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ブログ | 2023年07月03日

生成AIのユースケース: 自動化の力を強化 1 – 自動化に生成AIを活用するメリット

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生成AI(Generative Artificial Intelligence)の台頭は、あらゆる人が認識しており、銀行をはじめとした金融機関、医療、製造に至るあらゆる分野のビジネスの現場においても、この現在進行形で進化し続けているテクノロジーをどのように活用できるかを試行し始めています。

AIと言えば、ChatGPT、GitHub、Copilot、そして音楽や画像を生成する様々なツールなどが思い浮かびますが、既にこれらのテクノロジーに触れ、夕飯の献立を考えてもらったり、上司へのメールの下書きを頼んだりしたことがあるかもしれません。また、ほとんどの方は生成AIに関する話題やニュースを見たり聞いたりしたことがあるはずです。

これらの生成AIツールにより、新しいアイディア、創造的なコンテンツ、さらにはソリューションの生成がさらに容易になります。

しかし、同時に、知的財産、コンプライアンス、安全基準、データープライバシーとセキュリティ、労働力への影響、透明性と倫理に関して誤った方向に進むリスクも伴います。A今後、生成AIのコンプライアンス規制は、このテクノロジーの利用に関心を持つ業界にとって大きな役割を果たすことになるでしょう。

生成AIは、高度なテクノロジーを一般の人々がより利用しやすくすることで、デジタルトランスフォーメーションの取組みの価値実現までの時間を短縮するかもしれない可能性を秘めています。

生成AIには未知の側面も多く残っていますが、どのようにすればそれらを安全に活用できるようになるのでしょうか?

生成AIとは

素人目には、生成AIは不気味なほど人間的に見えるかもしれません。実際には洗練されたアルゴリズムが入力された内容(プロンプト)に基づき予め学習した膨大な照合データから情報を得て、新たに適切なコンテンツを作成しているのです。

生成AIは、会話型のインタラクションだけでなく、画像、動画、音楽、プログラミングのコードに至るまで様々な媒体で動作する強力なツールです。しかし、それは人の代わりとなるものではなく、解決を支援する協力者と見做す必要があります。

生成AIには幅広い用途があります。例えば、画像の生成、新しい楽曲の作成、人間が書き起こしたようなテキストの生成、既存コンテンツの強化や修正、さらにはゲームやVR(バーチャルリアリティ)などの分野での学習用シミュレーションなどに活用できます。

生成AIは驚くほど精巧な結果を出力することが可能ですが、それはまだ発展途上にあり、提供された情報が常に完璧、または正しいとは限らないことに注意が必要です。一方で、益々の進化を続けており、創造的および問題解決が求められる様々な分野において可能性を示しています。

生成AIの仕組み

生成AIは、自然言語処理(NLP: Natural Language Processing)や大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)など、人の言語を模倣するための様々な進化した技術を利用しています。これらのアプリケーションは、通常、ディープラーニングに基づくAIシステムである基盤モデル(FM: Foundation Model)と呼ばれるものの上に構築されています。

基盤モデルは、AIが幅広いデータセットから学び、学習するための訓練するための場のようなものだと考えてください。
最も基本的なモデル例として、AIは予測アルゴリズムを使って画像などの新しいコンテンツを生成することが可能です。

ある生成AIとの会話:

こんにちは、生成AIとは何かを説明してもらえますか?

もちろんです。生成AIは、生成人工知能とも呼ばれ、新しいオリジナルのコンテンツを生成するシステムまたはビジネスモデルの作成に焦点を当てた人工知能の分野を指します。
これらのモデルは、既存のデータのパターンと構造を理解し、その知識を使用して、それまでに見られなかった新しいデータを生成するように設計されています。生成AIモデルは、画像、テキスト、音楽、さらには動画など、さまざまな種類のデータについて学習可能です。学習データの基礎となるパターンと特性を理解し、それを使用して、スタイルや構造が類似した新しいコンテンツを作成します。

ありがとうございました。

どういたしまして。お役に立ててうれしいです。ご不明な点がございましたら、お気軽にご相談ください。

生成AIモデル

一般的に、生成AIはディープラーニングモデルで学習し、それを新しいコンテンツに適用して、学習データから学んだことを模倣します。生成モデルは、学習データの特性と分布を理解し、オリジナルに類似した新しいデータ・サンプルを生成します。

生成AIを何に使うか?

