生成AIを活用したいけど
やり方がサッパリ不明...
AIと共に生きる時代に、業務の効率化や時短は待ったなしです。
ところがドッコイ社内には、生成AIを使いこなせる人が一人もいない。だから活用法自体が分からず、指をくわえて見てるだけ...。そんな企業の皆さまも多いのではありませんか？
✔生成AIを業務で使う方法は？
✔業務効率化に役立つAIツールは？
✔職場での活用事例を知りたい
✔本当に効率化できるの？
このような疑問や悩みを解決します。
ChatGPTやBing AI、Geminiといったツールの名を耳にする機会が増え、業務効率化の切り札として生成AI導入を検討する企業も多いでしょう。
ところが実際には導入しようにも、AIリテラシーの高い社員が不在で、何から始めたらいいのか？サッパリ分からない...。そんな企業も、現実には少なくありません。
2024年7月に総務省が発表した情報通信白書の資料から、業務における生成AIの活用状況を見てください。
業務における生成AIの活用状況
（メールや議事録、資料作成等の補助）
生成AIツールの最も基本的な活用法である、「メール・議事録・資料作成」の業務でさえ、46.8%と半数にも届かない状況です。
【国別：生成AIの業務活用状況】
|
国 |
使用中の割合 |
|---|---|
|
日本 |
46.8% |
|
米国 |
84.7% |
|
ドイツ |
72.7% |
|
中国 |
84.4% |
げっ！断トツでビリ！
日本は超遅れてる...
上記のように、日本は世界から取り残された、AI後進国と言っても過言ではありません。残念ながら、生成AIを活用したグローバルなビジネス競争に勝てる状況だとは、とても言えないのが現状なのです。
まずは、この現実を受け入れることから始めてください。そして、今すぐに行動することが不可欠です。
この記事では、生成AIの基礎知識から具体的な活用事例や導入へのステップ、成功のポイントまでを網羅的に解説します。
ただ何となく導入を進めても、うまく活用できるとは限りません。まずは生成AIで何ができるのかを理解し、あなたの会社や部署の業務に、最適な活用方法を見つけることが重要です。
生成AIの導入で業務効率を劇的に改善するために、より実践的で具体的な方法を、一緒に学んでいきましょう。
生成AIでの効率化は
誰にでもできるよ！
- 生成AIで業務効率化する活用事例を解説
生成AIで業務効率化する活用事例を解説
生成AIとは何かを理解しよう
今さらだけど
生成AIって何...
生成AI（Generative AI）とは、機械学習の1分野であるディープラーニング（深層学習）を用いて、テキスト、画像、音声、動画、コードなど、様々な種類の新しいコンテンツを生成することができる人工知能です。
従来のAIは、既存のデータに基づいて分析や予測を行うことが中心でした。一方で生成AIは、学習データに基づいて、創造的なアウトプットを生み出すことができます。
生成AIの基本的な仕組み
生成AIの基盤となる技術は、主に「敵対的生成ネットワーク（GAN）」や「Transformer」といった深層学習モデルです。
敵対的？仲悪いの？
いやいや、そういうことではありません。
GAN（敵対的生成ネットワーク）とは、生成器と識別器という2つのネットワークが、お互いに競い合う（つまり敵対的）ことで学習を進めるモデルのことです。
生成器は偽のデータを作成し、識別器はデータが本物か偽物かを判別します。このプロセスを繰り返すことで、生成器はより精巧な偽データを作成できるようになるのです。
GANは、画像生成や音声合成などで優れた成果を上げています。
一方でTransformerは、自然言語処理の分野で大きな成果を上げているモデルです。
Transformerは、文章中の単語の関係性を理解することに優れています。高精度な翻訳や文章生成を可能にしたのです。例えば、ChatGPTなどの対話型AIや文章要約ツールなどにも、Transformerが活用されています。
これらの深層学習モデルは、大量のデータから学習することで、どんどん頭が良くなっていくのです。そしてデータに含まれるパターンや特徴を捉えることが可能になり、新しいコンテンツを生成することができます。
例えば大量の画像データを学習した生成AIは、新しい画像を生成したり、既存の画像を編集したりすることが可能になるのです。
生成AIに期待される活用分野
生成AIは、様々な分野での活用が期待され、既に使われています。
以下に代表的な例を挙げてみましょう。
| 分野 | 活用例 |
|---|---|
| ビジネス | マーケティングコンテンツ作成 顧客対応の自動化、新製品開発 |
| 教育 | 教材作成、個別指導、学習支援 |
