注）本記事の最終更新日は2025年11月7日です。

キーポイント

• 人工知能（AI）：人間の推論や知覚を模倣するシステムを実現し、意思決定、言語理解、パターン認識といったタスクを自動化。
• 機械学習（ML）：傾向の検出、結果の予測、継続的な学習を通じた精度の向上により、データに基づいたインサイトを創出。
• 生成AI：機械学習を基盤とし、テキスト、コード、画像などのオリジナルコンテンツを生成。企業における情報の作成、ローカライズ、およびパーソナライズの方法を根底から変革。
• グラウンディング：生成AIと検証済みの実データの紐付けにより、ハルシネーションを抑制するほか、正確性・コンプライアンス・ブランドの一貫性を確保。
• 責任あるAI：公平性・透明性・プライバシーを軸としたガバナンスの構築により、ユーザー保護と確固たるイノベーションを両立させる競争優位性を確立。

AIは、もはやSFではなく、すでにカスタマーサービスのチャットボット、不正検知、レコメンデーション、翻訳など、インターネットデバイスの背後で日常的に活用されています。よって、リーダーが向き合うべきは、「自社の目標、保有データ、そしてリスクプロファイルに合致するAI機能はどれか」、そして「いかにして責任ある導入を進めるか」という本質的な課題です。

現在の潮流を示す2つの大きなシグナルがあります。1つは多くの企業ですでにAIの試験運用や実践的な活用が始まっていること、もう1つは経済的メリットが極めて大きいことです。マッキンゼー社の報告によると、78%の組織が少なくとも1つの業務部門でAIを活用しており、生成AIは、年間2.6兆〜4.4兆ドルもの価値を創出する可能性があるとされています。

「Liferay DXPは、パーソナライズされた強力なユーザーエクスペリエンスを提供するための、デジタル戦略の中核を担うプラットフォームです。クラウドでのデプロイにより、コスト削減や市場投入の迅速化を実現するだけでなく、次世代のテクノロジーに必要なインフラ基盤を確保します。」 — Liferay最高技術責任者、イゴール・アロウカ

AIのいま

人工知能とは

人工知能（AI）とは、画像の認識、言語の理解、データからの学習、予測など、人間の認知機能に関わるタスクを実行するコンピュータシステムを指します。実用面でのAIは、スパムフィルターのような単純なルールベースのものから、画像認識や音声認識に使われるディープニューラルネットワーク（深層学習）のような高度なモデルまで多岐にわたります。Webサイトが自分に関連性の高いコンテンツを表示したり、車が車線維持をアシストしたり、アプリが音声をテキストに書き起こしたりする時、私たちはさまざまな場面でAIと関わっているのです。

AI／ML／生成AIの比較

ここで、機械学習（ML）や生成AIといった、よく使用される用語の違いを整理しておきましょう。

上記3つのカテゴリーについて、さらに詳しく見ていきましょう。

人工知能

最も広い意味では、AIには単純な自動化スクリプトから高度なニューラルネットワークまで、あらゆるものが含まれます。初期のAIシステムは、スパムフィルターや「if/then（もし〜したら、〜する）」形式のワークフローのような、厳格なルールベースのロジックに従っていました。

しかし、最新のAIでは、推論、学習、そして創造が可能です。現在の企業向けツールには、需要予測、リスクの特定、そして取るべき行動の提案などにAIが活用されています。こうした活用事例は、AIが単なる未来のツールではなく、ビジネスの基盤となるツールであることを示しています。
 

機械学習

機械学習は、私たちが日常的に利用している多くのAIツールの原動力となっています。大量のデータセットで学習させたアルゴリズムを活用し、パターンを特定して予測を行います。このアルゴリズムは、処理するデータが増えるにつれて、時間の経過とともに自動的に精度が向上していきます。

一般的な業務では、以下のように活用されています。

• 予測分析：売上トレンドの予測や顧客離脱の予兆検知
• レコメンデーションエンジン：商品やコンテンツの推奨
• オペレーションの最適化：物流やサプライチェーンの効率化

