【完全版】生成AIの導入方法｜3つのポイントを解説

最終更新日： 2024年1月18日

生成AIの高まる注目と比例して、本格的な導入を検討する企業が増えていいます。多くの企業が生成AIの可能性に着目していますが、実際のビジネスでの活用率は約10%程度に留まっているという統計データもあり、本質的に生成AIの導入が進んでいる状況とは言えません。

これは、多くの企業が「活用方法」に重点を置き過ぎてしまい、企業全体の変革や全体最適の観点を見落としているためです。たとえば、ある製造業の企業が生成AIを導入し、製造ラインの最適化を図るケースを考えてみましょう。この企業は、AIを使って生産過程を効率化することに成功しましたが、それに伴う従業員のスキル変化や職務の変更など、組織全体の変革を見落としていたため、最終的な効果は限定的になってしまう可能性があります。

生成AIがあらゆる仕事のあり方を変革する可能性が高まる今、単に技術的な側面だけでなく、企業文化、従業員のスキルアップ、組織構造の変更など、多面的なアプローチを理解し、実施していくことが必要です。

この記事では、生成AIを企業全体でどのように活用すべきか、戦略的な視点から徹底的に解説していきます。

生成AIとは｜「作るAI」から「使うAI」への変遷
- 既存のAIとの違い
ポイント1. 生成AIの導入は「組織づくり」から｜使うAIの本質
ポイント2. 現場の業務の棚卸しと課題の把握が生成AI導入成功の鍵
ポイント３. 個別のニーズをカバーする生成AIのカスタム開発
- 生成AIのシステム概要を設計する際の注意点
- RAGの主な特徴とメカニズム
生成AIの概要から事例、導入方法まで体系的に解説

生成AIとは｜「作るAI」から「使うAI」への変遷

生成AI（Generative Artificial Intelligence）は、人工知能の分野のひとつで、入力を元に出力を推定し、オリジナルのデータを生成するAIを指します。

開発段階で膨大なデータを学習済みで、これをもとに新しいコンテンツやデータを「生成」する能力を持ちます。現在は画像生成から動画生成、音声生成、テキスト生成などさまざまな分野で生成AIが発展しています。

生成AIの概要

要素	説明
定義	人工知能の分野の一つで、新しいコンテンツやデータを生成する能力を持つシステム。
機能	AIが学んだパターンやデータを基に、新しい画像、音声、テキストなどを出力。
創造性	学習した内容を元に、新しいアイデアや作品をAIによって生成可能。
応用範囲	広範囲に及び、マーケティング、エンターテインメント、教育、科学研究など多岐にわたる。
拡張性	人間が使う言葉（自然言語）を汎用的に処理でき、さまざまなタスクの代替可能性が期待されている。

生成AIの応用例

応用分野	例	説明
マーケティング	カスタマイズ広告コンテンツの生成	消費者の嗜好に合わせたパーソナライズされた広告コンテンツを生成し、効果的なターゲットマーケティングを実現。
製品開発	新製品のデザイン提案	消費者トレンドや市場データを基に、新しい製品デザインや概念を提案。
顧客サービス	自動応答システムの改善	顧客の質問に対する自動応答システムを生成AIで強化し、より人間らしいインタラクションを提供。
コンテンツ生成	ビジネスレポートや記事の自動作成	ビジネス関連のレポートや記事を自動生成し、コンテンツ制作の効率化と品質向上を図る。
データ分析	データパターンの予測と解析	ビジネスデータからパターンを学習し、将来の市場動向や消費者行動の予測に役立てる。
自動化と効率化	業務プロセスの最適化	ビジネスプロセスを自動化し、効率を向上させるための戦略やシステムを生成AIで開発。
人材育成	教育・トレーニングプログラムのカスタマイズ	従業員のスキルやニーズに合わせたカスタマイズされた教育・トレーニングプログラムを生成。

既存のAIとの違い

生成AIの導入方法を考える上で、従来のAI技術との違いを理解しておくことが重要です。

2010年代に台頭したディープラーニングなどの機械学習技術は、「識別」や「分類」といったタスクに焦点が当たっていました。

これらのAIシステムは、入力されたデータを解析し、そのデータを既知のカテゴリやパターンに基づいて分類または識別します。例えば、画像内の物体を認識したり、音声をテキストに変換したり、特定の基準に基づいてデータを分類したりする機能がこれに当たります。

