ChatGPTの登場を皮切りに、世界中の企業で業界・職種問わずAI（人工知能）の活用が進んでいます。 AI（人工知能）の導入は、ビジネスプロセスの効率化、コスト削減など、企業に多くのメリットをもたらす一方で、使い方によってはリスクも孕んでいます。そこで、本記事では、企業がAI（人工知能）を導入するメリットやリスクとその対策についてわかりやすく解説します。 1. AI（人工知能）とは？ 厳密には、明確なAIの定義は存在しませんが、 本記事では、AI（人工知能）とは、「ものごとを人間のように捉え、思考し、特定の処理をするようにトレーニングされたシステム」と定義します。 例えば、人間は、過去にりんごを見たことがあれば、目の前の赤くて丸くて少し光沢がある果物をがりんごと判断できるでしょう。同じように、りんごに関する膨大なデータを与え、ある物体をりんごであるのかを判断できるようにトレーニングされたシステムをAIと呼びます。 これは、多種多様なAIの一例にすぎませんが、AIとは何か、少しイメージできたのではないでしょうか。 AIの定義や関連用語、できることなど、詳細に知りたい方は以下の記事をご参照ください。 【関連記事】AI（人工知能）とは？定義、知っておくべき用語、できること 2. AI（人工知能）を導入するメリット 人手不足の解消＆若手の効率的な育成 日本商工会議所が2022年に実施した調査では、中小企業の64.9％が「人手不足である」と回答しました。AIやRPAを導入することは、人間が行っていた定型業務を自動化・代替でき、日本の深刻な人手不足の解消につながります。 また、AIの導入は若手を一日でも早く一人前に育て上げるのにも役立ちます。社内規則やベテラン社員のノウハウをAIチャットボットに学習させれば、いつでも若手の疑問点を解決し、独り立ちをサポートしてくれます。 ビジネスプロセス効率化＆売上向上 AIの導入は、企業のあらゆる業務プロセスを効率化し、売上の向上に貢献します。例えば、カスタマーサービス部門にAIチャットボットを導入することで、人間に代わって、顧客の疑問やクレームに24時間365日自動対応してくれます。これにより、カスタマーサービス担当者の負担が減らせるだけでなく、顧客満足度向上によって売上機会の増加にもつながります。 安全性の向上 自動車業界や製造業、医療業界などの特定の業界において、AIを導入することで人的なエラーの低減および安全性の向上が期待できます。実際に、自動車業界では、AIを活用した自動運転の方が人間による運転より事故率が低いことがデータから明らかになっています。GM（ゼネラルモーターズ）傘下のCruiseの調査によると、自動運転は、人間のドライバーと比較すると、事故件数は65%減、けがを伴う事故に限っては74％減であり、高い安全性が確認されています。 ビッグデータ解析および活用 企業は、市場動向や顧客の個人情報、購買履歴、売上、在庫、従業員のパフォーマンスなど、日々多くの情報を収集・蓄積しています。それらのビッグデータは活用してこそ意味があります。膨大なデータをAIによって分析することで、近い将来における市場のトレンドや顧客の趣向パターンを推測できます。これらの傾向に基づいて戦略を立てれば、社内リソースを有効活用できるだけでなく、ユーザーにカスタマイズされたサービスの提供が可能になります。 AI（人工知能）を導入するデメリットとリスク 導入・維持コストの発生 AIの導入は、中長期的な視点で見れば、コスト削減・業務効率化・生産性向上・競争力強化など、企業に多くのメリットをもたらします。一方で、AIをビジネスに取り込むことは多額なコストが発生することを認識しておかなければなりません。社内でAIシステムの開発・運用・維持する場合、AIに詳しい人材を採用しなければならないでしょう。外部に委託する場合も当然コストが発生します。 AIシステムの導入を検討しているかつ社内にAIに詳しい人材が在籍していない場合、オフショア企業に委託することで開発・運用・維持コストを抑えることができるでしょう。 オフショア開発会社を選定する際のポイントを知りたい方は以下の記事をご参照ください。 【関連記事】失敗しないオフショア開発会社の選び方｜開発パートナー選定のステップや比較ポイントを解説  機密情報漏洩のおそれ 企業がAIを導入・活用する場合、個人情報や機密情報の漏洩と隣り合わせであることを認識しなければなりません。日本ディープラーニング協会は、ChatGPTや画像生成AIなどのAIサービスの利用に関するガイドラインを公開し、その中で秘匿性の高い情報は入力は避けるよう呼びかけています。