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デロイト発行「業界別生成AI活用のすゝめ」概略

Rui-外資の皮を被ったAIコンサル


生成AIのビジネス適用を考えるにあたって、以下の記事が参考になりそうだったので内容を整理しました。

Deloitte AI Institute
「The Generative AI Dossier」

https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/about-deloitte/articles/about-deloitte-japan/ai-dossier-2023.html

はじめに-記事全体像

本記事は、「Gemini 1.5 Pro」を利用して整理しています。
また、「Claude 3.5 Sonnet」で本記事の内容をPDFスライド化しています。


生成AIとは？従来のAIとの違い

従来のAIは、主に既存データのパターン認識や分類、予測などに用いられてきた。一方、生成AIは、学習したデータに基づいて全く新しいアウトプットを生み出すことができる。テキスト、画像、音声、コード、3Dオブジェクトなど、そのアウトプット様式は多岐に渡る。

生成AIがもたらす6つの価値

生成AIは、以下の6つの価値創出に貢献する。

  1. コスト削減: 業務の自動化や代替によるコスト削減

  2. プロセス効率化: 定型業務の自動化による効率化

  3. 成長: ターゲティング精度向上による収益増

  4. イノベーションの促進: 新製品・サービス開発の加速

  5. 新しい発見とインサイト: 新たなアイデアやインサイトの発見

  6. 政府市民サービス: 行政サービスの精度向上と利便性向上

業界別 生成AI活用事例

以下では、6つの主要業界における生成AIのユースケースを紹介する。

1. 消費財業界

  • マーケティング コンテンツ アシスタント: 製品説明、画像、動画などを自動生成。多言語対応やパーソナライズ化も可能になる。

  • プロモーション計画: 販売促進計画の立案・交渉資料作成などを支援。データ分析に基づいた戦略策定が可能になる。

  • 製品設計アシスタント: 新製品のコンセプトやプロトタイプを迅速に作成。従来のプロセスに比べて時間とコストを大幅に削減できる。

  • AIがポーズをとる: 多様な仮想モデルを生成し、製品紹介などに活用。従来のモデル事務所に比べて低コストで、多様性にも対応できる。

  • すべての人にデータアクセスを: 自然言語によるデータ検索・分析を可能にする。専門知識がない担当者でも消費者行動のインサイトを得ることができる。

  • 百聞は一見にしかず: バーチャル試着体験を提供。購入前のイメージを具体化することで、返品率の低減などが期待できる。

  • 開発者向けのコード支援: ソフトウェア開発者のコーディング作業を支援。複数のプラットフォームへの展開を効率化できる。

  • オンデマンドのカスタマーサポート: バーチャルエージェントによる顧客サポートを提供。24時間対応や多言語対応などが可能になる。

  • バーチャルショッピングアシスタント: 顧客の行動や好みに基づいた商品提案を行う。従来よりもパーソナライズされたショッピング体験を提供できる。

  • 次世代のマーケットインテリジェンス: 大量の市場調査データを分析し、簡潔なインサイトを抽出。迅速な意思決定を支援する。

2. エネルギー・資源・生産財業界

  • 設備を健全に保つ: 設備のメンテナンス計画を最適化。稼働時間の向上やコスト削減に貢献する。

  • 実験と設計の迅速化: 新素材の発見・開発を加速。実験回数やコストを削減できる。

  • 鉱石の理解: 鉱物処理プロセスを最適化。コスト削減、安全性向上、環境負荷低減などに貢献する。

