企業の生成AI活用事例を紹介！
メリットや課題、効果的に使うためのポイントも解説

ここ数年、ニュース・会議・資料などで「生成AI」という単語を見聞きする機会が増加しています。生成AIとは、多種多様なコンテンツ（文章・画像・音声・動画など）を自律的に生成できる技術の総称です。業務が効率化され、生産性の向上につながるため、導入を検討している企業も多いのではないでしょうか。

本記事では、生成AIツールのメリットや、企業が導入・活用する際の課題、効果的に生成AIツールを使うためのポイントを解説します。企業の生成AI活用事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

生成AI（Generative AI）とは、文章・画像・音声・動画など、様々なコンテンツを自律的に生成できるAI技術の総称です。従来のAIは、特定の行為を自動化することを主な目的としていました。それに対し、生成AIは、データのパターンや関係を学習し、新しいコンテンツを生成することを主な目的としています。

生成AIが誕生した背景には、ディープラーニング（深層学習）技術の発展によってAIの性能が飛躍的に向上したことが挙げられます。ディープラーニング技術とは、ニューラルネットワーク（脳の神経回路網を模したモデル）を用いて入力データの特徴やパターンを学習する技術です。

2022年にOpenAIが対話型のテキスト生成AIツール「ChatGPT」をリリースし、利用者数が増加しています。現在は、「ChatGPT」以外にも様々なベンダーから多様な生成AIツールがリリースされています。

生成AIを活用すると、企業は以下に示すメリットを享受でき、成長・売上拡大につながります。

　●  業務が効率化され、生産性が向上する
　●  コストを削減できる
　●  新しい製品・技術の研究・開発スピードを加速できる

それぞれに関して詳しく説明します。

生成AIツールを活用して、各種文書（議事録など）を要約すれば、業務をスムーズに遂行できます。ソースコードを出力させることも可能です。人間がプログラミングする手間が削減され、ソフトウェアをスピーディーに作成できるでしょう。

また、生成AIツールを用いれば、多様なコンテンツ（ゲーム・マンガのシナリオやイラスト、音楽など）を、素早く完成できます。

社内にプログラミングスキルを有する人材がいない場合、ソフトウェアを作るためには、プログラマーを新規に雇うか、外注する必要があります。

しかし、生成AIツールを活用すれば、既存の社内人材で作れる場合もあり、人件費・外注費の削減につながります。シナリオ・イラスト・音楽などに関しても、シナリオライターやイラストレーターなどに外注せずに済む場合もあるでしょう。

生成AIを用いて大量のデータを分析すると、人間では発見できない傾向やパターンを見出せる場合があります。また、Webサイトや学術論文などの内容を要約したり、アイデアをブレインストーミングしたりすることも可能です。

その結果、研究・開発のスピードが加速され、新たな製品・サービスをリリースするまでの時間が短縮されます。

企業が生成AIを導入・活用すれば、上述したメリットを享受できます。ただし、以下に示す課題・注意点（想定されるリスク）もあることを認識しておきましょう。

　●  情報漏洩や著作権侵害のリスクがある
　●  ハルシネーションが発生することがある
　●  対話を通じて成長する機会が失われる可能性がある

それぞれに関して詳しく説明します。

生成AIツールに機密情報・個人情報を入力すると、学習データとして使用され、他の利用者に出力される場合があります。「プロンプト（命令文）に機密情報や個人情報を含めない」という社内ルールを策定して従業員に遵守させるなど、対策を講じる必要があるでしょう。

また、学習データに未許諾の著作物が含まれている生成AIツールを使用する場合は、著作権を侵害してしまうリスクがあります。学習元のデータと同じ（または、ほぼ同じ）内容が出力される可能性も否定できないため、最終的には人間の目でチェックしなければいけません。

生成AIツールは、人間とは異なり、プロンプト（入力文）の内容を理解して出力（回答）しているわけではありません。理路整然とした文章に、信頼できない情報（間違っている内容）が混入することがしばしばあります。なお、この現象を「ハルシネーション（Hallucination、幻覚）」と呼びます。

ビジネスで利用する際は、ハルシネーションが発生する可能性を考慮し、最終的に人間がファクトチェックを実施しなければいけません。間違っている内容がある場合は、除去・訂正する必要があります。

従来、社員は上司や同僚などとの対話を通じて多様な経験・業務知識を蓄積してきました。しかし、生成AIツールを活用すれば、上司や同僚などと議論せずに、業務に関連したアイデアを得ることが可能です。

