この記事のポイント
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな形態で新しいコンテンツを生成できるAI技術- 業務効率化や自動化、創造的な作業のサポート、新しいビジネスモデルやマーケティング戦略の革新に役立つ
- 生成AIを活用するには、ツールを使いこなすだけでなく、技術的な知識とともに、柔軟な思考や適応力が求められる
- 生成AIを導入する際には、データ処理、プロンプト設計、AIモデルのチューニング、既存システムとの連携など、段階的に進めることが重要
- 生成AI時代に求められるスキルとして、技術の変化に対応できる柔軟性、自己学習、問題解決能力、批判的思考と倫理的判断などがある
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。
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな形態で新しいコンテンツを生成できるAI技術です。
この技術は、業務の効率化や自動化、創造的な作業のサポートだけでなく、新しいビジネスモデルを作ったり、マーケティング戦略を革新したりすることにも役立ちます。
しかし、生成AIをビジネスに活用するには、ツールを使いこなすだけでなく、技術的な知識に加えて、柔軟な思考や適応力が求められます。
この記事では、生成AIの基礎知識からビジネスでの活用方法、必要なスキル、注意点まで、ビジネスパーソンが知っておくべき情報を網羅的に解説します。
目次
生成AIをビジネスに生かすためのスキルとは
生成AIは、データを基に新しいコンテンツを生成する能力を持ち、テキスト、画像、音声、動画などさまざまな形態でアウトプットを生み出すことができます。
この技術は、業務の効率化や自動化、創造的な作業のサポートだけでなく、新しいビジネスモデルを作ったり、マーケティング戦略を革新することにも役立っています。
しかし、生成AIを活用するには、単にツールを使いこなすだけでは不十分 です。
企業が生成AIをビジネススキルに組み込むためには、技術的な知識とともに、柔軟な思考や適応力が求められます。
AI総合研究所ではビジネスへのAI活用・研修・企業へのAI導入開発を一気通貫で支援しています。
企業の本気のAI活用はぜひAI総合研究所にお気軽にご相談ください。
生成AIとAIの違いとは
生成AIのマイルストーン参考：AIの民主化
生成AIをビジネスに生かすためのスキルをご紹介する前に、AIとは何か、従来のAIとの違い、生成AIの概要についてご説明します。
AIとは
AI（Artificial Intelligence、人工知能）とは、人間の知能を模倣して、データを処理し、学習、判断、問題解決を行うコンピュータ技術の総称です。AIは、特定のタスクを効率的に実行したり、データを基にパターンを見つけて将来の予測を立てたりする能力を持っています。
【関連記事】
➡️AIとは？その定義や日常・ビジネスでの活用事例をわかりやすく解説！
従来のAIとは
AI技術としてまず登場したのが判別AIや予測AIなどのAIでした（ここでは以下、従来のAIと呼びます。）
従来のAIIは、データを処理し、分類、予測、認識などを行うことを目的としています。創造性はなく、与えられたデータの範囲内で最適な判断や予測を提供します。
例えば
- 犬と猫の写真を入力すると、それぞれの特徴を基に「これは犬」「これは猫」と分類します。
- ユーザーの購入履歴を基に、「この商品を購入する確率は80%」といった予測を提供します。
生成AIとは
従来のAIの限界として、創造性がないことやデータの範囲内でしか判断できないことがあげられていました。これを補う技術として、注目されているのが生成AIです。
生成AI（Generative AI）とは、従来のAIと異なり、大量のデータからパターンや特徴を理解し、それを基にテキスト、画像、音声、コードなどの多様な形式のコンテンツを生成することができます。
例えば
「猫がピアノを弾いている画像を生成して」と入力すると、指定された条件に基づいた新しいコンテンツを作成することができます。
【関連記事】
➡️生成AIとは？その種類や従来のAIとの違い、メリット・問題点を解説！
なぜ生成AIはビジネスにおいて重要なのか
生成AIは、従来のAIを超える創造性と適応力を持つ技術であり、ビジネスにおける生産性向上や競争優位性の確立に直結しています。
ここではその重要性についてご説明します。
生成AIが提供するビジネス価値
生成AIを導入すると、ビジネスにとって以下のようなメリットがあります。
-
効率化とコスト削減
生成AIを使えば、手作業で行っていたタスクを迅速に自動化でき、業務時間を短縮できます。
-
創造的な支援
商品デザインやマーケティングキャンペーンのアイデア出しにおいて、AIは人間の創造力を補完する役割を果たします。AIは膨大なデータをもとに新しいアイデアや視覚的な提案を生成することができます。
-
