生成AIのユースケース

ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilot、Claude、Perplexityなどの生成AI搭載ツールは、テキスト（Eメールから詩まで）、画像、動画などのコンテンツを生成します。これらのツールは、コーディング、データの分析、アイデアのブレインストーミング、リアルタイム通信のサポート、複雑な数学の問題の解決などにも使用できます。生成AIは、ディープラーニングとAI開発における大きな進歩を具現化したもので、これは「強い AI」の開発に向けた動きであると示唆する人もいます。

コンピューターは単なる数値計算装置の域を既に超えています。こうしたテクノロジーは現在、自然言語処理（NLP）が可能で、文脈を理解し、創造性すら発揮することができます。

生成AIのおかげで、組織は機械を使用して次のことが可能になっています。

• 構造化されていない大量のテキストの中に隠された洞察を素早く特定し、より情報に基づいた意思決定を行うこと
  
• 面倒で反復的なタスクを自動化すること
• パーソナライズされたコンテンツの作成、カスタマイズされた製品の説明、市場向けのコピーによりワークフローを合理化すること
• より良い顧客体験を構築するコンテンツ、広告キャンペーン、革新的な製品を設計すること

生成AIの中心には、テキスト、画像、コード、その他のデータ・タイプを統合した大規模なデータベースやライブラリーがあります。勤勉な学生のように、これらの大規模言語モデル（LLM）は情報を吸収し、パターン、構造、データ・ポイント間の関係を識別します。こうして、詩の文法、芸術的な筆遣い、音楽のメロディーを学びます。

生成AIは、高度な機械学習アルゴリズムとニューラル・ネットワークを使用して、これらのパターンを分析し、統計モデルを構築します。各データ・ポイントを、広大な多次元の風景に置かれた光る球体と考えてください。モデルはこれらのオーブを綿密にマッピングし、相対的な高さ、谷、滑らかな傾斜、ギザギザの崖を計算して確率マップを作成します。これは、次のオーブ（つまり、生成されたコンテンツ）が最も可能性の高い場所に着地することを予測するためのガイドブックです。

ユーザーがプロンプト（単語、スケッチ、音楽の断片、コード行など）を提供すると、プロンプトはビーコンのように機能し、モデルをその確率マップ上の特定の領域に誘導します。その後、モデルはこのランドスケープを移動し、学習したパターンとユーザーのプロンプトの指示に従って、次の要素、その次の要素、さらにその次の要素を確率的に選択します。

各出力は固有ですが、モデルが学習したデータに統計的に結び付けられています。それは単にコピーして貼り付けるのではなく、確率とガイドプロンプトによって支えられた知識の基盤の上に創造的に構築することです。

高度なモデルは多様なデータ・タイプを処理できますが、テキスト生成、情報要約、画像作成などの特定のタスクに優れたモデルもあります。さらに、出力の品質は、トレーニング・データ、モデルのパラメーターの調整、プロンプト・エンジニアリングに大きく依存するため、責任あるデータ・ソースとバイアスの軽減が重要です。

恋愛小説のみのデータセットで生成AIモデルをトレーニングすることを想像してみてください。ユーザーがモデルに事実に基づいたニュース記事を書くように指示した場合、その結果は使用できないでしょう。多様で正確なデータ・ソースを組み込むことで、生成AIモデルはより多くの情報を提供し、客観的になるようにトレーニングできます。

生成AIは強力なツールですが、組織はどのようにしてその力を効果的かつ低コストで活用できるのでしょうか。このツールにより、コンピューティング・コストが急速に増加しています。平均コンピューティング・コストは急増しており、エグゼクティブの70％が、生成AIがこの増加の大きな原因になっていると述べています。¹

一方、生成AIはコンピューティング・コストを節約する可能性があります。実際、経営幹部の73％は、生成AIによってコンピューティング・リソースの使用効率が向上することに同意しており、既にこれを実現しています。例えば、67％の組織が、新しい、より効率的なモデル、アルゴリズム、アプリケーションの開発を加速するために生成AIを使用しています。また、65％の組織がタスクを自動化することで必要なコンピューティング・リソースを削減するために生成AIを使用しています。¹

生成AIのすべてのアプリケーションが同じように作成されるわけではありません。各ユースケースには、独自のコンピューティング、データ、プライバシーの要件があります。それでも、ほとんどの企業が生成AIの真価を最大限に活用するために進んでいる道が2つあります。

