生成AI導入で成功する会社になるための社内導入マニュアル！具体的な実装方法と注意点、メリットを解説

生成AIは、もはや「試す技術」ではなく、多くの企業にとって業務効率化や生産性向上に不可欠な「社会インフラ級のツール」になりつつあります。

実際、2025年に公開された情報通信白書では、生成AIの普及とその社会実装の加速が強く指摘されており、企業における導入・活用の重要性があらためて浮かび上がりました。

本記事では、社内業務に生成AIを導入するために必要な7ステップと注意点を、最新データと実践観点からわかりやすく解説します。生成AI導入に必要なポイントを分かりやすくまとめましたので、ぜひ最後までお読みください。

生成AIとは

生成AIとは、AIがテキストや画像などのコンテンツを作り出す技術のことです。入力された文章（プロンプト）の指示に従い、まるで人間が作ったと感じさせる品質の文章や画像、音楽などのデータをAIが出力してくれます。

生成AIが登場する以前は、既存の学習情報から回答を出力する用途などで活用されていました。これだけでもすごい技術ではありますが、人間のように創造することは難しかったです。

一方、生成AIは機械学習した情報に加え、AI自身が学習を深めるディープラーニングを行います。その結果、生成AIは人間のように新たなコンテンツ創造が可能となりました。

代表的な生成AIツールの一覧

• ChatGPT（文章生成）
• Midjourney（画像生成）
• Runway（動画生成）
• AudioPaLM（音声生成）

生成AIツールとして代表的なのは、上記の通り。特に有名なのがChatGPTです。大規模言語モデルGPT3.5を搭載し、今までにないAIによる文章生成を実現させました。2025年には、バージョンアップしたGPT5が登場し、より人間に近い高度な文章生成が可能となりました。

ChatGPT以外にも生成AIは数多く登場し、それぞれ得意分野が存在します。活用するときは、相性がいいツールを選びましょう。

生成AI導入状況の調査結果

総務省が2025年に公開した「情報通信白書」によると、日本の企業における生成AIの利用率は2024年の段階で55.2%だということがわかりました。※1

他の主要国が90%を超えている一方で、日本は約半分にとどまるため、生成AIの導入が全体的に遅れています。特に日本の中小企業は、大企業と比較して生成AIの活用方針の決定が立ち遅れている状況とのことです。

生成AI導入・利用のガイドライン

生成AIの導入や利用に対しては、さまざまな機関がガイドラインを定めています。今回は、国が主導で制定しているガイドラインをまとめてみました。

• デジタル庁：ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン※2
• 総務省：「AI利活用ガイドライン」※3
• 経済産業省：「AI 事業者ガイドライン案」※4

ガイドラインには、生成AIの代表格であるChatGPTの組み込み方や活用する際の注意点などが記載されています。導入で困っている方はもちろん、導入後に後悔したくない方は、一度ガイドラインを確認してみてください。

生成AIを社内導入する7ステップ

生成AIを「とりあえず使ってみる」といった軽い感覚で導入すると、ほぼ確実に失敗します。成果を出している企業は例外なく、以下の流れで段階的に導入しています。

1. 生成AI導入の目的とKPIを明確化する
2. 生成AIに任せたい業務をリストアップする
3. PoCで実現可能性を検証する
4. 生成AIのガバナンス体制を構築する
5. 目的に合った生成AIツールを選定する
6. 生成AIを小規模導入して運用設計を行う
7. 効果測定と改善サイクルを回してROIを評価する

ここでは、生成AIを社内業務に導入する方法について1つずつ詳しく解説します。

ステップ1：生成AI導入の目的とKPIを明確化する

社内に生成AIを導入する際、まず確認しておくべきなのが、どういった目的で生成AIを活用するのかというテーマ。この目的があやふやのまま生成AIを導入すると、思うような成果が得られず失敗してしまうリスクが高まります。

そのため、どの業務を・どれだけ改善したいのかを具体的に言語化しましょう。

目的は大きく「業務効率化」「品質向上」「売上向上」「顧客体験向上」の4つに分類できます。さらに、目的を実現できたかどうかを判断するためにKPI（重要業績評価指標）も合わせて設定しましょう。

 KPI設定の例

• 資料作成時間を30％短縮
• 問い合わせの初期応答を平均10秒短縮
• コンテンツ制作量が月10本から月20本へ増加
• 生成AIによる回答精度を90％以上へ改善

