生成AIとは

さまざまなコンテンツを0から生成できる学習能力があるAIのこと。ジェネレーティブAIとも呼ばれる。

従来のAIと生成AIの違い

従来のAIは、主に『決められた行為の自動化』が目的であり、事前に学習したデータの範疇で数値データ・テキストデータなど構造化されたものを出力する。一方、生成AIは『新たなコンテンツの生成』(0→1を創造)を目的としている。学習データを活用してテキスト・画像・動画・音声など多岐にわたるコンテンツを新たに創造することができるのが生成AIである。

生成AIを取り入れるメリット

多くのビジネス現場で活用が始まっている生成AI。生成AIを取り入れるメリットは、次の3つである。

1. 自動化による生産性向上
2. 顧客満足度向上
3. アイデアの創出

1. 自動化による生産性向上

生成AIは、コンテンツ生成までのスピードが速いため、生産性向上に役立つ。例えば、文章やデザインといったクリエイティブの補助に生成AIを活用することで、制作工数を大幅に削減できる。また、反復作業を人の手で行う場合、時間がかかるうえミスが発生する可能性もあるが、生成AIを活用すれば短時間かつ正確に作業が終えられる。

2. 顧客満足度向上

生成AIは、自動的に文章、画像、音声、動画などを生成することが可能。例えば、カスタマーサポートを生成AIに任せれば24時間365日の迅速なお問い合わせ対応が可能となる。やり取りの履歴を学習するので定型文ではない的確な回答やパーソナライズ化された回答もでき、顧客満足度向上につながる。

3. アイデアの創出

生成AIは収集したデータをもとに、多くのアイデアを迅速かつさまざまな形でアウトプットできる。例えば、クリエイティブ制作における斬新なアイデアの創出、マーケティング施策や商品企画の立案などに活用できる。アイデア創出のためのブレインストーミング相手に生成AIを活用することも可能。

生成AIを利用する際に考えられるリスク

ビジネスシーンにおける有効活用が期待される生成AIだが、必ずしもメリットばかりではない。しかし、以下のようなリスクを十分に理解したうえで利用できれば、大幅な業務効率化が可能となる。

1. セキュリティリスク
   ハッキングやサイバー攻撃などによる不正アクセスの危険性がある。 また学習データに個人情報や機密データが含まれていた場合、情報漏洩のリスクがある。
2. 著作権・商標権の侵害のリスク
   既存の著作物と類似したものを生成した場合、著作権・商標権の侵害の危険がある。
3. 品質の不確実性
   学習データの偏りや不足によるハルシネーション発生のリスクがある。（ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない情報を生成する現象のこと。）
4. バイアスや偏見のリスク
   生成AIは、訓練データに含まれるバイアスや偏見を学習する傾向がある。 学習データが偏ると、生成結果にも偏りが生じ、感情や情緒・人間的常識の欠如がうかがえる非常識的なコンテンツを生成する可能性がある。これは、とくに宗教・人種・ジェンダーなどへの配慮を必要とするコンテンツを生成する場合に問題となる。
5. 雇用の減少
   単純作業やルーチン作業を中心とする一部の職種においては、AIの普及により雇用の減少や失業率上昇が懸念されている。