生成AI導入のコツ｜活用法や先行企業の導入事例も紹介

昨今話題になっている「生成AI」は、既存のデータからコンテンツを創造する新しい技術です。生成AIでできることは日々進化しており、中にはビジネスへの導入を検討している方もいるのではないでしょうか。

そこでこの記事では、AI黎明期から業界に携わってきた弊社スパイクスタジオが、生成AI導入のメリットや具体的な活用法について詳しく解説していきます。

先行企業の導入事例や成功に導くコツも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは？導入のメリット

「生成AI」はジェネレーティブAIとも呼ばれる、比較的新しいAI技術です。さまざまなデータや情報における法則性を学習し、クリエイティブな成果物を生み出す特徴があります。2022年末にオープンAIがリリースした「ChatGPT」が代表的な例です。

生成AIは従来のAI技術とは異なり、既存のデータから新しいものを創り出す能力に長けています。ビジネスシーンにおいて生成AIを導入するメリットは以下の通りです。

• 日々の業務効率化

• 人手不足解消・コスト削減

• 業務サポートによる品質保持・スピード向上

• 知見の共有・業務の標準化

• マーケティングの最適化

• 新商品やサービスの創出　など

文章や動画、音声や音楽など、その生成物は多岐に渡るため、いかにビジネスに活用できるかが注目されています。

【活用法】生成AIの主な導入目的

生成AIをビジネスシーンに活用する目的はさまざまです。ここでは、以下の8つの活用法を紹介していきますので、生成AIでできることの参考にしてみてください。

1. テキストの生成や要約

2. 音声の処理や加工

3. オリジナル画像や動画の生成

4. Web関連デザインの生成

5. 市場動向分析と新規アイディア提案

6. カスタマーサポートの自動対応

7. プログラミングコードの自動生成

8. 会議の議事録作成

テキストの生成や要約

生成AIを導入する目的としてまず挙げられるのが、テキストの生成や要約、翻訳などです。生成AIは学習した膨大なデータを基に、さまざまなプロンプトに合わせたテキストの生成ができます。主な活用法は以下の通りです。

• メールやブログ記事などの文章生成

• 企画書や職務経歴書などのドキュメント生成

• 企画やアイディアの生成

• 多言語翻訳

• 論文などの文章要約

生成AIを応用すれば、入力された情報の要約や多言語間での翻訳などもできます。文章生成AIの代表例は「ChatGPT」「Gemini」などです。

音声の処理や加工

生成AIを導入すれば、画像や文章だけでなく音声の処理や加工も実現可能です。人間の声を大量に学習させることで、自然な発話に近い声色を再現できます。ただ文章を読ませるだけでなく、感情を乗せた読み上げもできるのが特徴です。

音声の処理や加工に関する具体的な生成AIの活用法ついては、以下をご覧ください。

• 新規コンテンツの作成

• 既存コンテンツの多言語対応

• 音声読み上げ機能

• ボイスボットの導入　など

オリジナル画像や動画の生成

生成AIを活用すれば、デザインの知見がなくても高品質な成果物を簡単に生成できます。生成したいイメージ・雰囲気・色などをプロンプトで入力するだけで、複数のデザインを短時間・低コストで生成できるのがメリットです。

• プロモーション動画の生成

• 教育現場における教材動画の作成

• 医療やカスタマーサポートにおける動画説明　など

Web関連デザインの生成

生成AIは、プログラミングやWebデザインの分野においても導入メリットがあります。

• Webサイトデザイン生成

• フォントデザイン生成

• UIデザインの自動生成

• デザインフレーム・ロゴの生成

• コピーライティング　など

デザイナーに依頼すると数ヶ月程度かかるWebサイト制作も、生成AIを活用すればあっという間に完成できるでしょう。ただし、現状の技術では成果物のクオリティにばらつきがあることにも留意しなければなりません。

市場動向分析と新規アイディア提案

生成AIは、市場動向の分析や新たなアイデアの提案などにも応用できます。

• 市場環境理解のための効率的なデータ収集

• 深い洞察や新たな視点の提供

• クイックな集計とレポーティング

• さまざまなデータソースの統合・分析

生成AIは指示した条件に基づき、自動で関連情報を抽出・整理できることから、市場理解のための効率的なデータ収集が可能です。特に市場調査はデータの収集・集計に時間を要するものですが、生成AIを導入することでタスクに割く時間を短縮でき、よりリアルタイムな市場変化に対応できます。

さらに、複数のデータソースを統合し、1つの分析としてまとめることも可能です。これにより、従来は見落としていた可能性のあるニーズや新しい視点にも到達でき、より適切な戦略立案が叶うでしょう。

カスタマーサポートの自動対応

カスタマーサポートに生成AIを活用することも可能です。チャットボットのような自然言語処理系のAIは、質問内容から文脈を理解し、膨大なデータの中から適切な回答を選出します。多言語対応や24時間365日の稼働も実現できるため、国内外における顧客対応のクオリティ向上・品質安定が期待できるでしょう。

