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世界が注目する「生成AI」、DXの起爆剤として活用するには
～ビジネス利用における可能性とリスクについて知る～
2022年11月に米OpenAIが公開した「ChatGPT」は、質問を入力するとまるで人間が書いたかのような自然な文章で応えることで、世界に大きな衝撃を与えました。このChatGPTに端を発し、現在さまざまな企業・組織が自然な文章や画像などを生成できる「生成AI（Generative AI：ジェネレーティブAI）」の開発にしのぎを削るようになりました。そしてAIを利用する側の企業も、生成AIを使ったビジネスの可能性の検討を進めており、早くも成果を上げた例が現れています。
ChatGPTが火をつけた「生成AIブーム」
ChatGPTが登場する以前から、自然言語でAIに指示を出すことで画像を自動生成してくれる「Stable Diffusion」「Midjourney」といった生成AIが一部ユーザーの間で話題を呼んでいました。しかしChatGPTは「言語」を自動生成するという点において、画像生成AIよりはるかに汎用性に富むものです。そのため、ビジネスや日常生活のあらゆる場面で応用可能な技術として世界中で大きな反響を呼び起こし、あっという間に利用へ向けての取り組みが広がりました。
ChatGPTは「LLM（Large Language Models：大規模言語モデル）」と呼ばれるモデルを用いて開発されましたが、その成功を受けて多くの企業・組織が同様にLLMを用いて生成AIの開発に取り組むようになりました。日本でも複数の企業が開発を進めているほか、情報通信研究機構（NICT）が日本語に特化した生成AIを開発したり、経済産業省が生成AIの開発基盤整備に支援を提供したりするなど、国を挙げて生成AIの国内開発を後押ししています。
一般企業の間でも、DXを一気に加速させるための切り札として生成AIに高い期待が寄せられています。これまでは人間でしかできないと考えられてきた多くの業務・作業が、生成AIの登場によって一気に自動化・省力化できる目途が立ったためです。
ブレークスルーが重なり性能が飛躍的に向上
現在はAIの「第三次ブーム」と言われており、特に2010年代後半からいわゆる「ディープラーニング」と呼ばれるAI技術のブレークスルーが起こったことで、多くの分野でAIの活用が進んでいます。現在注目を集めている生成AIも、基本的にはその延長にあります。しかし、従来のAIのように人間の創造的作業をサポートする領域を超えて、まるで人間のクリエイターであるかのように、クリエイティブを文字通り「生成」できる点が大きく異なります。
その背後にはいくつかの技術的革新があります。「Transformer」と呼ばれる機械学習モデルの登場や、AIの開発に用いられるGPU（Graphics Processing Unit）の高性能化などです。これらによって大量のデータを高速に学習させてAIの精度を飛躍的に向上させることが可能になり、生成AIの技術が一気に花開くこととなりました。
皆でAIを使える「AIの民主化」がDXを加速
生成AIのビジネス利用について日本経済新聞が2023年7月に実施した調査によると、国内主要企業約100社のうち7割が生成AIの導入を計画中であると回答しています。しかも、その8割強の企業が全部署に導入するとしています。導入の狙いとして、「業務をAIで効率化し、社員の働く時間を製品開発や新規事業などより付加価値の高い分野に回したい考え」と記事は分析しており、生成AIのビジネス利用は今後急速に広がっていくことが予想されます。
生成AIの最大の特徴は、何といっても自然言語でAIを直接使いこなせる点にあります。これまでAIを直接使いこなすためにはデータサイエンスやプログラミングの技術が必要とされました。一方、生成AIは日常生活で使う自然言語でAIに指示を出すことが可能であるため、業務部門や経営層のユーザーが専門家の手を借りずに直接AIを利用できるようになります。「AIの民主化」とも言える状況が展開されることで、全社レベルでのデジタル化やDXを強力に後押しするカンフル剤になることが期待されています。
