生成AIの爆発的な発展により、さまざまな業界の企業にとって大きな可能性が広がっています。生成AIの応用は、コンテンツの生成、需要予測、製品のパーソナライズなどを通じて、業務の自動化、運用の最適化、顧客体験の向上を実現します。
創造性を高め、業務効率を向上させる能力を持つ生成AIは、デジタル時代において企業の急成長を支える重要な要素となっています。しかし、これらの機会を最大限に活用するためには、企業が適切な導入戦略を策定し、生成AIを効果的に活用することが求められます。
世界における生成AI市場のトレンド
世界の生成AI市場規模は、2023年に約116億米ドルと推定され、2024年には152億米ドルに達すると予測されています。2033年までには約1753億米ドルに拡大し、2024年から2033年の年間平均成長率（CAGR）は31.2%に達すると見込まれています。
高度な技術の発展、例えばテキストから画像・動画への変換や高解像度生成などが、生成AIの需要を加速させています。さらに、自動化や遠隔監視を含む業務プロセスの近代化が、さまざまな業界で進んでおり、生成AI市場の急成長に大きく貢献しています。
世界の生成AI市場では、AI対応のチャットボットやバーチャルアシスタントを活用してカスタマーサービスを向上させ、ビジネスプロセスを自動化する動きがますます広がっています。このトレンドは、AI技術の進化と企業への普及が進むにつれて、今後も拡大し続けると予想されます。これにより、業界関係者は業務効率の向上、コスト削減、顧客体験の改善といった大きなメリットを享受できるでしょう。
また、生成AIを活用したデザイン分野での応用も増加しており、製品設計のプロセスがより迅速かつ創造的になることが期待されています。これらのトレンドは、生成AI市場の未来を形作る可能性があり、職務の役割やビジネスモデルに深い影響を与えるでしょう。
生成AIは何を生成できるのか？
生成AIは、さまざまな分野において多様なコンテンツを生成することができます。
- テキスト生成
生成モデル、特にトランスフォーマーベースのモデルは、文脈に沿った一貫性のあるテキストを生成することができます。これには、マニュアル、ドキュメント、広告資料、メール、ウェブサイトのコンテンツ、ブログ、記事、レポート、さらには創作文学などが含まれます。
また、繰り返し作業や単調なライティング（例：文書要約やウェブサイトのメタディスクリプション作成）を自動化し、ライターがより創造的で価値の高い仕事に集中できるよう支援します。
- 画像・動画生成
DALL-E、Midjourney、Stable Diffusionのような画像生成技術は、リアルな画像やユニークなアート作品を作成できます。また、スタイル変換、画像翻訳、写真編集などのタスクも実行可能です。
さらに、新しい生成AI動画ツールは、テキストからアニメーションを生成したり、特殊効果を迅速に適用したりすることで、従来の方法よりもコストを抑えて動画制作を行うことができます。
- 音声・ナレーション・音楽生成
生成AIは、自然な音声や音響コンテンツを生成し、チャットボット、バーチャルアシスタント、オーディオブック、その他のアプリケーションに活用できます。
また、プロの楽曲の構造やスタイルを模倣し、独自の音楽を作曲することも可能です。
- ソフトウェアコード生成
生成AI、コードの生成、コード補完、プログラミング言語の翻訳、コードの要約を支援します。
これにより、開発者はプロトタイプ作成、コード最適化、デバッグを迅速に行うことができ、自然言語を用いたプログラミングのインターフェースも提供されます。
- デザイン・アート制作
生成AIは、独創的なアートやデザインを生み出すだけでなく、グラフィックデザインのサポートにも活用されます。
その応用範囲は、ゲームやバーチャルシミュレーション向けの環境デザイン、キャラクター作成、アバター制作、特殊効果の追加など、多岐にわたります。
- シミュレーションと合成データ
生成AIは、実際のデータやシミュレーションデータから合成データを生成することができます。
例えば、製薬研究において新しい分子を生成し、望ましい特性を持つ化合物の設計を支援するなどの応用が進んでいます。
生成AIの利点
要求に応じてコンテンツや回答を生成できる能力を持つ生成AIは、労力のかかる作業を加速または自動化し、コストを削減し、従業員がより価値の高い業務に集中できるよう時間を解放することができます。 しかし、生成AIは個人や組織に対してそれ以上の多くの利点ももたらします。
