企業に価値をもたらすジェネレーティブAIの4つのユースケース：Gartner Insights Pickup（304）

AIのイノベーションは加速しており、さまざまな業界でジェネレーティブAI（生成AI）のユースケースを数多く生み出している。ジェネレーティブAIは、特定のモノについて可能なさまざまな設計を探索し、正しい、最適な組み合わせを見つけられる。本稿では、企業に価値をもたらす4つのユースケースを紹介する。

[Brian Burke, Gartner]

ガートナーの米国本社発のオフィシャルサイト「Smarter with Gartner」や、アナリストらのブログサイト「Gartner Blog Network」などから、＠IT編集部が独自の視点で“読むべき記事”をピックアップして翻訳。グローバルのITトレンドを先取りし「今、何が起きているのか、起きようとしているのか」を展望する。

　ジェネレーティブAI（生成AI）は、特定のモノについて可能なさまざまな設計を探索し、正しい、最適な組み合わせを見つけられる。多くの分野で設計を拡張し、加速させているだけでなく、人間が見落としているかもしれない斬新な設計やモノを発明する可能性もある。

　「ChatGPT」のような初期の基盤モデルは、創造的な仕事を拡張するジェネレーティブAIの能力に焦点を当てている。だが、Gartnerは2025年までに、新薬や新素材の30％以上が、ジェネレーティブAI技術を用いて体系的に発見されるようになると予測している（現在、こうした新薬や新素材の割合は0％）。これらは数多くの業界におけるユースケースの1つにすぎない。

　AIのイノベーションは加速しており、さまざまな業界でジェネレーティブAIのユースケースを数多く生み出している。以下では、いかにジェネレーティブAIが幅広い業界にわたってインパクトを与え、企業に価値をもたらすかを示す4つのユースケースを紹介する。

1．医薬品設計におけるジェネレーティブAI

　2010年の調査では、創薬から商品化までの平均コストは約18億ドルで、創薬プロセスには3〜6年もかかっていたことが分かった。既にジェネレーティブAIは、さまざまな用途の医薬品を数カ月で設計するのに使われており、創薬にかかるコストと時間の両方を削減する大きな機会を製薬会社に提供している。

2．チップ設計におけるジェネレーティブAI

　ジェネレーティブAIは強化学習（機械学習手法の1つ）によって、半導体チップ設計における部品配置（フロアプランニング）を最適化し、製品開発期間を数週間から数時間に短縮できる。

3．シンセティック（合成）データにおけるジェネレーティブAI