生成AIとは、人工知能の一種であり、人間のように創造的なコンテンツを生成できる技術を指します。この技術は、テキスト、画像、音声、さらには動画の生成まで、多岐にわたる応用が可能です。
最近では、技術の進化により、その精度や実用性が飛躍的に向上しており、さまざまなビジネス領域での活用が注目されています。
本記事では、ビジネスにおける生成AIの最新活用動向を詳しく解説します。
INDEX
近年さまざまな業界、分野で生成AIの開発や活用が進んでいますが、2024年になってこの動きは大きく広がってきています。特にユニークなニュースとして、以下の領域での動向をご紹介します。
この提携は、通信事業者向けのAIツールの共同開発を目的としており、業界に新たな風を吹き込むことが期待されています。楽天グループは、通信インフラの効率化や顧客対応の自動化を実現することで、通信事業全体のパフォーマンス向上を図っていくようです。
AIツールは、データ分析を通じたリアルタイムのサービス改善や、ユーザーの行動予測にもとづくカスタマイズされたサービス提供を可能にし、顧客満足度の向上に寄与することが狙いです。また、この協業はグローバルな競争力を強化するための一環としても位置付けられており、通信業界におけるAIの活用がどのように進化するのかに関心が寄せられています。
楽天グループとOpenAIの取り組みは、通信業界全体におけるAIの可能性を広げ、新たな価値創造の道を切り開く重要な試みとして注目されており、他の通信事業者や関連企業にとっても有益なモデルケースとなるでしょう。
東芝テックは、生成AIを駆使した革新的なシステムを開発し、マーケティングの新たな地平を切り開いています。このシステムは、消費者の購買履歴や行動パターンをAIが解析し、最適なタイミングでパーソナライズされた販促クーポンを配信することが可能です。これにより、企業は従来の手法では捉えきれなかった潜在顧客層にリーチし、より効果的なマーケティング戦略を展開できます。特に、リアルタイムでのデータ処理能力が向上しているため、消費者のニーズに即応した柔軟な対応が可能となり、顧客満足度の向上にも寄与するようです。
また、このシステムはクーポンの無駄を削減し、コスト効率を高めることにもつながります。さらに、生成AIの導入により、マーケティングチームはより創造的かつ戦略的な業務に集中できるようになり、全体的な業務効率の向上が期待されるのだそうです。東芝テックのこの取り組みは、AI技術とマーケティングの融合によって生まれる新たな価値を示し、他の企業にとっても大いに参考となるでしょう。
みずほフィナンシャルグループは、2024年内にもシステム運用業務に生成AIを本番導入する計画を発表しました。この動きは、金融業界におけるITインフラの効率化と信頼性向上を目指すものです。
生成AIの導入により、障害の予測や自動化された問題解決が可能となり、人的リソースをより重要な業務に振り向けることができるようになるようです。AI技術は、膨大なデータを迅速に分析し、潜在的なシステムの弱点を事前に特定する能力を持っています。これにより、システムの安定性が向上し、顧客へのサービス提供の質もさらに高まることが期待されています。
また、生成AIはシステムのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、異常を検知した際には即座に対応策を講じることができるため、ダウンタイムの削減にも寄与するそうです。このようなAIの活用は、ITコストの削減や運用の効率化にも直結し、競争が激化する金融市場において持続的な発展を支援する重要な要素となるでしょう。さらに、AI技術の進化とともに、みずほフィナンシャルグループは新たなリスク管理戦略を構築し、業務の最適化を図ることで、顧客満足度を一層向上させることを目指しています。最新技術を駆使したシステム運用の革新は、金融サービスの未来を切り開く鍵となるでしょう。
Googleは、新たな脅威インテリジェンスソリューション「Google Threat Intelligence」を発表しました。この革新的なプラットフォームは、企業や組織がサイバー脅威に対抗するための包括的なツールを提供することを目的としています。これにより、企業は最新のサイバー攻撃の傾向をリアルタイムで把握し、迅速に対応することが可能となるようです。
Google Threat Intelligenceは、Google Cloudの強力なデータ解析能力を活用しており、膨大なデータセットを迅速に処理し、脅威の検出と予防を効率化。このソリューションは、既存のセキュリティインフラストラクチャと容易に統合でき、企業のセキュリティポリシーを強化する役割を果たします。
さらに、Googleは世界中のセキュリティ研究者や専門家と協力し、脅威インテリジェンスの精度と信頼性を高めています。これにより、企業はサイバーリスクを最小限に抑えつつ、ビジネスの継続性を確保することができるそうです。また、Google Threat Intelligenceは、ユーザーに対して使いやすいインターフェースを提供し、専門的な知識がなくても直感的に操作できる設計が施されています。企業はこのツールを活用することで、セキュリティチームの負担を軽減し、より戦略的なセキュリティ対策を講じることが可能に。Googleのこの新しいソリューションは、サイバーセキュリティの最前線で企業を支える頼もしいパートナーとなるでしょう。