機械学習の高度な発展形であるディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の仕組みをモデルにしたニューラルネットワークを利用しています。このシステムにより、画像、音声、テキストといった、複雑で構造化されていないデータを処理できます。例えば、画像の自動タグ付け、感情分析、音声アシスタントなどは、この技術によって実現されています。

機械学習（ML）の特徴：

MLの成果は、高品質なデータと明確な目的によるものです。そしてこの成果は、モデルのトレーニングの質と入力データの関連性に左右されます。

主な特徴：

• データに基づく意思決定：MLは、膨大なデータセット分析を通じて、結果の予測やオペレーションの最適化、戦略立案のサポートに役立つインサイトを導きます。このインサイトにより、これまでの直感に頼る意思決定を、データに基づくものへと進化させます。
• 特定のタスクに特化した活用：MLモデルは、明確な目的（例：不正検知、配送ルートの最適化、医療画像の診断など）を設定して学習させた際に、その真価を最大限に発揮します。
• 教師あり学習と教師なし学習：
  • 教師あり学習： 「スパム」「非スパム」といったラベル付きデータ（例：分類済みのメール）を用いて学習し、未知の入力データに対して正確な予測を行う。
  • 教師なし学習： ラベルのないデータを分析してパターンやクラスターを検出。顧客セグメンテーションや異常検知などに有用。
• 継続的改善：アルゴリズムは、より多くのデータを処理する過程で自ら成長し、時間の経過とともに精度と適応性を高めていきます。
• 自動化と拡張性：一度学習が完了すれば、MLモデルは反復的な分析作業を自動化するだけでなく、企業全体のシステムに拡張し、人間では処理しきれない規模のデータを処理します。
   

生成AI

生成AIは、従来のMLをさらに一歩進めたものです。結果を予測するのではなく、学習したデータに基づいて、テキスト、画像、音声、さらにはプログラムのコードといった全く新しいコンテンツを創出します。

ChatGPTやGoogle Geminiに代表されるツールは、大規模言語モデル（LLM）によってサポートされており、人間が書いたような自然な文章の理解と生成を得意としています。現在、多くの企業が以下のような業務で、生成AIを導入し始めています。

• マーケティングコピー、レポート、ナレッジベースの記事などのドラフト作成
• コンテンツのあらゆる言語への即時翻訳とローカライズ
• デザイン案やコードスニペットの作成

入力から出力へのマッピングを重視する従来のMLとは異なり、生成AIは、アイディアを出し、新しいバリエーションを生み出すことができます。例えば、数千件の商品説明を学習した生成AIモデルであれば、ECサイト向けにブランドイメージに沿った新しい商品説明を自動で生成するため、膨大な手作業の時間を削減します。

また、要約、翻訳、下書き作成などの言語タスクに特化したLLMは、今やテキスト作成にとどまらず、画像や動画の生成モデルを駆動させるキャプション、スクリプトまたはプロンプトを作成するなど、あらゆる業界で新しいクリエイティブの可能性を広げています。

MLと生成AIを活用したビジネス価値の創出

AIが最大のビジネス価値を発揮するのは、MLと生成AIを組み合わせた時です。つまり、MLがデータから導き出したインサイトに基づき、生成AIがコンテンツのパーソナライズやレコメンデーション、エクスペリエンスの自動化を行います。

これら2つの技術が統合されることで、あらゆる業界において、意思決定の質を高め、業務を効率化できるだけでなく、デジタルエクスペリエンスをさらなる高みへと引き上げることが可能になります。