  • 最適化設計: 土地利用計画の策定を支援。設計者にかかる負担を軽減し、より効率的な計画立案を可能にする。

  • 現場での助け舟: エンジニア向けの仮想現場アシスタントを提供。問題解決に必要な情報へのアクセスを容易にする。

  • 従業員の安全性向上: 個別学習ニーズに合わせた職業安全衛生トレーニングを提供。VR技術との組み合わせによる臨場感のあるトレーニングも可能になる。

  • 地下を覗く: 炭化水素貯留層の探査を支援。探査リスクの軽減やコスト削減に貢献する。

  • 空に浮かぶスマート・アイ: ドローン映像の分析・要約を自動化。効率的なインフラ点検などを可能にする。

  • 弾力性のある物流と計画: サプライチェーンの最適化を支援。シミュレーションや予測に基づいたリスク管理などが可能になる。

  • より良い送電網の実現: 送電網の効率化やエネルギー消費の最適化を支援。再生可能エネルギーの導入拡大を促進する。

3. 金融サービス業界

  • 迅速かつ確信を持った変革: デジタル化を加速するためのコードアシスタントを提供。開発者の負担を軽減し、より迅速なシステム開発を可能にする。

  • すぐに利用できるビジネスインテリジェンス: 企業全体のデータ検索・分析を容易にする。自然言語による検索が可能になり、専門知識がない担当者でも必要な情報にアクセスできる。

  • 欠損データ問題の解決: 機械学習モデルのトレーニングなどに必要な合成データを生成。データ不足の問題を解消する。

  • 新規顧客についての深い理解: 新規顧客に関する調査レポートを自動作成。顧客獲得に向けた意思決定を支援する。

  • 生成AIによる顧客サポートの強化: バーチャルアシスタントによる顧客サポートを提供。従来のチャットボットよりも高度な対応が可能になる。

  • 個人向けカスタマイズされたマーケティング: 各顧客にパーソナライズされたマーケティング資料を自動生成。顧客エンゲージメントの向上に貢献する。

  • 保険金請求の完全性確保: 保険金請求レポートの自動生成などを支援。請求処理の効率化や不正検知などに貢献する。

  • 仮想銀行体験: VR技術を活用した仮想銀行体験を提供。顧客は自宅にいながら銀行員と対面でやり取りできる。

  • 次世代の市場分析: 市場予測や取引戦略の立案を支援。より迅速かつ正確な分析が可能になる。

  • 発生したリスクの軽減: リスク管理業務を支援。リアルタイムなリスク評価や不正検知などが可能になる。

4. 政府・公共サービス業界

  • オープンソースのアシスタント: オープンソースインテリジェンス（OSINT）報告を自動化。膨大な情報源から必要な情報を効率的に収集・分析できる。

  • 仮想公務員: 市民の問い合わせに自動応答する仮想アシスタントを提供。多言語対応や24時間対応などが可能になる。

  • 全てに対するインサイト: データ分析結果を分かりやすく可視化。専門知識がない担当者でもデータに基づいた意思決定ができるようになる。

  • 都市計画シナリオのシミュレーション: 都市計画の立案を支援。3D都市モデルの生成や自然災害シミュレーションなどが可能になる。

  • Education 2.0: 個別学習ニーズに合わせた教育を提供。デジタル教師によるパーソナライズ学習を支援する。

  • 政策立案のデジタル化: 政策文書の検索・分析を支援。政策立案の効率化や市民参加の促進に貢献する。

  • 契約書や作業範囲記述書の草稿: 調達関連文書の自動生成を支援。契約書や作業範囲記述書の作成にかかる時間とコストを削減できる。

  • ケースワーカーの職場キャッチアップ: ケースワーカーの業務を支援。過去のケースデータの分析や政策文書の検索などを自動化することで、新人ケースワーカーの育成を効率化する。

