生成AI導入の進め方5ステップ！導入メリットや注意点、事例も紹介

生成AIってどうやって導入すればいいの？
導入するときのリスクやデメリットはある？

この記事にたどり着いたあなたは、生成AIを導入して仕事の効率を高めたいものの、具体的にどのように進めれば良いのかがわからず困っているのではないでしょうか。

結論、生成AI導入時にはリスクやデメリットを知ったうえで正しく運用しなければなりません。

生成AI導入は企業にとってさまざまなメリットがありますが、情報漏洩や著作権侵害のリスクもあるため、正しい運用方法を知っておくことが重要です。

先に生成AI導入の進め方を知りたい方は「生成AI導入の5ステップ」をチェックしてみてください。

本記事では、生成AI導入のメリットや注意点、導入の成功事例などを詳しく紹介しています。

ぜひ最後まで読んで、生成AI導入の参考にしてみてください。

生成AIとは？

生成AI（GenerativeAI）とは、大量のデータから学習し、新しいコンテンツや情報を自動的に生成する人工知能システムのことです。

従来のAIは、「おすすめ動画」や「関連商品」など既存のデータからパターンを認識して分析や予測を行うことが中心でした。しかし生成AIは、画像やテキスト、音声、プログラムコードなど、さまざまなものを新たに作り出すことが可能です。

たとえば、文章生成AIに「東京のおすすめ観光スポットは？」と質問すれば、学習したデータに基づいて人気の観光スポットや穴場スポット、モデルコースなどを提案してくれます。

生成AIの仕組みは「ニューラルネットワーク」と呼ばれる人間の脳の神経回路を模した技術がベースです。大量のデータをニューラルネットワークに学習させ、データの特徴やパターンを把握し、データを組み合わせて新しいコンテンツを生成します。

生成AIは、生成するコンテンツの種類によって、以下のように分類されます。

生成AIの種類	概要	例
テキスト生成AI	文章や詩、脚本、プログラムコードなどを生成	ChatGPT・Geminiなど
画像生成AI	写真やイラスト、絵画などを生成	Stable Diffusion・Midjourneyなど
音声生成AI	音楽や効果音、ナレーションなどを生成	MusicLM・Magentaなど
動画生成AI	アニメーションやCGなどを生成	Runway Gen-2・Vrewなど

生成AI導入4つのメリット

生成AI導入のメリットは主に以下の4つです。

• 業務効率化
• コスト削減
• 新規事業創出・競争力強化
• 従業員満足度の向上

業務効率化

生成AIは、従来人間が行っていたさまざまな業務を自動化・効率化し、業務効率の大幅な改善に貢献します。生成AIで業務効率化できる業務としては、主に以下が挙げられます。

資料作成の自動化	報告書、提案書、議事録などの作成をAIに任せることで、担当者がコア業務に集中できる
データ分析の高速化	大量のデータをAIが自動で分析し、レポートを作成してくれるため、分析にかかる時間を大幅に短縮できる
顧客対応の効率化	チャットボットによる自動応答対応や、顧客の声の分析により、顧客対応業務を効率化できる
翻訳の自動化	多言語対応の自動翻訳機能により、海外とのコミュニケーションや海外向けコンテンツの作成がスムーズになる
メール対応の効率化	定型的な文章を自動で生成し、必要な情報を補うだけでメール対応ができる
クリエイティブ制作	テキストで指示を入力するだけで画像や動画が生成できるため、デザインや動画編集の専門スキルがなくても簡単に制作できる

なお、業務効率化ができる業務内容は、採用する生成AIの種類によって異なります。自身で効率化したい業務を明確にしたうえで、生成AIを選定しましょう。

コスト削減

生成AIは、業務効率化による人件費の削減だけでなく、さまざまなコスト削減にも貢献します。主なコスト削減の内容は以下のとおりです。

人件費の削減	繰り返し作業や単純作業をAIに置き換えることで、人材の配置転換や採用コストの抑制ができる
広告費の削減	AIによるターゲティング精度の向上により、無駄な広告費を削減できる
開発費の削減	新製品やサービスの開発において、AIによるシミュレーションや試作品作成を活用することで、開発期間の短縮やコスト削減につながる
不良品の削減	製造現場にてAIを活用した品質検査の精度向上によって、不良品の発生抑制し、廃棄コストを削減できる