すぐに使えるツール：「すべての人のためのAI」オプション：ChatGPTなどのプラットフォームは膨大なデータセットで事前トレーニングされているため、ユーザーはモデルをゼロから構築してトレーニングすることなく、その生成機能を利用できます。組織は、特定のデータを使用してこれらのモデルを微調整し、特定のビジネス・ニーズに合わせた出力に近づけることができます。しかも、ユーザーフレンドリーなインターフェースと統合ツールにより、技術者以外の人でも活用できます。

しかし、これらの一般的なオプションでは、コントロールできる範囲が制限され、モデルの動作と出力のカスタマイズが少なくなり、事前トレーニング済みモデルから継承されたバイアスが発生する可能性があります。

カスタム・トレーニングされたモデル：ほとんどの組織は、強力なパートナーシップがなければ人工知能を実現したり、サポートしたりすることはできません。カスタムAIを求めるイノベーターは、OpenAI社のGPT-4.5やBERTなどの「基礎モデル」を選択し、それにデータを入力することができます。このようにトレーニングをパーソナライズすることにより、モデルをビジネス目標に合わせたオーダーメイドの生成AIにプログラムすることができます。このプロセスには高度なスキルとリソースが必要ですが、その結果はコンプライアンスに準拠し、カスタマイズされ、ビジネスに特化したものになります。

企業組織にとって最適なオプションは、その特定のニーズ、リソース、および技術的能力によって異なります。スピード、手頃な価格、使いやすさが優先される場合は、すぐに起動できるツールが最適な選択肢となる可能性があります。カスタマイズ、コントロール、バイアスの緩和が重要である場合、カスタム・トレーニングにより、モデルが改善される可能性があります。

生成AIの適用を成功させるには、ユースケース主導のアプローチを採用し、企業の問題と生成AIでその問題をどのように解決できるかに焦点を当てる必要があります。主な考慮事項には以下が含まれます。

• テクノロジー・スタック：既存のテクノロジー・インフラストラクチャーがAIモデルとデータ処理の要求に対応できることを確認します。
  
  
• モデルのマッチメイキング：特定のニーズに適した生成AIモデルを選択します。
  
  
• チームワーク：AI、データサイエンス、業界の専門知識を持つチームとプロバイダーを選ぶことが重要です。この部門横断的なチームは、生成AIプロジェクトを確実に成功に導きます。
  
  
• データ：ゴミを入れたらゴミしか出てきません。高品質で関連性の高いデータは、生成AIの成功を促進する燃料です。エンジンをスムーズに稼働させるために、データの衛生管理と収集ストラテジーに投資する必要があります。

生成AIのユースケースは、世界中のさまざまな業界や部門に急速に広まっています。例えば、マーケティング担当者や營業担当リーダーは迅速に行動し、既に生成AIをワークフローに組み込んでいます。新しいコンテンツや有用な資産を作成するための生成AIの能力のスピードと規模は、大量の文書またはデザインされたコンテンツの作成に依存するあらゆる分野にとって無視することができません。

ソフトウェア開発者は、生成AIを使用して、コードの作成、更新、保守、デバッグの自動化、開発中のアプリケーションのテストの支援を行います。AIコーディング・ツールは、バグ修正やテストも処理でき、コーダーが必要とするさまざまな種類のドキュメントも提供できます。これには、ソフトウェア開発に付随する技術文書、ユーザーマニュアル、その他の関連資料が含まれます。

カスタマー・サービスが、他の部門を飛び越え、CEOが優先する生成AIの活用領域のトップに立ちました。²AI搭載のチャットボットとバーチャル・アシスタントは、膨大な量の情報にアクセスして処理し、顧客や人間のエージェントの問い合わせに正確に回答します。24時間体制で自然なやり取りでサポートを提供し、状況に応じた回答を返すことができます。このような高度なアシスタントは、人間の介入の必要性を減らしながらユーザー・エクスペリエンスを向上させます。また、AIは顧客の感情を分析し、サービスのやり取りを改善するためにも使用されています。生成AIは、フォローアップ・メールの下書き作成、サポート・チケットの要約、ナレッジ・ベースの記事の作成も行い、セルフサービス・オプションを改善します。

