自社のニーズに最適な生成AIを見つけるのが難しい生成AIの導入方法がわからない生成AIを活用して業務の効率化やコスト削減、イノベーションを実現したい多くの企業が生成AIの活用に期待を寄せていますが、具体的な導入方法や活用事例が見つからず、導入に踏み切れずにいる状況だと思います。生成AIは確かに新しい技術ですが、適切に導入すれば、業務の自動化や生産性の向上、新しいサービスの創出など、様々なメリットを享受できるのもまた事実です。そこで今回は、素早く課題を解決するためのソリューションである生成AIの導入支援サービス「AIコンサルティング」を紹介します。生成AIの導入をお考えの方は、ぜひ最後までお読みください。NOVEL株式会社では、生成AIの実際の活用事例や実践的な導入ステップについて詳しく知りたい方に向けて、AI導入の道筋がより明確になる資料を用意しています。ぜひ、ダウンロードしてください。=>こちらから資料請求生成AI導入支援サービスはNOVELへ生成AIの導入には、技術選定、データ管理、セキュリティ対策など、多岐にわたる課題が存在します。この課題に対し、NOVELは豊富な経験と専門知識を活かした包括的なソリューションが生成AIの導入支援サービス「AIコンサルティング」です。その中でも、NOVELのAIコンサルティングサービスは、お客様に合わせたカスタマイズが強みです。なぜなら、企業によって抱える課題や目指す方向性が異なるからです。ステップ詳細現状分析お客様の業務プロセスやデータ環境を詳細に分析目標設定AIによって達成したい具体的な目標を明確化戦略立案目標達成のための最適なAI活用戦略を提案導入支援選定したAIの導入から運用までをサポート効果測定導入後の効果を定量的に測定し、継続的な改善を提案また、生成AIの活用には、データセキュリティやプライバシー保護、著作権問題など、様々なリスクが伴います。NOVELでは、この課題に対する包括的なソリューションを提供し、安全かつ法令遵守のAI活用を実現します。AI導入に関するご相談、お問い合わせは、NOVEL株式会社までお気軽にご連絡ください。生成系AIの導入支援サービスとは？生成系AIの導入支援サービスとは、企業がAI技術を効果的に活用するためのコンサルティングと実装サポートを提供するソリューションのことです。主に、ChatGPTやAzure OpenAI Serviceなど、最新のAI技術を企業の既存システムに統合し、カスタマイズされたAIソリューションを構築します。ステップ詳細ニーズ分析企業の課題とゴール理解、AIソリューション提案技術選定最適なAI技術選定セキュリティ対策データ保護、情報セキュリティに対する対策カスタマイズ開発企業の業務に合わせたAI開発社内教育AI活用研修提供継続的サポート導入後の問題解決と情報提供このように、生成系AIの導入支援サービスは、企業のAI活用を包括的にサポートし、ビジネス価値の創出を促進します。AI技術の急速な進化に対応し、競争力を維持したい企業にとって、こうしたサービスの活用は不可欠です。汎用人工知能と生成AIの違いは何ですか？汎用人工知能（AGI：Artificial General Intelligence）と生成AI（Generative AI）は、しばしば混同されやすいですが、その目的、能力、現状において大きな違いがあります。項目汎用性人工知能（AGI）生成AI定義多様なタスクに対応特定領域でコンテンツ生成能力範囲広範囲特化型自己改善能力〇×現在の開発状況理論段階実用段階実用アプリケーション×〇応用分野未定（潜在的に全分野）多様（特定分野）倫理的考慮の必要性高中学習アプローチ汎用・メタ学習大規模データ・転移学習人間レベルの知能目標-特定タスクの高度な能力-〇例えば、ChatGPTのような生成AIは、膨大なテキストデータから学習し、人間のような自然な文章を生成できますが、その理解は表面的で、真の意味や文脈を理解しているわけではありません。