ChatGPTの「リスク」を警戒する経営者【後編】
「ジェネレーティブAI」（生成AI）はチャンスなのか、リスクなのか？
生成AIは業界や業種の壁を越えて、企業に価値を生成する。長期的にはビジネスのプロセスを変革する可能性を秘めているが、リスクを理解しなければサービスの内容や株価に悪影響を与えかねない。
人工知能（AI）技術でテキストや画像などを自動生成する「ジェネレーティブAI」（生成AI）および生成AIを活用したツールは、企業の価値を高める機会を提供する。生成AIを活用したツールの代表例としては、OpenAIが開発したAIチャットbot「ChatGPT」がある。ChatGPTは対話以外にも、ソースコードを自動生成し、アプリケーションを作成することが可能だ。
米国の経営学誌『Harvard Business Review』の記事は、生成AIが従来の業界や業種の壁を越えて情報をつなげることができると述べている。業界や業種の枠や、個人のプログラミング能力にとらわれずに、アプリケーションやドキュメントを出力することが期待できる。他にはどのような成果が期待できるのか。
「生成AI」の理解で明暗分かれる企業
併せて読みたいお薦め記事
連載：ChatGPTの「リスク」を警戒する経営者
顕在化し始めているChatGPTのリスク
生成AIを活用したチャットbotから期待する回答を得るには、エンドユーザーに複雑なプロンプト（応答を得るための質問）が求められるケースが目立つ。しかし技術が発展すれば、生成AIは簡単なプロンプトでも、期待する回答やアプリケーションを生成するようになると考えられる。
Harvard Business Reviewの記事は生成AI技術を利用したツールの展望について、次のように述べている。「エンドユーザーが入力した簡単なプロンプトやコマンドを基にサービスが提供されるようになる」
調査会社Gartnerによれば、ユーザー企業は生成AIをメディアコンテンツの改善やソースコード生成に使い、付加価値を生み出し始めている。生成AIは今後、人間や機械を補強したり、ビジネスやITのプロセスを自律的に実行したりする可能性がある。
「生成AIを使って新製品やビジネスの変革を試みるCEOや最高情報責任者（CIO）は、収益を拡大するチャンスを手にするだろう」。Gartnerのディスティングイッシュトバイスプレジデントアナリストのフランシス・カラモウシ氏はそう述べる。生成AIの活用は、インフレーション（継続的な物価上昇）や人手不足、景気悪化の影響を軽減する可能性もある。
一方で、生成AIが長期にわたって及ぼす影響を正しく理解できない企業は、事業の強みを失いかねない。ユーザー数の減少や、株価の下落などのリスクがあるとGartnerは警告する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 約9割が負担を実感 Salesforceのテスト業務に関する実態調査で見えた課題とは -
市場調査・トレンド
[コパード株式会社] 「Salesforce」開発・運用におけるAI活用実態調査レポート -
事例
[テクバン株式会社] 1画面でITサービスデスク業務が完結 太陽ホールディングスに学ぶデバイス管理 -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] ライセンス無料 Drupalベースの「多言語ECサイト開発用パッケージ」の実力は？ -
製品資料
[デジタルサーカス株式会社] 日本発グローバル企業用Drupal「Risley（リズリー）」の実力とは？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
半数がブルーカラー転向を視野に？ ベテランエンジニアを追い込む“54歳の壁”
-
2
OpenAIやAnthropicでさえ制御不能 2026年夏「3大サイバー攻撃」の衝撃
-
3
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
4
IT製品の導入に関するアンケート「セキュリティ」編
-
5
脱VMwareか、継続か？ 仮想化ソフト主要6製品の運用管理と統制機能を徹底比較
-
6
見落としが多発、AI普及＆データ急増に伴うネットワーク課題の意外な原因とは？
-
7
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか？ Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
8
【専門家に聞く】シャドーAIや過剰共有のリスクを防ぎ、安全に生成AIを活用するポイントとは？
-
9
【コスト分析】事例が示す中堅・中小向けERPの最適コスト構造
-
10
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険？ 避けるべき理由と具体的な対策
-
2
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
3
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
4
AI駆動攻撃にどう対抗する？ 超速の攻撃からエンドポイントを保護する方法
-
5
なぜRPA導入は頓挫する？ シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
6
プログラミング不要で誰でも実現できる、ネットワーク運用管理の自動化とは
-
7
東大教授と考える、AI時代の「データ主権」「信頼性」「ガバナンス」の在り方
-
8
Linux初心者でも知らないとまずい「RHEL」「SLES」の違いとは？
-
9
最速72分でデータが流出？ 最新の脅威トレンドや侵入手法から分かった防衛策
-
10
生成AIの活用を阻む「5つの壁」とは？ AIネイティブ組織へ変革を遂げる方法
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー