＂3分で読める＂シリーズの第３弾、AIに関するコラムです。
是非ご覧ください。
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第7回：実践活用 — ビジネスと日常を変革するAIツールエコシステム
日常業務をこなすための「拡張知能」として
AIはもはや単体のツールではなく、既存のソフトウェアに組み込まれた機能となっています。
- ドキュメント作成の自動化
議事録の要約、メールの下書き、企画書の構成案の作成などに活用できます。
これらは、生成AIが最も得意とする「0から1を生み出す」作業のコストを大幅に削減します。 - スプレッドシート支援
複雑な関数の生成やデータの自動分類を行えます。
例えば、「このデータからVLOOKUP関数を作って」と指示するだけで、適切な数式が提案されます。 - プログラミング
GitHub Copilotなどのツールにより、エンジニアはコードの大部分をAIに記述させ、レビューや設計に集中するワークスタイルへ移行しています。
企業の独自データ活用：RAGとファインチューニング
汎用的なAI（ChatGPTなど）は社内情報や最新ニュースを把握していないという弱点があります。
これを補うための技術的アプローチが、企業での導入において重要になっています。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）
AIに社内データベースやマニュアルを検索させ、その検索結果を「参考資料」としてプロンプトに含めることで、社内知識に基づいた回答を生成させる技術です。
ハルシネーションを抑制し、実務に即した回答を得るための標準的な手法となっています。 - ファインチューニング
既存のモデルに対して自社の特定データを追加学習させ、モデルそのものをカスタマイズする手法です。
コストは高いものの、法律・医療・社内用語など特定の専門領域において高い精度を実現できます。
お読みいただきありがとうございました。
次回のコラムは3月5日（木）更新予定です。