• 自社に最適な生成AIを見つけたい

• 生成AIの導入方法がわからない

生成AIは様々な業務で活用できる可能性がありますが、自社の状況に合わせて適切に選定し、効果的に導入することが重要です。

そこで今回は、生成AIによる業務効率化のメリットと具体的な活用事例、そして導入の進め方を詳しく解説します。少しでもお悩みの際は、ぜひ本記事をご一読ください。

生成AIによる業務効率化とは？

業務効率化とは、ムリ・ムダ・ムラを徹底的に排除し、限られたリソースを最大限に活用することです。そして、生成AIの導入は、まさにこの業務効率化を実現するための効率的なソリューションとなります。

生成AIは、大量のデータから学習し、人間に代わって対応可能な範囲で業務を自動化します。その結果、従業員は単純作業から解放され、より高度な業務に専念できる環境を整えられるわけです。

生成AIで対応できる業務効率化の例9選

生成AIで対応できる業務効率化の例は、以下の9つが挙げられます。

1. 大量の文書や契約書の要約

2. 顧客対応におけるFAQへの自動回答

3. テキストからの画像生成

4. プログラミングコードの生成とデバッグ

5. データ分析と視覚化

6. 多言語間の翻訳

7. クリエイティブなコンテンツ制作

8. リサーチと知識集約

9. ドキュメントのレビューとフィードバック

大量の文書や契約書の要約

まず、生成AIの活用によって、膨大な量の文書や契約書を短時間で要約できます。LLMを用いることで、文書の主要なポイントを抽出し、コンパクトにまとめることができるのです。

この場合、ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル（LLM）が適しています。このモデルは、大量のテキストデータを学習しており、文脈を理解し、重要な情報を的確に抽出できます。

また、要約の長さや詳細度を調整することも可能で、ニーズに合わせた柔軟な対応も可能です。

具体的な業務の例

• 会議の議事録の要約

• 顧客からのフィードバックの要点抽出

• 法的文書や契約書の要約

• 研究論文の要旨作成

• プレスリリースのハイライト抽出

顧客対応におけるFAQへの自動回答

顧客からの問い合わせに24時間365日対応できるチャットボットの導入によって、顧客満足度の向上と業務の効率化を同時に実現できます。よくある質問への回答を自動化することで、人的リソースを他のタスクに振り向ける仕組みです。

よくあるのは、DialogflowやIBM Watsonなどの自然言語処理（NLP）に特化したプラットフォームです。また、オリジナルで作成したチャットボットの学習や改善を継続的に行うことで、より自然で正確な応答が可能になります。

具体的な業務の例

• ECサイトでの商品に関する問い合わせ対応

• サービスの利用方法に関する質問への回答

• 注文状況や配送状況の確認

• 予約変更やキャンセルの手続き案内

• 技術的なトラブルシューティングの初期対応

テキストからの画像生成

生成AIを使えば、テキストから画像も生成できます。製品イメージや広告バナー、ソーシャルメディア投稿用の画像など、様々な用途で活用できます。

この場合は、Stable DiffusionやDALL-Eなどの画像生成モデルが適しているでしょう。このモデルは、テキストから画像を生成する能力に優れており、高品質で多様性のある画像を作成できます。

加えて、ユーザーの指示に基づいて画像を微調整することも可能で、ニーズに合わせたカスタマイズも実現可能です。うまく活用できれば、デザイナーが手作業で作成する必要がなくなるため、制作コストと時間を削減可能です。

具体的な業務の例

• ブログ記事のアイキャッチ画像の作成

• 製品説明資料のイメージ図の生成

• SNS投稿用の画像の大量生成

• アイデア出しに使える画像の作成

• プレゼンテーション資料のビジュアル化

プログラミングコードの生成とデバッグ

生成AIの活用によって、プログラミングコードの生成とデバッグも効率化できます。開発者が手動でコードを書く必要がなくなるため、開発スピードの向上とコストの削減を期待できるでしょう。