何のために生成AIを導入するかは、社内AI運用の方向性を示すコンパスのようなもの。上記以外にも、生成AIを導入する目的は企業によって異なるはずです。

社内における生成AI運用の目的は、可能な限り明確化させておきましょう。

ステップ2：生成AIに任せたい業務をリストアップする

生成AIを導入する目的が決まったら、任せたい業務をピックアップします。どの業務に生成AIを使用するかによって、使用するAIツールの選定が左右されます。

まずは現在の業務を「高頻度」「時間がかかる」「ルール化しやすい」という3つの観点で分類し、生成AIが代替・支援できる可能性が高い領域を優先的に候補にしましょう。

また、RAG（社内データとAIを連携させる仕組み）が必要かどうかも合わせて検討します。

業務の種類	業務内容
文章生成	メール・議事録・企画書・説明文のドラフト・作成
要約・整理	会議録・チャットログ・長文資料の要約
検索・回答	社内FAQ・マニュアル・ナレッジ検索の整備
分類・分析	問い合わせ内容の分類・顧客データの分析
クリエイティブ生成	画像案・広告コピー・動画の構成案の作成

例えば、顧客の問い合わせ対応を効率化させたいのであれば、生成AIによるチャットボットを検討するべきです。社内で使用するイラストを作成したいのであれば、画像生成AIを選ぶ必要があります。

案が出揃ったら、実現のしやすさと効果の大きさを考慮して、優先順位をつけることも大切です。

ステップ3：PoCで実現可能性を検証する

PoC（概念実証）とは、生成AIが自社業務で本当に使えるかを小規模に検証するためのプロセスです。いきなり全社導入すると、精度不足や運用不一致による失敗が起きやすいため、そのリスクを回避するためにPoCを実施します。

具体的には、対象業務を限定し、「生成AIが期待通りの精度で動くか」「現場の作業フローに馴染むか」「担当者が使いこなせるか」を確認します。

評価指標の例

• 作業時間の削減率
• 回答精度
• エラー率
• 現場の満足度

PoCによって実現可能性と課題が明確になり、次のステップであるガバナンス整備やツール選定の精度が大幅に高まります。

ステップ4：生成AIのガバナンス体制を構築する

ガバナンス体制とは、簡単に言えば運用ルールや仕組みを管理する方法のことです。社内における正しいAIの使い方やトラブルが起きたときの対応策を整備することが挙げられます。

生成AIは便利な反面、様々なリスクも抱えています。何も対策しないでいると、企業に大きな損失を与えてしまう懸念もあります。

そのため、PoCで見つかったリスクや課題をもとにガイドラインを更新し、法務・情報システム・現場部門が連携した統制体制を作ることが重要です。

具体的には、以下の項目を明確にします。

• 利用範囲のルール化
• ログ監査
• 入力禁止情報の明文化
• 最終チェックの義務化

万が一の有事に備えるためにも、AIガバナンス体制は社内で整えておく必要があります。

ステップ5：目的に合った生成AIツールを選定する

社内で生成AI運用の準備が整ったら、具体的にどの生成AIを活用するのかを検討します。一言で生成AIといっても、その種類はさまざまです。

テキストや画像など、それぞれ特化している分野も異なるため、ステップ1で設定した目的・KPIに最も合致するツールを選びましょう。

生成AIの種類や利用目的によっても異なりますが、社内導入するときはAPIを活用して使用するケースが多く、社内ポータルやナレッジ検索システムに組み込むことで業務効率化が進みます。

また、環境や人材が整っているのであれば、社内で生成AIを開発するのも選択肢のひとつです。

さらに、ツール選定ではセキュリティ要件（データの保存場所や暗号化）・コスト・操作性・拡張性・RAG（社内情報連携）が必要かなど、実務で使ううえでの判断基準も重要になります。

ステップ6：生成AIを小規模導入して運用設計を行う

ツールの選定が完了したら、いきなり全社展開するのではなく、小規模導入から始めることが成功の鍵です。まずは効果が出やすく、リスクの低い部門や業務に限定して導入し、実際の利用状況や課題を細かく確認します。

また、利用マニュアルの作成・社内FAQの整備・担当者向けのトレーニングなど、運用基盤の構築も重要です。利用率・作業時間削減・回答精度などの簡易指標も定期的にチェックし、改善点を洗い出すことで、後の全社展開に向けたナレッジが蓄積されます。

