AIを活用すれば、たとえば買データを分析し最適な広告内容を自動生成することもでき、ターゲットとなるユーザーへの訴求力工場の可能性もあります。
また、メルマガやブログ記事の作成プロセスを効率化するために、AIがコンテンツを自動生成する事例も増えています。
商品開発
生成AIは新商品や新サービスの開発に不可欠なアイデア出しにも活用されています。
たとえば、AIが市場のトレンドを分析し新しい商品のアイデアを生成することで、商品開発のヒントを得られるほか、開発期間を短縮することもできます。
また、3Dモデルの生成やシミュレーション技術を活用してプロトタイプを迅速に作成できれば、製品の改良やテスト工程が大幅に効率化されるでしょう。
教育現場
一部の教育現場では、教師支援ツールとしてAIチャットbotが活用されています。
AIチャットbotは生徒からの質問にリアルタイムで対応できるため、教師の負担を大幅に軽減します。
AIチャットbotの導入が進んでいけば、深刻化する教員不足の課題を根本から解決できる可能性があるほか、個別指導の時間が確保しやすくなり学習効率の向上も期待できるでしょう。
医療分野
医療分野では、生成AIが画像診断技術の精度向上に寄与しています。
熟練の医師であってもレントゲンやMRI画像を見落とすことがあるため、AIを活用することで医療画像を的確に解析し、疾患の早期発見や正確なリスク評価を行うことができます。
また、患者対応に特化したAIチャットbotを導入することで、患者の疑問や不安に迅速に対応でき、医療サービスの質も向上できるでしょう。
クリエイティブ業界
映画やゲームなどの制作を手掛けるクリエイティブ業界では、コンテンツのストーリー構築に生成AIが活用されています。
AIがプロットを生成し、クリエイターがそれを基に作品を仕上げることで制作期間の短縮につながります。
また、生成AIによって生み出されるさまざまなアイデアは、クリエイターにとって新たな着想を得るヒントにもなり、従来では考えられなかった斬新な作品が生まれ、作品の質が向上する利点もあります。
生成AIの業種別活用事例
生成AIを業務に活用したいと考えているものの、具体的なアイデアが浮かばないという企業も少なくありません。
そこで、業種別の応用方法の一例をご紹介しましょう。
製造業での活用
製造業では、製品画像を解析し不良品を自動的に検出するシステムに生成AIの活用が検討されています。
従来の品質管理では、熟練の職人が目視によって不良品の見極めを担うケースも多くありましたが、生成AIによって自動化が実現できれば不良品検知の精度が向上しコストの削減や生産性向上にもつながります。
また、生成AIによる需要予測を基に生産ラインを調整することで、過剰生産や在庫不足を防ぐこともできるでしょう。
金融業界での活用
金融業界では、融資や投資におけるリスクを正確に評価するために生成AIの活用が期待されています。
たとえば、顧客の過去の取引データをAIが分析することで、資金が回収不能となるリスクや犯罪・詐欺行為に利用されるリスクなどを適切に評価し、迅速かつ正確な信用判断が可能になります。
また、顧客データを基にAIが投資ポートフォリオの最適化を行い、適切な金融商品を提案することで、顧客満足度の向上にもつながる可能性があります。
小売業界での活用
小売業界では適切な在庫量を維持することが大きな課題であり、精度の高い需要予測が業績を大きく左右します。
従来は一般的に売上データをもとに仕入れの品目や量を判断していましたが、生成AIが登場したことで需要データの詳細な分析・予測がしやすくなりました。
これにより、在庫管理と経営の効率化が図れるほか、購入履歴を基にパーソナライズされた商品提案を行うことで、売上と顧客満足度の向上も期待できます。
医療分野での活用
医療分野では、AIを使った診断補助や医療データ分析が進んでおり、診断の精度向上や治療計画の最適化にも貢献しています。
たとえば、患者の医療記録を生成AIが解析し、最適な治療法を医師に対して提案するシステムも選択肢のひとつに挙げられるでしょう。