また、コードのエラーを自動的に検出し、修正案を提示することで、デバッグ作業の効率化にも貢献します。

OpenAIのCodexやAmazonのCodeWhisperer(AWS)などのコード生成モデルが、この場合はフィットします。このモデルは、大量のオープンソースコードを学習しており、高品質で実用的なコードを生成可能です。

とはいえ、コードの確認や分割後のマージなどは人間で行う必要がある点に留意してください。

具体的な業務の例

• 定型的なコードの自動生成（CRUD操作など）

• レガシーコードのリファクタリング支援

• コードのドキュメンテーション生成

• エラーメッセージからのデバッグ支援

• コードレビューの自動化

データ分析と視覚化

生成AIを活用すると、データ分析と視覚化のプロセスの自動化も可能です。大量のデータからインサイトを抽出し、わかりやすいグラフや図表で表現することで、意思決定のスピードアップが期待できます。

この場合、自動機械学習（AutoML）プラットフォームやGPTモデルを活用できます。データの前処理から特徴量エンジニアリング、モデル選択、ハイパーパラメータチューニングまで対応できれば、十分な精度を得られるでしょう。

データの量や質によっても大きく差は出るものの、分析結果をわかりやすく可視化し、ビジネスインサイトを導き出すことができるため、データ活用に貢献します。

具体的な業務の例

• 売上データの自動分析とレポート生成

• マーケティングキャンペーンの効果測定と最適化提案

• 在庫管理の最適化シミュレーション

• 顧客セグメンテーションと行動予測

• 異常検知とアラート通知

多言語間の翻訳

生成AIの活用では、多言語間の翻訳業務を自動化し、効率化も狙えます。そのため、人手による翻訳作業の負担を大幅に軽減し、コストと時間を削減できます。

多言語翻訳には、GPT-3といった大規模言語モデル（LLM）が適任です。このモデルは、膨大な量のテキストデータを学習することで、高い言語理解力と生成能力を獲得しています。

ChatGPTにも使われるGPTモデルであれば、文脈を考慮した自然な翻訳が可能で、専門用語にも対応できます。データをうまく学習できれば、高品質な翻訳結果を効率的に得られるはずです。

具体的な業務の例

• グローバル企業における社内文書の多言語翻訳

• 海外向けWebサイトやアプリのローカライズ

• 国際会議や商談での通訳支援

• 海外顧客とのメールコミュニケーション

クリエイティブなコンテンツ制作

生成AI、例えばGPTやDALL-Eなどの生成モデルを用いて、記事やブログ、広告コピー、画像などのコンテンツを自動生成できます。人手によるコンテンツ制作の負担を軽減し、制作スピードを向上させることができます。

GPTは、大量のテキストデータを学習することで、文脈を理解し、自然で説得力のある文章を生成できます。また、DALL-Eは、テキストから高品質な画像を生成できるモデルで、イラストや写真のようなビジュアルコンテンツの制作に役立つでしょう。

こうした複数のモデルを組み合わせることで、テキストと画像を融合したクリエイティブなコンテンツを効率的に制作できます。

具体的な業務の例

• Webサイトやブログ記事の自動生成

• SNS向けの広告コピーや投稿文の作成

• プレゼン資料やレポートの図表・グラフィック生成

• 商品説明文やキャッチコピーの考案

リサーチと知識集約

生成AIを活用すると、リサーチや知識集約の業務まで効率化できます。結果として、情報収集と分析のスピードを向上できます。

プロンプトは必要となるものの、GPT-4oではコンテキストウィンドウ（入出力できる文字数）が飛躍的に向上しました。そのため、大容量のテキストから効率的かつ高品質なリサーチと知識集約が可能です。

