生成AIは今後、BtoBの分野でも活用が拡がると考えられます。特に中小企業は、売上や事業規模の拡大といった「成長」よりも、生成AIを活用した「進化」に活路を見出すべきだと考えています。本記事では、生成AIとは何か、できることや今後の進化、中小企業における活用のポイントなどについて詳しく解説します。

生成AI（ジェネレーティブAI）とは

2022年の終盤から、ChatGPTや画像生成AIなど生成AI（ジェネレーティブAI）が注目されています。これまで人間の思考や工夫によって生まれてきたコンテンツが、いくつかの簡単なステップだけで、瞬時に生み出されるからです。

生成AIについては、経営者の「武器」になるのか「壁」になるのか、はっきりしていない状況です。そこでまずは、生成AIの定義と種類を整理してみます。

生成AI（ジェネレーティブAI）の定義

生成AIとは、「コンテンツやモノなどさまざまなインプットから、創造的なアウトプットをもたらすAI（もしくは機械学習の手法）」の総称です。次世代型AIや強いAIの代表格として語られており、BtoC、BtoBにかかわらず業界や分野の壁を越えた活用が期待されています。

従来型AI（認識系AI、識別系AI）との違い

これまで知られていたAIは、その前提として「一定の質を持った十分な量のデータ」が必要でした。つまり、しっかりと精製されたデータを大量に投入することで、機械学習は特徴を学び、そこから「認識」「識別」につなげていくというのが基本的な仕組みです。

しかし、実際のAI活用では、データの準備フェーズに多大な労力が必要です。また、その割には「まったく新しい何か」を生み出すわけではないため、活用範囲は限定的でした。

これに対して生成AIは、データが充実していない環境でも「新しい何か」を生み出すことができるのです。ChatGPTのような文章生成AIやStable Diffusionのような画像生成AIは、特定の人間が入念に準備したデータを使用するわけではありません。インターネット上に点在する材料を独自に取り込んで学習し、新しい創造物をアウトプットします。

生成AIの種類と具体例

生成AIは、2023年時点で「文章生成」「画像生成」「音楽生成」「コード生成」といった種類があります。以下は、それぞれの種類における主要な生成AIの具体例です。

ChatGPT

現在、世界中に驚異的なセンセーションを巻き起こしている文章生成AIの代表格です。人工知能研究を行う団体「Open AI」が開発している言語モデル「GPT（Generative Pre-trained Transformer）」を採用しており、現在は最新のGPT3.5を搭載しています。従来の言語モデルのように、事前学習や再学習を必要とせず、あらかじめ膨大なデータで学習済みの言語モデルを誰もが気軽に利用できる点が最大の強みですね。「～とは？」のような用語解説的な内容ならば、かなりの精度で高品質な文章を自動的に生成します。

2022年11月30日に公開されたChatGPTは、2023年1月に1億人のアクティブユーザー数を記録しました。また、わずか1週間で100万人のユーザーを獲得し、このスピードはメジャーなSNSよりもはるかに速いとのこと。

また、ChatGPTに使われている言語モデル「GPT」は、マイクロソフト社が提供しているローコード開発ツール「Power Apps」内でコード生成にも活用されています。

Midjourney

ユーザーが入力したテキストから画像を生成するAIです。インターネット上に公開された画像をスクレイピングで収集し、これを教師データとして学習するため、著作権や倫理面の問題に発展することもあるようです。

DeepL Write

AI翻訳サービスとしてすでに一定の知名度を獲得していた「DeepL」の新機能で、入力した文章を自然かつ自動的に改善してくれるツールです。2023年春時点では英語とドイツ語のみに対応しています。ChatGPTのようにゼロベースでの文章生成ではなく、文法の誤りや言い回しの提案、言葉の選択を主に行ってくれるようです。

MusicLM

Googleが提供する音楽生成AIです。事前に28万時間の音楽を学習させて開発されたそうで、テキストからさまざまな音楽を自動で生成します。ただし、現時点で一般公開される予定はないとのこと。おそらく著作権絡みの問題がクリアになるまでは、公開されないのではないでしょうか。