パーソナライズされたコンテンツ提供
顧客データをもとに、生成AIを活用して個別のニーズに合わせたコンテンツや製品を提供することも可能です。
生成AIを活用できる業務
生成AIは、以下のようなさまざまなビジネス業務で実践的に利用されています。
-
マーケティング資料の作成
広告コピーやブログ記事、商品説明などを生成AIで自動作成することができます。特に大量のコンテンツを迅速に作成したい場合に有効です。
-
カスタマーサポートの自動化
チャットボットやFAQの自動生成により、顧客対応の効率化を実現できます。AIが顧客の質問にリアルタイムで応答し、サポート業務をサポートします。
-
商品デザインとプロトタイピング
生成AIは、商品デザインやプロトタイプの作成にも活用できます。AIは過去のデザインデータを学習し、全く新しいデザインを生成することができます。
-
動画・音声コンテンツの制作
音声合成技術や動画生成ツールを利用すれば、ナレーションや動画コンテンツの制作も迅速に行うことができます。
【関連記事】
➡️【生成AIを企業に導入する活用事例28選】導入方法、その効果や目的、導入時の課題を解説
このように、生成AIはビジネスのさまざまな分野で効率化や革新をもたらし、企業の競争力を高める強力なツールとなっています。
生成AIツールとプラットフォームの選定
生成AIを導入する際、サービスは様々あります。
まずは目的に適したツールやプラットフォームを選ぶことが重要です。代表的なツールには以下のようなツールがあります。
-
OpenAI（GPTシリーズ）
テキスト生成に強力なモデルで、顧客サポート、マーケティングコンテンツの作成、レポート生成など多用途に活用できます。APIを利用して自社システムに組み込むことも可能です。
OpenAIイメージ（参考：OpenAI） -
MidJourney
画像生成に特化したAIで、製品デザインやビジュアルコンテンツの作成に最適です。クリエイティブなビジュアル素材を手軽に生成できます。
MidJourneyイメージ(参考：MidJourney) -
Stable Diffusion
画像生成に加え、カスタマイズ可能なAIモデルを提供し、独自のスタイルで画像を作成したり、特定のニーズに合わせた出力が可能です。
Stable Diffusionイメージ(参考：Stable Diffusion)
選定後、各ツールの使い方やAPIの統合方法を学び、業務フローに組み込む準備を整えましょう。
生成AI活用のステップ
生成AI活用のステップ
こちらは生成AIを活用するための要素をまとめました。
要素としては多く複雑そうに見えますが丁寧に進めることでビジネスの中でしっかりと根付く活用ができるようになります。
大きなポイントは3つです。
- データの活用方針
- どのように業務フローと連携するか
- 人的資本の準備はできているか
以下に詳細を説明します。
1. データ関連の活用とモデルの調整
生成AIを活用するためには、データがどのように処理され、活用されるかを理解することが不可欠です。特に以下のポイントを押さえておきましょう。
-
データ前処理
データの品質がAIの成果に大きな影響を与えるため、データ前処理は生成AIの運用において非常に重要なステップです。前処理を通じて、AIが正確に学習できるようにデータを整えます。主な作業内容には以下のとおりです。-
データクレンジング
生データには誤字脱字や不適切な情報が含まれていることが多いため、それらを除去する必要があります。 -
データ正規化
データの形式や範囲を統一することが必要です。例えば、数値データを正規化することで、AIが異なるスケールのデータを公平に学習できるようにします。 -
欠損値の処理
データセットに欠損値が含まれている場合、それを適切に処理することが重要です。欠損値をそのまま残しておくと、AIモデルが不正確な結果を出す原因となります。
-
-
プロンプト設計
生成AI（特にGPT系のモデル）は、与えられたプロンプト（入力文）に基づいてアウトプットを生成します。そのため、AIから期待する結果を得るためには、適切なプロンプトを設計することが重要です。以下のポイントに注意してプロンプト設計を行いましょう。-
明確な指示を与える
具体的な指示を与えることで、AIが期待する結果を出しやすくなります。（例：「新しいランニングシューズの特徴を、スポーティーで元気なトーンで簡潔に説明してください」） -
段階的な指示
複雑な内容を生成したい場合は、プロンプトを段階的に指示するのが効果的です。（例：「まず概要を説明し、その後詳細や使用例を挙げてください」） -
例を挙げる
具体的なプロンプトの例を示すことも有効です。たとえば、「例として、次のような文章で説明してください」といった形で、期待するアウトプットの一例を提示することで、AIはそれに沿った形式やスタイルで生成します。
【関連記事】
➡️【例文つき】ChatGPTへの質問の仕方とコツをわかりやすく解説！
-
-
AIモデルのチューニング