具体的な業務の例

• 市場調査やトレンド分析のための情報収集

• 特許や論文などの技術文書の要約と知識整理

• 顧客の声やレビューデータからのインサイト抽出

• 社内の膨大な文書から必要情報の検索と集約

ドキュメントのレビューとフィードバック

生成AIの活用によって、ドキュメントのレビューとフィードバック業務もできます。文書の内容を自動的に分析し、改善点や修正案を提示できるからです。

大規模言語モデルでは、一定の文法や文脈、論理構成などを深く理解しています。結果として、文書の品質を多角的に分析し、具体的な改善案を提示できる仕組みです。

また、ファンチューニング次第では、専門用語や業界特有の表現にも対応可能で、幅広い分野のドキュメントレビューに活用できます。

具体的な業務の例

• 社内文書や報告書の校正とフィードバック

• 契約書や法的文書の内容チェックと修正提案

• 顧客向け資料やマニュアルの品質管理

• 学生のレポートや論文の添削と評価

ただし、ここまで紹介した生成AIの業務効率化は、すぐに効果が出るわけではありません。

まず、自社のニーズや課題に合わせて、最適なAIを選ぶ必要があります。また、AIを使いこなすには、一定の学習と試行錯誤が欠かせません。

弊社、NOVEL株式会社は、貴社の課題をヒアリングし、最適なAIソリューションをご提案します。導入後のサポートにも対応しているため、ぜひお気軽にご相談ください。

生成AIによる業務効率化の事例5選

ここからは、生成AIを導入し、業務効率化を実現している企業の事例を5つ紹介します。貴社の課題解決に向けて、ぜひ参考にしてください。

1. au（KDDI）：お問い合わせ対応

2. JA横浜：事務手続き効率化

3. ファミリーマート：文書作成等

4. 三機工業：データの利活用

5. TOPPAN：プログラム開発効率化

au（KDDI）：お問い合わせ対応

au（KDDI）は、2024年3月7日から、LINEアカウント「auサポート」でのチャットボットによるお問い合わせ対応に、生成AIの活用を開始しました。この取り組みは、カスタマーサポート領域において、生成AIを搭載したチャットボットの提供は国内主要企業で初めてとなります。

生成AIの活用によって、お客様の入力内容を要約できるほか、情報が不足している場合に生成AIが再質問を行うことが可能に。この導入では、お問い合わせ内容の解決までにかかる時間を短縮し、ストレスなく迅速に問題を解決できるようにすることを目指しています。

au（KDDI）は、生成AIの導入によるメリットを最大化し、デメリットを最小限に抑えるために、今後も機能追加などを行っていく予定です。生成AIを活用したチャットボットの導入は、カスタマーサポートの質の向上と効率化に大きく貢献すると期待されています。

【公式】詳しくはこちら：au、チャットボット問い合わせ対応に生成AIを活用開始 | KDDI News Room

NEC：文章要約

NECは、事故対応業務に生成AIの文章要約技術を導入し、事故報告書の作成プロセスが大幅に効率化しています。

具体的には、事故の第一報を受けた際に、現場の状況をテキストデータとして入力すると、AIが自動で要約文を生成。この要約文を土台として、担当者が必要な情報を追記・修正することで、スピーディかつ漏れのない事故報告書の作成が可能です。

ただし、AIに頼りすぎると、かえって見落としが生じるリスクもあるでしょう。とはいえ、NECの取り組みは、生成AIを業務効率化に活用する好事例の1つと言えます。貴社でも、業務の性質や課題を見極めた上で、最適なAI活用方法を模索してみてはいかがでしょうか。

【公式】詳しくはこちら：事故対応に生成AIの文章要約技術を導入 (2024年5月27日)：プレスリリース | NEC

ファミリーマート：文書作成等

ファミリーマートは、生成AI技術を活用し、社内の文書作成等の業務効率化に取り組んでいます。

ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を導入し、各種アンケートの集計作業、社内文書や社員教育資料の作成、スーパーバイザーから本部社員への問い合わせ対応などの業務で、約50%の作業時間削減効果を見込んでいるとのことです。

ファミリーマートの事例を参考にすると、自社のニーズや課題に合わせて、最適なAIツールやサービスを選択し、社員への教育や業務プロセスの見直しを行うことで、効果的に業務効率化を実現できることがわかります。

