生成AIを活用するメリットとデメリットとは？日本企業における具体的な事例も紹介

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はじめに

生成AIの進化は多くの企業に新しい可能性をもたらしていますが、「生成AIはどう活用するべきか？」と「生成AIをうまく活用している日本企業は？」といった疑問をお持ちの方も少なくないでしょう。

生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、データから新しいデータを生成するAI技術であり、多くの企業がこの技術を利用して業務効率化や新しいサービス開発に取り組んでいます。

この記事では、生成AIの基本的な概念から、日本の主要企業における具体的な活用事例まで、幅広く解説します。

生成AIの活用によるメリットやデメリット、さらには日本企業における実際の利用例を理解できるので、ぜひご一読ください。

<この記事を読むとわかること>

• 生成AIの基本的な概念とその特徴
• 生成AIを活用することで得られる主要なメリットと潜在的なデメリット
• 日本国内の主要企業における生成AIの具体的な活用事例
• 生成AIの進化が将来のビジネスや社会にもたらす可能性と影響

生成AIとは？概要を紹介

2022年11月末、突如としてOpenAIから「ChatGPT」がリリースされ、世界に激震が走ったのはまだ記憶に新しいです。

ChatGPTはリリース後1ヶ月でユーザー数1億人を突破し、現在でもその勢いは止まるところを知りません。

このような世界のトレンドの中で、「生成AI（ジェネレーティブAI）」という言葉を日本でも耳にすることも多くなってきたかと思います。

しかし、なんとなくは理解できていても、詳しく説明できる人はあまりいないのではないでしょうか。

ここでは、生成AIとは一体何なのか、まず基本的な概要から理解しましょう。

「生成AI」の概要

生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、データから新しいデータを生成することができるAI技術の一種です。

例えば、文章、画像、音声、またはビデオを生成するのに使用されます。

生成AIは、与えられたデータセットを解析し、そのデータセットに含まれるパターンやトレンドを理解できます。

そして、それらのパターンを基にして、新しい、元のデータセットにないデータを生成します。

現在リリースされている生成AIで代表的なものは以下になります。

• ChatGPT
• Whisper
• BLOOM
• DALL-E
• Bing
• DeepMind
• Bard
• AlphaFold
• LLaMA 2
• Stable Diffusion 2

（※2023年10月時点）

生成AIが与えたインパクトは非常に大きく、コンテンツ生成、設計、分析など、既に多くの領域で利用されています。

生成AIは、従来の方法では困難だったり時間がかかるタスクを迅速かつ効率的にし、ビジネスのプロセスを劇的に改善する可能性があります。

しかし、著作権の侵害や偽情報の生成など、潜在的な課題も存在することには注意するべきです。

機械学習・ディープラーニングとの違い

機械学習（Machine Learning, ML）とディープラーニング（Deep Learning, DL）は、ともにAI（人工知能）の技術領域ですが、しばしば混同されがちです。

