近年では、生成AIの技術が急速に進化し、さまざまな業界での活用が増え続けています。マーケティング、デザイン、カスタマーサポート、さらには経営判断など幅広い分野で活用されており欠かせない存在になりつつあります。この記事では、生成AIを企業に導入する際のステップや方法、さらにそのメリットなどについて詳しく解説していきます。生成AIとは生成AIとは、大量のデータを学習することで、新しいコンテンツを生成できるAI技術のことです。代表的な例としては、画像生成AIや文章生成AIなどがあります。これらのAIは、人間が手作業で行っていた創造的な作業を自動化することができるため、業務の効率化やコスト削減に繋がると期待されています。生成AI導入のメリット生成AI導入することによるメリットをいくつか紹介していきます。業務効率の向上コスト削減顧客満足度向上グローバルな展開をサポート業務効率の向上生成AIを活用することで、コンテンツ制作、デザイン、カスタマーサポート、データ分析などの時間のかかる作業を自動化できます。また、大量の画像や動画、広告などを短時間で生成することができるため、業務効率の向上が期待できます。コスト削減生成AIによる自動化で、人的リソースの削減が可能になります。広告制作やデザイン作成をAIが担うことで、外部委託や追加の人件費を削減できます。また、カスタマーサポートにチャットボットを導入することで、24時間対応が可能になり、コールセンターの運営コストも抑えることができます。顧客満足度向上生成AIを用いることで、顧客データを分析し、一人ひとりのニーズに合ったコンテンツや商品提案が可能になります。顧客の好みに基づいて分析されたメールや広告を自動生成することで、より魅力的な顧客体験を提供し、リピート率の向上につなげることができます。グローバルな展開をサポート生成AIは多言語対応のコンテンツ生成が可能なため、国際市場への展開がスムーズになります。自動で現地の言語に合わせたコンテンツやマーケティング資料を生成することができ、異なる地域や文化に適応したアプローチが可能になります。生成AIの導入方法生成AIの導入方法をステップごとに紹介していきます。 導入の目的を明確にするツールを選定するデータを準備するテストとプロトタイプ作成評価と改善手順① 導入の目的を明確にする生成AIの導入目的を明確にすることが重要です。マーケティング資料の自動生成デザインの自動化導入システムの品質検証と改善など、今ある企業の具体的な課題を明確化しましょう。AIが解決できる領域を見極めることが導入の第一歩です。手順② ツールを選定する目的に合った生成AIツールやプラットフォームを選定します。市場には「OpenAIのAPI」、「GoogleのAIプラットフォーム」など様々なツールが存在するため、自社のニーズにあった最適なものを検討しましょう。また、内部で開発するか、外部のサービスを利用するかも決定する必要があります。手順③ データを準備する生成AIを効果的に活用するためには、質の高いデータを準備することが重要になります。マーケティング資料や過去の会話ログ、製品デザインなど、関連するデータを収集・整理しましょう。不正確なデータを使用すると、業務効率が低下、顧客満足度の悪化に繋がってしまう可能性があるため注意が必要です。手順④ テストとプロトタイプ作成生成AIを本格的に導入する前に、テストやプロトタイプを実施して、AIが実際にどのような効果を発揮するかを確認します。ツールやデータが適切に機能しているかを検証し、改善が必要な点を見つけ出します。テスト段階での失敗を活かすことで、導入時のリスクを最小限に抑えることができます。手順⑤ 導入システムの品質検証と改善導入後は定期的に効果を評価し、ユーザーやスタッフからのフィードバックを通じてコンテンツの質を確認します。また、AIが使用するデータを最新のものに更新し、モデルのチューニングを行いながら、最適化を図る必要があります。生成AI導入の注意点企業で生成AIを活用するためには、以下のようなポイントに注意する必要があります。適切に導入する必要があるAIを使える人材を育成する必要がある生成AIを活用しやすいように業務プロセスを見直しする必要がある継続的に改善の必要がある情報漏洩のリスク注意点① AIを適切に導入する必要がある生成AIは、全ての業務に適しているわけではありません。AIが得意とする定型的な作業や、大量のデータを処理する必要がある業務に導入することで、最大の効果を発揮します。逆に、AIには不向きな業務に無理に導入しようとすると、かえってコストがかかってしまう可能性があります。注意点② AIを使える人材を育成する必要があるAIを活用するためには、AIを使いこなせる人材の育成する必要があります。AIは非常に便利なツールですが、それを効果的に活用できるかどうかは、その人のスキルや知識にかかっています。