とはいえ、品質の確認やAIへの依存度が高まることによるスキル低下のリスクを踏まえた導入と維持が求められるでしょう。

【公式】詳しくはこちら：社内に生成AIを導入 関連業務時間を50％削減へ｜ニュースリリース｜ファミリーマート

三機工業：データの利活用

三機工業株式会社は、2024年4月より社内向けに生成AIサービスを段階的に導入することを発表しました。同社が導入するのは、Microsoft社が提供するAzure OpenAI Serviceを基盤とした生成AIシステムです。

このシステムは、検索を補助とした生成を行うRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術や、テキストや画像、音声など複数のデータを理解し組み合わせて処理できるマルチモーダルAI技術を活用しています。

生成AIの導入により、三機工業は設計業務や設備施工に関する資料の理解・活用、作業の効率化や品質向上を図るとのことです。なお、独自のセキュリティ対策を施し、信頼性の高い情報のみをAI用DBとして構築するとしていますが、リスク管理は重要な課題と言えます。

今後、三機工業ではマルチモーダルAIなどの新機能の検証や、設備データ分析、設計・施工計画支援、省エネ予測などへの生成AIの活用を検討していくことでしょう。

【公式】詳しくはこちら：業務改革に向け、生成AIの活用開始 - 三機工業株式会社

TOPPAN：プログラム開発効率化

TOPPANホールディングスは、社内システムのプログラム開発業務に生成AIを導入し、大幅な効率化を実現しました。

オープンソースの大規模言語モデル（OSS-LLM）を活用し、自社サーバー上に高セキュリティな生成AI環境を構築。これにより、プログラミングの要約とコード作成を自動化し、開発時間を最大70％短縮することに成功したとのことです。

とはいえ、コード作成の一部をAIに任せつつ、人間がプログラミングの本質を理解し、AIを適切に活用していくバランス感覚が求められるでしょう。

【公式】詳しくはこちら：TOPPANホールディングス、生成AIを活用し、社内システムプログラム開発の業務効率が約70％向上 | TOPPANホールディングス株式会社

ここまで触れたように、生成AIは私たちのビジネスに大きな変革をもたらす可能性を秘めています。それぞれの取り組みは、その先駆的な事例の1つと言えるでしょう。

生成AIを使った業務効率化の進め方

生成AIを使った業務効率化の進め方は、以下のとおりです。

1. 既存業務を可視化する

2. 改善箇所の優先順位を決める

3. 生成AIが最適かを見極める

4. 環境構築・PoC作成を行う

5. 試験運用を実施する

6. 本開発・運用・効果検証を進める

このプロセスを踏まえることで、生成AIの導入が目的化することなく、業務効率化という本来の目的を達成できるでしょう。

既存業務を可視化する

業務効率化の第一歩は、現状の業務を可視化することです。どのような業務があり、誰が担当しているのか、業務に対してどれくらいの人員が必要で、所要時間や工数はどの程度なのかを明らかにしましょう。

業務の全体像を把握することで、改善すべき箇所や優先順位が見えてきます。業務フローを図式化したり、業務量を数値化したりするのも有効な手段です。可視化によって、業務の無駄や重複、ボトルネックが浮き彫りになり、改善のヒントが得られるはずです。

改善箇所の優先順位を決める

業務の可視化ができたら、次は改善箇所の優先順位を決めます。現状の工数がどの程度で、その業務を改善することで他の業務の効率化にもつながるのかを考慮しましょう。

影響範囲が広く、改善効果が高い業務から着手するのが賢明です。優先順位を決める際は、業務の重要度や緊急度、改善の難易度なども加味する必要があります。

限られたリソースを最大限に活用するためにも、優先順位付けは欠かせません。

生成AIが最適かを見極める

改善箇所が決まったら、生成AIが最適な解決策であるかを見極めましょう。業務効率化の手段は、廃止、削減、簡単化、標準化、計画化、分業・分担、同期化、機械化など様々ありますが、生成AIはその1つに過ぎません。

