電子情報技術産業協会（JEITA）の発表によると、米国と比べ日本企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が後れを取っているとし、日本企業の3割が生成AI（人工知能）の業務活用を「知らない」と回答した。
企業の生成AI活用について調べてみた。
生成AIとは？
生成AI（または生成系AI）は、多様なコンテンツを作成できる人工知能の一種です。
以下に詳細を解説します。
生成AIとは
生成AIは、Generative AI（ジェネレーティブAI）とも呼ばれ、文章、画像、音声、音楽、プログラミングのコードなど、さまざまなコンテンツを自動的に生成できるAIです。
従来のAI：決められた行為の自動化を目的としています。
生成AI ：データのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを創造することを目指しています。
生成AIの特徴
生成AIは、与えられた条件に基づき新たなコンテンツを生成できる点が特徴です。
たとえば、ChatGPTという生成AIは、質問に対する回答や文章作成ができ、新たなデータに基づいて自己学習します。
また、画像データを入力すると、その特徴をもつ新しい画像を生成するソフトウェアも生成AIの技術を活用しています。
生成AIと従来のAIの違い
生成AIは、新しいコンテンツの創造を目的に活用されます。
従来のAIは、大量のデータに基づく特徴や傾向の学習によって成否の判別や予測を行うために活用されます。
生成AIは与えられた条件に基づき新たな創造が可能なため、データやルールの設定が必要ありません。
生成AIの種類と用途
生成AIは主に以下の4種類に分類され、それぞれ異なる用途に活用されています。
- 画像生成 : Webサイトなどの素材作成
- テキスト生成 : 文章の要約やプログラミングのコード生成
- 動画生成 : 短い動画の生成
- 音声生成 : ナレーションの生成
生成AIの活用によるメリット
- 業務効率化 : 生成AIを活用することで、定型業務の自動化や迅速な対応が可能になります。
- アイデアの提案 : 生成AIは新たなアイデアを提案してもらえます。
- コスト削減 : 生成AIを活用することで、コストを削減できる可能性があります。
生成AIは、多様な業界で活用されており、効率化や創造性の向上に貢献しています。
企業が生成AIを積極的に導入している理由
多くの企業が生成AIを積極的に導入している理由です。
- 業務効率化:
生成AIは複雑な質問に文章で回答したり、プログラムのコードを作成したり、統計データを分析したりできるため、ソフトウェア開発、マーケティング、商品開発、顧客価値向上、事務合理化など、幅広い業界・業務に応用できる可能性があります。 - 労働力不足への対応:
日本では人口減少と少子高齢化が進んでおり、労働力不足が深刻化しています。
生成AIを活用することで、人手不足を補うことができます。 - 新たな価値の創出:
生成AIは従来の方法では捉えきれなかった顧客の細かなニーズや好みを正確に把握し、それを基に新しい価値を生み出すことが期待されています。
日本企業は生成AIの導入に遅れを取っていると指摘されていますが、導入企業の事例を学びつつ、効果的な活用方法を模索していくことで、新たなビジネス価値を創出できるでしょう。
企業（業種別）の活用事例
製造業
- パナソニックコネクト:
AIアシスタントを導入し、1日に5000回以上利用されています。
従業員の問い合わせ対応や情報提供を効率化しています。 - パナソニック:
電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用しています。
モーターの最適な設計パラメータを自動的に生成し、製品の性能向上に寄与しています。 - オムロン:
生成AIを使って言語指示で動くロボットを開発しています。
ロボットの自然な対話能力を向上させ、ユーザーとのコミュニケーションを円滑にしています。 - 旭鉄鋼:
製造現場の組織的な改善に生成AIを活用しています。
生産ラインの最適化や不良品の予測などに役立っています。
小売業
- セブンイレブン:
商品企画の期間を10分の1に短縮するために生成AIを活用しています。
新商品の開発やプロモーション戦略の最適化に貢献しています。 - パルコ:
