生成AIとは？近年のITサービス市場における注目理由や活用事例をわかりやすく解説！

生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、人工知能（AI）の一分野であり、特にディープラーニング技術の進歩によって注目を浴びている分野の一つで、新しいデータやコンテンツを生成するために使用されるAIのアプローチのことを指します。

生成AIは、クリエイティブなコンテンツ生成、データ拡張、異常検出、シミュレーション、デザイン支援など、さまざまな分野で応用されています。また、AIが人間の創造性を補完し、新たな可能性を提供する重要なツールとしても広く認識されており、その観点でITサービス、とりわけUX(※)の観点でも大きな注目が集まっています。

※UXとは
UXとは「ユーザーエクスペリエンス（User Experience）」の略でユーザーが購買サービスの利用を通じて得る体験全体のことを意味します。とりわけITサービスの画面の美しさや使いやすさなどの利用体験だけに焦点を当てて語られることが多いですが、実際はオンライン / オフライン問わずユーザーが得る体験についてはその全てを指します。

UXの重要性に関しては過去の記事「DX推進にはなぜUXが重要なのか」を参照

では、生成AIは旧来のAI技術とはどの点が異なるのでしょうか？生成AIが注目される理由は大きく以下の2つに分けることができます。

• 高度なデータ生成と合成能力

  生成AIは、非常に高度なデータ生成と合成能力を持つため、旧来よりもさらに後半にわたるサービスに適用できると言われています。例えば、生成モデルを用いて、リアルな画像、音声、文章、音楽、ビデオ、デザイン、アート、医療画像などを生成できます。これにより、クリエイティブなコンテンツ制作、デザイン、エンターテインメント、医療診断、シミュレーション、新製品開発など、さまざまな分野で新たにかつ急速にサービス開発ができるとされています

• 自己学習と転移学習の進展

  生成AIの技術においては、自己学習と転移学習の能力が向上しています。これにより、一つのタスクで学習したモデルを他のタスクに適応させることが容易になり、データの効率的な活用が可能となりました。例えば、自然言語処理のモデルを画像生成に転用するなど、異なる領域間での応用が広がっています。この柔軟性と汎用性により、AIの技術が現場で実用的に価値を出すことが期待されています

生成AIを活用してサービス開発を行うことで、どのようなメリットが得られるのでしょうか？大きくは以下の2点にまとめることができます。

• パーソナライズされたコミュニケーションの向上

  生成AIは、ユーザーの嗜好や行動データから学習し、個別にカスタマイズされたコンテンツやサービスを提供します。これにより、個別のレコメンデーション、商品推薦、パーソナライズされたコンテンツ生成を行うことができサービスのUXを向上させることが可能です。ユーザーはより関心のある情報にアクセスしやすく、サービスへのロイヤリティが高まることも期待できます

• コンテンツの効率的な生成と拡張

  生成AIは大量のコンテンツやデータを自動的に生成できるため、コンテンツ制作やデータ拡張の効率を向上させます。例えば、広告キャンペーン、ウェブコンテンツ、商品説明、デザイン素材、仮想環境の生成などに応用することができ、これによってコスト削減や素早いサービス成長を期待することができます

多くのメリットがある生成AIの活用ですが、以下にあげたような点に注意することが必要です。

• データの品質に偏りが内容に配慮する

  生成AIは大量のデータから学習を行うことが必要なので、データの品質が低い場合、生成されるコンテンツや結果も質が低くなる可能性があります。偏りを軽減するために、多様なデータを使用し、モデルのトレーニングに対して注意深くアプローチする必要があります。

• 倫理的/法的な観点について正しく理解し適用する

  生成AIを活用する際には、倫理的および法的な側面に対する注意が欠かせません。個人情報や機密情報について適切なセキュリティ対策を実施することはもちろん、生成されたコンテンツが倫理的または法的に問題のあるものである場合、それを提供することは避けるような施策を打つことが必要になります

実際に、生成AIを用いることでどういった成功を収めることができるのでしょうか？ここでは顧客サポート、カスタマーサービス、および顧客エンゲージメントソフトウェアの提供を専門とするアメリカのテクノロジーカンパニーであるZendeskの事例を紹介します。

• 背景・課題

  顧客サポートを行う上でのサービスを提供する中で、導入企業の対応数の増加や対応の複雑化が顕著になってくる中でZendesk社としてもコンテンツ生成の効率化や対応工数の削減に取り組む必要が出てきました。

• 実施事項

  Zendesk Answer Botへの生成AI技術の導入
  Zendesk社は、自社が提供するZendesk Answer Botにてカスタマーサポート向けの生成AI技術を導入しました。過去の対応履歴から独自のAIロジックで編み出した内容をもとに、ユーザーの質問に対してAIが自動的に回答し、サポートチームの負荷を軽減することができます。これによりカスタマーサポートの効率化はもちろん、体制としても24時間365日のサポート提供ができるようになりました。

• 成果

  Zendesk Answer Botを導入することで、カスタマーサポートの効率が向上し、自社サービスを導入している顧客の満足度を各社が改善させることができました。また、サポートエージェントはより戦略的なタスクに集中できるようになり、導入企業そのものの成長及び発展にも寄与することができました。

自社でUXを重視した事業開発プロジェクトを推進するためには、以下に示すような中長期的な施策をおこなっていく必要があります。

• 社内 / プロジェクト内のUX人材育成

  社内において、実際にUXを重視したコンセプト設計や検討をおこなう人材が不足している場合は、どうしてもプロジェクトの推進力が落ちてしまいます。人材の育成は短期的に行うことが難しいので、中長期的な目線での人材投資 / 機会創出が求められます。

• 組織全体のデザイン思考の重要性の啓蒙

  社内やプロジェクト内においてユーザー体験が軽視されていると、あらゆる場面において各所の協力を得ることができずプロジェクトが進まなかったり、最悪の場合は頓挫してしまうことも考えられます。

改めて、生成AI技術は、現代のデジタル時代において革命的な進歩を遂げています。今後も、様々な企業が生成AIを導入し、コンテンツ生成、カスタマーサポート、予測分析、自動化、カスタマーエンゲージメントなどの分野で業務効率化を図っていく、あるいは革新的なコンテンツを生み出していくことが予想されます。これを機に、自社でも生成AI技術の導入の余地があるかを検討してみてはいかがでしょうか？