【AI専門家へインタビュー】生成AIの達人が教える、生成AI活用術！

ーーまずは担当されている業務について教えてください。

A氏：私は大手IT企業で、事業とテックを繋いで、事業のPL改善を実現するという仕事をしています。

近年、生成AIの出現により、多くの人がその活用法に戸惑っています。この新しい技術をどう活用すればよいか、まだはっきりとはわからないけれども、無視するわけにはいかない、そういう状況の中で、私たち技術チームは生成AIを用いたソリューションを実際に開発しています。

その過程で、どのようにこれらのソリューションを事業に活用できるかを模索するとともに、技術面での改善提案を行ったりしています。プロジェクトマネジメントやプロダクトマネジメントの業務も担って、事業への実装を含め、全面的なサポートを提供しているわけです。

この分野は非常に新しく、まだ手探りの段階です。しかし、他の企業よりも一歩先を行っていると感じています。その理由の一つとして、経営による強い推進力があります。また、私たちの会社はビジネスを通じてデータも蓄積しています。AIにとってデータは不可欠なので、この点では大きなアドバンテージを持っていると思います。

ーー生成AIを活用して実現可能な事は何でしょうか？

A氏：具体的に実現できそうな事はたくさんあると思っています。大きく分けて、二つの領域があります。一つは社内の業務効率化です。もう一つは、ソリューション開発による収益機会の創出です。

業務効率化は、例えば様々な業務マニュアルの整備が挙げられます。また、何かをプロモートする際に、営業担当者やマーケターがどのように進めれば良いのか、またはどの情報を共有して良いのかなど、具体的な指針が必要になることがよくあります。以前は、自分でマニュアルを探したり、上司に尋ねたり、知識を持つ人を見つけ出すなど、様々な手間が必要でした。しかし、ChatGPTを利用してこれらの疑問に対応できるようになったことは、大きな利点となっています。

当社では、社内に広く生成AIを提供しており、GPTsのような機能を活用するケースもあります。社員一人ひとりが自分の業務を効率化したり、新しいアイディアを社内で共有したりすることが可能になっています。

ーーもう一つの領域、社外向けのビジネスへの応用についてお聞かせください。

A氏：企業がGPTを使用する方法は、大きく三つの選択肢があると考えます。一つ目は、OpenAIのライセンスを購入すること。二つ目は、MicrosoftのCopilotを含むOfficeパッケージを購入すること。そして三つ目は、サードパーティのソリューションを使用することです。

サードパーティのソリューションに関しては、市場がまだ完全には成熟していないこと、価格設定や提供される価値が明確ではないことから、企業の間では慎重な姿勢を取る傾向にあります。その結果、利用は比較的小規模に留まるケースが多いと考えられます。

OpenAIのGPT plus、つまり個人向けプランを利用する場合、1人あたり月額20ドルの費用がかかります。しかし、セキュリティの懸念などがあります。一方で、ChatGPT Enterpriseという法人向けプランは、企業での活用を前提としたパッケージになっているものの、同額、またはそれ以上の金額がかかるともいわれており、すべての従業員に広く提供することは現実的ではないと思われます。この技術を広く民主化するには、まだまだ課題が多いということです。

その点において、APIを利用して独自の製品やサービスを開発し、それを市場に提供できれば、お客様にとっても大きなメリットがあると考えています。ただ、この分野にはまだ黎明期で、探求すべきサービスやビジネスモデルが多く存在すると考えています。つまり、どのようなサービスを展開するかを含め、ビジネスの可能性は広がっています。

ーー立場的に生成AIについて質問を受けることが多いと思いますが、よくある質問としてはどのようなものがありますか？

A氏：質問は、多岐にわたりますが、「どのように生成AIを活用すれば良いかわからない」という声が多いですね。

ChatGPTでは、適切な回答を得るためには、質問の技術が非常に重要になります。このような質問の仕方をどう工夫するかはよく話題に上がりますし、APIとChatGPTの違いについてもよく尋ねられます。

