製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が求められるなか、生成AI（Generative AI）が新たなターニングポイントになろうとしています。
従来のAIが事前に定義された基準での判断や予測に特化していたのに対し、生成AIは人間との対話を通じて新たなコンテンツを自動的に生成可能。テキスト、画像、動画、音声といった多様なデータを扱える生成AIは、製造現場における業務効率化や技能伝承、製品開発やマーケティングまで、幅広い業務を革新する可能性を秘めています。
本記事では、生成AIの特徴と活用法について詳しく解説していきます。
生成AIとは
生成AIとは、人間との対話や指示に基づいて、新しいテキスト、画像、音声などのコンテンツを自律的に生成できる人工知能技術です。膨大なデータから学習した知識をベースに、人間の質問や要望を理解し、それに対して適切な内容を生成することができます。
従来型AIと生成AIの違い
従来型AIは、人間があらかじめ設定した明確なルールや判断基準に基づき、分類や予測といったタスクで真価を発揮します。この特徴は、製品の品質検査、設備の稼働状況分析、過去データからの需要予測などで活用されてきました。
一方で、生成AIは、膨大な学習データから自律的に関連性を見出し、新しいコンテンツを作り出すことが可能です。この特徴により、従来型AIの機能強化はもちろん、例えば、企画書や報告書の作成の場面では、人間が入力した簡単な指示から文脈を理解し、目的に沿う文章を生成することもできます。
注意が必要なのは、生成AIは必ずしも従来型AIの代替ではないということです。両者の特徴を活かした適切な使い分け・組み合わせが重要になります。
生成AIが注目を集める背景
2022年11月、米OpenAI社が公開したChatGPTは、人間のように自然な対話ができるだけでなく、高度な文章生成能力を備えていることから、世界規模で大きな話題となりました。従来型のAIシステムでは、プログラミングスキルがないと操作が難しいケースが多かったのですが、ChatGPTをはじめとする生成AIでは、普段の会話のように言葉を入力するだけで多彩な機能を使いこなせるため、初心者や一般社員でも気軽に導入することが可能になっているのです。
高精度の回答と自然な対話性能を両立するために、これらの生成AIは膨大なデータを学習し、問いかけの意図や文脈を深く理解できるようになりました。しかも、曖昧な指示でも、それを補うように質問を返して軌道修正してくれるという柔軟さを持ち合わせており、いまやビジネスやクリエイティブの領域で欠かせない存在になりつつあります。
特筆すべきは、生成AIが従来のAIでは対応しづらかった創造的なタスクを自動化できる点です。今までは人間が多くの時間や労力を費やしていた「企画書の作成」や「広告のアイデア出し」、さらには「教育分野での教材作成」などに至るまで、多様なコンテンツを自在に生成することができます。
また、生成AIはテキストだけでなく画像、音声、動画などさまざまな形式の情報を扱えます。マーケティング部門でのキャンペーン案の作成からエンターテインメント分野でのキャラクター創出まで、利用範囲は一気に拡大しており、この汎用性の高さによって「誰もがAIの恩恵を受ける」という状況が加速しています。
さらに、この技術の進化によって得られるメリットは、単なる業務効率化にとどまりません。生成AIは人間ではとても一度に処理しきれない膨大な情報の中から、的確なアウトプットを導き出すことが得意なため、アイデア発想や問題解決のサポートにも力を発揮するのです。
生成AIが取り扱える４つのデータ
生成AIが取り扱えるデータは大きく４つに分類することができます。テキスト、画像、動画、音声という４つについて、それぞれ詳細に見ていきましょう。
1. テキスト
テキスト生成は、生成AIの最も基本的かつ強力な機能です。人間がプロンプトと呼ばれる指示を入力すると、その文脈や意図を理解し、自動的に自然な文章を生成します。従来のAIによる文章作成では定型文の組み合わせに留まっていましたが、生成AIでは状況に応じた適切な表現で文章を組み立てることが可能になりました。
