生成型AIは企業の実務に使えるか？

ChatGPTが非常に短期間のうちに急激に脚光を浴びています。派生するサービスも急増していますが、これらを「生成型AI」と呼びます。生成型AIは、データから学習し、新しいデータを生成することができるAIです。この能力を活用することにより、企業は新しい製品やサービスを開発することができそうです。しかし、実際のところ、生成型AIは企業の実務に本当に役立つのでしょうか？

生成型AIは、製品やサービスの開発において、非常に有用なツールです。例えば、生成型AIを使用して、顧客の好みに合った製品を開発することができる可能性があります。また、生成型AIを使用して、製品のデザインやマーケティング戦略を最適化することもできるかもしれません。

しかし、生成型AIを使用するには、多くのデータが必要です。また、生成型AIは、データに基づいて学習するため、データの品質が非常に重要です。そのため、企業が生成型AIを導入する前に、データの品質を確認することが重要です。

また、生成型AIは、専門知識を持った人材が必要です。生成型AIの開発や導入には、データサイエンティストや機械学習エンジニアなどの専門家が必要です。そのため、企業が生成型AIを導入する際には、人材の確保も重要な課題となります。

総合的に見ると、生成型AIは、企業の実務に使える非常に有用なツールです。しかし、生成型AIを導入するには、多くのデータと専門知識が必要です。そのため、企業が生成型AIを導入する前に、データの品質と人材確保の準備をしっかりと行うことが重要です。

さらに、生成型AIの導入には、コストがかかる場合があります。例えば、専門家の雇用やデータの整備、システムの導入などに費用がかかります。そのため、企業が生成型AIを導入する前に、コストと効果のバランスを考慮することが必要です。

また、生成型AIは、データに偏りがある場合、それを反映してしまうことがあります。例えば、特定の地域や人種のデータが偏っている場合、生成型AIはそれを学習してしまい、偏った結果を出してしまうことがあります。そのため、企業が生成型AIを導入する前に、データの偏りを防ぐために、データの収集方法や分析方法を見直すことが重要です。

総合的に見ると、生成型AIは、企業の実務に使える有用なツールですが、導入には慎重な準備が必要です。データの品質や人材の確保、コストと効果のバランス、データの偏りを防ぐことなど、多くの課題があります。企業がこれらの課題を克服し、生成型AIを効果的に活用することができれば、新しいビジネスチャンスを生み出すことができます。

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というところまで、実は生成型AIに自動で記述してもらったものです。

（文章は若干手直ししています）

普段私がこのコーナーで投稿しているコラムと比べていかがでしたでしょうか？自分で眺めた限り、

- うまく書いていることは事実

- 文法使いも、破綻しているところが見当たらない

- しかし、どうも私らしさ・人間らしさがない（言葉遣いや言葉の強弱など）

- 否定形が無い、意見の主張がない

といった感想を持っています。何よりも「私」と異なるのは、論理的であろうがなかろうが、意見を主張しようとする試みの無さでしょうか。これはAIがAIたる所以であると思います。

また、後半の「専門知識が必要」という部分については、全面的に賛成するものではなく、「AIに覚えてもらうためのデータをきちんと精査しないといけないので、社員には少なからず負担がかかるだろう」というのが、鈴木流の考え方で、これはAIと大きく違います。

しかし、肯定的にみると、簡単な作文や決まり切ったことなのであれば人間がやる必要が無いと思える部分が多くあります。もちろん、内容の精査は必要ではあるものの、これからはこのようなAIもバーチャル社員としてうまく使いながら仕事を効率化していく、ということでしょう。

現時点では無料から使えるサービスもありますので、是非試しに使っていただき、自社商品やサービスの改革ネタに使っていただくと面白いかもしれません。