生成AI導入について押さえておきたいポイント5選

1. 生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、大量のデータを学習し、新たなコンテンツを生成する人工知能のことを指します。この技術は、テキスト、画像、動画、音声など多様な形式での生成が可能であり、近年急速に進化を遂げています。特に、OpenAIのGPTシリーズやGoogleのGemini、MetaのLlamaなどの大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然言語処理技術が飛躍的に向上し、文章作成や要約、対話型AIの活用が広がっています。

例えば、ニュース記事の自動生成、電子メールの下書き作成、SNS投稿の支援など、文章作成に関する業務の効率化に大きく貢献しています。

また、画像や動画の生成分野でも、Stable DiffusionやDALL-EなどのAI技術の進歩が著しく、写真のようなリアルな画像やプロンプトに基づく動画生成が可能になっています。小売業界ではAI生成のバーチャルモデルをCMに起用するなど、クリエイティブ制作での活用が進んでいます。

音声合成技術においても、AIが人間の声を学習し、ナレーションや音声アシスタントに活用されるケースが増えており、カスタマーサポートやアナウンス業務の自動化が進んでいます。

このように、生成AIは業務の効率化だけでなく、クリエイティブな作業にも活用されることで、私たちの生活や仕事のあり方を大きく変えています。

NTT東日本では、自治体向けの生成AIソリューションの導入支援を提供しています。生成AIソリューションの導入・運用にお悩みがある方は、ぜひ気軽にお問い合わせください。

2. 生成AIを導入する際のよくある疑問点

2-1. どんなユースケースがあるのか？

生成AIのユースケースは多岐にわたり、テキスト生成、画像生成、動画生成、調査や分析などがあります。

最も一般的なものは、記事の自動作成や要約、メールの下書き作成に活用されるテキスト生成があり、最近では小説や詩の創作にも応用されています。

画像生成では、AIが既存のデータを基に新しい画像を作成し、デザインや広告の分野で利用されています。

動画生成の技術も進化しており、OpenAIのSoraに代表されるようにテキストから映像を自動作成する機能が登場し、映像制作のコストの低減に貢献すると期待されています。

調査や分析の分野でも生成AIは有用であり、膨大なデータから有益な情報を抽出し、レポート作成を支援することができます。

さらに、AIを活用したチャットボットによってカスタマーサポートの自動化が可能となり、企業の対応効率が向上しています。

プログラミングの分野でも生成AIは活用されており、コードの自動生成やバグ検出を行うことで、開発作業の効率化が進んでいます。

導入を検討する際には、自社の課題が生成AIで解決することができるかを一度上記のようなタスクに分解したうえで考えてみることをお勧めします。一見複雑で生成AIでの解決が難しそうに見えても、細かいタスクに分解して解決を試みるなど、アプローチを工夫することで解決の糸口が見つかるかもしれません。

2-2. どんなモデルが使えるのか？

現在、さまざまな生成AIモデルが利用可能であり、それぞれに特長があります。例えば、OpenAIのGPTシリーズは高度な自然言語処理能力を持ち、文章生成やプログラミング支援に優れています。GoogleのGeminiはマルチモーダル対応が特長で、テキスト、画像、音声、動画を組み合わせた応用が可能です。また、MetaのLlamaはオープンソースの言語モデルとして提供されており、研究者や企業が独自にカスタマイズしやすいことが利点です。さらに、AnthropicのClaudeは安全性や倫理性を重視した対話型AIとして注目されています。

国内の生成AIサービスを提供する事業者は、上記のようなモデルを自社のサービスに組み込んで展開していることが一般的です。生成AIの導入を検討する際は、対象の事業者が提供しているモデルが何か確認することが重要です。

提供されているモデルが、社内で想定されているタスクの要件を満たしているか、また回答の精度が十分かどうかを精査することで、サービス選定時の検討材料となります。用途に応じて適切なモデルを選択することが重要です。

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2-3. コストはどれくらいかかるのか？

生成AIの利用コストは、使用するモデルや用途によって異なります。クラウドAPIを利用する場合、使用したデータ量やリクエスト数に応じた従量課金が発生し、例えば数千文字の処理ごとに数円の費用がかかります。

一方、オンプレミスで運用する場合、高性能GPUの購入や電力消費などが発生します。

生成AIの導入の際には、各事業者が提供するサービスを低額で利用するケースが一般的です。サービスの選定の際には、複数社の見積もりを取り、費用が高すぎないかを確認することがおすすめです。

2-4. どんなリスクがあるの？

生成AIの利用にはいくつかのリスクがあります。まず、個人情報漏えいのリスクがあり、AIの学習データに機密情報が含まれる可能性があります。さらに、権利侵害の問題も指摘されており、既存コンテンツを無断で利用することで著作権や商標権を侵害する可能性があります。また、AIが確率的に回答を生成するため、事実と異なる情報を出力するハルシネーション（誤情報の生成）のリスクもあります。

導入の際には、どのようなデータが生成AIに入力されるかを想定し、それらのデータが社内規定に照らしてコンプライアンス違反となるリスクを十分に考慮する必要があります。

2-5. 運用時の注意事項はあるのか？

生成AIを運用する際には、さまざまな観点から注意が必要です。まずは、コスト管理が重要です。API利用やハードウェア運用のコストを適切に管理しなければなりません。また、回答精度のモニタリングも欠かせず、モデルの定期的な検証とチューニングが求められます。さらに、適切な利用ガイドラインを策定し、機密情報の取り扱いルールを明確化することが不可欠です。また、日次・月次などで、使用者数や問合せ数をモニタリングすることで、社内の生成AIの浸透を評価・啓発する取り組みにつなげることもできます。さらに、問い合わせの文言を確認し、当初想定した使用から逸脱した内容が含まれていないか、回答の精度に大きな変化がなく、精度も十分かどうかの確認もサービス初期には特に重要になります。

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3. 自治体向け生成AIソリューションの導入ならNTT東日本にお任せください

NTT東日本では自治体向けに生成AIソリューションを提供しております。自治体の皆さまの課題を確認させていただき、コンサルティングから、導入〜運用まで幅広いソリューションをご提供します。支援内容には安心してご利用いただける生成AI環境提供や、生成AIの活用を促進するためのプロンプトのテンプレートなどが含まれています。その他、生成AIの活用コンサルティングやユースケースの創出の支援も行っています。

NTT東日本では、自治体向けの生成AIソリューションの導入支援を提供しています。生成AIソリューションの導入・運用にお悩みがある方は、ぜひ気軽にお問い合わせください。

4. まとめ

本コラムでは生成AIを導入する際に担当者が考慮すべきポイントを5つにしぼり紹介しました。

生成AIは、テキストや画像、動画などを自動生成し、業務を効率化する強力な技術です。代表的なモデルとしてGPTシリーズ、Gemini、Llama、Claudeなどがあり、それぞれ異なる特性を持っています。コスト面では、従量課金や運用コストを考慮する必要があり、リスクとして個人情報漏えいや権利侵害、ハルシネーションの発生が挙げられます。運用に際しては、コスト管理や回答精度の維持に注意しながら、適切に活用することが重要といえるでしょう。

本コラムが生成AIの導入を検討する上で一助になれば幸いです。