Gartner Research


Published: 06 June 2023


ジェネレーティブAIは、日本では「生成AI」と呼ばれ、ChatGPTの登場により急速に関心が集まっているテクノロジの総称である。オリジナルのメディア・コンテンツ、シンセティック (合成) データ、物理オブジェクトのモデルを生成して、画期的なイノベーションの機会をもたらす。エンタプライズ・アーキテクチャ/テクノロジ・イノベーションのリーダーは、社内でジェネレーティブAIを適用するために、さまざまなユースケースの影響を評価する必要がある。

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  • ジェネレーティブAIは、コア・プロセスをAIモデルで強化することで、製薬、製造、メディア、建築、インテリア・デザイン、エンジニアリング、自動車、航空宇宙、防衛、医療、エレクトロニクス、エネルギーといった業界に直接的な影響を及ぼす。ジェネレーティブAIは、多くの企業にわたる補助的なプロセスを強化し、マーケティングや設計、コーポレート・コミュニケーション、トレーニング、ソフトウェア・エンジニアリングにも影響を与える。

  • ジェネレーティブAIの悪用例として、ディープフェイクがある。ディープフェイクは、個人や企業、政府機関に対し、重大なレピュテーション (評判) リスク、偽造リスク、詐欺リスクのほか、政治的なリスクをもたらす。著作権問題は未解決であり、多くのモデルが、使用権のないデータを使ってトレーニングされている。ジェネレーティブAIは、特定のスタイルを模倣してオリジナルのコンテンツを生成することもできる。

  • ジェネレーティブAIは過去数年にわたって進化してきた。ここ12カ月では、ファウンデーション・モデルが創造的な作業を拡張できることから、これを巡るハイプ (過度な期待) が生じ、ベンチャー・キャピタルから多額の投資を集めている。



  • 本リサーチノートで紹介するユースケースを理解することで、ジェネレーティブAIが自社の業界や組織にもたらすビジネス・インパクト (メリット/リスク) を判断する。さまざまなステークホルダーと協働して、ビジネス上の機会と脅威についてジェネレーティブAIのユースケースを評価し、テクノロジの実現可能性、組織の準備態勢、採用やリスク軽減の外部要因を評価する。

  • セキュリティ/リスク・マネジメントのリーダーと協力して、自社をターゲットとするディープフェイクや著作権問題といった、ジェネレーティブAIテクノロジが悪用されるリスクをプロアクティブに軽減する。バイアスを緩和するツールを用意しているベンダーを選択し、詳細なモデル・カードの提供や、トレーニング・データセットの透明性の確保を目指しているツールを優先する。

  • ジェネレーティブAIテクニックに関してデータ・サイエンティストのスキルアップを図り、学術機関やスタートアップ企業と連携して、社内外のプロダクトやサービスに合わせてカスタマイズしたAIアルゴリズム/モデルを作成する。利用可能な生成ツールを活用して、潜在的なリスクや市場機会を評価し、独自のプロダクトを作成できるよう、エンドユーザーをトレーニングする。

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Tadaaki Mataga

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