段階的に導入することで、現場の負担を抑えつつ、生成AIのメリットを最大化しましょう。

ステップ7：効果測定と改善サイクルを回してROIを評価する

小規模の生成AI導入が軌道に乗ったら、設定したKPIに基づき効果を数値で測定し、改善サイクルを回します。特に、作業時間削減・回答精度・利用率・満足度などの指標は、導入効果を判断するうえで有効です。

また、最終的な判断材料としてROI（投資対効果）も算出します。

 ROIの簡単な計算例
年間削減コスト＝削減時間 × 時給換算 × 対象人数 × 稼働日数
例：1日30分削減 × 時給2,000円 × 20人 × 240日
→ 約4,800万円の削減効果

ROIやKPIで十分な効果が確認できた場合は、対象部門を段階的に広げて全社導入へ進みます。一方で、期待値に届かない場合は、プロンプトの改善・ツール変更・ルール見直し・再PoCなどを行い、改善後に再評価しましょう。

生成AIのAPIとツールを組み合わせて実践に移す際には、対応できない不具合や学習システムの遅れの問題に直面することがあります。

その他、ユーザーが悪意のある質問や指示をAIに送信すると、そのような内容をAIが学習してしまうリスクもあるため注意が必要です。

さらに、生成AIの言語理解能力の向上やツールのアップデートも行わなければなりません。

運用に不安がある場合は、生成AIに詳しい外部の専門家を招くことや、解析や改善作業の代行サービスの利用も検討すると良いでしょう。

なお、生成AI導入をサポートするコンサルについて知りたい方はこちらをご覧ください。

生成AIを社内導入する5つのメリット

生成AIを社内に導入するメリットは5つあります。

1. コスト削減と生産性の向上
2. アイデアの壁打ち
3. ビッグデータの解析
4. 習得技術ハードルの低下
5. 24時間の顧客対応が可能

それぞれのメリットを詳細に解説するので、生成AI導入を迷う方は参考にしてください。

コスト削減と生産性の向上

生成AIを導入すると、資料作成やホームページ制作の工数を削減できます。工数が下がることは、一人あたりの仕事量も増えるため生産性の向上にもつながるでしょう。

そして生成AIにより手の空いた人員は、より付加価値の高い業務にシフトします。例えばベネッセも、そのような方向に生成AIを使うと決定しました。※6

上記の結果がシェアされれば、続々と日本の企業は生成AIによるコスト削減と生産性の向上に取り組むことになるでしょう。

アイデアの壁打ち

生成AIはアイデアの壁打ちに役立ちます。例えば、ある商品のキャッチコピーを考える際にも活用可能です。

生成されたキャッチコピーが直接使用できるとは限りませんが、何度もの試行錯誤と選別を経ることで、最終的な商品の売り文句として活用できるでしょう。

人では考えられないような、秀逸なキャッチコピーを作り出すこともあります。

ぜひ利用してみてください。

ビッグデータの解析

生成AIは、ビッグデータの解析に非常に優れています。例えば、エクセルシートにまとめられた売上データを読み込ませ、将来の売れ行きを予測することが可能です。

さらに、季節や天気のデータを組み合わせることにより、顧客の行動や心理に関する仮説を立てられます。これにより、マーケティング戦略の方向性を決定し、広告や商品パッケージの変更を通じて売上の向上が見込めるでしょう。

習得技術ハードルの低下

生成AIは、プログラミングや動画編集のような技術分野においても影響を及ぼし、これらのスキルを習得しようとする人々の心理的なハードルを下げています。

従来、プログラミング技術の習得は書籍、動画、学習スクールを通じて行われるのが一般的でした。しかし、生成AIを利用することでプログラミング言語に関する質問は、すべてAIによる対応が可能となりました。

さらに、ChatGPTの導入により、プログラミング言語の習得とコード生成効率は、今も右肩上がりで上昇しています。ウェブエンジニアになりたい方にとっては、まさに天国のような環境になっています。

24時間の顧客対応が可能

生成AIは、24時間体制の顧客対応を可能にしました。今でこそ電話対応かつ番号入力の自動応答は当たり前ですが、今後は発信者の音声を解読し、その意味に沿うような返答が可能になっていくでしょう。

例えば、賃貸を探す方に向けて条件を入力し、最適な部屋を導き出すというAIが登場する可能性もあるでしょう。

他にも入居者に対して「鍵をなくした」や「退去の手続きを教えて欲しい」という内容は、すべて生成AIで対応できるでしょう。

さらに、AIが対応できない問い合わせ内容を企業が記録・分析することで、新たな顧客ニーズの発見に役立てることも可能です。今後、生成AIはエンドユーザーがいる様々な業界で役立つこと間違いなしでしょう。

