生成AI時代の情シス活用！おすすめサービス10選も紹介
- 生成AIは、ヘルプデスクやシステム運用など情シスの幅広い業務に活用できる
- 生成AI時代の情シスには、AIの知識だけでなくデータ分析や対人スキルも求められる
- AIサービスを活用することで、問い合わせ対応やデータ分析などの業務効率化が期待できる
近年、生成AIの普及により、情報システム部門（情シス）の業務にも大きな変化が生まれています。問い合わせ対応やデータ分析、システム運用などにAIを活用すれば、業務効率化や担当者の負担軽減が期待できます。
とはいえ、「情シスでは具体的に何にAIを使える？」「どのサービスを選べばいい？」と悩む方も多いでしょう。
本記事では、生成AI時代の情シスに求められるスキルや具体的な活用方法、おすすめのAIサービス10選を紹介します。情シス業務へのAI導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
＼生成AIを活用して業務プロセスを自動化／
生成AIが代替・補助できる情シスの業務
情報システム部門の主な業務は、
・社内システムの開発
・IT機器の運用・管理
・ヘルプデスク業務
・セキュリティ対策
の4つになります。この全てでAIは、「完全な業務代行」または「人との協働」が可能です。
以下、情シスの各業務について「AI時代の働き方」をみていきましょう。
社内システムの開発
「社内システムの開発」にAIを活用すれば、人はシステム開発の本筋「問題解決」に集中できます。
まず社内システムの開発のうち、AIにできる作業は「データの整理&分析」や「スケジュール管理」、「他部門スタッフへの対応」になります。
とくに他部門スタッフへの対応時に、同じことを何度も説明しなくて済む点が魅力的。しかもチャットボットを導入するだけで、大幅な効率化が期待できます。
一方システム開発そのものは、まだまだ人の手が必要。ステークホルダーの要求をうまく汲み取りながら問題解決ができるのは人だけなのです。
ただシステムの問題点を洗い出す作業はAIの得意分野です。AIなら忖度なしで非効率を指摘してくれるでしょう。
IT機器の運用・管理
「IT機器の運用・管理」は、AIでほぼ代替が可能です。とくにAIはソフトウェアに強く、バックアップ・アップデートなど定期的な業務が一任できます。
また「サーバーやネットワークの障害」などインシデントへの対応も、AIがフォロー。システムのログをAIに学習させれば、インシデントの予測・解決が自動化できます。
ただ一点「インシデントの責任」を負うのは、変わらず情報システム部門のスタッフです。したがってAIの能力を過信することなく、人の目でもインシデントの評価を行っていくべきでしょう。
ヘルプデスク業務
他部門への「ヘルプデスク業務」は、AIに丸投げできます。
まず過去の質問内容とその答えをAIに学習させて「チャットボット」を作成すれば、違う人に同じことを説明する手間が省けます。さらにイレギュラーな質問の場合でも、チャットボットが情報システム部門のスタッフに取り次いでくれるのです。
また意外にも、AIは「共感力・人間味」あふれる対応が可能。たとえば医師と生成AI（ChatGPT）で問診の質を比較した実験では、「生成AIのほうが10倍ほど共感的である」という結果が出ています。
そのうえAIなら、何度でも気軽に質問ができるというメリットも。どの企業の情シスに対しても、「AIチャットボットの導入」を強くおすすめします。
セキュリティ対策
IT機器の管理・運用でも触れた通り、インシデントへの対応はAIの守備範囲。したがってウイルスやマルウェアを意識した、「セキュリティ対策」にもAIが適用できます。
その最たる例がIBMのAIを応用したセキュリティツール「QRadar Advisor with Watson」でしょう。このAIツールは「ウィンブルドン選手権」の運営チームや金融機関、大企業など最高水準のセキュリティが求められる組織で採用済み。日本でも月額15万円で利用可能です。
ただセキュリティインシデントの多くは、私物端末の利用や機器の置き忘れなど「人為的ミス」に起因します。したがって情シススタッフ側でも注意喚起など、物理的な対策を取らなくてはいけません。
情報システム部門でAIができること、できないこと
情報システム部門の業務は、「AIに向いている領域」と「人に向いている領域」の2つに大別できます。まずは「両者が提供する強み・魅力」を比べた以下の表をご覧ください。
| AIの強み・魅力 | 人の強み・魅力 |
|---|---|
| AIツールによる効率化 | コミュニケーションによる協働 |
| チャットボットによる早急な対応 | 感情面に気を配った対応 |
| 精度やスピード面での卓越性 | 利害関係・コンプライアンスへの準拠 |
| データ分析・単純作業の自動化 | イレギュラーへの対応 |
| 過去データに基づく予測 | トレンド&最新情報を踏まえた予測 |
以上の通りAIと人を比較すると、5つの対照的な強み・魅力が浮き彫りになります。
ここからさらに両者の強み・魅力が活きる場面を、「情報システム部門の業務」にあてはめてみていきましょう。
以下の表では各業務をAIと人、双方の観点から評価。それぞれの強みが活かせるなら”⚪️”、活かせないなら”✖️”を記入して、「AIにできること」を可視化しています。
