ChatGPTのような生成AIシステムの新しい波は、産業全体を変革する可能性を秘めています。5年後に業界のリーダーであるためには、今日、明確で説得力のある生成AI戦略を策定することが必要です。
私たちは、AIの世代交代期を迎えています。これまで、マシンが人間と見分けがつかないような行動をとることはありませんでした。しかし、新しい生成型AIモデルは、ユーザーと高度な会話を交わせるだけでなく、一見オリジナルに見えるコンテンツも生成するようになりました。
競争力を獲得するために、ビジネスリーダーは、まず生成AIとは何かを理解する必要があります。
生成AIとは、学習データから文章、画像、音声などの一見新しく現実的なコンテンツを生成することができる、一連のアルゴリズムのことです。最も強力な生成AIのアルゴリズムは、ラベルのない膨大な量のデータを自律的に学習して、幅広いタスク向けに基本パターンを特定する基盤モデルの上に構築されます。
たとえば、大量の文字・文章で学習させた基盤モデルGPT-3.5は、質問応答、文章の要約、感情分析に適応できます。また、マルチモーダル（文章に加え画像も）の基盤モデルであるDALL-Eは、画像の作成や、画像の元のサイズ以上への拡大、既存の絵画のバリエーションの作成に適応できます。
Suchi Srinivasan
このような新しいタイプの生成AIは、AIやデータサイエンスの深い専門知識がない組織においても、AIの導入を大幅に加速させる可能性を秘めています。大幅なカスタマイズにはまだ専門知識が必要ですが、特定のタスクに生成モデルを採用することは、APIやプロンプトエンジニアリングによって、比較的少量のデータや事例で実現できます。生成AIがサポートする機能は、以下の3つのカテゴリーにまとめることができます。
今日、一部の生成AIモデルでは、著作物を含むインターネット上の大量のデータによる学習が行われています。そのため、責任あるAIの慣行が組織の必須課題となっています。
生成AIは、消費者との対話を通じてこれまで掘り起こせなかった潜在ニーズを把握し、その人に合った商品やサービスを提案できます。それを予期させる買い物アプリの例をまじえ、小売・消費財業界の動向を紹介します。
金融機関は生成AIをどのような領域でどう活用できるのか。営業、審査などにおける代表的な活用例を紹介するとともに、厳しいリスク管理基準のもとで活用するにあたって何を検討するべきか、ヒントを提示します。
ヘルスケア領域は生成AIの活用が最も期待される領域の一つです。医薬品開発にかかる時間とコストの大幅な削減から、医療機関における「共感力」の高い患者対応まで、現在見込まれている活用事例をご紹介します。
政府や自治体の業務は、法律や規則の専門的な知識が必要とされ、政策立案や文章作成に多大な労力と時間がかかります。生成AIは、こうした業務の効率を高め、行政の働き方そのものを変える可能性があります。
生成型AIシステムは、それぞれの組織のコンテクストで機能させるために必要な学習データとコンピューティングパワーの不足により、以前はアクセスできなかったAI能力を民主化しつつあります。AIの普及は良いことですが、組織が適切なガバナンス構造を備えていない場合には問題になることがあります。
生成AIテキストモデルは、自然言語の指示に基づいて文章を生成するために使用できます。以下のような場合に利用できますが、これらに限られてはいません。
これはほんの始まりに過ぎません。企業、従業員、顧客がAI技術に基づくアプリケーションに慣れ親しみ、生成AIモデルがより高性能で多機能になれば、まったく新しいレベルのアプリケーションが登場することでしょう。
BCG’s delegation of experts will be at CES 2024 in Las Vegas from January 9–12, to engage on breakthrough technologies and innovations. Learn more about our programming and arrange a meeting with the team.
生成AIはビジネスリーダーにとって大きな意味を持ち、多くの企業がすでに生成AIへの取り組みを始めています。中には、独自のデータで微調整を行い、カスタム生成AIモデルのアプリケーションを開発している企業もあります。
企業が生成AIを活用することで実現できるメリットには以下のようなものがあります。
Gaining competitive advantage from generative AI will demand far-reaching redesigns of organizations and human resources. BCG’s Allison Bailey explains.
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生成AI技術は、産業に深遠なディラプションをもたらし、最終的には今日世界が直面しているきわめて複雑な問題の解決の助けとなる可能性があります。短期的に成長の可能性が最も高いのは、消費財、金融、ヘルスケアの3つの業界です。
テクノロジーの進歩のペースを考えると、あらゆる業界のビジネスリーダーは、生成AIが来年中に生産システムに組み込まれる準備が整うと考えるべきです。つまり、社内イノベーションを開始するタイミングは今なのです。生成AIの破壊的なパワーを活用できない企業は、コストとイノベーションの両面で圧倒的に不利になる可能性があります。
BCGは、クライアント企業がオープンAIのテクノロジーのパワーを実現し、生成AIの責任ある活用によりきわめて複雑な課題を解決できるよう支援するために、オープンAIと協働しています。
BCGとグーグル・クラウドは、生成AIの変革能力を高く評価し、この画期的なテクノロジーをクライアント企業が適用できるよう共同で支援するため、多大なリソースを投入しています。
AIアプリケーションを拡大展開する能力は、業界を問わず企業にとっての課題であり続けています。クライアント向けのエンタープライズグレードの生成AIソリューションを、迅速に、かつ安全に、責任をもってつくりあげるために、インテルとBCGの協業により、BCGのトランスフォーメーションの専門能力、BCG Xのエンジニアリングの組織能力、インテルのAIハードウエア/ソフトウエアを組み合わせて支援します。
The company’s leaders recognize that a GenAI transformation requires a transformation of business processes and people development.
Generative AI presents both benefits and challenges to organizations. BCG’s GenAI Workforce Productivity Diagnostic helps companies define a clear path to successfully implement this transformative technology.
Despite the generative AI hype, more than 50% of executives are deeply worried about incorporating it into their operations.
BCGは、コンサルティング業務における生成AIの活用を検証する最新の実験を行いました。それによると、人間は生成AIが大きく価値貢献できる分野では不信感を抱き、逆に生成AIに適性がない分野では期待を寄せすぎているようです。
With the average half-life of skills now less than five years—and half that in some tech fields—organizations need a new approach to reskilling their workforce.
The latest technologies hold tremendous promise for health care, but they also pose significant challenges. Not all organizations are prepared to take advantage of the tech trends.
BCGの生成AIに関するエキスパートは、AIテクノロジー、ニューラル・ネットワーク、ジェネレーティブ・モデル、生成AIのメリットなどに関して深い経験を有しています。エキスパートの一部をご紹介します。