しかし、両者には明確な違いがあります。

端的にいうと、機械学習はコンピュータに特定のタスクを実行するためのルールを直接プログラムするのではなく、データからルールを学習させる技術です。

一方、ディープラーニングは、機械学習の一種であり、人間の脳のように動作するニューラルネットワークを利用してデータからパターンを学習します。

以下に、両者の違いを一覧表でまとめました。

機械学習は、アルゴリズムがデータからパターンを学び、新しいデータに対する予測や決定を下すプロセスを指します。

一方、ディープラーニングは、機械学習の一部であり、ニューラルネットワークを利用してデータからパターンを学びます。

また、ディープラーニングは、大量のデータと高性能なハードウェアを必要とし、訓練にはかなりの時間が必要です。

しかし、一旦訓練されると、ディープラーニングモデルは非常に高い精度でタスクを実行することができるのも特徴の一つです。

生成AIを活用するメリット

もはや生成AIを活用することが、ビジネスマンにとって必須ともいえるような時代が近づきつつありますが、具体的なメリットは何なのでしょうか？

ここでは、生成AIを活用するメリットについてお話しします。

高度な分析を短時間で実施可能

生成AIは大量のデータを迅速に処理し、パターンを抽出する能力を持っています。

これにより、企業は短期間でデータ駆動の意思決定を行うことができ、市場の変化に素早く対応することが可能となります。

例えば、製造業であれば、生成AIは製造プロセス中のデータを分析し、品質の問題や生産効率の向上ポイントを特定することが可能です。

また、マーケティングの分野では、消費者の購買履歴やオンライン行動データを分析することで、個々の消費者に最適なマーケティング戦略を策定することなどもできます。

さらに、生成AIは未来のトレンド予測やリスク分析、そして市場の機会を特定することも可能です。

これらの高度な分析機能は、企業が競争優位を保ち、新しいビジネスチャンスを探求する上で非常に価値のあるものといえるでしょう。

クオリティの担保・業務の標準化

生成AIの導入により、企業は業務プロセスのクオリティを担保し、業務を標準化することが可能です。

これは特に、ルーチンワークや繰り返しの多いタスクにおいて効果を発揮します。

たとえば、顧客サービスの分野では、生成AIはFAQセクションの作成や顧客からの問い合わせへの自動応答を提供することができます。

これにより、企業はサービスのクオリティを保ちながら、顧客対応の効率と速度を向上させることができます。

また、製造業においては、品質検査プロセスを自動化し、製品の品質を一貫して担保することも可能です。

このように、生成AIの能力は、企業がスムーズかつ効率的に業務を遂行し、長期的にはビジネスの成長と成功に貢献する可能性を広げます。

コスト削減・生産性向上

生成AIの採用は、企業にとってコスト削減と生産性の向上の両方をもたらします。

たとえば、文書の自動生成やデータ入力の自動化は、時間と労力を節約し、人間によるミスを減らし、全体的な作業効率を向上させることが可能です。

これにより、従業員はより戦略的で価値の高いタスクに集中することができ、企業の生産性は大幅に向上します。

また、生成AIはコスト削減にも貢献します。

たとえば、顧客サービスの自動化により、企業はオペレーショナルコストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。

他にも、不良品の検出と排除により、製造コストを削減し、製品の品質を向上させることも可能です。

このように、生成AIは、企業がコストを削減し、生産性を向上させ、競争力を維持する強力なツールとなり得ます。

生成AIを活用するデメリット・リスク

生成AIを活用するにはデメリットも存在します。

日本でも既に、生成AIのリスクを知らずに利用したことで、情報漏洩などのセキュリティインシデントにつながる事例も報告され始めています。

そのため、デメリットについてもしっかりと把握しておきましょう。

著作権・商標権などの各種権利の侵害

生成AIは、文書や画像、音楽などを生成する能力を持っていますが、これらのコンテンツの生成には著作権や商標権などの法的な問題が絡むことがあります。

たとえば、AIが特定のアーティストの音楽スタイルを模倣して新しい音楽を生成した場合、それはオリジナルのアーティストの著作権を侵害する可能性があります。

同様に、商標権やデザイン権に関する問題も発生するでしょう。

これらの法的なリスクは、企業や個人が生成AIを使用する際に十分に考慮しなければなりません。

特に、生成AIを商用利用する場合、著作権や商標権などの法的な側面を理解し、適切な許可やライセンスを取得することが重要です。

責任の所在が不明確で誤情報が含まれるケースもあり信憑性に欠ける

生成AIによるコンテンツ生成は、責任の所在が不明確になる可能性があります。

たとえば、生成AIが自動でニュース記事を生成する場合、その記事が事実に基づいているのか、あるいは誤った情報や偏見を含んでいるのかを判断するのは難しいです。

このような状況では、読者に誤解を招く可能性があり、社会に悪影響を及ぼす可能性があります。

対処するためには、適切な監視と検証の仕組みを確立し、責任の所在を明確にすることが重要です。

第三者への情報漏洩の可能性がありサイバー犯罪につながる

生成AIの利用は多くの利点をもたらしますが、それと同時にセキュリティリスクも伴うことは知っておくべきです。

生成AIは、大量のデータを処理し分析する能力を持っており、これにより機密情報や個人情報の漏洩のリスクが増大する可能性があります。

特に、不適切な管理やセキュリティ対策がとられていない場合、第三者への情報漏洩が起こり、それがサイバー犯罪につながる可能性も示唆されているのです。

既にいくつかの情報漏洩事案が報告されており、以下のニュースは大きく報じられました。

事例①ChatGPTのバグによる情報漏洩

OpenAIは、ChatGPTに関連するデータ漏洩について公式声明を出しており、この漏洩はredis-pyと呼ばれるオープンソースライブラリのバグによって引き起こされたと認めています。

