生成AIの効果的な活用方法！活用メリットとその注意点とは？
近年、生成AI技術は目覚ましい進化を遂げ、テキスト、画像、音声といった、人間が作り出すようなコンテンツを生成する能力を備えるようになり、広く社会から注目を集めています。 企業の規模や業界を問わず、生産性の向上、顧客エンゲージメントの促進、新製品・サービスの創出など、様々な面での活用が期待されています。 この記事では、DX部門の責任者や、生成AIの導入方法に悩んでいる担当者を対象に、具体的なメリットや注意点と、活用事例について詳しく紹介します。
生成AIとは？
生成AIとは、膨大なデータを基にした学習によって、テキストや画像、音声、ビデオなどの様々なコンテンツを生み出すAIのことを指します。このAIは創造性が求められる作業を効率化することができます。
従来のAI
従来のAIは、学習したデータから新たなコンテンツを創造することはできません。与えられたデータのルールやパターンを学習し、データの予測・分析、決められた行動の自動化に活用されています。
従来のAIの活用例
- スパムメールのフィルタリング
- クレジットスコアの計算
- 顔認識システム
生成AIの特徴
一方、生成AIは、ユーザーの指示と自ら学習したデータに基づき、新たなテキスト、画像、音楽、動画などを生み出すことが可能であるため、デザインやコンテンツ制作などのクリエイティブな用途に活用されています。例えばGPTシリーズ（OpenAI社）などのテキスト生成AIは、与えられたプロンプト（指示）から新しい文章や物語を創作することができます。DALL-E3（OpenAI社）などの画像生成AIは、与えられたプロンプト（指示）から新しい画像を生み出すことができます。
主な違い
| 項目 | 生成AI | 従来のAI |
|---|---|---|
| 主な目的 | 新しいコンテンツやデータの生成 | データの分析、予測、分類 |
| 応用分野 | アートの生成、テキスト作成、音楽作成、画像やビデオの生成 | 金融でのリスク評価、医療での診断支援、製造業での品質管理、Chatの応答自動化など |
| 主な技術 | 生成敵対ネットワーク（GAN）、トランスフォーマーモデル（GPTなど） | 機械学習、ディープラーニング（CNN、RNNなど） |
| データ処理のアプローチ | 入力されたデータから新しいデータを「生成」する | 既存のデータセットから「パターンを学習」し、それを基に予測や分類を行う |
| クリエイティブな分野への適応 | 高い（新しいコンテンツやアイデアを創出する能力がある） | 限定的（データに基づく意思決定支援が主な機能） |
| ユーザー入力との関係 | プロンプトや条件に基づいて柔軟に応答し、カスタマイズされた出力を生成 | 主にデータセットに基づいてトレーニングされ、特定のタスクに特化した応答を行う |
| 課題とリスク | 著作権の問題、ハルシネーション（事実でない情報の生成）、倫理的問題 | バイアスの問題、透明性の欠如、データセットの不完全さ |
初期の生成AIは、単純なテキストや画像の生成しかできませんでした。現在では人間が作るような画像、複雑な文書、音楽、動画を生成できるようになりました。進化した生成AIの活用は広告業、エンターテインメント業などのクリエイティブな産業にとどまらず、教育や医療などの分野へも拡がっています。
生産性の向上
生成AIによる自動化と効率化は、業務・創作活動の生産性を飛躍的に向上させます。例えば、コンテンツ制作では、生成AIを駆使して記事やレポートを短時間で作成することができます。これにより、ライターはリサーチや編集といった、より専門的で価値の高い作業に時間を割けます。また、ソフトウェア開発の現場では、コードの自動生成やバグ修正を生成AIが担うことで、開発のサイクルが短くなり、製品の市場投入を早めることが可能になります。
イノベーションの促進
デザイン、マーケティング、製品開発などのクリエイティブな業務では、ユーザーの指示と学習したデータに基づき生成したコンテンツやアイデアが、新たな価値を生み出し社会に大きな変化をもたらすことも可能です。また、アイディアのたたき台として活用することも非常に強みとなっています。
顧客満足度の向上
