企業向けジェネレーティブ AI プラットフォーム「Writer」が発表した報告書によれば、シニアエグゼクティブ（取締役以上）の約半数（46%）が、同僚が意図せず「ChatGPT」に企業データを共有してしまったのではないかと疑っている。この厄介な統計は、企業のデータ、ブランド、評判を保護するためのジェネレーティブ AI ツールの必要性を強調している。
報告書「企業におけるジェネレーティブ AI の現状（The State of Generative AI in the Enterprise）」によれば、企業間で最も広く使用されているチャットボットは ChatGPT で、それに続いて CopyAI（35％）とAnyword（26％）が僅差でランクインしている。しかし、多くの企業が職場でのジェネレーティブ AI ツールの使用を禁止しており、最も禁止されているのは ChatGPT（32%）、次いで CopyAI（28%）、Jasper（23%）となっている。
Writer の共同創業者兼 CTO Waseem Alshikh 氏は VentureBeat に次のように語った。
現在、ジェネレーティブ AI に関する過剰な宣伝が非常に多く、それを使用している人物、使用しているツール、それで何をしているのか、企業が設けている制限や制約といった実情を詳しく調べることが必要だと考えました。
事実上全ての業界が、少なくともジェネレーティブ AI の実験を行っており、それは組織の一部機能で隔離されているわけではありません。ジェネレーティブAIの利用は、IT、オペレーション、マーケティング、HR、法務、L&D（人材開発部門）など、あらゆる分野に及んでいます。
最も一般的なジェネレーティブ AI の使用例
調査によれば、ジェネレーティブ AI の最も一般的な用途は、広告や見出し用の簡潔なテキストの作成（31％）、さまざまなメディアやチャネル向けの既存のコンテンツの再利用（27％）、ブログや知識ベースの記事などの広範囲なコンテンツの作成（25％）であった。
AI はマーケティング担当者、UX デザイナー、編集者、カスタマーサービス担当者などのライターの時間を大幅に節約し、ゼロから新しいコンテンツを作成するのに役立ちます。しかし、その真の価値は、コンテンツ開発プロセスの他の部分、すなわち面倒な部分にあります。
それはコンテンツの再利用、分析、調査、変換、配信などです。忙しく、速く動こうとすると、これらの作業は負担となりますが、ジェネレーティブ AI はそれを自動的に処理することができます。（Alshikh 氏）
Writer は、従業員数1,000人以上の組織で働く450人以上の企業経営者を対象に調査を実施した。調査は2023年4月13日から4月15日にかけて、調査プラットフォーム「Pollfish」を通じて行われた。
職場におけるジェネレーティブ AI 活用のメリット、デメリット
今回の調査では、ほとんど全ての組織が各種機能でジェネレーティブ AIを採用しており、情報技術（30％）、オペレーション（23％）、カスタマーサクセス（20％）、マーケティング（18％）、サポート（16％）、セールス（15％）、人事（15％）が最も多い導入分野となっていることが大きな発見だった。
調査結果によれば、回答者の59％が今年中に自社でジェネレーティブ AI ツールを購入したか、または購入予定であると回答した。また、回答者のほぼ5分の1（19％）が自社で現在5つ以上のジェネレーティブAIツールを使用していると回答した。さらに、回答者の56％がジェネレーティブ AI により生産性が50％以上向上したと回答し、26％が75％以上向上したと回答した。
ジェネレーティブ AI を使用している業界の中で、建設とITが上位にランクインしていたのは驚きでした。それに続く業界は金融・保険（8％）、科学・技術サービス（8％）、製造業（5％）でした。具体的にはWriterでは、金融・保険業界で多くの利用が見られました。（Alshikh 氏）
Alshikh 氏は、ChatGPT が無料で使いやすく、一般的な用途に適しているため、ほとんどの人にとって価値があると考えている。しかし、限られたデータセット、不正確さ、幻覚、バイアス、データプライバシーへの懸念など、このツールの制限は広く認識されている。
ChatGPT 自身も、その正確さに問題があることを認識しています。企業は創造的なストーリーやソネットを生み出す能力以上に、自社のブランドや評判を守る必要があります。残念ながら、ChatGPT やそれに類するものは、不正確な情報の増加につながり、何よりも正確さとブランドの一貫性に依存する企業にとって大きな問題です。（Alshikh 氏）
Writer 製品の新機能
Writer は最近、データソースから働き方の全ての面まで、全段階を通じて企業の顧客に最高レベルの精度、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを提供することを目指した新たな製品機能を発表した。これらの機能には、セルフホスト可能な大規模言語モデル（LLM）が含まれ、顧客はこの LLM をオンプレミスか自社クラウドサービス内でホストし、運用し、カスタマイズすることができる。
さらに、Writer プラットフォームには「Knowledge Graph」が導入され、Slack から Wiki、ナレッジベース、クラウドストレージインスタンスまで、あらゆるデータソースにインデックスを付けてアクセスすることが可能となった。
LLM がアクセスするデータから、そのデータや LLM がホストされる場所まで、全てを完全にコントロールすることが可能となります。ジェネレーティブ AI の展開をコントロールしない限り、その出力の品質やブランド、セキュリティリスクをコントロールすることはできません。（Writer の CEO 兼共同設立者 May Habib 氏）
ジェネレーティブ AI のリスクを軽減するために考慮すべきポイント
Alshikh 氏は、ChatGPT のような商用モデルが、さまざまな公開ソースから情報を収集することで創造性を高める一方で、ブランドの一貫性を損なう可能性があると指摘している。
また、企業のリーダーたちは、ビジネス全体の競争力を高めるためにジェネレーティブ AI の導入が有益であることを認識してきたと述べている。しかし、一方で、ChatGPT のような無料のチャットボットを使用すると、不正確なコンテンツの生成や機密データの漏洩というリスクがあると認識されている。
だからこそ、私たち Writer の目指すところは、新たなユースケースを超えて、企業に対して真に影響力のある成果を提供することです。私たちは既に正確性やプライバシーに関する問題に対処しており、私たちの技術は Intuit や UnitedHealthcare といった顧客のために、テクノロジー、ヘルスケア、金融サービスといった規制の厳しい業界全体で展開されています。（Alshikh 氏）
その人気の高さから、彼は企業に対して、ChatGPT や OpenAI の基盤上に構築されたツールが、自社のデータプライバシー、ブランド、規制のポリシーに適合するかどうかを検討することを提案している。さらに彼は、代替案を評価するために、機能的なユースケースと要件を収集するよう助言している。
ChatGPT の使用に関するポリシーを既に策定している企業では、どのツールが安全に使用可能で、機密性の高い企業データを公開せずに利用する方法を全員が理解していることが求められるため、継続的なコミュニケーションとトレーニング計画の実施を検討すべきです。
企業の経営陣は、次のような重要な問いを自問するべきです。——それは安全か？ それは自分たちのブランドと一致しているか？ それを自分たちのビジネスワークフローに連携することは可能か？（Alshikh 氏）
【via VentureBeat】 @VentureBeat
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