AIで変わる世界のビジネスモデルとは

2023年11月9日

人工知能（AI）は、私たちの生活や仕事に革命をもたらしています。AIは、データの分析や予測だけでなく、コンテンツやアイデアの生成にも使われるようになり、ビジネスや社会に大きなインパクトを与えています。

生成AIと呼ばれる新しいタイプのAIは、テキストや画像、音声などの一見新しく現実的なコンテンツを作成することができます。生成AIは、自社業務の効率化やコスト削減、商品やサービスの価値向上や差別化、データの外販や新規事業創出など、様々なビジネスモデルに活用できます。

しかし、生成AIにはリスクや課題もあります。プライバシーとセキュリティ、バイアスの管理、透明性と追跡可能性、IP所有権、平等なアクセスなどの倫理的問題に対処する必要があります。また、生成AIはまだ発展途上の技術であり、その可能性や限界を探るためには、技術者や愛好家だけでなく、思想家や貢献者といった多様なステークホルダーの協働が必要です。

この記事では、生成AIとは何か、生成AIが変えるビジネスモデル、生成AIを導入する際の注意点について解説します。

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1.生成AIとは何か

生成AIの定義と仕組み

生成AIとは、人間が作成したコンテンツを参考にして、新しいコンテンツを自動的に生成するAIのことです。生成AIは、主に深層学習（deep learning）と呼ばれる機械学習（machine learning）の一種を用いています。

深層学習とは、人間の脳神経細胞（ニューロン）を模した多層の計算ユニット（ニューラルネットワーク）を使って、大量のデータから特徴やパターンを学習する技術です。深層学習では、教師あり学習（supervised learning）と教師なし学習（unsupervised learning）という二つの方法があります。

教師あり学習とは、入力データと正解ラベル（出力データ）のペアを与えて学習させる方法です。例えば、画像認識では、画像とその画像に写っている物体名（ラベル）を与えて学習させます。教師あり学習では、ニューラルネットワークが正解ラベルに近づくように調整されます。

教師なし学習とは、入力データだけを与えて学習させる方法です。例えば、クラスタリングでは、データを似たもの同士でグループ化します。教師なし学習では、ニューラルネットワークがデータの潜在的な構造や分布を発見します。

生成AIは、教師あり学習と教師なし学習の両方を組み合わせた教師あり教師なし学習（semi-supervised learning）と呼ばれる方法を使っています。生成AIは、入力データと出力データのペアを与えて、出力データの分布を学習します。そして、入力データに似た新しい出力データを生成します。

生成AIには、様々な種類がありますが、代表的なものには以下のようなものがあります。

生成対抗ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）
GANは、生成器（generator）と識別器（discriminator）という二つのニューラルネットワークを競わせることで、高品質なコンテンツを生成する技術です。生成器は、ランダムなノイズからコンテンツを生成し、識別器に本物か偽物か判定させます。識別器は、本物のコンテンツと生成器が作ったコンテンツを区別しようとします。このようにして、生成器は識別器を騙すように改善され、識別器は騙されないように改善されます。GANは、画像や音声などのコンテンツの生成に優れています。
変分オートエンコーダ（Variational Autoencoder, VAE）
VAEは、入力データを圧縮して潜在変数（latent variable）という低次元の表現に変換し、その潜在変数から再び入力データを復元することで、入力データの分布を学習する技術です。VAEは、潜在変数に確率的な制約を加えることで、連続的で滑らかな潜在空間（latent space）を作ります。この潜在空間からランダムにサンプリングすることで、新しいコンテンツを生成できます。VAEは、画像や音声などのコンテンツの生成に適しています。
自己回帰モデル（Autoregressive Model, AR）
ARは、過去のデータから次のデータを予測することで、データの系列を学習する技術です。ARは、ニューラルネットワークによって実装されることが多く、リカレントニューラルネットワーク（Recurrent Neural Network, RNN）やトランスフォーマー（Transformer）などがあります。ARは、テキストや音楽などのコンテンツの生成に向いています。

生成AIの特徴とメリット

生成AIには以下のような特徴やメリットがあります。

創造性
生成AIは、人間が作成したコンテンツを参考にしながらも、それらとは異なる新しいコンテンツを作成することができます。生成AIは、既存の枠組みや常識にとらわれずに、自由に発想や表現を展開できます。生成AIは、人間の創造性を補完や拡張する役割を果たします。