| 持ち味・強み | 社内システムの開発 | IT機器の運用・管理 | ヘルプデスク業務 | セキュリティ対策 |
|---|---|---|---|---|
| <AI領域> | ||||
| AIツールによる効率化 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| チャットボットによる早急な対応 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| 精度やスピード面での卓越性 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| データ分析・単純作業の自動化 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| 過去データに基づく予測 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| <人領域> | ||||
| コミュニケーションによる協働 | ⚪️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |
| 感情面に気を配った対応 | ✖️ | ✖️ | ⚪️ | ✖️ |
| 利害関係・コンプライアンスへの準拠 | ✖️ | ✖️ | ⚪️ | ✖️ |
| イレギュラーへの対応 | ✖️ | ⚪️ | ✖️ | ⚪️ |
| トレンド&最新情報を踏まえた予測 | ✖️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |
このようにAIは、情報システム部門の業務をあらかたカバーしてくれます。「社内システム」や「IT機器の運用・管理」については、すでにAIを導入している企業も多いはずです。
さらに質問の傾向が変わらない「ヘルプデスク業務」や、過去のインシデントが参考になる「セキュリティ対策」もAIの得意分野。人よりも高精度かつスピーディーに業務をこなしてくれます。
とはいえ人の強みが活きる場面もまだまだ残っています。次の項目から、代表的な情シスの業務4つについて「AIと人の協働のカタチ」をみていきましょう！
| 持ち味・強み | 社内システムの開発 | IT機器の運用・管理 | ヘルプデスク業務 | セキュリティ対策 |
|---|---|---|---|---|
| AIツールによる効率化 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| チャットボットによる早急な対応 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| 精度やスピード面での卓越性 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| データ分析・単純作業の自動化 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| 過去データに基づく予測 | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ | ⚪️ |
| コミュニケーションによる協働 | ⚪️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |
| 感情面に気を配った対応 | ✖️ | ✖️ | ⚪️ | ✖️ |
| 利害関係・コンプライアンスへの準拠 | ✖️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |
| イレギュラーへの対応 | ✖ | ✖️ | ⚪️ | ✖️ |
| トレンド&最新情報を踏まえた予測 | ✖️ | ✖️ | ✖️ | ✖️ |
情報システム部門で活用できるAIサービス10選
情報システム部門では、社内からの問い合わせ対応やナレッジ検索、データ分析、文書のデジタル化など、さまざまな業務にAIを活用できます。
ここでは、情シス業務の効率化に活用できるAIサービスやツールを10個紹介します。有料サービスだけでなく、自社環境に構築できるOSSなども取り上げるので、導入目的や社内のIT環境に合わせて比較してみてください。
| サービス名 | 料金 | 提供形態 | 主な活用例 |
|---|---|---|---|
| helpmeee! KEIKO | 有料 | クラウド | 社内問い合わせ対応、チケット管理、ナレッジ活用 |
| IT-Manager SD | 要問い合わせ | クラウド | 問い合わせ対応、申請業務、インシデント管理 |
| UMWELT | 要確認 | クラウド | 需要予測、在庫管理、データ分析 |
| 仕事のAI | 要問い合わせ | クラウド・オンプレミスなど | 社内ナレッジ検索、文書分析、生成AI環境の構築 |
| DEEPREAD | 要問い合わせ | クラウド・オンプレミス | AI-OCR、帳票のデジタル化 |
| Dify | 無料・有料 | クラウド・セルフホスト | RAG、AIアプリ、AIエージェントの構築 |