一方、創造的と考えられてきた仕事の一部をAIが担うようになり、「人間の仕事がAIに奪われてしまうのではないか」と恐れる人がいることも確かです。米投資銀行ゴールドマン・サックスが2023年3月に発表したレポートでは、米国の雇用の約3分の2がAIによる自動化の影響を受けると予想しています。ただし同レポートでは同時に、ほとんどの職種や業界では実際にAIに取って代わられる職業は限定的で、9割以上の職種では影響を受けないか、もしくはAIによって仕事が補完されるだろうと予測しています。
さまざまな業務で自動化・省力化が可能に
では、実際にどのような業務が生成AIによって高度化・効率化できるのでしょうか。まず、ChatGPTに代表される言語系の生成AIを用いることで、言語を扱う仕事の一定部分を自動化・省力化する可能性です。
例を挙げれば、コールセンターにおける応対や、社内ヘルプデスクの問い合わせ対応などの一部は、生成AIに置き換えることが可能でしょう。また生成AIは自然言語だけでなくプログラムコードも生成できるため、一部のプログラミング作業に生成AIの導入が始まっています。さらには既存の文章の内容を把握して、その内容を簡潔に要約して出力することも可能なので、調査やレポート作成、議事録作成といった作業も生成AIである程度自動化できそうです。
一方、画像系の生成AIも一部の業界でビジネス利用が始まっています。たとえば中国のゲーム業界では、これまで人間のイラストレーターに依頼していたイラスト制作の業務の一部を画像生成AIでまかなうようになっています。こうした動きは今後、他の業界でも広がっていく可能性があります。
生成AI利用の際には著作権侵害や情報漏えいのリスクに注意
その一方で、生成AIにはいくつかの課題も指摘されています。期待通りの出力結果を得るためには、生成AIに対して適切な指示を与える必要があります。そのため高精度のアウトプットを期待するならば、適切な指示を出すのに欠かせない「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれる技術に習熟する必要があります。
また生成AIの仕組みを理解していない一般ユーザーの中には、「AIが答える内容は全て正しい」と誤解している人も少なくありません。生成AIはあくまでも、インターネット上に公開されているデータをもとに「もっともらしい答えを予測」しているにすぎず、誤ったり偏ったりする内容が含まれる可能性を常にはらんでいるのです。この点には注意が必要です。
また生成AIのような誰でも使える汎用のAIモデルを利用する場合には、著作権上のリスクを考慮しなければなりません。例えばChatGPTなどは、インターネット上に公開されているテキストデータや画像データを学習することにより予測モデルを開発しています。従って、それらの学習データと酷似した内容が出力される可能性があり、それをビジネス利用した場合は学習データに使われた制作者の権利を侵害してしまう恐れがあります。
また生成AIに対して自社の機密に関わる情報や個人のプライバシーに関わる情報を入力した結果、それらがAIに学習された後に別のユーザーに提供されてしまう危険性もあります。実際に米国では、生成AI企業を相手取った著作権侵害やプライバシー侵害の訴訟が相次いでいます。
安全に配慮しつつ有効利用の可能性を積極的に探るべし
生成AIをビジネス利用する際にはこうしたリスクを考慮した上で、「機密情報や個人情報を入力しない」「生成AIのアウトプットをコンテンツ制作作業で利用しない」といったルールを定め、それを遵守する必要があります。そのための監視の仕組みや体制を作る一方で、生成AIをうまく使いこなしDXを加速させる取り組みが求められます。
ルールで利用を縛るだけではなく、適切かつ安全な利用方法をユーザーにガイドするほか、情報漏えいリスクを排除した安全なサンドボックス環境で生成AI利用を試せるようにすることも考えられます。
リスクを恐れるだけではイノベーションは生まれません。まずは、自社における活用法をいち早く模索するための技術検証に着手することが肝要です。その際にはChatGPTのような大規模汎用モデルだけでなく、自社環境で安全に運用可能な中規模モデルや、日本語に特化したモデルの活用も検討することをお勧めします。
NECでもそうしたニーズに応えるために独自の日本語大規模言語モデルを開発し、お客様の事情に合わせてカスタマイズした生成AIの提供を始めています。生成AIのビジネス利用をご検討の際には、ぜひ参考にしていただければ幸いです。
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