Stable Diffusion

画像生成AIの代表格で、テキストから自動で高精度かつ創造的な画像を生成するAIです。Stable Diffusionは、テキストを理解する「テキストエンコーダー」と、それをもとに画像生成を行う「画像ジェネレーター」で構成されています。画像ジェネレーターは内部処理として「拡散モデル」を使った画像生成を行い、さらにOpenAIが開発した事前トレーニングモデル「CLIP」を活用しながら精度を向上させているとのこと。

画像生成の詳しい仕組みはこちらで公開されています。

プレトレ

プレゼンテーション動画の評価・解析サービスです。動画だけではなく、パワーポイント資料の評価・解析も行ってくれるとのこと。時系列に沿って、視覚的にプレゼン全体を可視化してくれるため、改善点が定量化できる点が魅力ですね。

VALL-E

マイクロソフトが開発した音声合成AIです。たった3秒の音声データから発話者の声を学習し、学習した声でテキストを読み上げることができます。事前に6万時間もの英語音声による学習データを使用しており、オリジナル音声によく似た声での自然な発声が可能です。

思考力が試される時代へ

これら生成AIを俯瞰して思うのは「人間の新しい仕事が始まったな」ということです。生成AIの持つ力を最大限に活用するには、「どう情報」を集めて「どう学習させ」、出てきた答えを「どう解釈」して、「どう正誤判断」するのかが重要になってきます。つまり、「どう」の部分がAIを使う人間の裁量であり、思考力の差がつく部分でもあるわけです。

BtoBにおいて生成AIは普及するか

生成AI以外のBtoB向けAIサービスを俯瞰してみると、その大半はAI自体を単体で売っているのではなく、準備段階と学習、チューニングセットでサービス化しています。つまり思考と試行をAIとセットで伴走型サービスとしているものが大半なのです。

現在の生成AIが伴走型サービスとして提供されるかはわかりませんが、人流制御などBtoBでも応用できそうな技術体系はすでに存在しています。

今後は新しいビジネスモデルの考案などデータ（=人間の知見）が不十分な分野で生成AIが活躍するかもしれませんね。対象とする事業分野と市場選定、生成されたビジネスモデルのリスク分析など、ビジネスモデルやマーケティングの立案でも生成AIが適用される余地はありそうです。

仮にこういった使われ方をする場合、ERPやCRM、MA、SFAといったシステムから生成AIがデータを取り込み、次の打ち手を生成するというサービスになるでしょう。つまり、現状のBIよりも一歩進んだサービスになる可能性が高いと感じています。

分析と可視化のみならず「思考の雛形」を生成するAIが登場すれば、BtoBでも普及していくのではないでしょうか。

中小企業に必要なのは「成長」ではなく「進化」
今後の中小企業は「成長」ではなく「進化」を意識した改革に着手すべきです。なぜこのように考えるかと言えば、従来型の「成長」には限界があるからです。ここで言う成長とは、事業規模・売上・人員の増大などです。従来型の成長を実現するためには、市場トレンド、社会情勢など土台となる要素が揃っていなくてはなりません。

ご存じのように現代はVUCA時代と呼ばれており、市場トレンドはほぼ予測不可能です。また、突発的な戦争による素材の高騰など、社会情勢についても経営にプラスとは言えない状況が続いています。大企業であれば成長の原資となる「人・モノ・カネ・情報」を一括で確保し、備蓄しておくことが可能ですが、中小企業にはこうした体力がありません。そこで、今ある原資を可能な限り有効活用し、これまで以上のアウトプットを生み出す企業に生まれ変わる必要があるでしょう。

例えば、日本企業の多くが取り組み始めているDXも、もとをただせば「改革」「変化」を推奨する概念です。もう少し簡単に述べると「デジタル活用によって成長しやすい土台を作るための進化」とも言い換えられます。デジタイゼーション、デジタライゼーションを経て、業務プロセスのみならず従業員の意識も変えていき、最終的にはデジタル活用が当たり前になるような文化を醸成する。これがDXの趣旨であり、企業のデジタル進化を後押しする考え方であるのは明白です。

