2025年に備える生成AI活用の方法とは？

TL;DR

2025年に備えるには、推論型AIを複雑な意思決定や確認作業へ組み込み、低価格モデルで大量の非構造化データを整理することが重要です。用途ごとに品質とコストを比較し、営業記録の分類や申請書の点検など、条件と成果を測定できる業務から導入します。

Transcript

リモア研究所えとです2024年生成は めちゃくちゃ進化激しかったですよね本当 毎週のように新しいニュースが出ていて主 のも大変1年を振り返ってみると本当に 大量ニュースがありましてどんなことが あったか覚えていないという状況があるん じゃないかなと思っていますそんな皆さん に向けてこの動画では大きく10個のキー ワードで今年1年生成愛でどんな動きが あったのかIQを130を超えコストは GPT4の1/100にマルチモーダルや aiエージェントといったいろんなキー ワードが飛びかう視線でしたけれどもこの 動画を見てもらうことによって主な動きが どういうものだったのかを改めて確認して いただきそれによって2025年生成Iが どんな風に活用できそうかであったりこれ からどういう風に進化していくのか... Read More

Key Insights

• 推論型AIは、質問に即答するのではなく、複数の条件や要件を段階的に検討してから回答を生成するモデルであり、従来型が苦手とした複雑なシフト作成などへの適用が示されている。
• o1のIQ130超という評価は、講演で紹介されたメンサ系IQテストの結果であり、あらゆる知的作業で人間を上回ることを直接証明する数値ではなく、特定形式の問題に対する指標である。
• o1の実務的な使い方は、論点に対する打ち手を列挙し、利用者の背景情報と制約を踏まえて優先順位を付け、その理由と不足情報を明示させることである。
• 推論型AIの活用範囲は、新規事業の候補選定から製品設計、マーケティング施策、Web広告、顧客向けメッセージまで、複数案を条件に基づいて絞る業務である。
• 画像認識と推論モデルの組み合わせは、手書き申請書を文字として読むだけでなく、記載された計算や条件の誤りを確認するチェックツールとして利用できる可能性が示されている。
• 生成AIの価格競争は、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Flash、Amazon Nova、DeepSeekなどの登場によって進み、一定品質の処理を大量かつ低コストで実行できる方向へ進んでいる。
• 低価格モデルの企業価値は、録音、文字起こし、生ログ、提案書など、保存されているだけで活用できなかった大量の非構造化データを一括処理できる点にある。
• 非構造化データの活用方法は、営業記録から顧客の質問や不安を抽出し、分類、タグ付け、件数集計、担当者評価を行って、分析可能な構造化データへ変換することである。
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Questions & Answers

Q: 2025年に向けて生成AIを業務へ導入する方法は？

複数条件を扱う意思決定や確認作業には推論型AIを使い、大量データの分類には低価格モデルを使う方法が有効です。まず、シフト作成、施策候補の優先順位付け、申請書の点検、営業記録の分類など、入力条件と期待する出力を明確にできる業務を選び、人間が結果を検証します。

Q: 推論型AIと従来のチャット型AIの違いとは何ですか？

推論型AIは、回答を出す前に問題の条件や解決手順を段階的に検討する点が異なります。講演では、従来型はもっともらしい文章を素早く生成できても複数条件を正確に扱うことが苦手な場合がある一方、o1は条件を一つずつ確認してシフト表を作る例が示されています。

Q: OpenAI o1をビジネスで活用する方法は？

検討したい論点を示し、考えられる打ち手を列挙させたうえで、背景情報や制約に基づく優先順位と理由を求めます。さらに、判断に不足する情報があれば先に質問するよう指示します。この型は、新規事業、製品設計、マーケティング、広告、メッセージ作成などに応用できます。

Q: o1のIQ130超という説明は何を意味しますか？

講演者が紹介したIQテストでは、o1が130を超える結果になったという意味です。ただし、示されているのは特定のテスト形式における評価であり、すべての仕事や判断で同じ能力を保証するものではありません。実務では、対象業務に当てはめて回答の正確性を個別に確かめる必要があります。

Q: 生成AIの価格低下は企業にどのような効果がありますか？

大量のデータを継続的に処理する費用を下げ、従来は整理できなかった情報を分析対象にできる効果があります。個人が数十回利用する場合の差は小さくても、企業が多数の録音、文字起こし、生ログ、提案書を分類し続ける場合は、モデル単価の低下が処理可能な規模を広げます。

Q: 非構造化データを生成AIで活用する方法は？

録音や文字起こし、生ログ、提案書から必要な項目を抽出し、分類、タグ付け、段階評価、件数集計を行って構造化します。講演では、営業の文字起こしから顧客の質問や不安を取り出し、あらかじめ設定した分類へ割り当てることで、蓄積した記録を分析可能にする例が挙げられています。

Q: 手書き申請書を生成AIで確認する方法は？

画像から手書き内容を認識する機能と、条件を検討できる推論モデルを組み合わせます。講演で紹介されたOpenAIのデモでは、単なる文字起こしにとどまらず、申請書に記載された計算間違いや条件上の誤りを調べるチェックツールとして、o1のAPIを利用する例が示されています。

Q: 低価格の生成AIモデルを選ぶ際の考え方は？

価格だけで決めず、対象業務に必要な精度、速度、処理量をそろえて比較します。講演では、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Flash、Amazon Nova、DeepSeekなどが低価格化の例として紹介されています。候補モデルに同じ分類や抽出処理を実行させ、人間の確認結果と費用を比べる方法が現実的です。

Summary & Key Takeaways

• 2024年の重要な変化は、AIが即答するチャット型から、回答前に条件を段階的に検討する推論型へ進んだことである。OpenAI o1は、複数条件を伴うシフト作成のような課題で、各要件を確認してから回答を組み立てる例が示された。講演者は、IQテストでo1が130を超えたという結果も紹介するが、これは特定テスト上の評価として扱う必要がある。

• 推論型AIの実務上の使い方として、論点に対する選択肢を網羅的に列挙し、背景情報や制約に照らして優先順位と理由を示させる方法が提案されている。この型は、新規事業、製品設計、マーケティング施策、広告、顧客向けメッセージなどに適用できる。不足情報を先に質問させ、人間が前提と結果を検証することが利用条件となる。

• もう一つの大きな変化は価格競争である。講演では、GPT-4o miniが値下げ後のGPT-4 Turboの約100分の1で、Gemini 1.5 FlashやAmazon Novaシリーズにはさらに低価格の選択肢があると説明された。低価格化の価値は個人の短い会話より、大量の録音、文字起こし、生ログ、提案書を分類、タグ付け、評価し、分析可能な構造化データへ変換する企業利用で大きくなる。