第1章 アプリケーションに生成AIを組み込む理由

市場がアプリへの生成AI導入に向ける期待や圧力により、ビジネスリーダーが一様に抱く疑問に対する答えが見えにくくなるものです。いったい、なぜ生成AIが必要なのでしょう。どのようにビジネスに導入すればよいのでしょう。

McKinseyは、生成AIを戦略的にビジネスに導入することで、従業員の貴重な時間を浪費するタスクの70%を自動化できると主張します。¹ Boston Consulting Groupは、生成AIを利用することで、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズするチャットボットや特定の顧客の行動パターンに合わせたターゲット広告などにより、特定の対象ユーザーに合わせたコンテンツや情報を作成できるとしています²。

これらは、なぜ生成AIをビジネスに導入すべきかという疑問へのよい答えになります。「どのように」導入すべきかについての答えはシンプルです。適切なユースケース向けのアプリに生成AIを組み込むことで、効率、イノベーション、エンゲージメントをわかりやすく向上させ、ビジネスに大きなメリットをもたらすことができます。競合他社に遅れを取りたくなければ、早く導入するに越したことはありません。

アプリに生成AIを追加するメリット

生成AIは、パーソナライズされたおすすめを作成したり、自然言語を使用して質問にリアルタイムで応答したりすることで、顧客満足度を向上させ、競争力を確保することができます。また、プロジェクト管理ツールの更新やダッシュボードの表示の生成といったルーチンタスクを自動化し、効率や生産性を向上させることができます。その結果、プロジェクトの成功に向けた取り組みや、戦略につながるインサイトをダッシュボードから得ることに従業員が集中できます。

生成AIは、新しいアイデアやソリューションをすばやく提示し、人間の頭ではすぐに思いつかないようなインサイトや選択肢を提供することで、イノベーションも推進します。また、生成AIを業務全体に組み込むと、企業の拡張や縮小を効率よく行うことができます。生成AIを利用することで、スタッフを増員しなくても負荷の増加に対応できます。これは、負荷が変動する時期や新たな市場への事業拡大の際に欠かせないメリットとなります³。

生成AIアプリの影響が最も大きい領域

アプリケーションへの生成AIの組み込みには多くのユースケースがあります。生成AIは、主な4つのパターンのうち1つ（または複数）に分類されます。コンテンツのQ&A、コンテンツの構造解析と要約、他のソースからのコンテンツの変換、データのQ&Aです。これらのパターンを使用すると、大量のコード、コンテンツ、データを検索して有効なコンテンツやコードを生成し、あらゆることに対応できます。ただ、どのテクノロジーでもそうですが、使用頻度の高い生成AIのユースケースというものはあります。

TechTargetとEnterprise Strategy Groupによると、生成AIをすでに導入している各業界の組織では、現在平均3つの領域で生成AIを利用しています。最も多い領域はマーケティング、ソフトウェア開発、調査です⁴。Deloitteの調査によると、第4の領域としてカスタマーサービス運用があるとのことです⁵。

マーケティングにおける生成AI

企業は様々な目的でマーケティングに生成AIアプリケーションを使用しています。マーケティング担当者の76%は基本的なコンテンツの作成に利用しています⁶。生成AIは現在、ランディングページのデザインやコピーの改良、魅力的なWebサイトコンテンツ作成の支援に役立てられています。生成AIが組み込まれたツールを日常的に使用することで、マーケティング担当者はトレンドや顧客行動を迅速に把握できます。その結果、広告のターゲティング、消費者の嗜好の予測、対象者のセグメント化に関する意思決定を、データに基づいてスマートに行うことができます。

調査における生成AI

生成AIは、医療、教育、製品研究開発といったあらゆる調査の新時代を告げるものです。収穫時期を検知するアプリケーションや、欠損している文字を浮かび上がらせて破損した工芸品を修復するアプリケーション、さらにはクジラと対話するためのアプリケーションにも、生成AIが利用されています⁷。あるバイオテクノロジー医薬品企業は、生成AIと自動合成開発ツールを組み合わせて、小分子治療を設計しました⁸。生成AIを駆使してカスタムリポジトリをまとめ、文献レビューを支援する学術研究者や科学研究者向けのプラットフォームもあります。データの収集に膨大な時間と手間をかける必要がなくなり、分析に集中することができます。

カスタマーサービス運用における生成AI

CRMシステム、ヘルプシステム、サポートシステムに組み込まれた生成AIが、企業による顧客エンゲージメントを変えつつあります。顧客が必要なサポートを確実に受けることができるようにしたり、代理店やコールセンターの負担を軽減したり、複数チャネルで一貫したリアルタイムのエクスペリエンスを求める利用者の期待の高まりに応えたりするうえで役立っているのです。ある企業はGPT APIを使用して、カスタマーサービスで受け付けたやり取りをフィルタリングし、スパムを除外して、正当なものをカスタマーサービス担当者に送信するプラットフォームを作成しました⁹。

ソフトウェア開発における生成AI

生成AIはコード生成を効率化し、創造性を高め、価値実現までの期間を短縮します。一例として、GitHub Copilotは開発時間を最大56%短縮しています¹⁰。生成AIがコード生成やリファクタリングを自動化することで、ソフトウェアエンジニアリングの焦点は、複雑な問題への対応やイノベーションの推進に直結するハイレベルな設計やアーキテクチャに移ります。

生成AIを活用したアプリやソフトウェア開発がこれからの姿になっていくことに疑いの余地はありません。生成AIはいくつものメリットを約束し、多くのユースケースに改善をもたらします。まったく新しいユースケースやメリットを生み出す可能性を秘めているため、今すぐには認識できないものもあるでしょう。今こそ、こうしたアプリの開発に何が必要かを知っておくべき時です。このeブックの残りの部分では、ソフトウェア開発における生成AIおよびAIの効果について説明します。どのような生成AIアプリをどのように開発するか、生成AIとローコードを併用する方法、将来に向けた意味について説明します。

¹ 「The economic potential of generative AI: The next productivity frontier」 McKinsey & Company、2023年6月14日

² 「Generative AI」 Boston Consulting Group、2023年

³ 「The economic potential of generative AI: The next productivity frontier」 McKinsey & Company、2023年6月14日

⁴ 「Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns」Tech Target and Enterprise Strategy Group、2023年

⁵ Sarah K. White 「12 most popular AI use cases in the enterprise today」 CIO、2023年9月19日

⁶ Scott Vaughan 「GenAI for Content Marketing: Benefits, Best Practices, and Pitfalls to Avoid」 Acceleration Economy、2024年2月8日

⁷ Molly Bell 「How generative AI is expanding what is possible in research」 EAB、2024年1月17日

⁸ 「Iambic’s Rapid Path to the Clinic Enabled by Its AI-Driven Drug Discovery Platform, Built in Collaboration with NVIDIA」 Iambic、2024年3月18日

⁹ Sarah K. White 「12 most popular AI use cases in the enterprise today」 CIO、2023年9月19日

¹⁰ Sida Peng、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon、Mert Demirer 「The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot」 Cornell University、2023年2月13日