生成AI活用で企業が抱える「成果が出ない」課題を解決する方法

近年、テキストや画像、音声などを自動生成する生成AIが注目を集めています。しかし、具体的にどのように企業で活用できるのか、効果はどれほどなのか、といった疑問を持つ中堅から大手企業の方も多いのではないでしょうか。本記事では、生成AIの基本から具体的な活用方法、成功事例、導入時の課題とその解決策までを詳しく解説します。生成AIを効果的に活用し、企業の業務効率化や新規事業開発、さらにはDX推進を実現するためのヒントをお伝えします。

今さら聞けない！改めて『生成AI』とは何か

生成AIの基本概念と仕組み

生成AIとは、機械学習やディープラーニングの技術を用いて、新しいデータやコンテンツを自動的に生成する人工知能の一種です。例えば、テキストの自動生成（チャットボットの応答など）、画像生成（製品デザインの自動作成）、音声合成（自動音声応答）などが挙げられます。これらは大量のデータを学習し、人間が作成したような自然なアウトプットを可能にします。

従来のAIとの違いと特徴

従来のAIはデータの分析やパターン認識が主な役割でしたが、生成AIは新たなコンテンツを「生み出す」能力を持っています。例えば、顧客の購買履歴から最適な商品を提案するだけでなく、その顧客に合わせたメッセージを自動生成することも可能です。これにより、よりパーソナライズされた顧客体験を提供できます。

生成AIがもたらすビジネスへの可能性

生成AIを活用することで、企業は様々な新しい取り組みが可能になります。

• 製品開発の効率化：新製品のデザインやコンセプトを自動生成し、開発期間を短縮できます。
• マーケティングの高度化：顧客データをもとに、個々の顧客に最適化されたプロモーションを自動生成します。
• 業務の自動化：繰り返し行われるタスクやデータ入力を自動化し、従業員がより重要な業務に専念できます。

生成AI活用の現状と課題

企業における生成AI導入のトレンド

日本の生成AI市場は急速に成長しており、2024年には1016億円に達し、初めて1000億円を超えると予測されています。この市場は2023年から2028年の間に年間平均成長率（CAGR）84.4%で成長し、2028年には8028億円に達する見込みです。特に、日本の中堅から大手企業でも、業務効率化や新規事業開発のために生成AIの導入を検討・推進する動きが活発化しています。

参照：IDC reserch-国内生成AI市場は今後5年で8,000億円規模への成長を予測 ～IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guideを発行～

生成AIの利用ケースとしては、要約、検索、翻訳などの一般的なオフィス用途に加え、特定の目的に特化したアプリケーションやエンターテインメント分野での自然言語ボットや音声・画像生成が含まれます。これらのユースケースは、短期的にはソフトウェア開発やセールスガイダンスが中心となり、長期的にはリスク管理や詐欺分析などが成長することが期待されています。

また、日本国内ではAIシステム市場全体も拡大しており、2024年には前年比41.6%増の1兆763億円に達し、2028年には2兆8911億円になると見込まれています。この背景には、生成AI技術の進展とビジネス活用への期待感が高まっていることがあります。

参照：総務省-第Ⅱ部情報通信分野の現状と課題　第9節AIの動向

このように、日本における生成AI市場は今後も急成長を続けると考えられており、その影響は多岐にわたる産業分野で見られるでしょう。

しかし、一方で導入に慎重な企業も少なくありません。その背景には、技術的な理解不足や投資対効果への不安、データセキュリティへの懸念など、さまざまな課題が存在します。特に、日本企業特有の組織文化や意思決定プロセスが、生成AIの導入を難しくしているケースも見受けられます。

競合他社が生成AIを活用して業務効率化や新規サービスの開発を進める中、自社が遅れを取ることへの危機感も高まっています。そのため、生成AIの効果的な活用方法を模索する企業が増えているのが現状です。