開発や活用だけでなく、生成AIによる業務やサービスの高度化も目が離せません。高度化の動向としては、検索拡張生成（RAG）を用いた、専門的なタスクの生成AI処理事例が注目されています。
RAGは、自社に蓄積された情報や外部の最新情報を効果的に活用する手段として、信頼性のあるデータを検索し、その情報をもとに大規模言語モデル（LLM）に回答を生成させる方法です。
このアプローチは、LLMが事実と異なる不正確な回答を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」への対策として有効とされています。RAGを導入することで、企業は自社の専門データを生かして、より信頼性の高い結果を提供できるようになり、業務の効率化やサービスの質向上が期待できるでしょう。
実際に、金融や医療分野では、特定の専門知識が要求されるタスクにおいてRAGの導入事例が増加しており、これによりカスタマイズされたAIソリューションの利用が広がっているようです。このような動きは、AI技術が単なる自動化ツールから、より高度で精密な業務遂行を可能にするビジネスパートナーとしての役割を担うようになっていることを示しています。
特にITベンダーやSIerが生成AI技術を積極的に取り入れています。彼らはシステム開発の幅広い工程で生成AIの可能性を探求しており、効率化を図るためのさまざまな取り組みを行っているようです。
具体的には、社内外のプロジェクトにおける開発効率を向上させる事例が増えており、生成AIを活用した開発ガイドラインや独自ツールの整備が進められているそうです。これにより、開発プロセス全体の生産性が飛躍的に向上する可能性が高まっています。
さらに、SI事業の特性を考慮すると、実装工程にとどまらず、要件定義などの上流工程にも生成AIを活用する動きが見られます。このような取り組みは、モダナイゼーションにおいても試行されており、既存システムの改修や新技術への移行を効率的に進めるための重要なツールとなっているようです。
こうした生成AIの活用は、単に技術的な効率化に留まらず、ビジネス全体の競争力を高めるものとして期待されています。これからも生成AIを活用した業務・サービスの高度化は、IT業界全体における重要なトレンドとして注目され続けることでしょう。
AI技術の高度化が進む中、企業はその技術を具体的な製品やサービスに組み込み、実用化を進めています。
例えば、Salesforceは、営業や問い合わせの場面でメール文面を顧客に応じて自動的にカスタマイズする技術を日本市場に導入しました。この技術は、顧客のニーズに迅速かつ的確に対応するための重要なツールとなっており、業務効率の向上が期待されているようです。
一方、Adobeは画像生成AI「Firefly」を活用し、Photoshopのβ版に「画像を生成」機能を搭載しました。この機能は、クリエイティブプロセスを加速し、ユーザーがより直感的に高品質な画像を作成できるよう支援します。
また、DeepLは初の大規模言語モデル（LLM）を搭載した製品「DeepL Write Pro」を発表しました。この製品は、文章作成の精度と流暢さを向上させることを目的としており、プロフェッショナルや一般ユーザーのライティング作業を革新する可能性を秘めています。これらの事例は、AI技術が単なる理論から実用的なソリューションへと進化していることを示しており、今後さらに多くの分野でAIの活用が広がることが予想されるでしょう。
高度化だけでなく、各企業がさまざまな形で生成AIの活用を図っています。ここでは5つの企業による生成AIの活用実態をご紹介しましょう。
IBMは「watsonx Code Assistant」を開発し、生成AIを活用したソリューションを提供しています。この製品は、コード生成を通じて開発プロセスを加速し、特にレガシーシステムのモダナイゼーションにおいて重要な役割を果たしているのだそうです。具体的には、古いプログラミング言語であるCOBOLから、よりモダンで汎用性の高いJavaへの変換を支援することで、システムのアップデートを容易にします。
さらに、Ansible Playbookの生成を通じて、インフラ管理の自動化を実現し、IT運用の効率化を図ることができるようです。これにより、企業はより少ないリソースでインフラの管理を行い、人的ミスを減らすことが可能となります。IBMのこの取り組みは、企業が現代の複雑なIT環境に適応するための一助となっており、生成AIのビジネスへの実装がもたらす可能性を示しているといえるでしょう。
NTT Dataは、ソフトウェア開発の全工程において生成AIを積極的に活用する方針を掲げており、特にマイグレーション作業においてその効果を期待しています。具体的には、古いプログラミング言語であるCOBOLから最新のJavaへのコード変換や、大規模なデータベースの移行作業において生成AIを導入することで、作業効率の向上とエラーの削減を目指しているそうです。これにより、従来の手作業での変換プロセスに比べて、時間とコストの大幅な削減が見込まれます。
