生成AI × 社内データ活用｜課題克服のポイントと事例を徹底解説

DX（デジタルトランスフォーメーション）が進む中で、企業が競争力を高めるためには、社内データの有効活用が重要です。その中でも、生成AIを活用することで、業務効率化や意思決定の質の向上が期待できます。さらに、ここ最近では、データ連携技術、特にRAG（Retrieval-Augmented Generation）が注目を集めており、生成AIの精度と実用性を大幅に高める要素として話題になっています。本記事では、生成AIとDXの関係性を解説し、具体的な導入ステップや成功事例を紹介します。

生成AIと社内データの連携

生成AIは、大量のデータを基に新しい洞察やコンテンツを生み出す技術です。社内データと組み合わせることで、以下のような活用が可能となります。

基本的な仕組み

生成AIは、大規模言語モデル（LLM）や自然言語処理（NLP）の技術を用いて、過去のデータや文書から適切な情報を抽出し、回答やレポートを生成します。この技術により、企業の膨大な社内データを価値ある形に変換できます。

社内データとの相乗効果

顧客データや販売実績、生産情報、従業員情報などの社内データを生成AIに取り込むことで、意思決定を迅速かつ正確に行える環境を構築できます。例えば、顧客データを分析してニーズを予測したり、生産データをもとに効率的な供給計画を策定したりすることが可能です。

データ連携とRAGの関係性

生成AIをより効果的に運用するためには、データ連携技術が不可欠です。特に、RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIの出力精度を高めるための重要な仕組みとして注目されています。

データ連携とは

データ連携は、社内データや外部データを生成AIに取り込むことで、より実用的な洞察や回答を得るプロセスです。この連携により、AIモデルが必要な情報をリアルタイムで利用できるようになります。

RAGの役割

RAGは、データ連携を実現するための技術で、生成AIが生成するコンテンツに対してリアルタイムで関連するデータを取り込みます。これにより、汎用的な生成AIが企業独自の知識を活用した特化型モデルとして活用できるようになります。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の活用

生成AIをより効果的に運用するためには、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術の活用が鍵となります。

RAGの特徴

RAGは、生成AIが生成する出力に対して、リアルタイムで関連するデータを取り込みます。この仕組みにより、汎用的な生成AIを自社特化型の知識モデルへと進化させることが可能です。

導入するメリット

• 専門性：社内業務に特化したデータを用いることで、より精度の高い分析が可能です。
• スピード：リアルタイムに近い形でデータを活用できるため、迅速な分析や業務対応が可能になります。
• 情報管理：公開されていない社内データを外部に持ち出すことなく活用できるため、情報漏洩などのリスクを低減できます。

RAGを活用した具体的な効果

例えば、製造業では、社内の生産データや設備稼働記録をRAGを通じて生成AIに取り込み、設備故障の予兆を早期に検知する仕組みを構築できます。一方、小売業では、販売実績データを基に需要予測を行い、在庫管理の精度向上につながります。

企業によるRAG活用のよくある事例

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、検索技術と生成AIを組み合わせることで、業務効率化や価値創出を支援します。以下は企業でのよくあるRAGの活用例です。

カスタマーサポート

• 概要: ユーザーからの質問に対し、ナレッジベースやFAQデータを参照して回答を生成する。
• 具体例:
  • チャットボットでの自動応答（例: 商品の返品ポリシーや操作方法の案内）。
  • 顧客対応履歴を参照して、サポート担当者への応答提案を生成。
• メリット:
  • 対応スピードの向上。
  • 顧客満足度の向上。

社内ナレッジ管理

• 概要: 社員が必要とする情報を内部のドキュメントやデータベースから効率的に取得し、生成AIで分かりやすく提示。
• 具体例:
  • 社内ポータルでの「この業務の手順は？」や「プロジェクトXに関連する資料は？」といった質問への応答。
  • 法務・人事のポリシーや規約に基づくアドバイスの自動生成。
• メリット:
  • 社員の情報検索時間を短縮。
  • 属人的な知識の分散化。

レポートやドキュメント作成支援

• 概要: 大量のデータを統合して要約や分析結果を自動生成する。
• 具体例:
  • 会議の議事録作成：発言内容をテキスト化し、要点を抽出。
  • ビジネスインテリジェンス（BI）ツールと連携し、売上や市場動向のレポートを生成。
• メリット:
  • レポート作成時間の短縮。
  • 人的エラーの削減。

コンプライアンスとリスク管理

• 概要: 法規制や契約書のデータベースを参照し、特定の状況に合致するアドバイスを生成。
• 具体例:
  • 「この取引が規制に違反していないか？」といった問い合わせに対する回答の提案。
  • 契約書内のリスクとなり得る箇所を指摘して、改善案を提示。
• メリット:
  • 法的リスクの軽減。
  • コンプライアンス対応の効率化。

プロダクトやサービスの提案システム

• 概要: 顧客データや購入履歴を元に、適切な商品やサービスを提案。
• 具体例:
  • ECサイトでの個別化された商品推薦。
  • サブスクリプションサービスの利用パターンに基づいたプラン変更提案。
• メリット:
  • 顧客体験（CX）の向上。
  • クロスセルやアップセルの機会拡大。