機械学習の活用事例

MLのアプリケーションは、以下をはじめとしたさまざまな業界で、サービスの提供品質や業務効率の向上にすでに寄与しています。

1. ヘルスケア
   MLモデルは、検査結果、画像診断、電子カルテなどの患者データを活用して、糖尿病や心臓病などの疾患リスクを予測します。これにより、早期介入や個人に合わせた治療計画が可能になり、コストを抑えながら治療成果を向上させています。
2. 金融
   銀行やフィンテック企業は、リアルタイムでの不正検知にMLを利用しています。取引情報や行動パターンを分析することで、アルゴリズムが不審な動きにフラグを立て、損失を防ぐための迅速な対応を取ることができます。
3. 製造
   予知保全では、MLを用いて産業機器のセンサーデータを分析します。故障の可能性を予測することで、企業は、メンテナンス計画を事前に立て、ダウンタイムを回避することが可能です。
4. マーケティング
   MLによるセグメンテーションモデルでは、デモグラフィックスや興味、行動に基づいて顧客をグループ分けします。こうして得たインサイトにより、ターゲティング広告やパーソナライズされたWebエクスペリエンスの効果を高め、エンゲージメントと投資利益率（ROI）を向上させます。
5. 通信
   通信会社では、教師なし学習を活用して、通話や請求データに基づきユーザーをセグメント化しています。これにより、サービスプランのカスタマイズ、解約の予測、価格戦略の最適化を図ります。
6. サプライチェーンと物流
   過去の販売実績、季節的な傾向トレンド、外部の市場シグナルを分析することで、MLモデルは需要予測の精度を向上させます。これにより、適切な商品を、適切な場所へ、適切なタイミングで届けることが可能になります。

生成AIの活用事例

MLが予測や分類を行うのに対し、生成AIは、創造を行います。大規模な言語や画像のデータセットで学習した生成AIは、テキストやデザイン、その他のデジタルアセットをスケーラブルに生成可能です。

これにより、以下のような業務を大幅に効率化できます。

1. カスタマーサービス
   生成AIは、顧客からの問い合わせ内容の即時翻訳やサポートチケットの要約を行うだけでなく、それに対して的確な回答を作成し提案することもできます。また、AI搭載のチャットボットは、文脈を考慮した親しみやすい対応で、顧客満足度を向上させ、担当者が、より複雑な案件に集中できるような環境を整えます。次世代のサービス自動化は、生成AIの知能と人間の共感力を融合させたものになるでしょう。
2. マーケティングとコンテンツ作成
   生成AIに自社の製品情報やブランドトーンを学習させることで、以下のようなコンテンツを生成できます。
   • パーソナライズされた広告の見出しやキャンペーンコピー
   • ローカライズされたWebサイトやSNS用のコンテンツ
   • デジタルカタログやサービス一覧の自動生成された説明文
   これにより、制作スピードが向上するだけでなく、Webサイト、モバイルアプリ、社内ナレッジベースなど、公開先に関係なく、あらゆるチャネルで一貫性を保つことができます。
3. 商品デザインとエンジニアリング
   製品チームは、プロトタイプに投資する前に、生成AIでバリエーションの設計や新コンセプトのテストを行っています。既存のデザインデータやユーザーのフィードバックを学習させることで、生成AIは顧客の悩みを解決したり、使いやすさを最適化したりする機能を提案できます。
4. メディア・クリエイティブ業界
   生成AIを使えば、脚本の下書き、作曲、ビジュアルストーリーボードの作成が可能です。例えば、ChatGPTやDALL·Eのようなツールは、クリエイティブチームがより迅速にブレインストーミングを行い、共同でアイデアを練り上げる手助けをします。
   一方で、このような出来事もありました。AIの執筆能力の急速な進歩に危機感を抱いた数千人ものテレビや映画の脚本家たちは、2024年にハリウッドで数ヶ月にわたる抗議デモを行いました。報酬の改善を求めたほか、クリエイティブなプロジェクトにおいて生成AIの使用を制限することも重要な要求の一つでした。
5. 人事および社内業務
   一部の組織では、候補者プロフィールの要約、社内用コンテンツの下書き、従業員アンケートの分析などに生成AIを活用する試みが始まっています。データプライバシー保護や人間による監視のもとで責任を持って管理されれば、こうしたツールは事務作業の時間を短縮し、透明性を高めることができます。

MLと生成AIの連携方法とは

機械学習（ML）と生成AIは、競合する技術ではなく、エンタープライズAIの補完的なコンポーネントです。

• ML：膨大なデータセットの中からインサイトを検出し、予測を行います。
• 生成AI：上記のインサイトを、顧客、従業員、またはパートナー企業にとって役に立つコンテンツや推奨事項へと昇華させます。

