- 「生成AIは便利そうだが、何をどう仕組みとして理解すればよいのかわからない」
- 「従来のAIと何が違うのか、社内で説明できるレベルまで整理したい」
- 「導入メリットだけでなく、リスクや進め方までまとめて把握したい」
このような悩みを持つ企業担当者の方も多いのではないでしょうか。
生成AIは、単なる流行のツールではありません。仕組みを理解したうえで導入目的・データ・運用ルールを整理すると、業務効率化だけでなく、新しい価値創出にもつなげやすくなります。
生成AI（ジェネレーティブAI）とは
生成AIとは、学習済みのデータをもとに、文章・画像・音声・動画・プログラムコードなどの新しいコンテンツを自動で生成するAIの総称です。
従来のシステムのように、あらかじめ決められた答えだけを返すのではなく、入力された指示に応じて、もっとも自然な続きやパターンを組み合わせながら出力を作る点に特徴があります。
そのため、企業では文章作成、要約、問い合わせ対応、資料作成支援、画像生成、ナレッジ検索補助など、幅広い場面で活用が進んでいます。
生成AIの定義
生成AIをひと言で表すと、「学習したデータの傾向をもとに、新しい表現を作り出す技術」です。
ここでいう「新しい」とは、過去の文章や画像をそのままコピーするという意味ではありません。大量のデータから、言葉のつながり方、画像の特徴、音声のパターンなどを学び、その傾向をもとに、入力内容に合う出力を組み立てます。
例えば、文章生成AIであれば、質問文や指示文を受け取り、その前後関係に合う単語や文を順番に選びながら回答を作成します。画像生成AIであれば、入力された説明文に合う色・形・構図の特徴を反映しながら画像を生成します。
このように、生成AIは単に情報を検索して表示する仕組みではなく、学習済みの知識を使って新たなアウトプットを構成する技術といえます。
従来のAIとの違い
従来のAIは、主に「正解を見つける」ことに強みがあります。例えば、画像に写っているものを分類する、不正取引を検知する、売上を予測するといった用途です。
一方、生成AIは「答えを作る」ことに強みがあります。文章の下書き、メール文面の作成、FAQ案の自動生成、画像案の作成など、ゼロからコンテンツを作る用途に向いています。
言い換えると、従来AIは分類・予測のための技術であり、生成AIは創造・生成のための技術です。企業でどちらを使うべきかは、解きたい課題が「判断」なのか「作成」なのかで見極めると整理しやすくなります。
| 従来AI | 生成AI | |
|---|---|---|
| 目的 | 正解を見つける・判定する | 新しいコンテンツを作る |
| 出力の性質 | 分類結果・予測値・異常判定などを返す | 文章・画像・音声などを生成する |
| 主な用途例 | 需要予測、不正検知、外観検査、離反予測 | 要約、メール下書き、FAQ生成、画像生成 |
| 代表的なタスク | 分類、回帰、異常検知、認識 | 文章生成、画像生成、要約、翻訳 |
生成AIがコンテンツを生成する仕組み
生成AIの仕組みは難しそうに見えますが、全体像は「データを学習し、入力を細かく分けて数値で扱い、文脈に合う出力を順に組み立てる流れ」と捉えると理解しやすくなります。
特に文章生成では、LLM、大規模な学習データ、トークン化、ベクトル表現、確率的推論、Transformerといった要素が中核になります。
LLMと学習データ
LLMは「Large Language Model」の略で、日本語では大規模言語モデルと呼ばれます。大量の文章データを読み込み、言葉の並び方や文脈のつながり方を学習したモデルです。
生成AIが自然な文章を返せるのは、このLLMが過去の膨大な文書、会話、Web上の文章、コードなどから、どの言葉がどの言葉と一緒に使われやすいかを学んでいるためです。
重要なのは、LLMが人間のように意味を完全に理解しているというより、膨大な例から「次にどの表現が来ると自然か」という傾向を高い精度で捉えている点です。
例えば、「お世話になっております」の後には、ビジネス文書ではあいさつや自己紹介が続きやすい、といったパターンを学習しています。この積み重ねによって、長い文章でも自然につながる出力が可能になります。
