生成AIを社内に導入する時によくある課題とは?その対策も解説

生成AI 社内導入 課題 対策 解説

近年、生成AIの技術が急速に進化し、その影響はビジネスの現場にも大きく及んでいます。生成AIには非常に多くの魅力やメリットが存在するでしょう。

その一方で、生成AIを企業に導入するにはハードルがあるのも事実です。導入までの道筋やそれに立ちはだかる課題も存在すると思います。

この記事では、生成AIを企業に導入する際に立ちはだかる課題やその対策について紹介いたします。ぜひ最後までお読みください。

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目次

生成AIとは?概要を紹介

生成AIは、人間が行う創造的なタスクを自動化するための最新の技術で、テキストや画像、音声などのデータを自動的に生成する技術となっています。

機械学習の分野で発展してきた深層学習と呼ばれる手法を用いて、大量のデータからパターンや特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成します。

これまでのAIとは何が違うの?

従来のAIとの違いを一言で表現すると「オリジナルコンテンツ創造の可否」です。

従来の識別型AIはあらかじめデータを与えて「答え」を学習させ、与えられたデータと学んだ答えを比較して、正解か不正解かを判定していました。例えば、AIカメラなど画像認識AIは、画像の中に何が含まれているかを識別しています。この技術では「新しいものを生み出す」という事はできません。

これに対して生成AIは深層学習(ディープラーニング)と呼ばれる手法を用いて、大量のデータからパターンや特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成します。AI自身が最善の回答を生み出す事が可能という事です。

生成AIにできること

生成AIにできることとしては、以下の項目が挙げられます。

  • テキスト・画像・音声の分析:画像や音声をテキスト情報として分析を行う。
  • テキスト生成:ユーザーがテキストボックスに質問を入力すると、AIが質問の内容を解析して、回答となるテキストを生成する。
  • ソースコード生成:プロンプトを入力することで、JavaScript・HTML・CSSなどのコードを生成してくれる。
  • 動画生成:動画のイメージをテキスト入力すると、そのイメージに沿った動画を生成できます。
  • 画像生成:プロンプトを入力すると、その内容に応じてAIがオリジナル画像を生成する。
  • 音声生成:テキストから音声へ変換し、感情も表現した音声として生成する。

なお、生成AIでできることについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説!開発失敗事例も紹介

生成AIのメリット5つ

生成AIの活用は、業務の効率化から新規事業への応用、24時間体制の構築まで非常に多岐にわたるメリットをもたらします。

以下では、生成AIがどのようなメリットがあるのか、具体的に5点紹介いたします。

業務を効率化してくれる

生成AIは、文章の作成、画像の生成などなど多岐にわたるタスクを自動化することが可能です。

例えば、会議の議事録用の記録を入力し要約させることで、会議報告書の作成の効率化につながります。

単純で時間のかかる作業をAIの担当としてしまえば、人間がこれらの定型業務を手動で行う必要がなくなり、業務の効率化が図れます。

人件費を削減できる

生成AIは、人間が通常行うタスクを自動化し、さらに高速化することができます。これにより、人間がこれらを行う時間が少なくなる、かつクリエイティブな作業へ集中させることが可能です。

その結果、必要な人員が減少することにつながり、全体的な労働人数を減らし、人件費コストを削減することができます。

クリエイティブな業務に人員が割ける

通常行うタスクの自動化と、単純で時間のかかる作業の生成AI効率化を行うことができます。

これにより、企業の従業員は新しいアイデアを考え出したり、新しいプロジェクトを立ち上げたり、既存の製品やサービスを改善したりするなど、よりクリエイティブな業務に人員と時間を割くことができるようになるでしょう。

24時間体制でサービスが提供できる

生成AIは、人間が必要とする休息や休暇を必要とせず、一日中稼働することができます。

これにより、企業は顧客に対して24時間体制でサービスを提供することが可能になります。

たとえば、カスタマーサポートの領域では、生成AIは顧客からの問い合わせに対応し、迅速なサポートを提供することが可能です。顧客はいつでも必要なサポートを受けることができ、企業は顧客満足度を向上させることができます。

