生成AIの導入が進む中、企業がどのようにこの技術を活用しているのかが注目されています。
株式会社Lightblueの調査によれば、生成AIのプロンプトだけで対応できる業務は全体の34%に過ぎないことが明らかになりました。
この結果は、生成AIの可能性と限界を示すとともに、さらなる技術の活用が求められることを示唆しています。
AROUSAL Techの代表を務めている佐藤（@ai_satotaku）です。 他の記事では、生成AIを活用した生産性向上の成功事例や驚きの数字などを主にピックアップしてきましたが、一方で限界の数字が出されているというのも面白いですね！ こういった観点は非常に大切だと思っていて、生成AIは便利で革新的な技術ですが全てを解決してくれるほど万能なものではないという側面も理解しておくべきです。 生成AIを活用した技術やツール、サービスが多種多様であるように、様々な生成AIの技術、それ以外の技術、そして人間の力の全てを組み合わせることで、本当の生産性向上や業務効率化が実現できると思っています。 感想をX（旧Twitter）でポストしていただけると嬉しいです。メンションも大歓迎です！ |
生成AIの現状と可能性
生成AIは、文章の構成や資料のドラフト作成、翻訳、コードの作成など、様々な業務に活用されています。
しかし、Lightblueの調査によれば、プロンプトだけで対応可能な業務は34%にとどまります。
この結果は、生成AIがまだ全ての業務を自動化するには至っていないことを示しています。
生成AIの導入は進んでいるものの、特定の業務においては、RAG※やシステム開発が必要であることがわかりました。
※RAG：Retrieval-Augmented Generation。自社に蓄積された大量の業務文書・規定などの社内情報、外部の最新情報を活用する手段として、信頼できるデータを検索して情報を抽出し、それに基づいて大規模言語モデル（LLM）に回答させる方法のこと。
RAGの役割とその効果
RAGは、生成AIの可能性を広げる技術の一つです。
この技術は、情報検索と生成を組み合わせることで、社内の情報に特化した出力を生成します。
RAGを活用することで、顧客サポートの効率化や社内情報の迅速な検索が可能となり、業務の効率化に貢献します。
例えば、カスタマーサポートでは、RAGを使用して社内情報を参照し、顧客の質問に迅速かつ正確に答えることができます。これにより、顧客満足度の向上が期待されます。
システム開発との連携が生む新たな価値
生成AIを既存の業務システムやワークフローと組み合わせることで、日常業務の効率化が可能です。
例えば、生成AIの機能をチャットツールやCRMシステムに組み込むことで、従業員は普段使っているツール内で生成AIの利便性を享受できます。
これにより、業務のスムーズな進行が期待され、生成AIの導入効果が最大化されます。
独自モデル開発の必要性
特定の業務においては、独自の大規模モデルの開発が必要となる場合があります。
医療などの専門性が求められる領域では生成AIの活用が進んでいますが、情報の専門性や機密性の観点から独自モデルの開発が重要です。
企業は自社に最適な方法を模索し、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すことが求められます。
生成AI活用の未来と課題
生成AIの活用は進んでいますが、その効果を最大化するためには、RAGやシステム連携などの技術が不可欠です。
企業はこれらの技術を活用し、業務効率の向上と競争力の強化を図る必要があります。
生成AIの導入は単なる自動化にとどまらず、業務の質を向上させる可能性を秘めています。
まとめ
生成AIの導入により、業務効率化が進む中、プロンプトだけで対応できる業務は34%にとどまることが明らかになりました。
この結果は、生成AIが多くの業務において役立つ一方で、まだ全ての業務を自動化するには限界があることを示しています。
企業は生成AIを活用することで、顧客対応や資料作成、プログラミングなどの業務を効率化し、従業員がより重要な業務に集中できる環境を整えることが可能です。
しかし、生成AIの導入には注意が必要です。
AIが生成する内容にはハルシネーションと呼ばれる誤りが含まれる可能性があり、必ず人手による確認が求められます。
また、機密情報の取り扱いや著作権の問題にも注意が必要です。
これらの課題をクリアしながら、生成AIを業務に取り入れることで、企業は効率化を図りつつ、競争力を高めることができるでしょう。
引用元
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