セミナーレポート: 生成AIビジネス活用最前線2024

メモをもとに生成AIに記事化してもらってますので、そのつもりで読んでください。

生成AIの進化が私たちの生活やビジネスにどのような変革をもたらすのか、興味深く探求する機会が訪れています。
2024年7月18日に行われた「生成AIビジネス活用最前線2024」セミナーでは、最新の技術動向から企業の成功事例まで、多岐にわたる情報が共有されました。

生成AIが社会にもたらす衝撃と未来

アクセンチュアのデータ＆AIグループ日本統括 AIセンター長、保科さんが基調講演で「生成AIがもたらす衝撃と未来」について語りました。

生成AIの現状とその影響力

生成AIとは、文章や画像、音声などを自動で生成する技術の総称です。保科さんは、この技術が急速に進化している現状を紹介しました。例えば、ChatGPTは「国家資格試験に合格する能力を持つほどの高度な自然言語処理能力を持っています」と述べています。また、生成AIは「リアルな動画の生成やプログラムコードの修正など、様々な分野で応用が広がっており、私たちの生活や仕事のあり方を大きく変えつつある」と強調しました。

業界別の影響と実例

保科さんの講演によると、生成AIは特に金融や保険業界で大きな影響を及ぼすと予測されています。彼は「金融や保険業界では、業務の70%以上が生成AIによって自動化または強化される可能性があります」と述べ、特に「保険の契約書作成やクレーム処理など、時間と労力を要する業務が効率化される」と説明しました。

また、MicrosoftのOfficeアプリケーションに搭載された生成AI機能についても言及がありました。「例えば、MicrosoftのCopilot機能を使えば、メールの翻訳や要約を自動で行うことができ、言語の壁を越えたコミュニケーションが容易になります」と説明し、日常業務の効率化に大きな役割を果たしていることを示しています。

生成AIの未来と課題

生成AIの将来的な影響について、保科さんは「日本のGDPは2038年までに135兆円増加する可能性がある」と予測しています。これについては、アクセンチュアのリサーチ部門が行った調査結果を基にしています。しかし、保科さんは同時に「偽情報のリスクや著作権問題などの課題も無視できない」と警告しており、これらのリスクに対処することの重要性を強調しました。

結論と今後の展望

保科さんの講演は、生成AIがもたらす未来の可能性とその課題を包括的に示したものでした。彼は、「生成AIの進化は私たちの生活や仕事のあり方を根本的に変える可能性がある」と述べ、そのためには「技術の理解とリスク管理が重要であり、生成AIの適切な活用が今後の企業や社会の競争力を左右する」と結論付けました。

生成AIプロジェクト成功の秘訣〜PoCで見極める活用シナリオと技術的実現性〜

はじめに

生成AI（Generative AI）は、ビジネスの効率化とイノベーションを推進する強力なツールです。しかし、その導入にはしっかりとした計画と実証が必要です。エクスプラザのCEO、高橋和樹氏は、「生成AIプロジェクト成功の秘訣～ PoCで見極める活用シナリオと技術的実現性 ～」というテーマで、効果的なAI活用のための戦略を講演しました。

1. PoCの重要性

PoCは、生成AIプロジェクトの初期段階で、アイデアの実行可能性を評価する重要なプロセスです。高橋氏は、PoCを通じて得られる実データやフィードバックが、プロジェクトの方向性を決定する際の指針となることを強調しました。PoCにより、技術的な課題やリスクを早期に発見し、適切な対策を講じることが可能になります。

2. 技術的実現性の見極め

高橋氏は、技術的実現性を見極めるためのポイントとして以下を挙げました：

• データの質と量: AIモデルの精度を高めるためには、高品質かつ十分な量のデータが必要です。データが不十分な場合、モデルの性能が大幅に低下するリスクがあります。

• インフラの整備: AIシステムの実装には、適切なハードウェアとソフトウェア、さらに必要に応じてクラウド環境の利用が不可欠です。

• 専門知識とリソース: プロジェクトを成功させるためには、AIに関する専門知識を持つスタッフの確保が重要です。必要に応じて外部の専門家を活用することも考慮するべきです。

