IT およびその他の分野における生成 AI の主な事例

2022 年 11 月はテクノロジー業界にとって特別な瞬間となりました。ChatGPT 3 がリリースされ、ものの数週間でその名が知れ渡るようになりました。その後、いくつかの改良版がリリースされ、他のベンダーも独自の生成 AI 製品を投入しようとしています。

オートメーション・エニウェアでは、かねてよりインテリジェントオートメーションを提唱しており、生成 AI がオートメーション分野を活性化すると考えています。オートメーション企業の最高情報責任者 (CIO) である私は、生成 AI について、そして組織内での活用方法についてよく聞かれます。

私が生成 AI の可能性に大きく期待しているのは、大量の自動化ルールを書くことなく、過去のデータとユーザーの意図に基づいて、結果を生成できる点です。これにより、自動化における大きなハードルをクリアできます。変化する世界の中で起こりうるすべてのルールを予測することは誰にもできないためです。

生成 AI の事例としてよく挙がるのが、コンテンツの拡大と要約です。ここでは、当社が検討している事例の一覧をご紹介します。当社は、ここで紹介するすべての事例を導入する予定ではありませんが、そのほとんどは、高価なツールを置き換えたり、人の貴重な対応リソースを削減したりすることで、大きな投資利益 (ROI) を期待できます。

生成 AI の事例

契約書のレビュー

多くの法務部門が、膨大な量の契約書をスキャンして、問題となりそうな条件や条項を探すのに大量の対応リソースを費やしています。この問題を解決するサードパーティベンダーは数多く存在します (Kira Systems、Juro など)。しかし、ChatGPT などの生成 AI 製品を使用すれば、ペルソナベースのアプローチを用いて、非構造化データを効果的に分析できます。もちろん、機密データの保護は必要ですが、契約書のレビューにかかる時間を大きく短縮できる可能性があります。

言語翻訳

テキスト、音声、動画のローカライズと言語翻訳は一大産業となっています。多くの企業が、手作業による翻訳に多額の資金を費やして、地域ごとのコンテンツを作成しています。生成 AI により、ローカライズに費やす時間と資金を削減できます。当社がテストを実施したところ、他の有料翻訳サービスを使用しても長時間かかっていた動画スクリプトの翻訳を、ChatGPT 3.5 は高精度で実行しました。

IT サポートの自動化

チケット制の IT サポートの時代は終わりました。他の多くの組織と同様に、当社も従業員向けのチャット Bot を立ち上げて、会話型の IT サポートを自動化しようとしていました。しかし、このようなチャット Bot は、社内のシステムとシームレスに統合し、社内の文脈に沿って対応できるものの、質問の意図を理解する能力に限界があることがわかりました。

そのため現在は、ChatGPT を当社の既存のチャット Bot 体験に組み合わせて、システムやデータに対する実際のアクションについては当社独自のインテリジェントオートメーションプラットフォームを使用することで、従業員に統合的な体験を提供しようと考えています。

セキュリティアラートのレビュー

地政学的状況の変化やハイブリッド型の働き方に対応するために、ここ数年は、ほとんどの CIO や CISO (最高情報セキュリティ責任者) がセキュリティ運用に対する支出を増やしてきました。その結果、セキュリティアラートが大量に発生するようになりました。私のチームは、1 日平均 500 件のセキュリティアラートを受信しています。これらのアラートを手動で確認するのは、(アラートの 99% が誤報である場合はなおのこと) リソースの浪費につながります。

そこで当社では、すべてのアラートのレビューとアクションの推奨について、生成 AI を活用する予定です。セキュリティは重要であり、人間が介入することになりますが、生成 AI により、人間は、介入が必要なアラートに専念できるようになります。

販売促進活動

CIO やソフトウェア購入担当者のもとには毎日、セールスの E メールが大量に送られてきます。その大量の E メールのうち、私が読むのは、私のネットワーク、興味、関心分野などに基づいてパーソナライズされた、ごく少数のメールだけです。確かに、パーソナライズされたメールを生成してくれるソフトウェアはすでに存在します。しかし、そのようなソフトウェアの代わりに生成 AI を活用することで、コストを大幅に削減しながら、より優れたメールを生成できる可能性があります。

顧客対応の質

カスタマーサポート担当者は、顧客対応の質に常に気を配っているはずです。顧客に回答を送信する前に、AI 搭載 Bot がその回答にスコアを付けてくれたら便利だと考えたことはありませんか? テキストベースの非構造化データの分析は、ChatGPT などのサービスの強みの 1 つです。この強みを当社の CRM プラットフォームにも統合する予定です。

データクレンジング

CRM システムのデータ品質が低いという苦情を営業チームから受けることがよくあります。人間の目には明らかなデータエラーを、システムが見逃してしまうことも珍しくありません。生成 AI には、大量の非構造化データを吸収して処理する能力があることが証明されています。そこで、CRM のデータ品質問題の解決に生成 AI を活用できると私は考えています。

生成 AI の利用を開始する方法

これらの事例を見ても、生成 AI が画期的なテクノロジーであることは明らかです。世界中の組織が生成 AI の活用に向けて動き始めているなか、自分たちだけ傍観しているわけにはいきません。

生成 AI の利用を開始する際には、まず次の自問自答を行います。

生成 AI サービスの利用中に機密データを共有することはあるか?

ChatGPT は最近、データプライバシー規約が更新され、データを保護できるようになりました。しかし、そのための手順を事前に把握しておくことが重要です。
完全な自動化と部分的な自動化をどこで線引きするのか?

ミッションクリティカルな事例に生成 AI を利用する場合は、意思決定を人間に任せて、単調な作業を AI に任せるのが効果的です。
生成 AI サービスを使用してコードを生成した場合、そのコードは著作権で保護されるのか?

現在、米国では、機械によって (人間の介入なしに) 生成されたものは著作権で保護されません。生成 AI の普及に伴い、著作権保護の状況も進展するはずです。したがって、常に最新の情報を把握しておくことが重要です。

すべてのテクノロジーは既存のエコシステムにうまく適合する必要があります。そのためテクノロジーを導入する前に、必要な対策をすべて計画しておくことができます。オートメーション・エニウェアの Automation 360™ プラットフォームは ChatGPT 3.5 とネイティブに統合し、必要に応じて人間が介入できます。