効率性
生成AIは、人間が手作業で行うコンテンツの作成や編集に比べて、高速かつ大量にコンテンツを生成することができます。生成AIは、コンテンツの品質や一貫性を保ちながら、時間やコストを節約できます。生成AIは、人間の労力や時間を削減する役割を果たします。
柔軟性
生成AIは、様々な種類や形式のコンテンツを生成することができます。生成AIは、テキストや画像、音声だけでなく、動画や音楽、ゲームなどの複雑なコンテンツも作成できます。生成AIは、コンテンツのスタイルやトーン、言語なども自在に変えることができます。生成AIは、人間のニーズや目的に応じて、多様なコンテンツを提供する役割を担います。

代表的な生成AI

生成AIは、近年急速に発展しており、多くの事例やアプリケーションが登場しています。ここでは、代表的な生成AIのいくつかを紹介します。

ChatGPT
ChatGPTは、日本語の自然対話を行うことができる生成AIです。ChatGPTは、トランスフォーマーという自己回帰モデルを用いて、大規模な日本語の対話データから学習しています。ChatGPTは、話題や感情に応じて柔軟に対話を展開し、人間らしい返答を生成します。ChatGPTは、エンターテイメントや教育などの分野で活用されています。

Stable Diffusion
Stable Diffusionは、高品質な画像を生成することができる生成AIです。Stable Diffusionは、GANとVAEの両方の特徴を持つ拡散モデル（diffusion model）という技術を用いています。Stable Diffusionは、画像をランダムなノイズに徐々に変換していく逆過程を学習し、ノイズから画像を復元します。Stable Diffusionは、GANよりも安定的に学習できるという利点があります。
Whisper
Whisperは、OpenAIが開発した音声をテキストに変換するAIシステムです。このシステムは、大量の多言語データを基に訓練されており、多様なアクセントやバックグラウンドノイズに対しても堅牢です。Whisperのアーキテクチャはシンプルで、エンコーダとデコーダのトランスフォーマー構造を採用しています。入力音声は30秒の区間に分割され、特定の音声処理を経てエンコーダに送られ、デコーダはそれをテキストに変換します。Whisperは、様々な言語の音声をテキストに転写するだけでなく、英語への翻訳も行えることから、多言語対応のアプリケーションやサービスに利用されています。さらに、開発者はWhisperを利用して、音声インタフェースを持つ新しいアプリケーションを開発することが可能です。

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2.生成AIが変えるビジネスモデル

生成AIがサポートする3つの機能

生成AIは、ビジネスにおいて以下のような3つの機能をサポートすることができます。

コンテンツやアイデアの創出
生成AIは、既存のコンテンツや知識から新しいコンテンツやアイデアを創出することができます。生成AIは、マーケティングや広告、教育や研究、芸術や娯楽などの分野で、コンテンツやアイデアの生産性やクオリティを向上させることができます。生成AIは、人間の創造力を刺激やインスピレーションする役割を果たします。
効率の向上
生成AIは、人間が行うコンテンツの作成や編集などの作業を自動化することができます。生成AIは、業務やプロセスの効率化やコスト削減に貢献することができます。生成AIは、人間の作業負荷や時間を軽減する役割を果たします。
体験のパーソナライズ
生成AIは、個人やグループのニーズや好みに応じて、コンテンツやサービスをカスタマイズすることができます。生成AIは、顧客や利用者の満足度やロイヤルティを高めることができます。生成AIは、人間の体験や感情を豊かにする役割を果たします。

