生成AIの実務活用事例から考える着眼点

OpenAIやHugging Faceなど複数の発信元から、生成AIを実務に組み込んだ事例が相次いで公開されました。業種も活用方法もそれぞれ異なりますが、非エンジニアの立場でも押さえておきたいポイントは共通しています。ここでは5つの事例を取り上げ、実務での活かし方を整理します。

顧客対応全体に広げる発想

OpenAIが公開した事例では Itaú が生成AIを自社の顧客基盤全体に向けて構築していることが紹介されています。特定の部署や一部の業務に限定するのではなく、顧客との接点全体を対象にしている点が特徴です。社内でAI導入を検討する際、最初から全社的な活用を見据えて設計するか、まずは一部の業務から始めて広げていくかは重要な論点になります。対象範囲を最初にどこまで広げるかという設計判断そのものが、導入の成果を左右する要素になり得ます。顧客対応という広い範囲を対象にした事例は、自社の導入計画を考える際の参考になります。

チームの共有タスクにChatGPTを使う

OpenAIは「Put ChatGPT to work on shared team tasks」という動画を公開しました。タイトルが示す通り、個人が一人で使うだけでなく、チームで共有するタスクにChatGPTを活用する発想を提示したものです。多くの業務は一人で完結せず、チームで分担しながら進められています。個人利用にとどまらず、チーム単位でどう活用方法を広げられるかを考える材料になります。情報共有や進捗確認といった、複数人が関わる作業の進め方を見直すきっかけにもなりそうです。

多言語データ基盤を支える取り組み

Hugging Face Blogでは、NVIDIAによる「Scaling Indic Pretraining」という取り組みが紹介されました。インド系言語の事前学習データを2.8兆トークンまで拡張し、データ生成パイプラインを公開したという内容です。生成AIの精度は学習データの量と質に左右されます。対応できる言語の幅を広げるためには、こうした基盤整備が土台になっているという点は、直接AIを使う立場でなくても知っておく価値があります。普段使っているAIサービスの裏側で、こうした地道なデータ整備が積み重ねられていることがうかがえます。

専門業務での回答速度改善

OpenAI Newsでは、Benefit Street PartnersがCodexを使って質問への回答を速くしたという事例が紹介されています。Codexはもともとコード生成向けのツールとして知られていますが、専門的な業務における質問対応のスピードを上げる使い方があるという点は、エンジニア以外の業務にも応用のヒントになります。回答までの時間を短縮できれば、意思決定のスピードにも直結します。コードを書く用途に限定せず、社内の問い合わせ対応といった場面にも転用できる可能性を示す事例です。

プラグイン導入が登録数を押し上げる

OpenAI Newsはまた、Stack Overflow for AgentsがChatGPTのプラグインを導入した結果、登録数が3倍になったことを報じています。既存のサービスにAI関連の機能を追加したことが、利用者数の増加に直接つながった事例です。新しい製品をゼロから作らなくても、既存のサービスにAI機能を組み込むだけで成果が出る可能性を示しています。すでに運用しているサービスを持つ企業にとっては、追加投資の優先順位を考える上でのヒントになります。

まとめ

今回まとめた5つの事例は、業界も用途もそれぞれ異なります。それでも、顧客対応の全体設計、チームでの共有利用、データ基盤の整備、専門業務での回答速度、プラグイン導入による登録増加という具体的な接点でAIが実務に組み込まれている点は共通しています。どの事例も、既存の業務や既存のサービスの中にAIを組み込むという発想から始まっている点も見逃せません。自社の業務に当てはめるなら、どの接点から着手できそうかを考える手がかりとして活用できそうです。