生成AIの導入ステップと導入支援サービスの選び方｜導入前に確認したい注意点も解説！

近年、多くの企業で生成AI（生成型人工知能）の導入が進んでおり、業務の効率化やクリエイティブワークスにつながるアイディア創出など、さまざまな効果が期待されています。

しかし、生成AIの導入には適切な準備と運用体制が必要です。これらが不足すると、生成AIを活用しきれず、想定していた効果が発揮できない可能性もあります。

本記事では、生成AIを企業が導入する際の基本的なステップを解説するとともに、導入をサポートするサービスの選び方や、導入前に確認すべき注意点について詳しく紹介します。生成AIの導入を考えている企業の方は、成功するためのヒントとしてお役立てください。

■目次

生成AI導入の5つのステップ
【生成AIはプロに依頼がおすすめ】生成AI導入支援サービスの目的別での選び方
生成AIの導入支援として依頼できること
導入前にチェック！生成AI導入にあたっての4つの注意点
まとめ

生成AI導入の5つのステップ

まずは、生成AIを導入する際のステップを5段階で解説します。以下の手順を踏んでいけば、生成AIの導入自体がゴールとなってしまったり目的を見失ってしまうことを防ぎながら、効果的な運用ができるでしょう。

導入目的を明確にする
AIに任せたい業務のリスト化
AIガバナンス体制を構築
既存生成AIの利用か、新規構築かの決定
効果検証、改善

➀導入目的を明確にする

生成AI技術は多岐にわたる用途があるため「何のために生成AIを導入するか」を明確に定めることで、導入後の効果や成果を最大化できます。たとえば、業務の効率化を目指しているのか、顧客サービスの向上を図りたいのか、新たな商品やサービスの創出をAIに支援してほしいのかなど、目的によって生成AIの活用法は変わります。

まずは生成AIの活用にとらわれず、自社の課題をリストアップしてみましょう。そのうえで生成AIが解決の糸口になりそうなものであれば、導入を決める大きな理由となります。

➁AIに任せたい業務のリスト化

生成AIは非常に便利なものですが、当然ながら自社業務の全てをAIに任せることはできません。どの業務が生成AIに適しているかを正しく選定する必要があります。

AIの最も得意とする分野として、定型的で反復的な作業が挙げられます。大量のデータを一貫して入力、集計する作業や、顧客からの問い合わせに対して、よくある質問や定型的な返答を自動で送るなどのルーティンワークは得意分野と言えるでしょう。その他、受信したメールを内容に応じて自動的に分類するなど、日常的な業務に生成AIを活用すれば、単純作業や時間がかかる業務を効率的に処理できます。

また、データ分析やレポーティング、パターン認識や異常検知、クリエイティブなアイディア出しなどに生成AIを活用するのもおすすめです。生成AIに向いている業務を選び、人的なクリエイティブや判断が必要な部分は人間に任せる、というバランスを維持すれば、AI任せにならない効果的な業務フローが出来上がります。

③AIガバナンス体制を構築

生成AIの活用にはデータプライバシーやセキュリティ、不正利用といったさまざまな課題が伴う点に注意しましょう。そのため、生成AIを効果的かつ責任を持って導入、運用するための「AIガバナンス体制」の構築が重要視されています。

AIガバナンスとは、AI技術を使う上での方針、管理体制、リスク管理を定め、AIを安全かつ倫理的に活用できるようにする枠組みやルールのことです。生成AIは非常に便利なソリューションでありながら、意図しない部分で個人情報、社外秘情報が漏洩してしまうなど、プライバシーやセキュリティーのリスクを孕んでいます。そのため、誤った意思決定やシステムの誤動作を防ぐためにも、AIガバナンス体制の構築は必須となっています。