新規事業に応用できる

生成AIの導入は、企業が新規事業を開始する際に大きな助力となります。個々の顧客の嗜好に合わせてパーソナライズされたコンテンツを生成することができます。これにより、企業はパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施したり、個々の顧客に合わせた製品やサービスを提供したりすることが可能です。

また、新しい市場のトレンドを把握したり、新しいビジネスチャンスを見つけたりすることができます。

生成AIのデメリット

生成AIは、業務の効率化から新規事業への応用など、多くのメリットと可能性を秘めていますが、同時に社会生活や仕事に大きな影響のあるデメリットも存在します。ここでは5つのデメリットに関して解説いたします。

コンテンツの品質が不安定

一番の問題はコンテンツの品質が安定しないことです。

一つは「ハルシネーション」と呼ばれる自称で、コンテンツを生成する際のプロセスが完全ではなく、AIが誤った情報を生成する可能性を持つという事です。

もう一つは生成AIの意思決定プロセスは複雑でブラックボックス的であることがあり、その説明が難しい場合があることです。AIのアルゴリズムがどのように動作し、どのように結果を生成するかを理解するのが困難なため、コンテンツの内容が不透明になる可能性を持ちます。

偏ったデータによる不適切な回答

学習データの偏りも大きな課題です。学習データモデルに用いるデータは偏りがないデータを抽出が必要なのですが、無意識に偏っているという事もあります。

例えば、地域による偏りや業種によって異なる公平性が必要となりますし、性別等複数の属性が絡む差別バイアスが発生する可能性があるでしょう。その結果、偏ったアルゴリズムバイアスが入ってしまいます。

プロンプトを介した攻撃

チャット機能を使って正常な利用であるかのように装い、開発者が意図しない悪意を持った挙動を誘発させるプロンプトインジェクションという手法です。対話型AIの脆弱性を見つけて攻撃されます。

基本的に個人情報やAIの根幹に関わる情報を外部に出ないよう設計されています。ですが、意図しない質問のアプローチで流出する可能性を秘めています。

最悪の場合、そのAIのソースコードや内部情報が流出するケースもあるでしょう。

学習データの著作権

生成AIの開発には学習元となるデータセットが用いられますが、このデータセットの著作権の問題が存在します。

著作権法で規定はなされていますが、必要と認められる限度を超える場合や、著作権者の利益を不当に害する場合は、AI開発が目的であっても著作物の利用は認められません。この線引きが難しくグレーな部分です。

実際ChatGPTを開発したOpen AIに対して、アメリカの作家がなどが「著作権で保護された自身の文章が許可なくAIの訓練に使用されている」と損害賠償を求める訴えを起こしています。

また、入力したデータも学習データとして利用するため、結果として自社データ資産が流出してしまうということも起きる可能性があります。

コンテンツの責任

生成AIが作成したコンテンツに対する責任問題は、その使用と普及が広がるにつれてますます重要になっています。

生成AIによって生み出されたコンテンツの責任は、一般的にはその使用者が負うとされています。ですが実際には誰が責任を負うのでしょう?少なくとも生成AIは作成されたコンテンツに責任は負ってくれません。

生成AIの意思決定プロセスは複雑でブラックボックス的であることもあり、責任の所在ははっきりさせておく必要があります。

なお、生成AIのメリット・デメリットについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
生成AIを使ってシステム開発をする方法やメリット、デメリットを徹底解説

生成AI導入の道のりと課題・対策

では、生成AIを社内業務に導入するにはどういった手順を踏んでいくことになるでしょうか。「生成AIを導入する。」と決めるにもどうしていいかは分からないでしょう。ここではその道のりと、起こりうる課題と対策について解説いたします。

1.調査・選定

まずは、生成AI自身を理解することから始まります。そして、生成AIが社内業務のどの部分を効率化できるのか、どういった業務に使えるのかを調査することになります。

その際に判断すべきことは、「自社の業務課題をAIが解決できるのかどうか」です。課題を考えていくにつれて、その課題はAIで解決すべきことなのか?を掘り下げて追及していきましょう。

