生成AIの市場規模は、2024年に初めて1,000億円の大台を超える水準に達しました。2030年までに年平均47.2%増で成長し、2030年の市場規模は日本国内だけで1.8兆円まで拡大するとの推測も出ています。技術の進化によって、生成AIは様々なコンテンツ関連業界に影響を及ぼすようになりました。記事作成などのテキスト分野、クリエイターやアーティストの専門的なスキルが求められるイラスト・画像、さらにメディア広告などの動画まで、コンテンツに関わる企業では生成AIの活用が重要だといわれていますよね。
そこで、現時点で生成AIはどんなことが可能になったのか、あるいは課題はどのような部分なのか、一度整理して把握しておく必要があるでしょう。本記事では、生成AIの現在と将来について対比しながら、そのポテンシャルを掘り下げてみます。
生成AIの今の実力と将来のポテンシャル
生成AIは年々飛躍的に進化を続けており、次々と新しい機能が追加されている状況です。OpenAI社が開発した「ChatGPT」やGoogleが開発した「Gemini」が企業個人問わず広く普及し、ビジネスで活用する企業も増え続けています。ChatGPTを例に挙げると、2024年には様々な新機能が登場しました。
●処理速度が向上したGPT-4oのリリース
●新しい音声対話モード“Advanced Voice Mode”
●文章やコード修正を容易にする“canvas”
●ウェブ上の最新情報を収集・分析する“ChatGPT search”
上記に記載した以外にも、ユーザーの利便性を高める機能が続々とリリースされています。現時点で生成AIが可能なことは、大きく分類すると以下の4つです。
①文章・コード生成
②画像生成
③音声・音楽生成
④動画生成
文章生成やコード生成は、大規模言語モデル（LLM）という基盤技術を用いるChatGPTなどが得意な分野です。情報の抽出はもちろん、多言語翻訳や長文要約、小説の執筆など自然言語で文章を生成する能力は非常に高いといえます。
一方、最新情報のリアルタイム反映、情報の正確性の保証についてはまだ課題が残ります。生成AIをアイデア出しに活用する事例も多いですが、人間のような独創的なアイデアを出すことも現時点では難しいです。画像や動画といったコンテンツに関しては、テキストプロンプトに基づく画像・動画生成、既存コンテンツの編集や加工はすでに可能となりました。ただし、出力できる動画は最大1分程度であり、リアルに近い自然な動きを再現するには至っていません。いわゆる“AIっぽさ”がまだ残存する状況です。
将来のポテンシャルを考えると、文章やプログラムコードではいかに正確で複雑なコンテンツを生成できるかが求められるでしょう。また、音声および音楽のジャンルでは、複雑な音楽構造を理解してオリジナリティ高い音楽を作成する、あるいは特定の歌手の歌声を再現して新曲を制作することも実現できるかもしれません。
今後、生成AIによってさらに長時間の動画が制作可能となり、長文の脚本を読み取って自動で映像作品を出力するなんて未来も不可能ではないでしょう。
記事生成を効率化するメリットと課題
生成AIの活用手段として多く挙がる内容の一つが記事作成です。ChatGPTに代表される生成AIツールを利用すれば、作業時間を大幅に短縮することができます。
記事作成の手順を大まかに分解すると、「企画」「情報収集」「構成」「執筆」「校正」という流れになります。特に効率化できるのは、「情報収集」と「構成」です。
記事のテーマやタイトルを決めたら、プロンプトで指示を出すと自動的に多くの情報を収集して、分かりやすくまとめてくれます。自分でウェブを調べて該当コンテンツを読む手間が不要になります。さらに、特定のテーマに関する記事の構成案を生成AIに考案してもらうことも可能です。あらかじめ複数パターン提案するよう指示を出し、自分が気に入ったものを採用すれば、執筆を開始するまでの時間を削減できるはずです。
生成AIはアイデア出しの用途でも頻繁に活用されます。ざっくりしたテーマから記事のタイトル案を提案させると、自分の頭にはない視点を気付かせるキッカケにもなるでしょう。文章を執筆したあと、推敲・校正の作業も一通り行ってもらえます。誤字脱字チェック、論点の矛盾がないか、といった部分も生成AIが確認します。このように、生成AIをフル活用すれば作業スピードが飛躍的に向上するといわれる反面、デメリットも存在します。
●事実と異なる情報や古い情報を採用してしまう
●他サイトをコピーして著作権侵害に該当する
●人間の経験に基づいた内容や感情を織り交ぜた文章を書けない
●記事によって発生した損害の責任の所在が不明瞭
まだ記事生成の自動化には課題があるため、人間の目で最終確認を怠らないことが重要です。
現状のAI活用のベストプラクティス
これまで人間の手で行われてきた業務を効率化することが、ビジネス面で生成AIを活用する際にポイントとなります。一般的には、まだ作業全体をAIで自動化させるのではなく、AIに業務をサポートしてもらうスタンスが最善です。また、社外向けよりも社内向けに生成AIを活用する企業が多く見られます。実際、Googleが開発したAI「Gemini」は、短期間で成果を出しやすい領域として、次の3つを提示しています。
●プログラミング
●カスタマーサービス
●バックオフィス
社外向け業務に活用するなら、AIチャットボットを導入して顧客からの問い合わせに24時間365日自動で対応する体制を完備する、あるいはパーソナライズ広告を大量に制作する業務に生成AIを活用してコスト削減を図れます。顧客データを収集してレコメンドの精度を上げる手法も、多くの企業で取り入れられています。
社内向けでは、メールなどの定型的な文章作成を自動化したり、自社情報を学習させたオリジナルAIを利用してFAQを共有する活用法があります。バックオフィス関連だと、請求書処理や契約書レビューの自動化、従業員研修のパーソナライズ化といった業務の支援にも有効です。現状は、短期間で実現できる成果を得るために生成AIを活用するケースが目立ちますが、将来的には中長期的な成長を実現するために最大限活用するスタンスが求められると考えられます。
まとめ
生成AIはまだ進化の途上であり、人間の作業を本格的に代替できるようになるのは少なくとも数年先です。ただし、大手IT企業の有識者が、「人工知能は人間の脳を超越する」「大半の仕事はAIに置き換わる」と将来を予言しているように、どこまでAIが進化を続けるのかは誰にも分かりません。人間に必要なことは、AIとの共存を真剣に考え、どう活用するのか、AIと向き合う姿勢です。もはやAI中心で社会が動くトレンドは不可逆的なのです。