例えば、同じ内容であっても、専門家向けの技術的な文章、初心者向けの平易な説明、ビジネス文書としてのフォーマルな表現など、読み手に合わせて表現を調整できます。また、質問の意図が曖昧な場合には人間に確認を求めることで詳しい情報を引き出すなど、対話を通じた最適な回答の導出が可能です。
また、特筆すべきなのは単なる文章生成に留まらない多様な言語処理能力です。文章の要約や言い換え、複数の情報源からの統合など、幅広いタスクをこなすことができます。
さらに、多言語対応も生成AIの重要な特徴です。複数言語間での自然な翻訳、言語特有の表現や文化的な文脈も考慮した文章生成が可能に。これにより、グローバルなコミュニケーションや情報発信において、言語の壁を越えることが容易になるでしょう。
2. 画像
画像生成AIは、テキストで指示を与えるだけで、自動的に画像を生成できる技術です。従来の画像作成では、画像編集ツールを使い、専門的なスキルと膨大な時間が必要でしたが、生成AIにより、その障壁は大きく低減しました。
生成AIによる画像生成では、写実的な写真風の画像、手描き風のイラスト、3DCGのような立体的な画像など、目的に応じた多様なスタイルの画像生成が可能です。
加えて、画像生成AIは既存の画像を参考にした加工や変更も可能です。例えば、ある画像の構図や雰囲気を保ちながら季節や時間帯を変更したり、画像中の特定の要素だけを差し替えたりすることもできます。
さらに、独創的な表現も得意としています。現実には存在しない架空の風景や、様々な要素を組み合わせた斬新なデザイン、抽象的な概念の視覚化など、人間の想像力を補完することで新しい表現の可能性が広がっています。
3. 動画
パソコン1台で完結する制作環境、テキストプロンプトからの動画生成、既存画像の映像化など、動画生成AIは映像作成に大きな変化をもたらしました。
機材やスタッフ、映像制作に費やす膨大な時間などが不要になることで、個人や小規模組織でも本格的な動画コンテンツの作成が可能に。高品質なプロモーション映像の作成、オンデマンド動画の制作や、パーソナライズされた動画コンテンツの提供といったことも実現できます。
社外に向けてのみならず社内に向けても、従業員のトレーニングに使われる動画コンテンツの作成も容易になるでしょう。
4. 音声
音声生成AIの代表的な機能は、テキストからの音声への変換・再生です。
従来の音声生成ソフトとの最大の違いは、単なる機械的な音声の組み合わせから、感情やニュアンスを含む高度な音声表現へと進化した点にあります。話者の声色を再現し、イントネーションや感情的な抑揚までもが表現可能になったのです。
生成AIの音声に関する機能は、音声を作り出すことに留まりません。まず、リアルタイム翻訳により、多言語コミュニケーションを円滑に行うことができます。また、音声データ分析機能により、音声を瞬時にテキスト化、さらに内容の要約まで一貫して行うことが可能になりました。
生成AIにできる３つのこと
生成AIが持つテキスト、画像、動画、音声の生成機能。これらの生成機能により、どのようなことが可能になるのでしょうか？ここでは３つの観点に絞って紹介していきます。
1. 人間に近いコミュニケーション
生成AIは文脈を理解し、状況に応じた適切な回答を生成できます。定型文の単純な組み合わせではなく、生成AIは会話の流れを把握することで、より自然な対話を実現するのです。
この機能は、特に、製造現場における新入社員や外国人作業者への作業指導で力を発揮します。「この工程がよくわからない」という漠然とした質問に対しても、会話履歴から相手の理解度や経験を推測し、説明内容を調整することが可能です。
また、取引先とのやりとりでも活躍が期待されます。専門用語と一般用語を適切に使い分けながら、複雑な技術情報を相手に応じて分かりやすく翻訳。エンジニア向けの技術仕様書を、営業担当者向けの提案資料に瞬時に変換することも可能です。
特筆すべきは、生成AIのマルチモーダルな機能です。これは、テキストだけでなく画像や音声など、人間のように複数のメディアを統合的に処理できる能力を指します。この機能を活かすことで、例えば、製造設備の画像や音声を統合的に解析することで異常を早期に検知し、対処方法を自然な言語で提案することができます。また、製造設備の稼働データを示すグラフ、過去の生産と需要のデータ、あるいは天候や季節に関する情報などを総合して分析することも可能になります。
