AIの世界は生成AI前と生成AI後に分かれるといって良いくらいエポックメイキングなものでした。嘗ては人型の人工ロボットが決められた動作を行うのが定番でしたが、生成AIはユーザー個別の微細なリクエストに応え一定水準のアウトプットを提供してきます。この生成AIとの接し方・活用方法について整理しながら考えていきたいと思います。

生成AIの役割

ビジネスの世界に「風が吹けば桶屋が儲かる」という言葉があります。「風が吹く⇒寒い⇒お風呂に入りたくなる⇒銭湯に行く時に使う桶を購入する」という論法ですが、「いつ風が吹く」ことは外界における変数であり、「どんな桶が売れるのか」というのは桶屋の商圏の生活者の嗜好に拠るもので、現時点での生成AIに予測させることは困難とされています。生成AIの役割は既存あるいは過去の一定ボリュームの結果（レコード）を集約することで、桶屋の話しに当てはめた場合は「年間のどの季節に風が吹くのかを予測する」とか「繁忙期における桶の需要予測」を生成AIが担うと想定されます。

生成AIが扱う情報

情報の種類を5W2Hで分類した場合、When（いつ）、Who（誰が）、Where（どこで）、What（何を）、Which（どれに）、How to（どのように）、How much（いくらで）の中で生成AIのマッチングが良いのはWhen、What、How toと考えられます。データベースには時系列データやプロダクト種あるいは事象が格納されているためです。「どの地域にいる誰がどのように～」という情報は未来を予測するうえでエリアマーケティングの需要予測には有用ではありますが、生成AIの本来の役割には沿っていません。また、「モノの値段がいくらで～」というのは競合他社の価格や競争力に依存するものなので生成AIに適正価格を問うには相性が悪いと思われます。

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