『ブンブンの向こう側 産業における生成型AIの実用的な応用を探求する』
ブンブンの向こう側：産業における生成型AIの実用的な応用の探求 (Bunbun no mukougawa Sangyo ni okeru seisei-gata AI no jitsuyouteki na ooyou no tankyu)
イントロダクション
現代の世界は「ジェネレーティブAI」という言葉で賑わっています。McKinsey、KPMG、Gartner、Bloombergなどのトップのテクノロジー企業や経営コンサルティング企業は、この新しい技術の力を測定し、将来を予測するために常に研究を行っています。これらの調査は、ジェネレーティブAIの企業への影響が急速に増大しており、今日の職場で必須のスキルとなっていることを示しています。調査結果によると、ジェネレーティブAIは2032年までに1.3兆ドルの市場となり、誰もがその一部になりたがるでしょう。この記事では、さまざまな産業におけるジェネレーティブAIの応用、成長、および影響について、そしてあなたがこのグローバルな変化の一部になる方法について説明します。
ジェネレーティブAIとは何か？その規模はどれくらいか？
ジェネレーティブAIはもはや単なるバズワードではありません。この新しい技術は、AIが新しいコンテンツを作成し、実践を通じて学習することができるもので、世界中で注目を集めています。ジェネレーティブAIツールは、基本的にはトレーニングデータに基づいてコンテンツを生成できる大規模な学習モデル（LLM）です。これらのモデルは、トレーニングデータからパターンや構造を学び、類似のパターンに従う出力を生成できます。これらのモデルは、画像、動画、音楽、音声、テキスト、ソフトウェアコード、製品デザインなどを作成することができます。現在利用可能な大量のトレーニングデータのため、この技術の可能性は無限です。
過去数ヶ月間、ジェネレーティブAIの分野は着実に拡大し、毎日新しい応用とユースケースが発見されています。企業レベルでは、ジェネレーティブAIの統合により、より速いアウトプット、より高い生産性、経済成長が実現されています。その結果、多くの企業が時間とコストを節約するためにジェネレーティブAIを使用しています。
ジェネレーティブAIの企業応用には、自動化、人間または機械の増強、ビジネスおよびITプロセスの自立実行などが含まれます。McKinseyによると、世界中の企業はジェネレーティブAIツールの導入により、生産性の向上とリスクの最小化を最大限に活用しています。企業は今後、自身の仕事においてジェネレーティブAIを熟達することが求められるでしょう。
ジェネレーティブAIのビジネス面
ジェネレーティブAI市場には、モデルトレーニングインフラ、LLM向け推論デバイス、デジタル広告、特殊ソフトウェアとサービス、個人化アシスタント、およびコーディングの加速を可能にする共同作業者が含まれています。ジェネレーティブAIツールとソフトウェアを開発する企業がこの領域で最も恩恵を受けていますが、これら製品の応用はさまざまな産業の利益を支援しています。
では、ジェネレーティブAIは今日ではどれくらい大きな存在なのでしょうか？2022年には、ジェネレーティブAI市場は400億ドルと評価されており、時間の経過とともに成長しています。Bloomberg Intelligenceによると、ジェネレーティブAIは2032年までに42%の複合年間成長率を示し、1.3兆ドルの市場となると予測されています。
2023年：企業におけるジェネレーティブAIのブレイクイヤー
ジェネレーティブAIは2020年以来、ガートナーの人工知能のハイプサイクルに登場しています。しかし、2023年はジェネレーティブAIのブレイクイヤーとなっています。この技術は比較的新しいものですが、ほぼすべての産業の重要な一部になるほど成長しています。
McKinseyの国際的なレポートによると、主要企業の33%が既にジェネレーティブAIを使用しており、その他の25%はAIの統合のプロセスにあると報告されています。また、レポートは、Cレベル幹部の22%が仕事でAIツールを使用していることも示しています。