なお、24時間365日の顧客対応を実現する方法について知りたい方はこちらをご覧ください。

生成AIを社内導入する5つのデメリット

生成AIを社内導入するデメリットは5つあります。

1. 事実と違う情報が紛れ込む恐れがある
2. 創造性が欠ける
3. 情報が外部に流出する可能性がある
4. 多くの費用がかかる
5. 利用促進が難しいという課題がある

生成AI導入を計画している方は、必ず参考にしてみてください。

事実と違う情報が紛れ込む恐れがある

生成AIを使うと、事実と違う情報が紛れ込む可能性があります。

AIはインターネット上のデータを収集して、改めて利用者にアウトプットするため、その結果からハルシネーションが引き起こされるのです。

一番手軽にできる対策は、利用者自身でファクトチェックをすることでしょう。手間は掛かりますが、一番確実な方法です。

ハルシネーションに関しては、AI技術者たちが議題に上げるほど最優先で解決したい問題の1つに設定されています。AIの発展と共に回答の正確性も上がっていくと考えられているため、そちらにも期待しておきましょう。

創造性が欠ける

生成AIはインターネット上の情報を収集して、わかりやすく抽象的な形で出力し直すため、創造性に欠けます。

現時点ではAI自身が創造性に長けているとはいえず、利用者がインパクトのあるシーンを抜き出したり、良いフレーズを抜き出したりしている状況です。

今後、生成AIが世の中で天才やプロと呼ばれる人たちが選ぶ基準をデータで学習すれば、創造性の部分でも人間に追いつくかもしれません。

情報が外部に流出する可能性がある

生成AIは入力した情報を保持する傾向にあるため、情報の漏洩リスクが常に付きまといます。

ただしOpenAIを筆頭に、利用者が情報漏洩に危機感を抱いているのは理解しているため、すでに対策も講じています。

We’ve introduced the ability to turn off chat history in ChatGPT. Conversations that are started when chat history is disabled won’t be used to train and improve our models, and won’t appear in the history sidebar. These controls, which are rolling out to all users starting today, can be found in ChatGPT’s settings and can be changed at any time. We hope this provides an easier way to manage your data than our existing opt-out process. When chat history is disabled, we will retain new conversations for 30 days and review them only when needed to monitor for abuse, before permanently deleting.

引用：OpenAIブログ

英語を日本語に翻訳して内容を要約すると、「Chat履歴を無効にしてからは、モデルの改善や学習に使われるおそれはない」という話です。

しかしハッキングや意図しないアクセスは、インターネットでよく遭遇するトラブルの1つです。そのためには生成AIを運用している企業に対して、セキュリティ対策を強く求める以外に利用者ができることはありません。

多くの費用がかかる

導入する生成AIの種類にもよりますが、なかには多額の費用を要するツールやソフトがあります。特に、工場や倉庫などで利用する検査システムなど、大規模になればそれだけ多くの費用が必要です。

したがって、生成AIを行き当たりばったりで導入するのはおすすめしません。事前に費用対効果などを計算したうえで、計画的に導入を検討しましょう。

利用促進が難しいという課題がある

生成AIの普及率が年々上昇しているものの、まだまだ使いこなせていない方が多い状態です。したがって、せっかく多額の費用をかけて生成AIを導入しても、「気づいたら使われなくなっていた」ということもあります。

特に、生成AIの利用促進を妨げる課題として「プロンプトの書き方が難しい」というものが挙げられます。初めて生成AIを利用する方は、効果的なプロンプトを考案するのに時間がかかるため、いくつかプロンプトの例を共有して周知しましょう。

なお、生成AIを社内導入する際の課題を詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

業種・部門別の生成AI活用事例まとめ

生成AIの主な活用事例は、こちらの9つです。

1. バックオフィス（総務・人事・経理）における活用事例
2. 営業・マーケティングにおける活用事例
3. カスタマーサポートにおける活用事例
4. 開発・エンジニアリングにおける活用事例
5. スポーツ業界における生成AIの活用事例
6. 自治体における生成AIの活用事例
7. 海外における生成AIの活用事例

身近にある事例から想像できない業界で使われる事例までピックアップしてあります。

生成AIの導入を予定している方は、ぜひ参考にしてみてください。

バックオフィス（総務・人事・経理）における活用事例

バックオフィスでは、生成AIが定型業務の効率化と判断業務の高度化の両面で大きな効果を発揮します。

総務・人事・経理における生成AIの活用例をまとめました。

業務	活用例
総務	社内文書・稟議書のドラフト作成FAQの自動応答備品管理の問い合わせ対応
人事	求人票作成候補者スクリーニング面談評価の要約社内制度の案出し
経理	領収書の分類仕訳案の自動生成月次レポートの下書き生成

