生成AIツールの仕組みと自社にあった生成AIツールの選び方

生成AI動向

伊藤雅也

2024年03月22日 16時37分

生成AIとは
生成AIツールの基本構造
他のソフトとの連携方法
- 例えばTeamsやSlackとの連携
- 例えば生産管理システムとの連携
学習方法
- ChatGPTには入力した情報がどのように学習されている？
- API連携では学習されない？学習させる方法はある？
セキリティの観点での懸念
自社にあった生成AIツールの選び方
まとめ
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生成AIとは

生成AI（人工知能）は、テキスト、画像、音声などのメディアコンテンツを自動で生成する技術です。この技術は、大量のデータから学習し、新しいコンテンツを創造する能力を持っています。製造業においては、製品の設計、顧客サポート、マーケティング資料の作成など、多岐にわたる分野でその応用が期待されています。

生成AIツールの基本構造

生成AIツールの構成要素とその働きを解説します。

UI（ユーザーインターフェース）

UIは、ユーザーが生成AIと対話するためのフロントエンド部分です。使いやすく直感的なデザインは、技術的な知識がないユーザーでもAIの機能を最大限に活用できるようにします。

LLM（大規模言語モデル）

LLMは、テキスト生成の基礎となる技術です。API連携を通じて、自然言語での質問への回答やテキストコンテンツの生成を行います。

メモリ

メモリは、AIが学習するためのデータやユーザーからの問い合わせ内容を保存する「脳の記憶」場所です。セキュリティと迅速なデータアクセスが重要です。

RAG（検索拡張生成）

RAGは、LLMに情報検索機能を組み合わせたモデルです。ユーザーからの問い合わせに対して、DBから関連情報を検索し、その情報を基にテキスト生成を行うことで、より正確で豊富な情報を提供します。

関連情報はユーザーがドキュメントをインポートします。社内の過去文書などを取り込むことで会社の情報（専門的な知識）を保管する図書館のような役割になります。

処理の流れ

ユーザーからの入力はUIを通じて受け取られ、LLMが適切な応答を生成します。RAGモデルでは、この過程でDBから必要な情報が検索され、応答の生成に利用されます。最終的な出力がユーザーに提供されます。

その他

生成AIツールは、学習アルゴリズムの最適化、性能向上のためのアップデート、ユーザーフィードバックの収集と分析など、多くの要素を含んでいます。これらの要素は、ユーザーにとってより価値の高いサービスを提供するために不可欠です。

他のソフトとの連携方法

生成AIツールは、既存のビジネスツールやシステムとの連携を通じて、より大きな価値を提供します。

例えばTeamsやSlackとの連携

コミュニケーションツールへの統合により、チーム内の情報共有やコラボレーションを効率化できます。

例えば生産管理システムとの連携

生成AIを生産管理システムに組み込むことで、プロセスの最適化や問題の迅速な特定が可能になります。

学習方法

生成AIはどのように学習するのでしょうか？そのメカニズムとAPI連携時の学習の有無について掘り下げます。

ChatGPTには入力した情報がどのように学習されている？

ChatGPTのようなモデルは、大量のテキストデータを事前学習しています。ユーザーからの特定の入力に基づいて、リアルタイムで学習を行うわけではありませんが、ユーザーの質問やフィードバックを通じて、より適切な応答を生成するための改善が継続的に行われています。

API連携では学習されない？学習させる方法はある？

APIを通じて利用される場合、個別のユーザーデータに基づいてモデルが直接学習することは通常ありません。しかし、特定の用途や業界向けにカスタマイズしたい場合は、追加のデータセットでモデルを事前学習させることが可能です。これにより、特定の用語やコンテキストにおける精度の向上を図ることができます。

セキリティの観点での懸念

生成AIを導入する際には、データのセキュリティやプライバシー保護が重要な課題となります。特に、製造業においては、機密性の高い設計情報や生産データが関わるため、これらの情報が不正アクセスや漏洩から保護される必要があります。セキュリティポリシーの定義、アクセス権の厳格な管理、暗号化技術の利用など、複数の対策を講じることが重要です。

自社にあった生成AIツールの選び方

自社に最適な生成AIツールを選択するためには、以下のポイントを考慮することが重要です。

何をしたいか

まず、AIを導入する目的を明確にします。製造プロセスの最適化、顧客サービスの改善、新製品の設計など、目的に応じて最適なAIツールが異なります。

生成AIである必要があるか

目的を達成するために生成AIが本当に必要かどうかを検討します。ナレッジベースの検索やルールベースの自動化で充分な場合もあります。

ナレッジ検索であれば生成AIではなくてもいい

特定の情報の検索や問い合わせに対応するだけであれば、生成AIよりもシンプルなテクノロジーの方が適している場合があります。

創造／想像／思考コストがかかることに生成AIを使おう

創造的なプロセスや、高度な推論が求められるタスクには、生成AIの活用を検討しましょう。これにより、思考のコストを削減し、イノベーションを加速することができます。

何ができるかはもう知見（情報）がたまってきている

生成AIの応用範囲は広がり続けています。自社の業務に関連する事例や研究を調査し、どのような応用が可能かを探ることが有益です。

できることを模索するためのチャット型ツール導入は無駄

結局使われない・・・

チャット型ツールを導入する際には、その活用シナリオを明確にしておく必要があります。目的が不明確なままチャット型AIツールを導入すると、結局は活用されずに終わる可能性が高いです。そのため、具体的な業務改善目的や、解決したい課題を定義した上で、ツールの導入を検討することが重要です。

文書作成を簡略化したいならMicrosoftかSPESILL

文書作成やドキュメント管理の自動化を目指す場合、MicrosoftのOffice 365やSPESILLのような既存のソリューションを利用することも一つの選択肢です。これらのツールは、豊富なテンプレートや高度な文書編集機能を提供し、業務の効率化を支援します。特に、既にこれらのプラットフォームを業務に取り入れている場合は、生成AI機能を活用して、さらに高度な自動化や効率化を図ることができるでしょう。

まとめ

製造業における生成AIツールの選定と導入は、業務プロセスの自動化、効率化、そしてイノベーションの促進に大きな可能性を秘めています。しかし、そのためにはまず、自社の目的とニーズを正確に把握し、適切なツールを選択することが不可欠です。セキュリティの確保、チームの準備、そして導入後のサポート体制の構築にも注意を払いながら、自社に最適な生成AIツールを見つけ、業務に取り入れましょう。技術の進化とともに、製造業の未来を切り開くための第一歩を踏み出すことが、今、求められています。