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生成AIで開発するメリットや注意点
生成AIを活用した開発が企業や政府機関において急速に増加しています。この技術は、コスト削減や生産性向上などの著しいメリットをもたらすためです。ただし、著作権侵害やオーバーライド問題に対処するためには法的な枠組みや透明性の確保が重要です。注意点はありますが開発においてAIを導入することで企業は生産性向上によって競争力を高め、政府機関は効率的な業務処理を実現することが可能です。この先技術の進化や法的な側面の整備により、生成AIで開発するケースが増えることが予想されます。
生成AIで開発するメリット
生成AIを使って開発するケースが増えています。生成AIでできるテキストや画像の生成、プログラミングコードの作成などの特徴を応用して開発することで、コスト削減や生産性向上ようなメリットが挙げられます。
コスト削減
生成AIを導入することによって、コスト削減につながります。従来開発をするためにはさまざまな工程があり、それぞれに人件費が必要です。しかし、生成AIを活用するとプログラミングのコードを短時間で作ったり、ノーコード開発をしたりなど手間を減らせます。
生成AIが効果を発揮するのはプログラミングに限らず、デザインやコンテンツ制作などの分野でも同様です。例えば、広告やマーケティングコンテンツの制作においてAIを活用することでスピーディーにクオリティの高いコンテンツを生成できます。これにより、クリエイターが手作業で制作する手間や時間が削減されることから、人件費の削減が可能です。
生産性向上
生成AIの活用により、必要な画像や動画を容易に生成し、プログラミングコードの提案を効率的におこなえます。これにより、デザイナーやクリエイターはアイデアを素早く視覚化し開発者は効率的なコードの生成をできるため生産性向上につながります。
生成AIはさまざまな業界で利用されクリエイティブなプロセスや開発作業において新たな可能性を見出すことを期待されています。生成AIの利用は業務プロセス全体を変革し、従来のやり方にはない新たな発想やアプローチを提供しています。これにより、企業は競争力を高め、市場での差別化を図ることが可能です。
生成AI開発に必要なこと
生成AIを開発するうえでは、必要な知識や技術を持つ人材や環境が必要です。機械学習やディープラーニングの専門家、データサイエンティスト、プログラミングスキルを有するエンジニアが必要です。適切な人材が協力し専門知識を共有するほか、必要な環境を整えることでプロジェクトは効果的に進展し高度な生成AIを実現できます。
知識や技術を持つ人材
生成AI開発には知識や技術を持った人材が必要です。AI開発者は機械学習やディープラーニングの専門知識を有し、プログラミングスキルも必要です。また、データサイエンティストやエンジニアリングが必要な場合もあります。さらに、AIモデルのトレーニングやテスト、データの前処理など複雑なタスクを遂行するためには豊富な経験が求められます。
AI開発においては倫理やセキュリティについての知識も必要です。チーム全体が協力しユーザーに対して安全かつ信頼性のあるAIシステムを提供するためには、異なるスキルを持った専門家が連携して働くことが不可欠です。
必要な環境
生成AIを開発するためには、必要な環境が求められます。開発者には専門的なソフトウェアやツールが必要です。例えば、ディープラーニングフレームワークや機械学習ライブラリなどが挙げられます。これらのツールは、モデルの構築やトレーニング評価をサポートし開発プロセスを効率的に進めるのに役立ちます。
また、生成AIの開発には大規模なデータも必要です。モデルが学習するためには多様かつ豊富なデータが不可欠であり、そのためにデータの収集や整理が欠かせません。これによって、AIが現実のパターンや傾向を理解し適切な出力を生成する能力が向上します。
生成AI開発における著作権侵害の可能性
生成AIを使った開発においても、著作権の侵害にあたる可能性があります。生成AIは大量のデータを学習し、それに基づいて新しいコンテンツを生成しますが、このプロセスに既存の著作物に酷似した要素が含まれ、著作権法に違反する可能性があります。
AIが学習するデータセットには、著作権が存在する画像、音楽、文章などが含まれることが一般的です。生成AIがこれらのデータを元に新しい作品を生成すると、元の著作物に近い特徴や構造が反映されることがあります。このため、生成されたコンテンツが元の著作物と酷似しすぎてしまうと、著作権者の権利を侵害する可能性が生じます。
生成AIで開発した事例
近年、生成AIを活用した開発が増加しており多くの企業や行政機関が導入しています。生成AIはさまざまな業界で業務プロセスを効率化し、新たなサービスやプロダクトの開発を促進しています。特に、テキスト生成や画像生成、音声生成、動画生成など生成AIの多様な応用が注目され、企業や行政機関はリソースの最適利用や業務効率の向上を図り革新的なソリューションを生み出しています。
NTTデータ
NTTデータでは、法人向けシステム構築にAIを2024年度より本格導入する予定です。既に実証がおこなわれており、開発の工数を7割削減することに成功しています。特に効果が高いのはプログラミングにおけるコード生成と、機能単位で動作を確認する単体テストです。
特に注目すべきは、AIを活用したプログラミングにおけるコード生成の効果です。開発者が手動でコードを記述する作業が大幅に削減され、迅速で正確なコード生成が可能になったことにより、プロジェクトの進捗が加速し、開発者はより高度なタスクに集中できるようになります。
また、AIを用いた単体テストも大きな効果を発揮しています。機能単位での動作確認が自動化され、開発者はエラーの早期発見や修正に効果的に対応できるようになり、品質の向上と同時に開発プロセス全体の効率が向上しています。
文部科学省
文部科学省では、2024年度より科学研究に特化している生成AIの開発を進めていきます。生成AIに論文データや実験画像などを学習させることによって、これまでになかったような新発見につなげることが目的です。仮説を生成することによって、より効果的に研究が進められるようなモデルの作成を目指しています。
生成AIによって新しい仮説を提示することで、研究者はより効果的に研究を進めることができます。この取り組みは科学研究の進化につながるだけでなく、異なる研究分野間での知識共有や連携を促進する役割も果たすことが期待されています。
参考：文科省が生成AI開発、仮説や実験立案 技術流出防ぐ（日本経済新聞）
まとめ
生成AIの開発メリットはコスト削減と生産性向上にあります。開発には知識や技術を持つ人材が不可欠であり、機械学習やディープラーニングの専門家やデータサイエンティスト、エンジニアが協力することが重要です。また、適切な環境も整える必要があり専門的なソフトウェアやデータの収集や整理が求められます。
注意点としては、生成AIを用いた開発が著作権侵害や契約上の問題を引き起こす可能性があることが挙げられます。生成AIを使って開発することで業務効率化や効果的な研究ができるなどのメリットがあり、企業や政府機関などにおいて今後さらに需要が見込まれています。