操作方法や仕組みを理解していなければ、AIが提供するデータや予測を正確に解釈できず誤った判断をしてしまう可能性があります。そのため、従業員にはAI技術やデータ解析の知識を教え、AIを使いこなせるよう教育することが重要になります。注意点③ 生成AIを活用しやすいように業務プロセスを見直しする必要がある生成AIを効果的に活用するためには、業務プロセスの見直しをし、AIを組み込んだ新しい業務フローを確立する必要があります。従来の業務フローのままAIを導入したとして、必ずしもAIの特性を合致するとは限らずAIのメリットを十分に引き出せない可能性があります。AIが効率化や自動化が可能な部分を洗い出し、スムーズに業務の一部として機能するように業務プロセスを見直すことが重要になります。注意点④ 導入後も継続的に改善の必要がある生成AIを導入した後も、継続的な改善が重要です。AIの性能は日々進化しているため、定期的にAIのアップデートを行ったり、新しいAI技術の導入を検討したりする必要があります。また、AIを活用した業務プロセスについても、PDCAサイクルを回して継続的に改善していくことが求められます。注意点⑤ 生成AIによる情報漏洩に注意する生成AIに機密情報や個人情報を入力することは、情報漏洩の危険性があります。特にAIが学習に使ったデータが外部に流出する可能性があるといわれており、企業の信頼性が損なわれたり、法的問題が発生する恐れがあります。このため、企業は機密情報を扱う際には管理について厳格なルールを設けることが必要になります。生成AIの活用方法活用例① 画像生成AI 「デザイン業務の効率化」デザイン業務に画像生成AIを導入することで、大幅なコスト削減が可能になります。従来、デザイナーが手作業で行っていたバナー画像の作成などを、AIに任せることで、制作時間を70%削減することができた事例もあります。さらに、AIを活用することで、デザインのクオリティも向上し、顧客満足度の向上にも繋がります。活用例② 文章生成AI 「記事制作の自動化」文章生成AIを活用して、ブログ記事制作の自動化が可能になります。AIに記事のトピックやキーワードを入力するだけで、自動的に記事が生成することができるため、ライターの業務量を大幅に削減することできます。また、記事の品質を保つために、AIが生成した記事をライターが監修・編集するという新しい業務フローを確立することも可能です。活用例③ 音声認識AI 「議事録作成の効率化」会議の議事録作成に音声認識AIを活用できます。会議の音声データをAIに入力するだけで、自動的に議事録が作成されるため、議事録作成にかかる時間を90%以上削減することができた実績もあります。また、議事録の内容も高い精度で認識されるため、ミスを大幅に減らすことが期待できます。活用例④画像解析AI 「品質管理の自動化」製造業などでは、生成AIを使った画像解析が活用できます。製品の画像をAIが解析し、傷や不良品を自動的に検出することで、品質管理がより効率的になります。これにより、人間の目視検査に頼らず高精度で検査を行うことが可能になります。生成AIを導入した3社の事例事例① NTTグループNTTグループは、AI技術「corevo」を導入することで、業務の効率化とコスト削減を目指しました。導入背景導入前は顧客対応に関する課題があり、特にJAF（日本自動車連盟）のコールセンターでは、膨大な問い合わせ件数や時間外対応の増加により、従業員の負担が大きくなっていました。また、人手不足によるサービスの質低下や運営コストの増加が懸念されていました。NTTは、これらの問題を解決するために、AI技術「corevo」を導入しました。「corevo」とは？「corevo」は、NTTが開発した高度なAIプラットフォームで、自然言語処理や音声認識技術を組み込んでいます。JAFのコールセンターにおいては、特に音声認識機能を活用した自動応答システムが導入されました。課題解決プロセス「corevo」導入により、問い合わせの内容を正確に理解し、即座に適切な対応ができるようになり、オペレーターの負担を大幅に軽減しました。また、AIが常に稼働しているため、24時間365日対応が可能となり、顧客満足度も向上しています。さらに電話対応には多くのオペレーターが必要でしたが、AI導入により、人件費や業務負荷の軽減が図られ、効率的な運営が実現しました。複雑な問い合わせや専門的な対応が必要な場合には、AIがオペレーターに引き継ぐ仕組みも構築されており、顧客満足度の低下を防いでいます。参考資料：AI技術「corevo™（コレボ）」 | ニュースリリース | NTT事例② ベネッセホールディングスベネッセは自社開発のAIチャットツール「Benesse GPT」を導入し、社内業務の効率化を進めています。導入背景社内業務の複雑化やリソース不足、そして社内外からの問い合わせ対応に多くの時間を割かれていたという課題がありました。