生成AIとは、テキストや画像、動画などを自動的に生成するAI技術を指します。主に機械学習アルゴリズムを基盤としており、強化学習や深層学習の手法を駆使してデータセットを学習し、新しいデータやコンテンツを創造する点が大きな特徴です。本記事ではビジネスにおける生成AIの活用事例について詳しく解説します。
ビジネスにおける生成AIの活用事例
2022年11月30日にOpenAIが「ChatGPT」をリリースし、それを契機としてさまざまな分野で注目を集めているのが生成AIです。生成AIには「テキスト生成」「画像生成」「動画生成」などの種類があり、ビジネスの分野では主に以下のような領域で活用されています。
テキスト生成AIでアプリケーション開発
ビジネスの分野で活用されているAI技術のひとつは、言語系の生成AIを用いたアプリケーション開発です。アプリケーション開発ではJavaやRuby、Pythonといったプログラミング言語の知見が不可欠であり、ソースコードを記述する高度なスキルが求められます。こうしたソースコードの生成を効率化・自動化できるのが言語系の生成AIです。
言語系の生成AIは指示文（プロンプト）を伝えることで、アプリケーションの仕様や要求を満たすソースコードを自動的に生成できます。現状では高度なプログラミングの完全な自動化は困難ですが、ソースコードの記述における効率化と時間短縮が可能です。これにより、企画の立案・策定や要件定義、基本設計・詳細設計など、アプリケーション開発の上流工程にリソースを集中できるというメリットが得られます。
画像生成AIでバーチャル試着
生成AIのなかでも目覚ましい発展を遂げているのが画像生成AIです。画像生成AIは機械学習アルゴリズムが大量の画像データから特徴を学習し、プロンプトの内容に基づいて画像を自動的に生成します。プロのイラストレーターが作成したと見紛う画像を短時間で容易に生成できるため、さまざまな産業で大きな注目を集めている技術です。
たとえばオンライン試着サービスでは、ユーザーがスマートフォンで撮影した写真に基づき、AIが試着イメージを自動的に生成します。ヘアスタイルやメイクなどをバーチャル空間でリアルに試せるサービスも登場しており、これまでにない先進的な購買体験をユーザーに提供可能です。リアルな試着体験を提供することで、商品ページの滞在率や顧客単価の向上、返品率の削減、顧客満足度の向上などに貢献しています。
動画生成AIで仮想の人物による動画配信
近年、マーケティング分野では動画配信サービスの戦略的活用が重要課題となっています。そこで大きな注目を集めているのが動画生成AIです。動画生成AIは、入力したプロンプトに基づく動画を自動的に生成します。静止画の動画化や既存動画の変換・加工、アバターの生成なども可能であり、教育コンテンツやプロモーション映像といった分野での活用が進みつつあります。
たとえば動画生成AIを活用してアバターを作成し、テキストに合わせて読み上げや表情・身体の動きを調整するといった使い方が可能です。企業が理想とするイメージ通りの動画コンテンツを配信しやすくなるほか、仮想の人物を用いることで、動画の制作や配信における人件費を削減できる点もメリットのひとつです。
身の周りの業務効率化にも活用できる生成AI
生成AIはビジネスモデルの変革や先進的な購買体験の提供に寄与するとともに、身近な業務や作業の効率化においても欠かせない技術になりつつあります。生成AIを活用した業務効率化の事例として挙げられるのが以下の四つです。
AIチャットボットによる顧客への自動回答
AIチャットボットとは、チャットにおけるユーザーからの質問に対してAIが回答するプログラムです。人間の言語を理解・生成する自然言語処理と呼ばれるAI技術を駆使し、顧客の質問に対する適切な回答をAIが自動的に提示します。
24時間365日の問い合わせ対応が可能になるため、顧客対応における業務負荷の軽減や人件費の削減につながる点がメリットです。ただし、システムの導入や運用に相応のコストが求められるというデメリットがあります。また、複雑な問題に対する回答や感情的なクレーム処理などには対応しきれません。
AIによる契約書審査やリーガルチェック
企業が持続的に発展するためには契約条件や取引内容などを正確に把握し、コンプライアンスを確保しなくてはなりません。近年は契約管理に生成AIが活用されており、契約書の作成や検索、リーガルチェックの自動化などを支援するソリューションが登場しています。
たとえば契約書審査を支援するサービスは、契約書における不足条項や修正点などをAIが検知できるため、法務の業務負荷を大幅に軽減できる点がメリットです。ただしAIは学習データに基づいてルールやパターンを識別するという性質上、誤った解釈や推論を行う可能性が懸念されます。
AI面接官による人材採用
近年はリモートワークやWeb会議の一般化に伴ってオンライン面接を取り入れる企業も多く、それと同時に増加しているのがAI面接です。AI面接では、人間の面接官と応募者が対面で面接を行うのではなく、コンピュータを介してAIが採用に関する質疑応答を行います。
AI面接は採用担当者の業務負荷軽減と業務効率化に寄与するとともに、統一化された採用基準に基づき、企業が求める人材像を客観的な視点から評価できる点がメリットです。ただし、応募者の人間性や個性といった曖昧かつ定性的な要素の評価には対応しきれません。
自動応答システム等によるコンタクトセンター業務
コンタクトセンターの業務領域においても、生成AIを導入する企業が増加傾向にあります。たとえば、AIチャットボットによるメール作業の自動化、AIによる通話内容のテキスト化、着電時における顧客情報やコンタクト履歴の自動表示などです。
こうした自動応答システムを導入することで、オペレーターの負荷軽減や顧客情報の収集・蓄積の自動化、VOC分析の効率化などにつながります。ただし人間的なコミュニケーションの欠如や、ITインフラの構築・運用に相応のコストを要するといったデメリットに注意が必要です。
企業が生成AIを活用するメリット・デメリット
企業が生成AIを活用する主なメリットは、業務の自動化や人件費の削減、創造性の向上などです。文書の作成やイラスト制作、動画編集といった業務領域を自動化できれば、人的資源の削減に寄与します。また、広告キャンペーンやキャラクターの作成など、クリエイティブな分野で創造的かつ革新的なコンテンツを生み出せる可能性も高まります。
ただし、現状の生成AIは発展途上の技術であり、テキストや画像、動画といったコンテンツ制作の完全な自動化には対応できません。また、膨大なデータ群を学習して画像や動画を生成するという性質上、著作権を侵害する可能性がある点にも注意が必要です。組織の機密情報や顧客の個人情報が流出するなどのセキュリティリスクも懸念されます。生成AIを活用する際はこうしたデメリットを把握した上で、自社のビジネスモデルや業務に適したツールを選定することが大切です。
まとめ
生成AIとは、機械学習アルゴリズムを基盤としてテキストや画像、動画などを自動生成する技術です。ビジネスモデルの変革や先進的な購買体験を実現する技術として、さまざまな分野で大きな注目を集めています。
コンタクトセンターでは顧客対応の自動化やVOC分析の効率化につながり、オペレーターの業務負荷軽減や顧客満足度の向上に貢献します。デジタル化が加速する現代市場のなかで、独自の顧客体験価値を創出するためには、生成AIの戦略的活用が重要な経営課題となります。
