2024.04.04
生成AIの導入に…なぜ？企業は否定的なのか…
特に…保守的な日本企業はその傾向が顕著である。
魔女狩り的な記事やネガティブなニュースが出るくらい…。
そりゃぁ…GeminiやClaudeが言うように（下記参照）…色々あるでしょうが…
せっかくなんだから…ルールと枠組みだけちゃんと決めて…
便利なんだし…先ずは使ってみれば良いじゃないですか？
否定するなら…いじってみてからにしましょうよっ！
「もっと早く…導入しておけば良かった…」なんてことにならないように…
2023年10月時点の調査では、日本の企業の72％が生成AIの利用を禁止しているという衝撃的な結果が出ています。（東洋経済オンライン: https://toyokeizai.net/articles/-/704507）これは欧米諸国と比較しても非常に高い数字であり、日本の企業における生成AIへの慎重な姿勢が伺えます。
しかし、これは必ずしも日本の企業が生成AIを否定していることを意味するわけではありません。むしろ、以下のような様々な理由から導入に慎重になっていると考えられます。
- 情報セキュリティへの懸念: 生成AIは大量のデータを使って学習するため、データ漏洩や改ざんのリスクが伴います。特に、機密性の高い情報を扱う企業にとっては、情報セキュリティ対策が十分に確立されていないと導入に踏み切れない状況にあります。
- コスト: 生成AIの導入には、ハードウェアやソフトウェアの費用だけでなく、データ収集やモデル学習、運用のための専門人材の確保など、様々なコストがかかります。特に中小企業にとっては、これらのコストが大きな負担となる可能性があります。
- 人材不足: 生成AIを効果的に活用するためには、AIに関する知識やスキルを持つ人材が必要です。しかし、日本ではAI人材が不足しており、導入を検討している企業にとって大きな課題となっています。
- 倫理的な問題: 生成AIは、差別的な表現やフェイクニュースの生成など、倫理的な問題を引き起こす可能性があります。企業としては、こうした問題を事前に検討し、対策を講じる必要があり、それが導入をためらわせる要因となっています。
- 業務フローの変更: 生成AIを導入すると、既存の業務フローを大幅に変更する必要が生じることがあります。これは、企業にとって大きな負担となり、導入を躊躇させる要因の一つとなっています。
一方、積極的に生成AIを導入している企業も増えています。例えば、以下のような活用事例が挙げられます。
- 顧客対応の自動化: チャットボットや音声認識技術などを活用して、顧客からの問い合わせに自動で対応することができます。これにより、人件費の削減や顧客満足度の向上を実現することができます。
- 商品開発の効率化: 生成AIを使って、新しいアイデアの創出や、製品の試作品設計などを支援することができます。これにより、開発期間の短縮や、革新的な製品の開発が可能になります。
- マーケティング活動の強化: 生成AIを使って、顧客一人ひとりに最適化した広告やキャンペーンを作成することができます。これにより、顧客獲得単価の削減や、売上向上が期待できます。
- 業務文書の作成: 生成AIを使って、報告書や提案書などの業務文書を自動的に作成することができます。これにより、事務作業の効率化や、社員の創造性の向上を実現することができます。
このように、日本の企業における生成AIへの導入状況は、企業規模や業種、経営層の意識などによって様々です。今後、情報セキュリティ対策や人材育成などの課題が解決されれば、より多くの企業で生成AIが活用されるようになることが期待されます。
なお、生成AI導入に関する最新の情報については、以下の情報源を参考にしてみてください。
- デロイトトーマツ Consulting: https://www2.deloitte.com/us/en/pages/consulting/articles/generative-artificial-intelligence.html
- 富士経済: https://www.fcr.co.jp/report/23_list.html
- 帝国データバンク: https://sp.m.jiji.com/english/show/26932
by Gemini
企業が生成AIの導入に対して慎重な理由は主に以下のようなものが考えられます。
- セキュリティーリスクの懸念 生成AIはインターネットに接続されている場合が多く、機密データの漏洩や不正アクセスのリスクがあります。そのため、セキュリティー対策を万全にする必要があります。
- 倫理的な課題
AIが生成したコンテンツの責任の所在が不明確であったり、AIが偏見を持つ可能性があることから、倫理面でのリスクが指摘されています。 - 法的リスク AIが生成した著作物の著作権や肖像権など、法的なグレーゾーンが多く存在します。
- 導入コストの高さ 高性能なAIシステムを導入するには、ハードウェア、ソフトウェア、人材育成などに多額の費用が必要です。
- 既存ビジネスモデルへの影響の懸念 優れた生成AIが登場すれば、従来のビジネスモデルが根底から覆される可能性があります。
このように、生成AIの活用は大きなメリットが期待できる一方で、様々なリスクも存在します。企業はそれらのリスクを十分に検討したうえで、慎重に導入を検討する必要があるということです。
by Claude