「成果が出ない」原因と解決策

生成AIを導入したものの、期待したような成果が得られないと感じる企業も多く存在します。その主な原因として、以下の点が挙げられます。

1. 目的の不明確さ

   生成AIを導入する際に、「業務効率化」や「新規事業開発」など漠然とした目標しか設定していないケースがあります。このような場合、具体的なKPIや達成基準が曖昧であるため、効果を正確に測定できず、プロジェクトが迷走しがちです。

2. データの不足または品質の問題

   生成AIの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく依存します。しかし、多くの企業では、データが散在していたり、品質が低かったりと、モデルの学習に適したデータが整備されていないことがあります。

3. 組織体制の未整備

   生成AIの導入は技術部門だけの問題ではありません。現場の業務プロセスや組織全体の変革が必要となりますが、それに対応するためのチームやプロセスが整っていない企業が多いです。

解決策

• 明確なビジネスゴールの設定

  生成AI導入の目的を具体的に定義し、達成すべきKPIを設定します。例えば、「レポート作成時間を50％削減する」や「顧客エンゲージメント率を20％向上させる」など、測定可能な目標を設定することで、プロジェクトの方向性が明確になります。

• データインフラの整備

  必要なデータを収集・整備し、データ品質を向上させるための取り組みが必要です。データの統合やクレンジングを行い、生成AIが効果的に学習できる環境を整えます。また、データガバナンスの強化により、データの信頼性とセキュリティを確保します。

• 組織体制とプロセスの構築

  生成AIの導入・運用を担当する専門チームを編成し、明確な役割と責任を定めます。また、各部門との連携を強化し、生成AI活用のための標準的なプロセスやガイドラインを策定します。これにより、全社的な取り組みとしてプロジェクトを推進できます。

「使いこなせない」「浸透しない」現場へのアプローチ

生成AIが現場で活用されない、もしくは効果的に使いこなせていない原因として、以下の点が挙げられます。

1. 教育・トレーニングの不足

   従業員が生成AIの基本的な仕組みや活用方法を理解していないため、抵抗感や不安を抱いているケースがあります。また、自分の業務にどのように適用できるのか具体的なイメージが持てないことも多いです。

2. ユーザーインターフェースや操作性の問題

   導入されたツールやシステムが使いにくく、現場での利用が進まないことがあります。特に、専門的な知識が必要だったり、操作が複雑だったりすると、日常業務に組み込むのが難しくなります。

3. 組織文化や風土の抵抗

   新しい技術や変化に対する抵抗感が強い組織では、生成AIの活用が進みにくい傾向があります。「これまでのやり方」に固執するあまり、新しい取り組みが敬遠されることもあります。

解決策

• 徹底した社内教育と啓蒙活動

  生成AIの基本から具体的な活用方法までを学ぶための研修やワークショップを開催します。また、eラーニングやマニュアルの提供など、自己学習の機会を増やすことで、従業員の理解とスキルを向上させます。

• 使いやすいツールとサポート体制の整備

  現場のニーズに合わせたユーザーフレンドリーなツールを導入します。例えば、直感的な操作が可能なインターフェースや、日本語対応のシステムなどが有効です。また、ヘルプデスクやサポートチームを設置し、現場からの問い合わせや相談に迅速に対応します。

• 成功事例の共有とコミュニケーションの促進

  社内での成功事例や他社の事例を積極的に共有します。具体的な成果やメリットを示すことで、生成AI活用の必要性と有用性を理解してもらいます。また、現場の声を吸い上げるための意見交換会やコミュニティを設け、双方向のコミュニケーションを促進します。

• 経営層からのリーダーシップと支援

  経営層が率先して生成AIの活用を推進し、その重要性を組織全体に示します。明確なビジョンや方針を打ち出し、必要なリソースを投入することで、組織文化の変革を促します。

生成AIを活用した成功事例

パナソニック コネクトの社内AIアシスタント「ConnectAI」で業務効率化を実現

パナソニック コネクト株式会社は、OpenAIの大規模言語モデルを活用して開発した社内向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」の、2023年6月から2024年5月までの活用実績と今後の構想を発表しました。同社は2023年2月より、ChatGPTをベースにしたAIアシスタントを国内の全社員約12,400人に提供し、以下の三つの目標を掲げて取り組んでいました。