  • 多言語対応の市民サービス: 各種行政サービスの多言語対応を支援。翻訳業務の効率化や外国人住民へのサービス向上に貢献する。

  • 立法文書の要約化: 立法関連文書の要約を自動生成。立法スタッフの負担軽減に貢献する。

5. ライフサイエンス・ヘルスケア業界

  • 申し立ての共同執筆者: 保険金請求の却下に対する不服申し立て書を自動生成。病院の請求担当者の負担軽減に貢献する。

  • 保険会社、医療機関、および患者に対する更なる事務の迅速化: 事前承認プロセスを自動化。医療機関、保険会社、患者の負担軽減と顧客体験の向上に貢献する。

  • 請求申請の簡素化: 医療費請求の分類・処理を自動化。請求処理の効率化やコスト削減に貢献する。

  • 患者へのパーソナライズサービス: 請求処理や保険適用範囲に関する問い合わせに自動応答するバーチャルアシスタントを提供。顧客満足度の向上に貢献する。

  • 医師のメッセージ管理者: 医療機関におけるメッセージ管理を自動化。医師の負担軽減に貢献する。

  • 治療法の解明: 新薬の発見・開発を支援。候補物質の探索やシミュレーションを効率化することで、開発期間の短縮やコスト削減が可能になる。

  • モデル作成の民主化: 専門知識がない担当者でもAIモデルを開発できるように支援。直感的なインターフェースを提供することで、AI活用のハードルを下げる。

  • 研究手順の最適化: 研究における実験設計などを支援。適切な試薬や装置の提案、実験手順の自動生成などを行う。

  • ルールの明確化: 医療関連の規制文書を分析し、コンプライアンス遵守を支援。規制違反リスクの低減に貢献する。

  • 優れたサプライチェーンに向けて: 医薬品の需要予測や価格最適化を支援。供給不足や在庫過剰を防ぐことで、コスト削減や患者への安定供給に貢献する。

6. テクノロジー・メディア・通信業界

  • カスタマーサービスのための会話型チャット: 音声アシスタントによる顧客サポートを提供。24時間対応や多言語対応など、従来のコールセンターよりも柔軟な対応が可能になる。

  • ゲーマー向けの生成AI: ゲームコンテンツの自動生成を支援。開発者の負担軽減や新しいゲーム体験の創出に貢献する。

  • 注釈の自動化: プログラムコードの要約やドキュメントを自動生成。開発効率の向上やコードの可読性向上に貢献する。

  • AIによるコンテンツ作成: コンテンツ作成・編集ツールを提供。クリエイターの負担軽減やコンテンツ制作の効率化に貢献する。

  • 営業向けの仕様書解釈: 営業担当者向けの技術仕様書検索・要約ツールを提供。顧客への提案資料作成などを支援する。

  • マーケティングコンテンツの効果増幅: ブランドイメージに沿ったマーケティングコンテンツを自動生成。コンテンツ制作の効率化やブランド認知向上に貢献する。

  • 大規模な多言語翻訳: コンテンツのローカライズを支援。翻訳作業の効率化やグローバル展開を促進する。

  • 外出先での技術サポート: ネットワーク技術者向けのトラブルシューティング支援ツールを提供。問題解決に必要な情報へのアクセスを容易にする。

  • チップイノベーションの向上: 半導体チップの設計を支援。設計の最適化や開発期間の短縮に貢献する。

  • オンデマンドの技術仕様: 現場スタッフ向けの技術仕様書検索・要約ツールを提供。顧客対応の効率化や顧客満足度向上に貢献する。

生成AI導入におけるリスクとガバナンス

生成AIは大きな可能性を秘めている一方で、データ漏洩やアウトプットの不正確さなどのリスクも存在する。そのため、信頼できるAIを構築するためのフレームワーク「Trustworthy AI™」に基づいたガバナンス体制が重要になる。

「Trustworthy AI™」は、以下の6つの要素から構成される。

  1. 公正かつ公平: 偏見や差別のないアウトプットを生成する。

  2. 堅牢かつ信頼性: 正確で信頼性の高いアウトプットを生成する。

  3. 透明かつ説明可能: 意思決定プロセスが透明で説明可能である。

  4. 安全かつセキュア: データ漏洩やサイバー攻撃から保護されている。

  5. アカウンタビリティと責任: AIの利用について責任を負う体制が整っている。

  6. プライバシーの尊重: 個人情報保護に関する法令などを遵守している。

生成AIの未来

生成AIは、まだ発展途上の技術である。しかし、その進化は急速であり、今後ますます多くのユースケースが登場するだろう。生成AIは、人間の創造性を高め、生産性を向上させ、新しい価値を創造する強力なツールとなる可能性を秘めている。

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