AIを活用した個別指導、コンテンツ生成、自動採点が注目を集めています。AIは、教育者がパーソナライズされた学習体験を開発し、研究資料を要約し、管理タスクを自動化するのを支援します。しかし、データのプライバシー、誤報、学術的誠実性に関する懸念は依然として残っています。

AIは市場動向を分析し、レポートを生成し、投資家やアナリスト向けの財務予測を自動化します。AIを活用した取引アルゴリズムとパーソナライズされた金融推奨事項はますます一般的になりつつあります。

不正検出とリスク管理をサポートするために、生成AIは大量のデータを素早くスキャンして要約し、パターンや異常を特定して、保険引受人や保険金請求査定人が結果を最適化できるように支援します。カスタマイズされたレポートと洞察を生成し、意思決定を合理化します。生成AIは、サイバー脅威や不正取引を防止し、金融サービスのセキュリティーとコンプライアンスを向上させます。

AIで生成された画像や動画により、俳優や機材を必要とせずにコンテンツ作成が効率化されます。組織はローカライズされた動画制作やアニメーションにAIを使用しています。AIツールは高品質の動画コンテンツを生成できるようになり、制作コストを削減し、クリエイティブな可能性を高めています。また、ユーザーはDALLなどの画像ジェネレーターを使用して個人の写真を編集し、SlackやLinkedInでプロ仕様の顔写真を提供しています。

生成AIは、医療文書作成、診断、患者エンゲージメント、新薬の発見を支援することでライフ・サイエンスに変革をもたらしています。AIを活用したツールは、患者の病歴、検査結果、医療記録を要約し、医療従事者がより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行えるようになります。生成AIは医療用画像処理でますます利用され、X線、MRI、CTスキャンを分析して骨折や病気を検出しています。新薬の開発では、生成AIが分子構造をモデル化し、新しい化合物の有効性を予測し、新しい治療法の開発を加速しています。AI搭載の仮想アシスタントは、健康関連の質問に答えたり、予約を取ったり、薬の服用をリマインダーしたりして患者をサポートしています。生成AIは、メモの転記、保険金請求や請求書の処理などの管理タスクも自動化します。HIPAAのような厳格な規制は、データ・プライバシー、バイアス、倫理に関する懸念とともに、依然として大きな課題となっています。

生成AIは、採用、オンボーディング、従業員の育成を効率化しています。履歴書を要約し、採用担当者が候補者を審査するのを支援し、面接のスケジュールを自動化します。オンボーディング中に、役割に基づいてトレーニング資料をパーソナライズすることも可能です。パフォーマンス管理のために、構造化されたレビュー・テンプレートとキャリア開発の洞察を生成します。対話型AIポータルは、経営陣を介さずに従業員にフィードバックを提供し、改善すべき領域を特定できます。生成AIは、従業員の動向を分析し、離職リスクを予測することもできます。

生成AIソリューションは、請求処理、不正検出、リスク評価にますます導入されています。AIツールはポリシーを分析し、引受を自動化し、顧客とのやり取りを改善しますが、規制遵守は依然として重要な考慮事項です。

AIは契約書、法的文書、規制を要約し、専門家による調査やコンプライアンス監視を支援します。AIツールは、法的および規制環境におけるリスクの特定、レポートの生成、デューデリジェンス・プロセスの合理化に役立ちます。

製品設計者は、大規模な設計コンセプトを最適化するために、生成AIをますます多く使用しています。構造の最適化を支援し、最小限の材料で強固で耐久性のある製品を実現し、コストと価格を削減します。ジェネレーティブ・デザインは、初期のコンセプトから製造、調達まで、製品開発ライフサイクル全体に統合されている場合に最も効果を発揮します。また、製品マネージャーは生成AIを使用してユーザーからのフィードバックを統合し、製品を改善できます。

AIはタスクとサブタスクの生成を自動化し、タイムラインとリソース要件を予測し、重要なドキュメントを要約し、リスク予測を支援します。これにより、プロジェクト・マネージャーは日常のビジネス管理ではなく、より高レベルの戦略に集中できるようになります。