1. 業務生産性の向上：生成AIの導入により、1年間で合計18.6万時間の労働時間を削減しました。アクセス回数は12ヶ月で1,396,639回に達し、直近3か月の利用回数は前年同期比で41％増加しています。

2. 社員のAIスキル向上：単純な検索エンジン代わりの利用から、戦略策定や商品企画といった1時間以上の生産性向上につながる高度な活用が増加しました。特に、製造業特有の素材や製造工程に関する質問も増えています。

3. シャドーAI利用リスクの軽減：16か月間にわたり、情報漏洩や著作権侵害といった問題は発生していません。

参考：Panasonic Group ニュース-パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想

LINEとヤフーが「GitHub Copilot」でソフトウェア開発の生産性を向上

LINE株式会社とヤフー株式会社は、ソフトウェア開発におけるAIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」を正式に導入しました。このツールは、AIがコードの提案やエラー検出、最適化ポイントの提示を行うことで、エンジニアがより効果的かつ効率的に作業を進めることを支援します。

導入前の準備段階として、2023年6月から8月にかけて、両社のエンジニア約550名を対象に「GitHub Copilot for Business」のテスト運用を実施しました。その結果、以下の効果が確認されました。

• コーディング時間の削減：エンジニア一人あたりの1日のコーディング時間が約1～2時間短縮されました。

• 生産性の向上：GitHub上のアクティビティにおいて、一部の指標で利用前後に約10～30％の向上を達成しました。

• 高い満足度：テスト終了後のアンケートによる定性的評価で、エンジニアから好意的なフィードバックを得ました。

参考：LINEヤフー ニュース-LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始

生成AI活用の内製化戦略

内製化のメリットとリスク

生成AIを内製化することで、以下のメリットがあります。

• 自社ノウハウの蓄積：独自の技術や知見を社内に蓄積できます。
• 柔軟な対応：市場や顧客のニーズに迅速に対応できます。
• 長期的なコスト削減：外部委託よりもコスト効率が良くなる場合があります。

一方で、以下のリスクも考慮する必要があります。

• 初期投資の負担：開発環境や人材育成にコストがかかります。
• 技術の陳腐化：技術の進歩が早いため、常に最新の知識が求められます。
• 人材の確保：専門的なスキルを持つ人材の採用・育成が難しい場合があります。

社内でのノウハウ蓄積方法

• 専門チームの編成：生成AIに特化したチームを作り、専門知識を集約します。
• 継続的な教育プログラム：最新の技術やトレンドを学ぶための社内研修や勉強会を定期的に開催します。
• 小規模プロジェクトからの開始：小さな成功体験を積み重ね、徐々に規模を拡大していきます。

長期的な競争力を高める人材育成

• キャリアパスの明確化：AI人材のキャリアアップの道筋を示し、モチベーションを高めます。
• 外部研修の活用：大学や専門機関と連携し、高度な研修プログラムを提供します。
• 部門を超えたチーム作り：他の部門と協力し、幅広いスキルと視野を持つ人材を育成します。

専門人材不足への対応策

人材採用と育成のポイント

1. 多様な採用手段の活用
   転職サイトの利用に加え、スポットコンサルティングや業務委託、派遣サービスを積極的に活用し、必要なスキルを持つ専門人材を迅速に確保します。また、AIやIT分野に関心を持つ層をターゲットにしたセミナーやネットワーキングイベントの開催も検討します。

2. インターンシップの実施
   学生を対象としたインターンシッププログラムを導入し、若い世代の可能性を引き出します。現場での実務経験を通じて、将来の即戦力となる人材を育成します。

3. 社内公募制度の活用
   社内で異動を希望する社員を募る公募制度を導入し、既存の人材リソースを最大限に活用します。他部署での経験を持つ人材を新たなポジションで活躍させ、組織全体のスキルや柔軟性を向上させます。

