この記事のポイント
この記事は、企業や組織が生成AIを導入するための方法について説明しています。。- 導入にあたり、生成AIの基礎知識だけでなく、実際にどのようにプロセスを進めるかまでを事例を交えて解説しています。
- 生成AIの定義や効果、社内教育、ガイドライン策定など、導入の全体像を詳しく紹介します。
- 導入時の注意点やチェック項目、社会的障壁への対策なども触れています。
- 業界ごとの具体的な活用事例を示し、生成AIの多面的な価値を伝えています。
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
近年、多くの企業や組織で注目されている生成AIの導入ですが、その方法にはさまざまなものがあります。
本記事では、生成AIを活用したいけれどもどのように導入していけばよいのか、具体的なステップや事例を交えながら解説していきます。
生成AIの基本的な定義に始まり、導入の効果、企業内での教育やガイドラインの策定、そして実際的な導入プロセス全体像について詳しくご紹介します。
導入にあたってのチェックポイントや導入時の課題に関する対策**も解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。
また、AI総合研究所では、ChatGPTなどの生成AI導入、開発の無料相談を承っております。ぜひお気軽にご相談ください。
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目次
生成AIの導入の概要
ChatGPTの登場から日本だけでなく海外においてもChatGPTをはじめとする生成AIの活用が進んでいます。
そんな生成AIですが、実際に導入しようとするとその種類、導入テーマ、導入方法など選択が多岐にわたります。
本記事では、そんな生成AIの導入をサポートするための方法について*生成AI活用を推進するAI総合研究所 が導入事例も交えながら徹底的に解説していきます。
生成AIとは？ - 基本的な定義
生成AIとはどのようなものなのか、について説明します。
生成AIはジェネレーティブAI(Generative-AI)とも呼ばれ、コンテンツを自動で作り出すAI技術のことを指します。
生成AIは、AIの一領域であり、この関係性は以下の図のようになっています。
AIにおける生成AIの関係
生成AIという領域の中には、画像生成AI、動画生成AIなども含まれます。これらを総称としてマルチモーダルAIと呼ぶこともあります。
生成AIを理解するにはサービスを使ってみることがおすすめですので、代表的な生成AIサービスをご紹介します。
興味あるサービスがありましたらぜひ利用してみてください。
以下は、ChatGPT, Claude, Midjourney, Stable Diffusion, Copilotといった代表的な生成AIサービスに関する情報を表にまとめたものです。各サービスがどのような生成を行うか（テキスト生成、画像生成、その他）も含めています。
| 生成AIサービス | 生成タイプ | 概要 |
|---|---|---|
| ChatGPT | テキスト生成、画像生成 | 自然言語理解と生成を行う、対話型AIモデル |
| Copilot | テキスト生成、画像生成 | 対話型AIで、マイクロソフトから出ているサービスbingで利用可能 |
| Claude | テキスト生成、画像生成 | 対話型AIで、より文脈に沿った回答を生成するモデル |
| Midjourney | 画像生成 | 高品質な画像を生成するAIモデル |
| Stable Diffusion | 画像生成 | 画像生成に特化したAIで、多様な画像スタイルを生成可能 |
【関連ページ】
もっとサービスを知りたい方はこちらからご覧ください。
業界別の生成AI活用事例 【28選】
実際に生成AIの活用・導入事例を紹介します。
生成AIの導入は多様な業界ですでに進められています。幅広く紹介していきますのでどうぞ最後までご覧ください。
全般に活用
ソフトバンク版AIチャットを社内サービスとして開発し、全従業員が安全に生成系AIを利用できるようにしました。
AI倫理ポリシーに基づくAIガバナンス基本規程の策定や、従業員へのAI倫理教育プログラムの提供も計画されています。
