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。
Vladimir Lukic
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テキストモデルを使用すると、自然言語による指示に基づいて、たとえば次のような目的でテキストを生成できます。
これはほんの始まりに過ぎません。企業、従業員、顧客が、AIテクノロジーを基盤とするアプリケーションに慣れ親しみ、生成AIモデルの性能が高まり用途が広がるにつれて、まったく新しいレベルのアプリケーションが出現するでしょう。
生成AIはビジネスリーダーにきわめて大きな影響をもたらし、多くの企業がすでに生成AIに関する取り組みを開始しています。中には、独自のデータを使って微調整を行い、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。
As AI innovates new opportunities for business, forward-thinking companies like Allstate are capitalizing on the technology. The longtime BCG business partner used GenAI to gain better insights into customer touchpoints, building stronger relationships and reinforcing its best-in-class customer service.
Health care giant Helios was seeking a new way to approach important but time-consuming tasks. Partnering with BCG, they enacted a forward-thinking GenAI solution that increased efficiencies, so they can focus on their most important goal: wellness.
BCG Announces Collaborations with NASA and USRA
We are privileged to work with NASA’s Ames Research Center and the Universities Space Research Association (USRA) to launch a GenAI lab for science and engineering.
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。
生成AI技術は、産業に深遠なディス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。
To unlock the full potential of AI, companies must embrace both predictive and generative AI, align tech investments strategically, and prepare their talent for new challenges. In this video series, BCG experts share key strategies to forge a competitive edge for the future.
Generative AI can bring a host of ideas—and a critical “outside the box” perspective—to teams working through the innovation cycle.
Generative AI has vast potential, yet only about 10% of companies apply it at scale. We explain how those leaders succeed—and how other companies can catch up.
1,400人以上の経営層を対象としたBCGの調査で、生成AIが急速にビジネスのあり方を変えつつあることが明らかになりました。企業はどのようにして、生成AIの可能性を利益に変えているのでしょうか。
生成AIは驚異的なテクノロジーですが、経営リーダーたちはそれを活用して成果を上げる準備を整えています。企業が今すぐに取り組むべき3つの価値創出戦略を提示します。
BMW's Global Head of Brand and Product Management explains how his company leverages the power of AI, big data, and advanced analytics to gain a better understanding of what buyers want.
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。
