リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

本記事では、今、最も注目されている国内・海外の生成AIベンチャー企業15社をまとめてご紹介します。

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国内の注目生成AI関連ベンチャー７選

国内の注目の生成AI関連企業として以下の7社が挙げられます。

• ⓪AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI活用を企画〜開発まで一気通貫で支援
• ①Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー
• ②オルツ：パーソナルAIを開発し、人々の単純労働からの解放を目指すベンチャー
• ③Spiral.AI：LLMを中核とした様々なAIプラットフォームを提供するベンチャー
• ④ニューラルグループ：AIによるデータ分析を駆使したソリューションプロバイダー
• ⑤アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究・ソリューション提供ベンチャー
• ⑥Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供するベンチャー
• ⑦rinna：AIキャラクター「りんな」で注目を集めた人とAIの共創世界を目指すベンチャー

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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⓪AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI活用を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAI/生成AI活用の実現に向け、オーダーメイドのコンサルティング・開発を行っている企業です。

生成AI活用が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの活用を進めてしまう」などが挙げられます。

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づいた、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発支援を強みとしています。

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①Sakana AI：省電力な生成AI基盤の開発に挑む東京発ベンチャー

Sakana AIは、新たなアプローチにより省電力な生成AI基盤モデルの開発を行う、東京発のスタートアップです。

2023年にGoogle Brainの元日本部門統括David Ha氏と、AI革命の重要論文の著者Llion Jones氏の2人によって東京で立ち上げられ、NTTグループ、KDDIなどの大手企業から合計約45億円の資金を調達しています。

Sakana AIは、オープンソースのAIモデルを組み合わせ、巨大な言語モデルに匹敵する性能を持ちながら、消費電力を大幅に削減する生成AI基盤モデルの開発に取り組んでおり、この構想は社名の”Sakana” AIの由来にもなっています。

②オルツ：パーソナルAIを開発し、人々の単純労働からの解放を目指すベンチャー

オルツは、パーソナルAIの研究開発を行い、人々を非生産的な労働から解放することを目指しているベンチャー企業です。

オルツが開発しているパーソナルAI「P.A.I.」とは、人の意思をデジタル化し、クラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をクローンに行わせることができるAIです。これにより、24時間365日稼働でき、人的コストを大幅に削減できるAIクローンを作ることを目指しています。

また、P.A.Iの研究開発で培った高度なAI技術を駆使し、大規模言語処理モデル「LHTM-2」、自動議事録ツール「AI GIJIROKU」、24時間365日対応の「AIコールセンター」など様々なAIソリューションを提供しています。

③Spiral.AI：LLMを中核とした様々なAIプラットフォームを提供するベンチャー

Spiral.AI（スパイラルエーアイ）は、LLMの開発・提供に特化したベンチャー企業で、生成AI/LLMを活用した様々なサービスを提供しています。

AIがWebページを参照して高精度な回答を提示するAIコミュニケーションプラットフォーム「Spiral.Bot」、音声認識と質問内容の抽出により関連するQA項目を自動で提案するオペレーター支援ツール「Dial Mate」など、業務効率化に役立つサービスを多数運営しています。

2023年5月には総額1.5億円の資金調達を行い、優秀なエンジニアの採用や開発インフラの拡充に活用すると発表しており、さらにクオリティの高いサービスの開発・提供が期待されています。

④ニューラルグループ：AIによるデータ分析を駆使したソリューションプロバイダー

ニューラルグループは、独自のAIアルゴリズムによる画像・動画解析と端末処理技術を軸に事業を展開しているソリューションプロバイダベンチャーです。

AIによるデータ分析により施設の混雑状況や人流を把握できる「デジフロー」、駐車場の混雑状況を可視化する「デジパーク」、SNSやECサイトの膨大な情報を解析してファッショントレンドを予測する「AI MD」など、AIによるデータ分析を活用した様々なソリューションを提供しています。

2023年春にはソニーと資本提携するなど、技術の拡充に積極的であり、今後急成長が期待されるベンチャーです。

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⑤アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究・ソリューション提供ベンチャー

アラヤは、「すべてのモノにAIを宿らせる」というビジョンを掲げ、ディープラーニング、エッジAI、自律AIなどのAIアルゴリズム・プロダクト開発を手掛けるベンチャーです。

食品中の毛髪まで検出できる高性能外観検査AIソフト「InspectAI」、空調需要の予測・空調の最適運転制御を行う空調最適化ソリューションなど、ユーザーの多様なニーズに応えるAIソリューションを提供しています。