東京都政ガイドライン
本ガイドラインは、職員への浸透を徹底するとともに、全局で約５万人を対象に利用できる環境を整備されています。
ガイドラインを用いることでAI活用・導入を進める参考になる事例です。
ChatGPT利用経験のある305名の対象者のアンケートにより、デジタル人材によるChatGPTに良好な受け入れを示しました。
業務上の調べ物にChatGPTを活用しているデジタル人材も多く、技術の進化が彼らの業務を支援している事実が明らかになっています。
KPMGは、Azure OpenAIサービスを統合し、審査や税に関する精度の高いデータの抽出が可能となりました。
結果として既存のサービス提供モデルを強化し、自動化能力を向上させました。
製造業
フォルクスワーゲンAI
フォルクスワーゲンはChatGPTをシステムに統合することにより、従来の音声コントロールを大きく超える新しい機能を紹介しました。
これにより、「Hello IDA」と呼びかけるかハンドル上のボタンを押すだけで声で起動し、AIを活用することができます。
海洋化学者のチームであるINSPIREは、海底データの分析にAzure AIを利用しています。
Azure Custom VisionやAzure Machine Learningを使用して画像認識モデルを開発し、海底の画像注釈と境界同定を自動化することでテラバイト級のデータ処理を実現しました。
AIプラットフォームで在庫の削減を行い、余剰在庫問題を解決、営業効率の改善を果たすことで営業チームの本来の業務に集中できるようになった例です。
公的機関
AIチャットbot GPTの導入により、職員の情報検索や問い合わせ対応の時間が削減されました。
業務効率が大幅に向上、県民の迅速なサービス提供にも繋がったことが報告されています。
東京都立学校では、生産性および教育効果の向上を目的として、生成AIが導入されています。
導入された学校は、都立高等学校、都立中等教育学校（後期課程）、特別支援学校（高等部）の9校で、各生徒と教員にIDが発行され、AIリテラシーの指導や各科目の授業での活用が始まっています。
自治体のAI導入ガイドライン
自治体では、幅広い業務の分野でAI導入が進められており、AIは自治体職員にとって身近なものになりつつあります。
| 分野 | AI導入業務例 |
|---|---|
| 分野横断（窓口業務） | AIを活用した申請受付・審査支援システム【戸田市他】 |
| AIを活用した総合案内サービス【愛知県内39市町村】 | |
| AIを活用したごみ出しに関する自動電話音声対応【大阪府守口市】 | |
| 児童福祉・子育て | AIによる保育所入所選考の自動化【さいたま市】 |
| AIを活用した児童虐待対応支援システム【三重県】 | |
| 健康・医療 | 特定健診対象者の受診履歴やレセプトの有無等の分析結果から、未受診者にタイプ別の受診勧奨通知を送付【那覇市】 |
| 職員・税務・戸籍 | AIによる職員業務実態の分析・可視化【宝塚市】 |
| 固定資産税の課税客体把握事務における航空写真AI解析クラウド実証【前橋市他】 | |
| AIを活用した住民税の賦課修正業務の効率化実証【練馬区他】 | |
| 福祉・介護 | AIによるケアプラン作成【豊橋市】 |
| IoT機器と連携した高齢者見守り支援【西条市】 | |
| AIを活用した介護予防【いわき市】 | |
| 情報化・ICT（文書管理・調査） | 各種統計データの傾向分析 |
| 職員からのICT関連の問合せに関するナレッジ管理へのAIの活用【長崎県】 | |
| 庁内会議における議事録作成【港区他】 | |
| AIリアルタイム議事録【青森県】 | |
| AIを活用した音声テキスト化サービス【埼玉県内19市町】 | |
| AI-OCRによる行政文書の読取・データ化【つくば市】 | |
| AIを活用した指定管理者制度への問い合わせ対応【政令指定都市】 | |
| 生活環境 | ゴミ収集車の撮影画像からごみ排出量を自動排出【藤沢市】 |
| ごみの分別について、住民等からの問合せに自動回答【横浜市等】 | |
| 観光 | 観光窓口への質問に対する自動応答【姫路市】 |
| 観光案内多言語AIコンシェルジュの導入【青森県】 | |