デジタル進化のカギは生成AIの突破力

特に生成AIの活用は、自社が保有する情報資産をオンラインに乗せるための「発射台」のような役割を担うため、ぜひとも活用を視野に入れるべきです。生成AIの強みは「業務プロセスを一切変えず、アウトプットの速度だけを高められる」という点です。人間の思考と手作業を部分的に代替し、アウトプットを素早く「提案」してくれるため、人間は「選択と判断」に力を注ぐことができます。これまでもRPAなどが作業を代替していましたが、これには「明確な答え」が必要でした。つまり、顧客に対する「定型文の返信」は自動化できても、「気分を害さないように断りのメールを書いてくれ」といった命令は実現できなかったわけです。

一方、生成AIを活用すると、

• 業務で使用するメールの文面を学習し、返信元メールを参照しながら文面を自動提案
• セミナーで使用するスライドの半自動的な生成
• エクセルシート内に記述してある関数を言語化し「何をしているか」を説明
• エクセルシート内の数値を自動分析し、数式を自動生成
• 複数のプログラミング言語によるコーディング作業の自動化
• オンライン上に存在する動画の要約、翻訳の自動化

などが可能です。もっと簡単に言うと「読む・考える・書く（描く）」といった人間の最もベーシックな論理構築作業を代替してくれるので、既存の業務プロセスが飛躍的に効率化されます。

このように生成AIを組み込んで得られたアウトプットをどんどんオンラインに乗せていくことで、価値創出のタイムパフォーマンスを上げることが可能です。余剰コストは削減してもよいですし、ほかの事業に差し向けても良いでしょう。

生成AIは“破壊者“ではない

生成AIに関しては、すでにさまざまな業界から賛否両論が巻き起こっています。その中には、まるで生成AIが破壊者であるかのような内容も含まれていることがあります。以下は、生成AIに対して否定的な意見の一部です。

米国の学校の一部でChatGPTの使用を禁止

金融大手ゴールドマンサックスにおいて会社のデータをChatGPTに用いることに否定的な反応
このように生成AIを危険視する声がある一方で、IT業界や教育業界の関係者からは「次世代の標準スキルのひとつになる」といった声も挙がっています。

どちらの意見が「正」になるのかはわかりません。しかし、爆発的な普及が起こり、世に受け入れられ始めているという事実は変わらないわけです。

また、「急激に成長した仕組みに対する反応」という意味において、Youtubeの黎明期ととても良く似ている点に注目です。現在では動画プラットフォームのメジャープレイヤーとなったYoutubeも、登場してすぐは著作権がらみの訴訟を多数抱えるなど、危険視された存在でした。

強烈な反発の裏で同等レベルの支持が巻き起こり、両者が拮抗しつづけることによってさらに認知が拡大していく。その結果が今のYoutubeなのです。

Youtubeも安定して成長するまでは、多くの個人や企業が使い方を模索し、最適解を見つけ出していきました。したがって生成AIも、今は「使い方を探る段階」と言えるでしょう。
生成AIの性質から考えると、一部の職業やそこで発生する労働に関しては、淘汰が発生するかもしれません。しかし、経営に関して言えば、自動化や省人化に対する特効薬になりえる存在だと考えています。

生成AIはVX・DXのきっかけに成り得る

一般的に企業の成長は規模や売上の拡大を指しますが、これらは一定の条件を満たさなくては達成しえないものです。そこでバーチャル経営では、価値創出のタイムパフォーマンスを上げる「バーチャルトランスフォーメーション」による進化を推奨しています。

バーチャルトランスフォーメーション（以下VX）とは、こちらの記事でも解説しているように、現実世界と仮想世界の融合によって新しい付加価値を生み出すための組織へ進化することです。
進化と言っても大げさなものではなく、まずは業務のタイムパフォーマンス向上を狙って、デジタルツールを組み込んでいけば良いと思います。
特に生成AIは、バーチャルトランスフォーメーションの中核に成り得るツールです。生成AIは、業務プロセスはそのままに、タスク単位で創造性のあるアウトプットを瞬時に生み出すため、余計な課題や調整が発生しにくいという強みがあります。

