エンタープライズ生成AI
生成AIとは
生成AIは、人工知能の一種であり、テキスト、音声、動画、画像、コードからシミュレーションに至るまでのコンテンツを生成します。
テクノロジーが進化するにつれ、個別化マーケティングコンテンツ、カスタムアプリケーション、さらにはソフトウェアなど、より複雑なアウトプットを作成できるようになります。ビジネス環境では、リーダーは戦略的なビジネス目標の支援における生成AIの可能性を認識しています。しかし、注力すべき活用機会や、生成AIのユースケースを特定する方法を理解するのは、現代のテクノロジーに精通した組織であっても困難です。
生成AIが企業にとって重要な理由
生成AIは、業種を越えてタスクの自動化、創造性の向上、効率の改善、現実的なコンテンツの生成に活用されています。例としては、医療における医用画像処理、金融におけるリスク評価、小売におけるショッピングのパーソナライズ、製造における品質管理など、さまざまなものがあります。
生成AIのメリット
- 反復タスクの自動化： AIを活用したワークフローにより重複作業が排除され、従業員は重要な業務に集中できます。
- パーソナライズされたコンテンツの生成： 消費者は、自分のニーズに共鳴するパーソナライズされたメッセージを強く求めます。実際に、Savantaが実施した最近のアンケート調査で、回答者の大部分（61%）が主にコンテンツ作成を目的として生成AIを活用していることがわかりました。
- 長いドキュメントの要約： ソース資料の迅速な評価により、本題を的確に捉えます。
- 従業員による情報への常時アクセス： 情報、プロセス、ポリシーにスマートにアクセスできるようにすることで、全員が最新の情報を得てルールに準拠できます。
- エンタープライズ向けAIの改善：生成AIは、エンタープライズ向けAIシステムの学習、改善、改新のためのデータと独創的発想を与えることで、エンタープライズ向けAIの原動力として機能します。
生成AIの仕組み
生成AIは、アルゴリズムの学習を行ってデータパターンを認識し、予測と意思決定を促進する機械学習とは異なり、アルゴリズムを使用して新しいデータや既存のデータに類似したコンテンツを作成するAIのサブセットです。
この動画では、Pega GenAI™について紹介しています。カスタマージャーニー全体で生産性と創造性を高めるうえで役立つ生成AIです。
コンテンツの作成からワークフローの最適化まで、AIを活用してビジネスを変革します。
エンタープライズ生成AIに関連するリスク
生成AIには変革を起こす可能性がありますが、組織にとって考慮すべきリスクが潜んでいます。基盤となるテクノロジーは、消費者向けとエンタープライズ向けのアプリケーションで類似していますが、ユースケースとエクスペリエンスは異なります。McKinseyの調査によると、生成AIの可能性を最も引き出せるのは、エンタープライズ向けコンテキストにおけるカスタマーオペレーション、マーケティング、営業、ソフトウェアエンジニアリング、研究開発です。組織ごとにワークフロー、ビジネスプロセス、データプライバシーの要件が異なるため、消費者グレードの生成AIアプリケーションでは十分でないことは明らかです。
生成AIを企業に統合する場合に生じる最大のリスクには、以下のようなものがあります。
- データプライバシーとセキュリティー。生成AIモデルは、大規模なデータセットに依存して機能します。企業にとって重要なことは、インプットとアウトプットにプライベートな顧客データや会社データなどの機密情報が含まれないよう徹底することです。
- バイアスと公平性。生成AIモデルの質は、学習用データによって決まります。生成AIツールにバイアスが含まれるデータが投入されると、アウトプットにもバイアスが含まれる可能性があります。これは差別や不公正が生じる原因になります。
- 知的財産の問題。生成AIは、著作権で保護された素材で学習を行うことが多いため、作成されたコンテンツが知的財産権を侵害する可能性があります。AI生成コンテンツが法的に保護された著作物を侵害しないよう徹底することは、組織の責任です。
- 説明責任と規制。生成AIは企業環境では比較的新しく、法規制はまだ完全には確立されていません。AIのアウトプットに誰が責任を持つのか、第一にこうした問題をどのように回避するのかを判断するのは困難な場合があります。
生成AIと予測型AI
生成AI
- 生成AIは、学習したパターンと知識に基づいて新しいコンテンツを作成する
- 生成AIは、どちらかと言うと創造性とコンテンツ生成を目的としている
- 生成AIは、予測のための特定のインプットデータを必要とせず、ゼロからコンテンツを生成する
予測型AI
- 予測型AIは、履歴データを使用して将来のイベントや結果を予測する
- 予測型AIは、どちらかと言うと情報に基づいた予測と推奨を目的としている
- 予測型AIは、予測を行うために過去のデータに大きく依存する
エンタープライズ生成AIのユースケース
小売
小売業者は、競争が激化する市場において、パーソナライズされたショッピング体験を顧客に提供するという課題に直面しています。小売業者は、生成AIの使用により購入履歴や顧客インタラクションなどの膨大な量のデータを分析し、ハイパーパーソナライズされた顧客体験を実現できます。
製造
工場といえば、従来は機械が壊れたときに修理する場所でした。生成AIを使用すると、大規模なデータを分析して機械の故障を予測できるため、プロアクティブ保全を行えます。これにより、ダウンタイムの短縮、機械の耐用年数の延長、保守コストの削減につなげられます。生成AIは、データ分析と機械学習を通じてプロセスを最適化することで、製造業に革命をもたらしています。
医療
医用画像の解析には時間がかかり、特殊な専門知識が必要です。多くの場合は放射線専門医の仕事の負担が増加し、診断と処置の遅れにつながります。注釈付きの医用画像で学習を行った生成AIを使用すると、医療サービス提供者は画像分析を合理化し、より迅速で正確な診断につなげることができます。
生成AIに関する参考情報
生成AIが仕事を変える5つの方法
生成AIとローコードがもたらすメリット
リーダーがAIを活用している理由
エンタープライズ生成AIの今後
生成AIが、ほぼすべての組織のビジネスプロセスにさらに統合され続けることは間違いありません。加えて、生成AIは人工知能の導入において多数を占める方法になったとSavantaは報告しています。コンテンツ作成などのタスクの自動化やアプリケーション開発の簡素化から、あらゆるタイプの顧客に合わせた体験のパーソナライズまで、生成AIはビジネスの革新と成長を具体的に実現できます。
生成AIは、ナレッジマネジメントという形で大規模な組織にさらなる価値を提供し続けるでしょう。McKinseyの推定では、平均的なナレッジワーカーは、複数のシステムにまたがるドキュメントを検索したり分析したりするのに、1週間のうち最大1日を費やしているとされています。このような領域では、検索拡張生成（RAG）によって効率を上げることができます。これは、生成AIに検索を組み合わせて、ドキュメントのデータベースを基に情報を迅速に合成および要約する技術です。これらのアシスタントやサポートプログラムは、現代の自律型企業の可能性を垣間見せてくれます。
しかし、大きな力には大きな責任が伴います。企業は、潜在的なリスクを軽減するために、倫理的で責任あるAIの利用を念頭に置いてこのテクノロジーを開発する必要があります。