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Blue Bayesでは、毎日生成AIに関する海外ニュースを最速で日本にお届けします。
忙しい人は、まとめだけでも見てみてください⭐️
At banks, generative AI helps novices, not skilled workers
本日はこちら
引用：https://www.americanbanker.com/news/at-banks-generative-ai-helps-novices-not-skilled-workers
忙しい人はここだけ！｜本日のまとめ
🤖 生成AIは若手・初心者の生産性向上に効果大！
• 銀行などで従業員支援ツールとして導入中 📊
• コールセンターや開発で30-50%生産性向上 📈
• 熟練者には逆効果の可能性も 🤔
💡 単純作業の自動化で創造的な仕事に集中できる未来に期待！人とAIの最適な協働方法の模索が今後のカギ 🔑
では、内容に入ります。
生成AIがもたらすビジネス革新
生成AIは、現代のビジネス環境で革新をもたらしており、銀行をはじめとする多くの職場で、従業員の生産性向上に貢献しています。
興味深いことに、その効果が最大限に発揮されるのは若手や初心者の労働者においてです。この技術は彼らの学びを加速させ、業務におけるパフォーマンスを引き上げる素晴らしいツールとなる一方で、熟練した労働者に対しては、時に生産性を低下させるという逆の結果を招くことがあります。
銀行業界での具体的な活用事例
具体的な事例を挙げると、以下のような活用が見られます：
– Citizens Bank：AIコパイロットを用いてコールセンターの対応を支援
– Citi：開発者全員にGitHub Copilotというツールを提供
– Ally Financial：コールセンターでの通話を生成AIによって自動的に要約録音
– JPモルガン・チェイス：メールやレポートのドラフト作成に大規模言語モデルを全従業員に活用、フィッシング攻撃の検出にも利用
生成AIの革新性と課題
アクセンチュアのMichael Abbott氏は、生成AIを「1980年代にExcelが登場した時のような革新的なツール」と評価しています。しかし、まだ多くの人がその使い方を完全には理解していない状況です。
銀行業務での効果
– ウェルス・マネジメントで既に効果を発揮
– ソフトウェア開発分野では生産性が30~50%向上
ただし、本当の意味での恩恵を享受するためには、開発プロセス全体を生成AIが対応できるように変革することが求められます。
生成AIの効果：熟練者と未熟練者の違い
スタンフォード大学とMITによる研究によれば：
– 未熟練労働者：生産性が明らかに向上
– 熟練者：大きな効果なし、むしろ満足度が低下
この差は、未熟練者がAIから優良な事例を学べるのに対し、熟練者はAIの提案が必ずしも役立つものではないためと考えられます。
生成AIの課題と可能性
課題
– 熟練者のノウハウを学び取る一方で、そのデータ提供に対する対価が支払われていない問題
可能性
– コールセンター担当者のレスポンスを改善
– 顧客対応の質を向上
生成AIの適性と期待される分野
適性の高い業務：
– 単調で反復的な業務の自動化
– 20%程度の生産性向上が期待できる
不向きな業務：
– 与信判断といった重要な意思決定プロセス
期待される応用分野：
– クレジットメモの作成
– マーケティング
– リスク管理
– データマッピング
生成AIがもたらす将来的な効果
– 生産性の向上
– 単純作業からの解放
– 従業員のより創造的で価値の高い仕事への専念
– モチベーションの向上
– サービス品質の向上
Blue Bayesでは、マーケティング業務を加速させる業務支援を行っております。チャットボットの開発やSNS自動化など、個人から法人まで問い合わせを受け付けております。