一方、AGIが実現すれば、文章の深い意味を理解し、それに基づいて推論や判断を行うことが期待されます。とはいえ、生成AIは既に実用段階にあり、ビジネスや日常生活に大きな影響を与えつつありますが、汎用人工知能の実現にはまだ時間がかかる見込みです。企業がAI導入を検討する際は、現在利用可能な生成AI技術の特性と限界を理解し、適切な活用方法を見出すことが大切です。生成系AIが注目されはじめた理由生成系AIが急速に注目を集めはじめた背景には、主に3つの重要な要因があります。この要因が相互に作用し合い、AIの実用性と普及を大きく促進しています。精度の向上アウトプットの明確化学習の簡単化と身近さの向上精度の向上生成系AIの精度向上が、注目度上昇の最大の理由です。特に、OpenAIが開発したChatGPTの登場により、AIの能力が一般にも広く認知されるようになりました。この精度向上の背景には、大規模言語モデル（LLM）の発展があります。LLMは膨大なデータを学習することで、人間の言語パターンや知識を効果的に獲得しています。その結果、ビジネスや日常生活の様々な場面で活用できる高品質なアウトプットを生成できるようになったのです。アウトプットの明確化生成系AIのもう1つの大きな特徴は、アウトプットの形式が明確になったことです。従来のAIでは、その活用方法や得られる結果が曖昧で、一般のユーザーにとっては理解しづらい面がありました。しかし、生成AIでは、テキスト、画像、音声など、具体的な形式での出力が可能です。例えば、マーケティング部門では、生成AIを使って商品説明文やSNS投稿を自動生成したり、デザイン部門では AIによる画像生成を活用したりできます。このように、出力モダリティが明確になったことで、企業が具体的な業務プロセスにAIを組込みやすくなったことも要因の1つです。学習の簡単化と身近さの向上生成系AIの第三の特徴は、学習の簡単化と、それに伴うAIの身近さの向上です。従来のAIシステムでは、専門的な知識や大規模なインフラが必要でした。一方で、現在の生成AIは、クラウドサービスとして提供されることが多く、導入のハードルが大幅に下がっています。また、ChatGPTのようなサービスを通じて、一般ユーザーでも簡単にAIを体験できるこの身近さが、企業におけるAI導入の検討を加速させています。さらに、転移学習や少量データでの学習など、AIの学習技術も進化しており、企業固有のニーズに合わせたカスタマイズも可能です。この要因により、生成系AIは単なる技術的な進歩を超えて、ビジネスや社会に大きなインパクトを与える存在となりました。企業のDX推進やイノベーション創出の効率的なソリューションとして、今後さらなる活用の拡大が期待されています。生成AIの導入で企業が直面する6つの課題生成AIの導入で多くの企業が直面する課題は、以下の6つです。どの業務にAIを導入できるか分からない生成AIを導入する手段がわからない生成AIで求めている回答を得られない社内利用における投資対効果の説明が難しい現在の生成AIの業務効率化がうまくいっていないAIに知見を持った人材がいなくて普及しないどの業務にAIを導入できるか分からない生成AIの導入において、多くの企業がどの業務に適用すべきか判断に迷うことが少なくありません。AIの可能性と、自社の業務プロセスの理解が不足しているためです。AIの適用範囲が不明確なままだと、マーケティング、カスタマーサポート、製品開発など、様々な部門でAI活用の機会を見逃し、競争力の低下につながる恐れがあります。生成AIを導入する手段がわからないまた、多くの企業がAI技術の急速な進歩と、導入に必要な専門知識の複雑さが原因で、生成AIの導入手段に関する知識不足に悩んでいます。その結果、企業はAIの潜在的な利点を活用できず、競争力を失う可能性もあります。さらに、社内のIT環境やセキュリティポリシーとの整合性を図る必要があることも難点です。