本記事では生成系AIに興味のある方向けに、生成系AIの基本から、できること、活用事例までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成系AIについて概要を抑えておきたい
• 生成系AIでどんなことができるのか知りたい
• 生成系AIの活用を検討している

本記事を読めば、初心者の方でも、生成系AIの基礎知識を効率よく学び、活用の具体的なイメージがつかめるかと思いますので、ぜひ最後までご一読ください。

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生成系AIとは

生成系AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成系AIと従来のAIの違い

生成系AIと従来のAIの最大の違いは、生成系AIが新たな情報を「生成」するのに対し、従来のAIは既存の情報を「識別」する点にあります。

そのため、従来のAIはデータの識別・解析・予測などの限定的な業務に活用されていたのに対し、生成系AIは、企画書の作成・デザイン・コーディングなどの幅広い業務への活用が可能です。

また、生成系AIの特徴として、従来のAIに比べ、専門知識がない人でも、簡単な条件を与えるだけで手軽に活用可能という点も挙げられます。

代表的な生成系AIの種類

生成系AIの種類として、文章・画像・動画・音声生成の４種類が挙げられます。

• ①文章生成AI：対話しているような形式で文章を生成
• ②画像生成AI：指示や参考画像を基にオリジナルの画像を生成
• ③音声生成AI：指示や参考音声を基にオリジナルの音声・楽曲を生成
• ④動画生成AI：指示や参考画像・動画を基にオリジナルの動画を生成

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文章生成AI：対話しているような形式で文章を生成

文章生成AIは、ユーザーがテキストボックスに質問や依頼を入力すると、その内容を理解し、回答を文章形式で生成してくれるAIのことです。

この回答は、文章生成AIが事前に学習した大規模言語モデル(LLM)に基づき、特定の単語の並びの次に登場する確率の高い単語は何か？という統計学的なアプローチで生成されています。

まるで人間と対話するかのように手軽に利用可能なため、世界中で急速に普及しており、代表的なサービスであるChatGPTは、リリースから5日間で100万人、2ヶ月で1億人と世界最速でユーザーを獲得したサービスとなりました。

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②画像生成AI：指示や参考画像を基にオリジナルの画像を生成

画像生成AIとは、ユーザーがテキストでの指示や参考画像の添付などを行うと、その内容に基づき新しい画像を生成してくれるAIのことです。

画像生成AIは、かなり高品質な画像をリアルタイムで生成することができるため、広告・ゲーム・映画などの幅広い業界で活用が進んでいます。　

③音声生成AI：指示や参考音声を基にオリジナルの音声・楽曲を生成

音声生成AIとは、ユーザーが入力したテキストデータを人間が読み上げる音声を作成したり、楽曲のイメージを入力すると新しい曲を作成したりしてくれるAIのことです。

AIによるテキストの読み上げ技術は以前から存在していましたが、特定のアーティストや自分の声色をほぼ完全に再現できる生成系AIが登場したことで、大きな注目を集めています。

④動画生成AI：指示や参考画像・動画を基にオリジナルの動画を生成

動画生成AIとは、ユーザーが入力した指示や添付した画像・動画から、新しい動画を作成してくれるAIのことです。

従来活用が遅れていた動画生成AIですが、撮影された実写の動画と見分けがつかないほどの圧倒的なクオリティの動画を生成できるAI「Sora」が、2024年2月にOpenAIから発表され、大きな注目を集めています。

今後はエンタメ業界やマーケティング領域での動画コンテンツ制作におけるAI活用が一気に加速していくでしょう。

生成系AIでできる６つのこと

生成系AIを活用してできることとして、主に以下の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

生成系AIを活用することで、リサーチや分析、メール文・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系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系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系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

各種業務に生成系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。

生成系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。

生成系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・企画業務に生成系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、生成系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

生成系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。

生成系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、生成系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

生成系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顧客が提供可能となり、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、生成系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

生成系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、生成系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系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。

ビズリーチは、転職サイト登録時に提出する職務経歴書の作成を生成系AIがサポートするという新サービスを提供しており、本サービスを活用して職務経歴書を作成したユーザーは、スカウトの受信率が40%向上したという成果も上がっているとのことです。

【業界別】日本企業の生成系AI活用事例１０選

業界別の日本企業の生成系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：生成系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：生成系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・音楽を全て生成系AIで作成

＜飲料業界＞

• ⑤アサヒビール：生成系AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

＜IT業界＞

• ⑥LINE：エンジニアが生成系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：生成系AIを活用した個別アドバイスを提供

＜建築業界＞

• ⑨大林組：生成系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：生成系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：生成系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系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。

生成系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。

④パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成系AIで作成

パルコは、最先端の画像生成系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・音楽も全て生成系AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成系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。

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⑤アサヒビール：生成系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系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：エンジニアが生成系AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成系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。

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、生成系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。

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⑧学研：生成系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：生成系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系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。

生成系AIを活用する７つのデメリット・リスク

企業が生成系AIを活用する際の代表的なデメリット・リスクとして以下の7つが挙げられます。

• ①機密情報の漏洩
• ②プロンプトインジェクション
• ③著作権・商標権などの権利侵害
• ④ディープフェイク
• ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
• ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
• ⑦生成系AIの過信による業務ミス

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機密情報の漏洩

各ユーザーが生成系AIに入力したデータは、生成系AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、生成系AIサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

②プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成系AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

③著作権・商標権などの権利侵害

生成系AIの既存の著作物を学習データ活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。

一方で、生成系AIによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

④ディープフェイク

ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。

この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。

⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

生成系AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。　

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成

生成系AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑦生成系AIの過信による業務ミス

生成系AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

生成系AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成系AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

例えば、生成系AIを利用して法的な契約書を作成した場合、誤った法的内容を含む文書が作成されることも考えられます。このような状況では、法的な問題に発展する可能性が高まり、その結果、深刻なトラブルに繋がるリスクがあります。

生成系AIを安全に活用するための６つの注意点

企業が生成系AIを安全に活用するための注意点として以下の6つが挙げられます。

• ①最適な生成系AI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員の生成系AI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえた生成系AI活用方法の定期的な見直し

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最適な生成系AI活用範囲の設定

生成系AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、生成系AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

③リスクを最小化するデータマネジメント

生成系AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成系AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員の生成系AI活用リテラシーの向上

生成系AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、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、従業員が生成系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を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成系AI活用方法の定期的な見直し

生成系AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外の生成系AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成系AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

生成系AIの活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成系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

生成系AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成系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

生成系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系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

生成系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

企業が生成系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系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

生成系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、生成系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、従業員が生成系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。

生成系AIを活用するための４つのステップ

企業が生成系AI活用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
• 生成系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、自社として生成系AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成系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、生成系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、生成系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。

企業が生成系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、生成系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系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系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系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、本格的な生成系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系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、生成系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、生成系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。