生成AI: ホワイトカラーの産業革命ツール ～ 業務効率化から創造的イノベーションまで

この資料は、生成AIの業務活用に焦点を当てた講演資料です。主な内容は以下の通りです：

1. 生成AIの生産性向上への貢献
2. 生成AIの仕組みと活用方法
3. 具体的な企業での活用事例
4. 今後の展望と課題

資料では、生成AIが企業の生産性向上に寄与し始めていることや、使い慣れるほどより大きな効果が期待できることが強調されています。また、AIアシスタントからAIエージェントへの進化や、RAG（検索・拡張・生成）技術の重要性についても言及しています。

さらに、日本企業における生成AI活用の現状や、セキュリティ、ハルシネーション（幻覚）などの課題についても触れられています。最後に、生成AIの活用が企業の競争力向上につながる可能性を示唆しつつ、従業員教育の重要性を強調しています。

この資料は、生成AIの業務活用に関心のある経営者やIT担当者にとって、現状理解と今後の戦略策定に役立つ内容となっています。
#GenAI #Business

Transcript

1. ⽣成AI: ホワイトカラーの産業⾰命ツール 〜 業務効率化から創造的イノベーションまで 2024/8/9 合同会社⻑⽬ CEO ⼩川 英幸
2. ⾃⼰紹介 ⼩川 英幸(X: @ogawahideyuki) 合同会社長目 Founder & CEO 専門: ITコンサルティング、データ分析、AI活用、金融、位置情報分析 経歴・実績 - 金融機関でトレーダー・アナリストとして10年以上の経験 - 40歳で合同会社長目を設立 - 浜松市実証実験サポート事業（第4期）に採択 著書・資格・登壇実績 著書: 「Pythonデータ分析ハンズオンセミナー」（2023/8 日経BP） 「Pythonインタラテクィブ・データビジュアライゼーション入門」 (2020/12 朝倉書店) 資格: 証券アナリスト、ITパスポート、G検定、Google Cloud Digital Leader 登壇: PyConJP 2019/2021/2023, PyCon China 北京 2019　など 2 モナリザ⾵ 発表者近影
3. データ分析関連本 3
4. ⻑⽬について 企業のIT活⽤をお⼿伝いさせていただきます。それにより、 収⼊を増やしていただき、企業価値をあげていただくことが本望です。 ウェブサイトの作成から、データ活⽤、⽣成AIの活⽤まで。ITに関することなら、 なんでもお気軽に⻑⽬にお問い合わせください。データ‧AI活⽤の経営者層‧従 業員様向け研修、実務での活⽤の協⼒などを承らせていただいております。 電話: 080-2341-1122 mail: info@chomoku.info web: https://www.chomoku.info/contact 4
5. ⻑⽬の強み 5 ⾃社で実際に試したノウハウをお客様に提供させていただきます。 IT活⽤ ウェブサイト お客さん集め データ活⽤ ⽣かして何を するか？ どのデータを 活⽤するか？ ⽣成AI活⽤ どこに活かす か？
6. 認定 6
7. コミュニティ: はんなりプログラミングの会 7 オンライン移⾏していましたが、そろそろ京都でリアルで開催したいなと 思っています。開催場所提供などの情報いただけると嬉しいです。
8. 今⽇は⽂章⽣成AIについて話します 8 - ⽣成AI - ⽂章⽣成 - 画像⽣成 - 動画⽣成 - ⾳楽⽣成
9. ⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 9
10. ⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 10
11. 先週Googleのイベントへ横浜に⾏ってきました 11
12. 先週Googleのイベントへ横浜に⾏ってきました 12
13. 皆さんに質問です！（挙⼿でお願いします） - ⽣成AIは企業の⽣産性向上に役⽴つと思いますか？ 13
14. ⽇本の活⽤具合は？ - IPA AI利⽤時のセキュリティ脅威‧リスク調査報告書より⻑⽬が作成 14
15. ⽇本の活⽤具合は？ - 総務省 デジタルテクノロジーの⾼度化とその活⽤に関する研究（2024/1 ⽉調査） 15
16. 世界と⽇本は？ - BCG AI at Work 2024 16 BCG AI at Work 2024の データを基に長目が作成
