前回の「クレーム作ってもらってみた！」で作成したクレームについて、「ビジネス展開を考えてみた！」です。
生成ＡＩに送ったプロンプトは、こんな感じです。
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さっきのクレームって、どんなビジネスに応用できるかな。いっしょに考えよう。
おすすめのビジネスシーンを３個、教えてね。まずは、簡単でいいよ。
１個、５行ぐらいかな。

【請求項１（案）】
異なる大規模言語モデルを用いて生成結果を検証する方法であって、
第１の大規模言語モデルにより生成された応答内容を取得する取得工程と、
前記応答内容を検証対象として、第２の大規模言語モデルに入力する入力工程と、
前記第２の大規模言語モデルにより、前記応答内容の妥当性または不整合の有無に関する評価結果を生成する評価工程と、
前記評価結果を出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする情報処理方法。
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生成ＡＩからの答えは、こうなりました。
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①　生成ＡＩの「社内チェック役」
社員が生成ＡＩで作った文章を、
別のＡＩが「怪しいところあり／なさそう」とチェック。
最終判断は人がする前提なので安心。
資料作成や技術メモの下書き向け。
導入しやすい王道シーン。

②　生成ＡＩサービスの「安心モード」
通常出力に、妥当性チェックを追加するオプション機能。
「そのまま信じていいか」の目安を出す。
利用者の心理的ハードルを下げられる。
サブスクの付加価値として売りやすい。

③　専門分野向けＡＩ二重チェック
法務・技術・研究など分野を絞って使う。
生成結果を、その分野の観点で点検。
専門家のレビュー前のふるい分け用途。
単価を上げやすいビジネスシーン。
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この答えを見た、私なりの感想です。
①は、一番心配な、一般業務でのリスク対応に効きそうですね。
②は、個人用も含めて安心感が売りだね。すそ野が広がるかも。
③は、社内知識のＩＮ／ＯＵＴにかませて、特化精度を上げるイメージかな。

こんな風に、ビジネス展開の方向性を検討する材料を得ることにも、ＡＩを活用できます。
ＡＩとうまく対話できれば、着想からビジネス発掘まで１０分ということもあるでしょう。
もちろん、これらの感想をＡＩに返して、さらに検討を深めることも可能です。

クレーム化の形で、一旦抽象化するフェーズを挟んでいるところがポイントです。
抽象概念をさらに具体化することによって、発想が広がります。
今回は、特許業務へのＡＩ導入による発展形を試してみました。