生成型 AI は急速な発展期を迎えています。その応用はどのように実装されるのでしょうか?

先月、国際的に有名な学術誌「ネイチャー」が2023年のトップ10を発表しました。世界的な科学イベントから選ばれた10人に加え、非ヒトのChatGPTもリストに含まれていたことは注目に値します。ネイチャー誌の特集編集長リチャード・モナスタースキー氏は、ChatGPTをリストに含めたのは、生成AIが科学の発展と進歩にもたらした大きな変化を認めるためだと語った。

着陸が鍵

ChatGPT はリリース以来、急速に世界的な現象となりました。その出現は、人間と機械の関わり方を変えただけでなく、生成AIに関して世界のテクノロジー大手の間で軍拡競争を引き起こし、関連する大型モデル製品が市場に次々と登場しています。

しかし、どんな新しい技術も、熱狂と追求を経た後、最終的には応用と実装のレベルに戻るということを指摘しておくべきであり、生成 AI についても同じことが言えます。

IDCが2023年第2四半期の企業における「予測生成AIアプリケーションシナリオの導入順序」について調査した結果によると、ナレッジマネジメントアプリケーションと会話型アプリケーションがともに46%で第1位となり、デザインアプリケーション、コード生成アプリケーション、マーケティングアプリケーションがそれぞれ44%、43%、36%で第3位から第5位にランクインした。

また、「今後18か月で、生成AIが貴社の競争力や事業運営モデルにどの程度の混乱をもたらすと思いますか」という調査では、ライフサイエンス、ヘルスケア、専門サービス、メディア・エンターテインメントの4大産業で高いコンセンサスが示され、生成AIが業界に大きな変化をもたらすと一般的に考えている回答者がそれぞれ44%、42%、41%、40%を占めました。

生成型AIは多くの業界で大きな期待が寄せられており、特に高い創造性と効率的なコミュニケーションが求められる知識集約型の分野では、産業変革の推進を先導し、関連企業の中核競争力に大きな影響を与えると期待されています。

適用シナリオは何ですか?

IDC が生成 AI 時代の代表的なシナリオを、水平応用シナリオと垂直応用シナリオの 2 つのカテゴリに分類していることは注目に値します。

その中で、水平応用シナリオには主に、アートデザイン、データワーカー、コード生成、ナレッジマネジメント、マーケティング、顧客サービスなどが含まれます。具体的には、

まず、アートデザイン。生成 AI は、デザイナーが画像、ビデオ、3D モデルなどのクリエイティブ作品を迅速に生成するのに役立ちます。たとえば、Stable Diffusion や DALL-E などのツールは、テキストの説明に基づいて画像を生成できます。 Adobe や Google などの企業は、デザインワークフローへの応用を検討しています。
2番目は、デジタル従業員です。生成 AI は、自動化とインテリジェントなデジタル従業員向けに人間の思考と行動をシミュレートできます。たとえば、仮想アシスタントは、生成 AI 技術を通じてユーザーの質問に答えたり、タスクを実行したり、スケジュールを管理したりできます。
3番目はコード生成です。生成 AI を使用すると、コードを自動的に生成できます。たとえば、生成モデルに基づくコード補完ツールは、コンテキストと文法規則に基づいてコードスニペットを自動的に生成し、開発者の生産性を向上させます。さらに、生成 AI を使用してテストケースやドキュメントを自動的に生成することもできます。
4番目は、知識管理です。生成 AI を使用すると、知識を自動的に生成および管理できます。たとえば、自然言語処理テクノロジーは、大量のテキストデータを構造化された知識グラフに変換し、情報の整理と取得に役立ちます。さらに、生成 AI を使用して、レポート、概要、要約を自動的に生成することもできます。
5番目はマーケティングです。生成 AI を使用すると、マーケティングコンテンツや広告コピーを自動的に生成できます。たとえば、生成モデルは、ターゲットユーザーや市場動向に基づいて、パーソナライズされた広告コピーやソーシャルメディアコンテンツを生成できます。さらに、生成 AI は市場の動向や消費者の嗜好を分析するためにも使用でき、企業がより効果的なマーケティング戦略を開発するのに役立ちます。
6番目は顧客サービスです。生成 AI を使用すると、顧客からの問い合わせに自動的に応答して処理できます。たとえば、生成モデルに基づくインテリジェントな顧客サービスシステムは、顧客の問題を自動的に識別し、対応する解決策を提供できます。さらに、生成 AI を使用すると、推奨される製品やサービスのコピーを自動的に生成し、顧客満足度と購入率を向上させることもできます。

