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今回は、生成AI活用の方向性について調べてみたことを記事にします。
どのように使えるの生成AIが得意なことや効率化できそうなことを見ていきます。
従来のAIと生成AIの違い
- 従来のAI：学習済みのデータの中から適切な回答を探して提示する性質
より創造性の高い作業の自動化が可能になりのでは！？となりました。
ということで、どんな生成AIがあるか調べてみました。
開発や業務で使えそうな生成AI
ぱっと調べてみると「質問への回答」や「タスクの効率化」のようなポイントに焦点を充てるとMicrosoft Copilotが開発や業務での利用でよさそうでした。また、Copilotをベースに色々な用途に特化した生成AIがあることがわかりました。
- Microsoft 365 Copilot
法人版もリリースされている
主に書類の作成の補助等
EXCELやPowerPointなどOfficeとの連携ができる
- GitHub Copilot
AIによるペアプログラミング
関数名からやりたいことを推測する、
またはコメントから推測してソースコードが自動生成される
- GitHub Copilot Chat
VSCodeなどエディタの中でChatGPTのようなチャット形式体験ができる
多言語に対応しているので、利用者の使用する言語で情報の取得が可能
情報の正確性を重視したサービス
生成AIのエンジンを利用して自社にあったAIを開発していくのもよいなと思ってましたが、すでに利用用途に特化されたAIもあり、目的に応じて特化型の生成AIがよいのかなと思いました。
企業独自の情報を活用する場合には、既存の生成AIのサービスが学習していることはないので、開発する必要がありますね。
まとめ
- 上手く使えればとても有用だと感じました。
- 書類の原稿案を作成できる
- データの自動集計や分析ができる
- プレゼン資料のデザインや、スライドの内容の要約が簡単にできるのでノート生成にも利用可能
- メール文作成や文章の言い回し・表現の調整が可能
- メールの管理（要約や整理、優先順位をつける等）が可能
- リテラシーは求めらる
- チャット形式でのやり取りとなるので、やりたいことを具体的に伝えないと欲しい回答にならない
- その反面、複雑な質問には回答できな部分があるので端的に伝える必要がある
- 著作権や生成されたコンテンツの取り扱い、セキュリティなどについて法律やサービス規約を理解しておく必要がある
- 目標が達成できる生成AIサービス化を見極める力が必要
- 目的が明確であれば特化したAIを選定できる
結論
生成AIは、提案をしてくれるツール。
生成AIに任せる業務についての専門知識や影響範囲を利用者が理解しておく必要がある。
生成AIが提案してくれる新しい知識を理解できる下地となる知識も必要
今までの業務がなくなることはない、でもやり方の改善や時短はできる