3. 成功事例と業界別の展開

講演では、具体的な成功事例も紹介されました。例えば、保険業界では、生成AIを利用して顧客対応の効率化を実現したケースがあります。また、マーケティング分野では、コンテンツの自動生成により、作業の効率化が図られました。特に金融や通信業界では、生成AIの活用が進んでおり、他の業界への波及も期待されています。

4. PoCから本格導入へのステップ

PoCの結果をもとに本格導入に進む際には、詳細なプロジェクト計画とリスク管理が必要です。高橋氏は、ステークホルダーとの密なコミュニケーションが、プロジェクトの成功に不可欠であると指摘しました。さらに、生成AIの導入が社内でどのような影響を与えるかを予測し、適切な対応策を講じることが重要です。

結論

生成AIプロジェクトを成功させるためには、PoCでの実証と詳細な計画が不可欠です。データの質、技術的インフラ、専門知識など、さまざまな要素を考慮することで、リスクを最小限に抑え、最大の効果を得ることができます。エクスプラザの高橋氏の講演は、生成AIを活用したビジネス戦略の立案において非常に有益な示唆を提供してくれました。

ブームは幻想？生成AIを実業にどう生かすか

近年、生成AI（Generative AI）が話題となり、多くの業界で注目を集めています。しかし、この技術は単なるブームに過ぎないのか、それとも実際にビジネスの現場で価値を生み出すものなのでしょうか？ベルシステム24の川崎佑治氏が、「ブームは幻想？生成AIを実業にどう生かすか」というテーマで講演を行いました。

生成AIの真価とは？

川崎氏は講演の冒頭で、生成AIが実業にどのような影響を与えるかを問いかけました。彼は、かつて電子メールやファックスが登場した際の「郵便配達員が不要になる」という恐怖と同様に、生成AIが既存の職業や業務を脅かすのではないかという懸念があると指摘しました。しかし実際には、新技術の登場によって新たな需要が生まれることも多く、例えば通販の発展により物流業界が拡大するなど、ポジティブな影響も見逃せません。

生成AIの具体的な活用例

川崎氏は、ベルシステム24がどのように生成AIを活用しているかについても具体例を交えながら説明しました。例えば、チャットツール「Slack」上で生成AIを用いることで、日常的な業務コミュニケーションを効率化しています。また、生成AIを用いた翻訳や画像生成、さらには感情をケアする「ストレス解消ボット」の開発など、多岐にわたる応用が進んでいるとのことです。これにより、マーケティング活動の効率化や、よりリッチなコンテンツの提供が可能となり、企業の業績向上にも寄与しています。

コンタクトセンター業務への影響

特に注目すべきは、コンタクトセンター業務への生成AIの影響です。ベルシステム24では、生成AIを活用したコールセンターの効率化を進めており、例えば通話内容の自動要約や、顧客の発話の要点抽出などが挙げられます。これにより、従来の業務が劇的に効率化され、人手不足の解消やサービス品質の向上が期待されています。

今後の展望と課題

最後に、川崎氏は生成AIの将来展望について語り、技術の進化と共に新たなビジネスチャンスが生まれる可能性を強調しました。一方で、適切な人材の育成や環境整備が不可欠であり、これを怠ると企業全体の成長を妨げるリスクがあると警鐘を鳴らしました。

生成AIはもはや単なるブームではなく、確実に実業に根付いてきています。この技術をどのように活用し、ビジネスの成果を最大化するかが今後の課題です。川崎氏の講演は、生成AIの実業利用における可能性と課題を示唆するものであり、多くの企業にとって貴重な指針となるでしょう。