生成AIで求めている回答を得られない加えて、生成AIの導入後、多くの企業が期待する回答や結果を得られないという課題にも直面しやすいです。AIモデルの適切な調整（ファインチューニング）や、質問の仕方（プロンプトエンジニアリング）のスキル不足が主な原因です。結果として、AIの出力が不正確、不適切、または業務に直接役立たないものとなり、AIへの投資効果が低下します。社内利用における投資対効果の説明が難しい生成AIの社内利用における投資対効果（ROI）を説明しにくいことも、生成AIの導入では大きなハードルとなります。AIの効果は定量化しにくく、長期的な価値創出が見えづらいためです。そうすると、経営陣や意思決定者の理解と支援を得ることが難しくなり、AI導入プロジェクトの予算確保や推進も滞る可能性があります。現在の生成AIの業務効率化がうまくいっていない多くの企業が生成AIを導入しても、期待通りの業務効率化が実現できていないというご相談も多いです。AIツールの適切な使用方法の理解不足や、既存の業務プロセスとの不適切な統合が主な原因でしょう。このままでは、業務効率化を狙っても、AIの出力結果の検証に時間がかかったり、AIと人間の役割分担が不明確になったりする問題が発生します。AIに知見を持った人材がいなくて普及しない最後に、AI技術の急速な進歩に対して、教育システムや人材育成が追いついていないことで、AIに関する専門知識を持つ人材の不足にも直面します。AIの効果的な導入や活用が進まず、DXの遅れにつながることも少なくありません。だからこそ、ここまでお伝えした6つの課題を解決するために、選びたいのが生成AIの導入支援サービスです。NOVELの生成AIの導入支援サービスが選ばれる理由NOVELの生成AIの導入支援サービスが選ばれる理由には、以下の5つが挙げられます。基礎知識と事例を共有投資対効果の高い業務を選定要件定義から開発までワンストップ対応継続的にスケールアップセキュリティのノウハウが充実基礎知識と事例を共有NOVELの生成AI導入支援サービスは、「どの業務にAIを導入できるか分からない」という課題を解決します。2万アカウントを有するAI SaaSプロダクトの運営経験と、大手企業へのコンサルティング実績を基に、豊富な基礎知識と実践的な事例を共有します。また、業界別のAI活用事例や、ChatGPTやAzure OpenAIなどの最新技術動向を分かりやすく解説。さらに、AIを活用したDX推進の具体的な方法論を提示し、お客様の業務に最適なAI導入の道筋を明確にします。これにより、AIの可能性を理解し、自社の業務改善に直結する導入計画を立てられます。投資対効果の高い業務を選定また、AI導入の投資対効果（ROI）を最大化するため、お客様の業務プロセスを詳細に分析し、AIによる効率化がもっとも効果的な領域を特定します。LLM（大規模言語モデル）やコンピュータビジョンなど、各AI技術の特性を考慮しつつ、コスト削減、生産性向上、品質改善などの具体的な数値目標を設定。さらに、AI導入後の効果測定方法も提案し、経営層への説明資料作成もサポートするため、明確なROIに基づいたAI投資の意思決定が可能です。要件定義から開発までワンストップ対応弊社が有する開発技術を用いて、AI導入のプロセス全体をカバーする包括的なサポートを提供し、要件定義から開発、実装までをワンストップで対応します。まず、お客様のビジネス目標と現状の課題を深く理解し、最適なAIソリューションを設計。OpenAIやAzure等の適切なAIプラットフォームを選定し、カスタマイズされたAIモデルの開発を行います。さらに、既存システムとの統合や、セキュリティ対策、ユーザートレーニングまでを一貫して支援し、スムーズかつ効果的なAI導入を実現します。継続的にスケールアップ生成AIは、導入したら完成というものではありません。そのため、導入後も継続的な改善とスケールアップを支援し、長期的な成功を後押しします。