生成AIに明け、生成AIに暮れた2023年が終わり、2024年は生成AIが社会を根底から変えてしまう年になるでしょう。生成AIを開発・提供する企業では、既にAIを使ってAIを進化させるサイクルが確立しているため、AIの進化は加速度を増しているのです。ChatGPTはたった1年で世界を変えてしまいましたが、これからの1年ではさらに大きな変化が起きると考えられます。デジタルトランスフォーメーションが想定していたような連続的な変化では無く、一気に社会構造が変わってしまう非連続的な変革が起きているのです。

※生成AIにはテキスト・画像・動画などさまざまな分野がありますが、ここでは特に一般のビジネスに関係が深い、テキスト系の生成AI活用を取り上げます。

これからの生成AIの進化の方向性は2つ考えられます。1つは、一般消費者向けの生成AIによるアシスタント、もう1つは個々の企業向けの専用AIです。前者は「オペレーティング・エージェント」や「AIエージェント」とも呼ばれ、ChatGPTが検索の窓口になったように、生成AIがコンピュータ上のさまざまな機能や、外部のWebサービスの窓口になるでしょう。後者は、企業内部に蓄積されたデータを使い、その企業独自のルールや過去の経緯、顧客とのやりとりを学習してそれを業務に役立てるものです。

この2つのうち、今年先行して普及していくのは企業向けの生成AIサービスであると考えられます。その理由は、現在生成AIが抱えている問題の多くを回避できる分野と考えられるからです。

生成AIに残された課題

ベンダーは生成AIの開発にしのぎを削っていますが、その一方で、生成AIにはいくつかの問題が付きまとっています。それには、「自信たっぷりに嘘をつく」と言われる回答の精度の問題であったり、著作権やプライバシーを侵害しているという指摘、利用に際して企業情報が漏洩するリスク、フェイクコンテンツなどによる世論誘導などの社会的問題、AIモデルの開発や維持にかかる膨大なコストなどが含まれます。

これらの問題には各国政府も様々な法律や規制で対応しようとしていますが、それには時間もかかりますし、社会的な受容にも一定の時間が必要になるでしょうから、ベンダーとしても慎重にならざるを得ません。しかし、個別企業を対象とし、企業内のデータだけを学習して企業内だけで利用される個別企業向けの生成AIであれば、これらの問題の多くを回避、もしくは緩和できる可能性がありますし、企業のデータが外部に流出しないように制御することも可能です。ベンダーにとっては、一般消費者向けのサービスよりも課金がしやすいというメリットもあるでしょう。

企業専用AIがビジネスを変える

ChatGPTの発表当初から生成AIサービスを牽引してきたMicrosoftは、早くから企業向け生成AIサービスを有償で提供しており、11月にはCopilot for Microsoft 365でさらに有償化を進めました。当初様子を見ていたその他もベンダーも参入し、Amazonも有料の生成AIサービスであるAmazon Qを発表しました。2024年は各社の企業向けの生成AIが進化し、ビジネスのやり方を根底から変えてしまうことになるでしょう。

例えば、ある企業にお客様から「納品された商品のスペックが打ち合わせと異なっている」というクレームの電話が入ったとしましょう。しかし、担当者が不在または既に退社してしまっており、直接事情を知る人間がいなかったとすると、電話を受けた人がするのは「関係者への聞き取り」や「関連資料の調査」でしょう。しかし、会社のサーバーで関連資料を検索しても結果がまったくヒットしなかったり、逆にヒットするものが多すぎて探しきれなかったり、議事録には肝心なことが抜けていたり、関係者も記憶が曖昧だったり過去のメールを検索しても探しきれなかったりするなど、調査には困難が待ち受けており、時間もかかるでしょう。
そのようなとき、提案書や議事録、メールなどがすべてサーバー上にデジタルデータとして蓄積され、それをAIが学習済みであれば、どうでしょうか? 過去の経緯や現在の状況などを即座に要約して示してくれたなら、業務効率は飛躍的に上がるのではないでしょうか?

企業が今、着手するべきこと

さて、ここまで考えてくると、今、企業に求められる行動がわかってきます。今後はビジネスに関わるあらゆるデータをデジタル化し、AIの学習データとすることで、競争力を飛躍的に高めることができるのです。そのためには、企業活動すべてをデジタル化するという意識が大切です。一昔前、メールサーバーの容量を節約するために、古い電子メールは削除するよう指導していた企業が主流でしたが、そういったことはすぐにやめるべきでしょう。少し前に「データは石油」という言葉が流行りましたが、まさに今、企業にとって「データは宝」なのです。AIの導入が未来の話であるとしても、さまざまなデータを今から蓄積しておけば、必ず役に立つでしょう。

すべてのやり取りをデジタル化する

過去の経緯を調べる上では議事録が重要ですが、多くの企業では議事録の作成に苦労されているのではないでしょうか。議事録の作成は面倒なために敬遠されがちで、作成者によって内容のくみ取り方や理解度が異なる場合があるため、後から見て役に立つ議事録を安定して作成するのはなかなか困難です。しかし、今のオンライン会議システムに内蔵されているAIは、会議内容をテキスト化して内容を要約してくれるだけでなく、参加者の感情分析なども行えるようになっています。すべての会議をオンライン化してデータを蓄積しておけば、後から要点を検索して、詳しく知りたい場合はその部分のみ再生するといったことが可能になります。先進的な企業では、1対1のミーティングでもオンラインを使ったりAIを同席させたりするところも出始めているようです。すべてを記録することに抵抗感があるかも知れませんが、「言った、言わない」のトラブルを避けることができますし、「無実の証明」にもなることから、欧米ではむしろ「従業員を守るために必要」という考え方だそうです。

これから起きること

生成AIモデルの開発や維持には膨大なリソース（＝時間とコスト）が必要です。これまで各社が無料でサービスを提供していたのは、生成AIの認知を広めたり、広く学習データを集めたりするためでした。しかし、生成AIがコストに見合う成果を出せるようになったこと、提供側にも膨大なコストが発生しており、すべてを無料で提供し続けるのは難しいことなどを踏まえると、企業向けで効果の見込めるサービスからどんどん有料化されていくと考えられます。そして、そこに投資できるかどうかが、企業の競争力を左右することになるでしょう。

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