| 医療 | 画像診断支援、創薬、治療計画策定 |
| エンターテイメント | ゲーム開発、音楽制作、映像制作 |
その他にも、研究開発や製造業など、様々な分野での活用が期待されています。
経済産業省もDX推進のために、変革のための生成AIへの向き合い方を発信して、生成AIの活用に言及しています。
業務効率化における生成AIの強み
生成AIは、業務効率化に大きく貢献する可能性を秘めています。
以下に、生成AIの強みをいくつか挙げます。
- 自動化による作業時間の短縮：定型的な作業を自動化することで、作業時間を大幅に短縮できます。
- 創造性の向上：新しいアイデアやコンテンツを生成することで、人間の創造性をサポートします。
- 品質の向上：データに基づいた分析や予測により、より精度の高いアウトプットを生み出せます。
- コスト削減：人件費や作業時間を削減することで、コスト削減に貢献します。
例えばカスタマーサポート業務において、生成AIを活用したチャットボットを導入する事例が挙げられます。
24時間365日の対応が可能になり、顧客満足度の向上と同時に、オペレーターの負担軽減を実現したのです。
またマーケティング業務においては、生成AIを活用して、広告コピーやキャッチコピーを自動生成することができます。作業時間を短縮し、より効果的なマーケティング施策の実行が可能になったのです。
総務省が発表した情報通信白書でも、AIによる業務効率化の事例が紹介されています。
生成AIを活用するメリットと課題
いいことばかり！
すぐ導入しなきゃ！
ちょっと待ってください。何も考えずに導入するのは危険です！
たしかに生成AIは、様々な業務で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。
ただし導入にあたっては、メリットだけでなく課題も理解しておかなければなりません。適切な導入方法と運用によって、その真価を発揮させることができるでしょう。
業務効率が向上する理由
生成AIを導入することで、多くの業務プロセスが自動化・効率化され、生産性の大幅な向上が期待できます。
例えば、これまで人間が行っていた単純作業や反復作業は、AIに任せてしまうことが可能です。手の空いた担当者は、より付加価値の高い業務に集中できます。
また、24時間365日稼働できるAIは、人材不足の解消にも貢献するでしょう。
- 時間短縮：これまで時間のかかっていたタスクをAIが高速処理することで、大幅な時間短縮を実現。
- コスト削減：人件費や運用コストの削減に貢献。
- 品質向上：ヒューマンエラーの削減や、データに基づいた分析による精度の高いアウトプットを実現。
- 生産性向上：従業員は創造性や戦略立案など、より高度な業務に集中可能。
生成AIを導入する際の課題
生成AIは大きな可能性を秘めていますが、導入にはいくつかの課題も存在します。まずは課題を理解して、適切な対策をしましょう。導入前に、ひと手間掛けることで、スムーズな導入と効果的な活用が可能になります。
| 課題 | 詳細 | 対策 |
|---|---|---|
| データの質と量 |
生成AIの精度は学習データの質と量に大きく依存します。 質の低いデータや偏ったデータで学習させると、誤った情報やバイアスのかかった出力が生成される可能性があります。 |
・高品質なデータの収集 ・適切なデータクリーニング ・継続的なデータ更新 |
| セキュリティリスク |
機密情報の漏洩や不正利用のリスクがあります。 特に、顧客情報や社内データなどを扱う場合は、セキュリティ対策を徹底する必要があります。 |
・アクセス制御や暗号化などのセキュリティ対策 ・定期的なセキュリティ監査 |
| 倫理的な問題 | 著作権侵害やフェイクニュース生成など、倫理的な問題が発生する可能性があります。AIの出力内容を適切にチェックし、責任ある利用を心がける必要があります。 |
・倫理的なガイドラインを策定 ・従業員への教育 |
| コスト | 生成AIの導入・運用には、ソフトウェアの購入費、ハードウェアの増強、人材育成などのコストがかかります。 |
・費用対効果の検証 ・適切な予算の確保 |
| 人材不足 |
生成AIを効果的に活用するためには、専門知識を持った人材が必要です。 しかし、現状ではAI人材は不足しており、育成にも時間がかかります。 |
・社内研修や外部研修を活用 ・AI人材の育成 |
生成AI利用の成功例と失敗例に学ぶ
成功例と失敗例
教えてよ～
では具体的な事例を挙げてみましょう。
参考にしてみてください。
✔ある大手電機メーカー
生成AIを活用して製品の設計プロセスを効率化し、開発期間を大幅に短縮することに成功しました。