| Open WebUI | OSS | セルフホスト | 社内AI環境、RAG、ローカルLLM活用 |
| AnythingLLM | OSS・有料サービスあり | デスクトップ・セルフホスト・クラウド | 社内文書検索、AIアシスタント |
| Langflow | OSS | セルフホストなど | RAG、AIエージェント、AIワークフロー構築 |
| Haystack | OSS | セルフホスト | RAG、AIエージェント、検索システム構築 |
helpmeee! KEIKO
「helpmeee! KEIKO」は、Valuence Technologiesが提供する、社内の問い合わせ対応を効率化するAIヘルプデスクサービスです。生成AIとRAGを活用し、社内資料やQ&Aなどをもとに問い合わせへ自動回答できます。
問い合わせ内容に応じたチケット管理や有人対応への切り替え、問い合わせ状況の分析などにも対応しています。情シスに寄せられやすい定型的な問い合わせをAIに任せることで、担当者の負担軽減につなげられるのがメリットです。
料金はスタータープランが月額5万円、ライトプランが月額6万円、エッセンシャルプランが月額12万円です。初期費用はいずれも0円で、無料トライアルも用意されています。
IT-Manager SD
「IT-Manager SD」は、ハイブリィド株式会社が提供する、情報システム部門の問い合わせ対応や業務管理を効率化するプラットフォームです。社内システムに関する問い合わせ内容と回答結果をAIが自動学習し、利用を重ねることで回答精度の向上を図ります。
チャットによる問い合わせ対応のほか、申請業務の自動化や文書検索、問い合わせ・インシデント・問題管理などに対応。蓄積したデータを分析して問題点を可視化できるため、日々の問い合わせ対応に追われやすい情シス担当者の負担軽減にも役立ちます。
料金の詳細は、公式サイトから問い合わせて確認する必要があります。
UMWELT
「UMWELT」は、株式会社トライエッティングが提供するノーコードAIクラウドです。需要予測や在庫管理、原材料量計算、生産計画など、調達から製造工程にわたるデータをAIで分析・予測できます。
需要予測や機械学習、安全在庫計算、組み合わせ最適化などの機能を搭載しており、プログラミングの知識がなくても利用できます。また、TableauやPower BIなどのBIツールのほか、APIを介して基幹システムや外部サービスとの連携も可能です。
社内に蓄積されたデータを活用して業務の効率化や属人化の解消を進めたい企業に適したサービスです。料金プランの詳細は、公式サイトの資料から確認できます。
仕事のAI
「仕事のAI」は、リコーが提供する企業内のナレッジやドキュメントをAIで活用するためのソリューションです。企業に蓄積されたデータを独自の自然言語処理AI技術で整理・分析し、業務で活用できる状態にすることを支援します。
社内ドキュメントをAIが参照して回答する「RICOH デジタルバディ」をはじめ、Difyの導入支援やオンプレミス環境でLLMを利用するためのサービス、FAQ分析AIなどを提供しています。
社内ナレッジの検索や問い合わせ対応、文書データの分析などを効率化したい情シス部門でも活用できます。料金は利用するソリューションによって異なるため、公式サイトから問い合わせて確認しましょう。
DEEPREAD
「DEEPREAD」は、株式会社EduLabが提供するディープラーニングを活用したAI-OCRサービスです。活字だけでなく手書き文字のデジタル化にも対応しており、金融業界をはじめとする企業や医療機関、学校法人など幅広い分野で活用されています。
文字認識後の確認・修正やAPI連携などに対応しているほか、クラウド版では、GPT-4を組み合わせた非定型帳票からの情報抽出にも対応。オンプレミス型とクラウド型に対応しており、紙の帳票を扱う業務のデジタル化やデータ入力の効率化に活用できます。
料金は利用環境や構成などによって異なるため、詳細は公式サイトから問い合わせて確認しましょう。
Dify
「Dify」は、AIアプリやAIエージェント、RAGなどを構築できるプラットフォームです。ワークフローを視覚的に設計でき、さまざまなAIモデルや外部ツールと組み合わせて利用できます。
クラウド版のほか、ソースが公開されたCommunity Editionをセルフホストすることも可能です。社内問い合わせに対応するAIチャットボットや、社内ナレッジを検索するRAGシステムの構築など、情シス業務の効率化にも活用できます。
Community Editionはセルフホストできますが、利用するAIモデルやサーバーなどによって別途費用が発生する場合があります。
Open WebUI
「Open WebUI」は、さまざまなAIモデルを利用するためのセルフホスト型AIプラットフォームです。Ollamaをはじめとするローカルモデルのほか、OpenAI互換APIなどを利用したクラウド上のAIモデルとも接続できます。
RAGやWeb検索、ツール連携などの機能を備えているのが特徴です。自社のサーバーやプライベートクラウドなどにも構築できるため、社内で利用するAI環境を情シス部門が管理したい場合にも活用できます。
セルフホストする場合は、サーバーの構築やセキュリティ対策、アップデートなどの運用管理が必要です。
AnythingLLM