自社ニーズに最適な成果を得るためには、AIモデルを業界特有の言語やスタイルに対応するように調整（チューニング）することが重要です。主な方法は以下の通りです。-
ファインチューニング
既存のAIモデルに特定のデータを用いて再学習させ、業務に特化した精度を向上させます。（例：製品レビュー生成のために過去のレビューを用いてAIに学習させる。） -
カスタムデータセットの使用
業界固有のデータを使用してAIをカスタマイズします。例えば、製造業や医療業界の専門データを活用して、AIが業界特有のニーズに対応できるようにします。 -
トレーニングとフィードバックのサイクル
AIは一度学習させただけでは完璧な結果を出し続けることは難しいです。定期的にトレーニングデータを更新し、フィードバックを元にモデルを再調整するサイクルを回すことが重要です。
【関連記事】
➡️ChatGPTに自社データを学習させる方法！セキュリティ面や活用例も解説 -
2. AIと他のサービスとの連携方針
生成AIを業務に統合するためには、AIと既存の業務やシステムとの連携が必要です。以下のような方法でAIを効果的に活用することができます。
-
CRMシステムとの連携
生成AIは顧客データを基に、パーソナライズされたコンテンツ生成やフォローアップメッセージの自動化を支援します。顧客セグメントごとの戦略提案もAIにより効率化できます。
-
ERPシステムとの統合
生成AIを企業のERP（Enterprise Resource Planning）システムに統合することで、需要予測、財務予測、サプライチェーンの効率化が可能になります。AIによる業務プロセスの最適化で、データ管理と予測分析が改善されます。
-
業務システムとの連携
生成AIを以下のように業務システムやツールと連携させることで、さらに効果的に活用できます。
- マーケティングツールとの連携
生成AIはマーケティングツールと統合し、パーソナライズされた広告コンテンツやキャンペーンを自動生成します。例えば、特定の顧客層に向けた広告コピーをAIが自動的に生成し、その効果をリアルタイムで分析することで、広告戦略を最適化できます。
- チャットボットとの連携
AIをカスタマーサポートのチャットボットに組み込むことで、顧客からの問い合わせに自動で対応できるようになります。さらに、AIは顧客の過去の履歴や問い合わせ内容を分析し、より効果的に問題解決を支援することができます。
- マーケティングツールとの連携
生成AIをビジネススキルに組み込むためには、ツールの選定から始まり、データの理解と活用、そして既存システムとの連携まで、段階的に進めることが大切です。
人的スキル・対応力
生成AIの導入と活用が進む中で、企業や個人に求められるスキルは変化しています。以下では、生成AI時代に必要なスキルとそれに対応する力について解説します。
技術の変化に対応できる柔軟性
新しいAIツールやプラットフォームが登場した際に、素早くその利点を理解し、使いこなす能力です。生成AIに限らず、新たな技術の適応は今後ますます求められるスキルです。
自己学習
自己学習は生成AI時代において非常に重要なスキルです。以下の方法で自己学習を進めることができます。
-
オンラインコースとウェビナーの活用
Coursera、Udemy、edXなどのプラットフォームを利用して、生成AIに関する基礎から応用まで学べます。特に、AIや機械学習の専門家が提供する無料または有料のコースを受講することで、最新の理論や実務スキルを身につけることができます。
-
書籍や論文で深掘りする
学習リソースとして、専門書や研究論文も非常に有用です。例えば、AI分野ではGoogle ScholarやarXivなどで最新の研究論文を読むことができます。
-
コミュニティとのつながり
AI技術の進化は非常に速いため、常に情報をアップデートするために、同じ興味を持つコミュニティとつながることも有効です。例えば、AIに関するフォーラムやSlackグループ、Meetupイベントなどに参加することで、最新情報を得るとともに、他の人と意見交換を行い、自分の学びを深めることができます。【関連記事】
➡️AIが無料で学べるサイト8選！学習レベル別のおすすめ教材を解説
問題解決能力
生成AIを業務に導入する際には、技術的な壁や課題に直面することが多いです。しかし、それらを解決するための以下のような問題解決能力があれば、AI導入がスムーズに進みます。
-
複雑な問題をシンプルに分解する能力
生成AIの導入には、しばしば多くのデータや複雑なアルゴリズムが関わります。こうした複雑な問題をシンプルに分解し、一つ一つの問題に対して解決策を見つけていくことが求められます。
-
AIの限界を理解し、適切に使う能力
生成AIには限界があり、必ずしも完璧な結果を生み出すわけではありません。そのため、AIの出力を正しく解釈し、必要に応じて人間の判断を加える能力が重要です。
-
柔軟な思考と試行錯誤
