ソフトウェア開発において、「ChatGPT」などの生成AIはさまざまなタスクを遂行できると期待されている。一方で生成AIには幾つかのリスクがある。生成AIを使う上で把握しておくべき5つのポイントとは。
企業はテキストや画像などを自動生成するAI(人工知能)技術「ジェネレーティブAI」(生成AI)を、さまざまな業務に活用しようとしている。生成AIツールの代表例であるチャットbot「ChatGPT」をはじめ、生成AIをソフトウェア開発に用いる場合、どのような点に配慮すればよいのか。
生成AIを活用する際、うまく使いこなすため5つのアドバイスを以下で紹介する。
生成AIを活用した業務に積極的に関与し、テストし、試験的に運用してみる。必要以上にリスクを恐れてはいけない。
生成AIを活用していること、あるいは試験的に利用していることを、社内の関係者や顧客に連絡する。徹底した連絡や周知により、関係者間での経験、洞察、情報の共有が可能となる。
「信頼の構築」「リスクの把握」「セキュリティの確保」の3つは、生成AIの機能を評価する上で重要な要素だ。生成AIのアウトプットは信頼できるかどうか、リスクはあるかどうか、安全を確保できるかどうかの3点は、十分に検討する必要がある。
生成AIを、これまでに使用、実装してきた他の技術と同じように扱い、それらと同様の原則とベストプラクティスを適用することが重要だ。
クラウドベンダーが提供する生成AIのアプリケーションやサービスを活用することに注力し、自社開発は避けるべきだ。IT業界は「サービスとしての生成AI」の時代に突入する。例えば筆者が技術顧問を務めるITコンサルティング企業NashTechは、生成AIの試験運用を積極的に進めている。ChatGPTを支えるLLM(大規模言語モデル)「GPT-4」を使って独自に開発、調整したチャットbotを、顧客向けの技術サポートに活用しようとしている。
次回は、IT業界の採用市場における生成AIの将来について考える。
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.
ビジネスに生成AIを利用するのが当たり前になりつつある中、ローコード開発への活用を模索している組織も少なくない。開発者不足の解消や開発コストの削減など、さまざまな問題を解消するために、生成AIをどう活用すればよいのか。
システム開発を任されても、「何から始めたらよいのか分からない」という担当者は多いだろう。そこで本資料では、システム開発の流れや専門用語といった基礎知識を分かりやすく解説するとともに、システム開発の4つの手法を紹介する。
システムの不具合によるさまざまなリスクを回避するには網羅的なテストを行う必要があるが、自社で行うのは難しい。そこで活用したいのが外部のテスト専門会社だ。本資料ではテスト専門会社を活用するメリットや具体的な流れを解説する。
レガシーシステムからの脱却が叫ばれる中、「ERP×ノーコードツール」のアプローチで基幹システムの刷新に取り組む企業が増加している。その推進に当たっては、「Fit to Company Standard」の概念を頭に入れておくことが必要になる。
迅速なサービスの提供を実現する手段として、「ローコード開発×内製化」が注目されている。エンジニア不足の中でも、非IT部門が開発を担える点がその理由の1つだが、全てが順調に進むわけではない。失敗事例から得た2つの教訓を紹介する。
「テレワークでネットが遅い」の帯域幅じゃない“真犯人”はこれだ
ネットワークの問題は「帯域幅を増やせば解決する」と考えてはいないだろうか。こうした誤解をしているIT担当者は珍しくない。ネットワークを快適に利用するために、持つべき視点とは。
「サイト内検索」&「ライブチャット」売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、サイト内検索ツールとライブチャットの国内売れ筋TOP5をそれぞれ紹介します。
「ECプラットフォーム」売れ筋TOP10(2025年5月)
今週は、ECプラットフォーム製品(ECサイト構築ツール)の国内売れ筋TOP10を紹介します。
「パーソナライゼーション」&「A/Bテスト」ツール売れ筋TOP5(2025年5月)
今週は、パーソナライゼーション製品と「A/Bテスト」ツールの国内売れ筋各TOP5を紹介し...