MLと生成AIを組み合わせたワークフローの例：

1. まず、MLモデルが顧客離脱データの中からトレンドを特定します。
2. 次に、そのインサイトをもとに、生成AIモデルが顧客一人ひとりに最適化されたリテンションメッセージを作成し、各市場向けに自動で翻訳・ローカライズします。
3. この連携により、AIはバックエンドの分析ツールにとどまらず、ユーザーと直接向き合うフロントエンドの体験を動かすエンジンとなります。その結果、パーソナライゼーション、アクセシビリティ、そして価値実現までの時間が大きく向上します。

主なAIプロバイダー

エンタープライズAIを取り巻く環境は、実績あるクラウドプラットフォームと、新興のイノベーターにより、形成されています。各プロバイダーは、拡張性の高いインフラストラクチャーからオープンソースでの連携まで、それぞれ独自の強みを持っています。こうしたプロバイダーを利用することで、企業はAIの導入をより短期間かつ低コストで実現できるのです。

緊密なAI統合

Liferay Digital Experience Platform（Liferay DXP）には、Google Cloudとの戦略的パートナーシップにより、AI機能が緊密に組み込まれています。その目的は、複雑な設定や膨大なインフラ投資を行わずとも、強力なAIを誰もが利用できるようにすることです。

この統合で得られるメリット：

• AI搭載のチャットボットによるセルフサービス機能の強化と顧客満足度の向上
• GoogleのVertex AIおよびGeminiモデルを用いた高度なコンテンツレコメンデーション
• データ分析ワークフローの自動化によるビジネスインサイト取得の迅速化

効率的な調達

LiferayがGoogle Cloud Marketplaceで利用可能になったことで、企業はより迅速かつ高い費用対効果で導入できるようになりました。お客様は既存のGoogle Cloudアカウントを通じて、Liferay DXPをすぐに購入できます。この購入費用は、Google Cloudとの利用コミットメントにカウントされるため、組織の予算最適化に役立ちます。
デプロイとスケーリングは、ISO/IEC 27001認証を取得した信頼性の高いGoogle Cloudのインフラ上で行われるため、コンプライアンスと信頼性が保証されます。これにより、企業は調達やITガバナンスの要件を満たしながら、価値実現までの時間を短縮することができます。
 

現実に根付いた創造性：生成AIにおけるグラウンディングの重要性

生成AIは強力なツールではありますが、グラウンディングがなければ、断定的ではあるものの不正確な結果を出力してしまうというリスクがあります。グラウンディングとは、生成AIの出力を検証済みの現実世界の情報に結びつけることです。これにより、コンテンツが創造的であるだけでなく、事実性、コンプライアンスの遵守、企業のデータとの整合性を保証します。

グラウンディングが重要である理由：

• AIモデルが、もっともらしいが誤った回答を生成する「ハルシネーション」を軽減するため
• 信頼できる出典を参照することで、コンテンツの精度を高めるため
• 事実の正確さ、ブランドの一貫性、プライバシーが重視される企業環境において、責任あるAIの利用を実現するため

生成AIシステムにおけるグラウンディングのベストプラクティス：

• 関連ドキュメントのアップロード：製品仕様書、データシート、ブランドガイドライン、承認済みのライティングサンプルなどの内部リソースを使用して、信頼できるナレッジベースを構築します。例えば、小売業者が生地の詳細やサイズ表をアップロードすれば、AIは一貫性のある正確な商品説明を生成できるようになります。
• 自社データを使用した学習：サービスログ、フォームの送信内容、取引履歴などの実データを使用し、文脈の理解を深めます。これにより、カスタマーサポートモデルはより適切なセルフサービス型の回答を生成できます。
• 特定のデータ入力の提供：契約書、法的テンプレート、顧客プロファイルなどのターゲットを絞ったデータセットを生成AIに読み込ませることで、その領域に最適化された予測やテキスト生成が可能になります。
• リアルタイムデータによる継続的な更新：常に最新の情報でモデルを更新し、情報の陳腐化やバイアスを防ぎます。例えば、最新の市場トレンドやリアルタイムの分析データに基づいてレポートを生成することで、常に妥当性の高い意思決定を行えます。
• Google 検索によるグラウンディング：Googleの企業向け生成AIであるGeminiは、リアルタイムの検索結果を連携して、検証済みの最新コンテキストを取得できます。これにより、不正確さを最小限に抑え、即時的なインサイトでコンテンツを強化します。