実際に、株式会社Algomaticでは勤怠管理システムに生成AIを導入し、勤怠管理における集計業務を効率化しています。※5

営業・マーケティングにおける活用事例

営業・マーケティング領域では、生成AIが施策立案のスピード向上とクリエイティブ制作の効率化を同時に実現します。それぞれの領域における、生成AIの活用例をまとめました。

業務	活用例
営業	提案資料の作成商談の要約メール文章の自動生成
マーケティング	キャンペーン企画案のブレストSNS投稿文の自動生成ペルソナ分析ランディングページ構成案の作成

近年ではPARCOが実施した「HAPPY HOLIDAYS」CMのように、モデル・映像・音声・音楽まですべて生成AIで制作する事例も登場。※6

コンテンツ制作領域でも、旅行メディア「NEWT」がツアータイトル生成や資料解析にAIを活用し大幅な生産性向上を実現しています。※7

さらに、ゲームメーカーのレベルファイブもプロモーションムービーで画像生成AIを採用するなど、クリエイティブ領域での実用化は加速しています。※8

カスタマーサポートにおける活用事例

カスタマーサポートでは、生成AIが顧客対応の品質向上とオペレーター業務の効率化を同時に実現します。カスタマーサポート領域での主な生成AI活用例をまとめました。

業務	活用例
初期問い合わせ対応	チャットボットによる自動応答FAQ自動生成24時間対応窓口の構築
オペレーター支援	過去の応対履歴から回答案を提示クレーム内容の感情分析通話内容のリアルタイム要約
ナレッジ管理	よくある質問の自動整理マニュアルの要約社内ナレッジの検索性向上
顧客分析	問い合わせ内容の傾向分析改善ポイントの抽出自動レポート生成

実際に JALカードはFAQページに生成AI搭載検索システムを導入し、「ユーザーが聞きたいことに素早くたどり着ける仕組み」を構築しています。※9

検索されるたびに生成AIが学習し、回答精度が向上するため、問い合わせ件数の削減や顧客満足度向上にもつながっています。

開発・エンジニアリングにおける活用事例

開発・エンジニアリング領域では、生成AIがコード作成の生産性向上と開発サイクルの高速化に大きく寄与します。

また、技術調査やAPIドキュメントの要約、レビューコメントの作成などを生成AIが代替することで、エンジニアはより高度な設計・改善業務に集中できるのも特徴です。

開発・エンジニアリング領域での主な生成AI活用例をまとめました。

業務	活用例
コーディング	コード自動生成コード補完似た実装例の検索リファクタリング案の提案
テスト設計・品質保証	テストケースの自動生成バグ再現手順の整理品質レポートのドラフト作成
ドキュメント作成	要件定義書・設計書の下書き既存ドキュメントの要約技術仕様の翻訳
開発支援	ログ解析エラー要因の推定開発手順のガイド生成APIの利用例作成

実際に、サイバーエージェントは社内向けのAIアシスタントを全社導入し、コード自動生成やドキュメント作成を支援することで、エンジニアの生産性向上を実現しています。※10

スポーツ業界における生成AIの活用事例

スポーツ業界における生成AIの活用事例を5つ紹介します。

データ駆動型選手分析ツール	選手のパフォーマンスデータを分析し、改善点や強みを特定します。運動量、位置データ、技術的なスキルなどの情報を収集し、選手やチームのパフォーマンス向上のための洞察を提供します。
自動ハイライト生成	IBMのWatsonは、試合の重要な瞬間を自動的に識別し、ハイライト映像を生成する技術を開発しています。このシステムは、ビデオ映像と統計データを分析し、興味深いプレイやキーモーメントを抽出します。
VRとARトレーニングシステム	VR/AR技術を使用して、選手が実際の環境を模倣した状態でトレーニングできる環境を提供します。例えば、STRIVRはスポーツチームにVRベースのトレーニングソリューションを提供し、選手が実際の試合に近い状況で練習できるようにします。
動作キャプチャと分析ツール	AI駆動の動作キャプチャシステムは、選手の動きを詳細に分析し、効率的な動きや怪我のリスクを減少させるための改善策を提案します。主にケガのリハビリなどで活躍します。
スポーツ賭博とファンタジースポーツ	AIは、試合の結果予測や選手のパフォーマンス分析にも使われています。これは、スポーツ賭博市場やファンタジースポーツのプレイヤーに対して、より精度の高い情報を提供します。