「AnythingLLM」は、ローカル環境や自社サーバーで利用できるオープンソースのAIアシスタントです。文書をナレッジとして取り込み、AIとのチャットや情報検索などに活用できます。
デスクトップ版はWindows・macOS・Linuxに対応しており、アカウントを作成せずに利用できます。複数ユーザー向けにセルフホストすることも可能です。
社内文書を活用したAIアシスタントの構築や、機密情報を外部へ送信しにくいAI環境を検討する際の選択肢になります。
Langflow
「Langflow」は、AIアプリやAIエージェント、RAGなどを構築できるオープンソースのフレームワークです。画面上でコンポーネントをつなぎ合わせながら、AIを活用したワークフローを構築できます。
主要なLLMやベクトルデータベースに対応しているほか、AIエージェントやMCPにも対応しています。作成したフローはAPIを介して既存のシステムに組み込むことも可能です。
社内向けチャットボットや文書検索、問い合わせ対応などを自社環境に合わせて構築したい情シス部門で活用できます。
Haystack
「Haystack」は、RAGやAIエージェントなどを構築できるオープンソースのAIフレームワークです。検索や推論、メモリ、外部ツールとの連携などを組み合わせ、用途に応じたAIシステムを開発できます。
RAGを活用した社内文書検索や質問応答システムなどを構築できるほか、さまざまなAIモデルやデータベースとの連携にも対応しています。自社の要件に合わせてAIシステムを構築・運用したい情シス部門で活用できるツールです。
オープンソース版はApache 2.0ライセンスで公開されていますが、利用するAIモデルやサーバーなどによって別途費用が発生する場合があります。
生成AI導入の流れ・ステップ
情シス部門で生成AIを導入する際は、ツールを選ぶだけでなく、解決したい課題や利用範囲を明確にして段階的に進めることが重要です。ここでは、生成AIを導入する基本的な流れを4つのステップに分けて解説します。
課題と導入目的を明確にする
まずは、情シス部門が抱えている課題を洗い出し、生成AIを導入する目的を明確にします。
例えば、「社内からの問い合わせ対応に時間がかかっている」「マニュアルや社内情報を探すのに手間がかかる」など、具体的な課題を整理しましょう。解決したい課題を明確にすることで、必要な生成AIの機能や導入範囲を検討しやすくなります。
自社に適したツールを選定して検証する
導入目的が決まったら、必要な機能やセキュリティ、既存システムとの連携などを比較して、自社に適した生成AIツールを選びます。
本格導入の前には、PoC（概念実証）や無料トライアルなどを活用し、想定した業務で効果が得られるかを小規模に検証することが大切です。回答精度や操作性なども確認し、実際の業務で利用できるか判断しましょう。
利用ルールを整備して本格導入する
検証結果をもとに導入する生成AIを決定したら、対象となる部署や業務を決めて本格導入を進めます。
導入時には、入力してよい情報の範囲や生成された回答の確認方法など、生成AIを安全に利用するための社内ルールを整備することも重要です。従業員向けの研修やマニュアルを用意し、適切に利用できる環境を整えましょう。
効果を検証して継続的に改善する
生成AIは導入して終わりではありません。問い合わせ対応時間や利用率などの指標を設定し、導入前後でどの程度改善したかを確認します。
期待した効果が得られていない場合は、プロンプトや参照データ、業務フローなどを見直しましょう。利用状況や現場からの意見をもとに改善を重ねることで、生成AIをより効果的に活用できます。
生成AI×情シスのご相談はWEELへ！
生成AIは、社内からの問い合わせ対応やナレッジ検索、データ分析など、情シスのさまざまな業務に活用できます。AIサービスやOSSを取り入れることで、担当者の負担を軽減し、より重要な業務に時間を充てやすくなるでしょう。
ただし、導入するツールによって得意な業務や機能、運用方法は異なります。まずは自社が抱える課題や導入目的を整理し、小規模な検証から始めることが大切です。自社に適した生成AIの活用方法を検討し、情シス業務の効率化につなげていきましょう。
「生成AIで新しいプロダクトを作りたい」「もっと本格的に生成AIを業務に組み込みたい」とお考えの方は、ぜひ株式会社WEELにご相談ください。
開発実績として、
・新規事業室での「リサーチ」「分析」「事業計画検討」を70％自動化するAIエージェント
・社内お問い合わせの1次回答を自動化するRAG型のチャットボット
・過去事例や最新情報を加味して、10秒で記事のたたき台を作成できるAIプロダクト
・お客様からのメール対応の工数を80％削減したAIメール
・サーバーやAI PCを活用したオンプレでの生成AI活用
・生徒の感情や学習状況を踏まえ、勉強をアシストするAIアシスタント
などの開発実績がございます。
生成AIを活用したプロダクト開発の支援内容は、以下のページでも詳しくご覧いただけます。
➡︎株式会社WEELのサービスを詳しく見る。
アイデア段階でも構いません。まずは無料相談でお気軽にご相談ください。
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