それによってどういった生成AIを選べばいいかも自然に見えてきます。

生成AIに対するイメージのずれ

ここで重要なことは2つあります。

一つは「生成AIを導入することを目的にしない」ことです。とりあえず効率化したいとか明確なビジョンがない状態での導入は避けましょう。

もう一つは「生成AIを導入すれば、新しいイノベーションが起きる」と妄信することです。生成AIにできることとできないことを正確に把握・理解して導入へ進んでいきましょう。

2.業務の改善とフロー変更

調査の結果、生成AIを導入することが決まったら、次は「生成AIを利用したうえでの業務の流れ」について考えましょう。生成AIを導入すると、作業の効率化や人員のバランスなどが大きく変わります。

生成AIがあることを前提とした業務フローを構築して、効率化できる部分は効率化させていきましょう。

トラブル時の責任の所在

ここで起こりうる課題として、トラブルが起きた際の責任はどこへ行くのか?です。生成AIのデメリットの際にも触れましたが、生成AIは責任は取ってくれません。

ですので、生成AIのガバナンス体制をしっかりと構築しておきましょう。業務フローの中に責任の所在や管理体制まできっちりと組み込んでおくことが重要です。

3.導入・環境構築

AIの導入を決定した後の環境構築は、特にクラウド環境の整備が重要となります。

クラウド環境は、スケーラビリティと柔軟性を提供し、大量のデータを処理し、AIモデルを訓練するのに必要な計算能力を提供します。

必要なリソース(ストレージ、計算能力、ネットワーク帯域など)を確保し、これらを最適に配置するためのインフラストラクチャを設計します。さらに、データの管理とセキュリティを確保するためのポリシーとプロトコルを設定することで適切に導入することができるでしょう。

データの品質が不十分

AIの性能は、使用するデータの品質に大きく依存します。

不十分なデータ品質は、モデルの精度と信頼性を低下させ、ビジネス上の意思決定に悪影響を及ぼす可能性があります。

この課題に対する対策として、まず、データの収集、処理、管理のプロセスを見直すことが重要です。データクレンジングとデータ補完・重複する名寄せの処理の手法を導入し、欠損値や誤ったデータを修正または除去することが精度を出すために重要となります。

サイバー攻撃のリスク

AIの導入と運用は、当然サイバー攻撃のリスクを増大させる可能性があります。AIシステムは大量のデータを処理し、重要なビジネス上の意思決定を行うため、攻撃者にとって魅力的なターゲットとなります。このリスクに対する対策として、強固なセキュリティインフラストラクチャを構築することが必要です。

プロンプトインジェクションに対しては、指示の上書きを無視したり、安全性を分析することで防げます。また、クラウドへの攻撃は、Azure OpenAI Serviceを使う等で対策を取ることができるでしょう。

4.運用

生成AIの導入と環境構築が完了した後、実際に運用を行う段階では、AIシステムのパフォーマンスを監視し必要に応じて調整が必要となるでしょう。

また、新たなデータに対応するためにモデルを定期的に再訓練・アップデートしていくことも重要です。しかし、運用段階においても課題は生まれてくるものです。

生成AI関連スキルの不足

これまでに行ったことのない業務となるため、最初は生成AIを適切に活用できる人材・ノウハウが不足していることでしょう。

結果として生成AIが引き起こすリスクやプロンプトテクニックは足りない状態からスタートとなりますので、社員教育により積み重ねていくことになります。また、組織全体がAIリテラシーを理解が足りないと、適切な生成AIの利用につながらないため、これについても学ぶことにより理解を深めていく必要があります。

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生成AIの導入は適切な理解と課題を解決していくことが一番の近道

生成AIを企業で導入することは大きなメリットを生み、業務そのものの流れを変えていくことでしょう。

そこには当然生成AIのデメリットや導入過程での課題が発生してきます。

それらを適切に対策を取っていくことで、適切な生成AIの運用が行えるとともにイノベーションを生み出すことができます。しっかりと生成AIについて理解し、会社の業務効率化や新規事業への応用などイノベーションを起こしていきましょう!

最後に

いかがだったでしょうか?

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投稿者

  • Hiromi Sai

    ChatGPTメディア運営 / テクニカルライター リベラルアーツ専攻。大学休学中は、Webマーケティング会社のマネージャーとしてライター、ディレクター100名のマネジメントをする。南米のチリとタイでの長期居住歴を持つ。

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