ただし、学習データが広く一般的であるほど、社内ルールや業界固有の知識まで正確に反映できるとは限りません。そのため、企業利用では後述するRAGなどの仕組みが重要になります。
トークン化とベクトル表現
AIは、人間のようにそのまま文章を読んでいるわけではありません。入力された文章をまず「トークン」という細かな単位に分け、そのうえで計算可能な数値の形に変換しています。
トークンとは、AIが文字や単語を扱うための最小単位です。日本語では単語そのものになる場合もあれば、語の一部や記号単位に分かれる場合もあります。
次に、分割されたトークンは「ベクトル表現」に変換されます。ベクトル表現とは、単語や文章の意味を数値の並びで表したものです。これによりAIは、「営業」と「商談」は近い意味を持つ、「犬」と「自動車」は離れた意味を持つ、といった関係を計算できるようになります。
この数値化の仕組みがあるため、生成AIは単なる文字列一致ではなく、意味の近さや文脈の流れを踏まえて応答しやすくなります。企業で使われる文書検索やRAGでも、このベクトル表現の考え方が土台になります。
確率的推論とTransformer
生成AIが文章を出力するときは、「正解の文」を最初から持っているわけではありません。入力された文脈をもとに、次に続く可能性が高い語や表現を少しずつ選びながら文章を組み立てます。これが確率的推論の基本的な考え方です。
例えば、「会議資料を明日までに」という文脈があれば、その後に来やすい表現として「提出してください」「作成します」「共有します」などの候補が考えられます。生成AIは、この候補の中から文脈に合いやすいものを確率的に選び、さらにその次の語も同じように選び続けます。
この処理精度を支えている代表的な技術がTransformerです。Transformerは、文章全体の中で、どの単語がどの単語と強く関係しているかを広く見ながら処理できる仕組みです。これにより、文の途中だけでなく、前の文や離れた位置にある言葉とのつながりも踏まえて応答を作りやすくなります。
生成AIを支える代表的な生成モデル
生成AIとひと口に言っても、裏側で使われるモデルは1つではありません。生成したいものが文章なのか、画像なのか、動画なのかによって、中心となる仕組みは異なります。
ここでは、ビジネス担当者が最低限押さえておきたい代表的なモデルを整理します。
GPT（テキスト生成）
GPTは、文章生成で広く使われている代表的なモデルです。基本的な考え方は、入力された文章の続きとして、もっとも自然な語を順に予測しながら文を作ることにあります。
この仕組みがあるため、GPT系のモデルは、質問応答、要約、翻訳、メール下書き、議事録整理、アイデア出しなど、言葉を扱う多くの業務に応用されています。
また、単に1文を完成させるだけでなく、長文の流れを踏まえながら出力できるため、会話形式のやり取りや、複数条件を含む指示にも対応しやすい点が特徴です。
ただし、自然な文章を作れることと、事実が常に正確であることは別です。企業利用では、社内文書や公式情報と照合しながら使う前提が必要です。
拡散モデル・GAN・VAE（画像・動画生成）
画像生成や動画生成では、文章生成とは異なる仕組みが使われます。代表的なのが、拡散モデル、GAN、VAEです。
拡散モデルは、最初はノイズだらけの画像から始めて、少しずつノイズを取り除きながら、目的に合う画像へ近づけていく方式です。現在の画像生成AIで広く使われており、高精度で自然な画像を作りやすい特徴があります。
GANは、画像を作るAIと、それが本物らしいかを見分けるAIを競わせながら精度を上げる方式です。リアルな画像生成で注目されてきましたが、学習の安定性が難しい面もあります。
VAEは、データの特徴をいったん圧縮し、その特徴空間から新しいデータを再構成する方式です。完全に写実的な画像だけでなく、似た特徴を持つ新しいパターンを柔軟に作る用途に向いています。
実務では、どのモデルが優れているかを単純比較するよりも、「何を生成したいか」「どれくらいの品質が必要か」「開発・運用コストをどう考えるか」で選ぶことが重要です。
企業が生成AIを導入する3つのメリット
