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【生成AI】AIの進展と生成AIの可能性

新年あけましておめでとうございます。
今年もよろしくお願いします。

2024年、技術の進歩が私たちの周りの世界をどう変えていくのかについて、
特に注目を浴びる「生成AI」にスポットライトを当てて考えたいと思います。

今年もまた、技術の進歩によって私たちの生活は革新の一年となりそうです。
生成AIはその象徴とも言える存在であり、デジタルな未来を彩るキープレーヤーとして注目されています。
自然言語生成や画像生成など、生成AIはますます進化し、私たちの日常生活や文化に深い影響を与えています。

さて、この一年、生成AIがどのような役割を果たし、私たちの生活にどのような変革をもたらすのでしょうか。
その前に、まずは生成AIの基本的な仕組みや使い方について少しご紹介しましょう。
 

<生成AIの仕組み>

生成AIは、主にGenerative Adversarial Networks(GANs)や
Variational Autoencoders(VAEs)などのモデルに基づいています。
これらのモデルは、異なるアプローチを用いながら、データから新しいデータを生成する能力を持っています。

<Generative Adversarial Networks(GANs)>

GANsは、非常に面白い学習の方法を取ります。
例えば、顔写真を生成する際のプロセスを考えてみましょう。

まず、GANsは、2つの仲間である、生成器と識別器を使います。
生成器の役割は、ランダムなノイズから新しい写真を作り出すこと。
識別器の役割は、本物の写真と生成器が作った写真のどちらが本物の写真かを見破ることです。

ここで興味深い点が現れます。
生成器は識別器を騙す方法を学び、一方で識別器は本物と偽物を見分けるスキルを向上させます。
互いに競い合いながら、生成器はよりリアルな写真を生成し、識別器はそれをより正確に見抜く進化をします。
結果として、GANsが生成する写真は、非常に本物に近いものとなるのです。

この「対抗学習(Adversarial Learning)」と呼ばれるメカニズムが、GANsの面白さの一因です。

<Variational Autoencoders(VAEs)>

次に、VAEsが作り出すデータの例を考えてみましょう。
例えば、VAEsが顔の写真を学習していたと仮定します。

まず、VAEsはたくさんの異なる顔の写真を見て、各顔が独自の特徴を持っていることを学びます。
学習した特徴を基に、新しい顔の写真を生成できるのです。

例えば、VAEsが「大きな目」と「小さな口」などの顔の特徴を学んだとしましょう。
この場合、VAEsはこれらの特徴を組み合わせて、新しい顔を作り出すことができるのです。
こうしてVAEsがデータを生成する仕組みが成り立っています。

その結果として、VAEsが生成する顔の写真には変化があり、異なる特徴を組み合わせた自然さがあります。
この特性が、VAEsの強みなのです。
 

<経理業務における生成AIの活用方法>

生成AIを経理業務に取り入れるには、具体的な業務プロセスや課題に焦点を当て、改善点を見つけることが重要です。
以下は、経理業務で生成AIを活用するための例を紹介します。

  • 請求書処理の自動化
    生成AIを利用して、請求書から情報を抽出し、システムに自動入力することができます。
    これにより、請求書処理の手動作業を軽減し、エラーの発生を減少させます。
  • 帳簿へのデータ入力の自動化
    AIを利用して銀行取引明細書やクレジットカード明細からデータを抽出し、帳簿に自動入力することが可能です。
    これにより、手作業にかかる時間を大幅に削減できます。
  • 支払い予測とキャッシュフロー管理
    過去の支払い履歴や取引データを学習し、AIを用いて将来の支払い予測を行います。
    これにより、キャッシュフローの管理や支払いスケジュールの最適化が可能になります。
  • 予算と実績の比率分析
    AIを活用して予算と実績のデータをリアルタイムで比較し、異常値や逸脱を検出します。
    これにより、予算達成度を早期に把握し、適切なアクションを考えることが出来ます。

 

<ChatGPTの使用方法>

こちらからアカウントの登録を行います。
登録後ログインすればすぐに使えるようになります。
有償化することでより優秀なChatGPT4が使えるようになります。

<注意点>

生成AIを使用する際には、いくつかの注意点があります。
ルールとマナーを守り間違った使い方をしないように気を付けましょう。

  • データの品質とバイアス
    使用するデータの品質は非常に重要です。
    不正確なデータや偏りのあるデータは、生成AIが誤った結果を生成する原因となります。
    データセットを注意深く検証し、バイアスの影響を最小限に抑えましょう。
  • 透明性と説明可能性
    生成AIが出力した結果が理解しやすく、説明可能であることが望ましいです。
    特に、意思決定の根拠を理解できない場合、誤解や信頼性の低下が生じる可能性があります。
  • プライバシーとセキュリティ
    生成AIに使用されるデータは機密性が高いことがあります。
    データの取り扱いには十分なセキュリティ対策を講じ、
    プライバシーに敏感な情報を適切に保護することが求められます。
  • 倫理と法規制の遵守
    生成AIの利用は法的および倫理的な基準に従う必要があります。
    特に、差別的な結果や偏った判断を生む可能性があるため、
    それらに対する法的および倫理的なガイドラインを確認し、遵守することが重要です。

 

<まとめ>

生成AIの台頭は、デジタル革命の最前線に立ち、私たちの日常生活やビジネスに驚くべき変革をもたらしています。
経理業務からクリエイティブな表現まで、生成AIは広範な分野で注目を集めています。
一方で、進化と共に課題も浮上しています。
倫理的懸念やプライバシーの問題に対処しつつ、透明性と責任ある利用を心掛けることが不可欠です。
生成AIは未来への鍵を握る技術であり、持続可能な進化が社会の調和を促進します。
技術と倫理が共に進む中、生成AIは新たな可能性を切り開いています。
その力を理解し、賢明に活用することで、未来の社会に効果的に貢献できるでしょう。
※※※このコラムはChatGPT3.5を利用して書いています。※※※