| 公共交通 | 市周辺の公共交通について、住民等からの問合せに自動回答【札幌市】 |
| 公共施設マネジメントに関わる意見やニーズ把握に向けた、住民等と対話形式アンケートの自動実施【新潟市】 | |
| 公共施設・インフラ | AIを活用した道路管理システム【千葉市】 |
| 自動車走行取得データ等を分析し、道路における潜在的な危険箇所を把握【豊橋市】 | |
| AIを活用した漏水箇所検知【愛知県豊田市】 | |
| 学校教育・青少年育成 | 学校に関する質問・相談に自動回答【塩尻市】 |
自治体AIガイドライン参考
使い方次第で様々な分野に利用が可能ですね。
企業の生成AI導入効果
日本において企業の生成AI活用はIT企業だけでなく、行政、総合商社、製造業、あらゆる産業で進んでいます。
この導入が進む背景には、生成AIを活用することによって新たな価値を創出するために利用されます。
例えば、Copilotを導入の事例として、カスタマーサービスや人事部門（HR）での利用が報告されています。
40,000人以上のプロフェッショナルによる実践の結果、研修時間が短縮されたり、情報へのアクセスがスムーズになりました。
Copilotの導入効果
また、ChatGPTの効果を測定した研究(Shakked Noy and Whitney Zhang,2023)ではChatGPTを使わなかったグループと比べて、ChatGPTを利用したグループは、書きはじめの時間が短縮され、品質も向上したことが報告されています。
ChatGPT導入効果の検証
このように生成AIを導入することによって良い効果を示す事例は様々あり、今後の生成AIの進化も鑑みると取り入れる価値は非常に高いでしょう。
社内研修・ガイドラインのポイント
生成AIを開発せずとも、ChatGPTを社内にどのように導入していくか迷う方も多いでしょう。生成AIを導入する場合には、現場で働く活用する方のリスキリングは非常に重要です。
方法としては大きく3つあります。
1.社内で研修を行う
社外から講師を呼ぶもしくは社内のエンジニアが講義を担当することが多いです。実際のリアルタイムに受講することで生の声を聞けること、わからなければすぐ聞けること、同僚と共に高め合えるメリットがあります。
その一方で、参加人数に制約がある、日時が制限されてしまうなどもデメリットもあります。
2.オンラインでラーニングコースを受講する
Udemyなどのオンラインで学べるラーニングコースの活用です。
こちらは、日時を自由に選べる、隙間時間で少しずつ進められる、自身の進捗に合わせられるメリットがあります。
その一方で、わからないままほっといてしまう、受けてくれない社員がいる、身についたかどうかわからないなどのデメリットが存在します。
3.社内用のガイドラインを策定する
実際に社内に導入する際には社内でルールを決めて、ガイドラインを作ることも有効です。手間がかかってしまうことはデメリットですが、その結果多くの社員の業務効率をあげることができたら大きな価値を生み出すでしょう。
生成AI導入前のチェックポイント
生成AIを導入する場合には、きちんとしたプロセスを踏むことで導入の失敗を減らすことが可能です。
まずはチェックポイントを4つお伝えします。
☑️適切なテーマの選定
生成AIでできること、できないことを正しく理解し、適切なテーマを設定します。
☑️活用人材の育成
生成AIは導入して終わり、というわけにはいきません。活用する側の知識も重要です。どのようにAIを継続して活用し効果を最大化するのかのポイントは重要です。
☑️ガバナンス、情報漏洩
生成AIには情報漏洩、嘘の情報を提供するハルシネーション、著作権などの独自のリスクがありますのでその対応策を立てておきます。
☑️データ
企業の独自情報を学習する際には、どのような情報を読み込ませるのか、読み込ませて良いのか、データの持ち方は適切か、などAIのためのデータ管理を行う必要があります。
これらの対応策を適切に設定することで、生成AIの導入がスムーズかつ、効果を感じられる導入につながります。
生成AI導入プロセス全体像
生成AI導入プロジェクトの全体像についてお伝えします。
こちらは導入ロードマップの一例です。
事前準備、設計、PoC、実装運用とわけていますが、実際には事前準備が非常に重要です。