④既存生成AIの利用か、新規構築かの決定

生成AIの導入に際して、企業は「既存の生成AIソリューションを利用するのか、独自に新たにAIを構築するのか」を決定する必要があります。

既存生成AIを利用する場合、主に外部のAIプロバイダーが提供するサービスを活用するのがポイントです。クラウドベースのAIサービスやSaaS型のAIツールを導入するだけでAIソリューションを使えるようになるので、導入コストが低いのがメリットと言えます。スピーディな導入ができること、メンテナンスと更新が不要なこと、AI開発技術がない企業でも導入できることなども副次的なメリットです。

一方、新規構築（独自開発）する場合、コストはかかりますがカスタマイズ性を上げられます。自社の業務に完全にフィットするAIシステムを構築でき、より高度なパフォーマンスを発揮できるでしょう。また、他社と同じAIツールを利用するのではなく、独自の生成AIを開発することで、差別化を図れるのもポイントです。ニーズに応じて柔軟にスケールアップやスケールダウンが可能なので、スケーラビリティを確保したいときにもおすすめと言えるでしょう。

⑤効果検証、改善

AIシステムは一度実装すれば完了ではなく、実際に運用しながらそのパフォーマンスを評価し、適切な調整を加えることが成功の鍵となります。生成AI導入前に設定した目標を達成できているか、AI導入にかかるコストとベネフィットが釣り合っているか、日常業務でどれほど効果的に動作しているか、などパフォーマンスを可視化していきましょう。

また、定期的に効果検証することで、改善のプロセスも見えるようになります。特にAIの導入初期は、思った通りの結果が得られないことがあります。計画段階で設定した目標に対して、実行段階で得られたデータを迅速にフィードバックし、次の改善に繋げていきましょう。フィードバックループが素早く機能することで、問題を早期に発見し、解決策を迅速に講じられます。

【生成AIはプロに依頼がおすすめ】生成AI導入支援サービスの目的別での選び方

「どんな生成AIを導入すればいいかわからない」
「過去に生成AIを導入した経験はあるが、形骸化してあまり使いこなせなかった」
という場合、プロに生成AIの導入を支援してもらうことがおすすめです。

生成AI導入支援サービスとは、単にAIツールを選ぶだけではなく、導入から運用までの一連のプロセスを支援するサービスです。ここでは、生成AI導入支援サービスの目的別での選び方を解説します。

➀短期間で予算を抑える方法

短期間で予算を抑えたいときは、用意されたテンプレートを基に導入するのがおすすめです。既に開発されたテンプレートを基にすれば、カスタマイズや構築にかかる時間を大幅に短縮できます。また、開発にかかるコストを大幅に削減できたり、必要に応じて既存のツールに追加機能を提供するプラグインやAPIも活用でき、コストパフォーマンスの良い手法と言えます。

さらに、用意されたテンプレートを基に導入するとその後の効果検証やレポーティングもしやすく、改善を図りやすいのがポイントです。同業他社のレポーティングと比較することもでき、AIモデルのトレーニングデータ改善もスピーディーに進みます。テンプレートを使ったAIツールの紹介に強い導入支援サービスを選べば、自社にぴったりのツールをピックアップしてもらえるでしょう。

➁自社特有の要件が多い場合の導入方法

自社特有の要件が多い場合、生成AIをイチから構築するのがおすすめです。用意されたテンプレートを基に導入する場合、どうしてもカスタマイズに限界があるのが難点となります。テンプレートを使っても結局カスタマイズの手間がかかりすぎてしまう場合、短期間で予算を抑えるメリットが発揮されません。

そのため、導入後カスタマイズを加える可能性がある場合は、自社特有の業務にフィットする生成AIをイチから構築するのがおすすめです。生成AIの新規構築は、AIモデルやアルゴリズムを完全にカスタマイズでき、競争相手が簡単に模倣できないという強みを持てるようになります。

生成AI導入支援サービスを選ぶ際は、AI開発に強いサービスにすると良いでしょう。企画、要件定義から実際の開発までワンストップで提供してくれる会社であれば、独自の知識と技術をフル活用して貢献してくれます。高いカスタマイズ性、競争優位性、データのプライバシー保護、長期的な柔軟性など、叶えたいことがあれば何でも相談できるのも利点です。

