こんにちは、ムララボです。
下の図は、Google トレンドというツールの画面の一部です。このツールは、Google検索が行われた回数（＝人気度）を5年前まで遡って見ることができます。
今回、「AI」「生成AI」「ChatGPT」の３つのキーワードの”人気度”に相当する検索回数を見てみました。
2022年の終わり頃、ChatGPTが発表されたことを境に、３つのキーワードの人気度が、いっきに高まっています。
何年か前にタピオカブームというのがありました。タピオカと生成AIの人気度を比較してみました。
キーワード「タピオカ」の人気は2019年中盤をピークに、2023年のはじめころにはキーワード「生成AI」に抜かれています。2024年５月現在その人気度の差は、90対30程度で「生成AI」が「タピオカ」の３倍ほどとなっています。
タピオカブームのすさまじさを感じとれますが、食べものと技術を並べて比較するな！とそれぞれの識者の方に怒られてしまいそうですが、ネット上の反応はこうなっております。
さて、「生成AI」は一過性のブームだと思われますか？
５年先にでないと証明はできませんが、何回かブームと呼ばれて萎んでしまった「AI」は、今回の「生成AI」の波を持ってブームから産業革命並みのパラダイムシフトになっていくといわれています。
このことは、働き方から市場、産業を超え、国家レベルの取り組みになっている連日のニュース報道をみていればわかります。
ここからは、ChatGPTの力をかりて、その関心度の”中身”を、みていきましょう。
生成AIの関心度の”中身”とは？
生成AIとは何なのか？
生成AI、または生成型人工知能は、学習したデータを基に新たな内容を自動で生成する技術です。このAIは、大量のテキスト、画像、音声などのデータからパターンを学び、それらを模倣して新しいコンテンツを創出します。生成AIの主な特徴はその自動性と創造性にあります。例えば、ChatGPTのようなテキストベースの生成AIは、ユーザーからの質問に対してリアルタイムで回答を生成することができます。
生成AIの活用が期待される分野とは？
生成AIは多岐にわたる産業での応用が期待されています。特に、コンテンツ創出、自動プログラミング、教育、医療、エンターテインメントなどが挙げられます。企業はこれを利用して業務の効率化や新たなビジネスモデルの構築を目指しています。例えば、ニュース記事の自動生成や、教育分野におけるカスタマイズされた学習コンテンツの提供、医療分野では論文の要約や最新の医薬品情報の収集に活用されています。このように、生成AIは情報の収集と処理能力を駆使して、人間の作業を支援し、さらには拡張する役割を担っています。
生成AIへの関心度と活用意向
アドバンスト・メディアは最近、生成AIの「活用関心度」に関する調査結果を発表しました。この調査によると、生成AIの導入は全体の22.4%にとどまり、多くの企業や公務員はまだ導入していません。具体的には、積極的に利用している人は4.7%、時々活用している人は5.0%です。また、生成AIのガイドラインは民間企業の32.3%と公務員の42.5%が未策定であり、利用環境の整備が進んでいないことも明らかになりました。主な利用目的は文章作成であり、最も少ないのはプログラミングです。また、活用をためらう理由としては、情報の正確性に欠けることや使いこなす自信がないことが挙げられています。
生成AIを導入しているIT企業は約2割 用途は文章作成 関係が上位
2024-2-7 Yahoo!ニュースより
https://news.yahoo.co.jp/articles/c9de1c4f2c0b490b5af59629aa0c10d90c3bf6b0
業種ごとの認知度差異
生成AIに対する認知度や活用度には、業種による大きな差があります。特に医療産業では、論文の要約作成や医薬品情報収集など、専門的な知識を必要とする作業に生成AIが利用され始めています。一方で、一部の製造業やサービス業では、具体的な活用に至っていないケースも少なくなく、認知度と実際の活用度は必ずしも一致していないのが現状です。このギャップを解消するためには、業種特有のニーズに合わせた導入戦略が求められます。
生成AIの存在がビジネスチャンスとなる理由
生成AIは、業務の効率化や新しいビジネスモデルの創出に寄与する技術として、多くの企業にとって重要な位置を占めています。特に、煩雑なデータ解析やプロセスの自動化が求められる業務において、生成AIの活用は時間の節約だけでなく、高度な判断を要する作業の質の向上をもたらします。また、チャットボットや顧客サービスの自動化など、エンドユーザーに直接価値を提供する形での活用も、顧客満足度の向上に繋がります。
企業間競争が激化する市場において、生成AIの導入は差別化要因となり得るため、先進的なテクノロジーを取り入れることで、他社との競争に勝ち抜く可能性が高まります。
生成AIに対する懸念点と課題
生成AIの導入が進む一方で、いくつかの懸念点や課題も存在しています。プライバシーの問題や倫理的な懸念は、特に敏感なデータを扱う産業において重要視されています。AIによる自動生成される情報の誤情報やバイアスが含まれる可能性もあり、これらを適切に管理することが求められています。
また、人材やノウハウの不足も大きな課題です。生成AIを効果的に使用するためには、技術に精通した専門家が必要ですが、十分な教育プログラムや研修システムが整っていないことが問題となっています。会社内での知識共有やノウハウの蓄積が進んでいない場合、導入後の効果を最大限に発揮することが難しくなる恐れがあります。
これらの課題に対して、ガバナンスの整備や倫理指針の設定、専門的なトレーニングの提供などが急務であり、企業が生成AIを活用する上での最大の挑戦となっています。生成AIの潜在能力を最大限に引き出し、懸念点を最小限に抑えるための具体的な取組みが、今後の発展を大きく左右することでしょう。
生成AIの広がりの今後
ご覧いただいた通り、生成AIの認知度は、まだまだ、”余白”があります。
資本力と技術力がないとできないといわれている、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）も国内企業が開発を急いでいます。
最終更新日:2024/04/26
DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」｜ AI製品・サービスの比較・検索サイト
LLMの開発は、ChatGPTのOpenAI社が一人勝ちのようになっていますが、急速に拡大する市場であり、具体的なルール整備もこれからです。まだわかりません。
これは、日本企業の中からGAFAのような巨大なIT”プラットフォーム”企業が出てくる可能性があるということです。
そしてさらに、生成AI関連のサービスも毎日のように”爆誕”しております。
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いま生成AI業界では、これまでにないスピード感と莫大な資本投資が行われています。しかし、その認知度はイマイチと思いませんか。もしかすると、あっという間に生成AIが生活に入ってたという世界はすぐそこかもしれません。
ここまで読んでいただきありがとうございます。