生成AIで業務効率化を実現する方法：成功のポイントと知っておくべき基本

2025.01.17

生成AIの活用が急速に広がり、多くの企業がその導入を検討しています。しかし、正しく生成AIを活用するためには、まずその本質を理解することが重要です。本記事では、生成AIの本質に迫り、効果的な活用方法や業務効率化のためのポイントについて詳しく解説します。

生成AI 業務効率化のための本質を理解する　そもそも生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、大量のデータを基に新たな情報やコンテンツを自動生成するAI技術で、文章や画像、音声などの多様な形式のデータを生成できます。これにより、さまざまな業務において効率化が図られています。

しかし、生成AIには限界もあります。データの不足や過学習によって、誤った情報や意図しない結果を生み出すこともあり、これを「ハルシネーション（hallucination）」と呼びます。このため、生成AIは万能ではなく、あくまで「補助的な役割」に過ぎません。

次に、具体的にどのような場面で生成AIが活用され、その補助的な役割がどのように業務効率化に寄与するのかを解説します。

生成AIの役割はあくまで補助的

生成AIの導入において、「AIに仕事を奪われるのでは？」という懸念がよくありますが、実際には生成AIが対応できるのは業務の一部分に過ぎません。多くの業務は前後に関連するタスクがあり、生成AIはその一部をサポートするツールにすぎません。
　　

(1) 生成AIが対応できるのはあくまで一部分

生成AIは、仕事全体を自動化するわけではなく、あくまで一部のプロセスにしか対応できません。例えば、文章生成やデータ解析などは得意ですが、その結果に基づいた意思決定や最終的な改善提案は人間の役割です。業務全体をAIが取り替えるわけではなく、あくまで補助的な位置づけになります。
　

(2) 業務負荷が増加することも

AIが業務を楽にしてくれるという考え方もありますが、実際には新たな作業が発生することもあります。生成AIを使って結果を得たとしても、その結果を確認したり修正したりする作業が必要になるため、業務の負担が増えるケースもあります。特に、データの精度や結果の品質を管理する責任は、依然として人間に残ります。
　

(3) 新たなリスクと責任

生成AIを導入すると、AIにインプットするデータや出力結果の検証、管理が新たな作業として加わります。AIが誤った情報を生成した場合、その修正や対策を講じるために追加の作業が発生します。最近では、AIが不適切なコンテンツやセンシティブな情報を生成することが問題視されたケースもあり、リスク管理は欠かせません。

生成AIと従来のITシステムの違い

生成AIを業務に取り入れる際、従来のITシステムとの違いを理解することが重要です。従来のシステムは決められたルールに従って動作しますが、生成AIはデータから学習し、結果を推測して生成するため、より柔軟で創造的なアプローチを提供します。しかし、精度の管理が難しくなる点も理解しておくべきです。
　

(1) 出力の信頼性

従来のITシステムは、あらかじめ定められた手順に基づいて正確な結果を出力します。一方、生成AIは予測に基づいて生成を行うため、その結果は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、生成AIを使う場合は結果を人間が検証するプロセスが必要不可欠です。
　

(2) AIがもたらす価値

従来のシステムは、決まったプロセスに従って出力を提供しますが、生成AIは新たなアイデアや予想外の創造的な結果を提供する可能性があります。これにより、新しいビジネスチャンスを生み出すことができますが、AIが生成する結果の責任は最終的に人間にあります。

生成AIで業務効率化を実現するための実践的アプローチ

生成AIを業務に効果的に活用するためには、その強みを活かすことが重要です。以下は、生成AIを活用する際のポイントです。
　

(1) ルールベースとAIの組み合わせ

生成AIは柔軟性があり、創造的な出力が得られますが、その精度に課題があることも事実です。業務では、AIをうまく補完するために、ルールベースのAIを併用することが有効です。データの前処理や基礎的な分析はルールベースで行い、その後に生成AIを使って出力を得るといった方法が効果的です。
　

(2) AIの補助的役割を活かす

生成AIはあくまで補助的な役割に徹するべきです。業務の中でAIを積極的に活用することは、効率化や生産性向上に繋がりますが、最終的な意思決定や判断は人間が行うべきです。AIの強みを活かしつつ、人間の判断力と組み合わせることが重要です。

まとめ

生成AIは、企業の業務効率化や新たな価値創出に貢献する一方で、その活用にはいくつかの課題やリスクも伴います。特に、生成AIの役割はあくまで補助的なものであり、人間の判断や検証プロセスが重要です。従来のITシステムとは異なる特性を持つ生成AIをうまく活用するためには、その本質を理解し、適切な業務プロセスの一部として取り入れることが求められます。
　　
　　
　　

～AI本番システム実装事例集のご紹介～

各業界における業務課題から本番システムへのAI導入後の効果、そして実際のプロジェクトのポイントまでをまとめたものです。
　　