17. 世界と⽇本は？ - BCG AI at Work 2024 - 58%の回答者が⽣成AIの利⽤により週５時間節約できていると回答 - 10%強の⽣産性改善 - その時間を別の労働に使っているそうな（早く帰れるわけでもなさそ う） 17
18. ⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - パナソニック コネクト ⽣成AI導⼊1年の実績と今後の活⽤構想 より 18
19. ⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - もう少しかみ砕くと - これまでのITが提供していたのは、簡易な業務効率化だった - ⽣成AIを活⽤することで、複雑な業務効率化＋創造的作業でもITが活 躍できる - 効率化 => 効率化＋付加価値の向上: ⼤幅な⽣産性の向上へ - つまり、ツールを使うことになれることで、より⼤きな⽣産性向上につな がる可能性 - これを考慮すると早く⽣成AIを使い慣れた⼈材を育てることで、他社 を⼤きく引き離せる可能性。 19
20. ⽇本の先⾏事例: パナソニックコネクト - 次のステップとして挙げていること - ⾃社データの整備が⾮常に重要であると改めて認識 - AIアシスタント => AIエージェントへ - AIエージェント: ⽬標を与えられるとそれを達成するために⾃律的 に⾏動し、⽬標を達成する（例: 洗濯物が濡れてしまうような⾬が 降る場合、洗濯物を回収してくれるエージェント） - 細かく指⽰を出さなくとも複雑な仕事をやり遂げてくれるような 仕組み（その仕事、AIエージェントがやってきました（⻄⾒公宏  技術評論社）） - ⾃律的な企業形態「オートノマスエンタープライズ」 20
21. ⼀⽅で - ⽇本は案外ITが苦⼿な⼈が多い - 従業員の教育をどうするか？というのはテーマです - ⻑⽬でも教育コンテンツ提供してます！（お声がけください） - ⼊れて満⾜な⽇本企業の傾向が続くと、⽣産性が上がらない状況はもうや めましょう(例: セールスフォース) - ⼤企業は導⼊事例を公開はじめているので、使い始めている。これま で同様、中⼩企業が負かされる可能性。 - AIエージェントとか⾃動化のための様々な知識が必要‧‧ - ガラッと変わるというよりも、いままでの延⻑線上に存在する世界が 早く動くイメージ 21
22. ⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 22
23. ⽂章⽣成AIどう動いている？ 23 claudeを使って生成
24. ⽂章⽣成AIどう動いている？ - 多くの⽂章から先ほどのようなルール（確率）を学習 - 沢⼭のデータを学んだら、いろいろ⽣成できるようになった - データを作ったり、学習させてモデルを作るのにお⾦がかかる - ⼤規模⾔語モデル（LLM）と呼ばれる 24
25. なぜ使うべきか？ - ⼈よりも良い⽂章を作れる - コードは特に - メール‧レポート作成なども - 論理的に考えられる＋コードも書けるので、データ分析もできる（多 くの⼈にとって難しい） - ⽅針の策定、要件定義などより困難な作業も可能かも - 現状はサポート - 上よりも時間を短縮できる（このような作業でも、⼈間のみより、良 いアウトプットができるとのレポートも） 25
26. ⽣成AIはより賢く、より安く 26 OpenAIのサイトより⻑⽬が作成
27. ちょっと動かしてみましょう - Claude: Anthropicという会社が作ってる、ChatGPTみたいなアプリ - かなり⾯⽩いので使っている - プロンプト: あなたは京都旅⾏のプロフェッショナルです。京都のおす すめの観光スポットを3つ紹介してください。 - プロンプト: Reactを使って、UIUXを考慮した、個⼈向けの宿泊予約サ イトのサンプルを作ってみてください。 - プロンプト: 夜空に星がきらめく姿を作成してください - はい。⽉を加えて、流れ星も流れるようにしてください。 - プロンプトでうまく指⽰を出して、求める回答を得る 27
28. どう使うか？ - 最も⼤きな課題: ハルシネーション - 分からないことをあたかも分かるように⽣成してしまう。 - ハルシネーション対策 最近注⽬の的; RAG(検索‧拡張‧⽣成) - ⾃社データをそろえて、⾃社の欲しい出⼒を作る - データ検索‧プロンプト拡張‧データ⽣成 - 技術要素: プロンプトエンジニアリング - 新たな技術導⼊ - スモールスタート - 企業⽂化の変⾰ - セキュリティ 28
