大和証券とパナソニックHDの生成AI活用事例と課題分析

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スタスタ研究部

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こんにちは！スタスタ研究部です。本日はこちらのニュースを論説したいと思います！生成AI 企業・自治体で活用広がるどうする人材・ノウハウ不足

▼ニュースの要約

生成AIの活用が企業や自治体で広がっています。大和証券はChatGPTを導入し、情報処理の効率化を実現。パナソニックHDは自社専用のLLMを構築し、技術伝承を目指しています。しかし、人材やノウハウ不足が課題です。生成AIの導入は業務効率化や新サービス開発に貢献しますが、適切なツール選定と従業員教育が重要です。

1 生成AIの現状と活用事例
2 生成AIの導入と課題

生成AIの現状と活用事例

近年、ビジネスの世界では「生成AI」と呼ばれる技術が注目を集めています。多くの企業が、業務効率化や新たなサービス展開の可能性を探るべく、生成AIの導入を積極的に進めています。今回は、大和証券とパナソニックHDという2つの大企業の事例を通して、生成AIの活用状況と、そのメリットについて詳しく見ていきましょう。

生成AIとは何か？その基本概念と仕組み

生成AIとは、テキスト、画像、音声、プログラムコードなど、さまざまな種類のデータを新しく作り出すことができるAIのことです。従来のAIは、既存のデータに基づいて分析や予測を行うのが主流でしたが、生成AIは、学習したデータをもとに、まるで人間のように創造的なアウトプットを生み出すことができるという点が画期的です。

例えば、文章生成AIの「ChatGPT」は、インターネット上にある膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然な文章を作成することができます。これは、まるで人間と会話しているかのような自然なやり取りを可能にするため、カスタマーサポートや情報検索など、幅広い分野での活用が期待されています。

大和証券のチャットGPT導入事例

大和証券では、2023年4月から全社員約9,000人を対象にChatGPTを導入しました。金融業界では、顧客に最新情報をいち早く提供することが求められますが、海外企業の決算発表などは日本時間の深夜に行われることも多く、担当者は早朝に膨大な量の情報を迅速に処理しなければなりませんでした。

大和証券では、ChatGPTを活用することで、決算資料などの要約を効率化し、情報処理のスピードアップを実現しました。また、社員同士でChatGPTの活用方法を共有する仕組みを導入したり、解説動画を配信したりすることで、社内全体での活用を促進しています。その結果、1日に1万回以上も利用されるなど、業務効率化に大きく貢献しています。

パナソニックHDの自社専用LLM構築

パナソニックホールディングス（HD）は、2023年7月に、AI開発のストックマークと共同で、自社専用のLLM（大規模言語モデル）を構築すると発表しました。LLMとは、ChatGPTの基盤技術となるもので、膨大なデータを使ってトレーニングされたAIモデルです。パナソニックHDは、自社専用のLLMに、これまで蓄積してきた製品開発や製造に関する膨大な社内データを学習させることで、ベテラン社員の技術やノウハウを継承するシステムの構築を目指しています。

日本では、少子高齢化による人手不足が深刻化しており、ベテラン社員から若手社員への技術伝承が急務となっています。パナソニックHDは、LLMを活用することで、ベテランの技術を誰でも簡単にアクセスできる形でデータベース化し、効率的な技術伝承を実現しようとしています。これは、日本の製造業が抱える課題解決への糸口となる可能性を秘めています。

生成AIの導入と課題

前述の大和証券やパナソニックHDの事例からもわかるように、生成AIは業務効率化やイノベーション創出に大きく貢献する可能性を秘めています。しかし、生成AIの導入には、いくつかの課題も存在します。ここでは、生成AI導入のメリットと課題について詳しく見ていきましょう。

生成AI導入のメリットと効率化効果

生成AIを導入することで、企業は以下のようなメリットを得られます。

業務効率化：繰り返し行う作業や、情報収集など、多くの業務を自動化できます。これにより、従業員はより創造的な仕事に集中できるようになり、生産性が向上します。
コスト削減：業務の自動化や効率化によって、人件費や時間コストを削減できます。
新たなサービス開発：生成AIの創造性を活かして、これまでになかった新しい製品やサービスを生み出すことができます。
顧客満足度向上：生成AIを活用したチャットボットなどを導入することで、顧客からの問い合わせに24時間体制で対応できるようになり、顧客満足度向上に繋がります。

中堅・中小企業における生成AIの活用状況

帝国データバンクの調査によると、生成AIの活用は、大企業に比べて中堅・中小企業では遅れているのが現状です。その理由は、「どのように活用できるかわからない」「導入コストが高い」「セキュリティ面での不安」などが挙げられています。しかし、最近は、中小企業でも手軽に導入できる生成AIサービスが増えてきており、今後ますます普及していくと予想されます。

人材・ノウハウ不足がもたらす課題

生成AIを効果的に活用するためには、AIに関する専門知識や、AIモデルをトレーニングするためのデータ分析のノウハウを持った人材が必要です。しかし、現状では、そのような人材は不足しており、多くの企業が人材確保に苦労しています。また、生成AIは新しい技術であるため、活用方法や運用方法に関するノウハウが不足しているのも課題です。

成功事例から学ぶ生成AIの導入方法

生成AIを導入する際には、まず自社の課題を明確化し、どのような業務に生成AIを活用できるかを検討することが重要です。そして、導入目的や活用方法を明確にした上で、適切なAIツールを選定する必要があります。また、円滑な導入・運用体制を構築するために、従業員への研修や教育も必要不可欠です。

生成AIは、私たちの働き方や生活を大きく変える可能性を秘めた技術です。今後の動向に注目していくとともに、その可能性と課題について理解を深めていくことが重要です。