生成AIの導入が目的とならないよう、他の手段との比較検討が必要です。生成AIが最適と判断された場合は、どの業務にどのように活用するのかを具体的に設計しましょう。業務の性質や規模、必要なアウトプットに応じて、最適な生成AIツールを選定することが重要です。

環境構築・PoC作成を行う

生成AIの活用方針が決まったら、実際に環境を構築し、PoCを作成します。生成AIを業務に組み込むには、APIとの連携やデータの整備など、技術的な準備が必要です。

また、生成AIの性能を検証し、業務への適合性を確認するためのPoCも欠かせません。PoCでは、実際の業務データを使って生成AIを動かし、アウトプットの品質や処理速度、コストなどを評価します。環境構築とPoC作成は、本格的な導入に向けた重要なステップです。

関連記事：PoC（Proof of Concept）開発のプロセスや費用・違いをプロがまとめてみた

試験運用を実施する

環境が整い、PoCで生成AIの有効性が確認できたら、次は試験運用を実施します。限定的な範囲で生成AIを業務に導入し、実際の運用を通じて課題や改善点を洗い出すのが目的です。

試験運用では、生成AIの精度や安定性、ユーザーの受容性などを検証し、本番運用に向けた準備を整えます。また、運用体制やルール、トラブル対応方法なども確立しておく必要があります。

試験運用を通じて、生成AIを業務に最適化していきましょう。

本開発・運用・効果検証を進める

試験運用で生成AIの業務適合性が確認できたら、いよいよ本開発と本番運用に移ります。本開発では、試験運用で得られた知見を基に、生成AIシステムを完成させます。

ユーザーインターフェースの改善や、例外処理の追加など、実用レベルに仕上げていくのがポイントです。そして、本番運用を開始したら、PDCAサイクルを回しながら、継続的な改善と効果検証を進めていきましょう。

生成AIを使った業務効率化の6つのメリット

生成AIを使った業務効率化のメリットは、以下の6つが挙げられます。

1. 時間の節約

2. コスト削減

3. 生産性の向上

4. 品質向上

5. スケーラビリティの確保

6. 新サービスの創出

時間の節約

生成AIを業務に導入することで、もっとも大きなメリットとして挙げられるのが時間の節約です。ChatGPTに代表されるLLMの活用によって、これまで人間が手作業で行っていた文章作成や情報収集、データ分析などの作業を自動化し、大幅に時間を短縮できます。

例えば、お客様からの問い合わせ対応業務において、AIを利用したチャットボットシステムの導入によって、24時間365日、瞬時に的確な回答を提供できます。これにより、顧客満足度の向上と同時に、社員の負担軽減にもつながるでしょう。

また、AIによる自動文章生成技術を活用すれば、報告書や議事録、マニュアルなどの各種ドキュメント作成にかかる時間を大幅に削減できます。人間が1から文章を書く必要はなくなるため、本来注力すべき業務に集中できるようになるのです。

コスト削減

生成AIの導入は、業務の効率化だけでなく、コスト削減にも大きく貢献します。先述の通り、AIの活用によって業務に要する時間を短縮できるため、結果的に人件費の削減につながるからです。

加えて、AIによる自動化によって、ミスやエラーを防ぐことができるため、手戻りや無駄な作業を減らすことができます。

さらに、AIを活用したツールやサービスの多くはクラウドベースで提供され、必要な時に必要な分だけ利用できることを踏まえても、コストの最適化はメリットと言えるでしょう。

生産性の向上

生成AIの活用は、業務の生産性を飛躍的に高めることができます。AIによる自動化によって、単純作業や反復作業から解放されるため、社員は付加価値の高い業務に注力できるからです。

また、AIの活用によって、これまで人間では処理しきれなかった大量のデータを高速で分析し、新たな知見やインサイトを得ることができます。これにより、意思決定のスピードアップや、新たなビジネスチャンスの発見にも繋がるでしょう。

