生成 AI の未 来地図と羅針 盤

革新的な生成 AI の活用と課題解決
KPMGアドバイザリーライトハウス

デジタルインテリジェンス

POINT 1

生成 AI の概要

生成 AI は、人間の脳を模倣したニューラルネットワーク を 基 に、GPT、VAE、GAN などのモデルを使用してテキストリードや画像などの新しいコンテンツを生成佐藤 昌平／マネージャーする技術で、製造業からカスタマーサー
ビス、エンターテイメントまで幅広い分

デジタルインテリジェンス野で応用されている。2023 年春と比べ齊藤 弓／コンサルタントると、2023 年下半期～2024 年にかけて、テキスト生成だけでなく、画像や動KPMGコンサルティング

テクノロジートランスフォーメーション画などのマルチモ－ダル 化が 進展・精山邊 次郎／シニアマネジャー度向上したことで、活用できる 業界や業種が増えた。

生 す。Chat GPT 1のようなアプリケーションの台頭により、AIの応用

POINT 2うになりました。生成 AIとは、ニューラルネットワークを用いて新たなコン

生 成 AI は、①既存 業務 の 支 援、② 業成 AI の技術進歩は、20 24 年を迎え、さらなる転換点に達していま範囲が拡大し、従来のテクニカルな領域から広く一般の領域にまで及ぶよ
テンツを生成する技術のことで、金融アドバイスの個別化や橋梁設計の効率化など多岐にわたる分野で応用されています。その一方で、誤情報やプライバシー侵害などの課題も存在し、透明性の確保やユーザーが信頼性を判断できるシステム構築が必要です。AIの持続可能な発展には国際的な連携が重要であると同時に、人間側の倫理観や洞察力も養う必要があります。

アプリケーションの種類とユースケース

務 の 高度化、そして ③ビジネスモデルの 革新 に 至るまで、テキスト生 成、画像生成、データ拡張などを活用し、多岐にわたる分野でビジネスプロセスと産業界に 革新をもたらしている。特に昨今は、③の生成 AI 活用の真価である

本稿では、生成 AIの現状を踏まえ、その仕組み、ユースケース、また抱える「業務革新」が目覚ましく発展しており、

なお、本文中の意見に関する部分については、筆者の私見であることを、

POINT 3

課題と対策、そして未来への展望について掘り下げます。
あらかじめお断りいたします。

本当の価値創造はここにあると言える。

生成 AI の抱える課題と展望

生成 AI は 社会に 革新をもたらす 可能性を秘めているが、ハルシネーションやバイアスなどの課題を抱えている。これらの課題に対処するためには、AI の動作原理の 透明性を確保し、人間の 介入を 通じた 監視システムの 導入と、技佐藤 昌平
Shohei Sato1

K PMG Insight Vol.66

齊藤 弓

Yumi Saito

山邊 次郎

術者や 企業、政府の国際的な連携が重要である。

Jiro Yamabe© 2024 KPMG Advisory Lighthouse, Inc., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization ofindependent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

Ⅰ

生成 AIの概要

2017年に「 Transformer 」と呼ばれる深層学習モデルの構造が提案されて以降、言 語 モ デル の 性 能 が 飛 躍 的に向 上し 、GPT-3 などの大規模な言語モデルが登場の創出が期待できます。

ことも可能です。

Ⅲ・ KPMG社内での生成 AIの活用

アプリケーションの種類とユースケース

このように、生成 AIのアプリケーションしました。

は多岐に渡ります。テキスト生成、画像生れる仕組みを使って、入力データの異なる広い用途で活用され、ビジネスプロセスとTransformerは、「 Self-Attention 」と呼ば部分間の関係性を学習します。これにより、文章の前後関係や画像の構成要素間の関連性を捉えることができるようになりました。これらの言語モデルは、与えられたテキストに基づいて文章を生成したり、成、音楽生成、データ拡張などにより、幅産業界に革新をもたらしています。その活用は、「 既存業務の支援 」、「 業務の最適化 」、「 業務やビジネスモデルの革新 」の 3つに分けることができます（ 図表3 参照 ）。

質問に答えたりすることができます。一方①既存業務の支援

A u to E n c o d e r s ）、G A N（ G e n e r a t i veなど、既存の業務プロセスをサポートするされ、リアルな画像を生成できるようにな内に点在する情報を集めてレポートを生で、画像生成の分野でも、VAE（VariationalAdversarial Networks ）などの手法が開発りました（ 図表1参照 ）。
Ⅱ