外部パートナーとの連携方法

• コンサルティングの活用：専門知識を持つコンサルタントからアドバイスを受けます。
• ベンダー選定のポイント：技術力だけでなく、企業文化や長期的なパートナーシップを重視します。
• 共同プロジェクトの推進：外部企業と共同でプロジェクトを進め、ノウハウを共有します。

コクーの「AI女子」による人財サービスの活用

「AI女子」は、生成AIの専門知識を持つ人材を企業に提供するサービスです。

• 即戦力の提供：高度なスキルを持つ人材がすぐにプロジェクトに参加できます。
• 柔軟な契約形態：プロジェクト期間や業務内容に応じて、最適な形で人材を提供します。
• 人材育成のサポート：社内のメンバーへの技術指導や研修も行います。

これにより、企業は人手不足や専門人材の確保が難しいといった課題を解決し、生成AIの活用を加速させることができます。

ここでは、コクーの『AI女子』が実際に現場で行った生成AI活用促進の一例をご紹介します。

エネルギー業界での事例

エネルギー企業では、生成AIに関する問い合わせに対応するヘルプデスクを設置しています。

• 部署別の活用支援：勉強会の開催や活用状況の分析を通じて、各部署のニーズに合わせた支援を提供。
• 情報発信：生成AIのポータルサイトを作成し、最新情報や活用事例を社内で共有しています。
• プロンプトテンプレートの提供：全社で使える汎用的なプロンプトテンプレートを作成し、生成AI環境に組み込んでいます。

金融業界での事例

ある金融機関では、生成AIを活用して業務効率化を図っています。

• 業務設計の見直し：生成AIの導入に伴い、運用計画や目標を設定し、それに合わせた業務設計を行っています。
• プロンプトテンプレートの作成：行員がすぐに使えるプロンプトテンプレートを作成し、業務に活用。
• 勉強会の実施：生成AIの効果的な使い方を学ぶための勉強会を開催し、理解を深めています。

小売業界での事例

ある小売企業では、企画部門に生成AIの専門チームを設置し、各部署のニーズに合わせたサポートを行っています。

• 業務効率化の支援：各部署からの相談に対し、データ連携やプロンプトテンプレートを用いて業務改善をサポート。GAS（Google Apps Script）を活用した自動化も行っています。
• 店舗管理者の業務改善：全国にいる多数のエリアマネージャーのために、業務改善のためのプロンプトテンプレートを作成・改良。これにより、現場での意思決定が迅速になりました。
• 社内コミュニケーションの強化：社内生成AIの活用を促進するため、定期的なメルマガ配信やポータルサイトの改善、利用状況の分析を行っています。

交通・運輸業界での事例

交通・運輸企業では、生成AIを用いた業務改善プロジェクトを進めています。

• 導入後のサポート：データ連携やプロンプト作成、活用方法の提案など、導入後のサポートを手厚く行っています。
• 問い合わせ対応：各部署からの生成AIに関する問い合わせに対応し、業務効率化を支援。
• 各部署への提案：業務内容に合わせた生成AIの活用方法を提案し、現場での利用を促進しています。

化学業界での事例

化学メーカーでは、生成AIを活用してデータ活用と業務効率化を進めています。

• データの整備：RAG（Retrieval-Augmented Generation）のためのデータクレンジングを実施。
• 質疑応答のサポート：生成AIの活用に関する質問に対応し、社員の理解を深めています。
• 情報共有：社内チャットツール内のチャネルでプロンプトの書き方やデータの前処理、プロンプト例などを共有しています。

まとめ

生成AIは、企業の業務効率化や新規事業開発、さらには競争力の向上に大きく貢献します。しかし、その導入と活用には明確な戦略と専門的な知識が必要です。本記事で紹介した成功事例や解決策を参考に、自社に最適な生成AI活用方法を見つけてください。

また、「AI女子」の人財サービスを活用することで、専門人材不足という課題をクリアし、生成AIの可能性を最大限に引き出すことができます。AI女子は、企業の生成AI活用を全面的にサポートし、業務設計からプロンプト作成、データ整備、検証、社員教育までトータルで支援いたします。ぜひ一度、AI女子にお問合せください。