中小企業のデジタル進化に役立つ生成AI一覧

では、実際にVXやDXのきっかけになりうるような生成AIの例を紹介します。

会議要約・録画：tldv.io

tldvは、GPT3を内蔵した会議アシスタントツールです。

tldvができることはさまざまですが、主な機能としては「会議の記録」「発話者認識」「自動翻訳」「議事録の記述」が挙げられます。ZoomやGoogle meetの中にtldvを招待するだけで素早く会議を録音するだけではなく、20以上の言語を翻訳したり、発話者を認識しながらサマリーを自動生成することができます。
GPT3による高品質な要約を自動生成できることが売りのようですね。ウェブ会議と連動して自動文字起こしや要約の作成を行ってくれるAIと考えれば良いでしょう。
tldvを活用すれば、打ち合わせのたびに発生する議事録の作成や、情報共有のための資料作りを自動化できるでしょう。この2つの業務は、利益に直結するものではないですが、重要度は極めて高いです。自動化によってコア業務へ投下できるリソースを増やせるのではないでしょうか。

参考：

https://tldv.io/

メール作成：addy-ai.com

実際に使用する場合は、拡張機能としてブラウザにインストールしたあと、設定で口調（Default email writing tone）を指定します。また、返信間隔（Response length）も調整できるようです。

Gmail上で実際にメールを作成するときの画面です。新規にメールを作成する場合は、宛先上部の「Write」に大まかな支持を8文字以上入力することで、文章が自動提案されます。日本語には標準対応していませんが、上の画像のように日本語の指示でもそれなりに意味のある文章が生成されました。

また、Chrome系ブラウザの拡張機能からAddy-AIを起動し、メールのマークをクリックすると返信元の内容を参照しながら返信用の文面を作成する画面が起動します。こちらも、返信元メールを張り付けるか、新規メールの開始8文字程度を入力するとメールが自動生成される仕組みです。
定型文はもちろんのこと、日常業務の報告や既存顧客への連絡などは、全てaddy-aiでカバーできるでしょう。月9.99ドルの有料プランではよりパーソナライズが強化されるようですね。ちなみに日本語でのアウトプットはできませんが、インプットは可能なので、文面の作成＋翻訳が自動で行われることになります。海外業者とのメールのやり取りではかなりの時短効果を発揮しそうです。

参考：

https://addy-ai.com/

動画生成：app.elai.io

テンプレートとGPT3を活用し、動画を自動生成するAIです。
任意のワードを入力（～に関する広告など）し、テンプレートを選択してCreateを押すと動画が生成されます。

非常に簡単なステップで動画が生成されるので、キャンペーン動画の作成などに活用できそうです。

ちなみに、国籍や性別などによる音声の選択も可能です。

参考：

https://app.elai.io/

スライド作成：slidesai.io

テキストベースでスライド資料を自動作成するAIです。

テキスト入力と簡単な見た目の指定で、スライドを自動生成します。テキストは直接入力か貼り付けで行います。

テキストの入力が完了した後は、スライドの大まかなデザインを指定します。プリセット以外に独自のカスタマイズもできるようですね。
以上の2ステップでスライド資料が生成されるため、ホワイトペーパーやDL資料の作成はかなり効率化されるでしょう。単純にパワーポイントによるテキストや図のレイアウトにかかる時間が短縮されます。
ちなみに、月あたり3プレゼンテーション（1プレゼンあたり2500文字）まで無料で、有料プランではドキュメントのアップロードにも対応するようです。

参考：

https://www.slidesai.io/

コード作成：blckbx.ai

Visual Studio用のコード生成AIです。強力なオートコンプリート機能と検索機能を備えています。

オートコンプリート機能はPython、JavaScript、TypeScript、Go、Rubyなどの20 以上のプログラミング言語で使えるため、かなり汎用性が高そうです。エンターを押したタイミングでコードを自動提案するので、「ロジックはある程度組めるが、文法理解が浅い（もしくは忘れた）」などの場合に重宝しそうですね。

