generative AIで業務効率化を実現する革新手法とは

generative AIとは？業務自動化にできること

generative AI（generative artificial intelligence）とは、これまで人間にしかできないと考えられていた動画・画像・文章などを自動生成できるAI技術を指します。多くのAIモデルが利用するmachine learningやdeep learningを基礎とし、膨大なデータを学習しながら創造的な出力を生み出す点が特長です。

たとえば、自然言語処理（natural language processing、NLP）の強化により、人間の会話や文書作成を支援します。これまで時間がかかっていたレポート作成やメール文面の起案などを大幅に短縮できるため、業務自動化の大きな推進力となります。さらに、画像生成（image generation）やテキスト生成（text generation）を組み合わせて商品企画やマーケティング資料の作成を支援するなど、幅広い業務シーンで活躍しています。

一方、実際に導入する際には「AIリテラシーが不足しており初めの一歩がわからない」「導入したものの社内で使われずPoCで終わりがち」といった課題が浮上しがちです。多くの企業がこうしたギャップを乗り越えるために試行錯誤を重ねています。生成AIを使いこなして誰でも業務効率化を図れる環境を整えるためには、技術よりもビジネスニーズ、そして現場の課題感に根差した活用方針を固めることが重要です。

特にデータエンジニアリング分野では、生成AIがコーディングやデータパイプラインの自動化を効率化し、技術文書の作成やデータ可視化も大幅に支援しているとの報告があります（参考）。このように業務の境界を曖昧にし、より創造的なタスクに人員を割ける点がgenerative AIの大きな魅力です。

AI modelsとmachine learningがもたらす進化

generative AIの中核にあるAI modelsは、機械学習（machine learning）を通じて進化を続けています。一般的なAIの仕組みでは、大量のデータからパターンを学習し、それをもとに推定や分類を行います。たとえばpredictive analytics（予測分析）の領域では、これまで以上に膨大な情報を処理し、高精度な結果を素早く導き出せるようになりました。

さらに、多くの関連キーワードにもあるように、transformer modelsやGPTと呼ばれる最新世代のアーキテクチャが自然言語処理を劇的に向上させています。こうした技術の発展は、chatbotsによる顧客対応の自動化やAI writingなどの分野を大きく押し上げており、日常業務から高度な企画業務まで支援できる体制が整いつつあります。

実際、医療分野でも生成AIの影響は顕著です。難病研究や個別化医療、さらには医師の診断補助など、これまで専門家の経験や勘に頼っていた部分を高精度にカバーしつつあります。膨大なデータを解析できるAIの強みが、医療現場を大きく変革しているのです（参考）。

企業においても、これらのAI modelsを活用することで経営判断のスピードアップやリスク予測の精度向上など、多くのメリットが期待できます。その一方で、導入コストや既存システムとの連携など現実的な課題が残るため、段階的なアプローチや専門家のサポートが欠かせません。

deep learningとneural networksで高める精度

deep learning（深層学習）が実現している高度な処理能力は、neural networks（ニューラルネットワーク）と呼ばれる多層構造を持つモデルによって支えられています。大量のデータを繰り返し学習することで、これまで以上に繊細で高度な識別や生成が可能になりました。例えば、画像認識の精度向上や自然言語のニュアンス把握などがその代表例です。

特に生成AIでは、入力された情報の特徴を深層学習で捉え、そこから新しいアイデアやパターンを生み出すことができます。従来のルールベースのAIとは異なり、未知のケースでも柔軟に対応しやすく、創造性が求められる領域への応用も拡大しています。AI creativity（AIによる創造性）が注目を集めるのは、この仕組みがあるからです。

ただし、deep learningやneural networksへの過度な依存はいわゆるブラックボックス化の懸念も孕みます。そのため、AI algorithmsの透明性を確保しつつ、説明責任を果たす工夫が必要です。自社導入を検討する際には、「なぜこういう出力が得られるのか」という仕組みを可能な限り理解し、それを業務担当者にもわかりやすく伝える体制が大切です。こうした取り組みが、導入後の現場定着を後押しします。

実際、多くの企業が「導入しようと思ったが操作や結果の評価が難しい」という課題に直面しています。導入の遅れやPoC止まりの原因は、心理的抵抗やAIの出力に対する信頼性の欠如にもあると報告されています（参考）。こうした障壁を乗り越えるには、現場とAI専門チームが綿密にコミュニケーションを取り、漸進的にスキルを高めていくプロセスが欠かせません。

text generation・image generationとNLPで広がる活用

text generationやimage generationといった生成系AIの進歩は、コンテンツ制作やクリエイティブ分野に大きなインパクトを与えています。たとえば、AIが自動でキャッチコピーや記事のドラフトを生成し、人間が最終校正を行うことで、よりスピーディに質の高い情報発信が可能です。これはまさにAI content creationやAI art、AI writingが現実の業務でも高く評価されはじめた証拠です。