関連記事：受注代行サービスとは？依頼できる業務内容や選び方について
生成AI導入のメリットと注意点
ビジネスの現場における生成AIの活用は、さまざまなメリットが期待できる反面、注意すべきリスクもあります。
生成AI導入のメリット
企業が生成AIを導入する主なメリットは以下の3点です。
大幅な業務効率化
生成AIの導入により定量的な業務が自動化され、従業員はより専門的なコア業務に集中できるようになります。
たとえば、マーケティング部門ではユーザーから寄せられたアンケート結果を集計・分析する手間がなくなり、どういった広告や施策を打つべきかを集中して議論できるようになるでしょう。
データ活用の新たな可能性
企業には売上データや顧客データ、Webサイトへのアクセスデータなどさまざまな情報が蓄積されています。
生成AIによってこれらの膨大なデータを解析することで、それまで気づかなかった新たな知見を引き出せる可能性があります。
これにより、企業はデータを活用した新たなビジネスチャンスを発見しやすくなります。
クリエイティブな業務の支援
従来、自社の製品やサービスを紹介するセールス文やSNSへ投稿する文章、画像などのコンテンツは、人間の手でなければ生成することが難しいと考えられてきました。
生成AIを導入することで、コンテンツの自動生成はもちろんのこと、新たな視点からの提案も得られ、クリエイターは限られた時間の中でも新しいアイデアを効率的に生み出せるようになります。
生成AI導入時の注意点
生成AIの導入にあたって、企業が注意すべき注意点は以下の3点です。
セキュリティーとプライバシーのリスク
生成AIを導入する際には、取り扱うデータのセキュリティーとプライバシー保護が重要な課題となります。
たとえば、個人情報や機密情報が含まれる内容を学習データとして取り込んでしまうと、情報漏えいにつながるリスクもあるため適切な管理が求められます。
幻覚（ハルシネーション）のリスク
誤った内容の学習データを取り込んでいたり、そもそも学習データが不足していたりすると、ハルシネーションとよばれる現象が起こることがあります。
これは、AIが幻覚を見ているかのように誤った内容を生成する現象です。
生成AIによって生み出されたコンテンツはすべてが正しいとは限らないため、内容に誤りがないかを確認し適切に対処する必要があります。
費用対効果の検証と商用利用の可否
生成AIには無料で利用できるものもあれば、条件付きで有料となるサービスも存在します。
また、サービスによっては商用利用が許可されてないものもあります。
そのため、生成AIの導入にあたっては自社の業務を念頭に費用対効果が見込めるかを検証し、商用利用が可能であるかも確認しておくことが大切です。
生成AIの業務活用はジェイエスフィットまでご相談を
業務効率化のために生成AIを活用したいと考えているものの、どういった業務に応用できるのか分からないというケースも多いでしょう。
また、生成AIの導入にあたっては、現在の業務プロセスのままでは対応が難しいケースも少なくありません。
このような懸念を払拭し、効果的に生成AIを活用していきたいとお考えの場合には、ジェイエスフィットまでご相談ください。
ジェイエスフィットではデジタル技術を活用したBPOサービスによって、大手企業や官公庁、中小企業に対して業務効率化・DXの支援を行っています。
クライアント様のビジネスモデルや業務内容を丁寧にヒアリングし、企画段階から専門のスタッフが業務設計を行うため、生成AIの効率的な活用・運用が実現できます。
まとめ
話題の「ChatGPT」以外にも現在ではさまざまな生成AIが登場しており、どういった違いがあるのかわかりづらいと感じる方も多いでしょう。
生成AIはさまざまなコンテンツを瞬時に生成でき、アイデア次第ではさまざまな業務を効率化し生産性を高められる可能性もあります。
ただし、すべての業務を生成AIによって自動化できるとは限らず、導入にあたっては業務プロセスの整理も求められるでしょう。
安全かつ効率的な生成AIの活用をお考えの企業様は、ジェイエスフィットまでお気軽にお問い合わせください。