成功した要因としては、以下の点が挙げられます。
・経営陣の強い支持とリーダーシップ： 生成AI導入の重要性を理解し、積極的に推進していました。
・従業員の教育とトレーニング：従業員に対してAIの基本的な知識と使い方を教え、AIを活用するためのスキルを身につけさせました。
・段階的な導入：導入を段階的に進め、小さな成功を積み重ねることで従業員の信頼を得ました。
・データの活用：大量のデータを活用してAIモデルをトレーニングし、精度の高い予測と分析を実現しました。
経営陣の支持、従業員の教育、段階的な導入、そしてデータの活用が成功の要因だったと言えるでしょう。
✔あるロボット開発企業
AIを導入して業務効率化を図ったものの、失敗に終わりました。
原因としては、以下の点が挙げられます
・データの品質と量の問題：AIは大量の高品質なデータを必要としますが、この企業は十分なデータを集めることができませんでした。
・人的要因：従業員がAIシステムを適切に使用できず、AIの潜在能力を十分に活用できなかったこと。
・期待の管理：AIの導入によってすぐに大きな成果が得られると期待していたが、実際には時間がかかるプロセスであることを見落としていた。
このように、AI導入には多くの課題が伴うことがあります。成功するためには、適切なデータの準備、従業員の教育、そして期待の管理が重要です。
十分な検証を行わずに生成AIを導入した結果、かえって業務負荷が増加してしまいました。
また、AIのブラックボックス化により、出力結果の根拠がよく分からず、意思決定に活用できないという問題も発生しました。
この企業の失敗例は、生成AIを導入する際には、事前の検証と計画が重要であることを示しています。
特定業務での生成AI導入活用事例
より具体的な導入例を
見てみたいなあ～
生成AIは様々な業務で活用され、業務効率化に貢献しているのです。ここでは、より具体的な業務における、生成AIの導入活用事例をいくつかご紹介します。
ドキュメント作成業務での事例
生成AIは、報告書、提案書、契約書、マニュアル、プレスリリースなど、様々なドキュメントの作成を効率化します。
例えば、Microsoft Wordに搭載されたCopilot機能は、既存のドキュメントを元に要約を作成したり、箇条書きを元に文章を作成したり、トーンの変更や翻訳まで行うことができます。
また、文章校正ツールであるGrammarlyは、AIを活用して文法やスペルミス、句読点の誤りなどを検出し、より洗練された文章を作成するのに役立ちます。
上記のような生成AIツールを活用すると、ドキュメント作成にかかる時間を大幅に短縮し、より質の高い成果を生み出すことが可能です。
例えば法律事務所では、弁護士が契約書や訴状などの法的文書を作成する際に、生成AIを活用して関連する法律条文や判例を迅速に検索することができます。
リーガルテックと呼ばれる法律分野のテクノロジーは、AIを活用して法的文書のレビューや分析を自動化し、弁護士の業務負担を軽減しているのです。
カスタマーサポートでの生成AI活用事例
様々なWebサイトのカスタマーサポートにおいては、チャットボットによる自動応答が既に広く普及しています。
生成AIを活用したチャットボットは、FAQに基づいた単純な質問への回答だけでなく、より複雑な問い合わせにも対応できるようになりました。結果として、顧客満足度の向上に貢献しています。
例えば自然言語処理技術を活用したチャットボットは、顧客の質問の意図を理解し、適切な回答を生成することができます。また、音声認識技術と組み合わせることで、音声によるカスタマーサポートも出現しているのです。
24時間365日の自動対応が可能になり、顧客の待ち時間を大幅に短縮して効率化を実現しています。
例えば、カスタマーサポート担当者向けのFAQ作成や、顧客からの問い合わせ内容の分析、対応履歴の要約などにも活用が可能です。これらの活用により、カスタマーサポート業務の効率化と質の向上を、同時に実現することが可能になっています。
マーケティングにおける生成AI事例
マーケティング分野では、顧客のセグメンテーション、ターゲティング広告、コンテンツマーケティングなど、様々な分野で活用されています。
顧客の購買履歴やWebサイトの閲覧履歴などのデータに基づいて、生成AIは顧客をセグメント化することが可能です。顧客の足あとを分析することで、パーソナライズされた広告配信ができるようになりました。
また、ブログ記事やSNS投稿などのコンテンツ作成にも活用できます。キーワードを入力するだけで、SEO対策を施した質の高い記事を自動生成するツールも登場してるのです。
さらには、市場トレンドの分析や競合他社の調査にも活用でき、より効果的なマーケティング戦略の立案に役立ちます。
