デジタルトランスフォーメーション（DX）は、企業が競争力を維持し、新たなビジネスチャンスを探求するための重要な戦略である。しかし、生成AIの進化は、このDX戦略を再構築する必要性を迫っている。生成AIは、人間のように文章を生成し、意味を理解し、対話を行う能力を持つAI技術で、その応用範囲は広範で、ビジネスの様々な領域で活用が期待されている。 

このレポートでは、リブ・コンサルティング　先進技術ユニットACROBAT所長の森一真と阪口弘一郎が主催したセミナー「生成AI時代に迫られるDX戦略の再構築とは：具体事例から見るChatGPTを自社のDXに組み込むポイント」の主要な議論と洞察を詳細に紹介する。 

　

このセミナーでは、生成AIの市場規模、そのビジネスへの影響、そして具体的な活用事例について詳しく語られた。 
　

生成AIの市場規模と影響 

生成AIの市場規模は、今後10年間で180兆円に拡大すると予想。この巨大な市場規模は、生成AIのビジネスへの影響力を示している。特に、GPT4のような技術は、その企業特有の仕事の仕方やケイパビリティを変えるほどのインパクトがあるとした。生成AIは、文章の要約、文書生成、アイデア生成、文章構成変換など、多岐にわたるタスクを自動化でき、労働力を節約し、効率を向上させることが可能になる。 

　

• 生成AIのビジネス活用 

生成AIのビジネス活用には、主に「思考アシスト」と「外部の知識の探索・分析」の2つの重要なポイントがある。これにより、企業は新たなビジネスチャンスを見つけ出すための洞察を得ることができます。また、企業は市場のトレンドや競争状況を迅速に把握し、適切な戦略を立てることができる。 

　

• 具体的な事例：ChatGPTの活用 

ChatGPTは、生成AIの一種で、自然言語での対話が可能である。このセミナーでは、ChatGPTがどのようにビジネスに活用できるかについて、具体的な事例を紹介した。例えば、ある会社がの記念イベントを企画する際、ChatGPTはその企画のアイデア出しをアシストした。

生成AIの進化は、企業のDX戦略を再構築する必要性を迫っている。生成AIは、企業がビジネスの課題をより効率的に解決し、新たな価値を創造するための強力なツールとなり得る。 

しかし、生成AIの活用には注意が必要である。生成AIはあくまでツールであり、その活用方法や結果の解釈は人間が行うべきである。また、生成AIの活用は、企業のビジネスモデルや組織文化に適応する必要があります。これらの課題を克服することで、企業は生成AIの真の価値を引き出し、DX戦略を成功させることができる。 

　

6つのゲームチェンジ：生成AIがDX戦略を再構築する 

生成AIの進化により、企業のDX戦略に対する6つの重要な変化を見つけ出した。 

①AIとデータの民主化: 生成AIの進化により、AIとデータの活用が一部の専門家だけでなく、組織全体に広がっている。組織全体がデータ駆動の意思決定を行い、ビジネスの効率と効果を向上させることが可能になる。 

　

②アプリケーションのあり方の変化: 生成AIの進化により、アプリケーションのあり方も変化している。生成AIはユーザーの要求に応じて様々な機能を提供できるため、ユーザーは自分のニーズに合わせてアプリケーションをカスタマイズでき、より効率的に業務を行うことが可能になる。 

　

③価値シフトの加速: 生成AIの進化により、ビジネスの価値は、単純な労働から知的生産へとシフトしている。生成AIは知的生産の一部を自動化できるため、人間はより高度な知的活動に集中でき、ビジネスの価値を高めることが可能になる。 

　

④言語依存性の解消: 生成AIは、多言語に対応しており、言語依存性を解消する。これにより、異なる言語を話す人々が共同で業務を行う際のコミュニケーションの障壁が低減され、グローバルなビジネスの展開が容易になる。 

　

⑤データの価値が量から独自性へ: 生成AIの進化により、データの価値が単に量から、独自の知識や洞察による価値へとシフトしている。これは、過去の成功パターンや特定のドメインの知識を活用して、新たなビジネスのアプローチや戦略を生み出すことが可能になることを意味する。 

⑥知的生産のスケール化: 生成AIの進化により、知的生産がスケール化し、効率化が進んでいる。これにより、全ての営業や商品に対して、効率的な戦略を展開することが可能になる。 

