運用してわかる生成AIの意外な弱点

6月25日、パナソニックのB2Bソリューション子会社・パナソニックコネクトは、国内グループ会社の全社員に展開したチャット型生成AI「ConnectGPT」の運用成果を発表しました。

パナソニック Cの生成AI導入から1年、見えてきた企業利用の成果と課題…｢年間18万時間削減｣｢専門分野の使い方｣とは

わかりやすい数字で言えば、2023年6月1日から2024年5月31日までの1年間で、のべ18.6万時間、約21.23年分の労働時間を削減したそう。全社員合計とはいえとんでもない結果です。

詳しい内容はぜひ記事で、ということにしますが、ライターさんの取材には自分も同席していました。

その時に印象的だったのは「AIの利用を広める」目的です。

時間の削減＝仕事の効率化＝生産性向上は当然として、パナソニックコネクトの担当者が意識していることの1つに、「職人の知識やノウハウが失われていく危機感」があるそうです。

ただ、職人の頭脳をそのままデータ化することは今のところできません。

なのでパナソニックコネクトでは、そういった職人のノウハウをデータ化していくために、いくつかのステップを考えているといいます。

1つ目が、自社ホームページなどの公開データを学習させるということ（実施済み）。

次に、社内の非公開データ。そして最終的に、本来AIの学習にはあまり適していない「非構造化データ」と呼ばれるタイプのデータへと学習対象を徐々に拡大していく見込みです。

職人ぐらい頼れるAIを現実にするには、ただAIツールを社内展開するだけではダメ。日常の業務や規則などの「AIの学習データ」になりうるものをしっかり整えておくことこそ、「社内のAIを育てていく」ことにつながるのだと感じました。

これは個人でも言えるのかもしれません。自分だけのAIを作って手伝ってもらって、もっと多くの記事が書けるようになりたいですね。

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