生成AIとは何か。生成AIはビジネスにどのような影響を与えるか。| BCG

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生成AIの可能性と課題

生成AIと従来型AIの違いとは

人間の関与を前提とする予測AI（従来型AI）は、過去のデータに基づいてパターンを認識し、将来の結果を予測したり意思決定を支援したりすることに重点が置かれています。分類やレコメンデーション、ルールベースの自動化といったタスクに強みを発揮します。

一方、生成AIは学習したデータを基に文章や画像、コードなど新たなコンテンツの生成を支援する点に特長があります。高度な生成AIは基盤モデルを土台に構築されており、このモデルは膨大なラベルなしデータから基礎パターンを学習することで、幅広いタスクへの対応を可能にしています。高度なカスタマイズには依然として人間の専門知識が必要ですが、特定の用途においては、APIの活用やプロンプトエンジニアリングによって、データやサンプルが比較的少数であっても導入が可能です。

生成AIとAIエージェントの違いとは

生成AIは、コンテンツの生成や複雑な指示を理解するうえで基盤となる能力を担います。AIエージェントはさらに先を行き、生成AIモデルを活用しながら目標の達成に向けて推論し、計画を立て、複数のシステムにまたがってタスクを実行します。事業報告書の作成を例に考えてみましょう。生成AIは報告書を書くことだけに対応しますが、AIエージェントはビジネス上の目的を解釈し、必要なデータを収集して報告書を作成したうえで、適切な関係者に共有することまで可能です。いずれも人間の関与と監督が前提になりますが、生成AIが「エンジン」の役割を果たすとすれば、AIエージェントはそれを活用し、目標に基づいて行動する同僚のような存在と言えます。

生成AIは企業にどのような価値をもたらすのか

生成AI関連の取り組みは、個別の試験運用にとどまらず、企業の戦略的な優先課題に直結する中核業務に結び付けたときに最大の効果を発揮します。生成AIは、手作業に依存した業務をデータ起点の業務プロセスに転換し、ソフトウェア開発やカスタマーサービス、マーケティングコンテンツの作成、研究開発といった領域で、すでに実質的な生産性向上をもたらしています。

生成AI導入における最大の課題は

生成AIのROI（投資対効果）を阻む最大の要因は、テクノロジーではなく「人」と「プロセス」にあります。変革に伴うチェンジマネジメントは見落とされがちですが、成果を上げている企業は「10：20：70の法則」に従っています。すなわち、AIに関する取り組みのうち10％をアルゴリズムに、20％をデータとテクノロジーに、そして70％を人材や業務プロセス、組織カルチャーの変革に充てているのです。生成AIの導入を成功させるには、まず業務の進め方そのものを見直し、役割を再定義したうえで従業員のアップスキリングを図り、人間とAIの協働を促進する必要があります。こうした組織の変化が伴わなければ、どれほど優れた取り組みであっても期待した成果にはつながりません。人材育成やチェンジマネジメントに投資する企業こそが、生成AIの導入を着実に加速させることができます。

生成AIにはどのようなリスクがあるのか

生成AIの登場によって、これまで学習データや計算資源が制約となっていたAIの能力を活用できるようになりました。普及自体は望ましい一方で、「責任あるAI」の枠組みを導入初期から整備しないまま導入を拡大すると、さまざまな課題が生じます。ユーザーの間で活用が進む中で、以下のようなリスクへの対応が求められます。

想定外の能力: 生成AIモデルは、開発段階では想定されていなかった能力やリスクが現れることがあります。こうした予期せぬ振る舞いを適切に管理するガードレール（安全設計の仕組み）が整備されていない場合、重大なリスクにつながるおそれがあります。
バイアス・不適切表現: 生成AIの出力は、学習データに含まれるバイアスの影響を受けます。現在、多くの言語モデルはインターネット上のデータを利用して学習されており、そこには偏りや不適切表現、誤った考え方も含まれています。
データ漏洩: 多くの企業が、生成AIへの機密情報の入力を禁止する方針を急いで導入しています。これは、入力された情報がAIモデルに取り込まれ、後に外部へ出力される可能性を懸念しているためです。
ハルシネーション: 生成AIは、事実と異なる情報をもっともらしく生成することがあります。この現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、AIの出力が信頼性を損なう要因となっています。
透明性の不足: 現在の生成AIモデルは、生成した内容の根拠となる情報源が必ずしも明示されないため、その正確性を検証することが困難です。このことがハルシネーションのリスクをさらに高めています。

