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企業での本格活用はいつ頃に?ChatGPT導入状況から見る生成AI活用のために払拭すべきポイント

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最近、ChatGPTをはじめとした生成AIの活用に関するニュースや話題を目にする場面が増えてきた印象がありますね。革新的なその利便性から今後は本格的に業務での活用が期待されますが、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用をスムーズに進めるためには何が必要なのでしょうか?
前回の記事では生成AIの活用状況と今後の付き合い方についてご紹介しましたが、今回の記事ではFindyが行ったアンケート結果を元に、企業がビジネスにおいて生成AIを活用するために必要なポイントを中心に見ていきます。

▼前回の記事はこちらから

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目次

調査概要

本記事では「ChatGPTに関する意識調査」の結果を元に記事作成をしております。

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【ChatGPTに関する意識調査概要】

  • 調査期間:2023年4月24日〜4月28日
  • 調査方法:Webアンケート
  • 調査目的:ChatGPTに関する意識調査アンケート
  • 分析対象回答数:342件
  • 調査主体:ファインディ株式会社

職場におけるChatGPTの活用状況

「検討中」が44.4%、「すでに活用中」は16.1%に留まる

「現在の職場でChatGPTの活用は進んでいますか?」という設問に対し、最も多かったのは「現在検討中」で44.4%。次いで「話題にもあがっていない」(20.2%)、「すでに活用している」(16.1%)、「わからない」(11.1%)、「進むことが決まったがまだ進んでいない」(8.2%)と続きます。

ChatGPTの職場における活用状況

企業規模別で見ると大企業では「活用中」が約3%止まり

また、企業タイプ別に分類してChatGPTの活用状況を見ていくと、未上場スタートアップと上場ベンチャーが約2割で、大企業ではわずか2.9%止まりとなっています。会社規模が小さいスタートアップほど意思決定から行動へのスピードが比較的早いという特徴もあるからなのか、企業タイプ別で活用状況に差がある結果となりました。

企業規模別のChatGPT活用状況

生成AIを企業が活用するリスク

機密情報などの情報が漏洩する可能性もゼロではない

ChatGPTなど生成AIが企業でまだ進んでいない背景には、活用において情報漏洩などのリスクが拭いきれていないということと、どういった分野でどう活用できるのかを大勢がまだ様子見をしている状況であることが挙げられるのではないでしょうか。

ChatGPTを例に挙げると、情報漏洩の可能性として下記点が指摘されています。

……別のユーザーの氏名、メールアドレス、住所、クレジットカード番号の下4桁、カードの有効期限が表示される問題があったためオフラインにし、バグを修正
……この問題と同時に、一部のユーザーに別のユーザーのチャット履歴が表示されてしまう問題も発生
ITmedia「ChatGPTで個人情報漏えい OpenAIが原因と対策を説明」

……Samsung Electronicsが社内でChatGPTの使用を許可したところ、機密性の高い社内情報をChatGPTに入力してしまう事案が発生した
……3月11日にChatGPTの使用を許可。その後、約20日間で少なくとも3件の事案が発生した
インプレス「Samsung、ChatGPTの社内利用で3件の機密漏洩」

OpenAI社はヘルプセンターに「お客様が当社の非APIコンシューマサービスChatGPTまたはDALL-Eを使用する場合、当社はモデルを改善するためにお客様から提供されたデータを使用することがあります。」(OpenAI Help Center:How your data is used to improve model performance)と記載しています。

つまり入力した内容はAIのモデル改善に利用される可能性があり、情報がどんな風に管理、活用されるかをユーザー側がコントロールできない点に懸念点を抱いている人が多いようです。そのため、機密情報の入力は避けるのが賢明でしょう。

なお対策として下記の方法があります。

  • API経由で利用する
  • ……API を介して顧客から送信されたデータを使用してモデルをトレーニングまたは改善することはありません。(OpenAI:API data usage policies)

  • 設定もしくはフォームでオプトアウトする
  • ……ChatGPT 設定 (データ コントロールの下) でトレーニングをオフにして、トレーニングが無効になっている間に作成された会話のトレーニングをオフにするか、このフォームを送信することができます。
    ―(OpenAI Help Center:How your data is used to improve model performance

生成情報利用時には内容精査と裏付け確認を

生成AIが出力した内容の信頼性や権利侵害についても注意が必要です。
ChatGPTはあくまでネット上にあるテキストデータを学習、自動生成しているのであって、元情報の正確性や信頼性を担保するものではないということを念頭に置いておく必要があります。
先の情報漏洩の他にも

  • 倫理的リスク
  • 著作権侵害やプライバシー侵害のリスク
  • 虚偽情報を生成するリスク
  • 依存リスク

―SaaSis:「【ChatGPT】業務活用する上で知らないとヤバいリスク5つとその対策

などのリスクがあり、生成された情報を使用する場合は内容の検証・確認を行わなければなりません。その観点でも企業での活用においてコストがかかるため、導入のハードルのひとつになっているとも言えます。

企業がビジネスで生成AIを活用していくには

社内でのルールづくりや生成AIへの理解の浸透がポイント

生成AIの利用には先に挙げたようなリスクがあり、それを回避するための社内でのルールづくりや仕組み・性質の理解の浸透をどうやって推進していくかが生成AIを企業で導入するポイントになりそうです。
一方、いち早く活用を進めている企業の例もあるので、今後導入事例が増えてリスク回避策が講じられるようになれば企業での利用が増えていくのではないでしょうか。

企業での生成AIの活用事例

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ログミーTech
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また、Ubie社ではChatGPTだけでなくGitHub Copilotを活用してみた結果、生産性向上の成果が見られたり、Notion AIを活用してみた結果、導入を見送ったことなど、企業での生成AI活用に向けた試行錯誤のリアルを垣間見ることができます。

note(ノート)
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▼ちなみに、FindyでもLLM内製化に取り組んでいるので、ぜひ興味がある方は読んでみてください!

note(ノート)
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今後はプロダクトマネジメントの観点を持った機械学習エンジニアの需要が高まるか

多くの人がChatGPTなどの生成AIを活用できるようになったからこそ、より高い質のサービスが求められるようになり、それをアップデートさせる上で特異性への理解とプロダクトマネジメントの観点を持った機会学習エンジニアの需要は今後増えていくと思われます。

同時に生成AIを活用したサービスが増えれば、一般的にも利用におけるリテラシーの醸成が重要になってくるのは間違いありません。

生成AIの原理や性質を理解し、正しい知識と活用方法を早く習得することで、生成AIと上手に付き合っていける方が1人でも多く増えるといいですね!

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