サッカーのようなチームスポーツは、リアルタイムで相手チームの戦術を生成AIが分析していく可能性があります。さらに戦術は生成AIを駆使して作られるため、選手たちに求められる頭脳は今まで以上に高くなるでしょう。

自治体における生成AIの活用事例

自治体における生成AIの活用事例は、宮崎県日向市が有名です。

ソフトバンクと協力してChatGPTを利用し、庁舎内の業務効率化と市民サービスの向上を目指して日々改善が行われています。※11

まだ日本では一部の自治体しか導入していませんが、どんどん日向市のような事例は増えていくことでしょう。

最終的には窓口での手続きも、今まで以上に簡易化されると考えられています。日向市で成功すれば全国的に生成AIが普及すると思われるため、ぜひ成功してほしいですね！

海外における生成AIの活用事例

海外における生成AIの事例として紹介するのは、ニュースサイトに活用される事例です。※12

利用方法としては、主にニュースの要約です。誰が書いても変わらない企業の決算資料、スポーツ結果などをメインに使うという記述があります。

現時点では本格的な利用の前に、学習するためのデータを提供中のようです。あとは懸念点であるハルシネーションの解決さえ見通しが立てば、本格的な導入がされていくでしょう。

なお、生成AIの面白い活用事例が知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

実際に生成AIを社内導入した11の企業

生成AIを社内に導入している有名企業を11例お届けします。どのように使われているか、1つずつ見ていきましょう。

コカ・コーラ

コカ・コーラは2024年12月20日に画像生成AI「DALL-E」を利用して、クリスマスカードを作成できるサービスを公開しました。※13

2023年9月12日には、同じく画像生成AIの「Stable Diffusion」を利用して、「Coca‑Cola Y3000 Zero Sugar」という商品の発表も行っています。

コカ・コーラといえば、エンターテイメント業界に欠かせない企業の1つです。

画像生成AIのような最先端技術とエンターテイメント業界は相性が非常に良いため、今後も画像生成AI技術の発展と共に話題を提供してくれるに違いないでしょう。

本田技研工業と伊藤忠商事

本田技研工業と伊藤忠商事は、以前からMicrosoftが提供している生成AIを利用しています。※14

生成AIで自動車産業の構造変革に挑むホンダ
「自社データ＋生成AI」で新たな付加価値を模索する伊藤忠商事

引用：ホンダと伊藤忠商事、マイクロソフトの生成AIの導入事例を発表

それぞれ分野は違いますが、生成AIを導入した決め手は「効率化」であることを挙げています。

日本が誇る企業が効率化を追求するとなれば、今後ますますAIが使える人と使えない人の差は広がっていく一方となりそうですね。

株式会社かんぽ生命保険

2023年10月16日付けで株式会社かんぽ生命保険も、企画業務の生産向上に向けて、生成AIの導入を進めることを決定しました。※15

株式会社かんぽ生命保険（東京都千代田区、取締役兼代表執行役社長　谷垣邦夫、以下「かんぽ生命」）は、企画業務における生産性向上及び高度化を目的とした生成AI（Generative AI）の活用に向け、株式会社グラファー（東京都渋谷区、代表取締役　石井大地、以下「グラファー」）が提供する法人向け生成AI活用プラットフォーム「Graffer AI Studio」を導入いたします。

引用：企画業務の生産性向上・高度化を目的とした生成AIの導入

プレスリリースの中を読み解くと、やはり生成AIによる業務効率化を主軸に置いているようです。

実際、資料作成はテンプレがあればAIにデータを読み込ませて作れるので、今までの何十倍ものスピードで量産できます。さらにChatGPTのようにアイデアの壁内にも使えるため、想像以上の早さで仕事が進んでいくことになるでしょう。

日清食品ホールディングス

2023年4月25日よりカップヌードルやチキンラーメンでお馴染みの日清食品ホールディングスも、ChatGPT4を主軸にした生成AIの利用を開始しています。※16

現在は、〝NISSIN AI-chat powered by GPT-4〞という名称のシステムを導入し、誰もがチャットベースで生成AIとセキュアに対話できる環境を構築しました。このシステムはOpenAIのGPT4を基盤にしており、モバイル版とPC版の双方を提供しています。