マルチモーダル生成 AI

前述した生成モデルは、主に単一のモダリティ（ テキストか画像のいずれか ）に

1 つ目は、メール文案作成や文書の要約AI モデルを使 用していますが、K PMG 環

境からデータが流出しないように設計されており、ビジネスコンテキストでの機密性の高いタスクにも使 用されています。
KPMG Australiaでも社内のチーム間のコラボレーションを促すことができる、人的リソースを探索するツールとしてChat GPTの独自バージョンを活用しています。

製造業で見られます。

2 つ目は、生成 AIを活用して業務プロセケースを紹介します。これは、特に金融や図表 1 深層生成 AI モデルの特 徴
目的生成データ
適用分野

VAE

GAN

エンコーダ
（入力を圧縮）とデコーダ（入力の再構築）

ジェネレーター（ 新しいデータを作成 ）と識別器（ それを評価 ）データの圧縮と生成

リアルなデータの生成

滑らかで連続的

鮮明で多様

異常検知、次元削減、データ補間

出所：KPMG 作成

がら、Self-AttentionとCross-Attentionを活

図表 2 Attention の特 徴

用しています（ 図表2参照 ）。

セスし、利用しています。KaiChatはOpen

またテキスト情報から音楽を作ったりする

ゼンテーション資料や動画を生成したり、成 AIは、2 0 2 0 年頃から研究が活発化し、Transformerアーキテクチャをベースとしな

K PM G の専門知識にリアルタイムでアクスの高度化と効率化を目的としたユースモデル構造成が 可能となります。マルチモーダル生

さまざまな事業領域で、KaiChatを介して成したり、いくつかのキーワードからプレわせ、テキスト、画像、音声など複数のモを学習することで、より高度で多様な生を開発しました。約 13,0 0 0 人の従業員が②業務の最適化

特徴

ダリティを同時に処理し、相互に関連性

独自のChat Bot KaiChat (KPMG AI Chat)

ことに焦点を当てたユースケースです。社

特化していました。それに対して、マルチモーダル生成 AI はこれらの技術を組み合KPMG Germanyは、生成 AIを活用した高解像度画像生成、スタイル変換、データ拡張

企業がマルチモーダル生成 AIを導入す特徴

Self-Attention

Cross-Attention

より自然で魅力的なものにできる可能性

入力

単一モダリティのデータ

複数モダリティのデータることで、顧客とのコミュニケーションをがあります。たとえば、製品説明の自動生

成、ユーザー問い合わせへの多様な応答、広告コンテンツの作成など、さまざまな場面で活用できます。また、この技術を活用することで、業務の効率化や新たな価値目的

適用対象関係性の種類
応用例

出所：KPMG 作成

同一モダリティ内の関係性を学習
テキスト、画像、音声など

文章の前後関係、画像の構成要素間の関連性など

機械翻訳、テキスト要約、画像の特徴抽出

異なるモダリティ間の関係性を学習
テキストと画像、画像と音声など

テキストと画像の対応関係、画像と音声の同期関係など

視覚的質問応答、テキストから画像への生成、オーディオビジュアル音声認識© 2024 KPMG Advisory Lighthouse, Inc., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization ofindependent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

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DigitalTransformation

生成 AI の未来地図と羅針盤

革新的な生成 AI の活用と課題解決

・ 金融機関における個別化された金融全性と機能性を確保するために、高度な需要が高まっています。生成 AIを用いるこ従来の金融機関での顧客に対するアド要とされる複雑なプロセスです。設計段

バーチャル試着体験を生成し、オンラインアドバイス

バイスは、広範な顧客層に適用可能な一般的なものが主流でした。個々の顧客のニーズや資産状況を十分に考慮したアドバイスの提供には、対応する行員の経験と知識、対応に要する時間を必要とするからです。しかし、生成 AIの導入により、金融機関は顧客一人ひとりの詳細な資産状況や将来の財務目標、リスク許容度などを深く理解することが可能になりました。生

