Gen AI Leader合格への道#2：生成AIがビジネスにもたらす価値と可能性

1. はじめに：なぜ今、生成AIが重要なのか

生成AI（Generative AI）は、単なるチャットボットではありません。その画期的な能力は、新しいコンテンツやアイデアを自ら創造する点にあります。これにより、情報要約、資料作成、顧客対応、タスク自動化など、幅広い業務の劇的な効率化と生産性向上を実現。画像や音声も扱うマルチモーダル能力で複雑な課題を解決します。Google Cloudをプラットフォームとして使えば、最先端AIをゼロから開発せず迅速に導入可能です。生成AIは、イノベーションを加速し、ビジネス競争力を高める鍵となっています。

2. 生成AI の基本：何ができて、どんな種類があるのか

・生成AI とは何か：新しいコンテンツを生み出すAI

生成AIは、テキスト、画像、音楽、さらにはコードなど、新しいコンテンツやアイデアを作成できる人工知能の⼀種です。従来のAIがデータ分析や予測が主だったのに対し、生成AIはテキストや画像、コードなどを「創造」する能力を持っています。その基盤となるのは、膨大なデータで学習した基盤モデル（Foundation models）です。これにより幅広い用途に柔軟に対応でき、追加学習で特定のタスクに特化も可能です。
生成AIはGoogleのGeminiのように、メール作成からデータ分析まで、様々なツールに統合され、既存の機能を大きく進化させる強力な技術と言えます。

・マルチモーダル能力：テキスト、画像、コードなどを同時に処理・生成

マルチモーダル（Multimodal）は、生成AIの重要な特徴の一つです。これは、テキストだけでなく、画像、動画、音声、PDFなど、多様な形式の情報を同時に処理し、統合する能力を指します。つまり、AIが、例えばテキストと画像、音声と動画といった異なる入力タイプを個別に処理したり、複数の種類のデータを同時に組み合わせて理解したりできることを意味します。
現代のビジネスワークフローは、様々なデータ形式が複雑に絡み合っています。マルチモーダルは、そうした多様な情報を正確に理解し、処理する能力を持つため、単一のデータタイプだけでは解決が困難だった、より高度で複雑なビジネス課題の解決を可能にします。

マルチモーダル能力の具体的な例としては、整備現場での活用が挙げられます。例えば整備士が異音の録音と損傷箇所の写真を共有しながらチャットで報告すると、AIはそれらを理解し、過去の整備記録や部品データから原因を特定。交換部品の品番や、適切な修理手順の動画を検索して提示するといった対応が可能です。

・生成 AI ができることの具体例

・ビジネスにおける生成AIのインパクト

生成AIは、現代のビジネス環境において、イノベーションを推進し、生産性を飛躍的に向上させるための重要な鍵となります。新たな顧客体験の創出やコスト削減を可能にするその能力は、企業に大きな変革をもたらすでしょう。具体的には、生成AIは以下の目的で企業に貢献できると期待されています。

具体的な例として、製造業の場合、生成AIを活用して、製品開発におけるデザイン案の生成やシミュレーションを効率化することも可能です。新製品のコンセプトに基づき、AIが多様なデザインバリエーションを瞬時に作成したり、特定の素材や形状が性能にどう影響するかを予測・シミュレーションしたりすることが可能です。これにより、開発期間の短縮やコスト削減、より革新的な製品の創出に貢献することが期待できます

3. 生成 AI の核となる「基盤モデル」：基盤モデルとプロンプトの重要性

・基盤モデルとは：大規模データで訓練された大規模 AI モデル

基盤モデル（Foundation Models）は、幅広いタスクに適応できる画期的なAIモデルです。従来のAIモデルが特定の目的に特化して設計されていたのに対し、基盤モデルはテキストや画像、コードといった多様なデータを大量に学習することで、極めて高い汎用性を獲得しています。この汎用性こそが最大の特長であり、一つのモデルで多岐にわたるユースケースを柔軟にサポートできることを可能にしています