引用：きっかけは入社式の安藤CEOのメッセージ、日清食品HDのCIOが語る生成AI導入

日清食品ホールディングスの試算だと、生成AIによる業務時間の削減は年間で400時間を見込んでいるそうです。

今後、ChatGPTの性能が上がると、年500時間、600時間と増えていくはずなので、多くの人がゆとりを持った働き方ができそうですね。

アサヒビール

アサヒビールは、生成AI搭載の社内情報検索システムを導入しています。※17

こちらは膨大な社内資料を自然言語（話し言葉）で検索することができて、さらに資料の要約まで得られるのが利点。社内で蓄積したノウハウへのアクセス性を高めることで、商品開発・イノベーションの強化を図っています。

また、生成AIの導入に際してはAzure OpenAI Serviceによるセキュアな環境を構築済み。生成AI活用の懸念点であった、情報漏えいリスクを軽減しています。

パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクトは、GPTベースの社内向け生成AIチャット「ConnectAI」を開発・導入しています。※18

こちらのConnectAIは全社員向けに公開後1年で、1人当たり平均約20分の労働時間削減を達成。議事録要約 / 資料作成 / メールの案だし / アンケートの集計…etc.で活躍中です。

西松建設

西松建設は、建設業界の専門知識を織り込んだ生成AIチャット「AKARI Construction LLM」を導入しました。こちらは単体で技術文書や施工計画の作成に活躍しているほか、クラウドとの連携で社内文書を参照した文章生成にも役立てられています。※19

SMBCグループ

SMBCグループは、社内専用の生成AIアシスタント「SMBC-GAI」を開発・導入しています。※20

このSMBC-GAIは、Microsoft Azureのセキュアな環境のもと、ビジネスチャットのMicrosoft Teamsからアクセスができるというもの。アクセス性が高く、調査 / 翻訳 / 議事録作成…etc.日常業務の支援に役立てられています。

KDDI

KDDIは社内専用の生成AIチャット「KDDI AI-Chat」を導入、全社員1万人に向けて提供中です。※21

こちらは議事録要約 / アンケート分析 / プログラミング支援…etc.に活躍中で、プログラミングの所要時間を1日から数時間にまで短縮する等の成果を上げています。

また、生成AIの導入だけでなく、全社員対象のプロンプトエンジニアリング研修も実施。ソフト面とハード面の両方から生成AIによる業務効率化を推し進めています。

ベネッセホールディングス

ベネッセは自社のデジタル教材に生成AIを導入済み。2023年7月には、自由研究のテーマ決定をサポートする生成AIチャット「自由研究おたすけAI」を小学生の親子向けに開発・リリースしています。※22

当事例のように生成AIチャットは、「社内の業務効率化」以外の用途でもポテンシャルがある、といえるでしょう。

サイバーエージェント

サイバーエージェントは「AIオペレーション室」を設立し、社を挙げて生成AIの導入・活用に取り組んでいます。開発中の生成AI関連プロダクトは40以上で、その一例だけを挙げてみても、下記のとおり多種多様です。※23、24、25

• 対話型の予定調整アプリ「サイスケ」
• 勝ち目のある広告バナーを生成する「極予測AI」
• 日本語特化のLLM「CyberAgentLM」シリーズ
  …and more！

今後は日本国内からも、世界を主導する生成AIプロダクトが登場するかもしれませんね。

生成AIを導入するときの注意点

生成AIは便利な一方、無視できない注意点も存在します。生成AI運用の注意点を把握せずに導入すると思わぬ損害を被る可能性もゼロではないです。ここでは、生成AIを使用するときの注意点について解説します。

情報漏洩のリスク

生成AIを扱うリスクとして、まず挙げられるのが情報漏洩のリスクです。例えばChatGPTの場合、入力した情報が今後のAI学習に利用されます。AIの精度をより向上させるために、利用したデータを学習情報として扱ってしまいます。

つまり、社内の機密情報を不用意に入力してしまうと、外部に流出する懸念があるということです。ChatGPTのデータの扱いの詳細は、OpenAI社のサイトをご覧ください。※26

生成AIの情報漏洩を防ぐ方法も、いくつか存在します。ひとつはAPIという機能でAIを活用すること。別途料金や準備は必要ですが、情報漏洩を回避しやすくなります。ChatGPTであれば、オプトアウトという機能を有効化すれば入力情報を学習に使用することを拒否できます。