プログラミングコードの自動生成

生成AIをシステム開発などに導入することで、業務効率化が期待できます。自然言語で指示するだけで自動でコードを作成してくれるので、手作業時のヒューマンエラー防止やコスト削減が可能です。さらに、回数を重ねるごとにそれをデータとして学習してくれるので、より細かい設計も実現できます。

会議の議事録作成

生成AIを導入した社内の業務効率化の例として、会議の議事録作成も挙げられます。会議の議事録用メモなどを生成AIにテキスト入力し、タスクや必要事項などの要点をまとめてもらうことが可能です。ツールによっては、会議中の音声を文字起こししてくれる機能も搭載されています。

生成AIの具体的な導入事例5選

ここからは、生成AIの具体的な導入事例を紹介していきます。ぜひ生成AI導入の参考として役立ててください。

• チャットボットに生成AIを導入した事例

• 医療サポートに生成AIを導入した事例

• 建築現場に生成AIを導入した事例

• 広告に生成AIを導入した事例

• 接客に生成AIを導入した事例

チャットボットに生成AIを導入した事例

チャットボットに生成AIを導入することにより、単なる質問の受け答えだけでなく、役に立つ情報を付け加えるなど、顧客満足度向上に貢献するような対応が実現できます。日本航空株式会社（JAL）が、チャット自動応答サービス「AIChat」を導入した事例では、生成AIで以下の自動対応を実現しました。

• 航空便の予約や購入

• 運行状況や搭乗に関する問い合わせ対応

• 世界情勢の照会（入国制限・減便・運休など）

また、総合化学メーカー・帝人株式会社では、顧客対応ではなく社内問い合わせに生成AIのチャットボットを導入しています。社内ポータルの情報検索がうまくできない従業員からの問い合わせにチャットボットが対応することにより、バックオフィスの業務効率化を実現しました。

医療サポートに生成AIを導入した事例

医療のサポート分野に生成AIを導入することで、以下が実現可能です。

• 画像診断における異常発見（レントゲン・MRI）

• カルテ情報や検査情報などを総括した総合診断

• 患者とのやり取りをおこなう自動問診

• 会話データ分析による認知症・うつ病診断補助

• 健康診断データを解析した疫病リスク予測　など

2024年4月には、WHOが健康へのアドバイスを8言語で提供する生成AI「Generative AI」を用いたチャットボットをリリースしました。間違った生成物やデータ保護、著作権などの課題がクリアになれば、人手不足が深刻化する医療業界において、大きな負担軽減が期待できるでしょう。

建築現場に生成AIを導入した事例

建築現場においても生成AIは導入されており、主に異常の検知や設備保全に役立てられています。人手不足が続く建築業界では、生成AIを活用することで作業員の安全・安心確保や業務効率化、事故抑制などのメリットがあるのです。

• ヒヤリハットの検知

• 建築機器のデータ分析による異常の検知

• 設備の監視を通じた予知保全

• 初期デザインの考案

2023年3月には、大林組が生成AIを導入した設計ツール「AiCorb®」の開発を発表しました。スケッチやコンピューターで作成した3Dモデルを基に、外観デザインを複数提案する生成AIです。これを活用することで、設計における初期段階の業務効率化が実現されました。

ほかにも、建築機械の自立走行をサポートする制御システム・検知システムや、ドローンで取得した赤外線データを基に建築物の劣化具合を評価するシステムなど、さまざまな企業が生成AIを導入しています。

広告に生成AIを導入した事例

広告業界でも、生成AIを導入している企業は増えてきています。2023年10月には、PARCOが最新の画像生成AIを使った「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」の広告を発表しました。この広告では人物や背景だけでなく、グラフィックやナレーションなどもすべてAIが生成しており、新しいスタイルのファッション広告として話題を集めました。

接客に生成AIを導入した事例

生成AIは、美容やショッピングなどの接客サービスとしても活用可能です。ロレアルは、生成AIとメタバースに関する技術研究に力を入れており、2024年には生成AIを導入した美容アドバイスアプリケーション「BeautyGenius」を開発しました。

BeautyGeniusは、対話型のインターフェースを搭載しており、毎日の気分や肌の悩みにあわせた適切なアドバイスを自動で生成し、メイクの完成イメージを表示します。対面では相談しにくい内容もAIになら気軽に相談できるため、生成AIは美容業界とも好相性です。

生成AI導入のリスクと注意点

生成AIは発展途上の技術であるため、導入時はリスク管理が必要です。ここからは、生成AI導入の注意点を3つ紹介していきます。

1. 情報セキュリティのリスク

2. レピュテーションリスク

3. AIを導入しない場合もリスクがある

情報セキュリティのリスク

まず挙げられるのが、情報セキュリティに関するリスクです。ビジネスで生成AIを活用する際は、社内情報の使用は避けて通れない部分になります。しかし、生成AIに読み込ませたデータは原則クラウド管理となるため、流出のリスクはゼロではありません。実際に機密情報が漏えいし、問題となった企業も存在します。

