こんにちは。
前回、ChatGPTで生成した記事を掲載しましたが、今度はBingで生成した文章を掲載します。
どちらも同じプロンプトを使って作成しています。
以下、生成した文章です。
こんにちは。AIコンサルタントの〇〇です。
今回は、最新のAI技術である「生成系AI」について、ITやAIに詳しくない中小企業経営者の方にもわかりやすく解説したいと思います。
生成系AIとは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能のことです。
例えば、新しいデジタルの画像や動画、オーディオ（音声／音楽など）、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指します。
生成系AIの中でも、特に注目されているのが「ChatGPT」というAIチャットボットです。
ChatGPTは、OpenAIが開発した人工知能チャットボットで、GPT-3言語モデルを使って自然な言語で対話できます。
では、生成系AIやChatGPTは、企業経営でどのように活用できるのでしょうか？
また、活用するにあたってどのような注意点があるのでしょうか？
それでは、以下の4つのパートに分けて見ていきましょう。
目次
生成系AIやChatGPTができること
生成系AIやChatGPTは、様々な分野で活用できる可能性があります。例えば、
- マーケティング：生成系AIは、顧客のニーズや嗜好に合わせて最適な広告文やキャッチコピーを生成したり、効果的なランディングページやメールマーケティングを作成したりできます。また、ChatGPTは、顧客とのコミュニケーションを円滑にするために、ウェブサイトやSNS上でチャットサポートを提供したり、FAQやアンケートを作成したりできます。
- 営業：生成系AIは、見込み客や既存客の情報や履歴から最適な営業戦略や提案書を生成したり、契約書や見積書を作成したりできます。また、ChatGPTは、見込み客や既存客との関係構築やフォローアップを効率的に行うために、電話やメールでの対話をサポートしたり、アポイントメントを取得したりできます。
- 人事：生成系AIは、求人広告や履歴書から最適な候補者を選択したり、面接スクリプトや評価基準を作成したりできます。また、ChatGPTは、候補者とのコミュニケーションをスムーズにするために、採用プロセスや会社情報を説明したり、質問に答えたりできます。また、社内の従業員のモチベーションや満足度を高めるために、フィードバックやコーチングを提供したり、キャリアパスや研修プログラムを提案したりできます。
- 管理：生成系AIは、会社の業績や市場動向から最適な経営判断や戦略を生成したり、レポートやプレゼンテーションを作成したりできます。また、ChatGPTは、社内外のステークホルダーとのコミュニケーションを強化するために、会議やミーティングの議事録やアジェンダを作成したり、質問や意見を収集したりできます。
以上のように、生成系AIやChatGPTは、企業経営において多くの課題を解決し、効率や品質を向上させることができます。
生成系AIやChatGPTを活用する方法
では、生成系AIやChatGPTを活用するにはどうすればいいのでしょうか？ここでは、一般的な手順を紹介します。
- 目的とデータの選定：まずは、生成系AIやChatGPTに何をさせたいか、どんなアウトプットを得たいかを明確に定めます。次に、その目的に合ったデータを集めます。データは、自社のデータベースやウェブサイトなどから取得することもできますし、オープンソースのデータセットやAPIなどから取得することもできます。
- モデルとプラットフォームの選択：次に、生成系AIやChatGPTに適したモデルとプラットフォームを選択します。モデルとは、生成系AIやChatGPTが学習するための数学的な仕組みのことです。プラットフォームとは、生成系AIやChatGPTが動作するための環境のことです。モデルとプラットフォームは、自分で開発することもできますが、時間やコストがかかるため、既存のものを利用することが多いです。例えば、OpenAIが提供する「OpenAI Playground」 や「OpenAI Codex」 などがあります。
- 学習と評価：次に、生成系AIやChatGPTにデータを与えて学習させます。学習とは、データからパターンやルールを見つけ出し、アウトプットを生成する能力を身につけることです。学習が終わったら、生成系AIやChatGPTがどれだけ目的に沿ったアウトプットを生成できるかを評価します。評価とは、アウトプットの正確さや品質などを測ることです。評価は、人間が主観的に行うこともできますし、数値化して客観的に行うこともできます。
- 運用と改善：最後に、生成系AIやChatGPTを実際に運用します。運用とは、生成系AIやChatGPTが生成したアウトプットを実際に利用することです。運用中には、生成系AIやChatGPTの性能や効果をモニタリングし、問題や改善点があれば修正します。また、新しいデータやフィードバックをもとに、生成系AIやChatGPTに再学習させて精度や品質を向上させます。
以上のように、生成系AIやChatGPTを活用するには、目的とデータの選定、モデルとプラットフォームの選択、学習と評価、運用と改善の4つのステップが必要です。
生成系AIやChatGPTを活用する際の注意点
生成系AIやChatGPTは、企業経営において多くのメリットをもたらしますが、同時にいくつかの注意点もあります。ここでは、代表的な注意点を3つ紹介します。