定期的なパフォーマンス評価を行い、AIモデルの精度向上や新機能の追加を提案するだけに限らず、ユーザーフィードバックを収集・分析して使いやすさや有効性を向上させます。さらに、新たな業務領域へのAI展開や、より高度なAI技術の導入についてもコンサルティングを提供。これにより、AIの活用範囲を段階的に拡大し、組織全体のDX推進を加速させます。セキュリティのノウハウが充実もちろん忘れてはならないのが、セキュリティリスクの存在です。この点でも、AIの利用におけるセキュリティリスクを最小限に抑えるための包括的なノウハウを提供します。データの暗号化、アクセス制御、プライバシー保護などの最新のセキュリティ対策を実装し、安全なAI利用環境を構築します。長期的なAI活用能力の向上支援を受けて、セキュアかつ効果的なAI活用を実現しましょう。どのような課題に対してAIを活用できるのかが明確でない、AIに詳しい人材が不足している、などの課題がある企業様は、ぜひ弊社のサービスをご覧ください。DX推進に社内AIの導入も1つの選択肢企業のDX推進において、以下の理由から社内AIの導入は非常に有効な選択肢の1つとしても挙げられます。業務効率の向上データ活用の促進カスタマーエクスペリエンスの向上イノベーションの促進コスト削減スケーラビリティの向上競争優位性の確保一方で、AIの導入には課題もあります。例えば、適切なデータの収集と管理、AIモデルの継続的な学習と改善、既存のITシステムとの統合などが挙げられます。この課題に対処するためには、専門的な知識と経験が必要です。そのため、経験豊富な専門家のサポートを受けることで、リスクを最小限に抑えつつ、AIの恩恵を最大限に享受しましょう。生成AI導入支援サービスの流れ生成AI導入支援サービスは、主に2つの段階に分かれています。まず、コンサルティング段階では、企業の現状分析と最適なAI活用戦略の策定が行われます。続くAIシステム開発段階では、実際のシステム構築と運用を実施するイメージです。コンサルティング：2〜3か月基礎知識・事例のご共有業務フローの分解適用できる領域の策定コスト削減効果、売上アップ効果の試算コンサルティング段階は、生成AI導入の成功を左右する重要なフェーズです。この期間中、AIコンサルタントは企業の現状を深く理解し、最適なAI活用戦略を策定します。AIシステム開発：3〜12か月AIシステムの要件定義システム開発運用テスト性能改善AIシステム開発段階は、コンサルティング段階で策定された戦略を実際のシステムとして具現化する重要なフェーズです。この期間中、AIエンジニアとデータサイエンティストが協力して、企業のニーズに合わせたカスタムAIソリューションを構築します。最終的に、モニタリングや改善を継続して、最終的な完成形を目指すことになります。NOVEL株式会社のAIシステム開発サービスでは、最新のAI技術と豊富な開発経験を活かし、お客様のビジネス目標達成を強力にサポートするため、ぜひサービスをご覧ください。⇒各種ソリューションの詳細はこちら生成AIの導入支援サービスを受ける8つのメリット生成AIの導入支援サービスを受けるメリットは、以下の8つです。生成AIの導入支援サービスを受ける8つのメリット業務に合わせてAIモデルをカスタマイズできるデータの準備から学習まで一貫のサポートを受けられる自社システムに生成AIを組み込める運用フェーズでも継続的なバックアップを受けられる高度なセキュリティ対策を施せる社内にノウハウを蓄積して自走できるコストを抑えつつ成果を目指せる失敗リスクを最小限に抑えられる業務に合わせてAIモデルをカスタマイズできる生成AI導入支援サービスの最大の利点は、業務特性に応じたAIモデルのカスタマイズです。汎用的なChatGPTやAzure OpenAIでは対応しきれない企業固有のニーズに、専門家が寄り添います。さらに、自社データを活用した学習により、競合他社との差別化も図れます。