2. クリエイティブな作業の支援
生成AIが得意とする創造性を必要とする業務の支援。
代表的なのは複数のアイデアを短時間で提案する機能です。例えば、新製品開発において、コスト制約や材料特性、製造工程の制約条件を入力することで、実現可能な案を複数提案できます。同様に、既存製品の改良においても、生成AIのアイデア提案能力は力を発揮するでしょう。
また、生成AIは製造現場のビジュアルコミュニケーションを強力に支援します。複雑な作業手順書を理解しやすい動画へ変換する、設備の保守点検マニュアルを画像付きで生成する、といったことが可能です。また、品質管理においても、不良品の特徴や検査のポイントをイラストを交えて説明する高品質なマニュアルの作成など、幅広く貢献できるでしょう。
さらに、生産ラインをフローチャートや3Dモデルとして表現することが容易になり、ボトルネックの特定や改善案の検討のサポートが可能です。例えば、製造工程をフローチャート化することで、各工程の所要時間やリソース使用状況を可視化、生産効率改善の余地を明確にできます。
3. データを活用した経営支援
生成AIの高度なデータ処理能力は経営層の意思決定にも大きく役立ちます。
市場動向や過去の販売実績、設備の生産能力など、様々なデータを統合的に分析し、精度の高い需要予測と最適な生産計画を提案。季節要因を考慮した人員配置の最適化、さらには需要予測と生産リードタイムを踏まえた適正在庫量の導出も可能です。また、電力使用状況や気象情報の分析によりエネルギーコストを最小化する生産計画を提案したり、原材料調達では、価格変動予測により最適な調達戦略の策定を支援できます。
加えて、製造業が直面する課題の一つである熟練従業員の技能伝承。この課題に対しても、生成AIは効果的なソリューションを提供できます。具体的には、まず、熟練工のノウハウや暗黙知をAIによるインタビューで抽出し、生成AIで言語化・整理します。そして、インタビュー履歴をデータベースに蓄積することで、熟練作業員に属人化していた情報の可視化・検索が可能に。異常発生時には、若手作業員であっても、異常内容を入力するだけで想定原因や解決策を容易に知ることができます。
生成AIにできない４つのこと
生成AIにより多くのことが実現できる一方で、その機能には限界も存在します。現在の生成AIに実現不可能な４つのことについて見ていきましょう。
1. 常に正しい情報を出力すること
最も注意を払わなければならないのは、生成AIはいつも正しい情報を出力するわけではない、ということです。特に、「幻覚（ハルシネーション）」と呼ばれる現象では、実在しない情報をあたかも存在するかのように提示することがあります。例えば、存在しない研究論文をあたかも実在するかのように引用するといったことが起こりえるのです。
また、AIは物事の相関関係は認識できても、因果関係を理解することは困難です。そのため、複雑な社会現象や科学的メカニズムの根本的な理解には限界があることにも注意しましょう。
2. 人間らしい判断や理解
生成AIには真の意味での感情理解や共感は不可能です。特に、言葉の微妙なニュアンスや文化的背景を必要とする場面での対応には限界があります。
また、人間が行うような直感的な判断も、AIには難しい課題です。明確なルールや基準がない状況での判断が苦手であり、学習データに存在しない例外的な状況への対応ができません。
さらに、倫理的なジレンマを含む複雑な状況での判断も困難です。価値観の違いを考慮した柔軟な倫理的な判断や、社会的影響を総合的に考慮した意思決定は、現状のAIには不可能です。
3. 真に新しいものの創造
生成AIの出力は、すべて既存の学習データの組み合わせや変換に基づいています。そのため、全く新しいアイデアや概念を創造することは原理的に不可能です。生成AIの創造性は、あくまで既存要素の新しい組み合わせの範囲に限定されることに注意しましょう。
また、AIには創造的な飛躍を行う能力はありません。人間に見られる分野横断的な発想や、直感的なひらめきは、現在の生成AIには極めて困難です。