生成AIの価値は、単に新しい技術を使えることではありません。企業活動に落とし込んだときに、どの業務がどのように変わるかで判断することが重要です。
業務効率化・生産性の向上
もっともわかりやすいメリットは、反復業務の時間を短縮できる点です。
例えば、会議メモの要約、提案書のたたき台作成、FAQ案の作成、問い合わせ文面の下書き、社内文書の要点整理などは、生成AIと相性が良い業務です。ゼロから人が作るよりも、AIが下書きを作り、人が確認・修正する運用に変えることで、作業時間を大きく圧縮しやすくなります。
また、担当者ごとの文章力や資料作成スピードの差を埋めやすくなるため、業務品質の標準化にもつながる可能性があります。
コスト削減
生成AIは、直接的な人件費削減だけでなく、周辺コストの圧縮にもつながります。
例えば、問い合わせ対応にかかる一次対応工数、社内FAQ更新の手間、会議後の議事録作成時間、営業資料の初稿作成負荷などを減らせれば、限られた人員でもより多くの業務を回しやすくなります。
その結果、残業時間の抑制、外注費の見直し、教育コストの軽減など、複数のコスト項目に波及する可能性があります。ただし、導入費用や運用管理コストもあるため、効果は業務ごとに見極める必要があります。
新しいアイデアの提案
生成AIの価値は効率化だけではありません。人が発想しきれない案を短時間で大量に出せる点も大きな魅力です。
例えば、新商品の訴求案、メルマガ件名、ホワイトペーパーの構成案、営業トークの切り口、採用広報の企画案など、アイデアの幅を広げる場面で活用しやすいです。
もちろん、生成AIの提案をそのまま採用するのではなく、事業理解や顧客理解を持つ担当者が取捨選択する必要があります。しかし、壁打ち相手として使うことで、発想の初速を上げやすくなる点は大きな利点です。
【業界別】生成AIの活用例4選
生成AIの効果を判断するうえでは、抽象的なメリットだけでなく、実際の業務にどう組み込まれているかを見ることが重要です。
ここでは、公開情報をもとに、企業担当者が導入イメージを持ちやすい4つの活用例を紹介します。なお、業界によっては、生成AI単体ではなく、既存のAIや業務システムと組み合わせて活用しているケースも含まれます。
【通信】FAQ自動生成による応答時間削減
通信業界では、問い合わせ件数が多く、FAQの更新やオペレーター支援の負荷が大きくなりやすい傾向があります。
韓国の通信大手KTは、顧客対応領域でAIを活用し、STT（音声の自動文字起こし）で通話内容をテキスト化したうえで、要約や分類に大規模言語モデルを活用しています。公開資料では、AIボイスボットやチャットボットによる問い合わせ対応の運用状況も示されており、オペレーター支援と応答効率化の両面で活用が進んでいることがわかります。
このような取り組みは、FAQ案の生成、応対履歴の要約、ナレッジ更新の自動化と相性が良く、カスタマーサポート部門の業務改善に直結しやすい活用例といえます。
【金融】AI審査モデルによる融資審査の迅速化
金融業界では、スピードと正確性の両立が重要です。そのため、生成AIだけでなく、機械学習による審査補助や文書解析AIと組み合わせた導入が進んでいます。
Google Cloudの公開事例では、フィンテック企業BharatPeが機械学習を活用してKYCやローン審査の自動化を進め、審査時間を大幅に短縮したことが紹介されています。これは厳密には生成AIのみの事例ではありませんが、金融領域で「AIが文書確認や判断補助を担い、審査を高速化する」代表例として参考になります。
今後、生成AIを組み合わせることで、申込情報の要約、審査担当者向けメモの自動作成、顧客向け説明文の生成など、周辺業務の効率化まで広げやすくなります。
【教育】対話型AIによる学習支援と教員負担の軽減
教育分野では、生成AIを「教員の代替」ではなく、「個別学習支援と教員業務の補助」として使う考え方が広がっています。
Microsoftの公開事例では、ブラジルの教育機関SEDUCがAzure OpenAI Serviceを活用し、生徒のエッセイに対する個別フィードバックや教材作成支援を進めています。公開情報では、何百万件もの作文を分析し、個別の改善提案を返すことで、学習成果の向上と教員負担の軽減につなげたことが紹介されています。