データの準備から学習まで一貫のサポートを受けられる生成AI導入支援サービスの真価は、データ準備から学習までの一貫したサポートにあります。多くの企業がAI導入でつまづくのは、質の高いデータセットの構築です。専門家のサポートにより、既存データの洗浄や整形、さらには不足データの収集戦略まで、効率的に進められます。自社システムに生成AIを組み込める生成AI導入支援サービスのメリットは、自社システムへのシームレスな統合にもあります。そのため、既存のITインフラストラクチャーとの親和性を最大化し、業務フローを乱すことなくAIの力を活用できます。また、社内の文書管理システムとAIを連携させれば、膨大な情報の中から瞬時に必要なデータを抽出するといったことも可能です。運用フェーズでも継続的なバックアップを受けられる生成AI導入支援サービスでは、運用フェーズにおける継続的なバックアップも受けられます。主に、モデルの性能劣化を防ぎ、最新のアルゴリズムや技術を適時に取り入れることが可能です。新たなデータが蓄積された際の再学習プロセスや、ビジネス環境の変化に応じたモデルの調整などを、効率的かつ効果的に行えます。高度なセキュリティ対策を施せる生成AI導入支援サービスでは、高度なセキュリティ対策の実装もメリットの1つです。AIシステムは膨大な企業データを扱うため、情報漏えいのリスクが常に付きまといます。最新のセキュリティプロトコルやデータ暗号化技術を適用し、サイバー攻撃からの防御を強化できます。さらに、法令遵守（コンプライアンス）の観点からも、個人情報保護法やGDPRなどの規制に準拠したAIシステムの構築も実現しやすいでしょう。社内にノウハウを蓄積して自走できる生成AI導入支援サービスによっては、社内へのノウハウ蓄積と自走能力も獲得できます。専門家との協働を通じて、AIプロジェクトの進め方や技術的知見が社内に浸透します。将来的には外部依存度を下げ、自社でAIプロジェクトを推進できる体制が整うでしょう。蓄積されたノウハウは他部門や新規プロジェクトにも応用可能で、企業全体のDX推進力ともなります。コストを抑えつつ成果を目指せる生成AI導入支援サービスのメリットには、コスト効率の最適化も挙げられます。自社でAI開発チームを立ち上げる場合と比較して、初期投資を大幅に抑制できます。また、無駄な試行錯誤を避け、効率的なリソース配分が可能です。さらに、ROIを重視したプロジェクト設計により、短期間での成果創出も期待できます。失敗リスクを最小限に抑えられる最後に、生成AI導入支援サービスの決定的なメリットとして、プロジェクト失敗リスクの最小化も挙げられます。AI導入は複雑で、多くの企業が途中で挫折しています。過去の成功事例や失敗例から学び、最適な導入戦略を立案できる体制であれば、AIの倫理的問題や法的リスクについても事前に対策を講じることが可能です。全体のメリットを通して、企業のAI導入に対する信頼性と成功確率が大幅に向上するのが生成AI導入支援サービスというわけです。生成AIの導入支援サービスを受ける4つのデメリット生成AIの導入支援サービスを受けるデメリットは、以下の4つです。継続的なコストがかかる社外秘情報を預ける必要がある自社の文化や優先事項を反映しにくいベンダー次第で成果が大きく変わってしまう継続的なコストがかかるまず、生成AI導入支援サービスの利用にはコストがかかります。この継続的なコストは、一見デメリットに思えるかもしれません。しかし、適切に活用すれば、継続的なコストを上回る価値を創出し、長期的な収益性向上を実現するものです。コストは単なる出費ではなく、ビジネス成長のための戦略的投資となると考えてください。社外秘情報を預ける必要がある生成AI導入時の社外秘情報の取り扱いも、慎重を要する課題です。学習データには社外秘の情報を含むため、社内外での扱い方は定めておかなくてはなりません。