生成AIが活用される業界や領域

生成AIは、様々な業界や領域で活用されています。ここでは、代表的なものをいくつか紹介します。

小売・消費財
小売・消費財業界では、生成AIを使って商品やサービスの開発や販売を行っています。例えば、以下のような事例があります。
- 商品開発
  生成AIは、既存の商品から新しい商品のアイデアを提案することができます。例えば、Unileverは、VAEを使って新しい香りの組み合わせを発見しました。
- 商品画像
  生成AIは、商品の画像を高品質に生成したり、異なる角度や背景で表示したりすることができます。例えば、Amazonは、GANを使って服飾商品の画像を作成しました。
- 商品説明
  生成AIは、商品の特徴や利点などを説明するテキストを生成することができます。例えば、eBayは、ARを使って商品のタイトルや説明文を作成しました。
- レコメンデーション
  生成AIは、顧客の購買履歴や嗜好などから、適切な商品やサービスを推薦することができます。例えば、Netflixは、VAEを使って映画やドラマのレコメンデーションシステムを構築しました。
金融
金融業界では、生成AIを使って金融商品やサービスの開発や提供を行っています。例えば、以下のような事例があります。
- 金融分析
  生成AIは、金融市場の動向や予測などを分析するテキストやグラフを生成することができます。例えば、Bloombergは、ARを使って金融ニュース記事を作成しました。
- 金融取引
  生成AIは、金融市場のデータから最適な取引戦略やポートフォリオを提案することができます。例えば、JPモルガンは、GANを使って金融商品の価格変動をシミュレーションしました。
- 金融サービス
  生成AIは、顧客のニーズや質問に応じて、適切な金融商品やサービスを紹介したり、アドバイスしたりすることができます。例えば、アリババは、ChatGPTを使って金融コンサルタントのチャットボットを作成しました。
ヘルスケア
ヘルスケア業界では、生成AIを使って医療や健康に関する商品やサービスの開発や提供を行っています。例えば、以下のような事例があります。
- 医薬品開発
  生成AIは、既存の医薬品から新しい医薬品の候補や構造を提案することができます。例えば、インシリコメディシンは、VAEを使って新しい抗老化剤の候補を発見しました。
- 医療画像
  生成AIは、医療画像（X線やMRIなど）を高品質に生成したり、異なるモダリティ（画像の種類）に変換したりすることができます。例えば、NVIDIAは、GANを使って医療画像の合成や強化を行いました。
- 医療診断
  生成AIは、医療画像や検査結果などから病気や症状を診断するテキストやグラフを生成することができます。例えば、IBMは、ARを使って医療診断レポートを作成しました。
- 健康管理
  生成AIは、個人やグループの健康状態や目標に応じて、適切な食事や運動などの健康管理プランを提案することができます。例えば、Fitbitは、Whisperを使って音声によるパーソナルトレーナーのサービスを提供しました。
行政
行政業界では、生成AIを使って公共サービスの開発や提供を行っています。例えば、以下のような事例があります。
- 法律文書
  生成AIは、法律に関する文書（契約書や訴状など）を生成したり、チェックしたりすることができます。例えば、ロスインテリジェンスは、ARを使って法律文書の作成や分析を行いました。
- 政策立案
  生成AIは、社会課題や政策目標に関するデータから政策案や評価指標などを提案することができます。例えば、英国政府は、VAEを使って住宅政策のシナリオ分析を行いました。
- 市民参画
  生成AIは、市民の意見や要望に応じて、適切な公共サービスや情報を紹介したり、フィードバックしたりすることができます。例えば、シンガポール政府は、ChatGPTを使って市民との対話を行うチャットボットを作成しました。

生成AIがもたらす価値やインパクト

生成AIは、ビジネスにおいて様々な価値やインパクトをもたらします。ここでは、代表的なものをいくつか紹介します。

利益創出
生成AIは、新しいコンテンツやアイデアを創出することで、新しい商品やサービスを開発したり、既存の商品やサービスを改善したりすることができます。生成AIは、ビジネスの付加価値や競争力を高めることで、利益を創出することができます。例えば、マイクロソフトは、生成AIを使ってオフィスソフトウェアの機能を拡張しました。
売上増加
生成AIは、コンテンツやサービスのカスタマイズやレコメンデーションを行うことで、顧客のニーズや好みに応えることができます。生成AIは、顧客の満足度やロイヤルティを高めることで、売上を増加させることができます。例えば、スポティファイは、生成AIを使って音楽のプレイリストを作成しました。
競争力強化
生成AIは、コンテンツやアイデアの創造性や品質を向上させることで、他社との差別化を図ることができます。生成AIは、ビジネスの革新性や先進性を高めることで、競争力を強化することができます。例えば、エルメスは、生成AIを使って新しいデザインのスカーフを作成しました。
社会貢献
生成AIは、社会課題や公共利益に関するコンテンツやサービスを提供することで、社会に貢献することができます。生成AIは、教育や医療、環境などの分野で、人間の福祉や品質の向上に寄与することができます。例えば、グーグルは、生成AIを使って自然災害の予測や対策を行いました。

