ジェネレーティブ AI: 誇大宣伝以上の価値を生み出す 3 つの重要な要素

最近、ガートナーは、生成型人工知能 (GenAI) を新興技術の誇大宣伝サイクルにおける「過大な期待のピーク」に位置付けました。技術の成熟度と可能性を評価するためのガートナーのモデルによれば、次のステップは「絶望の谷」に陥ることです。 2～5年後には、テクノロジーが「啓蒙の坂道」から「生産性の平原」へと移行し、目に見える利益がようやく現れ始めるでしょう。

誇大宣伝は、新しいテクノロジーが市場で大々的に宣伝され、その利点が誇張されたり過大評価されたりするたびに発生します。早期導入者は、この新興技術がその潜在能力を発揮できるかどうかをまだ判断しているところです。何が起こるかによって、ビジネスにとって無関係になるか、あるいは不可欠なテクノロジーになるかが変わります。ほとんどの場合、ガートナーのモデルは、新しいテクノロジーが単なる誇大宣伝からより具体的で現実的なものへとどのように移行するかを正確に反映しています。

最近のガートナーのレポートでは、回答者の 3 分の 1 が少なくとも 1 つのビジネス機能で GenAI を頻繁に使用していると報告しています。 AIIA が 1,000 社以上の企業を対象に実施した調査では、3 分の 2 以上の企業が GenAI を 2023 年の残り期間の最優先事項として挙げていることが分かりました。 KPMGは6月に、ビジネスリーダーの4分の3がGenAIを今後12〜18か月間のトップ3の新興テクノロジーの1つと見なしていることを発見しました。このレベルの早期の注目と使用は前例のないもので、この技術が単に革新的であるだけでなく革命的である理由を暗示しています。

GenAI は AI のサブセットに過ぎないことを覚えておくことが重要ですが、より広範な AI イニシアチブへの関心と投資を高めるための重要な触媒または導管になりつつあります。この記事では、GenAI が、同程度の急速な導入と調査が見られなかった他のテクノロジーと独自に異なる 3 つの理由について説明します。

1. 消費者に優しい

昨年 11 月、OpenAI は ChatGPT を立ち上げ、一般の人々に GenAI を紹介し、学生から上級管理職まであらゆる分野の人々がこの技術と直接やり取りし、その可能性を体験できるようにしました。

多くのバックエンド テクノロジーは直接操作することができず、専門家以外の人にとっては抽象的であるため、扱いや理解が困難です。一方、ヒントを使用すると、誰でも ChatGPT や Midjourney などのツールを簡単に使用し、その利点をより深く理解することができます。これらのツールを仕事と私生活の両方で直接使用できることにより、組織全体の人々が、より広いコンテキストでこれらのテクノロジーを活用する方法をよりよく理解できるようになります。

ガートナーのレポートによると、回答者の 79% が仕事の内外でこのテクノロジーに触れたことがあると答えています。回答者の22%が職場でよく使っていると答えた。上級管理職が GenAI を自ら「試乗」できたため、他の消費者にあまり優しくないテクノロジーでは得られなかった、テクノロジーへの関心と受容が高まりました。

2. GenAIは幅広いシナリオをサポートします

多くの新しいテクノロジーは、狭い領域での限定されたアプリケーションのみをサポートします。さらに、組織内の特定の役割や部門にのみ影響を与える可能性があります。 GenAI は、テキスト、コード、画像、ビデオ、オーディオ、音楽、その他のメディアなど、さまざまなコンテンツを作成するために使用できます。生産性の向上は、メディアやエンターテインメントなど、コンテンツ集約型の特定の業界に限定されません。製薬業界における新薬の発見から銀行業界における融資サービスや信用スコアリングまで、あらゆる分野をカバーしています。

機能的な観点から見ると、ガートナーのレポートによると、GenAI は現在、マーケティングと販売 (14%)、製品とサービスの開発 (13%)、顧客サービス業務 (10%) の 3 つの領域で最も多く使用されています。これらの機能領域では、最も一般的に報告される次のユースケースが強​​調表示されます。

• マーケティングとセールス
• テキスト文書の初稿作成（9％）
• パーソナライズされたマーケティング（8％）
• 要約テキスト文書（8％）
• 製品・サービス開発
• 顧客の需要動向を把握する（7％）
• 技術文書の作成（5％）
• 新しい製品デザインの作成（4％）
• サービス運営
• チャットボットの使用（6％）
• サービスの傾向や異常を予測する（5％）
• 文書の初稿を作成する（5％）

GenAI を使用すると、業界や機能に関係なく、意味のある使用例が存在します。新興技術として、幅広い潜在的用途がその魅力と可能性を高めます。

ガートナーのレポートでは、回答者の 4 分の 3 が GenAI が「今後 3 年間で業界内の競争の性質に重大な変化または破壊的な変化をもたらす」と予想していることも明らかになりました。組織は、競合他社よりも先に GenAI の最も有益な使用事例を特定する必要があります。

3. 莫大な利益が潜在的なリスクを隠している

コストまたは収益のみに焦点を当てた他のテクノロジーとは異なり、GenAI は両方の領域に役立ちます。 Salesforce の調査によると、ビジネス リーダーの 82% が GenAI によって全体的なビジネス コストが削減されると回答し、80% が収益が増加すると回答しました。ガートナーは、GenAI が世界経済に年間 2.6 兆ドルから 4.4 兆ドルの利益をもたらす可能性があると見積もっています。

GenAI が提供する大きな利点を考えると、組織は GenAI の潜在的なリスクを懸念していないようです。ガートナーの調査によると、半数以上の組織が不正確なデータを最も重大なリスクとみなしている一方で、そのリスクを軽減する取り組みを行っているのは 3 分の 1 未満です。組織はまた、サイバーセキュリティ、著作権侵害、規制遵守、説明可能性、データプライバシーなどの他の主要なリスク要因に対する軽減策が効果的でないと報告しました。

GenAI は、ブロックチェーンや暗号通貨などの他の主要な技術トレンドとは異なります。 GenAI に関連するあらゆる潜在的なリスクにもかかわらず、組織は「GenAI によって実現される潜在的なメリットと、このテクノロジーを取り巻く緊急性のために、これらの問題を無視する傾向があるようです。」

大きな力を持ちたいなら、より大きな責任を負わなければなりません。すべての組織は、自社の製品、サービス、プロセスで GenAI を活用する方法を検討する必要があります。この新しいテクノロジーの力には、それがもたらすリスクを軽減する同等の責任が伴います。組織は、AI による価値創造の推進力と、その価値の創造方法とのバランスを取る必要があります。

GenAI がその潜在能力を発揮できなかったとしても、それは過度な宣伝のせいではないだろう。これは、潜在的なリスクを無視し、誤って管理したためです。しかし、責任を持って管理すれば、あらゆる規模の組織で生産性の向上、イノベーションの推進、新たな収益源の創出が可能になります。