29. 特に知っておくべきRAG - LLMが知らない知識はデータで渡す - RAG（検索、拡張、⽣成）と呼ばれる⼿法 - 現在多くの企業がこれの⼿法でいろいろとアプリケーションを作成 - JR東が「社内のアレ教えてAI」ツール内製 RAG活⽤、全社導⼊へ(IT Media 2024/7/12) 29
30. 特に知っておくべきRAG 30
31. ⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 31
32. 活⽤事例の前に - ⽣成AIはカスタマイズがものすごく効く - そのため、利⽤例を知っても、ある程度使い慣れる必要がある - そして、もちろん⾃社のデータを上⼿くそろえる重要性も 32
33. 具体事例 - ChatGTP/Claude/Geminiなどのアプリを使って - teamプランなどを使っていない場合、個⼈情報を⼊⼒しない（学習 データに利⽤される可能性） - ⽂章の作成 - アイデアつくり - 情報調査 - デスクワークの多くのことに対応できるため、⾃社のワークフローに 合わせて考えたい。 - 有料プランで使える機能を使うべき。 33
34. 具体事例 - 三菱グループの資料が役⽴つ - ⽇本郵船: 会社規則検索アプリ - 東京海上⽇動: ⽂書のたたき台作成や、各種アイデア出し、検討の壁打 ち、営業でのロールプレイ作成など、さまざまな場⾯で活⽤ - 三菱UFJ銀⾏: 検索、⽂章⽣成、要約、翻訳、校正、アイデア創出、 コード⽣成など各⼈の業務 - 注⽬点としては、対顧客ではなく、従業員向けになっていること - ハルシネーションを従業員が防ぐ形にして、⽣産性の向上を図っている 34
35. 具体事例まとめ - 現在はAIアシスタント的な使い⽅ - グーグルの講演などを⾒ていると、半⾃動化（まだ⼈間の⼿も⼊って いる）に取り組み始めている - ⾃律AIエージェントAIには徐々に移⾏ - ハルシネーションの課題など 35
36. ⽬次 - 1. ⽣成AIは⽣産性向上に寄与するか？ - 2. ⽣成AIについて - 3. ⽣成AIの活⽤例 - まとめ 36
37. ⽣成AI: まとめ - 業務でも使い始められ、⽣産性の向上に寄与し始めている - 使い慣れるほど、より⼤きな⽣産性向上に役⽴つ可能性 - より賢く、より安くなっている。将来賢くなることが明確であり、使いこ なせる⼈の⽣産性がより⼤きくなるのは明らか - 従業員の教育が重要！！ - AIアシスタント的な使い⽅が第⼀歩 - 作業の⾃動化を⽬指すAIエージェント的な使い⽅に進み始めている - この時に雇⽤がどうなるかというのは、難しい判断ですが、⼈⼿不⾜ JAPANの中⼩企業には⼀先ず朗報となる可能性は⾼い 37
38. 参考資料 - BCG AI at Work 2024: Friend and Foe - https://www.bcg.com/ja-jp/publications/2024/ai-at-work-friend-foe - パナソニックコネクト - https://news.panasonic.com/jp/press/jn240625-1 - 三菱グループ「⽣成AIを相棒のように使いこなせ！三菱グループ各社の社内活⽤事 例、最前線」 - https://www.mitsubishi.com/ja/profile/csr/mpac/monthly/special_feat ure/2024/06/1.html - IPAテクニカルウォッチ「AI利⽤時のセキュリティ脅威‧リスク調査報告書」 - https://www.ipa.go.jp/security/reports/technicalwatch/20240704.html 38
39. 参考資料‧⽂献 - 総務省: 令和6年情報通信⽩書 - https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/data shu.html - その仕事、AIエージェントがやっておきました（⻄⾒公宏 技術評論社） - https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13901-8 39
40. ご清聴ありがとうございました - ご活⽤にご関⼼の際はぜひ⻑⽬にお問い合わせを！ 40