また、生成AIの活用は、プログラムの自動テストやバグの早期発見にも応用され、開発の品質向上にも寄与。さらに、生成AIは複雑なデータ分析や予測モデルの構築にも効果的に使用され、ビジネスインサイトの抽出を迅速に行うことが可能になります。NTT Dataは、これらの取り組みを通じて、業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させ、より柔軟で革新的なソリューションを提供することを目指しているそうです。このような生成AIの導入により、NTT Dataは競争力を高めると同時に、顧客に対してより高品質なサービスを提供することが可能となります。
NECは、コーディングやテスト工程を中心にGitHub Copilotを積極的に活用し、NECグループ向けのクラウド型ソフトウェア開発基盤上で効率的な開発体制を整えています。これにより、開発者がコードを迅速に生成し、テストを円滑に進めることが可能になっているのだそうです。
また、要件定義や設計工程といった上流工程にも生成AIを導入し、プロセスの最適化を図っていますが、設計工程では案件固有の知識が必要となる場面が多いため、現時点では発展途上であると認識。これに対応するため、NECではRAG（Retrieval-Augmented Generation）や独自のLLM（大規模言語モデル）開発による検証を進行中です。
さらに、現在の開発ガイドラインを生成AIを活用したものに拡充することで、開発プロセス全体のモダナイズを目指し、効率化と品質向上の両立を追求しています。これらの取り組みは、NECの技術革新を支える重要な要素となっており、業界における競争力をさらに高めることが期待されています。
富士通は、ソフトウェア開発における各工程での多様なユースケースを模索しており、とりわけ上流工程における品質向上がコード生成を超えるインパクトを持つと考えています。この考えのもと、富士通は「Fujitsu Kozuchi」というプラットフォームを活用して、自然言語による顧客入力をもとに、要件を満たすAIコンポーネントを生成する技術を開発したそうです。
この技術は主に、ビジネスプロセスの最適化、予測分析、異常検知といった分野での応用を目指しています。例えば、製造業における異常検知では、機械の稼働データをもとに故障の予兆を早期に察知し、メンテナンスを事前に行うことで生産効率を向上させることが可能です。
また、予測分析では、販売データや市場トレンドを解析し、将来の需要を予測することで、在庫管理や販売戦略の最適化に寄与します。Fujitsu Kozuchiを活用した生成AI技術は、幅広い業界における業務効率化と競争力強化を支援するための重要なツールとなることでしょう。富士通は、これらの技術を通じて、顧客のビジネスプロセスを革新し、デジタルトランスフォーメーションを加速させることを目指しています。
日立製作所は、ミッションクリティカルなシステムの開発において、生成AIの活用を推進しています。特に、システム開発に生成AIを適用するためのフレームワークとして、ガイドラインやVSCodeのプラグインツールを整備し、これを社内およびシステムインテグレーション（SI）事業で積極的に活用。この取り組みにより、開発プロセスの効率化と品質向上を目指しています。
また、JCB社と協力し、生成AIを活用した開発フレームワークの標準化に向けた検証プロジェクトを実施することを発表しました。これにより、金融業界におけるシステム開発の新たな基準を確立することを目指しています。
さらに、日立製作所はシステム運用管理製品「JP1 Cloud Service」において、生成AIアシスタントを搭載した新機能を2024年4月から正式にリリースしました。この新機能は、ユーザーの運用管理業務を支援し、効率化を図ることが期待されているようです。これらの取り組みを通じて、日立製作所は技術革新を推進し、顧客に対する価値提供を強化しています。
生成AIの活用が進む中で、以下のようなさまざまな課題やトラブルも発生しています。
まず、情報漏洩のリスクが挙げられます。ある企業では。企業内での機密情報が誤ってAIに入力され、外部に流出するケースが報告されていました。また、生成AIのアカウントが不正に取引される事例も問題です。これにより、悪意あるユーザーがAIを利用し、詐欺や不正行為を行う可能性が高まります。ほかディープフェイク技術を用いた詐欺が注目されています。この技術により、虚偽の映像や音声が作成され、信憑性を持って広まることで被害が拡大しているようです。
さらに、生成AIが記事や著作物を無断で学習することによる著作権侵害の訴訟も増加しています。これらの問題は、法律や倫理の観点からも対策が求められており、企業は生成AIを活用する際に十分な注意と対策を講じる必要があるでしょう。
生成AI技術とサービスは、日々進化を遂げる中で、私たちの生活やビジネスにおいてますます重要な役割を果たしています。これらの技術は、創造的な作業の効率化、データ分析の高度化、ユーザー体験のパーソナライズ化など、多岐にわたる分野で革新をもたらしているでしょう。
最近のトレンドとしては、生成AIを活用した新しいビジネスモデルの登場や、個々のニーズに合わせたカスタマイズされたAIソリューションの提供が注目されているようです。また、倫理的な側面やデータプライバシーの重要性も増しており、技術開発と社会的責任のバランスを取ることが求められています。競争が激化する市場環境の中で、成功するためには、最新の技術動向を常にウォッチし、柔軟に適応することが不可欠です。技術の進化と共に、より良い社会の構築に向けて、生成AIの可能性を最大限に活用することが求められています。