新規事業創出・競争力強化

生成AIは、新しいアイデアやコンテンツを生み出す力にも長けており、企業にとって新規事業の創出や競争力強化に大きく貢献する可能性があります。

たとえば、AIは膨大なデータの中から意外な組み合わせや発想を見つけ出し、今までにない革新的な製品やサービスのアイデアを提案してくれるでしょう。

また、AIを活用することで市場調査をより迅速かつ正確に行えます。顧客のニーズや市場トレンドをリアルタイムで把握し、変化の調光をいち早く捉えることで、競合よりも先にビジネス戦略を立てられるでしょう。

従業員満足度の向上

生成AIは、従業員一人ひとりの働き方にも良い影響を与えます。従業員の負担を軽減し、より働きがいのある環境を整備することで、従業員満足度の向上に貢献するのです。

たとえば、AIが単純作業を代行するようになれば、従業員はルーティンワークから解放され、より創造的な業務に集中できます。自分の能力や才能を活かせる仕事に専念できれば、仕事へのモチベーションも高まり、より質の高い成果を挙げられるでしょう。

また、生成AIを使いこなすための研修や、AIを活用した新しい業務に挑戦する機会を提供できれば、従業員のスキルアップを促進可能です。新しい技術を身につけることで、従業員は自身の成長を実感し、会社への貢献意欲を高められます。

生成AI導入時の4つの注意点

生成AI導入時に気をつけておきたい注意点は主に以下の4点です。

• 情報漏洩リスクがある
• 著作権侵害や倫理的問題のリスクがある
• 導入コストがかかる
• 運用体制を構築する必要がある

情報漏洩リスクがある

生成AIは、学習データやユーザーとのやり取りの中で、機密情報や個人情報を含むデータにアクセスする可能性があります。そのため、情報漏洩のリスクには十分注意する必要があります。

著作権侵害や倫理的問題のリスクがある

生成AIが生成したコンテンツが、既存の著作物を侵害したり、倫理的に問題のある内容を含む可能性があります。

導入コストがかかる

生成AIの導入・活用には、ツール選定やシステム構築、データ準備、人材育成など、さまざまなコストが発生します。

運用体制を構築する必要がある

生成AIを効果的に運用するためには、適切な運用体制を構築する必要があります。

生成AI導入の5ステップ

生成AIを導入する際は、以下の5ステップで進めましょう。

• 課題の明確化
• ツール選定
• PoC（概念実証）の実施
• 本格導入
• 運用・評価

課題の明確化

まず、生成AIを導入することで、どのような課題を解決したいのかを明確化します。

• どの業務プロセスを効率化したいのか？
• どのような新しい価値を創造したいのか？
• 従業員のどのような負担を軽減したいのか？

課題を具体的に洗い出すことで、導入する生成AIの種類やツールを絞り込めるでしょう。

ツール選定

課題を明確化したら、適切な生成AIツールを選定します。ツール選定の際には、以下の点を考慮しましょう。

機能	求めている機能が備わっているか
精度	生成されるコンテンツの品質は十分か
使いやすさ	従業員にとって使いやすいインターフェースか
セキュリティ	セキュリティ対策は十分か
コスト	導入費用や運用費用は予算にあっているか
サポート体制	導入後のサポート体制は充実しているか

さまざまなツールを比較検討し、自社にとって最適なものを選びましょう。

PoC（概念実証）の実施

本格導入前に、PoC（Proof of Concept：概念実証）を実施し、生成AIが自社の課題解決に有効かどうかを検証します。

PoCでは、実際の業務に近い環境で生成AIツールを試し、以下の点を検証します。

効果	期待通りの効果が得られるか
精度	必要な精度を満たしているか
使い勝手	従業員は問題なくツールを使えるか
課題	導入前に解決すべき課題はないか

PoCの結果を踏まえて、本格導入に向けてツールや運用方法を調整します。

本格導入

PoCで問題がなければ、本格導入に進みます。本格導入は、生成AIを会社の業務に組み込み、実際に活用していく段階です。以下の点に注意して導入を進めましょう。

データ準備	AIに適切な学習データを与え、ツールにインプットするデータを準備する。質の高いデータを入力すれば質の高いアウトプットを得られる可能性が高まる
システム連携	社内の既存システムとの連携を行う。APIを活用することでスムーズな連携を行い、業務プロセス全体の効率化を図ることが可能
従業員教育	従業員が生成AIツールを効果的に活用するために、研修を実施する。ツールの使い方だけでなく、基礎知識や注意点、倫理的な問題などにも言及することで、従業員が安心してツールを活用できる環境を整える
ルール策定	情報漏洩や著作権侵害などのリスクを避けるため、セキュリティ対策や倫理的なガイドラインを設け、適切な利用を促す