品質向上

生成AIの導入は、業務の品質向上にも大きく寄与します。AIによる自動化によって、ヒューマンエラーを防ぐことができるため、ミスやバラつきのない高品質なアウトプットを安定的に生み出すことができるためです。

さらに、AIによる自動化によって、品質管理のプロセス自体を効率化することもできます。例えば、製造業において、AIを活用した画像検査システムを導入すれば、製品の品質チェックを自動で行うことができ、検査工程の大幅な効率化と品質向上も期待できます。

スケーラビリティの確保

生成AIの活用によって、ビジネスのスケーラビリティを確保しやすくなります。AIによる自動化によって、業務プロセスを標準化・システム化できるため、事業規模の拡大に合わせて、柔軟にリソースを増強できるのです。

例えば、AIを活用したカスタマーサポートシステムを導入すれば、問い合わせ数が増えても、人員を大幅に増やすことなく、安定したサービス提供が可能になります。チャットボットによる自動応答と、人間オペレーターによる対応を適切に組み合わせることで、効率的でスケーラブルなサポート体制を構築できるでしょう。

また、AIによるデータ分析を活用すれば、市場の変化やユーザーニーズの変化をいち早く捉え、迅速に事業戦略を調整できます。機械学習によって、データから継続的に学習し、予測精度を高めていくことで、ビジネス環境の変化に柔軟に適応できる体制を整えられるわけです。

新サービスの創出

生成AIの活用は、新たなサービスやビジネスモデルの創出にもつながります。AIを活用したパーソナライズされたコンテンツ配信サービスや、AIによる自動デザイン生成ツールなどは、既に実用化が進んでいます。

今後は、AIを活用した新たな創作活動や、AIとのコラボレーションによる革新的なサービスが次々と生まれてくるでしょう。AIによる需要予測や顧客セグメンテーションなどを駆使することで、より精度の高いマーケティング戦略を立てられます。

生成AIの活用は、イノベーションを加速し、新たな価値創造を促進する大きな力となるでしょう。

生成AIで業務効率化を成功させる5つのポイント

生成AIで業務効率化を成功させるポイントは、以下の5つです。

1. 解決すべき課題を明確にする

2. 仮説を立てる

3. 効果検証を定期的に行う

4. ロードマップを描く

5. 社内全体で推進する

解決すべき課題を明確にする

生成AIを活用して業務効率化を実現するためには、まず自社の業務プロセスを見直し、どの部分にどのような課題があるのかを明確にすることが重要です。

AIは万能ではありません。データ入力や単純作業の自動化、顧客対応の効率化、コンテンツ作成の支援など、AIが得意とする領域と、苦手とする領域があります。

自社の業務の中で、もっとも効率化が必要な部分、AIの導入によって大きな効果が見込める部分を特定することが、生成AIを活用する上での第一歩となるものです。

仮説を立てる

生成AIを導入する際には、「この業務にこのAIを適用すれば、作業時間が○○%削減できるはずだ」といった具体的な仮説を立てることが重要です。

漠然と「AIを導入すれば効率化できる」というのでは不十分で、どのAIをどう活用すれば、どの程度の効果が見込めるのかを明確にする必要があります。

この仮説を立てる際には、AIベンダーの提供する情報やホワイトペーパー、導入事例などを参考にすると良いでしょう。ただし、あくまでも「仮説」であることを踏まえて、小規模な実証実験（PoC）を行い、仮説の妥当性を検証することが欠かせません。

効果検証を定期的に行う

生成AIを導入したからといって、それで終わりではありません。定期的に効果検証を行い、当初の目的が達成できているのかどうかを確認する必要があります。

AIの性能は日々進化していますし、業務プロセスも変化していくものです。昨日最適だったAIが、今日も最適とは限らないわけです。

効果検証の結果、期待した効果が得られていない場合は、AIの設定を見直したり、別のAIツールに切り替えたりするなどの対応が必要です。また、効果検証の過程で新たな課題が見つかることもあるでしょう。