社内に生成AIに詳しい人材がいない場合の導入支援なら「フリーコンサルタント.jp」

生成AIを導入する際は、金額の高さや要件定義の難しさが導入のハードルになることが多いです。しかし、生成AIに関しての知識が豊富な人であれば、予算内でどこを削るべきか分かり、適切な要件定義を作成することも可能になります。そのため、もし生成AIに詳しい人材が社内にいない場合は、「フリーコンサルタント.jp」にご相談ください。

「フリーコンサルタント.jp」は、プロのフリーコンサルタントと企業をつなげるプラットフォームです。企業が必要なスキルを持つフリーランスのコンサルタントを見つけることができるので、生成AIに強いコンサルタントや実際の開発までできるエンジニア出身のコンサルタントとつながりたいときにご活用ください。

プロ人材にお願いすることで「生成AIを構築すべきか否かの判断」「最適な生成AIの選定・構築」「生成AIの社内への定着化」などをオールインワンで依頼できます。

生成AIの導入支援として依頼できること

ここでは、生成AIの導入支援として依頼できることを解説します。具体的にどのようなことを依頼できるのか知り、手助けしてほしい部分が含まれているか検討しましょう。

生成AIツールを使用するか、構築するかの判断

生成AIの導入に関する支援は、企業がAI技術を活用して業務を効率化したり、コンテンツ生成を改善したりするために非常に重要です。そのなかでも、生成AIツールを使用するか、独自に構築するかを客観的に判断してほしいときは生成AIの導入支援サービスを活用しましょう。

生成AIの導入支援サービスでは、企業の業務やプロセスにおけるどの部分で生成AIを活用したいのかを整理し、AIが解決すべき問題を明確化してくれます。複数の生成AIツールやプラットフォームの中から企業のニーズに最も適したものを選定したり、もし既存の生成AIで理想的なものがなければイチから構築した方が良いとアドバイスしてくれるのがメリットです。

プロジェクトの規模と複雑さ、コストと予算、時間の制約なども加味してくれるので、理想的な選択肢が見つかるでしょう。

生成AIの構築が必要な場合は構築から定着化まで

生成AIの導入支援サービスでは、生成AIの構築が必要な場合は構築から定着化まで含めて支援してくれます。ビジネスゴールの設定、業務フローの理解など導入時に必要な部分はもちろん、導入後の現状分析とデータ評価、AIモデルの構築とトレーニング、運用体制の構築などもフルサポートしてくれるのがメリットです。

新しい生成AIシステムを使用するスタッフに対して、操作方法や効果的な活用方法についてトレーニングしてくれるなど、実務に即したサポートにしてくれる場合もあるので相談してみましょう。その他、AIガバナンス体制の構築に向けたポリシー作成など、リスクマネジメントの面でも貢献してくれます。

以下では、新規構築を決めた場合に支援してもらえる内容を詳しく解説します。

➀企画

企業が抱える具体的な課題やニーズに対応し、最適な解決策を提案する段階です。最初に、生成AI導入支援サービスの目的を明確に設定します。例えば業務の効率化、コンテンツ生成の自動化、顧客対応の強化など、目的に合わせて「どのような生成AI技術を使うべきか」を決定する企画を進めてくれるので相談してみましょう。

企業の現行業務やシステムの流れをヒアリング、企業の短期的および長期的な目標の確認、既存ツールの調査、独自開発の検討など、自社理解も十分にしてから提案してくれるので、ミスマッチのある方針にならないのもメリットです。

➁環境の構築

AIシステムは高い計算リソースを要求することが多いため、データの保存、モデルのトレーニング、APIの利用など、AIシステムの運用基盤を整える必要があります。また、AIモデルを活用したシステムを日常的に運用するために必要なインフラやツール、セキュリティ対策などを一貫して構築する必要もあり、専門的な知見が問われるシーンも多いです。既存のAIツールを使うのであればAIフレームワークの選定から、自社開発するのであれば開発環境のセットアップから始めてくれるので、安心感もあります。