・基盤モデルの主な特徴

・主要な基盤モデルの

Googleは多様な基盤モデルを開発しており、それぞれ異なる強みを持っています

・基盤モデルとの対話方法：「プロンプティング」の役割

基盤モデルの能力を引き出す鍵は「プロンプティング（Prompting）」です。
これは、モデルに指示や入力（プロンプト）を与えることで、望む出力を生成させる方法を指します。基盤モデル、特にマルチモーダルモデルは、幅広い種類のプロンプトに柔軟に対応できます。
プロンプティングは、モデルの知識を最大限に活用し、正確で有用な応答を引き出すために不可欠なスキルです。「プロンプトエンジニアリング」とも呼ばれ、練習と実験を通じて習得することで、生成AIの価値を最大限に高められます

プロンプトのテクニックについては「Gen AI Leader合格への道#5：生成AIを活用する」でご紹介します

4. Google の生成 AI モデル「Gemini」

・Gemini とは、Google が開発した生成 AI モデル

Geminiは、Googleが開発した生成AIモデル、またはそのモデル群の総称です。これは、テキスト、画像、音楽、コードなど、新しいコンテンツやアイデアを創造できる人工知能の一種です。
Geminiの大きな特徴は、テキスト、画像、コード、音声、動画といった多岐にわたる膨大なデータセットで学習されている点にあります。この「マルチモーダル学習」により、Geminiは言語理解から画像生成、コード作成まで、非常に多様なタスクをこなすことができます。
GmailやGoogle Workspace、BigQueryといったGoogleの様々なツールに組み込まれ、多くのソリューションを強力に支えています。

・Gemini が活用されている場所

5. 企業・開発者のための Google Cloud プラットフォーム「Vertex AI」

・Vertex AI とは？Google Cloud の統合 ML プラットフォーム

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習（ML）プラットフォームです。企業や開発者がMLモデルやAIアプリケーションを効率的に構築、トレーニング、そしてデプロイ（build, train, and deploy）できるよう設計されています。特に、Google Cloud上でカスタムの生成AIソリューションを作成し、本番環境に展開するための中核となるプラットフォームとして位置づけられています。

・Vertex AI でできること

6. 成功する生成 AI 戦略

・トップダウンとボトムアップのアプローチの組み合わせ

生成AIの導入には、計画的なアプローチが不可欠です。Googleは、AIに関する幅広いツールやサービス（エコシステム）を提供していますが、それぞれの企業が持つ独自の目標や課題、そして既存の業務プロセスは大きく異なります。そのため、Googleは「トップダウン」と「ボトムアップ」を組み合わせた二重のアプローチを推奨しています。これは、経営陣がビジョンと戦略を設定するトップダウンのアプローチと、従業員が実践的なアプリケーションを特定し、フィードバックを提供するボトムアップのアプローチを組み合わせるものです。

この二つのアプローチを組み合わせることで、生成AIを安全かつ効果的に導入し、ビジネスの変革を推進できます。成功裏に導入するには、リーダーは明確なビジョンを設定し、リソースを提供するとともに、個々人やチームが実践的な応用を見つけ、技術を試せるように権限を与える必要があります。協力と継続的な改善を促進することが重要です。

7. 成功のための6つの主要要素

生成AIの導入を成功させるためには、トップダウンとボトムアップ双方のアプローチで、以下の6つの主要な戦略的要素を考慮する必要があります

・戦略的な重点分野（Strategic focus）：明確なビジネス価値のある実装を優先

生成AIの導入では、明確なビジネス価値をもたらす分野に焦点を絞り、優先的に実装を進めることが重要です。経営層は、AIが最も影響を与え得る領域を見極め、成功後に他領域へ拡大しましょう。これにより、成果を確実にしつつ、学習と規模拡大を最大化できます。
現場チームは、日々の課題や顧客の声を特定してください。これらが、大きなインパクトを生み出す生成AIアプリケーションを見つける最良の出発点となります。

・探求と実験（Exploration and experimentation）：新しいアプリケーションを発見するための奨励

生成AIの導入では、実験と協調を促し、価値あるアプリケーションを見つける姿勢が不可欠です。経営層は、従業員がAIを試せるよう権限とリソースを与え、ハッカソン開催や共有環境の育成も有効です。
現場チームは、積極的にツールを試し、その経験から有望なユースケースを特定し、結果を共有することで、組織全体のAI活用を加速させます。

