生成AIとは？メリットや課題、営業・ビシネスへの応用例を解説
更新日：2023年09月27日
公開日：2023年09月27日
生成AI（Generative Artificial Intelligence）のが急速に進化し、私たちの日常やビジネスに深く浸透してきました。生成AIにはどのような魅力があり、どのような場面で活用されているのでしょうか。また、その一方で、生成AIを活用する際に注意すべきことや課題はなんなのでしょうか。
本記事では、生成AIの基本的な概念から、その魅力、ビジネスへの活用例、そして向き合うべき課題について探っていきます。生成AIに関心をお持ちの方は、ぜひ参考にしてください。
生成AIとは？
生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、データから新しい情報やコンテンツを「生成」するAIのことを指します。伝統的なAIや機械学習モデルがデータを分類や予測するのに対し、生成AIは新しいデータを作り出すことができます。具体例としては、テキストや画像、音楽などのコンテンツ生成が挙げられます。
主な生成AI
生成AIの中でも特に注目されているのは、OpenAIによって開発されたGPT（Generative Pre-trained Transformer）やDALL·Eです。
GPT
GPTは、テキストデータを生成するためのモデルです。大量のテキストデータで学習したGPTは、自然な文章を生成できます。ユーザーが与えるプロンプトに対して、関連するテキストや続きの文章を生成することができ、多岐にわたるアプリケーションと連携し、利用されています。
DALL·E
DALL·Eは、GPTの技術をベースに、画像の生成に特化して開発されたモデルです。テキストのプロンプトに基づいて、関連する画像を生成できます。たとえば、「10個のタイヤの車」といった特異なプロンプトに対しても、リアルでクリエイティブな画像が生成可能です。
Midjourney
Midjourneyは、ユーザーが入力したテキストから画像を生成するAI 画像生成サービスです。チャットアプリ・Discordを通じて利用可能。コメントボックスにテキスト（プロンプト）を入力するだけで画像が生成できます。
生成AIのメリットと魅力
生成AIは、自動化・効率化の推進からクリエイティブなコンテンツ生成まで、ビジネスに革命的な変化をもたらす技術です。この先進的な技術は、コスト削減、新しいビジネスの機会、そして多文化・多言語への対応を実現します。これらの魅力と利点を通じて、生成AIは多岐にわたる分野での利用が期待されています。
生成AIのメリット①自動化による効率化
生成AIを使用すると、多くのタスクやプロセスが自動化されます。たとえば、記事やデザインの生成が可能となり、作業の効率が大幅に向上。また、ユーザーの要望に基づいて、出力内容をカスタマイズすることも可能です。
生成AIのメリット②クリエイティブな内容の生成
従来のシステムやツールでは考えられないような、クリエイティブな内容を生成することが可能です。特に、画像やテキストの生成において、効率化の面以外でも革新的な結果をもたらしています。
生成AIのメリット③大量のデータに対する高速処理
生成AIは、大量のデータを高速に処理できます。これにより、短時間でのデータ解析や生成作業が可能となります。
生成AIのメリット④継続的な進化
生成AIは、新しいデータを学習することで進化していきます。その結果として、品質や性能が時間とともに向上します。
生成AIのメリット⑤コスト削減
手動での作業や他のツールを使用した場合と比べて、生成AIを活用することでコストを削減が可能です。特に、大量のコンテンツ生成やデータ処理において、その効果は高いでしょう。
生成AIのメリット⑥多様な言語への適応
生成AIは、多様な言語に対しても高い適応能力を持っています。これにより、グローバルなコンテンツ生成やマルチリンガルなサービス提供はもちろん、自身の言語学習にも役立つでしょう。
生成AIの営業・ビジネスへの活用例
営業・ビジネスのおいて、生成AIを活用して多様なタスクを進化させています。既存の手法より効率的で質の高い業務処理が可能です。ここからは具体的な活用例を紹介します。
生成AIの活用例①CS（カスタマーサポート）
CS（カスタマーサポート）では、チャットボットや自動応答システムとして生成AIが活用されています。顧客からの質問や悩みに対して、リアルタイムで適切な回答や情報提供を行うことが可能です。
生成AIの活用例②コンテンツ制作
生成AIは、記事の執筆やグラフィックデザインなど、クリエイティブなタスクにも用いられています。特にテキスト生成では、ニュースやブログの記事を効率的に生成できます。一部のニュースサイトやブログでは、AIが生成した記事が公開されています。
生成AIの活用例③ターゲティング広告
ターゲティング広告の最適化にも生成AIが利用されて、個々のユーザーに合わせた広告表示が行われています。
生成AIの注意点と課題
生成AIの活用が進む中で、いくつかの注意点と課題が考えられます。これらを把握し、適切に対処することなくAIを使用すると、意図しない結果や問題を招く可能性があるでしょう。ここからは具体的な課題について説明します。
生成AIの注意点と課題①データの質と偏り
生成AIの性能は、学習に使用されるデータの質に大きく依存します。不十分なデータや偏ったデータを元に学習したAIは、偏った結果を出力する可能性があるでしょう。たとえば、一部のグループの情報が欠けているデータを使用すると、そのグループに関する正確な分析や予測が難しくなる可能性が高いです。
生成AIの注意点と課題②倫理的な問題
生成AIが人間のような文章や画像を生成できることから、ディープフェイクのような偽情報の拡散や、個人のプライバシーの侵害といった倫理的な問題が浮上しています。これらの技術が悪用されるで、社会に大きな混乱や被害が生じるリスクが考えられます。
生成AIの注意点と課題③信頼性と透明性
AIの判断の根拠や参考資料、ロジックが開示されない場合、その結果をどれだけ信頼できるのか、どのような基準で判断がなされているのか、といった問題が指摘されています。特に、医療や法律といった重要な判断を要する分野でのAIの利用は、その信頼性や透明性が求められます。
生成AIのメリットと課題を認識し、利用することが大切
生成AIはビジネスのさまざまな領域で活用されていますが、同時に注意すべき点や課題も存在します。
データの質や偏りは、AIの出力の正確性や公平性に大きく影響します。また、AIの能力が高まるにつれて、倫理的な問題や偽情報の拡散のリスクも増大します。そして、AIの判断ロジックの透明性は、私たちがその結果を信頼する上で欠かせない要素です。
これらの課題を認識しながらAIを活用していくことが重要です。