| 活用領域 | 具体的な活用例 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| コンテンツマーケティング |
ブログ記事 SNS投稿 広告コピーの作成 |
コンテンツ作成の効率化 SEO効果の向上 |
| 市場調査 |
市場トレンド分析 競合分析 |
市場変化への迅速な対応 競争優位性の確保 |
| パーソナライズドマーケティング |
顧客セグメンテーション ターゲティング広告 |
顧客満足度の向上 コンバージョン率の向上 |
社内コミュニケーション改善への応用
生成AIは、社内コミュニケーションの改善にも活用できます。
例えば、議事録作成ツールは、音声認識技術と自然言語処理技術を組み合わせることで、会議の音声を自動的にテキスト化して要約を作成することができます。
議事録作成にかかる時間を大幅に短縮し、参加者は会議の内容に集中することができるのです。
また、社内FAQシステムに生成AIを導入すれば、社員からの問い合わせに自動応答することが可能になります。人事や総務など、社内担当者の負担を減らすことができるのです。
例えばChatworkのようなビジネスチャットツールに生成AIを組み込むことで、よりスムーズで効率的なコミュニケーションを実現できます。
実際に生成AIを導入するためのステップ
導入する手順を
具体的に知りたい！
生成AIを効果的に活用するためには、綿密な計画と段階的な導入が不可欠です。やみくもにツールを導入するのではなく、自社のニーズに合ったツール選びが欠かせません。
また適切なトレーニングを実施することで、最大の効果を引き出すことができます。
以下のステップを参考に、導入を進めていきましょう。
社内のニーズの分析と目標設定
まずは、生成AIを導入することでどのような課題を解決したいのか、どのような成果を期待するのかを明確に定義します。
「営業資料の作成時間を50%削減する」「顧客対応の満足度を10%向上させる」といった具体的な目標です。数値化することで、導入効果を測定しやすくなります。
また同時に、どの業務プロセスに生成AIを導入するのが効果的かを分析し、優先順位をつけましょう。関係部署へのヒアリングや、現状の業務フローの可視化を通して、潜在的なニーズを掘り起こすことも重要です。
- 具体的な数値目標を設定する
- 達成可能な現実的な目標を設定する
- 目標達成のためのKPIを設定する
適切な生成AIツールの選択
市場には多種多様な生成AIツールが存在し、それぞれ得意とする分野や機能が異なります。
何よりも、自社のニーズと目標に合致するツールを選ぶことが重要です。文章生成に特化したツール、画像生成に特化したツール、コーディング支援ツールなど、様々な種類があります。
ツール選定の際には、機能性だけでなく、費用、セキュリティ、日本語対応の有無、導入の容易さなども考慮しましょう。複数のツールを比較検討し、無料トライアルなどを活用して実際に試してみることをおすすめします。
以下の表を参考に、ツール選定の際に注目すべきポイントを整理してみましょう。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| 機能性 |
・必要な機能が搭載されているか ・自社の業務に適した出力結果が得られるか |
| 費用 |
・初期費用 ・月額費用 ・利用料 ・予算に見合っているか |
| セキュリティ |
・データの安全性 ・プライバシー保護対策は万全か |
| 日本語対応 |
・日本語で利用可能か ・日本語の精度が高いか |
| 導入の容易さ |
・導入手順が分かりやすいか ・既存システムとの連携はスムーズか |
| サポート体制 |
・導入後のサポート体制が充実しているか ・問い合わせ窓口は利用しやすいか |
例えば文章生成AIであれば、Googleが提供するGemini Proや、ChatGPTなどが挙げられます。
上記ツールであれば日本語にも対応しており、特に有料プランに加入すると、様々なタスクに活用が可能です。
導入時のトレーニングとサポート
生成AIツールを効果的に活用するためには、社内担当者への適切なトレーニングが不可欠です。
基本的な操作方法だけでなく、効果的なプロンプトの書き方、出力結果の評価方法、注意点などを学ぶ必要があります。
また、ツール提供元によるサポート体制も確認し、必要に応じて活用しましょう。継続的な社内での学習機会を提供することで、担当者のスキル向上を促進し、生成AIの効果を高めることができます。
- ツール提供元による公式トレーニング
- 社内での勉強会やワークショップ
- 成功事例や失敗事例の共有
