生成AIの導入を検討するときに参考にしたい活用事例や導入のポイントを紹介

近年、文章や画像などを自動生成する生成AIを導入する企業が増えています。一方で「生成AIを導入したものの、具体的にどう活用すればいいのか分からない」といった悩みを抱える担当者も少なくないのではないでしょうか。

AIは、業務効率化のために当たり前のものになってきましたが、漠然と使い始めるだけでは十分な成果は得られません。本記事では、そもそも生成AIとは何なのか、生成AIを導入することで効果が得られたさまざまな活用事例を紹介するとともに、導入するときのポイントも解説します。

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生成AIとは

生成AIとは、ユーザーの指示（プロンプト）をもとに、大量のデータから学習して新たなコンテンツを自動生成するAIです。コンテンツは、文章や画像、音声、動画、プログラミングコードなど多岐にわたります。

従来のAIは、既存データの分析や分類、予測に特化していました。しかし、生成AIは、学習したパターンから新たなコンテンツを生成する能力をもっているのがこれまでのAIとは異なる点です。

AI技術は急速に発展しており、文章作成やデータ分析、顧客対応など、多くの作業をAIに任せることが可能になったことでますます注目されています。

生成AIの種類

生成AIにはさまざまな種類がありますが、大きく4つに分類できます。それぞれの特徴を紹介します。

テキスト生成AI

テキスト生成AIとは、テキストの指示文をもとに文章を自動生成するAIです。テキスト生成AIはインターネット上にある記事、書籍、Webサイトなど大量の文章を学習することで、プロンプトに対し、記事や小説、キャッチコピー、詩など、適切な文章を自動的に生成します。

自然な文章を作成できるため、ブログ記事、メール、物語、キャッチコピーなど、用途に合わせてトーンを調整して生成します。また、長いドキュメントの要点抽出や、文法ミスの修正、文章のブラッシュアップといった文章の要約・校正、顧客からの問い合わせに対する回答文の自動生成などにも有効です。

画像生成AI

画像生成AIとは、テキストの指示文によって意図に沿った画像データを自動生成するAIです。従来は画像の制作には専門的なスキルと多くの時間を要していましたが、画像生成AIの登場により、誰でも手軽に素早く高品質の画像を生成可能になりました。

画像生成AIサービスにはさまざまな種類があり、実写風やイラスト風、アニメーション風などのスタイルを指定できるサービスがあります。

専門的な技術やデザインスキルがない場合でも、高品質な画像作成が可能なため、マーケティングや広告制作の現場、ゲームのビジュアル制作、印刷物のデザインなどコンテンツ制作分野への活用など幅広く貢献しています。

音声生成AI

音声生成AIとは、人間の音声データをもとに新たな音声を生成するAIです。従来の機械的な読み上げとは異なり、自然な人間の声で読み上げたり、感情表現や抑揚、特定の人物の声質や話し方を再現したりもできます。

音声生成AIをビジネスシーンに導入する企業が増えており、会議の議事録作成やカスタマーサポートの自動化などの業務効率化につながります。

また、音声生成AIは学習データをもとに、複数の言語で自然な発音を再現できるため、多言語対応が求められるサービスでも活躍が期待されます。たとえば、観光案内やグローバル展開する企業のサポート業務に導入すれば、利用者の顧客満足度向上にもつながるでしょう。

動画生成AI

動画生成AIとは、画像やテキストの指示文を入力するだけで、高品質な動画を自動生成するAIです。動画生成は、テキスト生成など他の種類の生成AIに比べて高度な処理が求められるため、実現するには最も難易度が高い分野と言われてきました。

そのような中、OpenAI社が発表した「Sora」は革新的なサービスとして注目されています。これまでの動画生成AIは数秒の短い動画しか作成できなかったのに対し、Soraはテキスト指示だけで長時間の動画を生成できます。

動画生成AIによって、製品プロモーションや広告、eラーニングコンテンツ制作などで、低コストかつ手軽に高品質な動画作成が可能になるため、今後のビジネスでの活用が期待されます。

コールセンター業務における生成AI活用事例

コールセンター業務では生成AIの活用率が高いとされています。その背景として、担当者の負担軽減や問い合わせ対応の効率化などの課題を抱えている企業が多いことがうかがえます。

AIチャットボット導入による応答率向上

大手不動産企業では、AIチャットボットを導入して問い合わせ対応の自動化を進めた結果、顧客への応答率を改善しました。

導入の背景として、問い合わせが集中する繁忙期において、顧客を長時間待たせてしまうことが課題になっていました。そこでAIチャットボットを導入することで、基本的な質問への回答を24時間自動化しました。

導入後、問い合わせの処理速度が上がり、課題であった繁忙期の応答率が大きく改善するとともに、待ち時間が減少しました。その結果、顧客満足度も向上し、担当者の負担軽減につながるという効果が得られた事例になります。

カスハラ対策への活用

ある大手通信会社では、コールセンターのカスタマーハラスメント（カスハラ）対策に生成AIが活用されています。

この生成AIは、顧客からの問い合わせに対して生成AIが自動で回答案を生成するだけでなく、顧客の感情や言葉使いを分析して、深刻なトラブルにならない対応を促す機能も備わっています。

