この記事のポイント
この記事は生成AIのビジネスへの影響を解説しています。- 生成AIはテキスト、画像、音楽など新しいオリジナルコンテンツの生成が可能であり、ビジネスモデルの変革にも寄与しています。
- 経済産業省は生成AIの活用レベルを4段階で提案し、それぞれの具体的な内容を紹介しています。
- 一方で、生成AIのトレーニングデータの偏りや品質管理、プライバシーとセキュリティの課題も指摘されています。
- 日経新聞、Amazon Japan、ヤマト運輸などの実際のビジネス活用例が紹介されています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
AI技術の進化がもたらすビジネスモデルの変革について、特に生成AIの持つポテンシャルとその影響を深掘りする本記事では、経済産業省が取りまとめた「生成AIがビジネスモデルに与える影響とDXの加速」の報告内容や具体的な活用事例を紹介しています。生成AIがもたらす利便性と同時に、データの偏りや倫理的な問題などの課題にも触れ、それらの解決へのアプローチを探ります。また、日経新聞やAmazon Japan、ヤマト運輸など、様々な業界での実際の導入事例を挙げ、生成AIが現代のビジネスにおいて果たす役割と、今後の展望について考察していきます。
目次
生成AIがビジネスモデルに与える影響
2024年5月30日に経済産業省が「生成AIがビジネスモデルに与える影響とDXの加速」を取りまとめました。
この文書は、生成AIがどのようにビジネスモデルに影響を与え、DX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させるかについて説明しています。では、その中はどのような内容でしょうか。
生成AIの提供価値の源泉
生成AIの提供価値の源泉
資料では、「生成AIは人間の認知フレームを模倣することで人間系・機械系・人間-機械間におけるインタラクションを変革し価値を創造」と示されています。
人間の模倣から協働することで価値が生まれることが示されています。では、その価値はどのように活用されるのでしょうか。
生成AIの活用レベル
生成AIの活用は、次の4つの段階に分けられています。生成AIの業務の多くはレベル1であり、レベルが高くなるほど産業・ビジネスへの影響は大きいことが示されています。
成AIの活用レベル
- 個別業務代替・価値創造
簡単な作業やスキル、機械が行うタスクの一部をAIが代替、補完、高度化されます。これにより、従業員はより重要な業務に集中できます。
- オペレーション変革
業務プロセスを再定義し、スキル・業務が抜本的に変化します。生成AIを通じて代替・補完・高度化される対象範囲とその精度が向上します。
- ビジネスモデル変革
競争力に直結する価値が変わり、企業の戦い方が大きく変化します。人の知識差の消失や、生成AIによる生産を前提とした新たなビジネスモデルが誕生します。
- 産業・社会変革
AIが産業・社会構造に大きな変化をもたらす新たな価値を創造します。産業×VC横断での事業／生産活動の自律化や共創が進みます。
ビジネスへの影響が大きい領域
生成AIは業務効率化やビジネスモデルの変革、社会全体の革新に大きく寄与しており、これによりDXが加速し、企業や社会全体の競争力が高まることが期待されます。
あらゆる業界に影響があることを示し、業界平均44%の労働時間が大きな影響を受ける 可能性があることが示されています。
特に金融業界が受けることも明示されています。
ビジネスへの影響が大きい領域
全領域で変化すべきこと
AIはこれから全領域で大きく深く社会に浸透していくでしょう。
様々なデータはコード化・データ化されそれを元にAIが判断する時代がやってきます。
私たちは「Human + Worker」を実現していく「AIX」を実現していくことが必要です。
生成AIがビジネスモデルに与える影響【業界別】
金融業界の変化
金融機関の変化
金融機関は上記の画像のようにレベル4まで変化することが示されています。
金融機関が果たしてきた機能(信頼・顧客接点等)はAIに代替され、「テクノロジー」を有するプレイヤーにパワーシフトする未来が来るのかもしれませんね。
参考資料：
メディア・エンタメ産業での変化
メディア・エンタメ産業での変化
メディア・エンタメ産業でも大きな変化が起こることが示されています。
大きくは4つであり、効率化・個別化・民主化・自走化です・