事例②サムスンの情報漏洩

2023年4月、サムスンの社員3人が社内機密をChatGPTに入力し、OpenAI側に情報漏洩をしてしまう事案が発生。

その後も同様の事案が多発し、最終的にサムスンはChatGPTの社内利用を制限。また、情報セキュリティの教育を再度徹底することを発表しています。

このような生成AIの使用による情報漏洩の事例は、今後も加速度的に増えていくことが予測されます。

そのため、生成AIを利用する企業や組織は、情報漏洩のリスクを理解し、適切なセキュリティ対策を講じることが重要です。

フェイクニュースの生成と悪用

生成AIは、本物そっくりのテキストや画像、動画を生成する能力を持っていますが、これによりフェイクニュースの生成と悪用のリスクが生まれています。

特に、ディープフェイク技術などは、人々を欺く目的で悪用される可能性があり、社会に深刻な影響を及ぼします。

直近でも、ウクライナ戦争における情報戦の中で、ロシア側がディープフェイク技術を使って政治的プロパガンダの拡散を図ったことが話題となりました。

フェイクニュースとディープフェイクのリスクに対処するためには、コンテンツの検証プロセスを強化し、コンテンツの生成と配布に対する透明性を確保することが重要です。

また、ユーザーがディープフェイクコンテンツを見分ける能力を向上させる教育も必要でしょう。

製造物責任

製造物責任は、製品の欠陥が原因で消費者に損害が発生した場合、製造者や販売者がその損害に対して責任を負う法的な原則を指します。

生成AIは、自律的に動作し、学習と改善を続ける能力を持っています。しかし、生成AIが誤った判断や予測を行った場合、それが損害につながる可能性も大いにあります。

たとえば、生成AIを使用して設計された製品が欠陥を持っていて、それが消費者の安全を危険にさらす場合、製造者や販売者は製造物責任に問われるでしょう。

さらに、生成AIが自動でコンテンツを生成し、そのコンテンツが誤解を招く情報を含んでいて消費者に損害をもたらす場合、これもまた製造物責任の範囲に含まれる可能性があります。

生成AIは、製品やサービスの質を向上させ、効率を高めることができますが、同時に製造物責任が伴うことは知っておくべきです。

雇用の減少・知的能力の衰退

マッキンゼーの調査報告書によれば、2030年までにアメリカ人労働者の労働時間の最大30％の活動が自動化される可能性があり、この傾向は生成AIによって加速されているとのことです。

また、雇用の減少については、特定の職種、例えばオフィスサポート、カスタマーサービス、食品サービスの雇用は減少し続ける可能性も指摘されています。

特に、低賃金で働いている人々や、技術的なスキルが乏しい労働者にとっては、雇用の機会が減少する可能性があるのは否めません。

一方で、知的能力の衰退については、生成AIに依存することで、自分自身で考える能力や問題解決のスキルが低下する問題も盛んに議論されています。

生成AIは、我々に代わって複雑な問題を解決し、効率的な解決策を提供する能力を持っていますが、その分自分で考える機会が減少し、最終的には知的能力が衰退する可能性もあるでしょう。

しかし、生成AIは、新たな技術を学ぶ際のハードルを極端に下げ、新しいスキルを学ぶ機会も増やしてくれるのも事実です。

つまり、生成AIを「どう活用していくか」が、今後のビジネスの鍵となっていくでしょう。

生成AIの具体的な活用事例と主なサービス

ここまで、生成AIの特徴やメリット・デメリットなどの抽象的なことについて説明してきました。

しかし、「結局どう使えばいいかわからない」という人も多いかと思います。

そこでここでは、わかりやすいように生成AIの具体的な活用事例と代表的なサービスをまとめました。ぜひ、参考にしてください。

アイコン・デザイン・Webサイトの制作

生成AIは、デザインの領域で活用できます。

特に、アイコンの作成、グラフィックデザイン、そしてWebサイトの制作において、生成AIは時間と労力を節約し、創作活動を強力にサポートします。

アイコンの制作

生成AIは、ユーザーの指定したパラメータやテーマに基づいて、カスタムアイコンを作成することができます。

基本的なアイディアをテキスト形式で入力すれば、AIはそれを基にアイコンを自動でデザインします。

これにより、非デザイナーでもプロフェッショナルなアイコンを手軽に作成することが可能です。

<生成AI搭載のアイコン作成サービス>

• text2icon
• AI Icon Generator
• Iconik AI
• IconifyAI
• Icon Maker(Paxi AI)