医療分野での活用

• 概要: 医療データベースを参照し、診断や治療プランの提案をサポート。
• 具体例:
  • 過去の症例データを基に患者の診断を補助。
  • 医師が見るべき最新の医学論文を要約して提供。
• メリット:
  • 医療現場の負担軽減。
  • 診断の精度向上。

セールスやマーケティング支援

• 概要: 顧客データや競合情報を分析し、セールストークやマーケティング資料を生成。
• 具体例:
  • 顧客の興味に合わせたメールキャンペーン文の作成。
  • 営業トークスクリプトのリアルタイム生成。
• メリット:
  • 効率的なパーソナライズ。
  • 成約率の向上。

IT運用やシステム管理

• 概要: ITシステムのトラブルシューティングやログ解析を支援。
• 具体例:
  • システムエラーの原因を特定し、修正手順を提案。
  • 膨大なログデータから異常を特定し、警告文を生成。
• メリット:
  • 問題解決のスピードアップ。
  • ダウンタイムの削減。

教育・トレーニング

• 概要: 社員教育や顧客向けトレーニングのための教材作成や質問応答。
• 具体例:
  • 特定のテーマに関するトレーニング資料の自動生成。
  • ライブトレーニング中のリアルタイム質問に回答。
• メリット:
  • トレーニングコストの削減。
  • ラーニング体験の向上。

RAGを活用すると、ドメイン固有の情報を即座に取得しながら高品質な出力を提供できるため、多くの業務プロセスで応用可能です。企業がどのユースケースに注力するかは、業界や課題に応じて選定されるべきです。

企業の成功事例

日清食品

日清食品では、生成AI（Azure OpenAI Service）を導入し、新商品のコンセプト開発やマーケティング施策の効率化を進めています。具体的には、過去の社内データや市場トレンドをAIが分析することで、短期間で消費者ニーズにマッチした商品のコンセプトを策定できるようになりました。その結果、商品開発期間の短縮や広告効果の向上といった成果を実現しています。

参考；全社スローガン「DIGITIZE YOUR ARMS」のもと、生成 AI の活用を開始、Azure OpenAI ServiceとPower Apps を組み合わせて、わずか 3 週間で社内提供を開始

ソフトバンク

ソフトバンクは、営業活動の効率化を目的として生成AIを積極的に活用しています。同社では法人営業部門向けに生成AIを活用した提案活動支援ツールを開発し、数千名の営業担当者が日々の業務に活用しています。このツールの導入により、提案書作成などの業務を自動化し、営業担当者が顧客対応により多くの時間を割けるようになりました。また、AIが過去の提案実績や顧客データをもとに最適な提案内容を生成することで、提案の質向上や成約率向上にも貢献しています。

ソフトバンクの公式発表によれば、この生成AIの導入は営業担当者の業務負荷を大幅に軽減し、効率化だけでなく顧客満足度の向上にも繋がっているとのことです。

参考：生成AIを使いこなすことがお客さまへの提案力強化に。数千人が活用する営業活動支援ツール

インシリコ・メディシン

製薬企業のインシリコ・メディシンは、生成AIを新薬開発プロセスに積極的に導入しています。同社が開発した特発性肺線維症（IPF）の治療薬「ISM001-055」は、生成AIにより新規ターゲットの発見から新規分子構造の設計までを完全にAIで行った世界初の医薬品です。この革新的な取り組みによって、従来の新薬開発に比べて開発期間が大幅に短縮され、研究開発にかかるコストも劇的に削減されています。この事例は、医薬品開発分野における生成AIの可能性を示す代表例として、注目を集めています。

参考：生成AIで発見・設計された初の医薬品が第II相臨床試験段階に - 初めて患者に投与

JR西日本

JR西日本グループのJR西日本カスタマーリレーションズ（JWCR）では、生成AIを活用し、カスタマーサービス業務の効率化を進めています。具体的には、生成AIによって顧客との通話内容を要約する業務を自動化。これにより、電話対応後の要約作業にかかる時間を最大54%削減することに成功しました。従業員の業務負担が軽減されるとともに、より迅速かつ質の高い顧客対応が可能となり、顧客満足度の向上にも寄与しています。

参考：JR西日本カスタマーリレーションズとLLM DXパートナー ELYZA、通話内容要約業務に言語生成AIを導入

データ連携（RAG）活用による企業のよくある課題

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AIを活用してリアルタイム情報やドメイン固有の知識を統合するためのアプローチで、企業での活用が増えています。しかし、RAGを企業で導入する際には、以下のような「よくありがち」な課題や誤解が発生します。

データの品質やメンテナンス不足

• よくあるケース: 古いデータや不正確なデータを基にRAGを動かしてしまい、誤った回答を生成する。
• 理由: 内部のナレッジベースやドキュメントが十分に整理されていなかったり、更新が遅れているため。
• 解決策: ナレッジベースを定期的に更新し、情報の整合性をチェックするプロセスを構築する。