また、GPT-3.5、GPT-4 plus、GPT-Enterpriseなど、OpenAIが提供するさまざまなバージョンやサービスがあるため、どれを使用すれば良いかについての質問も多いです。

ーー企業が生成AIを効果的に活用するためのアドバイスをお願いします。

A氏：企業が生成AIを効果的に活用するためには、まず実際に使用してみることが重要だと思います。どのような質問をすれば良いかについては、インターネット上に多くの情報があり、関連する書籍も豊富に出版されています。これらの資料に興味を持ち、積極的に読み進めることも大切だと考えています。

プロンプトエンジニアリングという用語がよく使われますが、質問の仕方や、その背後でのコードの書き方が結果に大きく影響します。質問の投げかけ方次第で、答えが大きく変わりますから、このプロセスは興味深く、奥深いと感じています。

特に企業で働いていれば、突然の無茶振りに直面することもあるでしょう。そのような時、生成AIは役立ちます。情報を調べる際は、通常のGoogle検索が勝っているかもしれません。しかし、何を検索して良いかわからない、あるいは全く新しい領域について調べる必要がある時など、単に疑問や悩みをぶつけるだけで、有用な回答が返ってきます。この点で、特に企画部門や、明確な答えが求められることが少ない職種、より柔軟な思考が求められる業種の人々にとって、非常に有効なツールとなり得ます。

まだ導入していない、または部分的にしか利用していない企業も多いと思います。確かに、セキュリティ面での懸念はあるものの、今後、この技術を避けて通ることは難しいと感じています。避けるのではなく、積極的に向き合うことが重要だと思います。

ーー実際に生成AIを使ってみて、便利な使い方がありましたら教えてもらえますか？

A氏：便利だと感じているのは、新しい商品開発やプロダクトマネジメントの経験がほとんどない人でも、生成AIを使うことでそこに挑戦することができる点です。例えば、競争力のある製品を設計する際、そのスペックや他社の取り組み、市場調査、製品の独自性や技術的な課題など、考慮すべき要素がたくさんあります。

これらの課題に対して、初期案をドラフトしてくれる点は良いですね。何から手を付けていいかわからない状態であっても、生成AIに相談することで、一応のたたき台を作ってもらえます。それが完全に正しいかどうかは別問題として、この初期段階のサポートは価値があります。

また、プライベートや趣味で使用することもあります。例えば、GPTsを使って画像を読み込ませ、「これは本物か偽物か？」ということを判定するモデルを作り、ゲーム感覚で楽しんだりしています。

パワーポイントのドラフト作成にも生成AIを活用しています。GPTsを活用したパワーポイントの自動作成ツールがあり、様々なツールを試しながら、自分なりに資料作成に活用しています。正直なところ、MicrosoftパワーポイントのCopilotよりも使いやすいと感じるものもあります。

また、サマライザー（要約ツール）もかなり役立っています。英語でのメールやコミュニケーションも業務では多くありますが、ネイティブではないため、読むのが遅かったり、ミーティングの内容を部分的に見逃してしまうことがあります。しかし、サマライザーがあれば、重要なポイントをしっかりカバーしてくれるため、たとえば長いチェーンメールを迅速に要約してくれるなど、大変便利です。

ーーちなみに、パワーポイントやその他の資料を自動作成するためのおすすめのツールはありますか？

A氏：個人的には、SlidesGPTは面白いです。開いてみると分かりますが、例えば最近作成したのは医療機関向け、AI基礎講座のプレゼン資料です。

このように指示を送ると、結果は英語ですが、ドラフトとしては十分な結果を得られました。

ーー面白いですね。日本語でも可能ですか？

A氏：日本語での作成も可能ですが、日本語では文法的な間違いがあったり、フォントがあまり良くなかったりすることがあります。ただし、あくまで私が過去使った時点での話で、この世界は日進月歩なので、現在はずっと改善しているのではないかと思います。

