「AIの種類」と「業務課題に応じた使い分け・組み合わせ」を知ることが重要

情報元による記事紹介

本コラムでは、AIへの期待と現実のギャップを整理するとともに、本格的な活用へのロードマップの入口として「AIの種類」と「業務課題に応じた使い分けや組み合わせ例」を紹介します。

AIによる記事の要点

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【概要】 企業のAI活用が進む一方で、チャットAIや要約といった限定的な用途にとどまり、本格活用とのギャップが生じている。この課題を解決するには、AIを「生成AI」「非生成AI」の2タイプ・6種類に分類し、業務課題に応じて適切なAIを選択・組み合わせることが必須である。 【具体的なポイント】 ・**AIの2タイプ・6種類分類**｜生成AIは推論型と非推論型、非生成AIは予測・回帰、クラスタリング、強化学習、探索の4種に分かれ、それぞれ得意・不得意分野が異なる。同じAIで異なる目的に対応させるとうまくいかないため、目的に合わせた選択が成功のポイントである。 ・**推論型生成AI**｜複数条件を踏まえた判断や「何をどう進めるべきか」といった段取りが得意だが、複雑な要件では処理に時間がかかる。非推論型AIとは異なり、軽い作業を素早くこなすには向かない。 ・**非推論型生成AI**｜Copilot、ChatGPT、Geminiなど日常業務で使われる対話型AIで、要約・言い換え・文案作成を素早く行える。議事録要約やメール文案作成など比較的取り入れやすい用途で活用が進んでいる。 ・**予測・回帰AI**｜過去データから将来の数値や傾向を予測し、不動産価格予測や血糖値予測、画像認識など数値ベースの傾向把握に適している。 ・**クラスタリングAI**｜データをグルーピングして傾向や違いを見つけ、顧客セグメント抽出や問い合わせ内容分類など「似たものを整理したい」場面で活用される。 ・**クレーム分析の組み合わせ例**｜非推論型生成AIでクレーム内容を分類し、推論型生成AIで結果を言語化、クラスタリングAI・予測・回帰AIで傾向分析することで、内容整理から傾向分析、結果言語化までがスムーズに行われる。 ・**売上予測の組み合わせ例**｜推論型生成AIが「司令塔」として質問意図を解釈し、クラスタリングAIが分析切り口を見つけ、予測・回帰AIが為替と売上データから将来売上を予測する。各AIが得意分野を担うことで相関分析と売上予測の両方が要望に沿った形で得られる。 ・**作業プロセス改善の組み合わせ例**｜予測・回帰AIが画像認識で現場状況を把握し、推論型生成AIがセンサデータから改善点を導き出す。状況把握だけでなく具体的な改善提案までつなげられる。 【注目点】 AI活用の本格化には「AIを導入すること」ではなく「自社の課題に対してどのAIをどう使うか見極めること」が必須であり、実務では複数のAIを組み合わせることが有効である。現在、多くの企業がチャットAI中心の活用にとどまっているため、6種類の特性を理解して業務課題に応じた選択・組み合わせを検討することで、次段階への進展が可能になる。 **用語説明** - **生成AI**｜チャット形式で指示を受けて文章や画像などを創造するAI - **非生成AI**｜予測・分類・最適化などの分析・制御をシステムに組み込んで動くAI - **推論型AI**｜複数条件を踏まえた判断や段取りが得意な生成AI - **クラスタリングAI**｜データをグルーピングして傾向や違いを見つけるAI