厳格な秘密保持契約を締結して機密情報を法的に保護する、最新のセキュリティ技術を駆使してデータの暗号化やアクセス制御を徹底するなどは急務です。また、定期的なセキュリティ監査やスタッフへのコンプライアンス教育も実施することも踏まえ、総合的なアプローチにより社外秘情報を共有し、AIの恩恵を最大限に享受しましょう。自社の文化や優先事項を反映しにくい生成AI導入支援サービスにおいて、自社の文化や優先事項の反映が難しいことも少なくありません。このことから、ベンダー側にはプロジェクト開始時に徹底したヒアリングを行い、企業文化や戦略的優先事項を深く理解することが求められます。その上で、AIソリューションの設計段階から緊密に連携を図り、随時反映します。中でも「伴走型」支援モデルであれば、導入後も継続的な調整と最適化を受けられるでしょう。ベンダー次第で成果が大きく変わってしまう最後に、ベンダー次第では生成AIの導入で得られる成果も左右されます。AIに明るくても開発が難航する、またその逆も然りです。また、ベンダーロックインを回避するためにも、密に相談できる体制も欠かせません。将来的な柔軟性を確保しつつ、安定した高品質のAIソリューションで成果を得られるベンダーを探しましょう。NOVEL株式会社のAIシステム開発サービスでは、最新のAI技術と豊富な開発経験を活かし、お客様のビジネス目標達成を強力にサポートするため、ぜひサービスをご覧ください。⇒各種ソリューションの詳細はこちら生成AIの導入支援サービスに関するFAQ最後に、生成AIの導入支援サービスに関する質問へ回答します。汎用人工知能と生成AIの違いは何ですか？生成AIの導入事例は？生成AIのリスクはどのように分類されますか？生成AIはどの業種で利用されていますか？汎用人工知能と生成AIの違いは何ですか？汎用人工知能（AGI）と生成AI（Generative AI）は、異なる概念です。AGIは人間のような汎用的な知能を持つ理論上のAIで、まだ実現していません。一方、生成AIは特定のタスクに特化した現存のAI技術です。例えばChatGPTやDALL-Eなどが該当し、テキストや画像を生成できます。生成AIの導入事例は？生成AIの導入事例は多岐にわたります。例えば、マーケティング分野では、OpenAIのGPTを活用して商品説明文や広告コピーを自動生成し、業務効率を大幅に向上させた企業があります。詳しくはこちら：【事例5選】生成AIによる業務効率化のメリットと進め方・成功のポイントを詳しく解説生成AIのリスクはどのように分類されますか？生成AIのリスクは、わかりやすくすると3つに分類されます。リスクの種類説明技術的リスクデータ品質、AI精度、セキュリティ問題倫理的リスクプライバシー侵害、差別、著作権問題ビジネスリスク高コスト、スキル不足、過度の依存このリスクを適切に管理するには、専門家のサポートが不可欠です。生成AIはどの業種で利用されていますか？教育、エンターテインメント、農業など、あらゆる分野で革新的な応用が進んでいます。業種に関係なく、データ分析、顧客対応、コンテンツ作成など、共通の業務プロセスの改善にも生成AIは大きな可能性を秘めています。海外の事例を見る：【最新】海外企業の生成AIの導入・活用事例7選｜学ぶべきポイントとは生成AIソリューション「AIコンサルティング」NOVEL株式会社が提供する「AIコンサルティング」は、生成AI活用に関する包括的なサポートを実現します。このサービスは、基礎知識の共有から実際のAIシステム開発まで、一気通貫でお客様をサポートするものです。基礎知識・事例のご共有投資対効果の高い業務領域を特定コスト削減効果や売上アップ効果を試算してご提案適切な導入戦略なしにAIを導入しても、期待した効果は得られません。弊社のAIコンサルティングは、そのようなリスクを最小限に抑え、お客様のビジネスに最適なAIソリューションを提供します。生成AIの導入でお悩みの方は、ぜひNOVEL株式会社のAIコンサルティングをご検討ください。