上記のポイントを抑えられれば、生成AIの本格導入をスムーズに進め、効果を最大限に引き出せるでしょう。

運用・評価

生成AIを本格導入したら、定期的に運用状況をモニタリングし、評価を行いましょう。評価を行う際は、下記のポイントを基にすることをおすすめします。

効果測定	あらかじめ設定したKPIに基づき、生成AI導入による効果を測定する（例：「業務効率がどれだけ向上したか」「コストがどれだけ削減できたか」など）
課題発見	運用していくなかで見つかった課題や改善点を整理する（例：「AIの精度が期待したほど高くない」「従業員がツールを使いこなせていない」など）
改善	発見した課題を解決するために、ツールや運用方法を改善する（例：「AI精度向上のためにさらにデータをインプットする」「従業員向けにさらに研修を実施する」など）

上記のように導入後も継続的にモニタリングを行い、改善を繰り返すことで、生成AIをビジネスの成長につなげられるでしょう。

生成AI導入の成功事例

生成AIを導入し、ビジネスの成長に成功した事例を2つ紹介します。

• サントリーウエルネス株式会社
• SMBCグループ

サントリーウエルネス株式会社

サントリーウエルネス株式会社は、顧客対応業務の効率化を目的として、ChatGPTを活用した対話要約の自動化に取り組んでいます。

同社では顧客との電話対応後に、オペレーターが対話内容を要約して記録する業務を行っていました。しかし、時間的な負担が大きく、要約内容の質にもばらつきが生じるという課題もあったのです。

そこでChatGPTを活用し、対話内容を自動で要約するシステムを導入しました。

導入に当たり、PoC（概念実証）を実施し、ChatGPTが要約作成に有効であることを検証しています。具体的には、過去の対話データを用いてChatGPTに要約を作成させ、その精度や速度を評価する、というものです。

PoCの結果、本格導入が進められ、継続的に導入効果の検証もされています。生成AI導入を計画的に進め、成果のために活用している事例の一つといえるでしょう。

（出典｜サントリーウエルネス株式会社『対話要約プロジェクト振り返り‐生成AI活用のヒント‐』）

SMBCグループ

SMBCグループは、AIアシスタントツール「SMBC-GAI」を開発し、生成AIの活用を進めています。

SMBC-GAIは、Microsoft Teamsに組み込まれており、従業員が常駐するAIアシスタントとして機能します。専用の環境上のみ動作するため、情報漏洩のリスクを抑えながら生成AIを活用可能です。

主に下記のような業務で活用され、生産性向上に貢献しています。

• 専門用語の検索
• メールの下地作成
• 文章の要約
• 翻訳
• プログラミング言語のソースコード生成

導入当初は1日約6,000件程度だった利用件数は、現在は1日12,000件に増加しており、2秒に1回利用されているとのことです。

今後や社内規定の検索機能の追加や、コールセンターでの活用も検討されています。情報漏洩のリスクを抑えつつ、生産性向上に成功した好事例といえるでしょう。

（出典｜SMBCグループが独自に生み出したAIアシスタント「SMBC-GAI」開発秘話）

まとめ｜生成AI導入で業務の効率化やコスト削減を進めよう

生成AIは業務効率化やコスト削減、新規事業創出、従業員満足度向上など、企業にさまざまなメリットをもたらします。

一方で、情報漏洩や著作権侵害などのリスクも存在するため、導入前に適切な対策を講じることが重要です。

特に「生成AI導入の5ステップ」で紹介した順で導入時を進めることで、自社の課題や自社に適した生成AIを見つけられますので、ぜひもう一度読み返してみてください。

生成AI導入に関するよくある質問

生成AI導入で従業員は仕事を奪われる？

生成AIの導入によって一部の仕事が自動化され、人間の仕事が減る可能性はあります。特に、単純作業や繰り返し作業を中心とした仕事は、AIに置き換えられる可能性が高いでしょう。

しかし、単純作業から解放されることで、より創造的な仕事に集中できるという側面もあります。つまり、生成AIは従業員の仕事を奪うのではなく、仕事の質を上げるためのツールだと考えると良いでしょう。

生成AI導入のリスクは？

生成AIを導入する際は、情報漏洩や著作権侵害、倫理的問題のリスクを考慮しなければなりません。リスクを最小限に抑えるためには、セキュリティ対策の徹底や、ガイドラインの策定などが重要となります。詳しくは「生成AI導入時の4つの注意点」で解説していますので、ぜひ読み返してみてください。