このような活用は、答案へのフィードバック、学習相談の一次対応、授業準備の補助など、教育現場の負荷が高い領域と相性が良いと考えられます。
【製造】画像認識AIによる外観検査の属人化解消
製造業では、外観検査や異常検知の現場で、人による判定のばらつきや教育負荷が課題になりやすいです。
Google Cloudの公開事例では、日立が外観検査の分野で画像認識AIを活用し、短期間でモデルを構築しながら高い検出性能を確認したことが紹介されています。こうした取り組みにより、熟練者の経験に依存しやすい検査工程を標準化しやすくなります。
この領域は厳密には生成AIよりも識別系AIの比重が大きい分野ですが、近年は生成AIを組み合わせ、検査結果の説明文作成、報告書下書き、異常パターンの要約などに広げる動きも見られます。
生成AIを自社で構築するか他社ツールを導入するかの判断基準
生成AIの導入を検討する際、多くの企業が迷うのが「既成のSaaSを使うべきか」「自社専用の環境を作るべきか」という点です。
結論として、最初から自社構築を目指す必要はありません。自社のデータ要件、カスタマイズの深さ、費用対効果、社内体制の有無をもとに段階的に判断することが重要です。
| 他社ツール導入 | 自社構築 | |
|---|---|---|
| 向いているケース | まず試したい、短期間で効果検証したい | 独自データを深く使いたい、競争優位を作りたい |
| 初期費用 | 比較的抑えやすい | 高くなりやすい |
| 導入スピード | 速い | 遅くなりやすい |
| カスタマイズ性 | 限定的 | 高い |
| 必要な体制 | 利用部門中心でも始めやすい | AI人材、PM、情シスなどの連携が必要 |
独自データの活用度とカスタマイズ要件
一般的な文章作成や要約、アイデア出しが目的であれば、まずは既成ツールで十分なケースが多くあります。
一方で、社内規程、技術文書、商品マスター、契約ルールなど、自社固有の情報を踏まえた高精度な回答が必要であれば、外部ツールをそのまま使うだけでは不十分な場合があります。
このとき有力になるのがRAGです。RAGは、生成AIが回答を作る前に、社内文書やナレッジベースを検索し、その情報を参照しながら答える仕組みです。これにより、一般知識だけで回答する場合よりも、根拠のある出力を返しやすくなります。
さらに、特定業務向けの表現や回答傾向をより強く反映したい場合は、追加学習やシステム連携も検討対象になります。ただし、実装難度と運用負荷は上がるため、必要性を見極めることが重要です。
導入コストと費用対効果のバランス
既成ツールは、初期費用を抑えながら短期間で試せる点が強みです。特に、PoCや部門単位の導入では、まずSaaS型のツールを利用し、効果が出る業務を見極める進め方が現実的です。
一方、自社構築は、アプリケーション開発、データ連携、セキュリティ設計、運用監視などが必要になり、費用も期間も大きくなりやすい傾向があります。
そのため、費用対効果を考える際は、単純な利用料比較だけでなく、削減できる工数、品質向上、教育コスト、運用体制まで含めて評価する必要があります。
導入スピードと社内の運用リソース
既成ツールの大きな利点は、アカウント発行後すぐに試せることです。すでに用意された画面や機能を使えるため、現場の小規模な業務改善には向いています。
一方、自社構築では、要件定義、データ整備、システム接続、権限管理、運用ルール策定などが必要になります。AIエンジニアだけでなく、業務部門、情報システム部門、セキュリティ部門、プロジェクト管理人材の連携も欠かせません。
そのため、「すぐに効果検証したい」のか、「中長期で競争優位につながる基盤を作りたい」のかで、選ぶべきアプローチは変わります。
企業が生成AIを導入する3つのデメリット・リスクとその対策
生成AIは便利な反面、導入方法を誤ると、情報漏えいや誤情報拡散など、企業にとって大きなリスクにつながる可能性があります。
重要なのは、「危険だから使わない」ではなく、「何がリスクで、どう制御するか」を明確にしたうえで使うことです。
| 内容 | 主な対策 | |
|---|---|---|
| 機密情報の漏えい | 社外サービスへ重要情報を入力してしまう | 入力ルール整備、マスキング、契約条件確認、権限制御 |