デザインのサポート

生成AIは、ポスターやロゴ、広告などのグラフィックデザインのサポートも可能です。

ユーザーはデザインアイデアをテキスト形式で入力し、AIはそれに基づいてデザインを構築します。

これにより、デザインのプロセスが高速化し、より多くのデザインを短時間で作成することが可能です。

<生成AI搭載のデザインサービス>

• Let’s Enhance
• Canva
• Uizard
• Designs.ai

WEBサイト・コンテンツの制作

生成AIは、Webサイトのデザインとコーディングなどにも活用可能です。

ユーザーはサイトの目的や好みのスタイルを指定し、AIはそれに基づいてWebサイトやコンテンツを生成します。

これにより、コーディング知識がなくても、美しく機能的なWebサイトを短期間で制作することができます。

<生成AI搭載のWEBサイト・コンテンツ制作サービス>

• 10Web AI Website Builder
• Dora AI
• Uizard
• CodeDesign.ai

長文の要約

近年、情報量が増大し続ける中で、効率的に重要な情報をキャッチアップすることが日々の課題となっています。

そこで登場したのが、生成AIを活用した長文の要約サービスです。

特に、ニュース記事や報告書、学術論文などの長文をわかりやすく再構築することで、読者は短時間で重要な内容を把握することができます。

<長文の要約ができる生成AIサービス>

• 要約AI Samaru
• Claude 2
• ELYZA DIGEST
• Canvaの無料要約ジェネレーター (OpenAIを搭載)
• ELYZA (日本語要約AIモデル)

生成AIによる長文の要約は、情報を速やかに消費する現代社会において、個人やビジネスの効率向上に貢献する重要なツールとなるでしょう。

チャットボットの作成

生成AIは、チャットボット作成のプロセスを劇的に簡素化します。

生成AIを利用して作成されたチャットボットは、顧客の質問に対して適切で人間らしい回答をすることができるようになります。

<チャットボットが作成できる生成AIサービス>

• miibo
• Dialog Play
• Azure AI Bot Service
• ChatGPT (OpenAI)

これらのツールの利用により、企業は時間帯に縛られずに顧客サポートをすることができ、コストを削減し、リソースを効果的に管理することが可能になります。

生成AIによるチャットボット作成は、個人やビジネスのコミュニケーションを効率化し、顧客満足度を向上させる重要な手段となるでしょう。

文章の資料化

大量のテキストデータを扱う場合、文章の効率的な資料化は必要不可欠です。

生成AIは、テキストデータの自動分類、タグ付け、そして索引付けなどを行うことができます。

これにより、大量のテキストデータを迅速かつ効率的に資料化し、必要な情報を容易に検索し、アクセスすることが可能になります。

<文章の資料化ができる生成AIサービス>

• Tome
• Writesonic
• Notion AI

この技術の利用は、個人や企業にとって多くの利点をもたらします。

例えば、効率的なデータ管理により、時間とコストを節約し、データの可視性とアクセス可能性を向上させることができます。

さらに、情報の再利用と共有を促進し、組織全体の知識管理にも役立つでしょう。

プログラムコードの生成

生成AIは、特定のタスクや機能を実現するためのプログラムコードを自動で生成する能力を持っています。

この活用法では、コードのエラーを減らし、開発の速度を向上させ、プロジェクトのコストを削減する役割が期待できます。

<プログラムコードの生成ができる生成AIサービス>

• ChatGPT
• AI Programmer
• GitHub Copilot
• Amazon Code Whisperer
• OpenAI Codex

生成AIの進化に伴い、コード生成のプロセスはさらに効率的かつ簡単になるでしょう。

日本では、IT人材不足が喫緊の課題とされており、いわゆる「2025年の壁」も近づきつつあります。

生成AIを企業がうまく活用することで、IT人材不足の打開策となるかもしれません。

日本企業における生成AIの具体的な活用事例

日本の大企業でも、生成AIを業務に取り入れる事例も増えてきました。

ここでは、よりビジネスに直結する日本企業の生成AIの具体的な活用事例をいくつかご紹介します。

パナソニックコネクト

パナソニックコネクトは、ConnectAIという生成AIを活用し、社内のコミュニケーションと業務効率を向上させる取り組みを展開しています。

具体的には、ConnectAIは社員からの質問に対して高品質な回答を提供する目的で導入されました。

当初はOpenAIのGPT-3.5モデルをベースにしていましたが、後にGPT-4モデルにアップグレードされ、回答の質と満足度が大幅に向上しました。

さらに、ConnectAIには不適切利用を防ぐためのコンテンツフィルターが組み込まれており、社員による不適切な質問の使用を監視し、対策を講じています。

この活用事例から、生成AIの導入は組織内のコミュニケーションと知識共有の効率化に大きく貢献することがわかります。

また、定期的なモデルのアップグレードや適切な監視体制を設けることで、生成AIの性能を継続的に向上させ、安全に運用することが可能である点も学ぶべきポイントでしょう。

サイバーエージェント

サイバーエージェントは、2023年5月に130億パラメータの独自の日本語大規模言語モデル（LLM）を開発し、その翌週には最大68億パラメータの商用利用可能な日本語LLMを一般公開しました。

