生成AI（ジェネレーティブAI）とは？

• 文書の生成（レポート、企画書、メール文など）
• 文章のトーン調整（フォーマル／カジュアル、専門的／一般向けなど）
• コンテンツの要約・長さの調整
• 箇条書きと散文形式の相互変換
• 多言語翻訳と文章のローカライズ

• ソース・コードの生成と説明

• 異なるプログラミング言語間の変換

• コードの最適化と改善提案

• バグの特定とデバッグ支援

• APIドキュメントの作成
  

• 社内ナレッジベースからの情報抽出

• 複雑な質問への対話形式での回答

• データの分析と洞察の提供

• トピックによる情報の分類

• 感情分析による顧客の声の分類

• カスタマイズされた情報提供
  

• インテリジェントなチャットボット対応

• カスタマー・ジャーニーの最適化

• 問い合わせ内容の自動分類と優先順位付け

• パーソナライズされた応答の生成

• FAQ自動生成と更新
  

• 業務フローの分析と改善提案

• データ入力の自動化

• レポート作成の効率化

• 議事録の自動作成と要約

• タスクの優先順位付けと管理
  

• 大量の文書からの重要情報抽出

• テキスト・データの感情分析

• トレンド分析とパターン認識

• コンテンツの類似性分析

• メタデータの自動生成と整理
  

• アイデア発想のサポート

• プレゼンテーション資料の作成

• マーケティング・コピーの生成

• コンテンツのA/Bテスト・バリエーション作成

• ビジュアル・コンセプトの提案
  

• 社内トレーニング資料の作成

• カスタマイズされた学習コンテンツの生成

• ナレッジベースの構築と維持

• ベストプラクティスの文書化

• オンボーディング資料の作成
  

大規模モデルの学習には莫大な電力と冷却リソースが必要です。2028年までに、実装の30%が省エネルギー手法を採用すると予測されています。

対策：

• 効率的なインフラの選択
• 再生可能エネルギーの活用
• 必要最小限のモデルサイズでの運用

対策：

• シンセティック・データの活用

• データ・ガバナンスの確立

• 業界特化型モデルの採用
  

モデルの学習・運用コストが増大する傾向にあります。

対策：

• 複数のベンダーの活用によるリスク分散

• エネルギー効率の高いインフラの選択

• 適切なモデルサイズの選定

コストの予測が難しい新しいテクノロジだからこそ、小規模な検証から始め、効果を確認しながら段階的に展開していくアプローチが推奨されます。また、ベンダーとの契約交渉においては、使用量の変動に対する柔軟性を確保することも重要なポイントとなります。以下の点は、特に注意が必要です：

• インフラ関連コスト：基盤となるプラットフォームのサブスクリプション費用や追加のストレージ費用が発生する可能性があります。
• 学習・調整コスト：モデルのファイン・チューニングや設定変更、継続的な学習に関わる費用が必要になることがあります。
• 連携システムのライセンス費用：既存システム（例：ERP）との連携時に、追加のライセンスが必要になるケースがあります。

急速に発展する生成AI技術には、様々な種類のリスクが存在し、それらの影響度も一様ではありません。ガートナーの調査結果では、多くの企業が以下の点を懸念しています：

• 機密情報や個人情報の漏洩
• 不正確な出力による組織への悪影響やブランド・イメージの毀損
• 学習データに内在するバイアスが生成コンテンツで増幅される問題

生成AIを本格的に活用する場合、情報保護とガバナンスの仕組みが必要となります。具体的には、データの暗号化、ID・アクセス管理、情報の分類などが挙げられます。さらに、以下の重要なリスクについても認識し、対策を講じる必要があります：

大規模言語モデル（LLM）の判断プロセスは説明が困難です。開発者でさえ、入力から出力に至る過程を完全には理解できないという特徴があります。

生成AIの出力には、正確な情報と不正確な情報が混在する可能性があります。これらは学習データやプロンプトの文脈から生成される場合があり、品質保証のため、出力内容の検証と管理が不可欠です。

LLMの学習データには、ウェブ、書籍、その他のソースから選択的に収集された情報が使用されており、そこにバイアスが含まれている可能性があります。企業や組織は、偏りのある出力を検出し、自社や自組織のポリシーや法的要件に則って適切に対処するための仕組みを整備する必要があります。