4. 学習範囲外からの生成
生成AIの知識は学習データによる訓練の段階で固定されているため、最新の情報を反映できません。そのため、時事的な内容や急速に進展する分野については、常に情報の更新時期を意識する必要があります。
また、特定分野における深い専門性がないことも生成AIの大きな課題です。専門家が長年の経験で培った直感的判断や暗黙知を、現状の生成AIで再現することは難しいでしょう。
生成AIの強みを活かした業務への活用法４選
生成AIの強みを活かした業務への活用法は多岐にわたります。以下に４つの観点から具体的な活用法を紹介します。
1. 定型業務の効率化
製造現場における文書作成業務は、生成AIによって大幅に効率化できます。
具体例として、報告書作成業務について見ていきましょう。生成AIは過去の報告書、発注書、図表を参照した高精度な下書きを生成できます。人間は、図面や表の加筆、文章の確認と修正のみを担当すればよく、報告書作成業務にかかる負担を大幅に軽減。これにより、年間約1200時間の業務時間削減と、製造現場の生産性向上が期待できます。
また、会議の議事録作成にも、生成AIは力を発揮します。音声データから自動で文字起こしを行うことで、議事録作成の負担を軽減。さらに、文字起こししたテキストを要約することで、会議の要点理解が容易に行えるようになります。
さらに、生成AIの多言語対応能力も活用が期待されます。標準作業手順書を多言語音声ガイダンスに変換することで、海外の製造拠点のみならず、国内の生産拠点で増加している外国人労働者の作業標準化にも貢献できるでしょう。
2. コンテンツ制作の効率化
生成AIによる画像作成は、高品質な製品画像を短時間で数多く生成することが可能です。また、プロモーション動画の制作においても、作業時間を大幅に短縮できます。あるいは、多くの時間を割いているプレゼンテーション資料の作成においても、生成AIの創造性は有効でしょう。
さらに、顧客のニーズに応じてカスタマイズされた提案資料の作成も容易になります。生成AIは業界特性を学習、それらを考慮したコンテンツの作成が可能です。また、多言語対応機能により国際的なマーケティング力の強化が期待できるでしょう。
加えて、設計初期段階でアイデアを視覚化することで、開発チーム内のコミュニケーションを活発化、認識の齟齬を防ぎます。さらに、プロトタイプの検討段階では、多様なパターンを低コストで生成することで効率的な評価が可能に。これらの機能により、製品開発のスピードと質の向上を同時に実現できるでしょう。
3. カスタマーサポートの強化
生成AIはカスタマーサポートの強化と効率化を実現します。まず、音声データのリアルタイム分析により、顧客との会話を瞬時に文章化、顧客の問い合わせ意図を正確に把握することができます。また、技術的な問い合わせに対しては、顧客からの質問内容を分析し、過去の対応事例や技術文書を参照しながら正確な回答案をスピーディに提案することも可能です。これらの機能は、オペレーターの業務負担軽減にもつながります。
また、グローバルなサポート体制の構築も容易になります。言語の壁を越えたサポートが実現し、海外顧客への対応力が向上、事業の海外展開へのハードルも下がることでしょう。
4. データ分析業務の効率化
製造業における様々なデータ分析において、生成AIは高度な処理能力を発揮します。
市場分析では膨大な情報から重要なトレンドを抽出し、意思決定に必要な情報を提供します。また、在庫やサプライチェーンの管理では、過去データを学習することで需要予測の精度を向上させることが可能です。
また、生成AIは特許関連業務での活躍も期待されます。大量の特許情報を分析することで、技術動向の把握を効率化することが可能です。また、特許の請求項同士を比較することで特許侵害の有無を判定するシステム、DeepLやGoogle翻訳、gpt-4oといった各種翻訳ツールの性能を凌駕する海外の特許翻訳に特化した大規模言語モデルも開発されています。
生成AIの強みを活かした事業への活用法３選
生成AIはここまでに説明した業務改善に留まらず、企業の事業全体を改革する可能性を秘めています。ここでは、生成AIの強みを活かした事業への活用法を３つの観点から説明します。
