生成AIとは？従来のAIとの違いや導入時の注意点を解説
近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの進化により、ビジネスの現場が大きく変わりつつあります。従来は人間にしかできないと考えられていた作業が、生成AIの支援により効率化できるようになってきました。
この記事では、生成AIの基本的な仕組みや活用事例、将来の可能性について詳しく説明します。
1. 生成AI（Generative AI）とは
生成AIとは、膨大なデータのパターンや関係性を学習し、その学習成果をもとに新たなコンテンツを生成する人工知能（AI）です。人間のように、文章や画像、音声などの新しいコンテンツを作り出せる点が大きな特徴です。
1.1. 生成AIと従来のAIの違い
従来のAIは、学習したデータをもとに作成したモデルを活用することで予測、最適化、検知を行い、作業を自動化することを得意としていました。例えば、NECではAIを活用し、類似品をベースに条件の差や需要変動リスクなどを踏まえた需要予測を行うAdvanced-S&OP 新製品需要予測ソリューションや、AIを活用し、価格や人材配置、生産計画など幅広い業種・業務で最適化を行う最適化ソリューション、システムの振る舞いを自動学習／監視し、異常予兆を検知、故障や異常を未然に防ぐインバリアント分析などがあります。
- 関連サイト： NEC Advanced-S&OP ソリューションメニュー: NEC Advanced-S&OP ソリューション | NEC
- 関連サイト： 最適化ソリューション: ソリューション・サービス | NEC
- 関連サイト： 機械学習エンジン NEC Advanced Analytics - インバリアント分析: ソフトウェア | NEC
一方、生成AIは、学習したデータをもとに、まったく新しいアイデアや表現を創造できます。これにより、新しいビジネス戦略の立案や意思決定など、より創造的で高度な業務においても活用されています。生成AIは従来のAIを進化させた一形態であり、それぞれ得意な領域が異なるため、目的やシーンに応じて使い分けるとよいでしょう。
1.2. 生成AIの一般的な機能
現在活用されている生成AIの一般的な機能としては、以下の4つが挙げられます。
- ● テキスト生成：文章の作成や要約、翻訳、レポート作成など、言語に関するさまざまな処理ができる生成AIがあります。入力した指示に基づいて自然な文章を生成でき、ビジネス文書の作成から企画の立案まで幅広く活用できます。
- ● 画像生成：テキストによる説明をもとに、写真やイラストなどの画像を作成できる生成AIがあります。プレゼン資料の作成や商品イメージの可視化などに活用されています。
- ● 動画生成：静止画像からの動画作成や、テキストの指示による短編動画を作成できる生成AIがあります。マーケティング用の動画コンテンツ制作や教育用の説明動画作成などに活用されています。
- ● 音声生成：入力したテキストを自然な音声に変換できるものや、オリジナルの音楽を作成できる生成AIがあります。ナレーション作成、多言語音声コンテンツの制作、BGM制作などの場面で活用されています。
1.3. 生成AIに使用される代表的なモデル
生成AIで使用されている代表的なモデルには以下の4つがあります。（2024年12月時点）
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GPT（Generative Pre-trained Transformer）
大規模な言語モデルで、人間のような自然な文章を生成できます。大量のテキストデータから学習し、文脈を理解して適切な応答や文章を作成することが特徴です。ChatGPTなどの対話型AIの基盤となっています。 -
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SLM（Small Language Model）
GPT-4oなどの大規模な言語モデルよりも、パラメータやデータセットが少ない、軽量化された言語モデルです。リソースを抑えながら特定のタスクに特化した処理が可能で、エッジデバイスでの実行にも適しています。 -
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VLM（Vision Language Model）
画像や映像などの視覚情報と言語を統合的に理解するAIモデルです。画像・映像認識と自然言語処理を組み合わせ、テキストから画像キャプションを生成したり、画像・映像から得られる情報をテキストで説明したりできます。 -
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Agent
AIエージェントは、特定のタスクや目的に応じて自律的に行動するAIシステムです。生成AIはコンテンツ生成に特化していますが、AIエージェントは自律的な意思決定と実行ができるという特徴があり、生成AIでは対応できない領域の自動化を担う役割が期待されています。
1.4. 生成AIを用いた代表的なサービス
生成AIの代表的なサービスには以下のようなものがあります。（2024年12月時点）
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ChatGPT
OpenAI社が開発した対話型のテキスト生成AIで、質問への回答、文章作成、プログラミングのサポート、翻訳など、多彩な言語処理タスクをこなします。 -
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Gemini