専門知識と膨大な時間、そしてコストが必階において多くのパラメーターを考慮し、数々のシミュレーションを実施する必要がありました。しかし、生成 AIの活用により、このプロセスが劇的に変化しました。AIが橋梁の設計パラメーター、地理的条件、使用材料の特性など、膨大なデータセットかします。このアプローチにより、金融機関は顧客の財務状況と目標に沿った、よりパーソナライズされたアドバイスを提供することが容易となり、結果的に資産運用の最適化と顧客満足度の向上が実現できます。

・ 建設会社における橋梁設計

図表 3

意思決定の支援もします。これにより、建従来、飲料メーカーではパッケージデザルを用いて行っていました。しかし、この市場のトレンドに即応することが難しいという課題がありました。

生成 AIの活用で、消費者の嗜好や最新梁を設計し、プロジェクトの全体的な時間のトレンドデータを基に、多様なデザイン

成 AIを活用することで、従来は見出せなす。これにより、デザインの検討期間が短とコストの削減を実現しました。また、生かったような、革新的な構造設計も探求できるようになり、建設業界における技術革新の促進に貢献しています。

・ アパレル企業におけるバーチャル試
着体験

かつて、アパレル企業では実 店舗での建設業界における橋梁設計は、その安ザイン

手法はデザインの選定に時間がかかり、設会社はより安全でコスト効率の高い橋標達成に向けた具体的な投資提案を生成

・ 飲料メーカーにおけるパッケージデさらに、AI は異なる設計案の安全性とるからです。

ます。

資産配分、市場動向を分析し、個人の目可能になりました。

インを手作業や基本的なソフトウエアツー

コスト効率を予測し、建設プロジェクトのたとえば、AI は顧客の投資歴、現在のでの購買体験を大幅に向上させることがら学習し、最適な設計案を迅速に提案す成 AI は、これらの個別情報を基に、顧客ごとに最適化された金融戦略を提案できとで、顧客の体型や顔写真からリアルな試着が主流でしたが、オンラインショッピングの普及によりバーチャル試着体験のビジネスプロセスにおける生成 AI の活用案を迅速に生成することが可能になりま縮され、より魅力的なパッケージを市場に提供することができるようになりました。

③業務やビジネスモデルの革新

最後は、生成 AIを用いた業務プロセスやビジネスモデルの根本的な変革が期待されているユースケースです。

・ AI創薬技術による医薬品開発の変革

従来の医薬品開発プロセスは、膨大な時間とコストがかかり、成功率も低いという大きな課題がありました。特に、新薬候補の同定と初期試験の段階で多くの時間を要し、多額の研究開発費が投じられて③業務革新いました。

これまでも、AIを使った開発は行われてきましたが、従来のAIと生成 AI は創薬プロセスにおける役割と適用方法が異なり②業務の最適化ます。従来のAIは、AIを用いて大規模な化合物ライブラリから活性の高いものをスクリーニングしたり、新しい疾患に適用できるかを予測したり、化合物の潜在的な副①既存業務の支援
出所：KPMG作成

3

K PMG Insight Vol.66

作用を予測するなど、既存のデータを基に予測や分類を行うことに焦点を当てていました。これに対し、生成 AIは望みの特性を持つ新規化合物を自動的に設計・生© 2024 KPMG Advisory Lighthouse, Inc., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization ofindependent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

成したり、目的の化合物を合成するための最適な反応経路を提案したり、異なる種類のデータを統合するなどマルチモーダ率化とクリエイティブなアイデアの具現化が可能になります。

ルな活用も可能です。

・ ヘルスケア分野での活用かかっていた新薬の開発期間を大幅に短ルスケア分野では、診断の精度や速度ににもつながります。

に、マルチモーダルな生成 AIを利用、患者この技術により、従来数年から数十年縮することができ、研究開発コストの削減

・ AIショッピングアシスタントによるリテール業界のイノベーション

リテール業 界では、従 来、顧 客 の購

患者の診断に高度な専門性を要するヘ課題がありました。この課題解決のための診断支援や治療計画の策定を行うシステムが導入されています。このシステムは、患者の言語的説明（ テキスト）と医療画像（ビジュアルデータ）、患者の声のトーン買行動を理 解し、パーソナライズされた（音声データ）など、複数のデータソースかでした。顧客一人ひとりの好みやニーズにれにより、より早く、より正確な診断が可

