人間 vs. ロボット パート1: ビジネス向けAIの概要

日々の業務を妨げ、ビジネスを必要以上に難しくする小さな障害。私たちは皆、そういったものを経験しています。本シリーズでは、これらの小さな困難をアニメーションのクリーチャーで表現し、Lenovo Proがどのようにそれらを克服するのかを紹介しています。

この6部作のシリーズでは、新しいビジネス変革の傾向である今回のAIの台頭に伴う圧倒される気持ちについて見ていきます。AIの革命が来ており、最も成功するビジネスとは、AIを学び、AIがどのようにして前例のない生産性と効率性をもたらすのかを理解するところにあります。本シリーズでは、現在のAIの現状を紹介し、ロボットを使ってどのように苦手を克服できるかを示します。

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生成AIはここ18か月ほど、ニュースから絶えず取り上げられています。ChatGPTのようなツールは、時にはオフィスでの恩恵を受ける存在として賞賛され、また時には単なる宣伝の空虚な風船として一蹴されてきました。真実は、いつものように中間にあるでしょう。

生成AIは年々能力を備えつつありますが、現時点でもさまざまなオフィスタスクに非常に役立ちます。もしあなたが多国籍企業を経営しているのであれば、総合的な恩恵は相当なものになるかもしれません。典型的な中小企業であれば、生成AIはスタッフに多くのタスクをより速く行わせるのに役立つでしょう。慎重にチェックすべき賢い実習生のようなものと考えるといいでしょう。

この記事は、生成AIを最大限に活用する方法を探る一連の記事の序章です。私たちは最初に、生成AIが何であるか、どのように機能するのか、そしてビジネスで活用できる例のいくつかを概観することから始めます。

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生成AIへの理解

生成AIは、言葉、画像、動画などのコンテンツを生成する人工知能のサブセットです。異なる「モデル」が、異なる出力を作成するために使用されます。例えば画像生成AIは、多くの場合生成対adviserネットワーク(GAN)モデルを使用します。これらには、実際の画像の巨大なデータベースが与えられ、統計的パターンを分析するようにプログラミングされます - この過程は「トレーニング」と呼ばれます。「生成器」が新しい画像を生成し、「識別器」がその評価を行います - このプロセスは対立的(adversarial)と呼ばれ、一方のモデルが他方を修正するからです。

私たちは主に言葉を生成するツールに焦点を当てますが、その多くは大規模言語モデル(LLM)を使用しています。これらは、記事、書籍、インターネットのメッセージなど、実に億億の言葉でトレーニングされています。トレーニングされたLLMは、ユーザーの指示や「プロンプト」を受け取り、その根底にある意図を読み取り、データベース内に見つかった統計的パターンに基づいて応答を組み立てます。

生成AIには魔法のように感じられます。それは、非常に賢い人々に対して知的な存在と会話していると確信させてしまいます。2022年、GoogleのBlake Lemoineは、同社のLaMDA AIが有情で魂を持ち、個人と同等の法的権利を持つべきだと主張したため、休職処分になりました。彼が体験したのは、エリツァ効果と呼ばれるものです:私たちがコンピューターに人間的な特性を投影する傾向のことです。

実際には、LaMDAやそれに類するAIモデルは、ただの言葉生成マシンにすぎません。プロンプトが与えられると、適切な応答を予測しますが、「知性」と呼べるようなものは一切関与していません。その仕組みを理解するには、次のようにしてみてください。携帯電話のメッセージアプリを開き、「I'm」と入力してみましょう。そして、アプリが提示する候補の単語の真ん中のものを選んでいきます。文章ができるまでこれを繰り返します。私は「I'm going on the boat tomorrow, so I have lots of stuff to get ready.」という文章が出来ました。このシステムは、文法的に正しく、真実かもしれない文章を作れる程度の知性しか持っていません。実際の意味はありません。

生成AIをどのように理解するか

生成AIも類似のことを行っていますが、複雑で詳細なプロンプトに対処する能力により、メッセージアプリよりも良い結果を生み出すことができます。その応答は役に立ち、知的に見えるかもしれませんが、AIには自己意識がなく、議論している概念を理解していません。AIがそれほど説得力があるのには理由があり、大規模言語モデル(LLM)を支える重要な技術である「トランスフォーマーモデル」が関係しています。

あなたがAIにプロンプトを与えると、それは「トークン」に変換されます - 分析可能な単語全体または単語の一部です。AIはそのデータベース内を検索し、あなたのプロンプトの単語に統計的に近接して出現する可能性の高いトークン、および近接する可能性の低いトークンを探します。例えば、「bat(バット)」という単語は「ball(ボール)」や「cave(洞窟)」と共に頻繁に出現しますが、「hedge(生け垣)」や「dog(犬)」とは稀にしか出現しません。その結果、各単語に値のリストができあがります。AIは文章の各単語に対してこのプロセスを順番に行います。