ーーありがとうございます。ところで、生成AIを使用していて期待した結果が得られないことがありますが、対処法はありますか？

A氏：ウェブサイトのリンクを付けさせるのは役立ちます。ChatGPTのアウトプットに違和感があることがあります。内容はもちろん、イラストや図がイメージと違うこともあります。こういう時にウェブサイトの中を自分でのぞいて、その中身を参考にすることは、一つの対処法になります。また、期待した結果が出ないときに、キャッチボールを続けて改善を図ることも、有効だと思います。

ーー情報に嘘が含まれているように感じる場合、それをどうやって見抜いていますか？

A氏：可能であれば出展を表示させ、中身を確認することが重要です。そもそも、インターネットに掲載されている情報は、その正確性が常に担保されているわけではないので、その点を認識して使うべきだと思います。

ーー逆に、プロンプトを通じて社内情報等を提供しないために、何か方法はありますか？

A氏：OpenAIに関しては、ユーザーが提供するデータを学習に使用しないという選択肢を設けているので、その機能を利用すれば一定の保護が可能です。ただ、そのオプションを利用すると、キャッチボールができなくなるという側面もあります。つまり、過去のインタラクションが保存されないため、情報を活用して次の回答を改善することができなくなります。保護と利便性はある程度トレードオフの関係にあるということです。

よって、利便性を優先しつつ、ポリシーや社員のリテラシー強化を通じて対処することも検討すべきだと思います。例えば、プライバシーに関する情報は入力する際、一般的な言葉に置き換えることが可能ですね。

ーーそもそもクラウドを使用することに対しては、それが十分にセキュアではないという懸念から、オンプレミスでの運用を望む声もあります。

A氏：オンプレミスでの運用は、かなり難しいと考えられますね。不可能ではありませんが、オープンソースのモデルを使って自前でモデルを構築する必要があります。モデルを乗せるシステムを構築する問題や、モデルの更新等の維持コストもあります。

例えば、コーディング、バージョン不一致により、オンプレミス環境だと動作しない可能性があると考えられます。オープンソースでは新しいバージョンが次々とリリースされます。オンプレミス環境の場合、最新バージョンへのアップデートが遅れたり、バージョン管理が複雑になったりする可能性があります。

ーーつまり、メンテナンスが大変なわけですね。

A氏：はい、その通りです。

ーー新しい技術や製品について、どこに注目していますか？

A氏：OpenAIやMicrosoftのプロダクトだけでなく、FacebookのLlama2や、その他多くのオープンソースで提供されているものに着目しています。OpenAIのモデルは、汎用的ではあるものの、膨大なデータを取り込んで学習するため、相当な時間と電力を消費します。そういう意味では、特定の業界や用途に焦点を当て、少ないデータ量で迅速に学習するような技術が注目されていくことになると思います。

ーーそれはつまり、大企業が独自のシステムを開発する方向に進むということですか？

A氏：大企業よりも、ベンチャー企業などが積極的に新しいサービスを開発していくことが多いかもしれませんね。

例えば「Sakana AI」というベンチャー企業が挙げられます。この企業は、米国Googleの本社で働いていたアメリカ人の方が、日本の安全性や文化に魅了され、日本で起業したものです。「Sakana AI」は、小規模のモデルを組み合わせて、柔軟で、適合性の高いモデルを低コストで実現しようとしています。この会社には、既に多くの企業が出資しており、日本経済新聞にも取り上げられたことがあります。このような会社は今後も増えていくと思います。

ーーこれは、OpenAIのLLMを利用するよりも、コストを抑えられるということですか？

A氏：言語モデルの構築だけがコストではありませんが、利用者にとっても、利用コスト削減の恩恵が得られる可能性は十分にあると思います。

ーーそのようなメリットが明らかになれば、それを選ぶ企業が増えてきますね。インタビューはこれで終了です。お忙しい中、貴重な時間を割いていただき、ありがとうございました。

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