生成AIに専門家は不要
触って試せば活用できる

近年よく聞く言葉に「AIの民主化」がある。AIの活用が一部の専門家によるものから、AIが専門ではない技術者や一般のビジネスパーソンにまで広がっている様子をいう。生成AIの登場で、その傾向はさらに加速している。自然言語で語りかけるだけでAIを活用できるようになり、専門技術者に頼る必要がなくなってきたからだ。

ところが、一部のITベンダーやAIベンチャーは、いまだにAI技術の専門性を訴求しているとGenerativeX代表取締役社長 荒木れい氏は次のように語る。「大手ITベンダーは大量のエンジニアやコンサルタントを抱えているため、生成AIの知識や技術をブラックボックス化しなければならないという事情があります。また以前から活動するAIベンチャーは、ビジネス課題への理解が浅く、技術を重視する会社が多いのが現状で、ベンダーロックインが起きています」。

さらにGenerativeX 取締役CSO 上田雄登氏は、「例えば会社にスマートフォンを導入する際、研修はしません。生成AIはそれと同じで、実際に触って試して慣れれば必ず活用できるようになります」と指摘する。

ほとんどの業務に適用可能
議論やPoCに時間をかけない

生成AIはほとんどの業務に適用できるという。「ネーミングが誤解を生みやすいのですが、生成AIの本質的な価値は、文書の生成ではありません。乱雑なテキストデータを汎用的に解釈できること、自律的にプログラムを書き、実行することが革新的であり、ホワイトカラーの業務効率化が一気に進むことが期待されます」（上田氏）。

また、生成AIは大量のデータを使ったデータ分析や問題点の抽出なども得意なので、業務効率化に限らず業務課題の解決やビジネス創出といった付加価値向上の分野でも活用可能。ほとんどの業務に使えるので、慎重に検討して始めるよりは、むしろ「こんなことに使えないか」といったアイデアをどんどん試してみることが重要だ。荒木氏は、「使い方を議論するのはあまり意味がありません。ほとんどの業務に適用できるので、ムダなPoCに時間をかけるより、使ってみることが早道です」と語る。

生成AIを使う上でもう一つ重要なポイントとして荒木氏が挙げるのが、「外部のベンダーに丸投げしないこと」だ。これは、日本企業のシステム活用に関する構造的な問題をはらんでいる。IT人材の所属企業をユーザー企業とITベンダーとに分けると、日本ではおおむね3割がユーザー企業、7割がITベンダーだ。一方米国では、この比率がほぼ逆転する。つまり、一般的に米国ではシステムは内製するもので、日本ではITベンダーに作ってもらうものとなっている。荒木氏は、「生成AIは圧倒的に使いやすいのに、この構造を生成AIでも繰り返すのかという問題です」と指摘する。

ビジネスと情報技術に精通
分野もサービスも多様に展開

とはいえ、新しい技術をビジネスで活用するとなると、リスクやメリット、コストなどを考えながら進める必要があり、情報収集だけでもそれなりの労力と時間がかかる。そこでまずは生成AIの技術やリスク、活用事例などに詳しいパートナーに相談したいと考えるのは自然だ。

GenerativeXは、生成AIによるビジネス変革を支援するため、ビジネスと情報技術の両方の専門家である荒木氏と上田氏が創業した。「AIの展望を語るだけでなく、実装までサポートします」（上田氏）。業務効率化から新規事業創出などまでカバーする範囲も幅広く、業種も問わない。プロトタイプの作成も1カ月程度と速く、どんどん試して改善できる。同社が提供する『プロンプトPoC』は、モデルのカスタマイズやシステム連携を実施することなく、まずはプロンプトを組み合わせてクイックにPoCを進めるアプローチだ。

要望に合わせて、開発、導入支援、内製化支援など、多様なサービスを提供できるのも同社の特徴の一つだ。「目指すところは、お客様が自ら活用できるようになることです。これまでのITベンダーが運転手とすると、当社は教習所です。お客様の手でプロンプトを組み合わせ、生成AIを活用できるスキルセットを培うことをゴールとしています」（荒木氏）。

同社が扱った事例をいくつか紹介しよう。例えば金融機関では、多種多様な商品ごとに各種書式が異なり、事務処理に手間がかかる。これを従来のAIで処理しようとすると、それぞれAIのモデルを作成する必要があった。そこでChatGPTを使うことで1つのモデルで解釈し、80点程度の書類を一括で出力。残りの20%は人が確認しながら埋めていくことで、大幅な効率化が可能になる。「ChatGPTは、多様な書式を1つのモデルで統一的に解釈できるので、このような多品種少量でロングテールなデータがあるケースに向いています。これは実は人間とほぼ同じです。人間はミスもしますが、80点程度に対処できる。つまり、生成AIは人間ができる大抵のことができるのです」（荒木氏）。

また、製造業ではこれまで研究開発などでデータ分析をするために、データサイエンティストを雇ったり外部ベンダーに依頼してデータを収集していた。それが生成AIを活用することで業務担当者が自ら分析・活用可能となる。「従来外部にデータの収集を依頼すると、1カ月程度かかるのが普通でした。それがほんの数分で収集できるようになります」（上田氏）。さらに同社の顧客には、経営企画部門が膨大な事業部門のデータをリアルタイムに分析、示唆だしを行う企業もあるという。

最後に荒木氏は、「言ってみれば生成AIは高速のハイウェイです。そこにベンダーなどによってゲートが作られてしまっては、スピードは出ません。運転は運転するからうまくなるのです。躊躇せず、まず“ハイウェイ”に乗ってみてほしい」と語った。