このことから、ユーザーによって入力されたデータがAIの学習材料に利用されている可能性があり、企業の重要な情報の漏洩につながりかねないことが背景にあると推測できます。 機密情報の漏洩への対策として、AIサービスを使用する際に従うべきポリシーの策定および安全な使用方法についての社内トレーニング、従業員のサービスへのアクセス権の管理などが考えられます。 事故などの責任の所在が不明確 AIが搭載されている自動運転車やロボット、ドローンが事故や損害を起こした場合、誰の責任になるのでしょうか。この場合、そのAIの所有者または製造者が責任を負うことになります。ただし、実際には、その事故や損害の責任がAIの所有者にあるのか製造者にあるのか判断するのが難しいケースが多いです。 AIの所有者が責任を負う場合（不法行為責任）、「所有者による損害行為に故意または過失があったこと」「損害が発生したこと」「損害行為と損害に因果関係があったこと」の3点が認められなければなりません。 また、AIの製造者が責任を負う場合（製造物責任）「製造物に欠陥があったこと」「他人に損害を与えたこと」「製造物の欠陥と損害に因果関係があったこと」の3点が認められなければなりません。 この課題に対して企業は、「信頼できる開発パートナーとAIシステムの安全性を徹底的に確保すること」「AIシステムの意思決定プロセスを透明にし、問題発生時に追跡可能にすること」「AIシステムを継続的に監視すること」などの対策を講じる必要があるでしょう。 AIバイアスによる知的活動の衰退 最後に、すでに多くのAIユーザーに起こっているが、認識されづらいリスクをご紹介します。上述したように、AIは企業活動において多くのメリットをもたらします。ただし、特に生成AIを活用する際に、知らず知らずのうちにAIの出力内容がすべて正しいかのように信じてしまい、批判的に物事を見る能力が衰退してしまうリスクがあります。 本来であれば、客観的かつ網羅的な回答を出力してくれることが望ましいですが、AIシステムのトレーニングに使用されているビッグデータには、特定の人間が主観的に選んだものが含まれる場合があります。AIがトレーニングされる時点でバイアスがかかってしまえば、当然出力される内容にもバイアスがかかってしまいます。 AIの導入・活用を検討している企業は、まずこのリスクを認識したうえで、ユーザーとなる従業員には、バイアスがかかっている可能性を説明し、批判的視点を持ちつつ、AIはあくまで人間の補助的な位置づけであることを伝えると良いでしょう。 まとめ 本記事では、企業がAIを導入することで得られるメリットおよびデメリット・リスクについて具体的にご紹介しました。AIを導入することは、人手不足の解消や効率的な若手の育成、ビジネスプロセスの効率化、顧客満足度の向上が期待できる反面、導入・維持コストの発生や機密情報の漏洩、バイアスがかかってしまうなどのデメリット・リスクにも気を付けなければなりません。企業は、このメリットとデメリットを考慮し、AI導入の要否を判断すると良いでしょう。 コストを抑えてAIシステムを開発したいとお考えの企業様は、株式会社リッケイをご検討ください。当社は、ベトナムオフショア企業であり、国内に東京・大阪・名古屋・福岡に拠点を有し、280名のスタッフが在籍しております。AI関連エンジニア数は50名以上在籍しており、日本語による円滑なコミュニケーションが可能です。ビジネスニーズにカスタマイズされたAI開発にご興味のある企業様は、お気軽にお問い合わせください。 当社のAI関連事例はこちら

ChatGPTをはじめ、この1年ほどでAI（人工知能）は私たちにとって身近な存在となりました。質問したことに対して、こちらの意図を汲み取ってそれらしい返答を出力してくれたり、数秒のうちにプロのデザイナーが作成したような画像や動画を出力してくれたり、表や関数の作成をしてくれたり、その用途は多様です。 このように、非常に便利なAI（人工知能）ですが、そもそもAIとは何でしょうか。本記事では、AIを理解するためにその定義や知っておくAI基本用語、AIにできることをわかりやすくご紹介します。 1. AI（人工知能）とは？ AI（人工知能）の定義 AIという単語は、「Artificial Intelligence」の略であり、日本では一般的に「人工知能」と訳されます。 AIとは、「人間のようにものごとを認識および思考し、処理をするコンピュータシステム」と本記事では定義します。 