そうした課題にも柔軟に対応していくことが、生成AIを活用した業務効率化を成功させるポイントとなります。

ロードマップを描く

生成AIの導入は、一朝一夕で実現できるものではありません。中長期的な視点に立ち、ロードマップを描くことが重要です。

まずは小さく始めて、徐々に適用範囲を広げていくのが賢明でしょう。その際、AIリテラシーの向上や社内の理解促進なども視野に入れる必要があります。

AIは専門的な技術ですから、社員がAIを正しく理解し、活用できるようにするための教育・啓蒙活動が欠かせません。また、AIの導入によって業務プロセスが変わることで、社員の抵抗感が生まれることもあります。

そうした社員の不安を払拭し、AIを前向きに活用してもらうための施策として、ロードマップに社内の変革も織り込んでおく必要があるのです。

社内全体で推進する

生成AIを活用した業務効率化は、特定の部署だけの取り組みでは限界があります。社内の様々な部署が連携し、全社的に推進していく必要があります。

そのためには、経営層のコミットメントが欠かせません。経営層がAIの重要性を理解し、明確なビジョンを示すことで、社員のモチベーションも上がります。

加えて、AIの活用を推進する専門部署を設置したり、AIに詳しい人材を登用したりするなど、体制面の整備も重要です。さらに、先述の通り、AIリテラシーの向上に向けた教育・啓蒙活動も欠かせません。

【Tips】生成AIの業務効率化に関するデータは？

生成AIの業務効率化に関するデータには、以下が挙げられます。

• 市場規模は2030年で約1.8兆円の見込み

• 効率化の割合は5割前後に推移

市場規模は2030年で約1.8兆円の見込み

生成AIの市場規模は、今後爆発的な成長を遂げると予測されています。経済産業省の調査によると、2023年から2030年までの間に年平均47.2％の増加率で拡大し、2030年には約1.8兆円規模に達するとの見込みです。

業務の自動化や効率化、新たなサービスの創出など、生成AIを戦略的に導入する企業が増えており、市場の拡大を後押ししています。生成AIは、業種や業務を問わず、幅広い分野で活用できるポテンシャルを秘めており、今後さらなる成長が期待されます。

参考：第370回NRIメディアフォーラム

効率化の割合は5割前後に推移

生成AIの導入により、業務効率化の割合は平均して5割前後に達しています。以下は、生成AIを活用している企業の事例です。

このように、生成AIは業種や業務に応じて柔軟にカスタマイズでき、高い効率化効果を発揮します。貴社でも、業務プロセスを見直し、AIで自動化・効率化できる部分を特定することが重要です。

定型的な作業や、大量のデータ処理が必要な業務から着手し、徐々に活用範囲を拡大していくことをおすすめします。AIの導入により、社員は付加価値の高い業務に注力でき、生産性の向上とコスト削減を同時に実現できるでしょう。

生成AIの業務効率化によるセキュリティリスクは38.3%前後

生成AIの導入には、セキュリティリスクも伴います。例として、Snykが実施した調査によると、AIコーディングツールにおけるセキュリティリスクは38.3%前後に上ることが明らかになりました。

経営陣の40.3%が「極めて準備ができている」と評価しているのに対し、AppSecチームは26%、開発者は22.4%にとどまっています。つまり、経営陣とコード現場での人々とで発生した、リスク認識に大きな開きが浮き彫りになったわけです。

経営陣の19.4%が「まったくリスクがない」と考えているのに対し、AppSecチームは4.1%しかそう考えていません。さらに、38.3%のAppSecチームがAIツールを「非常にリスクが高い」と評価しているのに対し、経営陣はその半分以下の29.8%しかいませんでした。

