生成AIのビジネス活用事例!
導入時のポイントや注意点についても解説!
学習したデータをもとに新たなコンテンツを生成し、人々の業務や意思決定をサポートする生成AIは、ビジネス全般に活用が進んでいます。生成AIをビジネスに活用する際に、どのような用途で、どのように活用できるのでしょうか。
今回は、生成AIをビジネスに活用する用途からメリット、方法・ステップ、成功ポイントと注意点、生成AIの業界別の活用例・ユースケースをご紹介します。
生成AIとは、学習したデータをもとに新しいコンテンツを生成する人工知能を指します。従来のAIは主にデータ分類や未来予測などの役割を担っていましたが、生成AIは文章や画像、音声、動画などを自動生成します。
生成AIは、そのこれまでになかった高い能力から、ビジネスシーンでも次のような用途で活用されています。
●生成AIのビジネス活用用途
・文書生成 文書を自動生成します。文章作成や要約、翻訳など多岐に渡る用途があります。
・リサーチ・分析 市場調査や競合分析、顧客分析、インターネット上の口コミ調査などの営業・マーケティング分野で活用できます。
・画像・動画生成 SNSやWebサイトの画像やバナー、PR動画作成や編集を行います。
・カスタマーサポート チャットボットによる自動応答やFAQの生成などの顧客からの問い合わせ一次対応を担います。
・社内ヘルプデスク・ナレッジ共有 従業員からの問い合わせを受け付けるヘルプデスク業務もチャットボットやFAQなどを通じて対応可能です。また社内のナレッジを共有するナレッジベースの作成・メンテナンスも可能です。
・ソフトウェア開発 生成AIがシステム設計やコーディング、修正などを担います。
●生成AIをビジネス活用するメリットとは?
ビジネスへ活用することにより、次のメリットが期待できます。
・業務効率化と生産性向上 生成AIは文書や動画作成、カスタマーサポートなどさまざまな業務を一部自動化するため業務効率化を実現します。その結果、人が担うべき業務へリソースを割くことができるため、生産性向上が促進します。
・コスト削減 人による対応工数が減れば、人件費の削減につながります。プロセスが効率化すれば時間的なリソースも減ることで、効率的な運用体制も確立できます。
・顧客対応の品質向上
生成AIは単にチャットボットにより自動対応するだけでなく、人間が話す自然言語に近い会話が可能です。そのため、顧客からの問い合わせ対応も自然な会話が実現するため、顧客対応の品質向上に寄与します。
また過去の顧客の行動や購入履歴に基づき、最適な商品のレコメンドも可能であり、パーソナライズされたコミュニケーションを実現します。
・競争力強化 生成AIにより生産性向上や優れた顧客対応などを実現することで、競争優位性を構築することが可能です。また生成AIを用いた製品・サービス開発を通じて、差別化を図ることも競争力強化につながります。
生成AIの導入の方法・ステップを解説します。
1. 課題の特定と目的の明確化
まずは生成AIの導入目的を明確にします。なぜ生成AIが必要なのか、課題を洗い出すところから始めましょう。
2. ツール選定
生成AIを実装したツールは多数存在するため、目的と照らし合わせ、複数比較検討の上、最適なツール選定を行います。
3. 体制構築・ルール策定
生成AI導入・運用プロジェクト体制を敷き、利用ルールをあらかじめ決定しておきましょう。
4. PoCの実施・検証
PoCとは「Proof of Concept/概念実証」と呼ばれるもので、生成AI開発に入る前に行う検証を指します。期待する効果が得られるかを、試作を通じて検証し、問題があれば修正し、検証を行います。効果が見込めるとわかった段階で次のステップに進みます。
5. 本格導入
生成AIを導入し、実際のビジネス・業務に利用を始めます。必要に応じて教育フェーズを設けましょう。
6. 運用・効果検証
運用しながら効果検証を行います。目的達成に向けた進捗を確認し、効果測定を行います。修正を繰り返しながら最適化を続けていきましょう。
生成AI導入を成功させるには、次のポイントと注意点を押さえることが大切です。
●人によるチェック体制整備
生成AIが生成するコンテンツには誤情報が含まれることがあります。また著作権侵害につながることもあります。そのため、生成物に対する人による事後チェックは欠かせないプロセスです。利用ルール遵守と共にチェック体制の構築が成功のカギを握ります。
●AIガバナンス体制構築
AIガバナンスとは、AIを活用・開発などを社内で進める上で、社会規範や法令を遵守しながら管理・統制する体制や運用を意味します。生成AIは社内の機密データを利用することで情報漏洩のリスクがあります。また知らないうちに著作権侵害をしていたなどの法令違反のリスクもあります。このようなリスク全般を予防し、常に健全な生成AI活用を推進する体制作りも重要です。
●費用対効果を高めるための効果検証
生成AIは、開発時はもちろん、既存ツールの導入・運用にもある程度のコストがかかります。高額のコストをどのようにとらえるかが重要になってくるでしょう。ポイントは費用対効果を考えることにあり、その効果を実証するには定期的な効果検証が欠かせません。検証結果に応じて改善施策を行うことで費用対効果を高めていきましょう。
生成AIの業界別の活用例とユースケースをご紹介します。
●IT業界
IT業界のある企業は、社内ヘルプデスクの一次対応に生成AIを利用しています。ユーザーからの質問に対し、複数の社内ドキュメントを踏まえて回答するもので、総務から経理、情報システムまでさまざまな種類の社内問い合わせに対応しています。アンケートの結果、ユーザーの約75%は回答が役に立ったと評価しています。
●金融業界
ある銀行は、生成AIが社内文書のドラフト作成や稟議書の作成を担い、業務効率を高めています。その結果、顧客との対話やサービス品質向上のための取り組みに時間を割くことができ、業務プロセス改革と労働時間削減を目指しています。
●小売業界
あるアパレルメーカーは、SNSや動画広告に生成AIを用いて制作したファッションモデルを起用し、ターゲットに最適な訴求ができたほか、スピード感のある広告展開を実現しています。
●地方自治体
ある地方自治体は、ふるさと納税や確定申告の手続きにまつわる住民からの問い合わせ対応に生成AIチャットボットを活用しています。窓口対応の負荷が高まっている中、業務負担の軽減および住民のロイヤリティ(忠誠心・愛着)向上にもつながっています。
●コンタクトセンター
近年、コンタクトセンターでは、VOC(Voice of Customer/顧客の声)分析に生成AIを活用するケースが増えています。例えば通話録音の音声データをテキスト化し、生成AIが要約するなどの用途で使われています。また頻繁に寄せられる質問の解析や顧客の感情分析を生成AIが担い、その結果を元に、応対品質向上を進めています。
生成AIは、ビジネスにおける多様な用途で利用が可能であり、業務効率化・生産性向上、コスト削減、顧客対応の品質向上、競争力強化などの多くの効果が期待できます。また生成AIの業界別の活用例・ユースケースでご紹介したように、さまざまな業界やシーンでの利用が可能です。
生成AIのビジネス活用に欠かせないのが、セキュリティ面です。AIガバナンスを万全に進めるためにも、セキュリティレベルの高い生成AIツールを利用することが重要です。
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