著作権などの権利侵害

生成AIの開発には、インターネット上に存在する学習データを活用しているケースが多いです。ChatGPTの例でいうと、モデルであるGPT3開発には45TBものインターネットデータが使用されています。ただ、この学習には権利に絡む問題が発生しており、海外では訴訟事例も発生しています。※27

ChatGPTに限らず生成AIの中には、インターネット上の情報を無作為に学習しているものが多いです。意図せず権利侵害に抵触してしまうリスクもあるため、事前に社内AIのガバナンス体制などの備えを推奨します。

誤った情報の出力

生成AIの性能も万能ではありません。入力された指示に対し、不適切な回答を出力してしまうケースも発生します。多くみられるのが、誤った情報をさも正しいものとして扱うハルシネーションという現象。

使用する人間が正しく情報チェック（ファクトチェック）を行わなければ、世の中に誤った情報を発信してしまう事態も起こりえます。最悪の場合、生成AIの誤情報が原因でクレームや訴訟に繋がるかもしれません。

生成AIを扱う際は、必ず出力されたコンテンツに対して人間が事実確認と品質チェックを行う必要があります。

生成AI導入支援サービスの活用を推奨

社内に生成AIを導入する際は、AIに関する専門知識を有した支援サービスを活用することを推奨します。

AIの社内導入には検討すべき項目や注意事項が多く複雑。正直なところ、知識を持たない担当者や企業が無闇に導入しても、思うような成果を得ることは難しいでしょう。それどころか運用方法を間違え、損失を出す恐れもあります。

そうしたトラブルを回避するためにも、生成AI導入をプロに任せることは非常に有意義な選択です。知識がない状態で手探りで取り組むより、スピーディーに導入でき社内環境に合った形式へと調整することも可能。生成AI導入に伴うガバナンス体制（ルール作り）の相談もできるため、AI運用の失敗を回避しやすくなります。

生成AIのビジネスにおける活用事例や業務効率化事例が知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

弊社のAIツール導入・活用支援について

弊社・株式会社WEELのサービス「AIツールの導入支援・活用促進」では、お客様のAIツール導入から活用までを、一気通貫でサポートしています。AIツールの導入にあたって、お客様が直面しうる

● どんなAIを使えばいいのか？
● うちには何が合うのか？
● 生成AIツールが多すぎて、わけがわからない
● ChatGPT公式や無料AIツールで、解決できないか？
● 一度入れてみたけれど、業務に合わなかった……

といったお困りごとを、弊社スタッフが伴走しながら解決いたします。詳しい内容や料金につきましては、下表をご覧ください。

	AIツールの導入支援・活用促進
期間	2〜4ヶ月
内容	・要件定義 ・改善案提出 ・新業務フロー図の作成 ・導入支援・ツールの設定 ・サポート
見積もり額	¥ 2,400,000 ~ 4,800,000 ※対象規模により変動

「うちにもAIツールで自動化できる業務があるのでは……」と気になった場合は、ぜひ無料相談で、貴社のお困りごとをお聞かせください。「有料より良い無料ツールはないか」なども含めて、弊社の知見を共有させていただきます。
→無料相談で話を聞いてみる

生成AIを導入する際によくある質問

社内への生成AI導入を検討しよう！

生成AIにはリスクや検討すべき項目が多いですが、導入することでそれ以上のメリットを得ることができます。運用が軌道に乗れば、社内全体の業務が効率化され社員の負担も軽減できるでしょう。

なお、生成AIを導入する際は、以下の7ステップに従ってください。

1. 生成AI導入の目的とKPIを明確化する
2. 生成AIに任せたい業務をリストアップする
3. PoCで実現可能性を検証する
4. 生成AIのガバナンス体制を構築する
5. 目的に合った生成AIツールを選定する
6. 生成AIを小規模導入して運用設計を行う
7. 効果測定と改善サイクルを回してROIを評価する

生成AIの導入は、それぞれメリット・デメリットが存在しますが、以下3つの点にはとくに注意してください。

• 情報漏洩のリスク
• 著作権などの権利侵害
• 誤った情報の出力

誤った情報の出力遅かれ早かれAIの導入は、今後のビジネス競争において必須となることが明白です。対応が遅くなれば競合他社に後れをとるかもしれません。

逆に言えば、いまのうちに導入を進めておけば業界内で一歩リードできる可能性もあります。

今回の記事を参考に社内へのAI導入を検討してみてください。

最後に

いかがだったでしょうか？

導入の「その先」で成果につなげるには、実践と改善の設計がカギです。社内展開の最適解を見つけませんか？