DX推進・先端技術・ビジネスモデル
午前II午後I午後II論文
生成AI・LLM
Generative AI & Large Language Models / せいせいえーあい / えるえるえむ
膨大なデータを学習した大規模言語モデル等を用いて、テキスト・画像・プログラムコード等を自律的に生成する技術。
3行要約（速習ポイント）
- 1従来の「識別系AI（分類・予測）」に対し、人間と同等以上の創造的知的生産や対話を行う「生成系AI」。
- 2RAG（検索拡張生成）技術と組み合わせることで、社内文書や業務マニュアルに基づく正確な回答を実現する。
- 3ITストラテジストは、ハルシネーションや著作権・機密漏えいリスクを管理しつつ、業務プロセスの再設計を断行する。
概念・アーキテクチャ図解
社内機密を保持しながら正確な独自回答を生成
概要・背景・本質
生成AI（Generative AI）とLLM（大規模言語モデル）は、ホワイトカラーの知的生産性を根底から覆す破壊的技術です。プログラミングの自動化、契約書のレビュー、顧客問い合わせの高度自動応答、企画書ドラフト作成など、あらゆる業務に適用可能です。社内データと安全に連携させるRAG構成や微調整（ファインチューニング）の選定が戦略の要所となります。
コア概念と着眼点
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）：外部知識データベースを検索し、その根拠をプロンプトに注入して回答生成
- ハルシネーション（幻覚）：AIが事実無根の情報をもっともらしく出力する現象への対策
- セキュリティ・著作権：入力データがAIの再学習に利用されないオプトアウト契約やプライベート環境の確保
- 人間とAIの協調（Human-in-the-loop）：AIのドラフト出力を人間が最終承認するワークフロー設計
ITストラテジスト試験（午後I記述・午後II論文）での論述ポイント
最新のITストラテジスト試験（午前II・午後I・午後II）での最注目トピック。午後II小論文では、『単にChatGPTを全社配備した』という浅い話ではなく、『コールセンターの過去ログをベクトルDB化し、RAGアーキテクチャによる高精度回答支援システムを構築。オペレーターの回答作成時間を60%削減した』といった具体的・技術的に正確な論述が求められる。
小論文で使える実践フレーズ・キーワード
理解を深める推薦副読本
この用語の背景理論・実務動向を深く理解し、午後II小論文の説得力を劇的に高める必読書
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ROMI（マーケティング投資回収率）を含む15の重要指標顧客生涯価値（LTV）、顧客獲得単価（CAC）、解約率（チャーン）勘や経験に頼らないデータ主導の意思決定プロセス
なぜこの用語の理解に役立つのか
先端AI・データ活用のビジネス価値創出とROI評価、データの品質管理とガバナンスのあり方を学べます。
午後II小論文（ST論文）への応用・加点ポイント
最新の生成AIや機械学習を活用した業務自動化・新サービス企画の費用対効果と倫理的ガバナンスの論述に有効です。
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