技術の新たな使用法や応用が発見されるにつれて、その利用範囲もさらに拡大しています。すべての産業のすべてのレベルでのジョブロールは自動化され、人間の介入が最小限に抑えられ、人間の労働時間がより重要なタスクに割り当てられるようになっています。したがって、企業はAIのスキルを持つ人材を求めており、それが彼らに優位性をもたらしています。
さらに、McKinseyの調査によると、40%の企業がAIへの投資を拡大する予定です。つまり、すべての仕事においてある程度のレベルでAIの機能が関与するようになる可能性があることを示しています。私たちは皆、それに備えて準備をする必要があるのです。
エンタープライズリーダーがジェネレーティブAIについて考えていること
世界中のビジネスリーダーは、ジェネレーティブAIの可能性に興味を持ち、それが真に革新的な存在だと確信しています。オラクル・アナリティクス・クラウドの上級主任データサイエンティストであるヴィカス・アグラワル博士は、ジェネレーティブAIが特にテキストやユーザーインターフェースに関連する分野で企業ソリューションを革新する可能性を持っていると断言しています。「AIツールが進化するにつれて、データサイエンティストはこれらのツールを操作するだけでなく、それらを強化・改善するスキルを必要とする」と彼は述べました。
同様のことを言うと、データイクの元AI戦略責任者であるジェプソン・テイラー氏は、AIスタートアップの成功は適切な人材の採用にかかっていると述べています。彼はNYUでAIマスタークラスの共同リーダーとして、AIシステムが自律的にコードを書き換えおよび強化できる未来を予見し、より効率的かつ強力なアプリケーションをもたらすと述べています。
Beans.aiの応用AI責任者であるサンディープ・シンは、Analytics Vidhyaとのインタビューで、インドと米国のAIエコシステムを比較しました。「インドのAIエコシステムは、研究に重点を置いたベイエリアのAI研究風景とは異なり、急速な採用と商品化が可能な位置にあります」と彼は述べました。
インドの業界リーダーについては、Fractal Analyticsの最高経営責任者（CEO）、共同創業者、副議長であるスリカント・ヴァラマカンニ氏が挙げられます。彼は、組織内のほとんどの機能が自動化され、更新され、優位性を持ち続けるためには、最新の情報にアップデートし、エッジを持つ必要があると信じています。
GramenerのCEO兼チーフデータサイエンティストであるアナンド・S氏は、Googleのローンチ以来、ジェネレーティブAIを次なる大きなトピックと見ています。彼はすでに自身のコーディング作業のほとんどをAIにアウトソースし、さまざまなタスクをこなすために多くのLLM（Low-Level Machine）を訓練しており、それによって仕事を最適化し、時間を節約しています。
2023年の異なるセクターでのジェンAI産業の成長
わずかな期間で、ジェネレーティブAIはほぼすべての産業に影響を与え、今日の企業の欠かせない一部となっています。マッキンゼーによると、地域、産業、役職レベルに関係なく、多くの従業員が既に仕事でジェネレーティブAIツールを使用しているとのことです。
テクノロジー、メディア、通信業界が最もジェネレーティブAIを活用していますが、ビジネス、法律、金融サービスも遅れていません。また、医療、エネルギー、小売業界でもジェネレーティブAIの恩恵を受け始めています。
異なるセクターにおけるジェンAI成長の将来予測
最近KPMGが公表したレポートによれば、セクターと機能によって分けられた将来のジェネレーティブAIアプリケーションの期待が述べられています。以下はいくつかの将来予測です。
ジェンAIを採用する理由：人々を準備する
企業は常にプロセスの最適化とビジネスの拡大を目指しています。企業がオペレーションをスケールアップさせるための最善の方法は、既存の労働力の生産性を向上させることです。現代の世界では、ジェネレーティブAIツールを採用することが最も革新的で効率的な方法です。
KPMGの調査によれば、この考えに賛同するエンタープライズの約75%は、ジェネレーティブAIが生産性を向上させると述べています。これらの企業のほとんどはすでにジェンAIを採用しているか、今後2年以内に採用する予定です。調査に参加した68%の人々は、ジェネレーティブAIが働き方を変えると考えており、63%の人々はそれがイノベーションを促進すると信じています。