ショッピング体験を提供することが課題

合わせた商品の推 薦や購買体 験の向上

は、大量のデータ分析と細やかな顧客対応を必要としていました。

大手リテール企業が開発した AIショッピングアシスタントは、この課題に革新的な解決策を提供しています。顧客の過去の購買履歴、ブラウジングデータ、さらにはソーシャルメディア上の活動などから、顧客の好みやニーズを学習するからです。
そして、生成 AIを用いて、顧客に最適な商品やプロモーションをリアルタイムで提案ら情報を収集し、統合的に分析します。そ能となりました。さらには、個々の患者に合わせたパーソナライズされた治療計画の提案まで、生成 AIの技術によって作成可・ エンターテインメント分野での革新

エンターテインメント業界では、マルチモーダルな生成 AIが新たな体験を創出しています。たとえば、映画制作においては、脚本のテキストから自動的にシーンのビジュアルコンセプトアートを生成するシステムが開発されています。このAIは、
テキス

生成 AIが抱える課題と展望
1. 生成AIが抱える課題

生成 AI は社会に大きな変革をもたらすな課題も抱えています。よく知られているあります。これは、生成 AIモデルが存在しない情報や矛盾するデータを生成するという現象です。他にも誤情報、バイアス、プライバシー侵害などといった問題は、社会的、政治的な混乱を引き起こす可能性があります。特に、AIが生成する情報の正確性、中立性は守られるべき課題です。

2. 課題への対策対策としては、AI の動作原理や使用すトで説明されたシーンの雰囲気やキャラクるデータソースに関する透明性を確保し、を生成します。これにより、映画のプリプきるようにすることです。どのように判断ターの感情を理解し、それに合った画像ロダクション段階でのビジュアルイメージの共有が容易になり、制作プロセスの効報を防止し、個人のプライバシー保護や著作権の尊重を保証します。技術的には、RAG（ Retrieval-Augmented Generation ）やRLHF（ Reinforcement Learning from

Human Feedback ）を用います。RAGは信頼できる外部知識源（ 知識ベース ）から情報を検索（ Retrieval ）し、生成過程に組み込むことで、より正確で信頼性の高い文章生成を実現しますし、RLHFはその「 人間のフィードバックからの強化学習 」という意味のとおり、人間の価値基準に合うように言語モデルをチューニングしたりすることで、ハルシネーションを防止します。

誤情報やバイアス、プライバシー侵害にけ、その出所を識別できるようにすることものには、「 ハルシネーション（ 幻覚 ）」が戦略の最適化を実現できます。

す。それにより、ハルシネーションや誤情Ⅳうことができ、購買体験の質が飛躍的に向上と同時に、在庫管理やマーケティングアルタイム監視システムの導入も必要で対しては、今は、たとえば AIによって生成可能性を秘めた技術である一方で、大き向上します。また、企業側は顧客の満足度のループ」と言われる人の介入を通したリ能になります。

します。これにより、顧客は圧倒的な商品のなかから自分に最適な選択を容易に行することが重要となります。また、「 人間されたコンテンツにデジタル透かしを付で、偽情報の拡散を防ぐ取組みが行われています。今後は、偏見の検出や悪用防止、責任説明などのツールの開発が求められます。AI 技術の持続可能な発展を促進するためには、国を越えて技術者、企業、政府、そして一般ユーザーが連携して、包括的な対策を講じることが重要となります。たとえば、国際的な倫理委員会の設立や倫理的なガイドラインの策定・改定などです。定期的なワークショップやシンポジウムの開催を通して、AI技術に関する一般ユーザーの教育と意識向上を図ることも重要です。一人ひとりが、AIが生成する情報の読み解き方、信頼できる情報源の識別方法を身に着けるなど、デジタルリテラシーの向上が求められます。

3. 生成AIが社会に与える影響
こうした生成 AI の技術進化は、単なるユーザーがAI生成情報の信頼性を判断で技術の域を超え、社会構造そのものや人し、どのようなデータに基づいて生成しています。産業界でも、新しい産業の創出ているのか、という責任の所在を明確に類の未来に変革をもたらす可能性を秘めと既存産業の変革を促進し、産業構造の© 2024 KPMG Advisory Lighthouse, Inc., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization ofindependent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.

