生成系AIの活用で、価値創出のための自動化へ

森　次に生成系AIについて伺います。世間一般では、（生成系AIの）ChatGPTや（画像生成AIの）DALL-E2などの登場で、AIが突然大化けしたように受け止められていますが、ディープラーニングとビッグデータの掛け合わせによる進化は段階的に進んできたもので、専門家の間では順当な技術的進化と見る人もいます。生成系AIが自動化の分野に与える影響を、どう見ていらっしゃいますか。

森 正弥
Masaya Mori
デロイト トーマツ グループ
パートナー
Deloitte AI Institute 所長

長谷川　私たちは生成系AIが注目される以前から、「セマンティックオートメーション」という概念を提唱してきました。セマンティックオートメーションとは、オートメーションが自己学習によって、企業の業務や個人の仕事におけるビジネス上の文脈を理解し、自動化対象業務や自動化のためのワークフローの提案を行い、人間はその最終判断に集中できるというものです。

　AIの世界で言えば、人間の知性を拡張する「Augmented Intelligence」に近い概念で、人間が創造的な業務に専念することを促します。ですから、生成系AIはセマンティックオートメーションを実現するうえでの、キーテクノロジーの一つだととらえています。

　たとえば、生成系AIは人間が文章で指示すれば、コンピュータプログラムを書くこともできますから、いろいろなテクノロジーを連携させるアプリケーションを開発して、セマンティックオートメーションの世界により速く近づくことができる可能性があります。

下川　生成系AIのインターフェースは、RPA活用のハードルを下げる効果も大きいと思います。いまはノーコード・ローコードでソフトウェアロボットを開発できますが、それでもまったくの素人が業務プロセスの分岐構造を簡単につくれるかというと、なかなか難しいと思います。

　RPAと生成系AIが組み合わさることで、現場での自動化の適用範囲が大きく広がることが期待できます。

長谷川　顧客接点の最前線にも自動化の波が広がっていくでしょうね。カスタマージャーニーのある時点で、顧客と自動的にコミュニケーションを取ることはいまでも行われています。たとえば、商品・サービスを購入、契約していただいた直後にお礼のメールやテキストメッセージを送るといったことはどの企業もやっていますが、どの顧客に対しても文面は同じです。生成系AIを使えば、顧客の属性や好み、行動に応じて文面をカスタマイズすることができますので、顧客体験は大きく変わります。

森　バックエンド業務の効率化から、フロントエンドでの顧客価値創出へとオートメーションの領域が拡張していく可能性は大いにありますね。

下川　生成系AIの利用は一般ユーザーのほうが進んでいて、企業はそれを後追いしている状況です。長谷川さんがおっしゃったように、新しいテクノロジーを使って一人ひとりに最適化された顧客体験を提供することができないと、企業は顧客からの期待に応えられなくなると思います。

下川憲一
Kenichi Shimokawa
デロイト トーマツ コンサルティング
執行役員

長谷川　従業員体験についても、同じことがいえます。いまの若い人たちは小さい頃からみんなスマートフォンを使っていますし、AIを使うのも当たり前です。いろいろなテクノロジーが民主化されてきて、それを当たり前に使いこなしてきたのに、企業に入った途端、それが使えないとなったら、働きがいが大きく低下するはずです。

　オフィスでも、AIやRPAをスマホのように誰もが使える環境を整備することが、従業員体験の向上につながります。それができない企業には、若い人が来てくれなくなるでしょう。