その他、現状や目的に合わせてデータ前処理ツールを提案してくれるケースも増えています。セキュリティとコンプライアンスに配慮した環境構築も期待でき、リスクマネジメントとしても役立つのが特徴です。

③PoC支援

PoC（＝Proof of Concept）とは、実現可能性を検証するフレームワークを意味します。技術的な実現可能性やビジネス価値を実証するためのプロセスであり、実際のプロダクション環境に導入する前に、生成AIのシステムが期待通りに機能するか、具体的な課題を洗い出すことが可能です。

本格的な導入前にリスクを低減し、最適なアプローチを選択できるようになるので、忘れずに実行しておきましょう。

④ユースケース設計

ユースケース設計とは、システムで何ができるか（何ができないか）を可視化するステップです。生成AIを実際に企業の業務やプロセスに適用するための重要なステップであり、生成AIがどのように価値を提供できるかを明確にしていきます。ハイレベルなユースケース設計をしておけば、当初思い描いていたようなAI活用ができるかシミュレーションできるので、導入後のミスマッチが起こりません。

また、どの業務が効率化され、どのような新たな価値を生み出すかを可視化でき、思わぬ活用法が見つかるケースもあります。ユースケース設計をするメリットは、生成AIがどれほどのリターンを生むか、どの業務に適用すれば最も効果的なのかを評価できる点にもあります。AIが適用される業務におけるリスクや課題を事前に把握し、計画通りの導入にしていきましょう。

⑤データ準備、システム構築

生成AIの導入には、単にAIツールを選定するだけでなく、それを活用するためのデータ準備とシステム構築が必要です。生成AIが正確かつ効果的に機能するための基盤を作り、業務に適用するための土台を構築していきましょう。

生成AIの導入支援サービスでは、データの収集、クレンジング、ラベリング、分割など実務面のサポートもしてくれるので、安定的に運用できるようにするための技術的な基盤作りが素早く進みます。その他、インフラの整備、モデルの導入、運用体制の設計なども支援内容に含んでいる導入支援サービスであれば、オールインワンで任せられるでしょう。

⑥セキュリティ対策

生成AIの導入支援サービスには、セキュリティ対策も依頼できます。モデルの監査とバージョン管理、モデルのフェアネスと透明性の確保、生成AI活用ポリシーの作成、自社従業員向けのリスクマネジメントトレーニングなどを含むのがメリットです。

生成されたコンテンツが不正確、誤解を招く、または不適切なものでないかをチェックするためのコンテンツモデレーションなどもできるので「カスタマーサポートやSNSの自動応答などの場で生成AIが不適切な発言をしないように監視してほしい」などのニーズにも対応できます。

AI生成コンテンツの品質を保証するために、コンテンツが企業のポリシーに準拠しているかを確認するツールを導入するなど、自動化に向けた支援をしてくれるサービスも増えました。個人情報保護法の遵守、知的財産権の管理など、最新の法律、法令に則ったAI活用が可能です。

⑦ガイドライン作成

生成AIの導入にあたってセキュリティガイドラインを整備することは、リスクを最小化し、安全にAI技術を活用することにつながります。特にセキュリティガイドラインはAIシステムが正しく運用され、潜在的なリスクを管理できるようにするための指針となるため、必ず作成しておきましょう。データ暗号化、アクセス制御、データ保持と削除なども含めて客観性のあるガイドラインにできれば、規制遵守も叶います。

また、セキュリティインシデントが発生した場合の対応手順（インシデントレスポンス）を明確に定義し、実際の攻撃に備えてシミュレーションをするなど実践的なトレーニングができるのもポイントです。インシデント発生後の報告、調査、修復のプロセスを迅速に進め、再発防止策を講じるところまで進めましょう。

⑧運用サポート

実際に生成AIを導入して以降の運用もサポートしてくれるので、長期的な伴走を期待したいときにも生成AIの導入支援サービスが役立ちます。AIシステムのモニタリングとパフォーマンス管理、インシデント対応と問題解決、AIモデルの定期的なアップデートと再学習など、手間のかかる継続運用を支援してくれるのがメリットです。