また、オペレーターの回答をシステムが評価して「問題のない回答です」など励ましの言葉をかけるなど、担当者のモチベーションを維持することも考慮されています。

コールセンターでのカスハラ対策が注目される中、生成AIを活用して最適な回答ができるようになることでカスハラ防止はもちろん、オペレーターの負担軽減も期待できます。

社内業務における生成AI活用事例

自社の社内業務にAIを導入して効率化したいと考えている人は多いのではないでしょうか。生成AIを社内業務に活用している企業は多く、導入することで業務効率化以外の効果も期待できます。

AIチャットボットで社内問い合わせを自動化

とある会社では、社内の問い合わせ対応を自動化するためにAIチャットボットを導入しました。

導入の背景として、このメーカーでは複数の社内ポータルサイトが存在していたため、情報が煩雑で必要な資料を探すのに手間がかかっていました。この状態が、メールや電話での問い合わせが多くなる原因となり、結果としてサポート部門の負担が大きくなってしまうという課題がありました。

AIチャットボットを導入後、社員自身で必要な情報を簡単に検索できるようになり、サポート部門への問い合わせ件数が減少しました。業務効率化とともに、担当者の負担軽減にも貢献した事例です。組織内の情報が点在している場合に、AIの活用はとても役に立ちます。

社内AIチャットで情報検索を効率化

ある大手教育企業では、膨大な社内情報の検索や要約業務を効率化するために、社内専用のAIチャットサービスを導入しました。

同社は高度なセキュリティが標準装備されているAzure OpenAI Serviceを採用し、閉域ネットワークでAIチャットを構築しました。これにより、業務資料などの機密性が高い情報を安全に活用でき、情報漏えいやデータの二次利用といったリスクの防止に役立っています。

議事録の要約、メール作成支援、アイデア出し、契約書のチェック、アンケート結果の分析など、効率化だけにとどまらず、幅広い業務に活用されているようです。

機密情報を扱う企業では、業務の効率化だけでなくセキュリティ面が強いAIを選ぶことも重要になります。

生成AI活用のポイント

生成AIを導入する際は、いくつかポイントを押さえておく必要があります。

導入の目的を明確にする

生成AIを導入する前に、明確な導入の目的を設定する必要があります。自社の業務フローや課題を整理し、業務効率化といった曖昧な目標ではなく、具体的にしておきましょう。

たとえば、「顧客からの問い合わせの80％を自動化する」など具体的な数字を決めて、目標を設定します。優先順位としては、高い効果の見込める業務から導入するのがおすすめです。

適切な生成AIツールを選ぶ

生成AIツールは、種類によって機能や得意分野が異なります。そのため、選ぶときには、自社の導入目的に合ったツールを選択することが重要です。どれくらいのコストがかかるのか、搭載されている機能はどのようなものかなどをチェックする必要があります。

まずは無料版を活用して、実際の業務に適しているか、操作性や導入効果を検証するのがおすすめです。

生成AIの利用ルールを整備する

生成AIを安全に利用するために、社内で運用ルールやガイドラインを設けることは不可欠です。

情報漏えいや誤情報の拡散といったリスクを抱えているため、企業の信頼を喪失しないように、対策を取ることが重要です。

具体的には、生成AIに入力してよい情報の種類や範囲を決めたり、出力結果は人間によるファクトチェックを実施したりすることを推奨します。

AIの理解を深める社内教育を実施する

従業員が正しくAIを理解し、適切に使えるように、社内の教育体制を整えることも重要です。定期的にAI技術についての勉強会を開いたり、新しく入った従業員に対して研修を実施するようにします。

たとえば、社内でのAI活用成功事例の共有、プロンプトの書き方やAIツールの具体的な活用方法を学ぶワークショップなどがおすすめです。

セキュリティやガバナンス強化対策を行う

AIを導入するときは、個人情報や機密データの取り扱いに注意が必要です。違法利用や不正アクセスによる情報漏えいなどのリスクが高まるため、データの取り扱いに関する社内規定やセキュリティポリシーを明確にしたうえで、社員の教育や監査体制を整えることが必要になります。

ガバナンス強化対策として、個別にデータ管理の専門部署を設置するなどが求められます。

ハルシネーションがあることを理解する

ハルシネーションとは、生成AIが事実と異なる情報や根拠のない内容を、あたかも正しいことであるかのように出力する現象です。ビジネスの意思決定や顧客対応への使用には、さまざまなリスクがあります。たとえば、AIの回答には情報元が必ず明示されているわけではないため、裏取りをするためにかえって工数が増加し、生産性が低下してしまうことがあります。また、カスタマーサポートで社内データを考慮しない架空の条件をもとに回答をしてしまい、法的責任やコンプライアンスのリスクを引き起こすこともあります。

ハルシネーションのリスクをゼロにすることは難しいですが、組織としてガイドラインの策定やリテラシー教育を実施することが重要です。

スモールスタートで、段階的に導入を進める

企業で生成AIを導入する際には、スモールスタートで、改善しながら段階的に導入を進めるのがポイントです。生成AIに慣れていない状態でいきなり全社に導入すると、課題やトラブルが発生したときの対応が難しくなるためです。

最初は特定のメンバーで、比較的リスクが低く、効果が高い一部の業務から導入するのがおすすめです。そこでの反省点や改善点を踏まえたうえで、さらに広い範囲に拡大していくことが大切です。

段階的に予算を配分することで、初期費用も抑えやすくなるというメリットもあります。

安全な環境で自社に適した生成AIを活用しましょう

生成AIを活用する方法は多岐にわたり、ツールの種類もさまざまありますが、まずは自社の課題や目的を明確にしたうえで、安全な環境で活用することが重要です。

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