| ハルシネーション | もっともらしい誤情報を出力する | RAG活用、根拠確認、人による最終チェック |
| 著作権侵害や倫理的懸念 | 類似表現や偏った表現が出る可能性がある | 類似性確認、ガイドライン整備、用途別レビュー |
機密情報の漏えい
もっとも注意すべきリスクの1つが、機密情報の取り扱いです。従業員が顧客情報、未公開の経営情報、契約情報、設計情報などを安易に外部サービスへ入力すると、情報管理上の問題が生じる可能性があります。
この対策としては、まず入力禁止情報を明文化することが重要です。加えて、個人情報や社名を伏せるマスキング運用、学習利用を制御できる契約形態の選定、アクセス権限の分離などを組み合わせる必要があります。
法人向けサービスでは、入力データを既定で学習に使わない方針を示しているものもありますが、それでも自社の情報分類ルールや契約条件の確認は欠かせません。
ハルシネーション
ハルシネーションとは、生成AIがもっともらしい文章を返しながら、内容自体は誤っている状態を指します。事実ではない数値、存在しない制度、誤った出典などを自然な文体で出力することがあります。
このリスクが厄介なのは、文章が自然なため、人が見抜きにくい点です。特に、社外向け資料、法務・財務に関わる文書、経営判断に使う情報で誤りが混ざると、影響が大きくなります。
対策としては、社内データや信頼できる情報源を検索して参照させるRAGの活用、出力に根拠を付ける設計、重要文書では人間が最終確認するフローの整備が有効です。生成AIは「自動で正解を保証する仕組み」ではなく、「判断支援の道具」と位置づける必要があります。
著作権侵害や倫理的懸念
生成AIの利用では、著作権や倫理面の配慮も欠かせません。生成物が第三者の著作物に似すぎる場合や、特定の属性に対して偏った表現を出す場合、企業リスクにつながる可能性があります。
特に、広告クリエイティブ、記事制作、画像生成、採用文面、社外向け広報文では、著作権侵害や差別的表現の有無を確認する運用が必要です。
対策としては、公開前の類似性チェック、中立的で差別を助長しにくいプロンプト設計、用途別の社内ガイドライン整備が有効です。文化庁など公的機関の整理も参考にしながら、自社ルールへ落とし込むことが重要です。
生成AIを導入する3つのステップ
生成AI導入は、ツールを選んで終わりではありません。目的・ツール・運用体制を順番に整えることで、現場に定着しやすくなります。
- 導入目的の明確化
- 目的に合ったツールの選定
- 社内ガイドライン策定と運用体制の整備
①導入目的の明確化
最初に行うべきことは、「生成AIで何を改善したいのか」を具体化することです。
例えば、「営業資料を効率化したい」では抽象的すぎます。これを「提案書の初稿作成時間を半分にしたい」「問い合わせメールの返信案作成を短縮したい」のように、対象業務と期待成果まで落とし込むことが重要です。
目的が曖昧なまま導入すると、便利そうな機能を試すだけで終わり、定着しにくくなります。まずは、業務量が多く、定型化しやすく、成果が測りやすい業務から特定するのが有効です。
②目的に合ったツールの選定
目的が決まったら、それに合うツールを選びます。文章生成が中心なのか、社内文書検索も必要なのか、画像生成まで必要なのかで、選ぶべきサービスは変わります。
例えば、社内マニュアルや規程を参照した回答が必要なら、RAGに対応した構成が向いています。逆に、議事録要約やメール下書きが中心なら、既成の生成AIツールで十分な場合もあります。
このときは、機能だけでなく、セキュリティ、管理者機能、ログ管理、権限設定、料金体系まで確認することが重要です。
③社内ガイドライン策定と運用体制の整備
ツールを導入しても、使い方のルールがなければ現場は混乱しやすくなります。
例えば、「何を入力してよいか」「どの業務で使ってよいか」「どの出力は人の確認が必須か」といったルールを定めておく必要があります。また、利用部門からの相談窓口、改善要望の収集、利用状況の見直しを担う体制も重要です。
生成AIは導入して終わりではなく、使いながら改善する運用が前提です。ガイドラインと推進体制をセットで整えることで、現場展開しやすくなります。