Google社が開発した多機能な生成AIで、テキスト、画像、音声などを統合的に処理できる特徴があります。文章の生成や画像の理解、複雑な分析タスクなど、幅広い用途に対応しています。 -
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tsuzumi
NTT社が開発した大規模言語モデルの生成AIです。大規模言語モデルではありますが、パラメタサイズが軽量なため、レスポンスが早い、チューニングコストが低い点が特徴です。 -
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takane
富士通社とCohere社が共同開発した企業向けの大規模言語モデル生成AIです。日本語の理解力を向上するチューニングがおこなわれているため日本語処理能力が高く、セキュアなプライベート環境でも活用できます。
2. 生成AIが注目されている理由
現在、生成AIには多くの注目が集まっていますが、なぜこれほど多くの注目を集めているのでしょうか。その理由を解説します。
2.1. 大量の学習データによる精度の向上
通信技術の進歩で大容量の通信に対応できるようになったこと、集積回路の高度化でハードウェアが高性能化したことなどにより、生成AIがより多くのデータを学習できるようになりました。結果として生成AIの回答精度が向上し、ユーザーが求める回答を得やすくなっています。
2.2. 利用のしやすさ
近年、Webブラウザやスマートフォンから簡単にアクセスできる生成AIサービスが多く登場しています。専門知識がなくても直感的に操作できるインターフェースが整備されているため、個人でも企業でも手軽に利用できるようになってきました。
2.3. 応用のしやすさ
生成AIは業界を問わずさまざまな場面で応用できる技術です。情報検索や議事録の作成など汎用性の高い業務にも活用できます。他業界の事例をそのまま活用しやすい点も生成AIが注目される理由です。
2.4. 業務の効率化に貢献
労働人口減少による人手不足は多くの企業で顕在化し始めています。生成AIの活用により業務効率化や生産性向上を図ることで、その課題を解決しようと考える企業も増えています。
2.5. ビジネス環境を変えるポテンシャル
生成AIは情報処理能力に優れ、人間よりも多くの情報を処理し、アウトプットできます。それにより企業の生産性や創造性が劇的に向上する可能性があり、今後のビジネス競争において重要な差異化要因となることが予想されています。
3. 生成AIの業務での活用場面
続いて、生成AIがどのような場面で活用されているのか、具体的な活用場面をご紹介します。
3.1. 情報検索
外部の資料や論文の内容を要約しスピーディーに情報収集するなど、情報検索の用途で活用できます。生成AIに社内の業務情報を参照させ社内版生成AIをつくることで、従業員の業務の困りごとや不明点解決を図る企業も増えています。
3.2. アイデアの創出
生成AIは、商品名やキャッチコピーの提案、新規事業のアイデア出しなど、クリエイティブな業務にも活用できます。特にブレインストーミングの場面では、多様な視点からのアイデアを次々と生成し、議論の活性化や発想の幅を広げることに役立ちます。生成AIを活用すれば、創造的な業務の効率と質を同時に高めることが可能です。
3.3. 資料作成
生成AIを活用すれば、文章の構成提案や図表の作成などにより、さまざまな資料作成を効率化できます。また、社内のデータを読み込ませることで既存の資料をもとに新しい資料を作成したり、複数の資料を要約・統合したりする作業も効率化できます。
3.4. 問い合わせ対応
カスタマーサービスの現場では、生成AIを活用した24時間365日の自動応答システムが導入されています。基本的な問い合わせへの対応や情報提供を自動化することでオペレーターの対応工数を軽減でき、オペレーターが対応する際も生成AIが適切な回答案を提示することで、対応の標準化と品質向上が図れます。また、問い合わせ内容の分析や傾向の把握にも活用でき、サービス改善につながります。
3.5. 議事録の作成
生成AIを活用すると、議事録の作成作業を大幅に効率化できます。従来のAIでも会議の文字起こしは可能でしたが、生成AIであれば会議における重要なポイントの抽出や決定事項の整理なども可能です。従来のAIを使って議事録を作成するよりも短時間で議事録を作成でき、削減した時間を他の業務にあてられるでしょう。
3.6. プログラミング
コードの自動生成やデバッグ支援、より良いコードのアドバイスの提供などにおいても生成AIが利用され始めています。プログラムを読み込ませ、その内容を解説させることで、プログラミングの学習にも活用できるでしょう。
ただし、生成される内容が正しいとは限らないため、生成AIで作成したプログラムを動かす前に内容のチェックは必要です。また、ビジネス用途においては情報漏洩や動作不良のリスクから利用が禁止されているケースもあるため、自社のルールや契約内容等に注意しましょう。
4. ビジネスにおける生成AIの活用例
生成AIのビジネスへの活用はますます進んでいます。ここでは、積極的な活用が進んでいる業界の事例をご紹介します。
4.1. 金融業界での活用
金融業界では、生成AIが積極的に導入されています。従来から与信審査や需要予測などにAIを活用していましたが、生成AIを導入することで、投資銘柄の分析や選定、従業員の業務支援ツールとしての活用、不正取引の検知強化など、幅広い領域で活用されています。
金融業界における生成AI活用の事例は以下の記事で詳しくご紹介しています。
- 関連記事： 海外の金融機関から学ぶ生成AI活用事例
