マッキンゼー（QuantumBlack）社が「生成AIの出現 – ChatGPTのようなツールがビジネスにもたらす変化」という記事を発表しました。
今回、PROMPTYではマッキンゼー社が発行した記事について解説していきたいと思います。
マッキンゼーが考える生成AIの可能性
マッキンゼーは記事内で、生成AIとその基盤モデルがもたらす変化、特にOpenAIによって開発された言語モデル「ChatGPT」がビジネスに与える影響について述べています。生成AIとその基盤モデルはAIの競争原理を変え、新たなレベルの支援技術を提供し、アプリケーションの開発時間を短縮し、技術専門家でないユーザーの能力を強化する、と述べています。
生成AIやその他の基盤モデルは、AIの競争原理の変化、支援技術の新たなレベルへの引き上げ、アプリケーションの開発時間の短縮、技術の専門家ではないユーザーの能力の強化など、様々な変化を生み出している。
引用元：マッキンゼー（QuantumBlack）
記事では、ChatGPTを用いて得られた文章は、生成AIが事業にゲームチェンジャーとなる可能性を示しており、効率と生産性の向上、コスト削減、新たな成長機会の開放などの利点を示唆しています。
記事はまた、生成AIのパワーを実感するためには、ChatGPTなどのツールを使って直接体験することが重要であると主張しています。実際、ChatGPTのリリースからわずか5日間で、100万人以上のユーザーがこのプラットフォームにログインし、生成AIを体験したと述べています。
さらに、生成AIと基盤モデルは、人間だけが可能とされていた領域にも進出していると指摘しています。例えば、ChatGPTやGitHub Copilotのようなツールは、テキスト応答、ブログ作成、パッケージデザインのスケッチ、プログラム記述などの作業を自動化し、さらには生産過程のエラー理由の理論化なども可能にしています。
しかし、生成AIの進歩には倫理的な問題や実用的な課題も伴い、ビジネスリーダーは新しいテクノロジーについて慎重に取り組む必要があると記事は結論づけています。
生成AIの進歩とその影響
このテクノロジーが真の意味で「創造性」に相当するかどうかについては、今後も議論が続くことが予想される。しかし、これらのツールが、人間にアイデアのきっかけを提供し、より多くの創造性を引き出す可能性があるという点については、多くの人が同意するであろう。
引用元：マッキンゼー（QuantumBlack）
10年以上前に著された記事では、経済活動を「生産」「取引」「交流」の3つに分け、それぞれの領域におけるテクノロジーの浸透度を探求しています。
産業革命以降、人間の労働は機械や工場技術によって強化され、ソフトウェアの登場とAIの導入により、製造現場の効率が一段と向上しました。また、取引領域でも同時期に様々な技術革新が行われ、デジタル化や自動化が進んでいます。
これまで技術の導入が遅れていた交流業務も、生成AIの出現により大きく変化し、人間に近いインタラクションを提供しています。しかし、生成AIは人間を排除するものではなく、人間と協働し、業務の効率化を図るものであると述べています。
また、生成AIが「創造性」という、これまで人間の領域とされてきた分野にも進歩をもたらしていることを指摘しています。生成AIが本当の意味で創造性を持つかどうかについては今後の議論に委ねられていますが、人間の創造性を引き出す手助けをすることには同意の声が多いと結論付けています。
マッキンゼーが考える生成AIを使用する際の注意点
生成AIはまだ開発段階にあり、一部で誤った情報を生成する例が見られるため、使用には注意が必要です。また、不適切なコンテンツのフィルタリングが不十分で、不適切な結果を生成する事例もあります。
ハルシネーションとは ハルシネーションとは、AIが生成する情報が現実や事実に基づいていない場合を指します。この現象は、言語モデル（特に大規模なもの）が正確な情報を提供するのではなく、文脈に適合するように見える回答を生成することから生[…]
システムのバイアス対策、企業の規範や価値観の反映、知的財産権の問題など、導入に際して考慮すべき課題が存在します。これらの課題を理解し、適切に対策を行うことが生成AI導入の鍵となります。
経営リーダーは生成AIにどう向き合うべきなのか
マッキンゼーの記事では、急速に進化するテクノロジーを最大限に活用するために、企業は具体的な問いを考えることが必要で、それにはデータサイエンティスト、法律専門家、ビジネスリーダーなどからなる部門横断的なチームを結成し、テクノロジーがもたらす可能性や対応策を検討すべきだと述べています。
これには、どのビジネス領域にテクノロジーが最も効果を発揮し、どのような体制で新しい技術に対応するか、モデルの限界を考慮した適用領域の選択基準は何か、効果的なエコシステムの構築方法、法的基準やコミュニティ基準をどのように遵守するかといった問いが含まれます。
その一方で、組織全体でイノベーションを促進していくためには、実験環境と併せて、予想外のリスクを回避するための「適切なガードレール」を設置することも不可欠である。
引用元：マッキンゼー（QuantumBlack）
また、組織全体でのイノベーションを促進するには、実験環境を設けるだけでなく、リスクを回避するための適切なガードレールの設置も重要であるとされています。