特に、社内の情報の管理が十分にできておらず、情報共有や問い合わせ対応に時間がかかり、生産性の向上を妨げていました。ベネッセでは、こうした問題を解決するために、AIチャットツール「Benesse GPT」を開発し、社内に導入しました。「Benesse GPT」とは？「Benesse GPT」とは、自然言語処理技術を活用した生成AIであり、社員からの質問を迅速に対応し、適切に返答するAIチャットツールです。課題解決プロセス「Benesse GPT」導入により、社内の業務プロセスに関する質問や、業務フローに関する問い合わせを自動化しました。これにより、担当者に問い合わせる必要がなくなり、社員の業務のスピードが大幅に向上しました。また、「Benesse GPT」は、単なる問い合わせだけでなく、問い合わせ内容の傾向を分析することで、その解決に向けた対応策も提供してくれます。ベネッセは「Benesse GPT」の導入を、単なる効率化ツールではなく、将来的なDX戦略の一環として位置づけており、さらなる業務の自動化に期待ができます。現在は社内向けに利用されている「Benesse GPT」ですが、将来的には顧客対応にも活用する計画があり、顧客満足度の向上やサービスの質向上を目指しています。参考資料：社内AIチャット「Benesse GPT」 | IT Leaders事例③ ヤマト運輸株式会社ヤマト運輸は、作業負担の軽減、顧客サービス向上のため、生成AI「荷物量予測システム」を導入しました。導入背景ヤマト運輸株式会社は、配送業界での競争や、EC市場の拡大に伴い、荷物量の増加と環境変動に対応するための課題に直面していました。特に、繁忙期や都心での荷物集中により、効率的な人員配置が難しく、従業員の負担が増大する状況が続いていました。そんな中ヤマト運輸は、物流業務を最適化し、従業員の労働環境改善と顧客サービスの質向上を図るため、生成AIを活用した「荷物量予測システム」を導入しました。「荷物量予測システム」とは？課題解決プロセス荷物量の予測は過去の経験や手作業に依存していましたが、生成AI「荷物量予測システム」の導入により、データを基にした細かな予測が可能となりました。これにより、繁忙期の急激な荷物増加にも迅速に対応でき、AI予測に基づいて適切な人員配置を行うことで、従業員の作業負担が大幅に軽減されました。さらに、「荷物量予測システム」導入により、特定の地域での荷物集中、増加が予測された場合には、事前に対応策を講じることができ、配送遅延を防ぐことが可能になりました。これにより、従業員の負担が軽減され、顧客満足度の向上にも繋がりました。ヤマト運輸の生成AI導入は、長期的な事業戦略にも大きな影響を与えています。荷物量の予測精度が高まることで、今後の事業拡大や新たなサービスの開発にも対応できる体制を整えることができました。また、配送負荷の軽減や、配送効率が向上したことで、無駄なコスト消費が減少し、持続可能な事業運営にも繋がっています。参考資料：ビッグデータ・AIを活用した配送業務量予測および適正配車のシステム導入このように生成AIを企業に導入することで多くの問題を解決することが可能になります。今回紹介した事例は、AI技術のほんの一例となっており、今後のAI技術導入により企業はもっと大きく進化していくことでしょう。まとめ生成AIは、業務の効率化やコスト削減に大きな可能性を秘めています。ただし、AIを導入するだけでは効果は限定的で、適切な業務への導入、人材育成と業務プロセスの見直し、継続的な改善が不可欠です。本記事で紹介したような先進企業の事例を参考にしながら、自社の業務にあったAIの活用方法を検討していくことが重要だと言えるでしょう。『企業に生成AIを導入』を検討するならLangCoreにご相談ください弊社では、生成AI活用のコンサルティングサービスやシステム開発を通し、様々な業界の業務自動化と効率化に貢献しています：生成AI専門のエンジニア集団によるサポート：LangCoreのエンジニアは、最先端のAIおよびWeb開発技術を駆使して、お客様のデジタルトランスフォーメーション（DX）や業務効率化、効率的なシステム開発を実現します。私たちは要件定義からシステム実装まで、ビジネスの可能性を最大限に引き出すために幅広くサポートするパートナーです。LangCoreの開発サービス：システムの要件定義から構築、運用までを一貫してサポートするハイレベルなエンジニア集団です。高速でプロトタイプを開発し、事業検証を支援します。LINEを使用したチャットボット開発、ChatGPTを利用したAIプロダクト開発、クラウドインフラ構築など、幅広い技術に対応しています。自社製品「LangCore」：ChatGPT 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