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経営｜今後のAI動向と活用について

2024/03/27

Ｑ、最近、よく話題になっているAIですが、今後の経営や普段の業務に影響はあるのでしょうか。また、どのように役立つのでしょうか。
使用するのに注意点があれば、あわせて教えてください。

Ａ、最近、ブームのAI（弱いAI※1）には、さまざまな種類があり、業種・職種によって、その活用・使用方法はさまざまです。
（※1『弱いAI』は特化型AI・『強いAI』は汎用型AI）
活用に際して、ツールを使う側の技術や目的意識によって、おおいに使いこなすことも可能の一方で、そうではないケースもあるといえるでしょう。

解説（公開日：　最終更新日：）

AIには文章や音声の生成を行うことができるほか、認識機能などによって、記録・アイデア創出などの業務効率化を図ることができます。

あらゆるツールが生まれており、一時のブームというよりも、もはや今後一つのインフラとして注目を集めております。

しかし、今現在において、例えば、検索などの目的で使用するのに情報の鮮度やその正確性の確認が必要であり、入力プロンプトに対する情報セキュリティの観点が必要です。

入力内容や出力結果をもとにした、その生成データに対しても著作権などの観点を求めるべきです。

活用に際して、ツールを使う側の技術や目的意識によって、おおいに使いこなすことも可能の一方で、そうではないケースもあるといえるでしょう。

いずれにしても、今後、さまざまな場面でAIに精通することでの有利不利という状況が生まれ、そのような企業やヒトとの競争が求められるのではないでしょうか。

AIとは、Artificial Intelligenceの頭文字から取ったものです。

最近のAIブームによって、さまざまな場面でよく聴くのではないでしょうか。

しかしながら、AIの研究は意外と古く、最初は1950年代の第1次ブームから始まります。

コンピューター処理で推論して問題を解かせる研究が進み、その後の第2次ブームは1980年代と言われております。

コンピューターに知識を入れる記憶の面でAI研究が盛んになります。

そして、最近の第3次ブームがその流れです。

インターネットが世界的に普及している現代において、AIの技術進化とその圧倒的な情報量によって、あらゆる場面で活用が進んでおります。

そのツールをもとに、例えば、以下の内容が期待されます。

・労働力不足の解消、作業の工数削減
・データ分析・抽出

前半では大きな流れ、後半では具体的な内容を簡単にご紹介いたします。

労働力不足

高齢社会の日本において、労働力不足は大きな問題です。

しかし、AI活用によって、ヒトの行っていた作業が機械に代替されることも可能になるでしょう。

単純作業はAIに行ってもらうことによって、作業工数を削減します。

ルーティーン事務作業をAIにしてもらうことなどがその一例で、業務の効率化や人員コストの削減は活用方法に応じて可能になります。

教育業界だと、例えば、採点の自動化を行うことで作業負担を減らします

医療業界では、画像データをもとにAIが病状を診断することで診断時間を大幅に削減可能です。

AIはヒトが記憶できないデータ量を管理するため、さまざまな病気について学習し、診断させることができることを期待されます。

いわゆる、膨大な情報量を分析し、発見を急ぐことが可能になるでしょう。

AIのインフラとしての位置付け

このような状況から、一時のブームというよりもインフラの位置付けとして認識しなければならない時代になっていくと言っていいのではないでしょうか。

その市場規模も拡がっています。

そういった流れが進むと社会のあり方も変容し、経営にも大きく影響するのは必至です。

今現在においても、単一パーツごとに作業として仕事しているような内容はAIによって代替可能になっており、実際に中国ではイラストレーターの失業者が増え、比較的AI活用されていない日本などに仕事を求めている傾向があります。

以上のことからわかる通り、いわゆる、作業として行われる受動的な色彩のある業務はAIによって代替、補完が可能だといえます。

一方で、能動的な色彩のある業務はAIによって代替、補完しづらいといえるのではないでしょうか。

（例）社内調整、社外交渉

上記の例で考えると、人的資本の価値自体は一定のシフトを余儀なくされ、いわゆる、知的資本としてのアイデアマンの重要度が高まりつつあります。

閃き、組み合わせを行うことや上記能動的な色彩の業務を行うような人材確保が、今後、経営に求められるといえるでしょう。

一方の労働者側の観点で考えれば、エンプロイアビリティとして作業のみではなく、例えば、ディレクションやプロデュースすることを積極的に行い、その能力向上を求めていくことが必要です。

しかし、作業は全く必要ないかと言えば、そうではなく、冒頭で記した通り、その出力された情報に懐疑的な内容もあることが確かであることから、チェック・編集者としてのスキルを持つことは有意義なものの一つといえます。

そのような意味で、ディレクションやプロデュースとの兼務がエンプロイアビリティとして、有意義の一つだといえます。

発想や閃きを以って能動的に動く労働者は、今後において、企業にとって、より人材として高く評価すべき対象となるといえます。

なお、先に記した弱いAIというのは、特定の内容ができるものであり、それぞれツールごとに得意分野があります。

（例）生成：文章・画像・音声・絵・映像・UI・プログラミング
（例）認識：文字・画像・映像・音声・表情

今後、AI同士が協力し合いながら強いAIとして、いわゆる、なんでもできるようなAGIというものが生まれてくれば、もはや、労働集約型の産業形態に大きな変容が求められます。

（強いAIは、研究段階です。）

今後の経営方針の参考として、必要な認識の一つではないでしょうか。

ところで、最近の弱いAIでは何もできないかというと上記イラストレーターの内容からわかる通り、全くそうではありません。

例えば、文章の生成だと企画や記事執筆等のアイデア出し、文の要約を目的とした文書作成などの作業等の効率化を図ることやクリエイティヴ性を求めることができます。

ほかにも画像生成や音声生成など、あらゆるツールがあるため、目的に沿って使用することは有意義であり、業務の幅を拡げることができます。

（例）データ作成・販売促進

しかし、その作成に際して、入力したプロンプト内容に会計情報や人事情報などの機密情報等が含まれ、その情報を機械学習に使用されるなどのリスクがあることは情報セキュリティの観点において注意しなければなりません。

画像等の生成に際しても、その著作権等の観点は注意すべきところです。

また、生成された文は、膨大な情報量から続く文を抽出し、それっぽいものとして出力されているにすぎません。

多言語対応で、さまざまな情報を持つ、いわば優秀な秘書がついたようなツールだとしても、それをそのまま簡単に即戦力として使用できるかといえばそうではありません。

どのように使用するかは使う側のスキルや目的意識に委ねられていることは認識しなければなりません。

生成のみでなく、画像や声を読み取ることもできる認識機能はAI技術の一つであり、その画像をもとに情報を抽出することやさまざまなファイル形式に変換するなどができることは、インフラ要素として今後ますます発展していくことと予測されます。

例えば、サイバーセキュリティにも活用され、ブリーチ検知、モニタリング、脅威インテリジェンス、インシデント対応、リスク分析などの多くの役割を担います。

ほか、以下内容の一つをとってもAIスキルの有無で生成されるものは変わります。

・必要なデータの抽出
・文章の要約
・キャッチコピーのアイデア創出
・広告用バナー用の素材生成
・プログラミングのコード生成

理念・目的に沿った経営をするうえで、AIを上手に使用することはより加速度的に実現を可能にしてくれるツールとして活用できる一方で、市場競争において、今後、無視できないツールともいえます。

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