広告業界、Webメディア、クリエイティブ業界では、すでにAdobeが約10年前からAIに投資し、デザイナーの発想を妨げないように工夫した独自のAIツールを展開してきたことが話題となっています（参考）。今後はより広範な企業や部署がこの生成AI技術に注目し、社員の報告書作成や社内プレゼン資料づくりまで幅広く取り入れるでしょう。

さらに、natural language processing（NLP）の活用により、大量のドキュメントを短時間で要約し、問い合わせ対応を自動化するchatbotsの精度も高まりました。問い合わせ内容を高度に理解し、多言語対応も進むことでグローバル展開する企業の顧客サポートを一気に効率化します。こうした自動化と創造性のバランスを保ちながら、事業の価値を高める戦略を立てることが求められています。

AI ethicsとカスタマイズの要点

generative AIを導入する際には、AI ethics（AIの倫理）とセキュリティの面にも配慮が必要です。AIが出した結果をそのまま使うだけでは、誤った解釈や意図しない情報漏えい、偏見を含む出力などのリスクが存在します。そのため、社内ポリシーの策定や運用ルールの整備を行い、常に人間が結果を検証する仕組みを組み込むことが重要です。

特に企業が守るべき機密情報や個人情報を扱う業務では、社内要件に合わせたカスタマイズAIが求められます。標準的なAIツールを導入するだけでなく、学習データとモデルの運用場所を厳密に管理し、自社サーバー上で動かすオンプレミス型のAI環境を検討するケースもあります。DX推進担当者やIT部門は、こうしたセキュリティ要件と利便性のバランスを取りながら導入計画を進めるべきです。

業界横断の視点では、個人情報を多く扱う医療分野や金融分野、そして知的財産権が多く発生するクリエイティブ業界など、さまざまな領域で独自のリスク管理が進められています。AIが広範な業界でデータを統合しつつ、新たなビジネス価値やコミュニケーション手段を生み出している現状では、幅広いステークホルダーの視点を取り入れた柔軟な対応が不可欠です。

AI trendsとDX推進への道

AI researchやAI developmentは日進月歩のスピードで進行し、世界中の企業が多額の投資を行っています。Metaのように大規模な買収でデータインフラを強化する動きもあれば（参考）、Appleのように新プロダクト発表で期待外れの反応を受ける企業もあります。AIのスキルを持つ人材が高騰している一方、新卒者の失業率が上昇するなど、ビジネス構造の変化が如実に表れています。

企業がDX推進のために導入するGoogleのAIツールやクラウドサービスでは、議事録作成や画像生成に特化した機能が注目されています（参考）。こうしたツールを上手く組み合わせることで、日々のミーティング時間や資料作成のコストを大幅に削減できるでしょう。もちろん無料ですべてが手に入るわけではなく、有料のサブスクリプションプランを導入してこそ最大限の効果が期待できます。

また、軍事や公共インフラなど高度なセキュリティが求められる領域へのAI適用も進んでいます。OpenAIは米国防総省と契約を結び、大規模な軍務支援プログラムに着手しているとの報道もあります（参考）。こうした最先端の取り組みが進むほど、企業にとっても対策すべきセキュリティ要件や法的準拠など、考慮すべき課題が増加しています。DX推進担当者には、最新のAI trendsとリスク管理を両立させるスキルが求められます。

まとめ：generative modelsが生み出す未来

generative AIは、DALL-EやGPTなどの先端モデルをはじめ、様々なgenerative modelsが世の中に登場し、企業活動を支える中心技術へと移行しつつあります。AI toolsも進化を続け、業務自動化やデータ分析へスムーズに組み込める時代が到来しました。こうした大きな流れの中で、ビジネスを成功に導くポイントは「どのように社内に理解を促し、定着させるか」です。

最先端のmachine learningを使うだけでなく、日常業務の効率化につなげるための取り組みが大切です。具体的には、PoCの段階から現場の声を反映させ、運用フローをカスタマイズし、教育研修によってAIリテラシーを高めることが挙げられます。セキュリティポリシーやAI倫理を踏まえたうえで、無理なく段階的に業務へ導入することで、組織全体が一体となってDXを加速させられます。

コミュニケーション、組織改革、そして綿密な専門家の支援。これらを要素として組み込み、ongoing（継続的）な改善サイクルを回していくことが、AI時代の競争力強化に寄与します。複雑なアルゴリズムは道具であり、活用するのは人間です。業務効率化や新しい価値創造、そして社内外へのリーダーシップを発揮するために、generative AIを上手に取り入れながら未来を切り開いていきましょう。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
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