広告の動画、ナレーション、音楽を全て生成AIで作成しています。
クリエイティブな要素を自動生成することで、広告制作の効率を向上させています。
メーカー
- 日本コカ・コーラ:
消費者参加型の広告を生成AIを活用して展開しています。
ユーザーからのフィードバックを元に、個別の広告を自動生成しています。 - アサヒビール:
従業員の社内情報検索を効率化するために生成AIを活用しています。
FAQの自動生成や知識ベースの構築に活用されています。 - サントリー:
生成AIからのアドバイスを活用してユニークなCMを企画しています。
広告のアイデアやキャッチコピーを自動生成しています。
IT業界
- LINE:
エンジニアが生成AIを活用して1日2時間の業務効率化を実現しています。
コードの自動生成やバグの検出に活用されています。 - メルカリ:
AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案しています。
商品リストの自動生成に貢献しています。
教育分野
- ベネッセ:
生成AIを活用して次世代のコンタクトセンターを実現しています。
問い合わせ対応の自動化やFAQの自動生成に活用されています。 - 学研:
個別アドバイスを提供するために生成AIを活用しています。
学習支援やカスタマーサポートに活用されています。
金融業
- 三井住友銀行:
生成AIを活用して顧客の問い合わせ対応を効率化しています。
FAQの自動生成やチャットボットの開発に活用されています。 - SBI証券:
株式市場のトレンド予測に生成AIを活用しています。
投資家に対するアドバイスにも活用されています。
医療分野
- 東京大学医学部附属病院:
生成AIを使って医療文書の要約を自動生成しています。
医師の時間を節約し、正確な情報提供を支援しています。 - 大阪大学医学部附属病院:
生成AIを活用して画像診断のサポートを行っています。
X線やMRIの画像から病変の自動検出を行い、医師の判断を補完しています。
エンターテインメント業界
- 東宝:
映画の脚本を生成AIで作成しています。
新たなストーリーやキャラクターを自動生成し、映画制作に活用しています。 - アニメスタジオ:
アニメのキャラクターデザイン案を生成AIで作成しています。
クリエイターのアイデアをサポートしています。
交通・運輸業
- ANA:
航空券の価格予測に生成AIを活用しています。
最適な価格設定を行い、顧客に適切な提案をしています。 - JR東日本:
電車の運行管理に生成AIを活用しています。
遅延予測や運行計画の最適化に貢献しています。
これらの事例は、生成AIが多様な業界で活用されていることを示しています。
企業は自動化、効率化、創造性の向上など、さまざまな目的で生成AIを導入しています。
生成AIを活用できない理由
生成AIを活用できない企業にはいくつかの課題があります。
以下にいくつかの主な課題を示します。
- 技術的な課題:
生成AIの導入には高度な技術的知識とリソースが必要です。
企業が適切な専門知識を持たない場合、実装や運用が難しいことがあります。 - データの不足:
生成AIは大量のデータを学習する必要があります。
データが不足している場合、モデルの性能が低下する可能性があります。 - 組織文化と変革の抵抗:
企業文化や組織の構造がAIの導入を妨げることがあります。
従業員が新しい技術に対して抵抗感を持っている場合、成功するのは難しいでしょう。 - コストとROIの不確実性:
AIプロジェクトは初期投資と運用コストがかかります。
ROI（投資利益率）が不確実な場合、企業は導入をためらうことがあります。 - 倫理と透明性の問題:
AIの意思決定プロセスが不透明であったり、倫理的な問題が浮上したりすることがあります。
企業はこれらの側面を考慮する必要があります。
これらの問題を克服するためには、適切なスキルを持つ専門家の協力、データ戦略の構築、組織文化の変革、ROIの評価、倫理的なガイドラインの策定などの大きな壁が現実として存在します。
まとめ
生成AIを活用することで、働く環境の課題解決へと結びつきます。しかし 現実として生成AIを導入したくてもできない企業が沢山あり、将来 更なる技術の発展とコスト低減などが進み、新たなビジネスが生まれ沢山の企業へ貢献されていくことを願います。
引き続き技術動向に注目をし期待したいと思います。
