生成AI活用の課題に迫る DXによる改善余地が大きい業種とは？

　こうした業種こそ、AIが膨大なルールを学習することによって、効率的かつ正確にユーザーに対応できると考えています。

――自治体業務も専門性が高そうな印象があります。

　自治体業務の場合は、保険やカードなどといった業務と比べると、やや難易度は下がると思います。というのも、内容は高度な一方、例外的な期間限定の処理が比較的少なく、定型的な処理も多いからです。業務の内容が法令などで明文化され、それに沿った対応になります。ただ、業務の種類は豊富ですので、保険やカードといった業種群に次ぐ形で貢献度が高い領域だと見ています。

――定型業務の方がAIによる効率化がしやすい印象もありますが、生成AIの登場によって、非定型業務にも適用できるようになってきたということでしょうか。

　そうですね。生成AIが登場する前は、右下の「定型的だが、種類が豊富」な「自治体」や「小売」「旅行代理店」といった業種が効率化しやすいと考えられてきました。右上の保険やカードのような、あまりにもばらつきが多い業務はAIによる対応が技術的に難しいと考えられていたのです。しかし、生成AIが出てきたことにより、できることの幅の自由度が広がりました。

　また、生成AIによって効率化できれば、その分従業員は、リスキリングや他のクリエイティブな業務に時間を費やすことができます。そうすれば一層生成AIによって生産性向上が期待できる業種でもありますので、効果が大きいと考えています。

――そうなると、Gen-AX が目指していく業種も、保険、カード、銀行・証券、家電・IT機器のあたりになるわけでしょうか。

　初期的にはこれらの業種への貢献度が高いとは思っています。しかし、その他の業界も、われわれの業界理解が進めば、貢献余地が大きくなる可能性もあります。

　どの業種にしても、業務における生成AI活用を進めたことによって「この仕組みがないとその会社の業務が回らない」といった程度のインパクトを与えていきたいです。われわれが今になってPCなしで仕事できないのと同様に、生成AIなしの元の手作業には戻れないところにまで社会に浸透させていきたいですね。

（河嶌太郎、アイティメディア今野大一）