生成AIとは?従来のAIとの違いや活用例

更新日 : 2024年03月12日

生成AI

近年ニュースなどでも取り上げられることが多く注目されている「生成AI」。業務に取り入れる企業も増えてきています。しかし、従来のAIとはどう違うのか、どのように活用すれば良いかなど疑問がある方も多いでしょう。

この記事では生成AIの概要をご説明の上、従来のAIとの違い、メリット・デメリットや活用例などを解説します。

生成AIとは

生成AIとは、利用者が出す指示に基づき、新たに画像や文章、音声、映像などのデータを創り出すAIを指します。特によく知られている生成AIの1つに、利用者が文章(テキスト)で指示(プロンプト)を出すことにより、新しい文章を生み出すテキスト生成AI「ChatGPT」があります。

もちろんChatGPT以外にも、音楽や画像(絵や写真)、映像(動画)を指示に基づいて生成するさまざまな生成AIが存在します。

生成AIと従来のAIとの違い

ビジネスで多く用いられているAIの1つに、顧客対応などの分野で一般化しつつある「AIチャットボット」があります。従来のAIチャットボットは、既存の情報やFAQに基づいてもっとも適した回答を自動化するものです。これに対し生成AIでは、収集したデータのパターンや関係を学習し、既存の情報にはなかった新たな回答を予測生成します。

「データを分類・識別することで自動化を可能にする」のが従来のAIですが、生成AIは「データに基づいて回答を創造する」ものなのです。

生成AIは新たに開発された技術ではありますが、従来のAIが生成AIに劣っているわけではありません。両者の異なる目的を理解の上で、業務に取り入れていく必要があります。

生成AIのメリット・デメリット

AIのメリット

ここでは、生成AIのおもなメリットやデメリットをご紹介します。

生成AIのメリット

生成AIを活用する上での主なメリットとしては以下が挙げられます。

作業時間の短縮

人が何か作業をしてデータを創り出す際には、「調べる時間」「考えて思いつくまでの時間」「アウトプットする工数・時間」がかかってしまいます。しかしこれを生成AIに任せる、もしくは生成AIが補助的な役割を担うことで、これらの作業時間を大幅に短縮することができ、業務の効率化につながります。

作業品質の均一化

人によるデータ生成の場合、担当者によって成果物のクオリティにばらつきが生じてしまう可能性があります。生成AIに作業を任せた場合、作業品質の均一化を図れるでしょう。また、データ生成の作業に不慣れな担当者がいたとしても、生成AIの作業により一定の品質を保って成果物を生成することが可能になります。

アイデア出しが容易になる

人がアイデアを出す場合、多くの案をあげてから候補を絞り込むという作業が必須になります。最終的に人の手でデータを生成するとしても、初期のアイデア出しに生成AIを使うという方法は有用になるでしょう。そこにいる人が想像し得なかった新規性の高いアイデアを得られ、新たな切り口での創造が可能となります。

生成AIのデメリット

多くのメリットを備えた生成AIですが、以下のようなデメリットもあります。

独創性が不足する場合がある

上述した項目で「作業品質が均一化できる」とご説明しましたが、均等なクオリティの成果物が得られるということは、品質が平準化され過ぎてしまうという弊害も含んでいます。生成AIが参照する情報はあくまで学習したデータであるため、指示によっては既にあるものと似通った成果物が生み出されてしまう可能性があります。それが既存の著作物と似たものであれば、著作権問題に発展するリスクもあるのです。

ファクトチェックの必要性

生成AIが出力したデータは、必ずしも正確性が担保されたものであるとは限りません。生成AIの学習状況によっては、事実との齟齬や矛盾が生じる可能性もあるのです。このため、生成AIの出力データをビジネスで活用する場合には、適切なファクトチェックを実施することが必須となります。

品質のばらつき

生成AIは品質が均一化できる一方で、生成AIに頼ってしまうことで成果物の品質にばらつきが生じる可能性もあるため注意が必要です。

メリットにおける「品質の均一化」は、テキストや画像などデータそのもののクオリティを指しています。一方で、デメリットに挙げた「品質のばらつき」とは、データの正確性や事実との整合性などを指します。

生成AIは学習したデータを組み合わせて新しいデータを生成しますが、その過程で事実と異なる認識や矛盾が含まれることがあります。そのため、データの真実性や整合性においての齟齬につながってしまいます。

生成AIの活用例

AIチャットボット

すでに生成AIは、さまざまなビジネスの現場で活用され始めています。ここでは、生成AIのビジネスにおけるおもな活用例をご紹介します。

コンテンツ(文章・画像)の作成

すでに広告などの業界で、生成AIによるコンテンツ作成が多く活用されています。

大手飲料メーカーでは、独自の画像生成AIツールを公開。誰でもオリジナルのクリスマスカードを作成でき、SNSへの掲載もできるサービスを展開しました。また、生成AIによって作成されたキャラクターによって、棚に並ぶ商品が顧客に話しかけてくるというインパクトのある体験型キャンペーンも実施しています。

プログラミング

大手情報通信会社では、ソフトウェア開発の作業に生成AIを導入しています。人が入力したテキストをもとに、コードを自動生成する生成AIを活用し、技術者の作業の大幅な効率化を果たしています。実際に、コードの作成時間を2~4時間ほど短縮できた事例が多く見られたとのことです。

チャットボットによるお問い合わせ対応

大手電機通信事業者では、LINEアカウントでのチャットボットによるお問い合わせ対応に、生成AIの活用を開始しました。従来のチャットボットでは、ユーザーの入力内容が不足していたり、長文である場合に正しく認識できないことがありました。チャットボットで解決しない場合にはアドバイザーが引き継いで対応し、解決までに時間がかかるケースが多かったところ、生成AIの導入によって入力内容の要約や、情報が不足している場合にユーザーに再質問を行えるようになりました。

チャットボットに生成AIを導入することで、業務効率化だけでなく顧客満足度の向上にもつなげている事例です。

生成AIの効果的な活用をJBサービスがサポートします

AIは業務効率化に役立つ技術ですが、それだけで終わらせてしまうと生成AIのポテンシャルを企業価値の向上に生かすことができません。そのため、JBサービスではマシンラーニングやディープラーニングを取り入れ、現状を分析することから未来を予測することにまでつなげています。

JBサービスの運用センターSMACでは、最新のテクノロジーとITサービスのナレッジを統合し、システム運用に関するお客さまの様々な課題を解決します。SMACコールセンターでは、オペレーターの対応とAIチャットボットの併用によって、効率化に加えお客様の利便性向上につなげることができます。

また、JBサービスではAIチャットボットを円滑に運用するための支援サービスをご提供しています。AI導入プロジェクト全体のプランニングから、QAデータの準備、チューニング、検証、社内の利用活性化、継続的な維持運用までのサイクルを短期間でサポートします。

これから生成AIを導入したい方や、現在のサービスをより改善したい方は、ぜひJBサービスまで一度ご相談ください。

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JBサービスでは、AI認定技術者がこれまでに培った豊富なヘルプデスクの運用経験や社内やお客様に導入したAIチャットボットの知見を総合して、お客様のAIヘルプデスク構築を成功に導きます。また運用負荷の高い維持・メンテナンス作業を代行するとともに、分析結果から問合せ精度向上のための助言・サポート・課題解決の提案を行います。JBサービス(JBS)は企業の情報セキュリティ対策・ITシステム運用をご提供いたします

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