人工知能（AI）は再び脚光を浴びています。OpenAIが2022年11月に「ChatGPT」を発表して以降、特に生成AIの話題が尽きることがありません。企業経営者たちは決算発表時に必ず生成AIについて言及（英語）しています。メディアも日々報道し、多くの人が仕事や学校、またはプライベートで生成AIを使っています。
ChatGPTをはじめ多くの生成AIツールが素晴らしいものであることに異存はありませんが、ビジネスで活用する場合、事業の生産性や利益をいかに向上するかがツールの価値となります。Appierでは長期にわたり「AIで費用対効果（ROI) を向上させる」という事業に注力しています。そこで、既存のAI技術やソリューションと組み合わせた場合、生成AIがどのようにビジネスに貢献していくかを考察します。
生成AIの可能性と限界
生成AIは新しいコンテンツの生成や、より幅広い用途で使えるツールとして活用されています。生成AIがブームになって以来、私たちは生成AIがさまざまな質問に人間らしく答え、ニュース記事やブログ投稿の生成、テキストプロンプトでの画像生成、実行可能なコード生成など、さまざまなユースケースを見てきました。
多くの業界で企業はこの流行に遅れまいと、メールや広告コピーの作成、顧客からの問い合わせ対応、プレゼンテーション資料の作成など、業務の一部をAIに任せるために、生成AIを即座に採用しました。では、なぜ生成AIソリューションがこれらの業務を支援し、質の高い結果が出せるのかというと、その答えは基盤モデルにあります。
ChatGPTなどの生成AIは、膨大な量のデータで学習された基盤モデル、または大規模言語モデル（LLM）を使い、コンテンツが生成できるようになります。ChatGPTのように膨大な量のデータが学習されている場合（ChatGPT無料版で使われる「GPT-3」の場合、正確なデータ量は570GB）、これらのソリューションは、それらの学習データに基づき、新しいアウトプットを生み出します。
わずか数秒から数分で良質なコンテンツを生成できる機能により、ビジネスの生産性を向上させることができます。しかしながら、人の意思決定にはあまり役に立ちません。つまり、生成AIで広告コピーや画像のバリエーションを生成するマーケティング担当者は、広告キャンペーンに使用するものをどれにするかという難しい業務を、依然として抱え込んだままです。
生成AIだけで完結できることには限度があります。事業で使う場合、生成AIとAI予測を組み合わせることで本物のゲームチェンジャーになります。
