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第1回:生成AIトレンドレポート ~生成AI急成長の理由と活用事例を探る~

本コラムは、AI専門家のマーク・ミネビッチ氏執筆によるホワイトペーパー「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド 第1回:生成AIトレンドレポート~生成AI急成長の理由と活用事例を探る~」の内容を要約したダイジェスト版です。
すべての内容をご覧になりたい方は下記リンクよりお申込みください。

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はじめに

大規模言語モデルや生成AIなどの新しい強力な人工知能(AI)が登場したことで、テクノロジーの歴史に重要な節目が訪れています。私たちは今まさにパラダイムシフトの瞬間に立ち会っており、ビジネスや産業が根底から作り変えられようとしています。

企業は、生成AIが持つ計り知れない可能性と考え得るリスクの両面を理解し、情報に基づく包括的なアプローチを取ることにより、自信を持って生成AIを活かしたイノベーションを推進することができます。本連載「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド」は、企業が生成AIを導入してこれまでにない水準の効率性、創造性、成長を実現するための、現実的かつ倫理的な方法を解説していきます。

第1回はイントロダクションとして、驚くべきスピードで進化と拡大を続ける生成AIの現状と将来性を概観したうえで、革新的な能力の発揮により、さまざまな業界にイノベーションを起こしつつある生成AIの使用事例を紹介したいと思います。

生成AIとは

生成AIの定義・分類

Aspen Digitalの定義によると、生成AIは人工知能技術の一分野であり、膨大な量の既存のコンテンツからパターンを認識し て、画像やテキストなどの新しいコンテンツを作成します。迷惑メールフィルターや医療分野の腫瘍検出のように、意思決定を 行うように設計された分類AIとは異なり、生成AIはコンテンツを生成するように設計されています。現時点で生成AIはテキス トの作成をはじめ、画像、動画、プログラムコード、音楽など、さまざまなコンテンツを生み出すことが可能です。Aspen Digitalの生成AIに関する詳しい解説はこちらの記事1をご覧ください。

生成AIはまだ成熟の初期段階にありますが、すでにコンテンツの作成に活用されており、高速、低コスト、エンドユーザーにとって比較的使いやすいという特長があります。このテクノロジーは、ソフトウェアエンジニアリング、メディア制作、教育、商業美術市場など、さまざまな分野に影響を及ぼしており、ビジネス、セキュリティ、社会に大規模な破壊的変革をもたらす可能性があります。生成AIの用途や効果としては、コンテンツのハイパーパーソナライゼーション、「ノーコード」のアプリケーション開発の増加、拡張現実(AR)の体験の向上などが挙げられます。

  • 1.https://www.aspendigital.org/report/intro-to-generative-ai/

際立つChatGPTの勢い

生成AIは短期間で導入件数と機能が爆発的に増加しています。Andreessen Horowitzは、Similarweb2のトラフィックデー タ(2023年6月現在)を基に、生成AIのWebプロダクト月間訪問数上位50社をランク付けしました。これらの製品はどのよう に成長しているか、その成長はどこからもたらされているかについて、Andreessen Horowitzは以下のように分析しています。詳しい内容はこちらの記事3を参考にしてください。

生成AIプロダクトのトップ50に関するAndreessen Horowitzの分析

  • 1:ここ1年間で生成AIプロダクトの急速な開発と導入が進んでいる
  • 2: ChatGPTが優位的地位を築いている
  • 3:生成AIプロダクトは多様な用途に使用されている
  • 4:特定分野で先行勝ちする生成AIプロダクトが出現する一方で、細分化も進んでいる
  • 5:生成AIプロダクトの多くは無料チャネルでユーザーを獲得し、マネタイズを行っている
  • 6:生成AIプロダクトのプラットフォームとしてモバイルアプリケーションが増えている

生成AI界で優位的地位を築いているのはやはりChatGPTです。ChatGPTはコンシューマーアプリケーション史上最速で月間アクティブユーザー数1億人を達成しました。その後を追うのがCharacter.AI(米・Character Technologies, Inc.)で、規模はChatGPTの21%となっています。Character.AIはAIコンパニオンとしてニッチを切り開き、早い段階でしっかりとモバイルユーザーを獲得しています。

Bard(米・Google LCC)とPoe(米・Quora, Inc.)は、汎用チャットボットの可能性を示しています。どちらも、これらのモデルとの会話を日常的に利用する確固としたユーザー基盤を築いています。QuillBot(米・Course Hero, Inc.)は、AIによる文章作成支援の価値を提示しています。パラフレーズや要約の機能があり、文章作成や推敲に役立つため、学生や専門家に利用されています。

  • 2. https://www.similarweb.com/
  • 3. https://a16z.com/how-are-consumers-using-generative-ai/

生成AIをメディア・専門家はどう捉えているか(2023年9月現在)

さまざまなメディアやリサーチ機関、専門家は、生成AIが巻き起こす爆発的な変化をどのように捉えているでしょうか。ここでは各社の記事や調査、研究内容を紐解きながら、生成AIの可能性をさらに深く分析します。