このようなAIは、与えられたデータに基づいて判断や予測を行うことが得意でしたが、汎用性に乏しかったり、データを生成することが難しく、適用範囲が限定される課題がありました。

一方で、生成AIは「データの生成」に特化しており、汎用的にさまざまなタスクに適用可能です。

従来の「作るAI」は、特定の課題やニーズに合わせて独自のAIモデルを構築する必要がありました。例えば、特定の医療画像を分析するために、独自の画像認識AIを開発する場合があります。このプロセスは、専門的なAIエンジニアやデータサイエンティストの技術力を必要とし、高い予算と時間を要しました。その結果、技術の精度や能力の向上に注力する傾向が強く、AI開発は技術先行のアプローチを取りがちでした。

一方で、現代の生成AIは「使うAI」の側面を持っています。すでに膨大なデータを学習した巨大モデルを基盤にしており、多様な課題やニーズに対して柔軟に対応できるようになりました。

例えば、既存の自然言語処理モデルを活用して、様々な言語の翻訳や文章生成などに応用することが可能です。しかし、これらの汎用モデルを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリング技術や特定のドメインに関する高度な知識が必要になることもあります。

従来の「作るAI」と比較して、「使うAI」の焦点は、いかに効率的にAIを活用し、具体的なビジネスや日常生活の問題に価値を創出するかに移っています。

この変化は、AI技術のさらなる民主化と普及を促進し、より多くの人々がAIを手軽に利用できるようになることを意味しています。また、ビジネスの観点から見ると、AI技術の導入において高度な専門知識が必ずしも必要ではなくなり、より多くの企業がAIを利用して競争力を高めることが可能になっています。

ポイント1. 生成AIの導入は「組織づくり」から｜使うAIの本質

生成AIの導入においては、組織構造の変革が不可欠です。過去のAIプロジェクトでは、特定の部署（例えばAI推進室やDX推進室）が主導していました。これらの部署は、技術の専門知識を持ち、プロジェクト全体の方向性を定める役割を果たしていました。しかし、生成AIの場合は、その活用方法が異なります。

生成AIでは、単一の部署によるプロジェクト推進ではなく、各部署がどのようにAIを活用できるかが重要です。たとえば、マーケティング部門は顧客データの解析やターゲティング戦略のために生成AIを使用できます。一方で、人事部門は採用プロセスの効率化や従業員研修プログラムの改善に生成AIを利用することができます。

このような分散型のアプローチを採用するためには、委員会形式の組織構造が効果的です。この委員会は、各部門の代表者で構成され、生成AIの活用方法や組織全体のニーズに合わせた戦略を策定します。このプロセスを通じて、組織全体で生成AIの理解と活用が促進されます。

以下に、従来のAI関連の組織と生成AIの組織の違いを表で示します。

特徴	従来のAI関連組織	生成AIの組織
主導部署	AI推進室、DX推進室など特定の部署	各部署代表者で構成される分散型の組織（委員会など）
活用の焦点	特定プロジェクトの推進	各部署のニーズに応じた多様な活用方法
組織の役割	技術の専門知識を持つ、方向性を定める	交差する部門間のコラボレーションとアイデア共有
戦略の策定	部署主導のトップダウンアプローチ	分散型のボトムアップアプローチ
企業全体での影響	限定された範囲	組織全体への広範な影響と適用可能性

この表から分かるように、生成AIの導入は単に技術の導入に留まらず、組織文化とプロセスの変革を伴います。そのため、「組織づくり」が生成AI導入の成功において非常に重要な要素となるのです。実際、全社での導入に成功している多くの企業では、横断型の組織形態を導入し、ボトムアップながらも一気通貫した生成AI導入を実現しています。

ポイント2. 現場の業務の棚卸しと課題の把握が生成AI導入成功の鍵

AIの効果的な活用のためには、まず現場の業務を詳細に理解し、具体的な課題を明確にする必要があります。このアプローチを怠ると、生成AIの潜在能力が十分に活かされず、限定的なタスクにのみ適用されることになります。たとえば、議事録の要約作成など、単純な作業に留まる可能性があります。

重要なのは、各部署の業務内容を整理し、課題を特定し、それぞれの課題の大きさや生成AIとの相性を理解することです。以下に、業務内容を整理する際のポイントと課題収集方法を表形式で示します。