例えば、私たち人間が以下の画像を見たとき、過去の経験をもとにこれが「りんご」であると一瞬のうちに判断できます。 AIとは、このように物体を認識して、過去のデータから思考し、何かを判断したり処理したりできるようにトレーニングされたシステムのことを指します。 ※ただし、AIの定義は研究者によって異なり、そもそも「知能」という単語の定義が明確ではないため、「人工知能」の明確な定義が存在しないというのが現状です。 2. 知っておくべきAI用語 ここでは、AIを理解する上で知っておくべき関連用語をご紹介します。 機械学習（ML：Machine Learning） 機械学習とは、特定の対象物や用途に関する大量の学習データから、特徴やパターンを学習し、それに基づいて未知の対象物を自動で処理するシステムのことを指します。機械学習は、人間が対象物に関する正解と不正解のデータセットを与える「教師あり学習」ととにかく対象物のデータを与えてAIに自律的に特徴を学習させる「教師なし学習」に分けられます。 例えば、犬を判断できるAIを開発する場合、教師あり学習では、犬の画像に「正解」ラベルをつけて猫（不正解）や鳥（不正解）の画像とセットで与えて学習させます。一方で、教師なし学習では、ひたすら犬の画像を与えて、AIに犬の特徴（耳が立っている、伸びた鼻と口など）を自律的に学習させます。 深層学習（DL：Deep Learning） 深層学習とは、人間の脳の仕組みを再現した「ニューラルネットワーク」を用いた、より高度な機械学習の1つの手法です。ニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」の3つから構成されており、隠れ層を多層にすることで、より複雑な事象の学習や処理が可能になります。 従来の機械学習で犬と猫を判別できるようなAIを開発しようとした場合、犬と猫のどの特徴（毛の色、耳の形や大きさ、鼻・口の長さ、顔の比率など）に着目して学習すべきかを人間が教える必要がありました。一方で、深層学習では、さまざまな要素を同時に学習できるため、「何に着目して学習すればよいのか」ということを自ら判断できるわけです。 自然言語処理（NLP：Natural Language Processing） 自然言語処理（NLP）とは、人間の言葉（テキストや音声）を分析、抽出、理解し、処理する技術のことです。身近にある自然言語処理（NLP）が使用されている例として、多言語翻訳サービスの「Google翻訳」やスマートアシスタントである「Siri」や「Alexa」などが挙げられます。 生成AI（GenerativeAI） 生成AI（GenerativeAI：ジェネレーティブAI）とは、学習したデータをもとに、独自のコンテンツを生成・創造できるAIのことです。生成AIによって生成されるコンテンツとして、テキスト、音声、画像、動画、音楽などがあります。 生成AIが従来のAIと異なる点は、従来のAIが構造化データ（整理されたデータ）により学習し、特定の処理の自動化しかできなかったのに対し、生成AIは構造化されていないデータを学習し、全く新しいコンテンツが創造できる点にあります。 生成AIは、既にビジネスでも導入されており、ブログ記事やメールの作成、パッケージデザインの提案、カスタマーサービスの自動化など用途はさまざまです。生成AIは今最も注目されている技術であり、今後その活用は拡大の一途をたどると予想されます。 大規模言語モデル（LLM） 大規模言語モデル（LLM）とは、数十億語といった膨大な量のテキストデータによりトレーニングされた自然言語処理モデルのことです。大規模言語モデルは、ChatGPTなどのチャットボットには欠かせない技術であり、テキストの分類や要約、生成、翻訳、質疑応答、感情分析など多岐にわたるタスクを実行します。大規模言語モデルにより、チャットボットなどで出力されたテキストは人間が作成したものと相違ないレベルまで向上しました。 マルチモーダルAI マルチモーダルAIは、ある対象物を複数の異なる入力データ（テキスト、音声、画像、ビデオなど）を関連付けて認識し、処理することができる高度なAIのことです。例えば、感情分析にマルチモーダルAIを応用することで、言葉の内容だけでなく、話し方や表情も同時に分析することができ、より正確な感情を分析できます。 3. AI（人工知能）にできること 画像認識 画像認識は、画像内の人物や物体を認識するAI技術です。画像認識技術はさまざまな業界で、さまざまな用途に利用されています。例えば、ソーシャルメディアでの自動タグ付けや監視カメラの映像から特定人物の検出、MRIなどの医療画像から病変を検出などに役立っています。 