- 倫理と法律：生成系AIやChatGPTは、人間が作成したデータをもとに学習しますが、そのデータには倫理的に問題があるものや法律的に許可されていないものが含まれている可能性があります。例えば、差別的な言葉や表現、著作権や個人情報などです。これらのデータを使って生成系AIやChatGPTに学習させると、不適切なアウトプットを生成する恐れがあります。また、生成系AIやChatGPTが生成したアウトプットには、著作権や責任などの法的な問題も発生する可能性があります。例えば、生成系AIやChatGPTが他人の作品を模倣したり、誤った情報や悪影響を与えたりした場合です。これらの問題を避けるためには、生成系AIやChatGPTに学習させるデータの選択や管理に注意し、生成したアウトプットの使用や公開に際しては、倫理的かつ法律的に適切であることを確認する必要があります。
- 信頼と透明性：生成系AIやChatGPTは、人間が理解できないほど複雑な仕組みでアウトプットを生成しますが、その仕組みはブラックボックス化されており、どのようにしてアウトプットが生成されたかは明らかではありません。これは、生成系AIやChatGPTの信頼性や透明性に影響します。例えば、生成系AIやChatGPTがどのような基準で判断したり推薦したりしたかがわからないと、その結果に納得できなかったり信用できなかったりする可能性があります。また、生成系AIやChatGPTがどのようなデータから学習したかがわからないと、そのデータに偏りや誤りがあった場合に気づけなかったり対処できなかったりする可能性があります。これらの問題を避けるためには、生成系AIやChatGPTの仕組みやデータの選択や管理について、できるだけ明確に説明したり、根拠や理由を示したりする必要があります。
- 人間との関係：生成系AIやChatGPTは、人間の仕事や役割を補完したり代替したりすることができますが、その影響は必ずしもポジティブなものではありません。例えば、生成系AIやChatGPTが人間の仕事を奪ったり、人間の能力や価値を低下させたりする可能性があります。また、生成系AIやChatGPTが人間に似た言葉や表現を使ってコミュニケーションすることで、人間の感情や信頼を損なったり、人間との区別がつかなくなったりする可能性があります。これらの問題を避けるためには、生成系AIやChatGPTの目的や役割を明確に定め、人間との協働や共存を促進することが重要です。
以上のように、生成系AIやChatGPTを活用する際には、倫理と法律、信頼と透明性、人間との関係などの注意点に配慮する必要があります。
4. まとめ
本記事では、生成系AIやChatGPTについて紹介しました。生成系AIやChatGPTは、自然言語や画像などのデータから新しいデータを生成することができる技術です。
企業経営においては、マーケティングや営業、人事や管理などの分野で活用することができます。
しかし、生成系AIやChatGPTを活用するには、目的とデータの選定、モデルとプラットフォームの選択、学習と評価、運用と改善の4つのステップが必要です。
また、生成系AIやChatGPTを活用する際には、倫理と法律、信頼と透明性、人間との関係などの注意点に配慮する必要があります。
生成系AIやChatGPTは、企業経営において革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。
しかし、その可能性を実現するためには、生成系AIやChatGPTの特徴やメリットだけでなく、課題やリスクも正しく理解し、適切に対処することが必要です。
生成系AIやChatGPTを活用することで、企業経営はどのように変わっていくのでしょうか？
今後の動向に注目していきましょう。
ソース: Bing との会話 2023/5/2
(1) 生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは？：AI・機械 …. https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2301/11/news011.html.
(2) 生成系AI（ジェネレーティブAI：Generative AI）とは？：AI・機械 …. https://bing.com/search?q=%e7%94%9f%e6%88%90%e7%b3%bbAI%e3%81%a8%e3%81%af.
(3) 生成系AIとは–注目を集める背景や問題点 – ZDNET Japan. https://japan.zdnet.com/article/35200143/.
(4) ジェネレーティブAI（生成系AI）とは？できることとリスク …. https://staff.persol-xtech.co.jp/hatalabo/it_engineer/644.html.
(5) ジェネレーティブAI（生成AI）とは. https://www.libcon.co.jp/column/what-is-generative-ai/.
ChatGPTにしてもBingにしても、大事なのは「どのような質問・プロンプトを投げるか」になると思います。
その質によって出来上がってくる文章の質も変わってくるようです。
今回試してみた感じでは、Bingの方が読みやすい文章を返してくれたように思います。
またいろいろ試してみたいと思います。
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