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生成AIの登場により、バックオフィス業務における「作業時間の削減」「コスト削減」「ミスや漏れの防止」などの効果、そして「データドリブン経営」の実現が期待される。しかし、その道のりは決して簡単ではない。生成AIの活用状況と克服すべき4つの課題、効率的な運用条件について、経済学者であり、一橋大学名誉教授を務める野口 悠紀雄氏に聞いた。
大規模言語モデルLLMとは？仕事をどう変えるのか
近年、テキストを生成する「ChatGPT」や画像を生成する「DALL-E」など、さまざまな生成AIが登場している。経済学者であり、一橋大学名誉教授を務める野口 悠紀雄氏は、生成AIについて次のように説明する。
「生成AIを目的別に分離すると、下の図のようになります。これまで注目されていたのは、左側のパターン認識です。たとえば、自動車を自動運転する際に、外界の状態をAIが理解するのは、パターン認識の応用です。一方生成AIは、右側に書いてある生成系AIの分類に属します。具体的には図やイメージ、言語などの作成を目的としたAIモデルです」（野口氏）
大規模言語モデルLLM
生成系AIの左側で、重なり合っている円の部分が大規模言語モデル（LLM）である。
「自然言語処理とは、人間が普段話す言葉をAIが処理するものです。この生成系AIと自動詞言語処理の交わっている共通部分が、中央にあります。その中に属するのが、大規模言語モデルで、生成系AIと自然言語処理の両方の性質を持ちます」（野口氏）
大規模言語モデルの中に属すのが、ChatGPTである。では生成AIが、どのように仕事を自動化するのだろうか。そして特にバックオフィス業務にどのような効果をもたらすのだろうか。
「生成AIを目的別に分離すると、下の図のようになります。これまで注目されていたのは、左側のパターン認識です。たとえば、自動車を自動運転する際に、外界の状態をAIが理解するのは、パターン認識の応用です。一方生成AIは、右側に書いてある生成系AIの分類に属します。具体的には図やイメージ、言語などの作成を目的としたAIモデルです」（野口氏）
生成系AIの左側で、重なり合っている円の部分が大規模言語モデル（LLM）である。
「自然言語処理とは、人間が普段話す言葉をAIが処理するものです。この生成系AIと自動詞言語処理の交わっている共通部分が、中央にあります。その中に属するのが、大規模言語モデルで、生成系AIと自然言語処理の両方の性質を持ちます」（野口氏）
大規模言語モデルの中に属すのが、ChatGPTである。では生成AIが、どのように仕事を自動化するのだろうか。そして特にバックオフィス業務にどのような効果をもたらすのだろうか。
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・高度なホワイトカラーの仕事であっても生成AIは自動化する
・生成AIの活用でバックオフィス業務が目指すゴール
・生成AIの過信は危険、克服すべき4つの課題
・生成AIによって25％の仕事が自動化、失業率との関係は？
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