また、最先端の技術を常にサービスに取り入れるべく、AIの研究・開発やコンサルティングも行っています。

⑥Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供するベンチャー

Laboro.AI（ラボロ エーアイ）は、機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業やカスタムAI導入のためのコンサルティング事業を手掛けるベンチャーです。

社名の「Laboro」とは労働を表す「labor」の語源となったラテン語であり、AIにより労働を軽減・効率化し、成果を高められるAIを提供したいという意味が込められています。

同社のAIソリューション「カスタムAI」は、クライアントのビジネスにマッチするAIソリューションをオーダーメイドで提供し、画一的なパッケージ商品では対応困難な複雑なビジネスの課題解決に貢献します。

⑦rinna：AIキャラクター「りんな」で注目を集めた人とAIの共創世界を目指すベンチャー

rinnaは、AIとの自由対話技術を研究・開発しているベンチャーです。2015年にLINEに初登場したAIキャラクター「りんな」は、そのトーク力やかわいらしい姿で若者を中心に人気を集めています。

AIアバターを使った動画編集プラットフォーム「バーチャルヒューマンソリューション」、AIによるテキスト読み上げ機能を用いた音声合成サービス「Koemotion」、ハイレベルなAIキャラクターを作成する「Tamashiru」など、AIキャラクター事業を中核とした様々なソリューションを提供しています。

rinnaのサービスは、小売業界でのAI接客、学習塾における教材としての動画制作、採用のための動画制作など業界を問わず様々な企業・団体に活用されています。

海外の注目生成AI関連ベンチャー８選

海外の注目の生成AI関連企業として以下の8社が挙げられます。

• ⑧OpenAI：ChatGPTやSoraで世界中を驚愕させているアメリカ発ベンチャー
• ⑨Runway：画像から簡単に映像を生成する「Motion Brush」を開発するアメリカ発ベンチャー
• ⑩Midjourney：日本ユーザーも多く利用するハイクオリティな画像生成AIを提供するベンチャー
• ⑪Synthesia：本物の人間と見分けがつかないAIアバター動画を生成するロンドン発ベンチャー
• ⑫Stability AI：画像生成AI「Stable Diffusion」を無料で提供する英国発ベンチャー
• ⑬Cohere：法人に特化したAIサービスを提供し、差別化を図るカナダ発ベンチャー
• ⑭character.ai：アニメキャラクターとリアルな会話ができるサービスを提供するベンチャー
• ⑮Jasper：ビジネス向けAIライティングツールを提供するアメリカ発ベンチャー

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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⑧OpenAI：ChatGPTやSoraで世界中を驚愕させているアメリカ発ベンチャー

OpenAIは、テスラで知られる起業家イーロン・マスクも設立に関わったアメリカのAI研究開発ベンチャーです。2022年末に公開されて以降、世界中に普及している対話型生成AI「ChatGPT」の開発元であり、現在、世界中で最も注目を集めているAIベンチャーです。

同社はマイクロソフトと提携しており、検索エンジンにGPTを組み込んだMicrosoft Copilotは、Office 365やその他のアプリケーションと連携し業務効率化を促進するサービスとして注目を集めています。

また、2024年2月には、動画生成AI「Sora」を公開し、物理法則を正確に反映したリアルすぎる動画で世界中を驚愕させました。

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⑨Runway：画像から簡単に映像を生成する「Motion Brush」を開発するアメリカ発ベンチャー

Runwayは、2018年にニューヨークで創業されたAIベンチャーです。動画から異なる動画を生成する「Gen1」とテキストから動画を生成する「Gen2」という2つの生成AIモデルを事業の中核としています。

Runwayは、2023年11月、上記2つのモデルをベースとした「Motion Brush」というツールを公開しました。画像をソフトで読み込み、動かしたい対象にブラシを塗りつぶすと、対象が動き出し、映像が生成されます。

2024年5月には、生成AIで制作する映画の祭典を開催することを企画しており、動画生成AIの開発で最も注目を集めている企業の一つです。

⑩Midjourney：日本人ユーザーも多く利用するハイクオリティな画像生成AIを提供するベンチャー

Midjourneyは、アメリカで創業された、ハイクオリティな画像生成AIでもっとも有名なベンチャーの一つです。

同社が提供する同名の画像生成ツール「Midjourney」は、単語や文章などのテキストを入力するだけで簡単に画像を作成できるため、日本でも多くのユーザーに利用されています。チャットアプリである「Discord」上で利用することができます。

日々バージョンが更新され、よりクオリティの高い画像を生成できるようになっており、アニメやマンガのイラスト作成やプレゼン資料の作成など様々な場面での活用が注目されています。