企業がリスクを避けて生成AIを導入する3つのポイント
生成AI導入を成功させるには、高機能なツールを選ぶこと以上に、「失敗しにくい進め方」を押さえることが重要です。
小規模なPoC（実証実験）からの開始
生成AIは、いきなり全社展開するより、まずは小規模なPoCから始めるほうが安全です。
PoCとは、実際の業務で一定期間試し、効果や課題を検証する取り組みです。例えば、営業部門の提案書作成、カスタマーサポート部門のFAQ更新、人事部門の社内問い合わせ対応など、対象範囲を絞って始めると、費用とリスクを抑えながら判断できます。
この段階で確認すべきなのは、単なる満足度ではなく、工数削減、品質変化、現場の使いやすさ、管理上の懸念です。ここを見極めてから拡大することで、失敗しにくくなります。
最終的な判断を人が行うフローの構築
生成AIは便利ですが、責任を持って意思決定する主体にはなれません。そのため、最終判断を人が行うフローを明確にすることが重要です。
特に、顧客への回答、契約関連文書、対外発表資料、経営判断に使う情報は、AI出力をそのまま使うべきではありません。AIが下書きや候補案を作り、人が確認して確定する流れを標準にする必要があります。
このような「Human in the loop」の考え方を徹底することで、ハルシネーションや不適切表現のリスクを抑えやすくなります。
社内に点在するデータの棚卸しと整備
生成AIの精度は、モデル性能だけで決まるわけではありません。企業で実務に使う場合は、社内にあるデータをどこまで整理できているかが大きく影響します。
例えば、規程が複数フォルダに分散している、最新版が不明、同じ内容でも部署ごとに表現が違う、といった状態では、AIに参照させても一貫した回答を返しにくくなります。
そのため、導入前には、どの文書を使うのか、どれが最新版か、閲覧権限はどうするかを整理する必要があります。RAGを活用する場合は特に、データの棚卸しと整備が成果を左右します。
生成AIの導入ならフリーコンサルタント.jpへお任せください
生成AIの導入を検討していても、「自社に合う活用テーマが定まらない」「どこまで内製し、どこを外部支援に任せるべきかわからない」と悩む企業は少なくありません。
特に、生成AIは技術選定だけでなく、業務要件の整理、PoC設計、データ整備、ガイドライン整備、社内展開まで論点が多く、現場と経営の両方を見ながら進める必要があります。
フリーコンサルタント.jpでは、DXやAI導入に知見のあるプロ人材を活用し、構想整理からPoC推進、業務設計、ベンダー選定支援まで、企業課題に応じた支援を受けることが可能です。
例えば、次のようなテーマで相談しやすいと考えられます。
- 生成AIの活用テーマ選定
- PoCの設計と効果検証
- RAG導入に向けた要件整理
- 業務フロー見直しと運用設計
- 社内ガイドライン策定支援
- 外部ベンダーや開発体制の見極め
いきなり大規模な開発に進むのではなく、まずは自社の課題と優先順位を整理したうえで、適切な進め方をサポートします。
フリーコンサルタント.jpによる生成AI活用の成功事例
フリーコンサルタント.jpでは、企業ごとの課題に応じて、生成AIを含むAI活用支援を進めています。
ここでは、実際の支援事例を2つ紹介します。
事例①
大手飲食業界会社では、食品の需要予測と発注レコメンドAIの開発を進めたいと考えていました。しかし、POSデータや店舗情報を活用した予測の進め方が整理できておらず、現場の経験や勘に依存した発注が続いていたため、業務の属人化が課題となっていました。
特に、多店舗・多品目を扱うなかで、誰が担当しても同じように予測・発注できる体制を整えたいものの、AI活用やデータ分析に知見を持つ人材が不足しており、構想はあっても具体的な開発や運用に踏み出しにくい状況でした。
| 当時の課題 | ・AIの本格運用に向けたデータ活用を進めたいものの、進め方がわからなかった ・POSデータを活用できる人材や、AI活用の経験者が不足していた ・店舗情報やPOSデータをもとに、複数人が同じ精度で予測して発注することが難しかった ・200店舗以上、約400品目の発注を現場の経験と勘で予測しており、業務が属人化していた ・キーパーソンが休暇や退職をすると、業務がスムーズに回らない状態だった |