なぜ企業は生成AI活用に躓くのか？〜企業を悩ませる「3つの壁」〜

企業が生成AIを導入する際に直面する三つの主な課題について、アクセルユニバース株式会社のシステム部ディレクターである長森礼音氏が語りました。

1. セキュリティの壁

企業が生成AIを導入する際、最初に直面するのがセキュリティの問題です。多くの企業は、AIの学習データに含まれる機密情報が漏洩するリスクを懸念しています。この問題を解決するためには、データ暗号化、閉じたネットワークでの情報処理、そしてISO 27001などの国際セキュリティ基準の遵守が不可欠です。アクセルユニバースでは、これらの要件を満たすプラットフォームとしてAmazon Bedrockを採用し、安全なデータ処理環境を構築しました。

2. 信頼性の壁

生成AIの出力する情報の信頼性もまた大きな課題です。誤った情報が提供されると、企業の信頼やビジネスに深刻な影響を与える可能性があります。このため、特にビジネスクリティカルな分野での使用には慎重な検討が必要です。長森氏は、生成AIの導入を小規模なテストから始め、徐々にスケールアップすることを推奨しています。このアプローチにより、生成AIの精度や信頼性を確保しながら、リスクを最小限に抑えることができます。

3. 開発体制の壁

最後に、開発体制の整備が生成AI導入の鍵を握ります。生成AIプロジェクトは新しい技術や倫理的な問題を含むため、幅広い知識を持つチームメンバーが必要です。また、ビジネスサイドと技術サイドの協力が不可欠であり、両者が協力してプロジェクトを進めることが成功のカギとなります。アクセルユニバースでは、プロジェクトを小さな単位で進め、定期的に見直すことで柔軟な対応を実現しました。

結論

生成AIを導入するための三つの壁—セキュリティ、信頼性、開発体制—を克服するには、適切なセキュリティ対策、信頼性の検証、そして整備された開発体制が不可欠です。これにより、企業は生成AIの持つ可能性を最大限に引き出し、ビジネスの成長に寄与することができます。

急速に進む企業の生成AI活用。機械学習と商用利用に潜むリスクと対策

はじめに

近年、生成AI技術の進化と普及が著しく進んでいますが、その利用には法律的・倫理的なリスクが伴います。これについて、弁理士法人 iRify国際特許事務所の永沼よう子氏による「急速に進む企業の生成AI活用。機械学習と商用利用に潜むリスクと対策」の特別講演がありました。

生成AIの商用利用におけるリスク

生成AIの商用利用におけるリスクは、主に以下の2つに分類されます。

1. 法律面でのリスク 生成AIが利用するデータには、著作権で保護された情報が含まれることがあり、無断でこれらを使用すると著作権侵害の問題が発生する可能性があります。具体例として、2023年に米国の一部企業が生成AIを利用した際、著作権で保護されたソースコードが流出した事件がありました​。

2. 倫理面でのリスク 生成AIは、データのバイアスや不適切な表現を無意識に取り込むことがあります。たとえば、人種差別的な内容や性的差別を含むコンテンツが生成されるリスクがあります。また、AIが生成した作品の著作権が誰に帰属するのかという問題も未解決です。

対策と法整備の動向

1. セキュリティ対策 企業が生成AIを導入する際には、データの取り扱いについて厳密なガイドラインを設定し、データ漏洩を防ぐための対策を講じる必要があります。また、AIが生成したコンテンツを人間がチェックするプロセスを設けることが重要です。

2. 法整備の動向 現在、EUではAI法案が成立し、AIの利用に対する厳格な規制が導入されています。これには、AIによる生成コンテンツが他人の著作権を侵害しないようにするための措置も含まれています。日本ではまだ法整備が進んでいない状況ですが、今後の動向に注目する必要があります。

3. 保険の利用 生成AIのリスクを補償する保険が登場しており、情報漏洩や著作権侵害に対するリスクを軽減する手段として利用可能です。例えば、生成AIを用いた企業が法的問題に直面した際の費用をカバーする保険があります​。

結論

生成AIの商用利用には大きな可能性が秘められていますが、同時に多くのリスクも存在します。企業はこれらのリスクを正確に理解し、適切な対策を講じることが求められます。法整備の進展や新技術の登場により、今後もリスクの内容は変化する可能性があります。生成AIの利活用を進める企業は、常に最新の情報を基にリスク管理を行い、安全で効果的な利用を目指すべきです。