はじめに
我が国は、近年、多くの変化に直面しています。特に、人口の減少と高齢化が進行する中で、経済の動向や就業状況にも大きな影響が出ています。2001年から2012年にかけて、我が国の就業者数は減少傾向にありましたが、その後は増加しています。この増加の背景には、女性や高齢者の就業率の上昇が挙げられます。特に、女性の就業率は10.2％上昇し、高齢者の就業者数も増加しています。
また、地域による就業の推移を見ると、三大都市圏と地方圏の間には、有効求人倍率の差が縮まってきています。産業別の就業の推移を見ると、建設業や運輸・郵便業の就業者数は近年横ばいで推移していますが、外国人労働者の増加により、これらの産業における労働力の確保が進められています。
このような背景の中、生成AIの技術が急速に進化し、人手不足の解決策として注目されています。特に、IT部門では、DX推進の波に乗りつつも、人材の確保や育成が難しくなってきています。生成AIの導入により、これらの問題の一部が解決される可能性があります。
生成AIとは
生成AI（Generative AI）の概要
生成AI、または「Generative AI」とは、さまざまなコンテンツを生成する能力を持つAIのことを指します。これは、従来のAIが特定の行為の自動化を目的としていたのに対し、生成AIはデータのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生み出すことを主目的としています。
従来のAIとの違い
「Generative」という言葉は、「生産または発生することができる」という意味を持ちます。生成AIは、さまざまなコンテンツを生成する能力や学習能力を持つAIとして定義されます。例として、ChatGPTのような生成AIアプリケーションは、条件に応じて文章を生成することができ、新しいデータを学習することで、生成される文章の精度を向上させることができます。
従来のAIは、データの整理や分類を学習し、その結果を基に予測や出力を行っていました。その出力は、数値やテキストデータなどの構造化されたものが主でした。一方、生成AIは、情報の特定や予測よりも、創造を目的としており、データのパターンや関係を学習することで、新しいコンテンツを生成します。
生成AIが注目される理由
生成AIが注目される背景には、以下の要因が挙げられます：
- 精度の向上：生成AIの出力品質がビジネスレベルでの利用に適しているほどに向上している。
- 学習量の増加：コンピューターの性能向上により、学習データ量が増加し、モデルの精度が向上している。
- 生成速度の向上：条件を入力してから、文章や画像などの出力までの時間が大幅に短縮されている。
- 使いやすさの向上：誰でも簡単に利用できるようになってきている。
人手不足の現状
中途採用の難しさ
近年、中途採用の募集を行っても、希望する人材からの応募が極端に少ないという現状が続いています。特にIT部門においては、技術の進化とともに求められるスキルセットが高度化しており、それに見合った人材を探すのが難しくなっています。
DX施策の推進の壁
DX（デジタルトランスフォーメーション）の施策を推進する意欲はあるものの、実際にそれを実行するための人手が足りないという問題が浮上しています。新しい技術の導入や業務の効率化を進めるためには、それを支える人材が不可欠ですが、現状ではそのニーズを満たすことができていません。
ベンダー頼みの過去
過去のシステム開発は、外部のベンダー企業に依存する形で進められてきました。その結果、社内でシステム開発を行うためのスキルや経験を持った人材が不足しているという問題が生じています。これにより、新しい技術やツールの導入、または既存システムのカスタマイズなど、社内での開発が求められる場面での対応が難しくなっています。
生成AIの可能性
生成AIは、人間が持つ知識や経験を超えて、新しい情報やアイディアを生み出す技術として注目されています。この技術の進化により、未知の領域や新しい発見が可能となり、さまざまな産業や研究分野での革新が期待されています。
1. イノベーションの源泉としての生成AI 生成AIは、データを基にして新しい情報やアイディアを生成する能力を持っています。これにより、従来の手法や考え方にとらわれない新しいアプローチや解決策を提案することができます。例えば、デザインや音楽、文学などのクリエイティブな分野での活用が考えられます。
2. 研究や開発の加速 生成AIの技術を活用することで、研究や開発のスピードを大幅に向上させることができます。特に、大量のデータを解析し、新しい知見を得るための手助けとして、生成AIは非常に有効です。
3. 新しいビジネスモデルの創出 生成AIは、新しいビジネスモデルやサービスの提供を可能にします。従来のビジネスモデルに囚われず、新しい価値を提供することで、市場の新しいニーズに応えることができます。
4. 人間との協働 生成AIは、人間の知識や経験を補完する形で活用されることが多いです。人間とAIが協力し合うことで、より高度なタスクの実現や、より質の高いサービスの提供が期待されます。
実際の導入事例
生成AIの導入事例
生成AI、特に「チャットGPT」の導入が企業で広がってきています。以下は、いくつかの企業での具体的な導入事例です。
1. 旭鉄工の改善活動の円滑化 旭鉄工（愛知県碧南市）は、エンジンや変速機の部品を手がける企業で、生産現場の「改善活動」でチャットGPTの利用を開始しました。同社の改善活動では、ノウハウや事例を集めた「アイテムリスト」が使用されています。チャットGPTは、このアイテムリストを学習させ、事例を迅速に検索できるようにしました。
2. ソフトバンクの業務効率化 ソフトバンクは、生成AIの活用に前向きで、チャットGPTを活用した社内のチャットサービスを展開しています。全従業員約2万人がこのサービスの対象となっており、業務利用での知識習得のための教育プログラムも開始されています。
3. 大和証券の翻訳と要約の活用 大和証券は、チャットGPTの利用を全社員約9,000人に対して開始しました。特に、英文レポートの翻訳と要約の機能が業務に役立っているとのことです。
4. 伊藤忠商事と三菱UFJフィナンシャル・グループの導入計画 伊藤忠商事は、資料作成や翻訳などの業務に生成AIを活用する予定で、三菱UFJフィナンシャル・グループも社内ネットワーク上での生成AI利用の環境を構築する計画があります。
5. ファースト・オートメーションのサービス展開 ファースト・オートメーションは、チャットGPTを使用してロボットシステムの仕様書を作成するサービスを製造業向けに開始しました。
これらの事例から、生成AIの導入は、業務効率化だけでなく、新しいサービスやビジネスモデルの創出にも寄与していることがわかります。
まとめ
生成AIは、人手不足問題の解決や業務効率化、新しいサービスの創出に大きな可能性を持っています。日本のIT分野における人手不足は深刻であり、生成AIの導入はその解決策として注目されています。実際の導入事例を見ても、多くの企業が生成AIを活用し、成功を収めていることがわかります。
参考文献
・生成AIどう使う？
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