以上の6つのゲームチェンジは、生成AIの進化により企業のDX戦略がどのように変化するかを示している。これらの変化を理解し、適応することで、企業は生成AIの真の価値を引き出し、DX戦略を成功させることができるだろう。

　 

生成AIの経営活用におけるフレームワークは、企業が生成AIをどのように活用し、どのような取り組み方針を設定し、どのようなビジネス観点から導入を進めるか、そしてどのようなシステムを構築するかといった要素を包括的に考慮する。 

①方針策定 

まず、企業が生成AIをどのように活用するかを決定します。これは、企業が生成AIを対外的に稼ぐITとして利用するか、自社内の業務効率化を図るか、既存の価値を強化するか、新たな価値を生み出すかという観点から考えられます。これらの観点は、企業のビジネスモデル、業界の状況、競争環境、技術的な能力、組織的な能力などによって異なる。 

②ケース探索 

企業が生成AIをどのようなビジネスコンテクストで導入するかを決定する。これは、企業が生成AIを既存のサービスに対して活用するか、新規のサービスに対して活用するか、生産性を上げるか、価値創出に繋げるかという観点から考えられる。 

③実用化 

企業が生成AIをどのようなシステムとして構築するかを決定する。これは、企業が生成AIを単独のシステムとして構築するか、既存のシステムに統合するか、複数のシステムを組み合わせて構築するかという観点から考えられる。 

生成AIの経営活用フレームワークは、企業が生成AIをどのように活用するか、どのような取り組み方針を設定するか、どのようなビジネス観点から導入を進めるか、そしてどのようなシステムを構築するかといった要素を包括的に考慮する。これにより、企業は生成AIを最大限に活用し、その経営における影響を最大化することが可能となる。 

　

• 生成AIの活用事例 

生成AIの活用事例として、特定のドメインに特化した知識を活用する事例として、Googleが医療領域に特化した生成AI「MedGPT」、建設業界向けソリューション「Togal」が生成AIを統合、当社では住宅不動産業界のコンサルティングナレッジを活用した生成AIの開発事例などを紹介した。 

これらの事例からは、生成AIが特定のドメインの知識を活用することで、その領域の問題解決や価値創出に大きく貢献できることが示された。 

　

• 経営データの分析における生成AIの活用 

生成AIの活用により、経営データの分析が劇的に進化している。セミナーでは、建設プロジェクトのコスト分析を例に、生成AIがどのように経営データの分析を助けるかを示すデモを紹介した。生成AIはさらに、得られた情報から原因の仮説を立て、対策を提案した。このデモが示す革新性は、生成AIが経営データの分析を自動化し、高度な洞察を提供できることである。 
生成AIを使用することで、分析の自動化が可能となり、アナリストの時間と労力を大幅に節約できる。 

さらに、生成AIは対話型のインターフェースを通じて、ユーザーからの質問に即座に応答できる。これにより、アナリストと経営者の間のコミュニケーションコストを削減し、より迅速な意思決定を可能にする。また、生成AIはデータから洞察を引き出す能力を持っている。これにより、企業は複雑な経営データをより深く理解し、より効果的な経営戦略を策定することが可能になる。 

以上のように、生成AIの活用により、経営データの分析は劇的に進化し、企業の経営における意思決定を大きく助けることが期待できる。 

　　　

• 生成AIと既存のDX戦略の整合性 

生成AIの導入は、既存のDX戦略との整合性を考慮する必要がある。生成AIは新たなツールであり、既存のDX施策とカニバリゼーション（自己競争）を起こす可能性は低いとした。しかし、一部の施策については、生成AIを活用することで優先度が変わる可能性がある。 

　

結論 

生成AIの進化は、企業のDX戦略に新たな視点をもたらし、その活用は企業の競争力を大幅に向上させる可能性を秘めている。しかし、その活用は企業の現状やニーズに応じて適切に行われるべきです。企業は自身がどのステージにいるのか、どのような領域を活用すべきなのか、どのような課題に取り組むべきなのかを再評価し、その上で生成AIを活用する戦略を立てるべきである。 

生成AIを適切に活用するためには、その能力を理解し、それが提供できるソリューションと、それが解決すべき具体的なユースケースとをマッチさせることが重要である。