KPMG

KPMGは米国のエグゼクティブが生成AIの影響力をどのように捉えているかを解説しています。詳しい内容はこちらの記事4をご覧ください。

Gartner®

業界予測では、今後数年で生成AI機能の導入が急増すると見られています。
Gartnerは生成AIの将来について次のような予測をしています。5

  • 2024年までに、エンタープライズアプリケーションの40%に会話型AIが組み込まれることが予測される (2020年は5%未満)。
  • 2025年までに、企業の30%がAI拡張開発およびテスト戦略を導入し、2021年の5%から増加すると予想 される。
  • 2027年までに、新しいアプリケーションの15%近くが人間の介入なしにAIによって自動的に生成されるよ うになる。今日ではこのようなことはまったく起こっていない。
  • 4. https://info.kpmg.us/news-perspectives/technology-innovation/kpmg-generative-ai-2023.html
  • 5. Gartner®, "Gartner Experts Answer the Top Generative AI Questions for Your Enterprise", https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai (as of 1 Aug 2024) GARTNERは、Gartner Inc.または関連会社の米国およびその他の国における登録商標およびサービスマークであり、同社の許可に基づいて使用しています。All rights reserved.

業界別AI使用事例とアプリケーション

生成AIによって、さまざまな業界で破壊的変革をもたらす多種多様なアプリケーションが生まれていて、確かなビジネス価値につながっています。これらのAIシステムによって、社内のワークフローと顧客対応の両面に変革がもたらされます。一例として、工業におけるAI使用事例を紹介します。(※ホワイトペーパーでは、医療、ソフトウェア開発、製造、金融サービスなど、各業界の事例を紹介しています)

工業

  • 予知保全:生成AIによって、機械や装置に障害が発生する可能性があるなど、保守が必要になるタイミングを予測するモデルを作成することができ、ダウンタイムの短縮や予期せぬ故障の防止に役立ちます。
  • サプライチェーン最適化:AIシステムによって、運送費、リードタイム、生産コストなどの変動要素を考慮した適切なサプライチェーンモデルを生成することで、効率性を高め、コストを削減できます。
  • 設計とプロトタイピングの自動化:ジェネレーティブデザインでは、エンジニアが設計目標とその他のパラメーターを入力すると、AIによって、重量、強度、コストなどのさまざまな要素に着目して最適化された多数の設計案が生成されます。
  • 品質管理:製品画像の分析にAIを取り入れて、不具合の検出と通知に役立てることで、高品質の製品のみを出荷できます。
  • エネルギー管理:AIによって、製造工程におけるエネルギー消費を最適化でき、効率的かつ持続可能な形でリソースを使用できます。

工業での使用事例

Uptake6では、特に重量物輸送サービスにおける車両稼働時間を改善しました。北米の重量物輸送で突出した業績を誇るUnited Roadは、保守費用の削減と運転手の走行距離延長のため、業務にUptake Fleetを導入しています。United Roadでは、UptakeのAIを活用した予知保全モデルを活用することで、車両故障の発生前に対処することが可能になり、適切なタイミングでコスト効率よく保守を行い、予期しないダウンタイムを大幅に削減しています。

Autodesk7は、設計とプロトタイピングを自動化するジェネレーティブデザインソリューションであるDreamcatcherシステム8で有名です。エンジニアや設計担当者が設計目標とパラメーターを入力すると、AIシステムによって、重量、強度、コストなどのさまざまな要素に基づいて最適化された多数の設計案が生成されます。これにより設計工程の所要時間が短縮され、従来の方法では思い付かなかったような革新的な設計解が得られます。Autodeskのジェネレーティブデザインテクノロジーで、幅広い設計空間を探索することにより、イノベーションを加速させ、設計から製造までの時間を短縮することができます。

  • 6. https://www.uptake.com/
  • 7. https://www.autodesk.com/
  • 8. https://www.autodesk.com/solutions/generative-design/

おわりに

本連載「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド」の第1回は、驚くべきスピードで進化と拡大を続ける生成AIの現状と将来性について、また、生成AIの実際の使用事例を紹介しました。未来のことを確実に見通すことはできませんが、生成AIがビジネスに大きな変革を与えることをご理解いただけたと思います。

第2回は、いよいよ生成AIのビジネス活用について解説します。ChatGPTに代表される大規模言語モデル(LLM)を導入するにあたり、的確なモデルの選定、成果の測定など、このテクノロジーの戦略的な導入に関して考慮すべき重要な点について詳しく説明します。企業が生成AIの持つ大きな可能性を手に入れて、パフォーマンス、競争力、価値創出を加速させながら、リスクにも先手を取って対処するための実践的なロードマップを示します。次回もぜひご期待ください。

本コラムは、AI専門家のマーク・ミネビッチ氏執筆によるホワイトペーパー「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド 第1回:生成AIトレンドレポート~生成AI急成長の理由と活用事例を探る~」の内容を要約したダイジェスト版です。
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  • ※記載の会社名、製品名はそれぞれの会社の商標または登録商標です。
  • ※本内容は2024年2月時点の情報です。
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  • ※コラムは筆者の個人的見解であり、日立システムズの公式見解を示すものではありません。

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