生成AI導入プロセス
プロジェクトの詳細を、「プロジェクト開始前の事前準備」と「開始後のフロー」にわけてより理解していきましょう。
プロジェクト開始
プロジェクト開始前のフローの説明
プロジェクト開始前には、生成AIを導入したいテーマの市場調査（導入事例などの先行事例調査）、分析を行います。
この時に先行事例がない場合でもどのようなことがしたいのかを開発前にイメージして、開発を依頼する場合にはお互いに齟齬がないか確認しておく作業は重要です。
社内でできることとしては、社内での体制構築、関係者の意識統一や教育、データ収集、プロジェクトの計画を進めることも大事になります。
ここで開発担当者、コンサルタントと共に潜在ニーズを特定し、導入者が本当に導入すべきもの、その方法を決定 し、チーム内・関係者同士で合意を取得します。
プロジェクトの方針が決定したら、プロジェクトの要件定義、スコープ、期限などを決定し、チームを組成します。
開発はアジャイルに進む（プロジェクト推進とともに変更しながら推進）ことが多いので、このプロジェクト要件は適宜修正も行うサイクルを繰り返します。
この準備段階をしたのちに導入プロジェクトが開始となります。
プロジェクト開始後
プロジェクト開始後のフローの説明
プロジェクト開始後は、テーマにそって小さく始めることが大切です。
PoCを進める中で本当に必要な機能、実用性、精度などを現場の利用者、開発担当者、導入担当者と確認しつつ進行させます。
ここで修正要件が見つかった場合には、最初に戻ってサイクルを繰り返し、丁寧に本番運用に繋げます。
導入から活用まで
導入から活用のフロー
生成AIの導入後はどのように活用するかも非常に重要な要素です。
生成AI導入後は、日常業務に統合し、その効果をデータ収集、分析と評価、改善を繰り返すことでより使いやすく価値のあるAIシステムになっていくでしょう。
生成AI活用における課題と解決策
生成AI活用には生成AI特有の障壁もあります。
| 障壁 | 解決策 |
|---|---|
| データのプライバシーとセキュリティ問題 | データの匿名化や暗号化、著作権などの法規制に準拠したプラクティスの導入 |
| 技術的な制限 | アルゴリズムの透明性の向上、専門家との協働、先端技術の研究開発の推進 |
| コスト | クラウドベースのサービスの利用、オープンソースソフトウェアの活用、効率的なリソース管理 |
| スキルの不足 | 教育プログラムの拡充、継続的なトレーニングとプロフェッショナル開発の提供、AIスキルの普及 |
| 社会的受容性の欠如 | 透明性と説明責任の強化、利害関係者との対話の促進、倫理的なAIの使用に関する意識向上と教育 |
これらの障壁と解決策を適切に理解し、対応することでAIのポテンシャルを最大限に活かすことができます。
この対策としては、弊社であればAzureというMicrosoftのクラウドを用いた開発でセキュリティ、費用、技術的な制限を払拭し、導入時には社内研修 を行うことでスキルの不足の問題を解決させる導入方法を選択しております。
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生成AI活用基盤構築 | AI総合研究所
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https://www.ai-souken.com/business/generative-ai-platform
生成AI導入のための実践的アドバイス
一括りに生成AIを導入するといってもその方法は様々です。
ChatGPTの活用支援、生成AIシステム開発、画像の生成、キャッチコピー、SaaSの導入など多くの中から最適な選択肢を選びましょう。
弊社はEnd-to-Endで相談、サポート、開発まで生成AI導入をご支援することが可能です。ぜひご気軽にご相談ください。
まとめ
本記事では、生成AIの導入方法を生成AI導入効果、プロジェクト推進の方法（導入開始前、導入中、導入後の運用まで）を詳細に解説しました。加えて、導入方法を知りたに向けてどのような導入事例があるか国内・国外の事例を紹介しました。
これらの情報が生成AI導入を考えている方のサポートになれば幸いです。
