本リサーチノートは、生成AIの展開において、ビジネスを新たなリスクや未知のリスクにさらすことなくテクノロジを推進し、従業員の能力を拡張するための指針をCIOに提供するものである。本リサーチノートでは「生成マイクロアプリ」という新たな概念を提唱する。
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生成AI機能をファイアウォールの内側に展開して従業員の能力を拡張する方法
Published 4 August 2023 - ID G00797505 - 1 min read
生成AI機能をファイアウォールの内側に展開して従業員の能力を拡張する方法
概要
目次
- 戦略的プランニングの仮説事項
- はじめに
- 生成マイクロアプリとは何か
- チャット・インタフェースがない場合、ユーザーはマイクロアプリとどのようにやりとりするか。
- 分析
- 生成マイクロアプリはLLMに特有の主なリスクをどのように軽減するか
- 拡張機能をビジネス目標とどのように整合させ、賛同を得るか
- 根拠
- 【図1】チャットとマイクロアプリの生成ワークフローの比較
- 【図2】LLMに特有の主なリスク
- 【備考1】マイクロアプリに事前に組み込まれたプロンプト・シーケンス
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クイック・アンサー：GPT-4とは何か
Published 27 July 2023 - ID G00795223 - 1 min read
By Masaki Suzuki
GPT-4はOpenAIの強力な大規模言語モデルであり、生成AI (ジェネレーティブAI) 機能を備えている。GPT-4は、アップグレード版ChatGPTのバックボーンとなっている。生成AIはイノベーションの新しいフロンティアであり、プロダクト・リーダーは自社のプロダクトやサービスを改善するために、GPT-4やその代替製品を評価する必要がある。
ジェネレーティブAIのイノベーション・インサイト
Published 6 June 2023 - ID G00793040 - 3 min read
By Tadaaki Mataga
ジェネレーティブAIは、日本では「生成AI」と呼ばれ、ChatGPTの登場により急速に関心が集まっているテクノロジの総称である。オリジナルのメディア・コンテンツ、シンセティック (合成) データ、物理オブジェクトのモデルを生成して、画期的なイノベーションの機会をもたらす。エンタプライズ・アーキテクチャ／テクノロジ・イノベーションのリーダーは、社内でジェネレーティブAIを適用するために、さまざまなユースケースの影響を評価する必要がある。
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生成AIについて理解するために
企業で生成AIを導入し、推進していくための知見をご紹介します。
ガートナーが予測する生成AIの未来
近いうちに生成AIは、製品開発、顧客体験 (CX)、従業員の生産性、およびイノベーションに大きな影響を与えると、ガートナーは予測します。
2025 年までに、70％の企業が、AIの持続可能で倫理的な利用を最大の関心事のひとつに挙げるでしょう。
2025年までに、大企業の35％が最高経営責任者（CEO）または最高執行責任者（COO）直属の最高AI責任者を配置することになるでしょう。
2025年までに、合成データの使用により、機械学習に必要な実データ量は70％削減されるでしょう。
2025年までに、大手企業のアウトバウンド・マーケティング・メッセージの30％が合成的に生成されるでしょう。これは、2022年の2％未満という数字から大きく増加します。
2026年まで、あらゆる方面でAIが進化するにもかかわらず、世界の雇用への影響は中立であり、減少も増加もしないでしょう。
2030年までに、AIは世界のCO2排出量を5〜15％削減するのと同時に、世界の電力の最大3.5％を消費する可能性があるでしょう。
2030年までに、AIエージェント*が人間の監視なしに行った意思決定により、資産損傷による損失が1000億ドルに達するでしょう。
2033年までに、AIソリューションは5億人以上の新しい雇用を生み出すでしょう。
* 人間の代理として働くAIをAIエージェントと呼ぶ。
引用：総務省 学術雑誌『情報通信政策研究』 第６巻第１号