導入後の活用状況の分析と改善
生成AIツールを導入したら、その活用状況を定期的に分析し、改善していくことが重要です。目標達成度を評価し、課題があれば改善策を検討します。
例えば出力結果の精度が低い場合は、プロンプトの修正やツールの設定変更などを試しましょう。また、利用者のフィードバックを収集し、ツールの改善や新たな活用方法の検討に繋げることも重要です。
PDCAサイクルを回し、継続的に改善していくことで、生成AIの活用効果を最大化できます。
- 目標達成度
- ツール利用頻度
- 利用者満足度
- 出力結果の精度
生成AIを上手に活用して業務効率化を図るポイント
他に注意点はある？
はい、必ず覚えておいて欲しいポイントがあります。
生成AIは強力なツールですが、決して万能ではありません。最大限の効果を得るためには、その能力と限界を理解し、適切な活用方法を模索する必要があるのです。
人間の役割を再度しっかりと見直し、AIと人間が協調することで、真の業務効率化を実現できるでしょう。
生成AIの能力と限界を理解する
生成AIは大量のデータを学習し、複雑なタスクを自動化できます。ただし、創造性や共感性、倫理的な判断といった人間特有の能力は持ち合わせていません。
現状では、あくまでも人間の補助ツールなのです。過度な期待を持つことは避けましょう。
例えばChatGPTは、高度な文章生成能力がありますが、事実確認や最新情報の取得は苦手です。常に情報の正確性を確認し、最終的な判断は人間が行う必要があります。
また、生成AIの出力は学習データに依存するため、バイアスが含まれる場合もあるでしょう。出力結果を過信せずに、批判的な視点を持つことが重要です。
特に、倫理的に問題のあるコンテンツが生成されないよう、注意深くチェックする必要があります。
一方で、高度な戦略立案、交渉、顧客との深い関係構築などは、人間の得意分野です。AIに任せるべきではありません。
それぞれの強みを活かし、AIと人間が協調することで、最大限の効果を発揮できます。
他の業務プロセスとの連携を考える
生成AIを単独で使うのではなく、既存の業務プロセスに統合することで、より大きな効果が期待できます。
CRMシステムと連携させれば、顧客対応の効率化やパーソナライズ化を実現できるかもしれません。またはプロジェクト管理ツールと連携させることで、進捗管理やタスクの自動化が可能です。
API連携が可能なツールを選ぶことで、より柔軟な連携が実現可能です。
例えば、 Slackなどのコミュニケーションツールと連携させれば、情報共有やタスク管理を効率化できるでしょう。
例えば手作業で行っていたデータ分析をAIに任せることで、担当者はより高度な分析や戦略立案に集中することが可能です。
生成AIを活用しつつ人間の役割を再定義する
近い未来には、生成AIに人間の仕事が奪われるという心配もあります。でも、むしろ人間の役割が変化し、より創造的な仕事に集中できる可能性の方が高いかも知れません。
AIがルーティンワークを自動化してくれることで、人間はより付加価値の高い業務に時間を割くことができるようになります。
営業担当者はAIを活用し、思い切ってリードジェネレーションや顧客への初期対応を自動化し、より質の高い商談に集中すべきだと言えるでしょう。
新しいスキルを習得し、AIと協働する
AIを使いこなすためには、AIに関する基本的な知識が必須です。また、データ分析スキルや、AIが出力した結果を評価するし修正する能力も重要でしょう。
AIと協働していくためには、常に新しいスキルを学び続ける姿勢が求められます。
| ポイント | 詳細 |
|---|---|
| 生成AIの能力と限界を理解する | AIの得意・不得意を理解し、過度な期待は禁物。情報の正確性を確認し、最終判断は人間が行う。 |
| 他の業務プロセスとの連携を考える | 既存システムとのAPI連携や、業務フローの見直しで相乗効果を生み出す。 |
| 人間の役割を再定義する | AIで自動化された時間を、戦略立案や顧客関係構築など、人間にしかできない業務に活用する。AIと協働するためのスキル習得も重要。 |
生成AI導入で業務効率化を実現する活用事例のまとめ
生成AIの導入は
業務を劇的に効率化します！
生成AIは、業務効率化に大きく貢献する可能性を秘めた強力なツールです。
一方では、使い方を間違えると全く役に立たないリスクもあります。
生成AIの導入は、何でもかんでも解決できる万能薬ではありません。あくまでもツールであり、それを活用するのは人間なのです。
AIと人間が協働することで、はじめて効果を発揮します。
正しいステップを踏んで、正しく使うことで、真の業務効率化が実現できると言えるでしょう。