業務内容を整理する際のポイント

ポイント	概要	メリット
業務フローのマッピング	各部署の業務プロセスを詳細にマッピングする	課題発見のための透明性と理解度の向上
効率化の可能性の評価	現在の業務プロセスの効率化の可能性を評価	生成AIの導入による最大の効果を特定する
ステークホルダーの関与	関連するすべてのステークホルダーを巻き込む	広範囲の視点からのフィードバックとコミットメントの確保

課題の収集方法

方法	概要	メリット
ワークショップ形式	部署間のメンバーによるワークショップを実施	業務理解の深化、コミュニケーションの促進
従業員からのフィードバック	従業員に業務上の課題を報告させる	現場からの直接的な情報収集
データ分析	業務データを分析して課題を特定	客観的なデータに基づく課題の明確化
アンケート	従業員にアンケートを実施して意見を収集	幅広い視点からの意見収集、匿名でのフィードバックの可能性

特にワークショップ形式の方法は推奨されます。これは、部署を超えたメンバーによるワークショップを通じて、業務の理解を深めるだけでなく、コミュニケーションを促進し、チーム間の連携を強化します。また、実際に生成AIのプロンプトを作成することで、参加者のスキルアップにも寄与し、生成AIをより効果的に活用するための基盤を築きます。

ポイント３. 個別のニーズをカバーする生成AIのカスタム開発

生成AIの社内導入では、ここまで解説した全社横断型の組織構築と、現場業務と生成AIの接続に注力することで、一定程度の生成AI活用は促進されるでしょう。しかし、ChatGPTなどの生成AIを活用するだけでは解決できない課題もあります。

デメリット	説明
情報入力の手間	毎回プロンプトに情報を手動で入力する必要がある
人手による操作の必要性	生成AIを動かすために常に人間の介入が必要（自動で生成AIのプロセスが実行されない）
特定分野の活用制限	既存のデータやシステムと連携しないため、特定分野での活用が制限される

そこで重要なのが、用途に特化した生成AIのカスタム開発を行うことです。社内のツールやデータベースと連携することで社内データベースを参照した出力を可能にしたり、自動的に生成AIのプロセスを実行できるようにすることで、従来に比べて、さらに幅広いタスクに生成AIを応用できます。

生成AIのシステム概要を設計する際の注意点

観点	説明
柔軟性	異なる業務や課題に対応できるような設計を心がける
スケーラビリティ	組織の成長に合わせて容易に拡張できる設計
セキュリティ	社内データの安全性を確保するための対策
インテグレーションの容易さ	既存のシステムやデータベースとの連携がスムーズに行えること

特に社内データを参照して出力を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の手法が注目されています。RAGは、テキスト生成タスクにおいて、特定の情報を検索（Retrieval）し、その結果を元にテキストを生成（Generation）するプロセスを組み合わせることで、より精度の高い、情報に基づいた応答を生成します。

RAGの主な特徴とメカニズム

情報の検索と統合:
- RAGでは、生成するテキストに関連する情報を、データベースやドキュメントコレクションから検索します。
- 検索された情報は、テキスト生成のプロセスに統合され、応答の精度と関連性を高めます。
リアルタイム情報の活用:
- この技術により、最新の情報やデータをリアルタイムで取得し、生成するテキストに反映させることが可能です。
- これにより、時事問題や特定のデータに基づく応答が必要な場合にも対応できます。
応答の質の向上:
- RAGは、情報に基づくテキスト生成により、単純な生成モデルよりも詳細で正確な応答を提供します。
- 特に、専門的な知識や具体的なデータが必要な問いに対して効果的です。
応用範囲:
- RAGは、FAQシステム、チャットボット、研究サポートツール、情報提供サービスなど、多岐にわたる分野での応用が可能です。
- これにより、ユーザーに対してより具体的で有用な情報を提供することができます。

RAGの活用例

業界	状況	RAGの活用	効果
ファイナンス	投資銀行のアナリストが市場データと経済動向を分析する必要がある。	市場データ、経済報告、トレンド分析などから情報を検索し、投資提案の洞察を生成。	迅速かつ精度の高い投資判断が可能になる。
小売	小売業者が市場トレンドや消費者嗜好を理解し新製品を開発する必要がある。	消費者フィードバック、オンラインレビュー、市場調査から情報を検索し、新製品提案を生成。	消費者ニーズに応じた製品開発が可能になる。
人事	企業の人事部が従業員満足度やエンゲージメントを分析する必要がある。	従業員フィードバック、アンケート結果、パフォーマンスデータから情報を検索し、エンゲージメント向上策を生成。	職場環境の改善と生産性向上を実現。