3.生成AIを導入する際の注意点

生成AIに関する倫理的問題

生成AIは、ビジネスや社会に多くの価値やインパクトをもたらしますが、同時に様々な倫理的問題も引き起こします。ここでは、代表的なものをいくつか紹介します。

プライバシーとセキュリティ
生成AIは、人間が作成したコンテンツを参考にして新しいコンテンツを生成するために、大量のデータを収集や利用します。しかし、そのデータには、個人情報や機密情報などが含まれる場合があります。生成AIは、そのデータを適切に保護したり、許可なく流用したりしないようにする必要があります。また、生成AIは、偽造や改ざんなどの攻撃に対しても防御する必要があります。
バイアスの管理
生成AIは、学習したデータに含まれるバイアス（偏見や差別）を反映したり、増幅したりする可能性があります。生成AIは、そのバイアスがコンテンツやサービスの品質や公正性に影響を与えないようにする必要があります。また、生成AIは、そのバイアスが人間の価値観や行動に影響を与えないようにする必要があります。
透明性と追跡可能性
生成AIは、人間が理解しにくい複雑な計算や判断を行うことがあります。生成AIは、その計算や判断の根拠やプロセスを明らかにしたり、検証したりする必要があります。また、生成AIは、その計算や判断の結果や影響を追跡したり、責任を明確にしたりする必要があります。
IP所有権
生成AIは、人間が作成したコンテンツから新しいコンテンツを生成することがあります。生成AIは、そのコンテンツの知的財産権（IP所有権）を尊重したり、侵害しないようにする必要があります。また、生成AIは、そのコンテンツの知的財産権（IP所有権）の帰属や分配を明確にしたり、紛争しないようにする必要があります。
平等なアクセス
生成AIは、高度な技術や資源を必要とすることがあります。生成AIは、その技術や資源へのアクセスが不平等にならないようにする必要があります。また、生成AIは、その技術や資源へのアクセスが不公平に制限されないようにする必要があります。

生成AIに関するガバナンス構造

生成AIに関する倫理的問題に対処するためには、生成AIに関するガバナンス構造（規制や法律、倫理規範やガイドライン、監査や評価システムなど）を整備する必要があります。ここでは、代表的なものをいくつか紹介します。

規制や法律
生成AIは、既存の規制や法律に適合したり、新たな規制や法律に対応したりする必要があります。例えば、以下のようなものがあります。
- データ保護法
  生成AIは、データの収集や利用に関する法律（例えば、EUの一般データ保護規則（GDPR）など）に従う必要があります。生成AIは、データの主体の同意や目的の明確化、最小限化や安全性などを確保する必要があります。
- 著作権法
  生成AIは、コンテンツの作成や利用に関する法律（例えば、日本の著作権法など）に従う必要があります。生成AIは、コンテンツの著作者や権利者の権利や義務を尊重する必要があります。
- 消費者保護法
  生成AIは、商品やサービスの提供に関する法律（例えば、日本の消費者契約法など）に従う必要があります。生成AIは、商品やサービスの品質や安全性を保証する必要があります。
倫理規範やガイドライン
生成AIは、倫理的な原則や基準に沿って行動したり、評価したりする必要があります。例えば、以下のようなものがあります。
- 人工知能倫理原則
  生成AIは、人工知能に関する倫理原則（例えば、OECDの人工知能原則など）に基づいて行動する必要があります。生成AIは、人間の尊厳や自由、プライバシーなどを尊重し、公正かつ透明で責任ある行動をとる必要があります。
- 生成AIガイドライン
  生成AIは、生成AIに特化したガイドライン（例えば、パートナーシップ・オン・AIの生成AIガイドラインなど）に従って行動する必要があります。生成AIは、生成コンテンツの出所や目的を明示し、品質や信頼性を確保し、利用者や社会への影響を考慮する必要があります。
監査や評価システム
生成AIは、定期的に監査や評価を受けたり、実施したりする必要があります。例えば、以下のようなものがあります。
- 第三者監査
  生成AIは、独立した第三者機関（例えば、ISOやIECなど）による監査を受ける必要があります。生成AIは、その監査結果に基づいて改善策を講じる必要があります。
- 自己評価
  生成AIは、自らの行動や成果を定量的かつ定性的に評価する必要があります。生成AIは、その評価結果に基づいて改善策を講じる必要があります。生成AIは、その評価方法や基準を明示する必要があります。

生成AIに関する協働体制

生成AIに関するガバナンス構造を整備するためには、生成AIに関する協働体制（技術者や愛好家だけでなく、思想家や貢献者といった多様なステークホルダーの参画）を構築する必要があります。ここでは、代表的なものをいくつか紹介します。

技術者：技術者は、生成AIの開発や運用に関わる人々です。技術者は、生成AIの性能や品質を向上させるとともに、倫理的な問題に対処する責任を持ちます。技術者は、生成AIの仕組みやプロセスを明らかにし、監査や評価に協力する必要があります。
愛好家：愛好家は、生成AIの利用や応用に関心を持つ人々です。愛好家は、生成AIの可能性や限界を探求し、新しいコンテンツやアイデアを創出します。愛好家は、生成AIの利用方法や結果を共有し、フィードバックや評価を行う必要があります。
思想家：思想家は、生成AIの影響や意義について考える人々です。思想家は、生成AIの倫理的な問題や課題を議論し、原則や基準を提案します。思想家は、生成AIのガバナンス構造の策定や改善に参画する必要があります。
貢献者：貢献者は、生成AIのデータやコンテンツの提供者や受益者です。貢献者は、生成AIの学習や生成に必要なデータやコンテンツを提供し、その品質や安全性を保証します。貢献者は、生成AIのデータやコンテンツの所有権や利益分配に関与する必要があります。