長期的には、単調なタスクは自動化され、人間の知識は戦略的な活動に集中できるようになります。ジェンAIツールは、従業員がより創造的で熟練していることを支援することを目指しており、彼らを置き換えることや仕事を奪うことはありません。ただし、調査に参加した46%の回答者は、職場の安定が危険にさらされ、ジェネレーティブAIツールが一部の仕事を置き換える可能性があると信じています。調査は、最もリスクの高い職種は管理職（65%）、顧客サービス（59%）、マーケティングやデザインなどのクリエイティブ分野（34%）であると述べています。
組織は今何ができるのか？
Nvidia、Amazon Web Services、Microsoft、Google、OpenAIなどのテックジャイアンツは、この技術を最初に活用しました。しかし最近では、オープンソースのモデルやクラウドプラットフォームによって、中小企業やスタートアップもGenAIの流れに乗ることができるようになりました。
KPMGの調査では、71%の企業が次の2年以内に初めての生成型AIソリューションを導入する予定です。したがって、あなたやあなたの組織がこの技術を取り入れて最大限に活用するのに遅すぎるということはありません。以下は、企業が最新の技術革命の一環となるために今できることです：
先駆者になる
KPMGのレポートによると、多くの企業はまだ生成型AIへの一歩を踏み出していません。彼らのうち71%は、6ヶ月から2年以内に最初のGenAIソリューションを導入する予定です。今があなたの会社が動く最適な時期です。
新しい技術を早めに取り入れることは、多くの先駆者の利点をもたらします。まず第一に、あなたは先行スタートを切ることができます。GenAIの拡大スピードを考えると、先駆者と追従者の間のギャップは間もなく大幅に広がるでしょう。この時点では、追いついて新しいツールやアプリケーションを追跡することはまだ可能です。
早期の導入は、最高の人材、ツール、ソフトウェアへの投資においても有利です。さらに、競合他社よりもリスクや障壁の解決策を見つけることができます。
この変化は圧倒されるかもしれませんが、Analytics Vidhyaは手助けします。我々は生成型AIのトレーニング、従業員の能力向上、AIスキルを持つ人材の雇用、データ主導の労働力の開発に関するサービスを提供しています。
対応して適応する
成功した企業の技術的な変革には、絶えず応答し、適応することが欠かせません。生成型AIはこれを実現する能力がありますが、GenAIのツールを使用する従業員は、それらをどのように、いつ適用すべきかを知る必要があります。
最適なGenAI戦略の開発には多くの試行錯誤が必要です。企業のリーダーは、大規模な可能性を考慮に入れるために、戦略を迅速に評価、適応、または転換する覚悟を持っている必要があります。したがって、これらのリーダーはビジネスコンポーネントだけでなく、GenAIの技術面についても文脈知識を持つ必要があります。Analytics Vidhyaは、すべてのレベルの従業員向けに包括的なGenAIコースを提供し、彼らが最適化してビジネスを拡大するために正しい決断を下すことができるようサポートします。
大胆かつ幅広く変化を管理する
生成型AIは、私たちが考え、創造し、働き、交流し、生活する方法を変えています。企業はこのような破壊的な技術的な力と向き合うことに懐疑的かもしれません。企業のリーダーはしばしば、潜在的なリスクを最小限に抑えながら、GenAIを展開する方法を見つけることが難しいと感じています。
この新しい技術に対する恐れに立ち向かい、積極的に受け入れる唯一の解決策は、リーダーや全従業員が生成型AIに関する明確で簡潔な知識を備えることです。これにより、彼らは業界のダイナミックス、ビジネスモデル、運営モデル、職場の変化を受け入れる準備ができるようになります。
生成型AIリテラシーを開発する
GenAIを企業に成功裏に統合するためには、従業員がこの新しい技術についてリテラシーを発達させる必要があります。会社は生産性を向上させ、リスクを最小限に抑えるために、従業員のトレーニングに投資する意思がある必要があります。