垂直的な応用シナリオに関しては、IDC は金融、政府、製造、エネルギー、ヘルスケア、小売の 6 つの主要業界における生成 AI とビッグモデルの具体的な応用例を詳細に挙げています。例えば：

金融分野では、これらのテクノロジーはリスク評価や信用審査の支援、顧客サービスの自動化、投資戦略の最適化、不正行為の検出、レポートの自動生成に役立ちます。
政府業務の面では、公共サービスの自動化の推進、政策シミュレーションと予測の実施、データ分析と視覚化ツールの提供、世論分析の実施、インテリジェント監視の強化、セキュリティレベルの向上などが可能になります。
製造業では、生産プロセスの最適化、製品設計の支援、サプライチェーンの管理、機器のメンテナンスの必要性の予測、品質管理の自動化に役立ちます。
エネルギー分野では、エネルギー消費量や機器のメンテナンスの必要性を予測し、エネルギー貯蔵と配給を最適化し、再生可能エネルギーを管理し、環境モニタリングを実施することができます。
医療業界では、診断を支援し、治療の推奨を生成し、医薬品の開発を促進し、患者の状態を監視して早期警告を提供し、医学文献を自動的に生成して分析することができます。
小売業界では、在庫管理と予測機能の向上、パーソナライズされた推奨事項の提供、顧客サービスの自動化、市場動向の予測、仮想試着や製品展示などの革新的な体験の提供が可能になります。

実際、生成 AI の応用が広まるにつれて、企業の AI インフラストラクチャサプライヤーと AI ソフトウェアサプライヤーに対する需要も増加するでしょう。

この点について、IDC ChinaのリサーチディレクターであるLu Yanxia氏は、AIインフラベンダーは、ライブラリ、SDK、オーケストレーション、AIツールを含む広範な開発サポートと完全な人工知能スタックを提供する必要があると指摘した。同時に、ハイブリッド/マルチクラウドアーキテクチャ全体にわたるデータストレージ統合をサポートすることも必要です。 AI ソフトウェアベンダーとしては、データセキュリティを備え、テキスト、オーディオ、ビデオなどのマルチモーダルコンテンツをサポートする AI 製品の提供に注力する必要があります。同時に、カスタマイズされたモデルやソリューション、データ管理などの機能の提供も検討する必要があります。

AI インフラストラクチャであれ、ソフトウェアサプライヤーであれ、技術サービスシステムを絶えず革新し、改善することによってのみ、生成 AI の継続的な発展という文脈において主導的な地位を維持できると言えます。

影響はどこにでもある

今後について、Lu Yanxia 氏は、生成 AI 技術の継続的な推進により、市場と業界では次のような変化が見られると予想されると述べました。

今後 1 年間: 技術競争と生成 AI の広範な適用により、価格圧力はさらに高まります。生成 AI 分野における M&A 活動が増加するでしょう。ベンチャーキャピタルの焦点は人工知能プロジェクトに大きくシフトするでしょう。生成 AI テクノロジーを導入する際に顧客が直面する最大の障害は、データガバナンスと IP 漏洩です。アプリケーションシナリオの焦点は、生成 AI によるビジネス効率の向上にあります。
今後 1 ～ 2 年で、オープンソースモデルは業界全体に急速に広がり、あらゆる分野に浸透するでしょう。ソフトウェア開発ライフサイクルにおける構築戦略と購入戦略の選択は、生成 AI テクノロジーによって劇的な影響を受けます。顧客にとって、生成 AI の信頼メカニズムを確立し、絶えず変化する規制要件に対応することが重要な課題となります。ベンダーにとって、クラウドの遅れ者は AI の遅れ者となるでしょう。
今後 2 ～ 3 年で、専門サービス、教育、ヘルスケア、ライフサイエンス、メディアなどの主要産業のビジネスモデルは根本的に変化します。メタバースの概念は生成AIの強化により復活し、仮想コンテンツの革新的な定義と強化されたアプリケーションにより、デジタル世界のルールがさらに変化するでしょう。従来の形式に基づくアプリケーションコンピューティングモデルは徐々に衰退し、よりインテリジェントで柔軟なインタラクション方法に置き換えられます。ビジネスプロセスの自動化は新たなレベルに到達し、自然言語プロンプトによるインテリジェントなプロセス設計と実行が主流になります。