新しいAI技術を使うときには、試行錯誤が避けられません。特定のタスクに対して最適なモデルや方法を見つけるためには、柔軟にアプローチを変え、失敗を繰り返しながら最適解を探る力が重要です。
批判的思考と倫理的判断
生成AIの導入においては、技術的なスキルだけでなく、批判的な思考や倫理的な判断力も必要です。
例えば、AIが生成するコンテンツが人々に与える影響や、公正性、透明性について考慮することが重要です。批判的思考を持ちながら、AI技術を責任を持って活用する姿勢が求められます。
生成AI活用には人の役割は大きいものです。
社員が前向き受け入れられる環境を構築していきましょう。
生成AIの失敗事例と問題点
生成AIは強力なツールであり、正しく活用すれば大きな効果を生む一方で、適切に運用できなかった場合のリスクや失敗事例も存在します。
以下に代表的な問題点と注意すべき点をまとめ、生成AIを活用する際のスキルや対応力がいかに重要かについて解説します。
品質のばらつきと誤ったアウトプット
生成AIは大量のデータを基にアウトプットを生成しますが、その結果が必ずしも高品質であるとは限りません。特に、入力データが不完全だったり、プロンプト設計が不十分な場合、結果として不正確な情報や意味が通じないコンテンツが生成されることがあります。
例えば
AIを用いて自動で商品説明文を生成したものの、商品名と内容が一致しない、誤解を招く表現が使われるなど、品質がばらつくことが考えられます。
生成されたコンテンツを必ず人間がレビューし、品質を確認するプロセスを導入することが重要です。
バイアスのある結果
AIはトレーニングデータに基づいて学習するため、データに含まれる偏見（バイアス）を反映してしまうことがあります。
例えば
顧客ターゲティングのためにAIを使って広告文を生成した際、特定の性別や人種に対して偏った表現が使われ、クレームや企業の社会的信頼の低下を招くケースが発生してしまうこともありえます。
AIの出力結果を精査し、バイアスを排除するための仕組みやルールを設けることが必要です。また、データの多様性を確保することも、バイアスを減らすための重要なステップです。
過度な依存とクリエイティビティの欠如
生成AIは非常に便利であるため、過度に依存してしまうと、クリエイティブなアイデアや発想が不足してしまうリスクがあります。
例えば
マーケティングキャンペーンのコピーを完全にAIに任せてしまうと、すべての広告が似通った内容になり、消費者に新鮮さを感じさせることができなくなるかもしれません。
AIを使う際には、あくまでツールとして利用し、その出力を基にさらに自分の考えや工夫を加えることが重要です。
データセキュリティとプライバシーの問題
生成AIを使用する際には、大量のデータを処理することが一般的です。この際、機密情報や個人情報が不適切に取り扱われるリスクがあります。
例えば
顧客データを使用してAIをトレーニングした結果、データセキュリティが甘いと個人情報が漏洩してしまうかもしれません。
データをAIに入力する際には、セキュリティポリシーを遵守し、個人情報や機密データの取り扱いに細心の注意を払う必要があります。データの匿名化や暗号化を行い、必要最小限のデータをAIに提供することが重要です。
技術的な制約とリソース不足
生成AIの利用には高度な計算リソースが必要です。特に、大規模なAIモデルを活用する場合、インフラ面でのコストやパフォーマンス問題が生じる可能性があります。
例えば
高度な生成AIを導入したが、インフラの整備が不十分で、処理速度が遅くなったり、システムがダウンすることが頻発した結果、運用が安定せず、コストがかさむ事態となるかもしれません。
AIの導入には、適切なインフラと運用体制の整備が不可欠です。リソースやコストの管理、運用の安定性を確保するために、IT部門や専門家と連携し、運用計画をしっかり立てることが求められます。
これらの失敗事例や問題点を避けるためには、生成AIをビジネスに適切に組み込むためのスキルや対応力が不可欠です。生成AIは、単に便利なツールとして使うだけでなく、その使い方や限界を理解し、適切に運用することが大切です。
まとめ
この記事では、生成AIをビジネスに生かすためのスキルとして、生成AIの基本的な理解、ビジネスでの活用方法、生成AIを業務スキルに組み込むためのステップ、生成AI時代に求められる柔軟な思考や創造力といった対応力、そして失敗事例や注意点を紹介しました。
生成AIは、単なる効率化ツールとしてだけでなく、ビジネスのあらゆる領域に革新をもたらす可能性を秘めています。しかし、その力を最大限に引き出すためには、単にツールを使うだけでは不十分です。AIを導入し、ビジネスに統合するためには、いくつかの重要なスキルや戦略が必要です。
この記事を通じて、ぜひ生成AIをビジネスに取り入れるための基本的なスキルや知識を学び、実際に自社や業務にどのように活用できるかを考えてみてください。本記事が皆様のお役に立てたら幸いです。
AI総合研究所では企業のAI活用をサポートしています。
企業で本気でAIを活用したい方はお気軽にご相談ください。