新しいスキルを学ぶことやスキルを向上させることは、誰にとっても簡単ではありません。したがって、会社は、すべてのレベルの従業員向けに適切なコース、学習プラットフォーム、インストラクターを見つけることが重要です。Analytics Vidhyaは、C-suiteリーダーやVPからマネージャー、アシスタント、さらにはインターンまで、あらゆるスキルレベルの従業員のトレーニングを行うことができます。
適切なGenAIのユースケースを見つける
新しいテクノロジーを受け入れる準備をする際には、企業がこの変化を通じて何を達成したいのか明確な目標を持つことが重要です。明確な目標を持つことで、正確なビジネスニーズを把握し、会社に最適なGenAIツールを選択することができます。
生成AIは無限の可能性を持ち、一度にすべてに取り組むことが容易になる傾向があります。GenAIはほぼすべてを行うことができますが、組織の特定の部門でのみ必要とされる場合もあります。したがって、望ましい結果を得るために採用すべきものと最適な方法は何かを見極めるために、焦点を絞り、トラックに乗っていることが重要です。
企業は、最適なアプローチを見つけるため、いくつかの異なるツール、ソリューション、戦略を試行する必要があるかもしれません。ユースケースを定義することは、このような実験の第一歩です。
AIの責任ある利用を活用する
企業で生成AIツールを使用することには、機密企業情報の共有のリスクが伴います。ほとんどの組織は、生成AIソリューションを責任を持って管理、トレーニング、実装するための堅固な構造やポリシーを持っていないため、サイバーセキュリティとデータプライバシーに関心を持っています。
ユースケースの定義や潜在的な機会の把握の際には、生成AIの責任ある利用を確保することも重要です。企業は、このようなリスク（財務、評判、倫理）を制限するための強力なガードレールを設ける必要があります。AIの責任ある利用を確保するために誰が責任を持ち、誰が責任を負っているのかのヒエラルキーが必要です。これに関与する人々は倫理的な考慮事項を遵守し、AIの利用に関する新しい法律や規制に常にアップデートされる必要があります。
重要な人材に関する課題への対応
企業に新しいテクノロジーを取り入れることは、職務の変化や新たな熟練人材の獲得を意味します。労働力に生成AIを採用することは、労働環境と既存のプラクティスを変えることになります。この移行中、既存の従業員が恐れることなくこの変化を受け入れるようにすることが重要です。
企業のリーダーは、変更があるたびに従業員に対して役割の変更、再設計されたプロセス、新しい行動について効果的に伝える必要があります。彼らは従業員に対して生成AIが人間の能力を拡張するツールであり、彼らを置き換えるものではないことを保証しなければなりません。
組織がGenAIを採用する際に直面する課題
組織は生成AIの採用には開放的ですが、採用する際には次のような課題に直面することがよくあります。以下は、企業がGenAIに適応する際に直面する最も一般的な課題のいくつかです。
- 新しい領域： 生成AIは比較的新しい領域であるため、組織はそれを探求することに懐疑的かもしれません。
- 熟練人材の不足： 組織は専門知識を見つけるのが難しいため、トレーニングやスキル向上のコストが高くなる可能性があります。
- AIの開発のペースとスケール： GenAI業界は速すぎて、そのペースが組織がこの領域に進出することを心配させることがあります。
- 明確なビジネスケースの欠如： 多くの企業は、ビジネスで生成AIをどこでどのように正確に使用すべきかを把握していないという課題に直面しています。
- 幻覚と誤った結果： 別の一般的な懸念事項は、GenAIが作成する偽の情報に関するものであり、そのような問題のリスクと影響は会社と従業員にかかります。
- サイバーセキュリティとデータプライバシーの懸念： GenAIツールの使用は、トレーニング目的で会社のデータの共有を伴うため、企業はサイバーセキュリティとデータプライバシーに関心を持つことがあります。
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