2017年にGoogleのエンジニアによって開発された「トランスフォーマー」の登場により、このプロセスは飛躍的に強化されました。AIが一度に文章のすべての単語を分析できるようになったのです。これがコンテキストの理解を助けます。例えば、文章全体から「bat」とは生き物のことであることが明らかになれば、AIはトレーニングデータ内の他の種類のbatにはあまり統計的な重みを置かなくなります。

現在のLLMは、また、テキスト内の他の単語を使ってコンテキストを決定することもできます。例えば、コウモリの種類に関する長い記事の要約を求められれば、動物について話していて、スポーツ用具ではないことを統計的に示す単語を見つけ出すでしょう。統計的な可能性がポイントです。メッセージアプリは次の単語しか予測できませんが、LLMはコンテキストをかなりの程度理解できるので、文章や段落、さらにはそれ以上のものも予測できるのです。

ビジネスにおける生成AIの活用

トランスフォーマーモデルについての私の説明は概要ですが、LLMの1つの長所である文書の要約能力を示しています。レポートを与え、例えばマーケティング計画に関連するすべてのセクションを求めると、「マーケティング」という単語が具体的に使われていなくても、関連する内容を見つけ出します。これは手動のキーワード検索ではできません。そして重要なのは、会話を記憶できることです。つまり、質問の前にレポートを共有する必要なく、フォローアップ質問ができるのです。

もちろん、これらのツールについて何か聞いたことがあれば、それらが文章を書けることも知っているでしょう。書く文章はやや平板になる傾向がありますが、記事を書くよう求めれば、磨いて個性を加えられる十分な下書きを提供してくれます。また、質問に答えるのも得意です - Googleより素早く、分からない点があれば追加の質問ができるメリットがあります。

しかし、欠点もあります。生成AIツールは「ハルシネーション(幻覚)」と呼ばれる現象を起こしがちで、つまりでたらめなことを作り出すということです。これは動作の副作用とされることがありますが、実際にそれがどのように動作するかということの方が正確です。生成するものはすべて幻覚なのです。ただ、その中の一部が役に立つ幻覚なのです。情報が真か偽かという概念は、生成AIには意味がありません。良い経験則は、生成AIが出してくる事実については、既にその真実を知っている場合を除き、必ず二重チェックをすることです。

もう1つの懸念は、トレーニングデータからの完全な複製をすることがあり、それは剽窃に当たります。もしコピーライトのあるソースからの複製でありながら、生成AIが出力したものをあなたが使えば、あなたが訴えられる可能性があります。最後に、ビジネスを営む国や業界によっては、AIの使用を制限する規制に注意を払う必要があります。例えば金融サービス業であれば、特定の作業にAIを使うことが禁止されているかもしれません。

様々な種類のAIツール

それでも、生成AIはほとんどのビジネスにとって大きな機会を提供します。一部のタスクを加速させ、他のタスクを完全に肩代わりさせてくれるでしょう。OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなどの主要なLLMは、同様の能力を備えています。これらを支える企業は、ライバルに先んじるべく、モデルとトレーニングデータを常に更新しています。したがって、特定の時点では1つのモデルがわずかに他を上回ることがあるでしょうが、大差はありません。執筆時点では、例えばClaudeの方が文書の要約にやや優れているとされています。

一方で、他のサービスも生成AIの機能をツールに追加しています。Perplexityは、AIが支援する検索エンジンで、情報源へのリンクとともに質問に答え、フォローアップの質問にも応答します。Otterは、AIを使って会議の書き起こしを行いますが、AIチャットも内蔵されているので、例えば最新の収益電話会議から前期の売上合計を探すよう尋ねることができます。一方、Notionはノートやデータベースだけでなくプロジェクトマネジメントツールとしても使える非常に柔軟なサービスです。AIの追加により、ノート内の重要情報を見つけ出し、新しいノートをより速く書くのを助けてくれます。

生成AIは言葉だけでなく、画像やビデオなども生成します。上述の通り、OpenAIのDALL-Eのようなシステムが画像を生成します。Adobe(Photoshopのメーカー)は、Adobe Stockにビデオの生成AIを追加しただけでなく、PhotoshopにAI写真編集機能も追加しました。Descriptなら、台本の編集でビデオを編集できます。台詞を削除すれば、その部分がクリップから消えます。さらに、HeyGenはビデオの言語を変更し、同じ話者が別の言語で発話しているように見せかけることもできます。

本記事には、コーディング、データ分析、カスタマーサービス、ブレインストーミングにおける生成AIについて触れる余地すらありませんでしたが、この技術は急速に進歩しており、新たな用途が登場し、既存の用途がさらに進化するでしょう。これはまだ始まりに過ぎません。