そのため、生成AIツールに依存する状態では、対話の機会が失われ、人材の育成に支障をきたす可能性があります。経営者や上司は、人材育成の観点から、対話を通じた成長の機会を作る工夫をすると良いでしょう。

生成AIツールを効果的に活用したいのであれば、以下のポイントを踏まえて社内体制を整備しましょう。

　●  従業員に対して生成AIに関する教育・訓練を実施する
　●  「リスク回避」を重視する企業文化を変える
　●  必要な業務に応じて、安全にAIツールを利用できる環境を整える

それぞれに関して詳しく説明します。

従業員に対して、生成AIに関する教育・訓練を実施し、基礎知識やツールの使い方を習得させましょう。例えば、生成AIの仕組み（ディープラーニングやニューラルネットワークといった概念）に関する座学を実施したり、プロンプト（命令文）の入力方法に関する実習をしたりすることができます。

社内に生成AIに関する知識・スキルを有する従業員がいない場合は、外部の教育・訓練プログラムを活用することもご検討すると良いでしょう。なお、生成AIツールのベンダーが、教育・訓練コースを用意しているケースもあります。

個人情報保護法が施行された際、「情報漏洩リスクを低減するために、なるべく社内でのデータの保存を避けよう」という姿勢の企業も見受けられました。生成AIツールに関しても、「リスク回避」を重視するあまり、積極的に活用しない企業があるかもしれません。

しかし、企業が成長し続けるためには、積極的に新しい技術・ツールを取り入れることが不可欠です。「リスクがあるから利用を控えよう」という姿勢では、厳しい国際競争に勝ち残れないでしょう。

世界中の競合他社は、ビジネスの推進に生成AIを活用している事例もあります。適切な対策（従業員への教育、厳格なセキュリティ対策など）を講じてリスクを低減した上で、生成AIをビジネスに活用しましょう。

一部の部署だけではなく、全社的に生成AIツールをいつでも利用できるセキュアな環境を構築しましょう。

ディープラーニングやニューラルネットワークなど、生成AIの基礎的な知識を完璧に理解していなくても、ツールを利用することは可能です。実際に生成AIツールを利用すれば、仕組みの理解が深まり、プロンプト（命令文）の入力方法も上達します。

ここ数年、多種多様な生成AIツールがリリースされており、多様な業種で活用されています。以下、「システム開発事業」「商品供給事業・保険事業」「演劇興行業」を営む企業の生成AI活用事例を紹介するので、ぜひ参考にしてください。

ひとつ目は、システム開発事業を営む株式会社NTTデータの事例です。同社は、様々な業務で生成AIツールを活用しています。

具体例としては、航空券予約システムの Java 8 からJava 17 へのバージョンアップ作業における生成AIツールの活用が挙げられます。その結果、手作業よりも、完了までに要する時間が短縮されました。なお、GitHub上に登録されているソースコードを学習元として利用しています。また、「良い変換例」をプロンプトへ反映し、変換の精度を向上させました。

2つ目は、食品や生活用品の供給事業、保険事業などを展開するパルシステム生活協同組合連合会の事例です。

同連合会では、業務負荷の増大が課題として浮上していました。解決策として、複数の生成 AI モデルを活用して業務を効率化するシステムを構築したところ、問合せへの対応や文章・画像生成、要約作業などで大幅な負荷軽減を実現できました。

3つ目は、演劇興行業を営む有限会社篠原演劇企画の事例です。同社では、2023年から脚本の制作に生成AIを活用しています。また、2024年からは、音楽や動画の制作に関しても生成AIの活用を開始しました。

なお、インターネット上のデータによって学習したツールを利用すると、著作権を侵害してしまう可能性があります。そのため、著作権が切れた作品と自社所有の脚本のみで学習させた独自の生成AIツールを構築し、著作権侵害リスクを低減しています。

RX Japanが主催する展示会「総務・人事・経理 Week」の「働き方改革 EXPO」では、生成AIに関するツール・サービスが数多く展示されます。

生成AIの活用を検討している場合は、ご来場の上、ツール・サービス・ソリューションに関する最新情報を収集してはいかがでしょうか。また、生成AIに関するツール・サービス・ソリューションを開発・販売している企業の場合は、新規顧客開拓のために、ぜひ出展をご検討ください。