リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

そんな中、「独自の生成AIを作って活用したいけど、やり方がわからない」という方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、自分で生成AIを作って活用したいと考えている方に向けて、生成AIの作り方を初心者向けにわかりやすくご紹介します。

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生成AIを作るための４つのステップ

生成AIを作るためには以下の4つのステップに分けられます。

• ①データの収集・整理
• ②モデルの選定・環境準備
• ③モデルのトレーニング
• ④モデルの評価・改善

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①データの収集・整理

生成AIを作るためには、生成AIのもととなるデータを収集する必要があります。作成したい生成AIの種類や目的に応じて、適切なデータを集める必要があります。

必要なデータを収集したら、不要な文字や記号を削除するなどして、データを整理します。

②モデルの選定・環境準備

次に、生成AIの種類に応じて適切なモデルを選定します。生成AIにおけるモデルとは、AIが学習したデータをもとに文章や画像などの新たなデータを生成する基盤となる技術のことです。ChatGPTのモデルであるGPTやGoogleのAIモデルであるGeminiなどが有名です。

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その後、選定したモデルを実行するための環境を準備します。Python等のインストールや必要なライブラリ（TensorFlowやPyTorchなど）のインストールを行います。

③モデルのトレーニング

モデルを選定し、必要な環境が整ったら、モデルに対して適切なハイパーパラメータを設定します。ハイパーパラメータとは、モデルの性能を左右する数値のことです。この数値が高いほどモデルの回答精度は高くなります。

その後、整理したデータを使ってモデルをトレーニングします。モデルにデータを見せながら、何度も計算を繰り返し、パターンを見つけ出していきます。

④モデルの評価・改善

モデルをトレーニングしたら、そのモデルの性能を評価します。回答の精度・正確性やスピードなど複数の評価指標を用いてモデルのパフォーマンスを確認します。

その後、性能評価に基づき、必要に応じてモデルを改善します。データの追加・修正、パラメータの変更などの調整を行い、改善・トレーニング・評価を繰り返し、理想の性能に近づけていきます。

企業が生成AIを活用する６つのメリット

企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットとして以下の６つが挙げられます。　

• ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
• ②業務サポートによる品質・スピードの向上
• ③社内知見の共有・業務の標準化
• ④マーケティングの最適化・費用対効果向上
• ⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
• ⑥新規商品・サービスの創出

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

②業務サポートによる品質・スピードの向上

各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。

生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。

生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。

ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。

③社内知見の共有・業務の標準化

これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。

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④マーケティングの最適化・費用対効果向上

生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。

生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。

これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。

⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな接客・対応が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

⑥新規商品・サービスの創出

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計/デザインなどが可能です。

また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計/デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。　

幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。

セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。

日本企業による生成AI活用の成功事例１０選

日本企業による生成AI活用の成功事例として、以下の10事例が挙げられます。

• ①セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ②マンダム：画像生成AIが週40個のパッケージデザインを考案
• ③サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
• ④マイナビ：求人広告のたたき台をAIが作成し、制作時間を３割削減
• ⑤名古屋鉄道：生成AIで1000時間分の業務削減に成功、遺失物データ処理への活用にも着手
• ⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦ビズリーチ：生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
• ⑧パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ⑨パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
• ⑩旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

それぞれの事例について、具体的な成果とともにわかりやすく紹介していきます。

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①セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

②マンダム：画像生成AIが週40個のパッケージデザインを考案

化粧品大手のマンダムは、生成AIに自社商品のパッケージデザインを考案させるという取り組みを実施しています。

画像生成AIにより1週間で40個のデザイン案を作成し、それをもとに社員が最終的なデザインを完成させます。これにより、通常の2分の1のスケジュールでパッケージデザイン開発を行うことに成功しています。

画像生成AIの活用により、短期間で大量のアイデアの創出が可能となり、より効果的なデザインを考案することができるようになります。

③サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

サントリー食品インターナショナルは、生成AIを企画に活用したwebCM、「GREEN　DA・KA・RA　やさしい麦茶」を公開しました。

キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、生成AIからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。

キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。

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④マイナビ：求人広告のたたき台をAIが作成し、制作時間を３割削減

マイナビは、求人広告の制作に生成AIを活用しています。職種、報酬、福利厚生などの情報やアピールしたい内容を指定して、生成AIに指示を出すことで、生成AIが求人広告のたたき台を自動で生成します。

たたき台は5パターン作成されるので、広告主の意向や目的に合わせて、好きなパターンを選択することができます。

これにより、広告制作にかかる時間を3割も短縮するなど、大幅な業務効率化を実現しています。

⑤名古屋鉄道：生成AIで1000時間分の業務削減に成功、遺失物データ処理への活用にも着手

名古屋鉄道は、ChatGPTを一部社員の生産性向上に利用し、すでに累計約1000時間分の業務削減効果を得られています。

今回新たにChatGPTを活用して、駅や電車での遺失物のデータを自動で文字化する取り組みを開始しています。

この取組みでは、駅員のタブレット端末にChatGPTの画像認識技術を搭載しました。例えば、駅員が傘の忘れ物をタブレットで撮影すると、ChatGPTが傘であると認識し、データベースに自動で入力します。

名古屋鉄道では、年間約15万件の遺失物が発生し、1件当たり数分かけて情報を手作業で入力していました。ChatGPTの自動入力により、年間15万件の遺失物処理を効率化でき、大幅な業務時間の短縮に繋がると期待されています。

⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

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⑦ビズリーチ：生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP

ビズリーチは、転職活動をサポートするための新機能「職務経歴書の自動作成」を発表しました。

ユーザーは生成AIを活用し、職種やポジションなどの簡単な入力だけで、最短30秒でプロフェッショナルな職務経歴書を作成できるようになります。

この新機能は、転職希望者が自己のスキルや経験を効果的にアピールできるように設計されており、転職活動のハードルを大きく下げることを目指しています。

また、効果検証の結果、本機能を活用して職務経歴書を作成したユーザーは、スカウトの受信率が40%向上したという成果も上がっているとのことです。

⑧パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

⑨パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AIがゼロベースで設計した新構造のモーターの採用を検討しています。

 この生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いことが特徴です。

同社はAI設計の有効性を確認したとして、今後は電動工具や車載用のモーター、さらにシーリングファンなどにも適用する方針とのことです。

⑩旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

旭鉄工では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。 

ChatGPTを活用することで、　カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。

このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員に生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。