生成AIは、個々のユーザーの好みや過去の行動に基づいてカスタマイズされたコンテンツを生成することができます。これにより顧客が欲している情報に対し適切に情報を提供することができ、それが顧客満足度の向上につながります。 オンラインショッピングサイトでは、顧客の購買履歴や閲覧履歴を分析し、生成AIを用いて個々の顧客に最適な製品の提案を行うことができます。また、メディアサイトでは、ユーザーの興味や嗜好に合わせてパーソナライズされたコンテンツを提供することで、満足度向上に繋がります。
ご紹介したように、生成AIの活用は数多くのメリットをもたらします。ビジネス・社会におけるイノベーションの創出や、業務の効率化、他社との差別化に重要なツールであると言えます。
セキュリティのリスク
企業の機密情報や個人情報が漏洩する恐れがあります。 生成AIの技術活用は、ChatGPTなどのクラウドサービスの利用が一般的です。ユーザーが入力したデータはクラウドに保管され、生成AIが学習し第三者への回答へ利用されます。主に漏洩するケースとして開発中のプログラムの漏洩、 ログイン情報（ID・パスワード）の漏洩や個人情報（氏名・メールアドレス・クレジットカード情報）の漏洩が該当します。
対策例
- ガイドラインの作成・教育
- セキュアな利用環境の構築
- リテラシー教育の実施
法的課題
生成AIが既存の著作物（イラスト、画像、テキスト、写真、音楽、動画、プログラム等）を学習し生み出したコンテンツが、既存の著作物に類似していた場合、元の著作者の知的財産権（著作権、産業財産権）を侵害する恐れがあります。以下のような対策が必要になります。
対策例
- コピーチェックツールの導入と活用
- ユーザーによる最終確認の徹底
倫理的課題
生成AIは、人間のように社会一般的なルールや善悪を理解していません。そのため、偏見、差別などを含む社会倫理的に好ましくないコンテンツを作り出す危険性があります。社会倫理的な問題を生み出す原因として、学習するデータに偏った情報が含まれることが挙げられます。このようなリスクを軽減するためには、以下にあるような対策を講じる必要があります。
対策例
- 活用範囲とコンテンツの倫理的判断基準の規定
- ユーザーによる最終確認の徹底
- 生成AI活用のガバナンス体制の構築と、定期的な監査
- リテラシー教育の実施
品質の問題
生成AIが提供するコンテンツの品質が一定でないことや、事実でない情報を「ハルシネーション」として生み出すことがあります。誤情報や偏見が含まれるコンテンツが公開された場合、企業の信頼性への影響が懸念されます。これを避けるためには、次のような対策が必要です。
対策例
- プロンプトエンジニアリングの実施
- 別のデータセットで再トレーニングする「ファインチューニング」の実施
- 利用者と利用者以外の第三者による、コンテンツの真偽確認の徹底
マーケティング部門
- 広告文、オウンドメディアの記事、ニュース、SNSへの投稿文の作成
- 顧客データ、問い合わせ内容の分析
- 顧客アプローチのシナリオ策定
カスタマーサポート部門
- チャットボットや、電話等の音声による問い合わせへの自動応答
- FAQのドラフト作成
IT部門
- 設計書、ソースコード、テストケースのドラフト作成
- ヘルプデスクの自動化
人事部門
- 従業員固有の教育プランの生成
- 従業員満足度や職場の課題を洗うためのアンケートの生成
通常業務
- ビジネス文書のドラフト作成、要約、チェック
- メール文、議事録、契約書、レポート、開示資料、マニュアル、研修コンテンツの作成
- 外国語の翻訳
- 新製品・サービス・デザインの開発
- アイデアの壁打ち、草案策定
その他業務
- 財務分析、収益予測、経営・事業戦略立案、日報の音声入力
ご紹介した活用例はごく一部ですが、生成AIの活用シーンは日々拡がりを見せています。 生成AIの活用によって顧客満足度の向上、コスト削減、収益向上を実現した企業も出始めています。これからのビジネスにおいて、生成AIは益々欠かせない技術になっていくでしょう。
まとめ
生成AIは便利な反面、ご紹介したようなリスクもあります。まずは、生成AIのユーザーが、そのメリットとリスクを正しく理解することが重要です。そのうえで、ガイドラインの策定、従業員に対するリテラシー教育、管理体制や安全に利用できる環境の整備が必要です。 リンクレアでは、生成AIを安全に利用するための環境構築をはじめ、生成AIを用いた業務改革・効率化を支援しています。これから導入を検討されている方、本格的な活用に課題をお持ちの方は、お気軽にご相談ください。 （記事の一部にChatGPTを利用しています）
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