多くの生成AIアプリケーションには、企業の機密情報に関する確実なデータ・ガバナンスや保護の保証がありません。入力されたデータや問い合わせは公開情報となる可能性を前提に考える必要があります。また、生成AIベンダーが権利を持たないコンテンツが出力に含まれる可能性があり、著作権侵害のリスクも存在します。信頼できる情報源の参照が難しいことも、重要な課題となっています。

企業は、生成AIシステムを使用したサイバー攻撃や不正行為（企業の製品やコミュニケーションの偽造など）に対する備えが必要です。既存のサイバー保険がAI関連の侵害をどの程度カバーしているか、保険会社に確認することも必要でしょう。

生成AIは大量の電力と水を消費します。生成AIに投資する企業は、消費電力を抑え、高品質な再生可能エネルギーを活用するベンダーを選定し、サステナビリティ目標への影響を軽減することが重要です。

特に信頼性に関するリスクは、対策が困難な課題として残っています。ファイン・チューニングや検索拡張生成（RAG）などのアプローチで一定の改善は可能ですが、完全な解決には至っていません。多くの企業が知的財産やビジネスモデルへの影響を認識し始めていますが、明確な利用ポリシーを確立できていない企業も多いのが現状です。そのため、生成AIツールの適切な使用方法、データ保護、許容される使用事例を定めた明確な利用・ガバナンス・ポリシーの策定と周知が不可欠です。

また、生成AIの導入は従業員の働き方に大きな変化をもたらすことも忘れてはいけません。最適な形で生成AIソリューションを統合することで、人間と機械（マシン）のより良い協働が実現できます。

以下が注目すべき重要なトレンドです：

1. シンセティック・データの活用拡大

2026年までに、企業の75%が生成AIを使用して顧客データの合成を行うようになるとガートナーは予測しています。これにより、プライバシー保護と両立したAIの開発・テストが可能になります。

2. 自律エージェントの台頭

2028年までに、生成AIとの対話の3分の1は、特定のタスクを自律的に実行するエージェントを介して行われるようになるとガートナーは予測しています。これにより、人間の意図をより正確に理解し実行できるようになります。

3. ドメイン固有型モデルの増加

2027年までに、企業が使用する生成AIモデルの50%以上が、特定の業界や業務に特化したものになるとガートナーは予測しています。汎用モデルでは対応が難しい専門的なユースケースに対応するためです。

生成AIアプリケーションの多くは、GPT（Generative Pre-trained Transformer）と呼ばれる大規模言語モデル（LLM）を基盤としています。これらのモデルは、数十億の単語と数兆のパラメータで学習されており、複雑な数学的処理と膨大な計算能力を必要としますが、本質的には予測アルゴリズムです

Google DeepMindのGemini、GPT、MetaのLLaMAなどのLLMは、「プロンプト」と呼ばれる質問に対して、文脈に沿った自然な言語を生成します。生成AIの特徴は、テキスト生成に限定されません。プログラミング・コード、画像、動画、音声のような多様なコンテンツを生成できます。

モデルの学習過程で人間による適切な強化学習を行うほど、生成される応答の精度は向上します。生成AIとの対話は人間らしさを感じさせ、多くの人々を魅了していますが、それは時として不気味な違和感をも生み出しています。

このような革新的なテクノロジの台頭を受け、ガートナーは生成AIに関する包括的な調査・分析と知見を提供し、企業や組織が、生成AIについての理解を深めながら、適切なポリシーを策定すること、そして活用事例の優先順位を決定し、パイロット・プロジェクトを実施した後で本番環境への展開をスケールさせることを支援いたします。

例えば、ガートナーでは様々な職種、業種、産業における生成AIの活用事例について、ビジネス価値／リスク／実現可能性についての継続的な調査を行っています。この調査に基づくガイダンスにより、企業や組織は適切な活用事例を評価・優先順位付けし、価値の最大化とリスクの最小化を実現できます。

この分野は急速に進化しているため、最新の知見を反映すべく、ガートナーはリソースを定期的に更新しています。