生成AIの活用方法を徹底解説！プロのワークフローを盗もう
ChatGPTの登場など、昨今は本格的にAIが巷を賑わせ始めていますが、既に様々な形でビジネスにも生成AIを活用できるようになってきており、導入している企業の数やフリーランスの人数も増えてきています。
AIを活用することで労力の削減を図れるのは明白で、上手にAIを使いこなせるかどうかで納品スピードの向上による案件受注のしやすさなど、今後大きな差が生まれてくることは想像に難くありません。
この記事では、現在ビジネス界隈においてどのような形で生成AIは活用されているのか、またプロのワークフローの例をご紹介していきます。
生成AIによるコードの抽出やデバッグ
これまでコーディングは手作業で入力しなければならず、多くの労力と人件費が発生していました。
しかしAIでコードを生成することで大幅に入力作業を短縮することができ、多くの案件をこなせるようになるのはもちろん、一つ一つのコーディングの質を追求できるようにもなり、顧客満足度や自社の評判の向上にも繋がります。
AIで生成されたコードをそのまま使うことも可能ですが、プロのエンジニアはそのコードをベースにお客様の要望やユーザーの使い勝手などを踏まえ細かな修正を行い、さらなる質の向上を目指すために活用しています。
またAIはバグの発見、修正を行うこともできます。コーディングの最中に逐一バグチェックを行うことで、完成間際になって致命的なバグが起こって修正に多くの時間がかかるといったトラブルが無くなり、予定通りの期日での納品が可能となります。
生成AIによる広告クリエイティブ制作
WEB広告のバナーを用意する際などに、なかなかイメージの意思疎通が図れずに何度も作り直してイメージの擦り合わせをしていくことも珍しくなく、そこで多くの時間がかかってしまったり、妥協をしてしまうと大きな機会損失に繋がることがあります。
そこで生成AIでまず大まかにバナーデザインのサンプルを作成していき、「このようなバナーでどうですか？」と提案していくことで即座にイメージの擦り合わせをしていくことが可能です。サンプル作成の手間が大幅に短縮できるのは非常に大きなメリットですね。
広告のクリエイティブは、ターゲットの趣味嗜好や行動パターンなどを深く理解した上での制作が重要になってきます。
現状のAIは人の感情にまで踏み込んだクリエイティブはできませんが、AIを活用することでターゲットに即したデザインの作成に労力を割くことでき、より早くPDCAやABテストを回せるようになることで広告効果が現れるスピード感も増してきます。
最初の取っ掛かりを作る労力をカットできる
デザインやコーディング、ライティングなどのクリエイティブを行う中で、やはり最初の取っ掛かりを作る際の負担は非常に大きいものがあります。
AIは基本的に統計をもとにしてクリエイティブを出力するため純粋な0から1は作れませんが、最初のある程度の取っ掛かりの部分をAIに任せることで枠組みを作ることができ、感情の部分など人でしか表現できない部分に労力をかけられるようになることで、よりお客様やユーザーの満足度が高い制作が行えるようになります。
またコードのところでお話ししたように、デバッグなど単純作業でかつ労力が大きくかかる部分を置き換えるといったことにもAIは向いています。
AIを導入しているかどうかで大きく差が生まれる時代は近い
これから先、ほぼ間違いなく生成AIを用いる企業やデザイナー等は増えていきます。その中で作業やクリエイティブのスピード感も増していくと考えられ、生成AIを導入している企業としていない企業で納品スピードにも差が出てくると予想できます。
作業スピードの差で受注できる案件の数に違いが生まれたり、顧客満足度にも繋がってくることを考えると、今からでも少しずつAIを導入していくことが求められてきます。
導入する際の軋轢なども当然あると思いますが、単純に自分たちの作業が楽になると考えると利用することのメリットの方が大きいですからね。
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