過剰な期待と過少評価の両立

• よくあるケース: 「RAGを導入すればすべてが解決する」と過剰に期待する一方で、「RAGの成果は期待以下」と感じる。
• 理由: システムの限界や、ビジネスの課題にどの程度適用可能かの理解が浅い。
• 解決策: ユースケースを明確化し、PoC（概念実証）段階でRAGの現実的な可能性を評価する。

セキュリティやプライバシーの懸念

• よくあるケース: 機密情報や顧客データをRAGに統合する際に、セキュリティリスクやプライバシー違反の懸念が発生。
• 理由: データの保護対策が不十分なままシステムを構築する。
• 解決策: 機密情報を扱う際は、オンプレミスでの実装やアクセス制御、データ暗号化を徹底する。

適切なユースケースの選定ミス

• よくあるケース: 本質的にRAGを必要としないタスクや、AIの応答の正確性が極めて重要な場面に適用してしまう。
• 理由: RAGの特性（高速な検索と生成の組み合わせ）に合わないユースケースを選定してしまう。
• 解決策: 高度な検索＋生成が求められる、FAQやカスタマーサポートなど適切な場面で導入する。

UX設計の不足

• よくあるケース: ユーザーがAIの出力をどう扱うべきかわからず、生成された情報を鵜呑みにしてしまう。
• 理由: ユーザーに対してAIの出力の限界や、検証プロセスの必要性を伝えられていない。
• 解決策: 応答の信頼度スコアを提示したり、「参考情報元」を明示することで透明性を高める。

導入後の定着不足

• よくあるケース: 初期導入には成功したものの、社員が新しいツールを使いこなせず放置される。
• 理由: 社員への教育や、業務プロセスへの組み込みが不十分。
• 解決策: トレーニングプログラムを提供し、AIの利用を推奨する仕組みを作る。

コストの過小評価

• よくあるケース: RAG導入後、外部APIコストやインフラ維持費が想定以上に高くなる。
• 理由: ユーザー規模やデータ量に対するコスト計算が甘い。
• 解決策: 初期段階でスケーラビリティやランニングコストを考慮し、必要に応じて部分導入を検討する。

RAGの導入は非常に有用ですが、これらのポイントを事前に把握し、適切に対処することで、企業における生成AI活用の成功率を高めることができます。

生成AIの教育とスキル開発

生成AIを組織全体で活用するためには、社員の教育とスキル開発が不可欠です。

社員教育プログラムの設計

生成AIの基本的な使い方から、業務プロセスにどう統合するかまでをカバーする包括的な教育プログラムを設計しましょう。特に、データ分析部門だけでなく、マーケティングや営業部門など横断的なトレーニングが有効です。

実践的なプロンプト設計の習得

生成AIの効果を最大化するためには、適切なプロンプト設計が必要です。具体的な業務シナリオを想定し、プロンプトを練習することで、出力の精度を高められます。これには、専門家のサポートを受けながら、ハンズオン形式のトレーニングが効果的です。

生成AI導入のポイント

データのクレンジングと整備

生成AIの性能を最大限に引き出すためには、データの質が重要です。データの欠損や不整合を解消し、AIが信頼できる情報を学習できる環境を整える必要があります。特に、複数部門にまたがる社内データを統合・整理するプロセスは重要です。正確で一貫性のあるデータセットが、生成AIの出力の質を向上させます。

専門家の関与

生成AIの導入には、AI技術や業界特有の課題に精通した専門家のサポートが不可欠です。適切な運用設計を行うことで、プロジェクトの失敗リスクを低減できます。また、導入後の運用やトレーニングにも専門家の関与が必要です。具体的には、プロンプト設計やモデルのチューニングなど、高度な専門性が求められる作業が含まれます。

チーム体制の構築

生成AIの導入プロジェクトでは、データエンジニアやプロンプトエンジニア、業務プロセスの知見を持つメンバーで構成されたチーム体制を整備することが重要です。明確な役割分担と定期的な進捗確認が、プロジェクト成功の鍵となります。

コクーの「AI女子」とは？

「AI女子」は、企業の生成AI活用・浸透を支援する常駐型DX人財サービスです。

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数多くの企業に常駐してきた経験から、現場のボトルネック発掘や課題特定、有効施策の提案・実施、分析・効果検証を得意とし、「慎重なPoCを行い生成AIツールを導入したものの社内活用率が低い」「費用対効果が低い・社内で目立った成果がない」「人手不足でPDCAが回っていない」といった課題に向き合い、生成AI活用促進をサポートします。

生成AI活用促進のための戦略・施策策定、データ加工・作業自動化、貴社ユースケースの発掘・展開、分析・効果検証など、貴社の課題・フェーズに合わせた、最適な人財をアサインし効率的にご支援いたします。

まとめ

生成AIを活用したDXは、業務効率化や意思決定の質を向上させるだけでなく、新たなビジネス機会を生み出す可能性を秘めています。本記事で紹介した成功事例や導入のポイントを参考に、貴社のDX推進における生成AI活用を検討してみてはいかがでしょうか。特に、社内データの整備と活用に注力することで、生成AIの価値を最大限に引き出すことができます。

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。