こんにちは！伊藤です！
みなさんは生成AIって具体的に何ができるのか、どんなリスクがあるのかといった疑問を持ったことはないでしょうか？
今回はそんな疑問にお答えしていきたいと思います。
本記事でわかること
- 生成AIとは？
- チャットボットとエージェントとは？
- 生成AIの運用での注意点
生成AIとは？
生成AI（Generative AI）は、テキスト・画像・音声・コードなどを自動で「生成」する機械学習モデルの総称です。
チャット形式の応答や、自動で作成される文章、画像生成ツールも生成AIの一例となります。
生成AIと従来のAIとの違い
今までのAIは決められた行動を自動化していたのに対し、生成AIは学習したデータを活用し、テキスト・画像・音声・コードなどを生成します。
従来のAIはデータ分析や特定のタスクの自動化が主な目的であり、既存の情報やルールに基づいて最適な答えを出します。
それに対し生成AIは新しいコンテンツを生成することが主な目的であり、学習データにないオリジナルなコンテンツ（文章や画像）を生成します。
| 従来のAI | 生成AI | |
| 得意分野 | データの分類や予測 | 新しいコンテンツを生成する |
| 役割イメージ | 教えの通りに問題を解く | 自由に新しい作品を生み出す |
| できること | 答えを一つ選ぶ | 答えをゼロから作る |
チャットボットとエージェントとは？
生成AIの技術は日々進化していますが、その中でもチャットボットとAIエージェントというのがあります。
「対話」を主とするチャットボットと、「自律的な行動」を主とするエージェントの両者の役割と自律性には明確な差があります。
これらは共通の技術基盤を持つ一方で、目的と自律性のレベルが大きく異なります。
エージェントとは？
自律的に複数のタスクを計画・実行し、複雑な目標を達成しようとします。
LLMの持つ判断能力に加えて「計画力」と「実行力」を持たせた高度なシステムです。
ユーザーから与えられた複雑な目標を達成するために、自ら行動し、完遂することを目指します。
主な役割: 計画立案、外部ツールの操作、問題解決、一連のタスク自動遂行など、複数のステップを伴うタスク
自律性: 目標に向けた手順を計画・判断し、外部システム連携を通じてタスクを一連の流れで実行します
実行範囲: 外部システム（カレンダー、メール、予約サイト、データベースなど）のAPIを操作し、現実の環境に働きかける（操作を実行する）
チャットボットとは？
ユーザとの会話を通じて、質問に回答したり、コンテンツを生成を行います。
例としてChatGPTやGoogle Geminiのチャット機能になります。
主な役割: テキストの生成、要約、翻訳、質問応答など、会話のやり取りで完結するタスク
自律性: 受動的（指示待ち）。ユーザーの入力に対して応答を返すだけで、自ら計画を立てたり、外部システムを操作したりはしません。
関わり方: 会話セッション内で完結する。ユーザーが質問や修正の指示を何度も出し、その都度AIが回答を生成します。
エージェントとチャットボットの違い
それぞれの違いをまとめると以下のようになります
| チャットボット | エージェント | |
| 主な役割 | コンテンツの生成と対話 | 複雑な目標の達成とタスクの実行 |
| 動作の基本 | 受動的（質問に応じて応答する） | 能動的（目標達成のために計画し行動する） |
| タスクの終点 | ユーザーが会話を終了するまで継続 | 目標が達成されたら終了（タスク完遂） |
| イメージ | 知識豊富で優秀なアシスタント | 優秀なプロジェクトマネージャー |
生成AIの運用での注意点
生成AIの導入は高い生産性をもたらしますが、ハルシネーションや品質の不安定さといった、特有の運用リスクが伴います。
AIを安全かつ持続的に利用するために、組織が認識し、対策を講じるべき4つの重大な注意点があります。
注意点である「予測不可能性」「ハルシネーション」「パフォーマンス変動」「セキュリティ」について、その詳細と管理のポイントを解説します。
予測不可能性
予測不可能性とは、生成AIが確率モデルに基づいて動いているため、同じ質問をしても回答の内容や形式が毎回完全に一致しないことです。
問題点と影響
同じプロンプトでも回答の内容や形式が毎回変動するため、業務プロセスを標準化したり、品質を一定に保つことが困難になります。
対策と管理のポイント
プロンプトの厳格な標準化：SystemプロンプトでAIの役割や回答形式、含めるべきキーワードを厳密に指定し、AIの行動範囲を限定します。
ハルシネーション
ハルシネーションとは、LLMがもっともらしい嘘や事実に基づかない情報を生成してしまう現象です。
問題点と影響
誤った意思決定や顧客への誤情報の提供につながり、企業やサービスへの信頼を大きく損なうリスクがあります。
対策と管理のポイント
プロンプトでの制御：プロンプトに「事実に基づき回答すること」「根拠のない情報は提示しないこと」といった、回答の品質に関するルールを明確に指示します。
RAG（検索拡張生成）の活用：社内データベース、公式文書、最新の統計データなど、企業が信頼できると認定した情報源をAIに参照させる仕組みを導入します。
パフォーマンス変動
パフォーマンス変動とは、AIサービス側の負荷増大やモデルの更新状況などにより、AIの応答速度（レイテンシ）や出力の精度が一時的に変動することです。
問題点と影響
AIの回答が遅くなったり、リソースが不足したりすることで、AIの遅延や、顧客対応のサービス品質の低下を招く可能性があります。
これは、主にクラウドサービスとしての運用リスクに起因します。
対策と管理のポイント
利用状況のモニタリング：APIのレイテンシやエラー率を常時監視し、パフォーマンス低下を早期に検知できる体制を整えます。
セキュリティ
セキュリティリスクとは、プロンプト入力に伴う機密情報や個人情報の漏洩リスク、およびAIを不正に操作してシステムに損害を与えるリスクです。
問題点と影響
機密情報や個人情報を含むプロンプトを入力することで、データがAI提供側の学習に利用されたり、外部に漏洩したりする可能性があります。
また、悪意あるプロンプト（プロンプトインジェクション）により、AIから機密情報を引き出される危険性もあります。
対策と管理のポイント
データ利用ポリシーの確認と選定：「入力データが学習に利用されない」ことが保証された企業向けサービスを厳選します。
利用ガイドラインの策定と周知徹底：機密情報や個人情報の入力制限を定めたルールを策定し、全従業員に周知します。
まとめ
生成AIは、従来のAIを超える「創造性」と「自律性」（エージェント）で大きな生産性をもたらします。
しかし、ハルシネーションや予測不可能性といった特有のリスクは避けられません。
AI活用を成功させるためには、ファクトチェックの義務化やプロンプトの厳格な標準化を通じてリスクを制御し、人間が最終責任を持つガバナンスを確立することが不可欠です。
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