参考：

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Blackboxapp.blackbox

Youtube要約：YouTube Summary

Chromeの拡張機能として提供される文字起こし＋要約生成AIです。動画の文字起こしデータをChatGPTに転送し、要約する仕組みを採用しています。上の画像のように、動画再生時に出現する「Transcript&Summary」というボタンをクリックすると動画の文字起こしデータが瞬時に生成されます。こちらは日本語に完全対応しているので、すぐに使い始められますね。動作も軽く、非常に便利で高機能です。クリックした瞬間に、20分程度の動画のテキストデータが抽出されるのには驚きました。
セミナー動画のテキストコンテンツ化などに役立つほか、オウンドメディア掲載用の素材を作成するといった使い方もできそうです。

参考：

https://glasp.co/youtube-summary

翻訳・要約：Notion AI

翻訳や要約に活用できる生成AIです。文章量の調整や語調、トンマナの指定など細かなカスタマイズが可能なようで、「人間が書いている感」が欲しいときに重宝しそうです。

視覚的に条件を設定できるうえに日本語にも対応しているので、すぐに使い始められそうですね。メールの作成や会議用資料のテキスト作成、プレゼン資料のテキスト作成など幅広く活躍できるでしょう。addy-aiのように自動提案機能があるので、ある程度書いたらAIに任せるという方法も可能です。

参考：

https://www.notion.so/ja-jp/product/ai

関数生成：numerous.ai

ExcelやGoogle Sheetsといったスプレッドシート内でChatGPTを呼び出し、分析や翻訳を提供する生成AIです。

「=AI()」と指定することでChatGPTを呼び出し、カッコ内の指定内容を自動で入力することができます。

また、カウントしたいデータをテキストで説明することで、数式を自動生成することも可能です。

さらに、「関数が何をしているのか」を人間の言葉で説明してくれるため、属人化した業務の分析にも活用できるでしょう。
かなり便利な生成AIなので、スプレッドシートに関する学習自体が不要になる可能性が高いですね。業務アプリとしてExcelを使っていて、関数やシートを継ぎ足しているが、担当者が変わるたびに引き継ぎが大変……といった課題も解決できそうです。
また、スプレッドシートをクラウドツールなどに移行する際の要件定義や基本設計にも役立ちそうです。

参考：

https://numerous.ai/

ブログ生成：ChatGPT×GoogleDocs

こちらは2つのツールを組み合わせて、ブログを量産する手法です。ChatGPT×GoogleDocsの組あわせにより、SEO対策としてのブログ量産を効率化できるかもしれません。ちなみに、
GoogleDocs側をローコード開発ツール（Google Apps Script（GAS）でカスタマイズすることで、高品質なブログ生成も可能になります。GASによるブログ生成は、スクリプトコードとAPIキーが必要ですが、どちらもそれほど難易度が高くないので挑戦してみる価値はありそうです。

まとめ

今回は、経営の効率化に役立つ具体的な生成AIの例を紹介してきました。2023年4月5日、日本経済新聞にて「メタが生成AIを商用化する」というニュースが報じられました。生成AIのビジネス利用は予想以上の速さで進んでおり、今後は確実に経営の世界にも広がっていくと思います。

今回紹介した内容は主に海外で使用されている生成AIであり、日本語に対応していないものもあります。しかし、日本語への変換は翻訳ツールでまかなえてしまうため、いずれもすぐに使い始めることが可能です。

メールと資料の作成、Web情報の要約といった「調べる・読む・考える・書く」作業は、大半が自動化できてしまうわけです。つまり、ドキュメンテーションやリサーチにかかる労力の大半を生成AIが担ってくれることになります。生成AIが提示した結果を活用しながら業務を回すようにするだけで、中小企業のデジタル進化は急速に進むかもしれません。