- 創造性の強化
生成AIツールは自動生成機能を活用して、多様で独創的なコンテンツのバージョンを作成します。これらのバージョンは、作家、アーティスト、デザイナー、クリエイターが創作の壁を乗り越えるための出発点や参考資料となります。
- 意思決定能力の向上
生成AIは、大規模なデータセットを分析し、パターンを特定し、重要なインサイトを抽出するのに優れています。その後、これらの情報をもとに仮説や推奨事項を生成し、リーダー、アナリスト、研究者、専門家がデータに基づいたより賢明な意思決定を行うのを支援します。
- パーソナライズ
生成AIは、レコメンデーションシステムやコンテンツ生成などのアプリケーションにおいて、ユーザーの好みや履歴を分析し、リアルタイムでパーソナライズされたコンテンツを作成します。これにより、より魅力的でユーザーに適した体験を提供できます。
- 継続的な稼働能力
生成AIは24時間365日稼働し、カスタマーサポートのチャットボットや自動応答システムなどのタスクを途切れることなく提供できます。
ビジネスにおける生成AIのトップ 9 のユースケース
- 高度なチャットボット
単語やフレーズ認識を利用したシンプルなチャットボットは何十年も前から存在していますが、生成AIを搭載した最新のチャットボットは、より自然な会話を実現し、多くの顧客リクエストに対応できるようになっています。
IT 分析企業 Forrester は、2024 年のトップ 10 の新興技術の 2 つとして、言語向けの生成AIと AI エージェントを挙げています。例えば、ヨーロッパのライドシェアおよびデリバリーサービス企業 Bolt は、顧客からの苦情の大部分を処理するインテリジェントなチャットボットを導入し、大幅なコスト削減を実現しました。
- デジタルアシスタント
Microsoft や Google を含む複数の大手 IT 企業は、生成AIを活用したデジタルアシスタント（コパイロット）を推進していますが、CIO たちはその ROI（投資対効果）に完全には納得していないかもしれません。これらのアシスタントは、組織内の隠れた情報を検索し、ドキュメントやスライド資料を作成し、メールのやり取りやビデオ会議の内容を要約することができます。また、サプライヤーへの見積依頼書などのサプライチェーン関連の書類も自動生成できます。
一部のビデオ会議アプリは、Otter.ai のような専用ツールと同様に、会話の文字起こしや要約を生成します。また、Grammarly などのアプリは文法やスペル、句読点のミスを修正してくれます。
- コーディングアシスタント
生成AIの最も一般的なユースケースの一つがコーディングアシスタントです。生成AIは基本的なソフトウェアコードを生成できるため、人間のプログラマーはより複雑なタスクに集中することができます。
ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって 生成AIを導入してきた多くの企業が、現在、その技術的な限界やチームへの影響、自社で得た教訓に取り組んでいます。
- マーケティング支援
多くの AI 専門家やユーザーは、マーケティング支援が 生成AIの得意分野の一つであると指摘しています。
グローバル IT サービスプロバイダー MSRcosmos によると、生成AIはパーソナライズされたマーケティング資料の作成、顧客データの分析、コンテンツ制作の支援などに活用できます。
また、企業は AI を活用してターゲット市場の傾向を分析し、より効果的な広告キャンペーンを設計することが可能になります。
- 医薬品開発
生成AIは、新薬の開発プロセスを加速する重要なツールとして注目されています。AI は膨大な化学データを分析し、新しい分子構造を生成することで、創薬の初期段階を大幅に短縮できます。また、候補化合物の特性を予測し、臨床試験の成功確率を向上させることにも貢献します。
製薬企業はすでに生成AIを活用し、ターゲット分子の特定や副作用の予測など、研究開発の効率を向上させる取り組みを進めています。
- サイバーセキュリティと不正検出
生成AIは、サイバーセキュリティと不正検出の分野でも重要な役割を果たしています。AI は膨大なデータを分析し、異常なパターンや疑わしい行動を特定することで、サイバー攻撃や不正行為を迅速に検知できます。