言語解析 言語解析は、人間の言葉を理解し、文の構造や意味を分析するAI技術です。言語解析技術を活用することで、感情分析、自動翻訳、音声認識などが行えます。身近なサービスとしてGoogle 翻訳や、Amazon Alexa、AppleのSiriなどがあります。 需要予測 AIは、過去の膨大なデータと機械学習により、将来のある時点の需要を予測することが可能です。例えば、小売業界で在庫管理にAIを導入することで、顧客の購買傾向や季節的な需要の変動を学習し、過剰在庫や在庫不足を防ぐことが可能です。 機械制御 AIは、人間の代わりに機械やシステムの状態を監視し、必要に応じて自動的に調整を行うことができます。この技術は、製造ラインの自動化、自動運転車の運転制御システムなどに応用されています。 レコメンド AIは、ユーザーの行動や好みに基づいて、パーソナライズされた商品やサービスを推薦することができます。例えば、NetflixやTik Tokでは視聴履歴に基づいて映画やショートビデオのレコメンドが行われ、Amazonのショッピングサイトでは購買履歴や閲覧データから関連商品がレコメンドされます。 まとめ 本記事では、AI（人工知能）の定義や知っておくべきAI用語、AIにできることなどの基本情報をご紹介しました。本記事を通して、普段使用しているAIツールのベースとなっている技術について知っていただけたのではないでしょうか。 AIは一過性のトレンドではなく、私たちの私生活、仕事に大きな影響・変化を与えるイノベーションです。株式会社リッケイは、AIに特化した関連会社Rikkei AIを有し、日本の企業様向けにAI開発、導入支援を提供しております。AIをビジネスプロセスにどのように取り入れることができるのか詳しく知りたい企業様は、お気軽にお問い合わせください。 当社のAI関連事例はこちら

Part 1では、主に広告やマーケティングの文章を効率的に作成するための人工知能を活用した優れたツールである、「Marketing GPT」についてご紹介しました。本記事（Part2）では、同じく生成AI技術を活用したツールである「Commerce GPT」について中心に解説していきます。 「Commerce GPT」とは Commerce GPTは、Data Cloudからのリアルタイムで統合されたデータに基づいて生成された情報を活用し、企業が顧客の購入プロセスのあらゆる段階でカスタマイズされたコマース体験を提供するためのツールです。要するに、Commerce GPTを使えば、企業はデータを活用し、顧客が求める商品や必要な情報を手に入れて、最高の買い物体験を提供できるのです。 Commerce GPTのポイント 信頼できるデータに基づいてトレーニングされたAIを使用することで、ROI（投資利益率）を加速し、より多くの成果を達成し、売上を拡大します。ROIとは、投資した資金に対して得られる利益の割合を表す指標です。つまり、企業はAIの力を借りて投資効果を最大化し、収益を増やすことが可能になります。 リアルタイムかつ統合されたデータを活用することで、顧客の忠誠心が高まり、手間をかけずにダイナミックなショッピング体験や特典、スムーズな購入プロセスを提供できます。つまり、顧客がより満足する買い物体験を手軽に提供することができます。 優れたCRM（顧客関係管理システム）を活用して、お店は顧客とのあらゆる接点で販売活動を行います。販売、サービス、マーケティングのさまざまな手段を使い、柔軟な買い物体験を提供し、顧客が利用している場所に合わせて対応します。つまり、お店は顧客とのつながりを大切にしながら、どこでも買い物ができるようにするのです。 Commerce GPTの特徴 最先端のAI技術を活用したコマース向けツールであり、データ駆動の洞察と推奨事項に基づいてカスタマイズされたショッピング体験を提供するCommerce GPTの特徴は、以下の通りです。 「Marketing GPT」と「Commerce GPT」の今後のタイムライン 現在、重要な役割を果たしているData Cloud for Commerceは利用可能です。そして、Marketing GPTとCommerce GPTは以下のように進行する予定です。 Salesforceの「Marketing GPT」と「Commerce GPT」は、競争力のある市場で成功するための重要なツールです。これらのAI技術を活用することで、企業は顧客との関係を深め、成長を促進することが可能です。SalesforceのAI技術はますます進化し続けており、関心と期待が高まっています。今後の展開にはますます注目が集まることでしょう。