すでに生成AIを導入済みの企業でも、運用だけを任せることも可能です。AIシステムが常に最適な状態で動作するように維持していきましょう。

導入前にチェック！生成AI導入にあたっての4つの注意点

最後に、生成AI導入にあたっての注意点を解説します。本格的な導入前に以下の項目をチェックし、導入後のミスマッチや運用ミスにつながらないよう意識してみましょう。

正確かつこまかな情報を収集する
情報漏洩リスク対策を行う
生成AIがブラックボックス化しないようにする
従業員のスキルアップを行う

➀正確かつこまかな情報を収集する

生成AIを有効に活用するためには、質の高いデータが大量に必要になります。データが十分に整備されていない場合、AIの精度が低下する可能性が高くなるので注意しましょう。正確かつこまかな情報を収集することで精度が改善できるため、導入開始時はもちろん、運用スタート後も定期的な見直しとアップデートをしていきます。

そのためには、どのデータが必要か、どのように収集、整備するのか、データの品質をどのように確保するか、詳細に計画していくことが欠かせません。

➁情報漏洩リスク対策を行う

生成AIを企業の業務に導入する際、最も重要な点のひとつが「情報漏洩リスクの対策」です。
システムは大量のデータを処理するため、個人情報や機密情報が取り扱われる可能性が高く、適切なセキュリティ対策を講じなければ情報漏洩という重大なトラブルを引き起こすことになります。特に生成AIは、ユーザーの入力データを処理して出力を生成する特性上、個人情報が外部に漏れることは企業の信頼性や法的責任に重大な影響を及ぼすため注意しましょう。

具体的なリスク対策として、データの暗号化、アクセス制限と認証強化、データ最小化と匿名化などが挙げられます。生成AIが扱う情報が適切に保護されるように継続的にセキュリティ管理を強化し、最新のリスクに対応できる体制を整えるのがポイントです。

③生成AIがブラックボックス化しないようにする

「ブラックボックス化」という言葉は、AIの内部動作が透明になっておらず「どうやって結果が導かれているのかが分からなくなる」状態を指します。大規模なディープラーニングモデルを基にしている生成AIで起こりやすいトラブルであり、途中のプロセスや意思決定がどのように行われているかを直感的に理解することが難しくなるデメリットがあります。

生成AIがブラックボックス化しないよう適切に制御しないと、意図しない機密情報の漏洩が発生する可能性があります。モデレーションツールを使用してAIが出力した内容に対する監視を強化し、情報漏洩を防ぐなど実践的な対策が必要です。

④従業員のスキルアップを行う

生成AIを企業に導入する際、技術やツールを導入するだけではなく、AI運用を支えるための従業員のスキルセットの強化も重要です。従業員がAI技術に対する理解を深め、適切に活用できる能力を持っていれば、AI活用の効率も上がるでしょう。同時に、リスクとなる部分に素早く気づいて報告してもらえるなど、企業としてのリスクマネジメントにもつながります。

生成AIは単なるツールではなく、背後にあるアルゴリズムやデータの扱い方から問題解決の手法まで幅広く理解することが大切です。ツールの使い方のトレーニングから始めるなど無理のない部分から広げ、業務に役立つユースケースを実践していけばモチベーションの向上も期待できます。

まとめ

生成AIは非常に便利なツールであり、使い方やソリューション次第では自社の業務効率向上やクリエイティブ作業に与えるヒントなどを提供してくれる存在となっています。一方、使い方次第ではブラックボックス化や情報漏洩などのリスクもあるため、自社に合う正しいソリューションを選び、かつ適切な運用をすることが欠かせません。

生成AIの導入時に人出不足で迷ったら「フリーコンサルタント.jp」にご相談ください。生成AIの導入、運用を支援した経験のある優秀なプロフェッショナルを紹介できるため、企業ごとの特性に合った生成AI活用が叶います。お気軽にご相談ください。

（株式会社みらいワークス　フリーコンサルタント.jp編集部）