・責任ある AI（Responsible AI）：倫理的ガイドラインと安全性の確保

生成AIの成功には、倫理ガイドラインの確立と、安全で責任あるAI開発の保証が不可欠です。
データセキュリティとプライバシーを確保するため、堅牢なデータガバナンスと関連規制遵守が重要です。Google CloudのData Loss Prevention (DLP) などのツールを活用し、データの保護やセキュリティ脅威への対応を強化しましょう。生成AIコンテンツのレビューを含むモデレーションポリシーも検討し、パフォーマンスを定期的に監視して倫理的懸念に対処します。
現場チームは、会社のAI基準を遵守し、リスク軽減を最優先に行動することが求められます。

・リソースの確保（Resourcing）：データ戦略、既存リソース活用、AI 人材育成

生成AIの成功には、高品質なデータ戦略への投資（data strategy）、既存リソースの最大限の活用（leverage existing resources）、そしてAI人材の育成（develop AI talent）が不可欠です。
経営層は、生成AIモデルのトレーニングやファインチューニングに不可欠な、質の高い関連データへのアクセスを可能にするデータ戦略を策定しましょう。また、既存のツールやプラットフォームを最大限に活かしつつ、従業員のスキルアップや専門人材の採用を通じて、組織内のAI人材育成に積極的に投資することが重要です。
現場のチームは、利用可能な既存データセット、ツール、プラットフォームといったリソースを最大限に活用してください。もし追加のリソースが必要な場合は、生成AIイニシアチブがもたらす潜在的な価値とROI（投資収益率）を提示し、経営層に積極的に相談することも重要です。

・影響の測定（Measure Impact）：ビジネス目標への貢献を測る

生成AI導入の成功には、ビジネス目標への影響を測定し、具体的なメリットを実証することが不可欠です。
経営層は、売上増加や顧客満足度向上など、生成AIがもたらす影響を測る明確な目標（KPI）を設定すべきです。取り組みの進捗と生み出された価値を定期的に関係者に伝え、継続的な投資を正当化しましょう。
現場チームは、生成AIの具体的な成果を数値で示し、効率向上、ユーザー満足度改善、コスト削減といった達成内容を実証してください。自らの活動が組織全体のビジネス目標にどう貢献しているかを明確に伝え、戦略との連携を示すことが重要です。

・継続的な改善（Continuous improvement）：フィードバックに基づくソリューションの改良

生成AIソリューションの成功には、フィードバックとデータに基づいた継続的な改良が不可欠です。
経営層は、フィードバック、パフォーマンスデータ、変化するビジネスニーズを基に、反復的な開発アプローチを取り入れましょう。生成AI出力の品質や有効性を評価する定期的なサイクルを確立し、ユーザーからのフィードバック収集メカニズムを導入して改善領域を特定してください。
現場チームは、ユーザーフィードバックや実際のパフォーマンスデータに基づき、継続的なテスト、測定、改善を実行しましょう。ソリューションの有効性を確保するため、新しいデータやフィードバックを反映した定期的な更新が重要です。また、自身の生成AIに関する学習も継続的に行うべきです

8. まとめ：Google と共に生成 AI の未来へ

・トップダウンとボトムアップのアプローチの組み合わせ

Googleは「AIファースト」を掲げ、AI技術をリード。あらゆる企業がゼロから開発せずとも、その恩恵を享受できる環境を提供します。Google Cloudで、難しいインフラ管理なしに最新AIを素早く導入できます

Google Cloudを使えば、企業はインフラ管理に煩わされず、生成AIをビジネス課題の解決に集中できます。ニーズに合わせてAIソリューションを柔軟にスケールでき、AI進化の最前線に立ち続けられます

次回は、「Gen AI Leader 合格への道#3：生成 AI の基礎概念」として、AI、機械学習、そして生成AIの違いや、その核となる基盤モデル、さらにはデータを扱う上で不可欠な基礎知識と責任あるAIについて掘り下げていきます