概要

ChatGPTの公開で熱狂的ブームとなった生成AIも，ビジネスの現場やサービスへの実装フェーズに入りました。生成AIの活用が広がる分野はどこなのか？　業務の効率化や価値創造の方策は？　について60分で読み解くことのできる本書。前半では生成AIを活用している金融やメディアなど業界別の事例や，人事や営業・マーケなど組織機能別の活用方法について紹介。中盤では，国内外のプレイヤーの取り組みや戦略を，「基盤開発」「基盤カスタマイズ」「基盤活用」3つのビジネスレイヤー別に解説します。後半では生成AIがもたらす組織や個人の変化，対話型や画像ばかりでなく動画や3D・音声などの事例や市場に与える影響，そして法整備や直面する課題についても言及。2024年にもっとも読みたい，生成AIのビジネストピックを67項目にまとめた，ビジネスモデルや働き方の大きな変化まで一望できる1冊です。

こんな方におすすめ

• プロンプトの使いこなしではなく生成AIとビジネスの関わりについて知りたいビジネスパーソン
• 生成AIの技術や関連する企業，生成AI業界の全貌について知りたい投資家（IT関連株に詳しくない投資家）
• 自社の事業や業界，自身の職業への影響や未来について知りたい人

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目次

Part 1　基本の知識と技術を押さえる 活用の幅が大きく広がる生成AI

• 001　さまざまな領域で活用される生成AI
• 002　生成AIと従来のAIの違い
• 003　生成AIの主な種類と活用方法
• 004　生成AIの発展を支える代表的な技術
• 005　生成AIの得意分野とその限界
• 006　プロンプトエンジニアリングで生成AIをカスタマイズ
• 007　ニーズに合わせた３つのカスタマイズ手法
• 008　生成AIがもたらす社会の変革
• Column　人間もハルシネーションを起こしている？

Part 2　活用の状況を知る 発展著しい生成AIの分野と機能

• 009　生成AIがビジネスに与える変革
• 010　業界別×組織機能別による生成AIの活用状況
• 011　Vertical① ヘルスケア業界での活用
• 012　Vertical② 金融業界での活用
• 013　Vertical③ メディア業界での活用
• 014　Vertical④ 製造業での活用
• 015　Vertical⑤ 小売・販売業務での活用
• 016　Horizontal① 人事や組織運営の分野での活用
• 017　Horizontal② 営業分野での活用
• 018　Horizontal③ マーケティング分野での活用
• 019　Horizontal④ 研究開発分野での活用
• 020　Horizontal⑤ 法務分野での活用
• Column　RAGの限界と情報整理の重要性

Part 3　生成AIビジネスを３つのレイヤーで捉える 生成AIで先行する国・企業の戦略

• 021　生成AIによって形成される３つのビジネスレイヤー
• 022　オープンソースとクローズドに分かれる基盤開発
• 023　基盤開発企業① 基板開発の最大手OpenAI
• 024　基盤開発企業② サービスの統合を進めるGoogle
• 025　基盤開発企業③ MetaとAmazonの独自の戦略
• 026　基盤開発企業④ SBGとNTTの大規模言語モデル開発
• 027　特定の目的や要件に合わせて調整する基盤カスタマイズ
• 028　プロンプトとインテグレーションが重要となる基盤活用
• 029　生成AIに関する国別の取り組みと動向
• 030　ビッグテック企業とスタートアップの連携
• 031　各スタートアップによる資金調達と基盤開発
• 032　生成AIを導入する大企業の取り組み
• Column　基盤モデルで多くのAIスタートアップが窮地に？

Part 4　組織に与える影響を知る 生成AIがもたらす組織の変革

• 033　組織における生成AI活用の効果
• 034　DXにおける生成AIの効果
• 035　生成AIの導入に必要な人材要件
• 036　生成AIによる事業戦略・事業領域の変化
• 037　生成AIによる組織・人材の変革
• 038　パートナーシップとエコシステム
• 039　生成AIの発展に伴う新興ビジネス
• 040　リスクマネジメントとガバナンス
• Column　生成AIがあなたの上司になる？

Part 5　身につけるべきスキルやキャリアを知る 生成AIがもたらす働き方の変革

• 041　生活や仕事に活用される生成AI
• 042　生成AIが働き方やスキル開発，キャリア形成を支援
• 043　生成AIの普及でホワイトカラーに必要とされるスキルの変化
• 044　生成AIが提供するサービスによる生活の質の向上
• 045　生成AIの分析や提案による個別化された人材教育の提供
• 046　生成AIによるコミュニケーションの変革
• 047　生成AIと個人の倫理観・価値観の重要性
• 048　生成AIを活用するために必要な従業員の姿勢とスキル
• Column　生成AIを使ってプログラミングを学ぶ

Part 6　イシューやリスクを知る AI活用で直面する法整備や課題

• 049　生成AIの普及で生まれる法的な課題
• 050　生成AIに関連する国際的な法整備の現状と課題
• 051　生成AIの悪用とその対策
• 052　生成されたコンテンツの著作権の所在とクレジットの明示
• 053　ディープフェイクのリスクと社会的な影響
• 054　生成AIの倫理的利用のためのプライバシー保護
• 055　生成AIを導入する組織における対応
• 056　生成AIによる法的・倫理的な課題への対応
• Column　生成AIに頼ると人間は衰えるのか？

Part 7　今後の可能性と戦略を知る 目覚ましい進化を遂げる生成AIの事例

• 057　文章生成AIの事例とその課題
• 058　画像生成AIの事例とその課題
• 059　音声生成AIの事例とその課題
• 060　動画や3Dモデルを生成するAIの事例
• 061　対話型AIの事例とその課題
• 062　既存の製品やサービスに生成AIを組み込む戦略
• 063　生成AIの課題解決を目指す新たなビジネス戦略
• 064　生成AIのポジティブな影響とネガティブな課題
• 065　生成AIを社会課題の解決へ応用する取り組み
• 066　さらに精度が向上するマルチモーダルAIの開発
• 067　生成AIの未来と可能性
• Column　マルチモーダルによる生成AIの真の可能性

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