生成AI活用を阻むデータ基盤の課題

データが適切に整備・管理され活用しやすい状態にある企業は、生成AIの導入を迅速に進めることができます。より効果的にモデルの学習を行えることで、精度の高いインサイトが得られます。一方、データの整備や活用基盤が十分でない企業では取り組みが試験段階にとどまり、生成AIの活用を拡大できないケースが多く見られます。生成AIを幅広く活用するためには、最新のテクノロジーと整備されたデータ基盤が不可欠です。

経営リーダーは生成AIの活用にどう着手すべきか

まずは戦略的に取り組むことが重要です。中核となる事業目標との整合を踏まえ、短期的な成果と長期的な変革の両方につながる高付加価値の施策を優先的に進めます。例えば、以下のような取り組みが考えられます。

プロダクト責任者が、調査内容の要約や製品資料の作成に生成AIを活用する。
オペレーション部門の幹部が、社内プロセスのボトルネックを解消するAIエージェントを開発する。
エンジニアが、ソフトウェア開発の高速化やテストの自動化、CI/CDパイプライン（開発からリリースまでのプロセス）の管理に生成AIツールを活用する。

また、経営層は生成AIを日常的に活用して現状を継続的に把握することで、生成AIに関する投資判断の精度を高め、全社的な取り組みを後押しし、生成AIの活用とイノベーションを促進するカルチャーを醸成していく必要があります。さらに、「責任あるAI」に関する明確な指針やガバナンスプロセス、監督体制を整備することも不可欠です。スピードと責任のバランスをとることが、生成AIの価値を企業全体で実現するカギとなります。着実に成果へとつなげるには、規律ある実行、価値ある施策への集中、そして変化に適応できる人材が求められます。

導入し、再設計し、創造する

パフォーマンスを高め、中核機能を変革し、かつてないスピードでイノベーションを実現する――BCGのDRI（導入・再設計・創造）戦略は、AI・生成AIに対する包括的なアプローチの一環として、戦略的価値の創出を強く後押しします。「導入」「再設計」「創造」という3つの価値創出モデルがどのように連動しているのか、BCGの3人のエキスパートが解説します。

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Deploy GenAI in Everyday Tools

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Your people need to get excited about how the latest tech can help them succeed. Our Deploy play gets employees using the technology as soon as possible—a critical first step towards realizing value from GenAI.

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End-to-end AI transformation is within reach—but if you think too small, you’ll come up short. Our Reshape play reimagines entire functions to deliver the cost savings and greater ROI that AI makes possible.

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With AI, innovation can move at a pace you’ve never seen before, bringing new products and businesses to your organization. Our Invent play is a chance to find growth opportunities that you may never have found otherwise.

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How GenAI Transformed PHOENIX group Operations

Discover how PHOENIX group is using AI to streamline supply chains, cut costs, and free employees to focus where human judgment matters most.

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Working with BCG, Commvault has improved time to closure of projects while handling customer data responsibly and solving problems. Here's how.

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BCGの生成AIプロダクト

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Our comprehensive solution ensures GenAI systems are proficient, safe, and secure—allowing you to accelerate your strategic AI transformation with confidence.

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Deep Customer Engagement AI by BCG Xによるエンドツーエンドのカスタマー・トランスフォーメーションの一部として、BCGの生成AIアクセラレータがクライアントの顧客サービスオペレーションの変革を支援します。

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ARTKITは、新しい生成AIシステムのレッドチーミングのための、BCG Xのオープンソース・ツールキットです。データサイエンテスト、エンジニア、ビジネスの意思決定者が、完全に信頼できるエンタープライズ規模のソリューションを迅速に開発できるようにします。

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部であるMerch AIは、小売業における根本的な課題、すなわち「適切な商品を、適切な店舗で、適正なコストで提供するにはどうすればよいか」という問いに対する解決策を提供します。

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AIで科学の未来を拓く

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