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⑪Synthesia：本物の人間と見分けがつかないAIアバターの動画を生成するロンドン発ベンチャー

Synthesiaは、AI搭載の動画作成ツールを提供するロンドンを拠点とするベンチャーです。本物の人間と区別がつかないほどリアルなAIアバターが話している動画を作成する同名のサービス「Synthesia」を提供しています。

撮影やレコーディングは一切不要で、AIがテキストを読み込むだけで、精巧につくられた約70種類のアバターが話している動画にします。また、自分の顔を映した動画をアップロードすれば、自分のアバターを作成することもできます。

アマゾンやReutersなどの大手企業もクライアントとなっており、研修や顧客対応のために利用されています。

⑫Stability AI：画像生成AI「Stable Diffusion」を無料で提供する英国発ベンチャー

Stability AIは、2020年にイギリスで設立され、画像生成AI「Stable Diffusion」の開発・提供で有名なベンチャーです。

Stability AIは、GAFAによるAI技術の独占を批判し、誰もが自由にAI技術を活用できるように、Stable Diffusionをオープンソースとして無料で公開しています。そのため、多くのユーザーから支持を集め、一気に知名度が高まりました。

2023年には、日本法人Stability AI Japan株式会社が設立され、日本向けのサービス提供も本格的に始動しています。

⑬Cohere：法人に特化したAIサービスを提供し、差別化を図るカナダ発ベンチャー

CohereはLLMなどのAIプラットフォームを提供するカナダ・トロント発のベンチャーです。法人に特化した生成AIサービスを提供することで、OpenAIなどとの差別化を図っています。

2023年12月には、「build-your-own connectors」という新製品をリリースしました。生成AIが嘘の回答を提示するハルシネーションを防ぐため、RAGという技術を搭載しており、企業のカスタマーサポートや社内資料の作成などへの活用が期待されています。

Cohereは、大手テック企業からもその技術力の高さが注目されています。2022年には、オラクルやNVIDIAなどの大手テック企業から合計約375億円の資金を調達し、また、オラクルには生成AI技術の提供も行っています。

⑭character.ai：アニメキャラクターとリアルな会話ができるサービスを提供するベンチャー

character.aiは、AIを搭載したアニメなどのキャラクターと会話できる無料サービスを提供しているベンチャーです。

高度な自然言語処理技術を用いて、リアルタイムでユーザーと対話を行うキャラクターを生成し、キャラクターの個性に合わせた言葉遣いも再現しています。また、ユーザーは、単に会話するだけでなく、テキストを入力することで自分好みのAIキャラクターを作成することもできます。

現在は日本語にも対応しており、アニメ大国である日本では、より一層人気が高まっていくと考えられます。

⑮Jasper：ビジネス向けAIライティングツールを提供するアメリカ発ベンチャー

Jasperは、AIライティングツールを提供するアメリカのベンチャーです。テンプレートからポイントを指示するだけで、簡単にテキストを生成することができるAIライティングツール「Jasper AI」を提供しています。

Jasper AIは、一般的な文章だけでなく、マーケティングにおけるキャッチコピーやメール文などビジネスにおける様々な場面で活用できるテキストを生成します。ライティング時間の短縮やSEO対策など幅広い効果が期待できます。

Jasperは、現在、日本語を含む25以上の言語に対応しており、世界中でサービスを展開しています。

【業界別】日本企業の生成AI活用事例１０選

業界別の日本企業の生成AI活用事例10選は、以下の通りです。

＜製造業界＞

• ①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

＜小売業界＞

• ③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

＜飲料業界＞

• ⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

＜IT業界＞

• ⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

＜教育業界＞

• ⑧学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

＜建築業界＞

• ⑨大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

＜銀行業界＞

• ⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロンサイニックエックス（OSX）は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

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④パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

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⑦メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑧学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

⑨大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑩SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。

企業が生成AIを活用する６つのメリット

企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットとして以下の６つが挙げられます。　

• ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
• ②業務サポートによる品質・スピードの向上
• ③社内知見の共有・業務の標準化
• ④マーケティングの最適化・費用対効果向上
• ⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
• ⑥新規商品・サービスの創出

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

②業務サポートによる品質・スピードの向上

各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。

生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。

生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。

ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。

③社内知見の共有・業務の標準化

これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。

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④マーケティングの最適化・費用対効果向上

生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。

生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。

これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。

⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな接客・対応が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

⑥新規商品・サービスの創出

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計/デザインなどが可能です。

また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計/デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。　

幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。

セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

企業が生成AIを導入するための４つのステップ

企業が生成AI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。