参考：Secure adoption in the GenAI era | Snyk

準備のステップを踏まないことが失敗のリスクになる

こうした認識ギャップが生じた理由の1つは、組織が適切な準備ステップを踏んでいないことにあります。PoCを実施した組織は20%未満、開発者の過半数に研修を行った組織は44.8%にすぎません。

このように、AIコーディングツールのセキュリティポリシーについて、30.1%のAppSecチームが「不十分」と指摘しているように、組織全体でのAIリスク対策が不十分であると考えられています。

このように、数値データから、組織がAIコーディングツールの導入に前のめりになっている一方で、経営陣と現場の間でリスク認識に大きなギャップがあり、適切な準備が不足していることもわかります。

生成AIを安全に活用するには、技術面だけでなく、ガバナンスやリスク管理の観点からも十分な準備が必要です。経営層と現場が一体となって取り組み、セキュリティポリシーの整備や社員教育を徹底することが求められます。

導入や運用で課題を感じた際には、ぜひ弊社NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。豊富な導入実績と知見を活かし、貴社の状況に合わせた最適なソリューションを提案いたします。

生成AIの可能性を安全に、そして最大限に引き出すために、ぜひお気軽にご相談ください。

生成AIと業務効率化に関するFAQ

生成AIと業務効率化に関する質問へ回答します。

• 生成Alをビジネスに活用するには？

• 生成AIを導入した海外の事例は？

• 生成AIを導入した日本企業の事例は？

• すぐ利用できる生成AIの業務効率化ツールは？

生成Alをビジネスに活用するには？

生成AIをビジネスに活用するには、まず自社の業務プロセスを徹底的に分析し、どの部分にAIを導入すればもっとも効率化できるかを特定することが重要です。

例えば、顧客からの問い合わせ対応や社内の定型業務など、人間が行うよりもAIの得意とする領域から着手するのが賢明でしょう。

生成AIを導入した海外の事例は？

海外では、生成AIを導入して業務効率化を実現している企業が数多く存在します。

例えば、米国の大手小売業であるウォルマートは、商品の需要予測にAIを活用しています。また、ドイツの自動車メーカー、BMWは、車両の設計にAIを導入しているなどです。

詳しくは、下記ページをご覧ください。

関連記事：【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を導入した日本企業の事例は？

日本国内でも、生成AIの導入が着実に進んでいます。

実際に、人材サービス大手のリクルートキャリアは、就職活動の面接対策にAIを活用。就活生の面接回答を分析し、改善点をフィードバックするサービスを提供しています。

金融機関では、みずほ銀行がAIを活用した融資審査システムを導入。従来は人間が行っていた審査業務の一部をAIが自動化することで、審査スピードの大幅な短縮を実現しています。

すぐ利用できる生成AIの業務効率化ツールは？

生成AIを活用した業務効率化ツールは、すでに数多く提供されています。

• 【汎用】ChatGPT

• 【テキスト・SEO】SAKUBUN

• 【画像生成】Stable Diffusion

生成AIツールは今後さらに進化を遂げ、私たちのビジネスを力強く支援してくれるでしょう。

試しにSAKUBUNを見てみる：SAKUBUN（サクブン） | マーケターのためのAIライティングツール

生成AIの活用に悩んだらAIコンサルへ

生成AIを活用することで、業務自動化から新たなサービス創出まで、多くの可能性を引き出すことができます。しかし、その成功は明確な課題の特定、具体的な仮説の立案、定期的な効果検証、ロードマップの策定、そして全社的な推進によってのみ達成できます。

さらに、生成AIの活用はセキュリティリスクも伴うため、これに対する十分な対策が必要です。そこで、NOVEL株式会社では、生成AIの導入を検討する企業に向けて、包括的なAIコンサルティングサービスを提供しています。

• Step1：基礎知識と事例の共有

• Step2：投資対効果の高い業務領域の特定

• Step3：AIシステムの要件定義から開発までを実施

コンサルティングの期間は2〜3か月、料金は月額50万円から。生成AIの活用に悩んだら、ぜひNOVEL株式会社のAIコンサルティングをご利用ください。