たとえば、AI を活用したシステムはフィッシングメールの検出、ネットワーク侵害の予測、異常な金融取引の識別などに利用されており、企業のセキュリティ強化に貢献しています。さらに、リアルタイムでの脅威対応や、サイバー攻撃のシミュレーションを行うことで、組織の防御力を高めることも可能です。
- ビジネスプロセスの拡張
生成AIは、さまざまなビジネスプロセスを強化・自動化することで、業務効率を向上させます。AI はデータ分析、レポート作成、ワークフローの最適化などを支援し、従業員がより価値の高い業務に集中できるようになります。
たとえば、AI は請求書処理や契約書の作成を自動化し、時間のかかる手作業を削減します。また、サプライチェーンの最適化や顧客対応の強化にも活用されており、業務の迅速化とコスト削減を同時に実現することが可能です。
企業は生成AIを活用することで、より柔軟で効率的なビジネスプロセスを構築し、競争力を高めることができます。
- 予測分析 (Predictive Analytics)
生成AIは、膨大なデータを分析し、将来の傾向や結果を予測する「予測分析」にも活用されています。AI は過去のデータパターンを学習し、需要予測、リスク評価、メンテナンス計画の最適化など、多岐にわたる分野で意思決定を支援します。
例えば、小売業では AI を活用して在庫の最適化を行い、需要の変動に応じた供給調整を自動化できます。金融業界では、不正取引の検出や市場動向の予測に利用され、リスク管理を強化できます。また、製造業では設備の異常を早期に検知し、予防保全を実施することでコスト削減や生産性向上につなげることが可能です。
生成AIによる予測分析の導入により、企業はより正確なデータに基づいた意思決定を行い、競争優位性を高めることができます。
- 複数のソースからの非構造化データの抽出
生成AIは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな形式の非構造化データを処理し、価値のある情報を抽出するのに役立ちます。企業は、AI を活用して大量のデータを自動的に整理・分析し、業務効率を向上させることができます。
例えば、AI は次のような用途で活用されています：
文書処理：契約書、レポート、Eメールなどのテキストデータから重要な情報を抽出し、分類する。
画像・動画解析：医療分野では MRI や X 線画像を分析し、異常を検出する。製造業では品質管理のために異常検知を行う。
音声データの文字起こし：顧客サポートの通話データをテキスト化し、顧客のニーズを分析する。
Generative AI による非構造化データの処理能力を活用することで、企業はデータドリブンな意思決定を強化し、業務の自動化を推進できます。
Nalベトナムが提供可能な生成AI関連サービス
生成AIのコンサルティングと導入
- 企業における生成AIのニーズと活用可能性を評価。
- 適切なAIモデルの選定をコンサルティング（GPT、Llama、Claudeなど）。
- 既存の製品・サービスと統合するAIシステムのアーキテクチャを構築。
カスタマイズAIアプリケーションの開発
- チャットボット＆バーチャルアシスタント：顧客対応や社内サポートのためのスマートチャットボットを開発。
- 自動コンテンツ生成：記事作成、画像・動画生成、コード作成をニーズに応じて提供。
- データ分析＆予測：AIを活用したレポート分析やトレンド予測。
AIモデルのトレーニング＆チューニング
- 企業データに基づいたAIモデルのファインチューニング。
- AI/MLおよび生成AIに関するエンジニアの育成。
- 効率的なAIトレーニングおよびデプロイメントのパイプライン構築。
既存IT製品へのAI統合
- AIをERP、CRM、Webサイト、モバイルアプリなどのシステムと統合。
- 生成AIをワークフローに導入し、業務効率を最適化。
- SaaSプラットフォーム向けのAI APIを構築。
AIのR&Dパートナーシップ
- 日本企業と連携し、日本市場向けのAIを共同開発。
- 実際のプロジェクトでのAgentic AIの活用研究。
- ベトナムと日本のIT業界におけるAIエコシステムを構築。
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