グラウンディングにより、生成AIは企業の信頼性と透明性を重視した技術活用を妨げることなく、むしろそれを支える存在となるのです。

競争優位性としての責任あるAI

AIの導入が加速する中、責任あるガバナンスの実現は、企業にとって重要な差別化要因となっています。倫理、透明性、プライバシーを優先する企業は、単にリスクを軽減するだけでなく、ブランドへの信頼を強化し、長期的なレジリエンスを高めることができます。

「信頼こそがAI活用の基盤です。信頼がなければ、企業は試験運用から先へ進むことを躊躇するでしょう。逆に信頼があれば、イノベーションは花開くのです。」 —— アクセンチュア CEO、ジュリー・スウィート氏

AIは、正確性、公平性、そしてユーザー保護を尊重しなければなりません。特に、個人識別情報（PII）や顧客データを管理する際には、その重要性が一層高まります。

責任あるAIの重要な柱：

• データの品質：クリーンで代表性のあるデータを使用することで、公平かつ正確な予測が可能になり、AI主導の行動や意思決定におけるバイアスを最小限に抑えられます。
• 公平性とバイアスの軽減：多様でバランスの取れたデータセットの活用と継続的なモニタリングにより、自動化されたサービスにおいて差別を防止し、公平性を維持します。
• 透明性と信頼：ブラックボックス化したアルゴリズムは、信頼を損ないます。企業はAIモデルによる決定を記録し、AIが生成したコンテンツであることを明示し、出力がどのように生成されたかを説明すべきです。明確なコミュニケーションが、パーソナライズされたWebエクスペリエンスへの信頼を築きます。
• 人間による監視：AIやMLは、人間の判断を代替するものではなく、それを拡張するものであるべきです。常に人間を介在させることで、自動応答に対する説明責任と倫理的なレビューを保証します。
• プライバシーとセキュリティ：機密データを扱うAIシステムには、強固なプライバシー／セキュリティ対策が不可欠です。機密性の高いフォームやユーザー識別子、社内データは、暗号化や厳格なアクセス制御、GDPRなどのグローバルなコンプライアンスフレームワークへの準拠を通じて、適切に保護されなければなりません。

弊社では、デジタルエクスペリエンス技術に責任あるAIを直接組み込むことで、上記の原則を具現化するというアプローチをとっています。Liferayは、Google CloudやGeminiのような信頼性の高いプラットフォームとの統合を通じて、透明性・プライバシー・倫理的ガバナンスに根ざした形で、企業がAIの力を安心して活用できるようにします。

責任あるAIを戦略的優位性ととらえることで、組織はイノベーションを加速させ、ユーザーを保護し、コンプライアンスと顧客関係の両方を強化する、インテリジェントで信頼性の高いサービスを提供できるようになります。

責任あるAIの実装について詳しくはこちらの記事をご覧ください。

さいごに

ルールベースの自動化から、生成AIによる創造性へと進化を遂げたAIは、あらゆる業界に革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。企業がこれらのツールを正しく理解し、責任を持って導入することで、効率性、正確性、そしてカスタマーエクスペリエンスの改善を通じた測定可能なビジネス価値を生み出すことができるのです。

機械学習はデータをインサイトに変え、生成AIはそのインサイトを行動へと変えます。そして、グラウンディングとガバナンスにより、双方を常に現実に根付かせるのです。

AIを正しく理解すれば、単なるトレンドではなく、実利をもたらす成長の原動力として取り入れることができます。その鍵となるのは、イノベーションを透明性、信頼、そして人間中心のデザインと調和させることです。なぜなら、責任あるAIとは単なる倫理観の問題ではなく、それ自体が優れたビジネス戦略でもあるからです。