そのため、生成AI導入時は、社内情報の中でも利用の可否を明確にしておくことが重要です。顧客情報も扱う場合は、より厳格な姿勢が求められます。情報の取り扱い方法を周知し、セキュリティの担保を図ることが大切です。

レピュテーションリスク

生成AIには間違った情報から成果物を産む「ハルシネ―ション」という課題があります。現状の技術では、生成AIからアウトプットされる情報がすべて正しいとは限りません。そのため生成AI導入時は、企業や製品の評判が悪化する「レピュテーションリスク」にも留意する必要があります。

AIを導入しない場合もリスクがある

上記のリスクを顧みて「生成AIを導入しない」と判断した場合も、実はリスクがあります。競合他社が生成AIによる業務効率化を実現している場合、自社だけが取り残されてしまう可能性もあるのです。

生成AIを導入することで、データの収集や諸案の作成、接客における初期対応などが迅速におこなえるようになります。それまでその業務に割いていた人員コストを上流工程に割けるようになるため、結果として利益や売上に差が出ることになるのです。

生成AI導入を成功に導く6つのポイント

最後に、生成AI導入を成功に導く6つのポイントを紹介します。

1. 業務内容の棚卸で課題点を把握する

2. 生成AI導入の目的とゴールを明確にする

3. リスク管理を徹底する

4. AIガバナンス体制を構築する

5. 実践と改善をし続ける

6. 生成AIに精通したプロに監修してもらう

業務内容の棚卸で課題点を把握する

生成AIに限らず、新しいシステムを導入する際は、まず業務内容を棚卸して現状の課題点を把握することが重要になります。解決したい業務の中で、人がおこなうべき部分と生成AIに任せても問題ない部分の振り分けをおこないましょう。どの業務に生成AIを導入するかによって、選びべきAIツールも変わってきます。

生成AI導入の目的とゴールを明確にする

生成AI導入時は、必ず目的と目標を明確にしてください。目的・ゴールを策定することにより、効果測定や導入の良し悪しが判断しやすくなります。また、関係者との意見調整やプロジェクトの成功基準、進捗管理などもスムーズになるでしょう。

リスク管理を徹底する

先述した通り、生成AI技術を導入する際はリスク管理が必須です。

特に学習機能のもたらす情報漏えいや著作権侵害などは、世界的にも注目されている問題であり、企業の信用問題に関わります。

生成AIは専門知識がなくてもコンテンツが作れる便利な技術ですが、リスク管理を重視するなら、知見のある担当者を用意することが必須です。

担当者には、データ管理を徹底して的確な指示をおこない、必要に応じて成果物に修正を加えることが求められるでしょう。

AIガバナンス体制を構築する

生成AI導入がうまくいかない理由の1つとして、「社内でガバナンス体制が整備されていない」という課題が挙げられます。

先述したリスク管理ももちろんですが、生成AIを思った通りに活用するには、データの充実と的確な指示が欠かせません。

そのため、導入前にAIの適切な使い方を周知したり、トラブル発生時の対応策を予め定めておくなどの対策が必要です。弊社スパイクスタジオでは、生成AIの導入支援として、プロンプトやリテラシー向上のための勉強会をおこなっています。

詳しい内容については、「【トヨタ自動車株式会社】プロンプト勉強会およびプロンプトソンの開催」をご覧ください。

実践と改善をし続ける

生成AI導入後は実践と改善を繰り返し、理想の運用へと近付けていくことが大切です。

既存のAPIやツールに組み合わせる際は、予期せぬ不具合や学習システムの遅延などに直面する可能性もあります。

ツールのアップデートやAIの言語理解能力向上などを図り、根気よくPDCAサイクルを回すことが大切です。

生成AIに精通したプロに監修してもらう

上記を踏まえて、「社内の人員のみでは運用に不安がある」「導入したものの思ったような効果が得られていない」という場合は、知見のある専門家に監修してもらうことをおすすめします。問題点が明らかになり、的確な改善案を提案してもらえれば、生成AIを活用することで業務改善に一歩近付けるはずです。

生成AI導入に関する相談＆戦略立案ならスパイクスタジオまでご相談ください

生成AIの導入時は、現状の業務における問題点把握やガバナンス体制の構築など、準備段階から明暗が分かれます。少しでも不安や懸念がある場合は、専門家への早期相談がおすすめです。

弊社スパイクスタジオでは、AI黎明期からの実績を活かした的確なアドバイスとサポートを提供しております。

貴社のニーズに合った戦略立案からシステム構築、実装まで一貫してお手伝いが可能ですので、ぜひ一度ご相談ください。