サイバーエージェントは2017年からAIクリエイティブの部署を立ち上げ、AIを活用した広告クリエイティブ制作に力を入れてきました。

そして、効果予測AI「極予測AI」、検索連動型広告の効果改善を目指す「極予測TD」、ランディングページの予測・制作・運用を行う「極予測LP」といったサービスを提供。

同サービスは、広告効果の最大化や効果的な広告クリエイティブ制作を目指しているとのこと。

この活用事例から、生成AIの進化は企業における広告クリエイティブ制作のプロセスをさらに効率化し、広告効果を向上させる可能性を示していることがわかります。

江崎グリコ社

江崎グリコは、人工知能（AI）の力を借りて、新しい価値を創造し、製品開発のプロセスを進化させています。

具体的には、江崎グリコはAI技術を活用して材料開発に着手しています。

主力商品である「BifiXヨーグルト」の開発において、常務執行役員の長谷川順一氏は自身の見解を以下のように述べています。

「AIを活用することで、約1万種類の菌株から独自のビフィズス菌を見つける研究開発プロセスの開発期間を短縮し、タイムリーな新商品の発売を実現したい」

これは、AIが食品開発の各フェーズでどのように利用されるか、そしてそれがどれだけの効率化や価値創造につながるかを示す良い実例でしょう。

この活用事例から学べることは、AIの力を利用することで、製品開発の効率を大幅に向上させ、新しい価値を創造することが可能であるという点です。

また、伝統的な食品製造企業でさえも、新しい技術を適切に採用し活用することで、製品開発の新しいフェーズを迎え、さらには新しい市場の創造や既存市場での競争力強化を実現することができるという点でも重要です。

積水ハウス＆博報堂

積水ハウスと博報堂は、AI技術を活用し、住まい手の生活を向上させる目的で共同プロジェクトを立ち上げました。

積水ハウスが提供するスマートホームサービス「PLATFORM HOUSE touch」は、住まい手の日常の行動データを「生活ログ」として蓄積するプラットフォームです。

データは窓の開閉やドアの施解錠などの基本的な操作から収集され、住まいの間取りや家族構成と関連付けされます。

博報堂はこのプロジェクトにおいて、豊富なデータ分析力と生活者理解力を活かし、積水ハウスの生活ログデータを解析。

この解析によって、住まい手の日常の行動や無意識の部分を可視化し、それを基に住まい手に寄り添ったサービスを開発・提供することが可能となります。

積水ハウスと博報堂の共同プロジェクトは、生成AIとビッグデータ解析の力を合わせ、住まい手の真のニーズを理解し、それに応える新しいサービスを創造する素晴らしい事例といえるでしょう。

アスクル＆花王＆コクヨ

アスクル、花王、そしてコクヨは、生成AI技術を活用して物流の効率化と環境負荷の削減を目指す実証実験を実施しました。

この実証実験は、特に発注量の平準化を図ることで、輸送車両の数とCO2排出量を削減することを目的としており、2023年8月30日にアスクルがその成果を発表しています。

アスクルが開発した「発注量平準化のシステム」は、生成AIを利用して供給側と需要側のデータを分析し、最適な発注計画を作成することができます。

システムは、サプライヤーが使用する輸送車の種類（車格）と各車両が輸送できる量を登録することで、1週間分の需要予測と需要変動データを車格ごとに分析。

これにより、各車格の最適な発注計画を作成し、車両の使用数とCO2排出量を削減することに成功しています。

花王とコクヨは、このシステムを利用して出荷作業を効率化し、アスクルは入庫や在庫管理を効率化することで、物流全体の効率を向上させました。

この共同プロジェクトから、生成AIの技術が、企業が物流の効率化と環境保護を両立する上で有効な手段であることが理解できるでしょう。

また、異なる企業間での協力とデータ共有が、より効果的な結果をもたらす可能性も示唆しています。

まとめ

この記事では、生成AIの基本概念から、そのメリット、デメリット、そして日本企業における具体的な活用事例に至るまで、幅広く掘り下げて解説しました。

生成AIは、データを生成し、解析する能力を備えており、業務効率化や新しいサービスの創出に対して非常に有益な技術となっています。

今後、生成AIの技術はさらに進化し、より多くの企業や業界で採用が広がるでしょう。

しかし、その活用に当たっては、著作権侵害やプライバシー保護といった法律・倫理的な課題を適切に管理し、解決する必要があります。

この記事を通じて、生成AIの基本的な知識を吸収し、その活用における可能性と課題を理解していただければ幸いです。

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フリーランス

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AI(人工知能) AIエンジニア 生成AI