生成AI を企業に導入するには？導入ステップと成功のポイントを紹介

多くの企業で生成AIの導入が検討されています。しかし、情報セキュリティ面での安全性確保や従業員の理解向上など、解決すべき課題が多くあります。本記事では、生成AIの導入ステップにおけるポイントを解説します。

企業への生成AI普及について

AI（人工知能）の歴史は1950年代から始まり、ブームを繰り返してきましたが、2022年のOpenAIによる対話型AI"ChatGPT"が発表されてから、爆発的な人気を集め、AIは私たちの身近な存在となりました。

2024年に総務省が実施した企業向けアンケートによると、約40%の企業が生成AIの活用方針を決めていると回答しました。しかし、半数以上の企業は導入に踏み切れておらず、まだ検討段階にあります。
※令和6年版　情報通信白書　第Ⅰ部　5章　デジタルテクノロジーの浸透（外部サイト）を参照
生成AIを活用すれば、さまざまなメリットが生まれます。商品の企画案、メール文案の作成、プログラミングコードの作成など、多くの業務が時間短縮となるでしょう。日々の業務を効率化させ、残業時間の短縮や、人手不足に悩む現場の問題を解消できる可能性があります。

生成AI導入のステップ

生成AIをビジネスに導入するためには、6つの重要なステップを踏む必要があります。

①導入の目的を明確化

関係者間で生成AIの活用目的を定義・共有し、調整やスケジューリングを円滑にします。
導入当初から、大きな目標を達成することは難しい場合があります。その場合はスモールスタートし、徐々に適用範囲を広げていくことが現実的です。

②生成AIを活用する業務を決定

議事録作成や顧客対応など、生成AIを活用したい具体的な業務を決定します。また、どの程度の精度を求めているかも、併せて明確にしましょう。

③適切な生成AIツールを選定

多くの生成AIツールが市場に存在するため、自社のニーズに適切なツールを選ぶことが成功の鍵となります。選定の基準は使用目的に適したものであることはもちろん、コストパフォーマンス、モデルの精度、速度、スケーラビリティ、サポート体制、実績などが挙げられます。ベンダーとのコミュニケーションを通じて、デモンストレーションやトライアル版を利用するとよいでしょう。
また、初期導入コストやリソースを抑えるためにスモールスタートをする場合は、発展的な活用を考えることをおすすめします。

④生成AIを実際の業務プロセスに統合

いよいよ、生成AIを既存の業務プロセスに統合します。これにより、AIがもたらすデータや分析を活用し、業務プロセスを効率化することができます。例えば、AIによるデータ分析結果を既存のCRMシステムと連携させることで、よりパーソナライズされた顧客対応が可能になります。また、生成されたコンテンツを既存のマーケティングプラットフォームに取り込むと、迅速かつ一貫性のあるメッセージ発信が実現できます。

⑤導入後のサポート体制の構築

生成AIのアップデートやトラブルシューティングに迅速に対応できる体制を構築することで、業務の中断を最小限に抑えるサポートを整えます。また、生成AIの使用ルールやガイドラインを定め、従業員に周知徹底することも重要です。利用が統制され、予期しない問題を未然に防ぐことができます。
他には、生成AIのユーザーである従業員が、効果的に使えるようにトレーニングを行いましょう。基本的な操作方法や活用事例を紹介し、業務プロセスにどのように組み込むかを具体的に伝えます。多くの社員がメリットを感じられれば、企業全体で業務効率化が促進されるでしょう。

⑥導入後の効果測定と改善

生成AIの効果や成果を定期的に測定し、業務効率や品質の向上にどの程度寄与しているかを評価します。この評価をもとにさらなる改善策を講じることで、価値をより引き出すことが可能となります。
特に、導入初期は従業員からのフィードバックを積極的に収集し、生成AIの運用に関する改善点を見つけることが必要です。機能や運用方法を調整することで、実際の業務により適した形での運用が可能になります。

生成AIにおける5つの留意点

生成AIを導入する際に生じる障害やリスクの一例をまとめました。セキュリティの脆弱性や人的起因によるリスクの可能性が考えられます。

①セキュリティ・情報漏洩のリスク

AIモデルは大量のデータを処理しており、セキュリティが確保できていないと機密情報が漏洩する可能性があります。
企業が生成AIを導入する際には、検索拡張生成（RAG）を活用すると、セキュリティを強化しながら活用できます。生成AIの仕組みのなかに、RAGとデータベースが構成されるため、企業の機密情報を保護しつつ、高精度なアウトプットができます。情報漏洩して会社の信頼性を損なわないために有効な手段となります。

②著作権の侵害

生成AIで作成した画像や音楽、文書などを確認なく一般公開すると、著作権侵害となる場合があります。

『既存の著作物との類似性の程度によっては、AI生成物に依拠性が認められ、許諾なく利用すれば著作権侵害となるおそれがあります。』
※AIと著作権（文化庁）（外部サイト）より引用

③ハルシネーションの発生

ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない情報や事実と異なる情報を生成してしまう現象です。この現象はユーザーが入力したプロンプトに対し、AIが不完全なデータや関連性の低い情報をもとに、確率的な推論を行い、回答することで発生します。文章の構成としては自然だが、内容が間違いである場合があります。

④従業員のAIリテラシーの不足

ユーザーである従業員が、生成AIに苦手意識を持っていると大きなハードルとなります。多くの企業が生成AIを活用することで業務効率を向上させようとしていますが、従業員が基本的な操作やその活用方法を理解していないと、せっかくの機能も十分に活かされません。
個人的にChatGPTなどの生成AIを活用している社員であれば、社内利用のハードルは低いかもしれませんが、初めて使用する場合、どのように使えばいいのか、また安全に使えて、便利であるか不安や疑問を感じている場合があります。
導入した生成AIについて知識を与える社員向けの教育プログラムを実施し、基礎知識や実践的な使い方、そして利便性を知る機会を提供することが重要です。活用できる社員が増えれば増えるほど、費用対効果が高まります。

⑤コストと手間の発生

生成AIを導入する際には、費用と手間がかかります。ROIを最大化するためには、導入前にコストと見込まれる手間をしっかりと評価し、予算計画を立てることが重要です。
導入には、システムの購入やカスタマイズ、インフラの整備、従業員のトレーニングなど、さまざまなコスト要因が存在します。また効果的に運用するためには、継続的なメンテナンスやアップデートが必要であり、これも時間とリソースを要する作業です。
生成AIの導入によって業務がどのように改善されるのかを具体的に計測し、効果を定量的に評価することが重要です。
これらの手間とコストを事前に把握し、適切な管理を行うことで、導入をよりスムーズにし、期待される利益を最大化することが可能になります。生成AIの導入を成功させるためには、事前の準備と計画、そして継続的な効果測定と改善が不可欠です。

生成AI導入のまとめ

生成AIの導入により、業務効率化や新しいアイデアの創出といった多くのメリットが期待できます。しかし、導入には目的を明確にし、適切な準備を行うことが不可欠です。技術の進化とともに、生成AIの活用領域は拡大しており、今後さらに業務効率化が促進され、さらには企業の生産性向上にも貢献するでしょう。

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2025年4月15日公開

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