AIによるアプリの機能強化の“2つ”の方向性

　大規模言語モデルの性能向上に加え、処理に必要なITリソースを抑え、各現場への配備を可能とする小規模言語モデルの開発、さらに基盤モデルのマルチモーダル化など、生成AIの進化が加速度的に進んでいる。

　IDC Japan Software＆Servicies シニアリサーチアナリストの太田 早紀氏は、次のように語る。

「企業向けアプリの今後のモダナイゼーションにおいて、生成AI機能の取り込みが進むことに疑念を挟む余地はありません。それがアプリ自体、さらに企業の組織を変えていくことになります」（太田氏）


　IDCはアプリを、「企業の収益構造プロセスにひもづいたITテクノロジーのユースケース」と定義する。業務基盤としての必要性から、国内アプリ市場について、22年の1兆8,130億円から28年には2兆6,760億円にまで今後も堅調に拡大すると予測（図1）。23年から28年にかけてのCAGR（年平均成長率）は6.3％だ。


　では、アプリの生成AI機能の取り込みを通じ、企業にはどのようなメリットがもたらされるのか。その点で太田氏が指摘するのが、（1）「従業員の強化」と、（2）「パフォーマンス向上のための組織の再構築」である。太田氏は、「IDCではAIがもたらす価値を短期と中・長期の双方の観点で捉えています。従業員の強化は即効性のある短期、組織の再構築は中・長期の貢献に位置づけられます」と説明する。

モデル最適化でデータは何より大事だが……

　もっとも、それらの成果を引き出すには事前に理解が必要な点もあるという。まずは前者の「従業員の強化」に関してである。IDC Japanが24年2月に国内企業に対して実施した調査によると、企業の多くは生成AIのアプリによる活用法について、現在、次の2つの方向性──（1）「文書や対談の要約」「マーケティング向けをはじめとする、各種コンテンツの作成」などのユースケースにおける「アプリへの組み込み機能の活用」と、（2）「カスタマーサポート業務での対応」「各種知問い合わせへの回答推奨」に向けた「RAG/Fine-Tuningなどの手法を用いた回答／モデルの最適化による活用」──で検討を進めているという。

「ITサプライヤーがユーザー企業における生成AI活用を促進／支援していくためには、AIの基盤モデルやデータ基盤を提供する企業との連携、さらに、ユースケースごとの最適なモデル選定などが鍵を握ります。まずはそれらに早急に着手すべきです。並行して、ユースケースのカタログ化やテンプレートの用意、インターフェースの強化なども必要となります」（太田氏）

　課題も調査によってすでに明らかとなっている。モデルの最適化に向けて、データは何より重要だ。一方で、業務遂行中のファイル保存に関するルールを全社で整備済みの企業は全体の32.9％と半数未満だ。

　太田氏は、「組織規模が小さいほど、この傾向が強くなります。このままではデータの分散管理により、結果としてAIの力をそれだけ引き出しにくくなります。全社データの有効活用に向け、データの集約や管理に関する何らかのルール整備も急務です」と訴える。

　「生成AIのCX関連業務における課題」との質問に対して、企業から回答の多かった上位3つが、「既存システム／業務フローとの統合性、互換性の欠如」（23.7％）、「AI利用での倫理的、法的取り扱いが不明瞭」（22.6％）、「データプライバシーとセキュリティの懸念」（22.5％）である。これらの課題対応に向け、アプリへのAI組込み機能の活用に向けた、「アプリ統合のためのAPIインターフェースやデータ連携機能の実装」や、コンプライアンス遵守のための「AI利用に関する明確なガイドラインの策定やデータプライバシーポリシーの明確化」などにも取り組むべきだという。 【次ページ】これまでと「別次元の能力」が従業員に求められる