CMOの76％は、生成AIによってマーケティングの運営方法が変わると答えています。また、76％は、生成AIを迅速に導入できないと競争力を維持する能力が大幅に損なわれるとも答えています。³生成AIにより、チャネル全体でハイパーパーソナライズされたマーケティングが可能になります。よく開発されたプロンプトと入力により、大規模な言語モデルが、Eメール、ブログ、SNSの投稿、製品ページ、Webサイト向けのクリエイティブなコンテンツを出力します。カスタマイズされた言語ジェネレーターは、組織のブランドのトーンと声に合わせてトレーニングされ、以前のコンテンツと正確に一致するようになり、既存のコンテンツを再考して編集することができます。生成AIは、顧客行動に関する詳細な分析と指標を提供し、オーディエンスを動的にターゲティングしてセグメント化し、高品質のリードを特定できます。

経営幹部の89％がオートメーション（自動化）への主要な投資には生成AI機能が含まれると回答し、19％が、サプライチェーンの自動化の未来にとって生成AIは欠かせない存在であると回答しています。⁴生成AIは、物流、在庫管理、需要予測を改善することで、自動車業界やその他の業界のサプライチェーン管理、ワークフロー、運用効率を変革しています。可視性と透明性の向上により、組織はパートナーが問題を報告するのを待つことなく、リスクに即座に対応できるようになります。サプライチェーン全体からクリーンかつ信頼できるデータを統合することで、業界全体の人々が正確でリアルタイムの情報にアクセスできるLLMを実現できます。

AIは、モデルのトレーニング、製品のテスト、現実世界のシナリオのシミュレーションのための合成データセットを作成します。これにより、機密性の高いデータやコストのかかる現実世界のデータへの依存が軽減され、開発サイクルが加速され、AIモデルのパフォーマンスが向上します。

生成AIの可能性は多くの組織にとって畏敬の念を抱かせるものですが、この状況を乗り越えるには進歩と慎重さのバランスを取る必要があります。

• 機密データを保護する：攻撃に脆弱な情報が公開されないようにしながら、規制に準拠するために、個人情報が削除された機密性のないデータのみを使用します。
  
  
• 最新情報を入手する：業界の最新情報をフォローして、信頼できるツールを特定し、非倫理的にAIが使用されないようにします。
  
  
• AIポリシーの開発：利用可能なテンプレートを参考にして、社内でのAIの使用とサードパーティー・ツールへの投資に関するガイドラインを作成します。
  
  
• スキルアップへの投資：労働者がオートメーションに耐えるスキルを身に付けられるよう、再スキル化およびスキルアップ・プログラムへの投資は欠かせません。

生成AIの台頭により、より幅広いAI機能への関心が高まっているようです。コンサルティング会社のMcKinsey社の調査⁵によると、回答企業におけるAI導入率は過去6年約50％で推移していましたが、2024年には72％に跳ね上がることが明らかになっています。生成AIの価値に関しては、同じ調査で、組織は人事（HR）における生成AIの使用によって大幅なコスト削減を最も頻繁に実現していることがわかりました。回答者の多くは、サプライチェーンと在庫管理において大幅な収益増加（5％以上）があったと報告しています。

スマートフォンがビジネスコミュニケーションと生産性を変革したのと同じように、生成AIはさまざまな業界の企業運営を変革し続けるでしょう。日常的なタスクのオートメーションからコンテンツ作成における創造性の促進まで、生成AIの可能性は広大かつ多岐にわたります。

これらのツールが職場でより普及するにつれて、必然的に職務に変化がもたらされ、新しいスキルが必要になります。こうした発展に伴い、必然的に生成能力の誤用も増加し、専門家は、ほとんどの生成AIモデルにおいて偏見が永続的な側面として残ると予想しています。ユーザーが画像、音声、テキスト、動画など、さまざまな形式のコンテンツを作成できるようになると、悪意のある悪用が発生する可能性が高くなることが予想されます。こうしたシナリオは、そのようなリスクを軽減するための堅牢なメカニズムを開発し、生成AI技術の責任ある使用を確保することの重要性を浮き彫りにしています。

その一方で、倫理的な考慮事項に対応し、データのセキュリティーを最大限に高め、進化するベスト・プラクティスに適応することが最も重要です。生成AIが提供するあらゆる可能性を探求しようとする企業なら、ガイダンスと洞察はクリックするだけで得られます。IBM watsonxのAI製品ポートフォリオで、生成AIの力をビジネスに活用する方法を詳しくご確認ください。