生成AIが企業のデータ民主化を推し進める 課題解決の発想力が問われる時代に：製造DXの未来とデータ活用の可能性（前編）（1/2 ページ）

いま生成AIをビジネスに活用しようとする動きが盛んです。あらゆる業務が生成AIに置き換え可能となる中、ビジネスパーソンはどのような能力を発揮していくべきでしょうか。ここには従来のDXに関わる取り組みから継続している課題があります。

[宇野林之, 新郷美紀／アルテリックス・ジャパン合同会社，MONOist]

ユーザーに寄り添うIT時代の到来

　いま急速に広まっている生成AI（人工知能）は多くの人にとって使いやすく、人間に寄り添うテクノロジーと言えます。これまで何らかのテクノロジーを使おうとすれば、その操作方法やプログラミングの仕方を習得する必要がありました。

　しかし昨今話題の生成AIは、人間に話しかけるようにリクエストできるので、スキルや知識はほぼ必要ありません。AIを使うハードルがぐんと下がり、多くの人がAIの能力を体験できるようになりました。

　現在の生成AIは、従来のAIと多くの点で一線を画しています。自然言語でリクエストできる使いやすさに加え、生成するコンテンツの質も急速に高まっています。「ChatGPT」が生成するテキストの流ちょうさや、「Midjourney」や「Stable Diffusion」が作る画像の質は、一見して人間が作成したものと見まごうほどです。コンテンツの種類もテキストや画像だけにとどまらず、映像（画像に連続性や一貫性を持たせる必要があります）、音声、プログラムコードなどにも広がり、さまざまな業務に適用できるようになりました。

　生成スピードの速さも特筆すべき点です。これまでは大規模モデルで複雑な処理をこなす場合、出力までに一定の時間を要していました。しかし、今では日常的に利用できるほどプロンプトの入力から出力まで、短時間で行えるようになりました。これもまた、生成AIのサービスが人々にとって身近になった理由です。

　生成AIは人間の強い味方となりました。これほど大きな影響力を持つテクノロジーがビジネスの世界に組み込まれると、ビジネスパーソンに求められる能力もシフトしていきます。

　ビジネスパーソンはテクノロジー自体に詳しくなって、その操作方法などをスキルとして修得するよりも、いかに効果的にビジネス課題の解決に活用できるかを考える、発想力の方が重要になります。自動車で例えるなら、運転技能の高低よりも、「車という移動手段を通じて何を達成するか」が問われるようになったということです。ビジネスパーソンにとっては、生成AIが自分のタスクや課題解決にどのように寄与するかを明確に理解した上で、意思決定につなげることが重要です。

　出力結果にプライバシー侵害のおそれがないか、不当な偏見が含まれていないかを検証するといったリテラシーも重要になります。これまでビジネスパーソンが駆使してきたデータ分析の業務は、過去のデータを基に将来を予測するという考えが中核にありました。もし過去のデータに誤りがあれば、将来の見通しの精度は当然低くなるでしょう。

　AIもこれと同様に、過去のデータから学習した結果を出力しているだけなので、学習データに偏りがあれば、結果にも偏りがでてしまいます。生成AIによる出力結果をビジネスで使うなら、法的な問題やコンプライアンス、社会的倫理への配慮などにこれまで以上に気を配り、問題が深刻化しないよう注意する必要があります。

　コンテンツを生成したのがAIだとしても、その出力結果をビジネス上で活用するかを決定するのは人間です。ですから、問題があれば責任をとるのも人間です。出力結果を採用していいか。内容の正確性や妥当性を人間がきちんと判断する必要があります。生成AIの出力は不自然さが見当たりづらいがゆえに、コンテンツが持つ問題に気付くのがより難しいくなるかもしれません。