1. 新規事業の創出
生成AIは新規事業開発で大きく力を発揮します。
市場調査では、大量の情報を分析し事業機会を探索。また、競合分析では、企業の動向や技術トレンドを含めた包括的分析により差別化ポイントを明確にできます。さらに、市場調査や競合分析で得られた情報に加えて、自社の製品や技術を学習させることで、市場・競合・自社製品および技術という３点から、新規事業のアイデアを考えることが可能になります。
加えて、収益モデルやバリューチェーンの設計といったビジネスモデル構築における各フェーズでも、過去の成功事例を参考にすることで、事業アイデアの実現可能性を評価することもできます。
2. 既存事業の改善
生成AIは既存事業の競争力強化において、幅広い領域での活躍が期待されます。
製品開発では、顧客レビュー分析や設計改善案の提案を通じ、開発サイクルを短縮化できます。特に、スピーディかつゼロコストでのコンテンツ生成機能により、プロトタイプ作成の大幅な効率化が望めるでしょう。また、マーケティングでは大規模なデータ分析から顧客セグメントごとの嗜好性を分析し、的確な訴求戦略の立案を支援します。
さらに、生成AIはブランディング戦略をサポートを通じ企業価値の向上にも貢献。企業理念や技術の強みを活かしたブランドストーリーの構築、技術的な優位性を一般顧客にもわかりやすく伝えるコンテンツマーケティングで、特に力を発揮できるでしょう。加えて、社内報や従業員向けコミュニケーションツールの制作支援を通じ、企業文化の醸成や従業員エンゲージメントの向上にも貢献できます。
3. 組織の生産性向上
生成AIは従来の業務プロセスを改革し、組織全体の生産性向上に大きく貢献します。
定期的な報告書作成やデータ入力などの定型業務を自動化することで、社員の時間を本質的な価値創造活動へシフト。社員の働きがいの向上が期待されます。
また、生成AIのデータ処理能力により、過去の意思決定事例や市場データの分析をより大規模に行うことが可能に。これにより、データ駆動の経営判断が実現できます。
さらに、生成AIの人間との対話を通じたアイデア考案機能は、従業員の創造的な業務を強力にサポートします。
生成AI活用事例３選
生成AIの活用は様々な業界で広がっています。ここでは、生成AIを適切に導入することで、業務効率化を実現した企業の事例について見ていきましょう。
製造業：ロバート・ボッシュ
ボッシュはドイツに本拠地を置く世界最大の自動車部品メーカーであり、製造業全体で見ても世界最大規模を誇る企業です。
ボッシュでは生成AIの活用が進んでおり、例えば、ドイツのある工場では、機械学習ベースのデータ分析アプリの導入により、新しい生産ラインの立ち上げにおけるサイクルタイムを15％削減することに成功。また、別の工場では、コンポーネントのテスト工程に要する時間を3分半から3分に短縮しました。加えて、生成AIによって人工的な画像を作り出し、それらを既存の機械学習モデルに読み込ませることで、予測精度を高める取り組みも行われています。
参考：https://www.sbbit.jp/article/st/135722
金融業界：JPモルガン・チュース
JPモルガンはアメリカ・ニューヨークに本社を置くグローバル総合金融サービス会社です。
JPモルガンは生成AIを活用することで業務効率化を実現しています。生成AI導入により情報収集やデータ分析を自動化、アナリストがより戦略的な判断や高度な分析に集中できるようになりました。これにより、1日あたり2〜4時間の業務時間を短縮できるようになりました。
参考：https://techsuite.biz/24100/#index_id7
食品業界：江崎グリコ株式会社
江崎グリコ株式会社では、社内での問い合わせ対応業務の負担を軽減するために、完全に内製化されたAIチャットボットを導入しました。生成AIが担当者に代わり質問に回答することで、社内問い合わせへの対応件数が毎月約30％以上削減。また、AIチャットボットの利用で解決できることが増えたことにより、自己解決型の社内文化を醸成することにも成功しました。
参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000034106.html