| 実施したこと | ・データ分析に強いプロ人材が参画し、需要予測と発注レコメンドAIの開発を支援 ・各店舗の特徴を踏まえて変数を定義し、データを整理した ・PoCを通じて、店舗ごとに高い精度で需要予測できるモデルの検証と改善を行った ・需要予測モデルを実運用につなげ、発注業務への活用を進めた ・現場で継続的に使えるよう、業務に組み込みやすい形で運用設計を進めた |
これらの取り組みにより、店舗ごとの特徴を踏まえた需要予測が可能になり、発注レコメンドAIを活用した業務運用が進みました。従来は現場の勘や経験に依存していた発注業務も、AIを活用することで比較的高い精度で予測できるようになり、発注業務の約9割を自動化できています。
また、毎回3時間以上かかっていた発注関連業務についても、AIレコメンドの活用によって約50％の作業時間削減につながりました。バックオフィス業務の負担が軽減されたことで、現場ではお客様と向き合う時間を確保しやすくなり、サービス品質向上にもつながっています。
事例②
大手金融業界会社では、社内向けの生成AI活用を進めるため、各事業部門と連携しながら生成AIの企画・推進を進めていました。しかし、生成AIを実務で使える機能として企画し、要件定義からPoC、実装支援まで一気通貫で進められる人材が不足しており、アイデアを業務で使える形に落とし込むことが難しい状況でした。
また、情報収集や営業提案資料の準備に時間がかかっており、生成AIを活用して業務を効率化したいというニーズがある一方で、社内に知見を蓄積しながら推進できる体制づくりも課題となっていました。
| 当時の課題 | ・生成AIの社内活用に向けて、各事業部門と連携しながら推進を進めていた ・生成AIを有効な機能として企画し、実装できる人材が不足していた ・情報収集や営業提案資料の準備に時間がかかっており、生成AIで効率化したかった ・生成AI活用に向けた要件定義を行い、実務レベルまで機能として落とし込みたかった ・社内のさまざまな業務を生成AIで効率化できる知識や経験を、社員へナレッジトランスファーしたいと考えていた |
| 実施したこと | ・生成AI活用に知見のあるプロ人材が参画し、各事業部門と密に連携しながら企画立案を支援 ・現場で活用できる生成AI機能の要件整理を行い、ビジネス側の要求を具体化した ・要件をもとに、生成AIシステムへ実装するための支援を行った ・社内でPoCを実施し、業務でのテスト運用を通じて活用可能性を検証した ・さらなる社内活用に向けて、運用面も含めた推進活動を進めた |
これらの取り組みにより、生成AI活用に関する企画やアイデアを、実務レベルで利用できる機能として実装しやすくなりました。各事業部門の要望を踏まえながら要件を整理し、PoCやテスト運用まで進めたことで、現場で活用できる生成AI機能の具体化が進んでいます。
また、プロ人材の支援を通じて、社内に生成AI活用のナレッジを蓄積できる体制づくりも進みました。情報収集や文書作成など、手間がかかっていた業務の効率化にもつながっており、今後のさらなる社内展開に向けた基盤整備にも寄与しています。
まとめ
生成AIは、学習済みデータの傾向をもとに、新しい文章や画像などを作り出す技術です。文章生成では、LLMが大量のデータから言葉のつながりを学習し、入力文をトークンに分けて数値化し、Transformerで文脈を捉えながら、次に来る語を確率的に選んで出力を組み立てています。
企業にとっての価値は、業務効率化だけではありません。問い合わせ対応、文書作成、学習支援、ナレッジ活用など、多くの業務で生産性向上や品質標準化につながる可能性があります。
一方で、機密情報の漏えい、ハルシネーション、著作権や倫理面の懸念など、導入時に押さえるべきリスクもあります。そのため、目的を明確にしたうえで、小規模なPoCから始め、人による最終確認とデータ整備を前提に進めることが重要です。
生成AIを安全かつ実務で使える形に落とし込むには、技術理解と業務理解の両方が必要です。自社だけで整理しきれない場合は、外部の専門人材を活用しながら、段階的に導入を進める方法も有効です。
