生成AIの定義と導入が進んでいる背景を見ていきましょう。

●生成AIとは

生成AI（生成的人工知能）は機械学習モデルの一種であり、既存のデータを基に新しいデータを生成する能力を持つAIです。生成できるのは、テキスト、画像、音声、動画など、さまざまな形式のデータです。

かつて、AIの活用は専門的な知識を持つ技術者や研究者に限られていましたが、生成AIの登場を機に、AI活用のハードルが大きく下がり、一般の人々でも簡単に利用できるようになりました。

●生成AIの導入が企業で進んでいる背景

企業に生成AIの導入が進んでいる背景には、次のことが挙げられます。

・業務効率化、生産性の向上が期待できる生成AIは、プロンプトと呼ばれる簡単な指示文を入力するだけで、文書のドラフト作成や要約、校正、翻訳、データ分析、グラフ作成、画像・動画生成などさまざまなことが可能です。これまで人が地道に行っていた業務を代替したり、ドラフトを提示したりすることが可能であることから、仕事がスピードアップし、業務効率化が実現しています。その結果、コア業務への集中にもつながり、生産性向上も期待できます。

・データ分析の分野を民主化しやすい生成AIは、データ分析においても役立ちます。従来は、データ分析といえば社内外の専門家が担い、一般社員は手つかずの分野でしたが、生成AIによりデータ分析の民主化が進んでいます。生成AIを使えば、専門的な知識がなくとも膨大なデータの効率的な処理が可能であり、これまで人の手では収集しきれなかった範囲の情報も含めて収集し、膨大なデータをもとにさまざまな分析が可能です。

企業内では、マーケティングにおける市場や顧客データ、購買データの分析、アンケート結果の分析、会員データの分析などに幅広く活用されています。

・コスト削減につながる生成AIはコストの観点からもメリットがあります。これまで膨大な労力と時間をかけて人が行っていた作業を生成AIが自動化することで、人件費や運用コストの削減につながるためです。先述の資料作成やデータ分析のほか、外部に発注していた原稿や画像制作、翻訳、分析などのコストも不要になる可能性があります。

生成AIの導入が進んでいる背景には、これ以外にもさまざまなものがあります。いずれにおいても、生成AIは、これまでにない可能性が次々と見出されているのです。

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次に、生成AIの導入方法を、順を追って解説します。

1.課題の洗い出しと目的の明確化

生成AIで何ができるのか、どのような業務を効率化できるのかの情報を収集し、活用のイメージを描きます。実際の社内のニーズもヒアリングしつつ、導入目的を定めましょう。この目的の明確化を怠ると、ただ導入そのものが目的となってしまい、「導入しても活用が進まない」「導入効果がよくわからない」といった結果になりかねません。

2.生成AI活用業務の選定

生成AIを活用する業務を選定します。生成AIを社内で利用する際には、個人情報などの入力などは控えるべきケースもあります。また、リスクのない業務のみにしぼるなどしましょう。リスクについては後ほど詳しく解説します。

3.生成AIツールの選定・開発

使用する生成AIツールを選定・開発します。既存ツールを導入する場合、実施する業務において使えるほどの精度があるかどうか確認しましょう。またセキュリティや操作性なども重要です。既存ツールにおいても一部開発をして自社仕様にするケースもあります。

4.生成AI運用のガバナンス体制構築

運用後に、指導・管理するガバナンス体制を構築することも重要です。生成AI運用についてはリスクがいくつかあるため、ガイドラインや利用ルールを整備する必要があります。そのため、管理側の体制作りは重要です。

5.PoC（概念実証）の実施

生成AIツールを実際にテスト導入し、PoC（概念実証）として検証期間を設けます。

6.研修・トレーニング

管理者のほか、一部の従業員に対して研修・トレーニングを実施しておくと安心です。本格導入後に全社的に研修・トレーニングをスムーズに進めることが可能です。

7.本格導入

本格導入し、実際の業務に生成AIを利用します。

8.運用・効果検証・改善

運用しながら、従業員からの問い合わせを受けたり、トラブル発生時には対応したりします。また目的は達成できているかの効果検証を行いつつ、改善を繰り返し、最適化していきましょう。

生成AIの導入に際しては、次のような課題に直面することがあります。

●信頼と倫理性の問題

生成AIは、ハルシネーションと呼ばれる「虚偽の情報をあたかも事実であるかのように語る」現象が起きることがあります。そのため、生成AIが返す回答を全面的に信頼してはいけません。また、あくまでプログラムであるため、倫理性に欠ける文章や画像などのコンテンツを生成する恐れもあります。

●情報漏洩リスク

生成AIツールの中には、ユーザーが入力した内容を学習して、より精度の高い回答を返すようにプログラムされているものもあります。しかし、企業がそのような生成AIツールを利用することは、情報漏洩リスクがあります。また、暗号化や生成AIによる情報の検索範囲にも注意が必要です。

●著作権侵害リスク

生成AIは、既存データを学習したものをもとに新規コンテンツを生成します。時に、学習内容に著作物が含まれていた場合に、生成結果に著作権が問われることがあります。例えば、著作権侵害に該当するコンテンツを業務に活用してしまう恐れもあるのです。

●導入コストの増加

生成AIツールの導入や環境開発、体制構築など生成AI導入全体における金銭的、時間的、人的コストは膨大なものとなることがあります。

●ガバナンス・運用体制構築の必要性

生成AIは上記のようなリスクがあるため、人によるチェックや管理は欠かせません。ガバナンス・運用体制構築の必要性は高いといえます。しかし、人手不足や専門スキル・知識不足などから、自社でまかなえないこともあります。

上記でご紹介した生成AIの導入に関する課題は、次の方法で解決できます。

●信頼と倫理性の問題／著作権侵害リスクの解決策

信頼性や倫理性の問題や著作権侵害リスクへの予防・解決策として、重要になるのはガバナンス・運用体制を構築することです。そして、コンテンツ生成後に外部に出す資料などにコンテンツを利用する場合に、人によるチェックを義務化することが挙げられます。また生成AI利用ガイドラインを策定し、個人情報を入力しない、信頼性や倫理性、著作権などに注意するなどの注意喚起を記載し、社内に周知徹底することも重要です。

●情報漏洩リスクの解決策

情報漏洩のリスクについては、まずユーザーが入力した内容は、生成AIの学習に使われないツールを選定することが重要です。法人利用を想定し、閉じた環境で使用できるツールも存在します。また、暗号化などの物理的なセキュリティ対策が講じられているツールを選ぶのはもちろん、信頼できるベンダーに協力を仰ぐこともおすすめです。

●導入コストの解決策

導入コストがネックになる場合、費用対効果を算出し、長期的にコスト回収を図る考え方が挙げられます。また必要性の高い業務や一部の部門や層への導入から始めるなど、スモールスタートによって費用対効果を測るのもおすすめです。

●ガバナンス・運用体制構築の必要性に関する解決策

ガバナンス・運用体制構築にハードルを感じる場合、ベンダーなどの協力のもと、従業員向け教育やトレーニングを実施するのも一案です。生成AIに特化した専門スキルを迎え入れ、リーダーシップを強化する方法もあるため、検討しましょう。

生成AIの導入は、業務効率化や生産性の向上、属人化の解消など企業にとってさまざまなメリットが見込めます。一方、情報漏洩や信頼性低下などのリスクもあります。ぜひ強固な体制作りから始めて、生成AI導入を成功させましょう。

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