生成AI、データ（GPT- 4など）、CRMを駆使した大規模なパーソナライゼーションを推進します 。セールスフォース (Salesforce) は最新の技術を活用して、マーケティングキャンペーンとショッピング体験をよりパーソナライズ化を実現する「Marketing GPT」「Commerce GPT」を発表しました。この革新的なアプローチにより、企業は顧客に対してより魅力的なキャンペーンを提供し、ショッピング体験を個別化することができます。 「Marketing GPT」と「Commerce GPT」 Salesforceの「Marketing GPT」と「Commerce GPT」は、生成AI技術を活用した革新的なツールです。これらのツールは、顧客の嗜好や行動データを分析し、個別のニーズに合わせたカスタマイズされたコンテンツやサービスを提供します。 「Marketing GPT」とは Marketing GPTとは、広告やマーケティングの文章を効率的に作成するための人工知能を活用した優れたツールです。このツールは、ターゲットの興味を引きつける魅力的なコピーを自動的に生成することができます。マーケティングのプロフェッショナルにとって非常に役立つツールであり、マーケティング成果を最大化するのに大いに貢献するツールです。 Marketing GPTのポイント Marketing GPTの特徴 Marketing GPTは、AIとData Cloudを使って、マーケターが信頼できるデータを使用し、パーソナライズされた体験を提供することができるツールです。具体的な特徴としては、以下のようなものがあります。 1. セグメント作成 データクラウドから入手した信頼性の高い情報を利用し、自然な言葉で質問したりAIが提案してくれるアイデアを活用することで、ターゲットをより具体的に絞り込むことができます。 2.メールコンテンツ作成 Email Content Creationを利用することで、パーソナライズされた電子メールを自動的に作成することができます。これにより、テストやエンゲージメントの向上だけでなく、作成作業の負荷も軽減されます。 3. データクラウドのためのセグメントインテリジェンス Data Cloudのセグメントインテリジェンスを活用することで、マーケティングのROI（収益率）を向上させます。ファーストパーティデータ（自社のデータ）、収益データ、有料メディアのデータを組み合わせて、視聴者の関心をより詳しく知ることが可能になります。つまり、より効果的なマーケティングを行うために、大切な情報を自動的に結びつけて分析することが可能になります。 4. 迅速なアイデンティティの解決、セグメンテーション、エンゲージメントの実現 適切なタイミングで適切なメッセージを届けます。これにより、顧客の情報が自動的に整理され、Data Cloudの情報も最新の正確さで更新されます。つまり、顧客のIDを迅速に特定し、興味や属性に合わせたメッセージを送ることが可能です。 5. Typefaceの生成型AIコンテンツプラットフォームを活用します Typefaceの生成AIコンテンツプラットフォームを活用することで、特定のブランドの声やスタイルガイド、メッセージに基づいて、Marketing GPT内のマルチチャネルキャンペーンに適したビジュアルアセットを作成します。これにより、ブランドの一貫性を保ちながら、視覚的に魅力的なコンテンツを効率的に生成することが可能です。 結論Marketing GPTは、データやAIを活用して個別の顧客に合わせた情報やコンテンツを提供し、顧客によりパーソナライズされた体験を提供します。 具体的には、セグメント作成やメールコンテンツ作成によるターゲット絞り込み、データクラウドのセグメントインテリジェンスの活用により、マーケティングのROI向上が可能です。また、迅速なアイデンティティの解決とエンゲージメントの実現、Typefaceの生成型AIコンテンツプラットフォームによる一貫性の保持が効率的かつ魅力的なコンテンツ生成に寄与します。 これにより、顧客のニーズや好みに合わせたサービスを提供し、顧客満足度を向上させることが可能です。 Part２では、Commerce GPTについて詳しく解説します。 Part 2: Salesforceの「Marketing GPT」と「Commerce GPT」によるCXのパーソナライズ化 (P2)