これらの変化によりコンテンツが今以上に溢れ、飽和することあ予想されます。
どう価値をメディアに付随し、マネタイズするかが大きな鍵になってきます。
【関連記事】
AIがメディアに与える影響を徹底解説！
小売業界での変化
小売業界での変化
こちらは小売業界での変化です。
ポイントは3つで、顧客接点・価値提供・人材です。
パーソナライズして質の高い価値を提供できるか、人の価値を付加をどうするのか再定義する必要がありそうですね。
生成AIをビジネス活用する上での課題
生成AIは社会に変革をもたらしています。しかし、生成AIにはいくつかの課題も存在します。
データの偏り
生成AIは、トレーニングデータに依存しています。トレーニングデータに偏りがあると、生成AIが出力する結果にもその偏りが反映されてしまうことがあります。
例えば、トレーニングデータに特定の性別や人種に対する偏見が含まれている場合、その偏見がAIの生成するコンテンツにも現れることがあります。
このため、トレーニングデータの選定や前処理において、偏りを排除するための対策が求められます。
品質管理
自動生成されたコンテンツの品質を保証するためには、人間によるチェックが必要です。完全に自動化されたシステムでは、誤った情報や不適切なコンテンツが生成されるリスクが伴います。
例えば、AIが生成した文章に誤字脱字が含まれていたり、事実誤認があったりすることがあります。さらに、倫理的に問題のあるコンテンツが生成される可能性もあります。
このため、生成されたコンテンツを人間が確認し、必要に応じて修正や削除を行うプロセスが重要です。
プライバシーとセキュリティ
生成AIが扱うデータのプライバシーとセキュリティを確保するための対策が求められます。生成AIに個人情報や機密情報を入力すると、第三者の生成に個人情報や機密情報が使用されてしまう危険性があります。
プライバシー保護のためには、規則の制定や、データの匿名化や暗号化などの技術的対策が必要です。これにより、生成AIが扱うデータの安全性を確保し、ユーザーの信頼を得ることができます。
以下の記事で生成AIの課題について詳細に解説しています。
➡生成AIの問題点とは？実際の事例を踏まえ、解決策をわかりやすく解説
生成AIのビジネス活用事例
AIを導入する際の6つの基本原則参考：AIの民主化
生成AIの実際の活用事例として、日本の企業における具体的な活用例を紹介します。
メディア企業
日経新聞は生成AIを活用して、記事の自動生成やニュースの要約を行っています。AIによる自動生成システムは、大量のニュース記事を効率的に要約し、読者に迅速に情報を提供しています。
2024年4月には約40年分の日経グループの新聞や雑誌の記事を学習させた生成AIの基盤技術を開発したと発表しました。
この技術を使用して、記事の要約や再構成にAIの技術を活用していますが、誇張や誤表現が含まれていないかを編集者が確認しているようです。
【参考資料】
➡経済情報特化の生成AI、日経が開発 40年分の記事学習
電子商取引
Amazon Japanは、生成AIを利用して製品説明を自動生成し、商品ページの作成を効率化しています。
これにより、大量の商品データを迅速に処理し、顧客にわかりやすい情報を提供しています。
また、顧客レビューの分析と要約にもAIが活用され、顧客の声を迅速に把握することで、サービスの向上に役立てています。
【参考資料】
物流業界
ヤマト運輸は、AIを活用して配送ルートの最適化を行っています。膨大な情報を解析し、交通状況や荷物の積載量などを考慮して最適な配送ルートを算出することで、配送時間の短縮や燃費の削減を実現しています。
これにより、効率的な物流運営が可能となり、コスト削減にもつながっています。
【参考資料】
➡ヤマト運輸が荷物量予測システムを導入、AI開発・運用を効率化する工夫とは
まとめ
生成AIは、近年の技術進歩により急速に発展し、ビジネスのさまざまな分野で大きな影響を与えています。本記事では、生成AIがビジネスにどのような影響を与えているかを、具体的な活用事例を交えて解説しました。
生成AIの技術は今後も進化し続けることが予想され、さらに多くの分野での活用が期待されます。企業は、生成AIの導入によりDXを加速させ、競争力を高めることができます。この流れに乗り遅れないためにも、生成AIの技術とその活用方法について常に最新の情報を収集し、適切な対策を講じることが重要です。
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