生成AIの未来予測
生成AIの未来は、技術、産業、社会の複合的な変化として捉えることができます。ここでは、それぞれの観点から、生成AIの将来について見ていきましょう。
生成AI技術はどのように進歩していくのか
マルチモーダルな処理能力の向上により、テキスト、画像、音声、センサーデータなど、多様な入力を統合的に理解・処理する性能が強化されています。これに伴い、生成AIをベースとしたAIエージェントも、より複雑なタスクに自主的に取り組めるようになるでしょう。たとえば、AIエージェントが人間の指示を受けなくても状況や目的を把握し、独自に計画を立てて問題解決へと導くといった活用が考えられます。
また、自己学習能力の進化により、人間の介入なしで新しい知識を獲得する能力も飛躍的に向上するでしょう。AIエージェントはその能力を組み込むことで、環境変化に柔軟に対応しながらタスクを最適化し、継続的に学習し続けることが可能になります。
さらに、感情や因果関係を理解し、人間に近い思考回路を持つAGI（汎用人工知能）への進化が起こると予想されています。こうしたAGI技術がAIエージェントにも搭載されることで、従来のルールベースでは難しかった高度な意思決定や、複雑な社会的・文化的文脈を踏まえた対応が可能になるかもしれません。
今後は、より幅広い分野で、より複雑な課題解決において生成AIとAIエージェントが組み合わさり、企業や社会に新たな価値をもたらす場面がいっそう増えていくでしょう。
生成AIは産業をどのように変革するのか
生成AIは既存の産業構造を大きく変化させると予想されます。
製造業では、設計から生産、品質管理に至るまで、全工程で生成AIが深く組み込まれ、高度な自動化と柔軟な生産体制が実現されるでしょう。
また、サービス業では、超個別化されたサービス提供が標準となり、各顧客のニーズに合わせたリアルタイムでの価値提供が可能になります。
さらに、研究開発分野では、生成AIによる仮説立案と検証の高速化により、イノベーションサイクルが大幅に短縮されるでしょう。
加えて、人材市場では、生成AIの活用スキルが全職種で必須となる一方で、創造的業務を遂行できる人材の需要が高まることが予想されます。生成AIと人間の協働を前提とした新しい職種が次々と生まれ、雇用構造も大きく変化していくでしょう。
生成AIの進化に伴う社会の変化
生成AIの普及は、社会構造の根本的な再構築をもたらします。
例えば、教育分野では、学習者の理解度に応じた個別学習が標準となるでしょう。また、医療分野では、予防医療の高度化と遠隔医療の普及により、医療の地域格差が低減することが予想されます。
一方で、生成AIの判断の透明性確保や、データプライバシーの保護といった新たな社会的課題も浮上します。また、デジタルディバイドを解消し、生成AIにより得られる恩恵を公平に分配することが求められるでしょう。
これらの課題に対応するために、技術開発と並行して、倫理的ガイドラインや法律による規制の整備が不可欠となります。さらに、人間と生成AIの適切な役割分担に関する社会的合意形成も重要な課題となるでしょう。
まとめ｜生成AIの導入により企業に変革を
生成AIは、既存のビジネスモデルを大きく変革する可能性を秘めています。
定型業務の効率化、製品開発サイクルの短縮、グローバルコミュニケーションの円滑化など、既に多くの成果が見られています。一方で、常に正しい情報を出力するわけではない、真に新しいものを創造することはできない、人間らしい理解や判断は困難であるといった注意点も存在しています。これらを適切に理解したうえで、人間の創造性や専門性と組み合わせることができれば、生成AIは企業の競争力向上に大きく貢献するでしょう。
今後、生成AI分野ではより高度な技術革新と社会実装が進むことが予想されます。情報への感度を高め、生成AI活用の波に乗り遅れないことが重要です。
ただ、生成AIの可能性を把握していても、「実際にどのように導入を進めればいいかわからない」「実際に自社の事例で効果的な働きができるのか不安がある」といった場合も多いのではないでしょうか。
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