4.2. マーケティング・広告業界での活用
マーケティング・広告業界も生成AIへの投資が積極的で、広告コピーの作成やターゲット顧客の分析、SNS投稿用のコンテンツ制作などに生成AIが活用されています。調査・コンサルティング企業Forrester社の調査では、アメリカの大手広告会社の78%が生成AIを活用しているとされており、普及が進んでいることが伺えます。
マーケティング・広告業界における生成AI活用の詳細は以下の記事でご紹介しています。
4.3. 自治体での活用
地方自治体においても生成AIの導入や実証実験に取り組む事例が増えており、文書作成、企画立案などを含む、さまざまな業務支援に活用されています。総務省が公開している「自治体におけるAI活用・導入ガイドブック」の横須賀市の事例では、年間2万2,700時間の業務工数削減効果が見込まれています。
5. 生成aiを企業で導入する際の課題と対策
生成AIを導入する企業が増えている一方、活用を進める上での課題も明らかになってきています。ここでは、その課題と対策をまとめます。
5.1. ガイドラインで偽情報や著作権侵害のリスク対策
生成AIには、ハルシネーションと呼ばれる誤った情報が生成されるリスクや、著作権侵害につながるコンテンツを生み出すリスクがあり、生成物をそのまま利用すると思わぬトラブルが発生する恐れがあります。例えば、企業が生成AIによって生まれたコンテンツを利用する際、それが既存のコンテンツと類似していた場合に著作権侵害に該当してしまう可能性があります。
このような事態を防ぐため、生成AI利用にあたってはガイドラインを自社内で作成して生成AI利用時の注意点をまとめ、周知しておくことが重要です。
加えて、近年では生成AIを巡る訴訟事例も増えているため、自社の取り組みがそれに該当しないか判断できるよう、最新情報のキャッチアップも行うとよいでしょう。
5.2. 情報漏えいにはガイドラインとシステム両面で対策
生成AIに企業の機密情報や個人情報を入力すると、その情報が学習データとして利用され、情報漏えいにつながる恐れがあります。海外では従業員がChatGPTを利用したことで、社外秘のソースコードが流出してしまった事例も発生しています。
このような事態を引き起こさないためにも、社内の機密情報の取り扱いには十分に注意する必要があります。ガイドラインの整備と合わせ、APIの利用やNGワード設定など、システム環境面での漏えい対策も自社でおこないましょう。
5.3. 課題を明確化して活用推進
生成AIは多様な用途に活用できる反面、自社のビジネスにどのように組み込むべきか、具体的な戦略の立案が難しいという課題があります。ただ生成AIを利用できる環境を整えるだけでは思うように活用が進まず、期待する成果は得られません。社内の業務は多岐にわたるため、どの業務に対して生成AIを活用するとメリットが大きいのかを見極める必要があります。生成AIを効果的な課題解決につなげるためにも、自社の課題を整理し、どの課題に焦点をあてるかを明確にしましょう。
5.4. 教育体制を整え、生成AI活用の人材育成
生成AIは比較的新しい技術であり、活用できる領域も幅広いため、業務に導入する企業も増えています。しかし、帝国データバンクの調査によると、生成AI活用の懸念や課題について尋ねた質問に対しては、有効回答企業の54.1%が「AI運用の人材・ノウハウ不足」と回答しています。高まる需要に対して生成AIを使いこなせる人材は依然不足しているといえるでしょう。従業員が生成AIの使い方を学べる研修を開催したり、プロンプトが豊富で使いやすい生成AIを導入したりして、生成AIを活用できる環境を整える必要があります。
これらの対策を効率的に進めるためには、生成AIに関する専門的な知識・ナレッジが必要です。自社内でのリソース確保が難しい場合には、適宜外部のサービスを利用することも検討しましょう。
6. 生成AIの時代にビジネスで活躍するために求められる人材
今後は、これまで人が対応してきた作業の多くが生成AIによっておこなわれるようになると考えられています。その時代のなかでもなお求められる人材とは、どのような人材なのでしょうか。
6.1. クリエイティビティを発揮する人材
生成AIが普及する時代であっても、人間ならではの独創的な発想や創造力が不要となることはありません。既存の枠組みにとらわれない柔軟な思考を持ち、周囲を巻き込みつつクリエイティビティを発揮できる人材が求められています。
6.2. AIを活用し、新たな価値を創出できる人材
AIの特性を理解し、それを活用して新しいビジネスモデルや商品・サービスを生み出せる人材も求められるでしょう。基本的なAIのリテラシーを持ちつつ、新しい技術や活用事例を積極的に学ぶことが必要とされます。
NECでは、AIの”学び”と”実践”の場となるBluStellar Academy for AIを開講しています。BluStellar Academy for AIを活用すれば、生成AIで新しい価値を創出できる人材を育成できるでしょう。
7. まとめ
生成AIは、ビジネスの効率化や創造性の向上に大きな可能性を秘めた技術です。しかし、その活用には適切なガイドラインの整備や人材育成など、複数の課題があります。この記事でご紹介した対策を参考に、ぜひ生成AIの活用に取り組んでみてください。
なお、NECには生成AIおよび従来のAIに関する豊富なナレッジと実装経験があり、これらを活かしお客さまのAI活用を支援する豊富なソリューションをご提供しています。また、AI導入の課題を解決し、効果的な活用を支援いたします。AIの活用にご興味のあるお客さまは、ぜひお気軽にお問い合わせください。
