生成AIの作り方と導入手順を詳しく解説

生成AIの作り方と導入の基礎

生成AIの導入を検討する企業や担当者にとって、最初に理解しておきたいのは仕組みの全体像です。生成AIとは、大量のデータを学習し、新たなコンテンツや回答を自動で生み出すAI技術の総称です。一般的な取り組み方としては、はじめに活用目的を明確にし、学習させるデータを選び、そのうえで生成AIモデルに訓練を行います。AIを扱うためのプログラミング言語としては、Pythonが広く活用されています。学習データを準備しやすく、拡張性の高いライブラリを利用しやすい点が魅力です。無料で利用できるAI作成サービスとしては、SONYのNeural Network Console、IBMのIBM Winston、MicrosoftのAzure Machine Learning Studioなどがあり、初学者が短期間で成果を得やすい点が特徴です（参考*1）。

導入の段階では、どのような課題を解決したいのかを具体的にする必要があります。例えば、レポート作成や問い合わせ対応などの業務工数削減、戦略立案や市場調査の精度向上など、明確なゴールがあると、適切なモデル選択や学習データの用意がしやすくなります。DXを推進するなかで、生成AIを活用するメリットは、生産性向上とコスト削減が同時に期待できることです。日常の企画業務やIT部門でのタスクの多くが自動化されれば、新しい事業アイデアに注力したり、高付加価値な仕事に時間を割いたりできるようになります。これによりチーム全体のモチベーションを高め、組織的な変革を後押しする効果も期待されます。

事前学習済みモデルの活用がもたらす可能性

生成AIを効率的に活用するうえで注目したいのが、事前学習済みモデルと呼ばれる仕組みです。これは、大量のデータであらかじめ学習させたモデルを再利用する手法で、企業独自のデータが少ない場合や、開発リソースが限られているケースでも取り組みやすい点が特徴です。自然言語処理にはGPTやBERT、画像認識ではYOLOやVGGNetなどが広く用いられており、TensorFlow HubやHugging Face Hubなどで公開されています（参考*2）。

事前学習済みモデルを使う最大の利点は、初期段階の学習や大規模データ収集の負担が軽減される点にあります。すぐに開発を始められるだけでなく、少ないデータでも良い精度を得やすいことから、PoC（概念実証）止まりになりがちなAIプロジェクトの実運用化を後押しします。さらに、転移学習やファインチューニングといった追加学習を行えば、業務領域や業種に合わせたカスタマイズもしやすくなります。一方で、モデルによっては計算リソースが大きくなることや、セキュリティリスクへの配慮も欠かせません。しかし事前学習済みモデルを上手に使いこなせば、AI人材の育成や開発工数の削減につながり、全社的なDX戦略の推進を加速できます。

生成AIセミナーで得られる実践的ノウハウ

生成AIを活用し始めたばかりの企業や担当者は、具体的な事例を聞く機会が情報収集の大きなポイントになります。北九州市ロボット・DX推進センターでは、初歩的な使い方から業務活用までを学べる無料セミナーが開催されました。セミナーでは、ChatGPTを活用したハンズオンにより、プロンプト（AIへの指示文）の作り方や効率的な業務改善の手法が解説されています（参考*5）。

さらに、中小企業診断士が講師を務めるオンラインセミナーでは、創業計画書を作成するうえで生成AIをどのように使うかが紹介されています。このような具体的で実務的な活用は、AI導入を検討するうえで非常に参考になり、手軽に始めやすいメリットがあります。初心者向けのツール選定や注意点を学ぶことで、計画段階からスムーズにAIを取り入れられるでしょう（参考*6）。

セミナー形式の学習は、実際に手を動かして体験する場が提供されると同時に、質疑応答の機会も得られます。自社の課題に即した相談ができるため、オンラインでの情報収集とはまた異なる深い気づきやノウハウが得られやすいといえます。こうした取り組みを通じて、チームや部署全体のAIリテラシーを底上げすることが重要です。

開発組織や人材育成への取り組み

生成AIの導入を成功させるには技術面だけでなく、人材育成や組織作りも重要です。アンドドット株式会社とギークス株式会社が共催した無料セミナーでは、エンジニアと採用担当者を対象に、生成AIを活用した開発組織の強化方法が示されています。実際に生成AIを取り入れたプロジェクトや研修事例が紹介されており、人材の学習ステップや組織レベルでのノウハウ蓄積が解説されました（参考*7）。

また、ギークス株式会社が行うセミナーでは、開発効率を高めるためのAIネイティブ組織を構築する手順について言及されています。AI導入時に懸念されがちなリスクと対処法、そして開発メンバーへの教育プロセスが具体例を交えて解説されたことが特徴です（参考*8）。

生成AIの活用が広まれば、現場レベルではコードを書く時間が大幅に短縮され、プロダクトの品質向上スピードも格段に上がる可能性があります。そうした趨勢を踏まえ、企業によっては専門部署を立ち上げたり、AI研修を必修コースに設定したりといった対策をとっています。特にエンジニア人材はAI技術を習得することで、キャリアアップにもつながりやすく、企業側にとっては定着率向上にも寄与すると考えられます。これらの事例から学べる点は、導入の先にある組織改革や人材育成の視点を忘れずに取り組むことです。

企業全体での生成AI活用と先端事例

企業全体で生成AIを活用する際には、人材や組織構造だけでなく、業務プロセスそのものの見直しも不可欠です。一般社団法人AICX協会は、AIエージェントの社会実装を進めながら、持続的な産業発展に寄与する活動を続けています。人事領域での変革を中心に据え、生成AIを活用した先進事例を紹介していることが特徴で、最新のHRテクノロジーがどのように労働環境を変えるかが議論されました（参考*9）。

また、研究や学術領域でも生成AIが注目されています。論文の要点を視覚的にまとめるグラフィカルアブストラクトを自動生成し、研究内容をわかりやすく共有する動きも進んでいます。AIによる図解の作成は、従来よりも短時間で仕上げられるうえ、表現の幅が広がることが利点です（参考*10）。企業の社内報やレポート共有でも活用できれば、コミュニケーション効率がさらに高まるでしょう。こうしたダイナミックな事例を見ると、各部門が連携して生成AIを使いこなす意義を改めて感じるはずです。

ゲーム・音楽分野まで広がる生成AIの未来

生成AIはビジネスシーンだけでなく、ゲームや音楽などのクリエイティブ分野でも存在感を強めています。ゲームにおいてはキャラクターやシナリオの自動生成、音楽ではテキストから楽曲を生成する技術が開発されており、専門的な知識や経験がなくても一定のクオリティの作品を生み出すことが可能になりつつあります（参考*11）。

一方、教育や研究の分野では、ChatGPTやDALL-E、Bing Chatといった生成AIツールをどの場面で使うかが議論されています。プロンプトエンジニアリングとして知られる指示文作成の技術を学び、ツールを使い分けるスキルを身につけることが重要とされます。米国のバンダービルト大学でも、無料の講座やリソースが提供されており、導入手順や活用例を学ぶ機会が増えています（参考*12）。

こうした流れは、企業がAI導入に取り組むうえで見逃せないヒントを与えます。既存事業を効率化するだけでなく、新しい商品やコンテンツを生み出すためのツールとしても、生成AIの価値は高まっています。今後は、セキュリティ面の強化やカスタマイズ性の向上により、より多様な分野で応用されていくことが期待されています。DX推進担当者や経営企画の方々は、社内での運用に加え、最新トレンドや先進事例を幅広く取り入れながら、次世代の競合優位を目指す戦略を描くことが重要です。

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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