生成AIの市場規模は拡大しており、国内でも生成AIを利用したビジネスが既に幾つか登場している。しかし生成AIは新しい技術であり、導入時には課題がある。
テキストや画像などを自動生成する人工知能（AI）技術「ジェネレーティブAI」（生成AI）の活用が広がっている。野村総合研究所（NRI）は2023年8月25日、「生成AIはビジネスをどう変えるのか」と題したメディア向け説明会を開催した。生成AIについて「さまざまなコンテンツを生成する学習能力のあるAIだ」と、野村総合研究所のエキスパート研究員である鷺森 崇氏は紹介する。
生成AIの市場は拡大しており、調査会社Market.Usの予測によれば、2022年で約106億ドルだった生成AIの市場規模は2032年には約1519億ドルに拡大する。すでに国内の企業もビジネスに生成AIを利用し始めているが、鷺森氏は生成AIを企業が利用する際には3つの課題があると指摘する。
鷺森氏が語った、生成AI導入の際の課題は以下の3つだ。
こうした生成AI導入時の課題への対策として鷺森氏は「まずは生成AIを利用する社員にこれらの課題を周知・教育することが大事だ」と述べる。他にも機密情報を生成AIにアップロードするといった、望ましくない利用方法をシステム的に制御する必要がある。
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生成AIを活用して業務や顧客体験の再構築を進める動きが活性化しているが、その多くが、PoCやラボ環境の段階にとどまっている。なぜなら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための、インフラのパフォーマンスが不十分だからだ。
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生成AIの活用にはデータベースが重要となるが、従来のデータベースは最新テクノロジーに対応できないなどの課題がある。本資料では、データベースをモダナイズし、生成AIを用いてビジネスイノベーションを生み出すための方法を探る。
ビジネスにおいて、検索体験およびその結果の質の向上が重要なテーマとなっている。顧客はもちろん、自社の従業員に対しても、実用的な答えをより迅速に、手間なく入手できる環境の整備が求められている。
登場以来ビジネスへの活用方法が模索されてきた生成AI。近年では業務組み込みにおける具体的な成功例が数多く報告されている。本資料では、5件の生成AI活用事例を交えて、業務に組み込む上での具体的なアプローチを解説する。
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野村総合研究所の鷺森 崇氏