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4Digital
Transformation

生成 AI の未来地図と羅針盤

革新的な生成 AI の活用と課題解決変化をもたらすでしょう。今後は、マルチ②差別化と競争力

データを統合的に解析・処理する能力が別化が可能となり、独自の洞察や最適化発、マーケティング戦略が根本から変わる提供します。

モーダルAIの進化により、異なるタイプの強化され、ビジネスの意思決定、製品開ことが予想されます。

AIの自動化能力の向上は、労働市場の再編を促し、特定の職種の需要減少を引き起こす可能性がありますが、同時に新たなスキルセットを要求する雇用機会の創出も見込まれます。経済学の基本原理に従い、資源の再配分と効率化により、経済全体の生産性向上が期待されます。他の一般的なモデルや競合他社との差されたソリューションは競争上の優位性を③プライバシーとセキュリティ

自社で独自データを収集・管理することにより、プライバシーやデータセキュリティを強化することができます。
④データの質と関連性

独自のデータを用いて生成モデルを追社 会 課 題に対しても、パーソナライズ加学習（ ファインチューニング ）すること

ツールなどの応用により、教育と医療分野

れにより、より正確で有用な生成結果がされた学習コンテンツの提供や診断支援に革新をもたらしたり、生成 AIのデータ分析能力によって気候変動やエネルギー管理、都市計画などへの対応を可能にしたりするなど、持続可能な社会への貢献が考えられます。

なサポートを行ったり、AIクローンを生成し、社員の業務を代行したりするなど、より幅広く柔軟な活用が開発される一方で、技術的な展望としては、独自データの活用とマルチモーダル化が、人工知能の進化の次のフロンティアを形成しています。

生 成 A I には 創 造 性や革 新 性を持ったデータ生成が期待されていますが、その真価を発揮するためには、独自データの活用が不可欠です。主な利点は次の 4 つ

ちは多様な可能性に心を開くと同時に、自身の奥深くに根差した感性を大切にしつつ、さまざまなものとの相互関係のなかで成立する人間という存在が全体として成長する道を探求することが、現代社会における重要な課題であると考えます。

1

ChatGPTはOpenAI社の商標です。

で、データの質と関連性が向上します。こ期待できます。

マルチモーダル AI は、テキスト、画像、音声など複数のモダリティから情報を統合し、より複雑な問題を解決する能力をり自然な人間とのインタラクションを可能にします。しかし、この技術の適用は、人間の感覚と認知の複雑さを模倣することの難しさを浮き彫りにします。そのため、マルチモーダルAIの開発には、認知科学、心理学、言語学など、多様な分野の知見が必要となります。
Ⅴ

さいごに今まで見てきたように、生成 AIのポテンです。

シャルを最大限に引き出し、社会にとって①カスタマイズと適応性ならず、開発者、利用者一人ひとりが、こ意義深い進化を実現するには、企業のみ一般的なデータセットではなく、特定の業界や応用分野に関する独自のデータを使用することで、より具体的な問題に対処するための高性能な生成モデルが構築されるなど、独自のニーズに対応することがK PMG Insight Vol.66

どれだけテクノロジーが進化しようとも、それを使っていくのは人間です。私たのような複合的な理解能力をもたらし、よ生成 AIが人間の感情を理解し、精神的5え、AIの社会的受容性を高めるでしょう。

持ちますが、この進化は、AIにとって人間4. 生成AIの未来できるようになります。

クションをより豊かで意味のあるものに変の新しい技術によって何を実現したいのか、何を大切にして生きていきたいのかを改めて問う必要があるかもしれません。

たとえば、倫理観の強化は、AIの開発と利用が人間の尊厳と価値を尊重することを保証し、社会的な信頼を築くうえで重要です。また、洞察力は人間とAIのインタラ

関連情報

ウェブサイトでは、「デジタルの潮流インダストリア

ルデータスペース」について紹介しています。

https://kpmg.com/jp/ja/home/insights/2024/01/
digital-trend-ids01.html

本稿に関するご質問等は、以下の担当者までお願いいたします。

KPMG コンサルティング

テクノロジートランスフォーメーション
山邊 次郎／シニアマネジャー
jiro.yamabe@jp.kpmg.com© 2024 KPMG Advisory Lighthouse, Inc., a company established under the Japan Companies Act and a member firm of the KPMG global organization ofindependent member firms affiliated with KPMG International Limited, a private English company limited by guarantee. All rights reserved.