生成AIは、アート、テキスト、音楽などを作成するだけではありません。仕事の進め方を合理化し、意思決定を支援することで、フロントオフィスとバックオフィスの運用を大きく変える可能性を秘めています。

マッキンゼー社のレポートによると、銀行、ハイテク、ライフサイエンスは、生成AIによって収益性を高められる可能性がある業界として挙げられており、これらの業界の企業や組織が、生成AIを活用することで、現在の従業員の労働時間の60~70%を自動化できる可能性があると述べています。

生成AIはこのほかにも様々な分野で応用可能です。以下では、生成AIを活用した高度で複雑なアプリケーション例をいくつか紹介します。

  • 文章のドラフト文とアウトラインの生成
  • テキスト分析結果に基づいた回答の迅速な発見
  • アイディアやデザインを企画するための画像生成
  • 文脈や意図の理解と言語処理機能を備えたチャットボットによる顧客サービスの改善
  • 膨大なデータの中から重要な情報を抽出して要約
  • 複雑な文章の簡素化
  • ソフトウェアやプログラミング用コードの生成、テストと実装
  • 形式と文脈に基づいて作品の風合いを変更
  • 指定されたパラメータ値に基づいた情報の並べ替えと整理
  • 業務ワークフローの合理化による生産性と収益の向上
  • 商品ラインと在庫のカタログ管理の自動化

ある生成AIとの会話:

生成AIは人の仕事を置き換えると思いますか?

生成AIが雇用市場に与える影響は、まさに議論と憶測が進行中の話題です。生成AIは、特定の作業を自動化して、仕事の進め方を変える可能性を秘めていますが、必ずしも人の仕事を完全に置き換えるものではありません ...
... 生成AIが仕事に与える影響の程度は、業界や職務によって異なります。一部の仕事では自動化や大幅な変更が発生する可能性がありますが、新しい機会や役割が発生する可能性もあります。焦点は、これらの変化にいかに適応し、生涯学習を受け入れ、人だからこそ可能な独自のスキルと資質を活用することにあるべきです。

生成AIのメリットとは?

生成AIの能力とアクセシビリティは前例がありません。あらゆる分野の自動化が、それを活用してメリットを享受する可能性を秘めています。特に、自然言語処理(NLP: Natural Language Processing)技術の進歩は、金融や医療、顧客体験(CX: Customer Experience)などの業界でさらに注目されることになるでしょう。

生成AIの用途として見込まれるメリットには以下のようなものがあります。

  • コンテンツ生成
  • パーソナライズされた体験
  • 問題解決
  • 意思決定
  • シミュレーションとテスト
  • データ拡張
  • 創造性に富んだコンテンツ生成

生成AIは企業活動にとって、どのような価値をもたらしますか?

生成AIは、次のような機会を提供すると考えられます。

  • 生産性と収益の向上
  • 運用コストの削減
  • リスク管理の改善
  • 従業員の作業負荷軽減
  • 迅速かつ効率的な処理
  • 一貫した拡張性と品質の向上

また、著作権保護や所有権に関する法律による規制も進んでいるため、企業が生成AIを活用する際には注意が必要であり、優れたガバナンスとベストプラクティスの裏付けを必要とします。

生成AIは、何よりもコンテンツを生成するクリエイターであり、それが人々の仕事の本質を変えようとしていることに着目すべきです。ガートナー社は「2026年までに、1億人以上の人間が仕事に貢献するためにロボットの同僚と関わるようになる」と予測していますが、この変化する状況を予測して、将来の仕事にどのように対応するかを検討するのは企業次第です。

AIは技術の急速な進歩と影響力、そしてあらゆる業界を変革する可能性を秘めています。そのため、SS&C Blue Prismのように信頼できるソリューションプロバイダーに相談することが重要です。

本ブログ記事は、SS&C Blue Prism によるGenerative AI Use Cases: Expanding the Power of Automation, Jul 3, 2023を分割・再編して翻訳しています。

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