生成AI導入はどうなる？専門知識不要の最新事例

生成AIが変える導入の常識と専門知識不要の背景

生成AIは、膨大なデータから文章や画像を生成する高度なAI技術であり、自然言語処理や画像解析など多様な分野に影響を与えています。従来のAI開発では、数学やコンピューターサイエンスの専門知識が必須とされてきましたが、近年はサービスの進化により、プログラミング経験がほとんどない企業担当者でも扱いやすい仕組みが整いつつあります。これにより、企業内にAI人材がいなくても運用を開始しやすくなり、さまざまな業種や規模の現場で導入が検討されています。

導入が拡大する理由としては、ユーザーインターフェース（UI）設計の進化や自動応答の精度向上が挙げられ、専門分野に縛られない活用が可能になった点が背景にあります。特に生成AIは、人手では難しい大量データの分析や高度な文章生成、対話応答を一瞬で実現できる点が強みです。会議の議事録作成や問い合わせ対応などの定型業務を効率化し、手順書に沿って操作するだけで成果が出るため、導入に自信を持つ企業が増えています。

中小企業からは「社内に専門家がいなくてもAIを使いたい」という要望が高まっています。マジック株式会社が提供する中小企業向け生成AI導入支援サービス「AI導入くん」では、議事録作成や問い合わせ対応チャットボット、社内ナレッジ共有チャットなどの機能を提供し、教育コスト削減や問い合わせ対応時間の短縮に成功しています（参考*1）。この事例は、事業規模を問わず生成AIの価値が活かせるようになった象徴といえるでしょう。

専門知識が不要なサービスが生まれた背景には、AIエンジニアの人的リソース不足も影響しています。従来は資金力のある大企業が中心だったAI導入が、使う側の負担を抑えたサービスの普及により、高度なスキルや知識にとらわれない形へと変化しています。ユーザー企業はゴール設定や導入目的の明確化に注力するだけで、成果を出せることが期待されています。

多彩な事例から見るAI活用の可能性

さまざまな企業が生成AIの導入を進める背景には、検索や問い合わせ対応と密接に関わるチャットボット技術への期待があります。文書検索や自動応答の精度向上が営業活動やサポート業務の効率化につながると見込まれています。

デフィデ株式会社は、社内の大量ドキュメントから必要な情報を効率的に検索し、問い合わせ対応を自動化する法人向けRAGソリューション「chai+」を発表しました。OpenAIのChatGPT-4oを活用し、営業やカスタマーサポート、人事など各部門に特化したAIチャットボットを提供しています。導入は3分で可能で、多種多様な資料に対応し高精度な検索と応答を実現。多言語対応やセキュリティ対策も充実しており、国立大学や大手企業での実績があります（参考*2）。

株式会社ジンズは、生成AIを活用した多言語対応の対話型接客サービス「JINS AI」の実証実験を拡大しています。オンラインで顧客のメガネ選びの疑問に瞬時に回答し、顔写真やメガネ画像から最適なフレームを提案するサービスで、英語・中国語・韓国語にも対応しています。これにより、初めてのメガネ選びや自分に合うフレームがわからないという課題を解決し、パーソナルな体験を提供しています（参考*3）。

エムシーデジタル株式会社は、法人向け生成AIサービス「Tachyon 生成AI」に新機能「テンプレート型カスタムアシスタント」を追加し、複数の大規模言語モデル（LLM）を活用して企業固有の課題に対応するチャットボットを構築できるようにしました。プロンプトの知識が不要で、誰でも簡単に高品質な回答を得られることが特徴です（参考*4）。

博報堂テクノロジーズは、生成AIを用いたアイディア創出支援ツール「Nomatica -マルチエージェント-」を提供しています。複数の専門家AIが自立的に議論し、ユーザーが設定したテーマに基づいて新たなアイデアを提案するWebアプリケーションで、企画業務の効率化と品質向上を実現しています（参考*5）。

このように、生成AIは業種や用途を問わず多彩な価値を提供しており、今後も活用の幅が広がることが期待されています。

導入を成功へ導く準備と進め方

生成AI導入を成功させるためには、導入目的を明確にし、現場の業務フローを整理したうえで、導入範囲や利用ケースを具体的に定めることが重要です。社内合意やデータ活用方針を事前に決定しておくことで、混乱を防ぎやすくなります。

経済産業省が発表した「生成AI時代のDX推進に必要な人材・スキルの考え方2024」では、生成AIについて経営レベルでビジョンとスキル定義を行い、すべての担当者がメリットとリスクを認識している状況を築く必要があるとされています（参考*6）。組織としての方向性を明確にし、経営陣が正面から取り組むことが導入成功のカギとなります。

導入フローは、目的設定、データ整備、サービス導入検討、試用と改善、運用拡大の順で進めるのが一般的です。途中で上層部が懸念を示す場合もありますが、実証実験段階を通じて課題と解決策をチームで洗い出すことで合意形成が進みます。他社事例の比較も、最適なツール選定の参考になります。

追加で必要となるシステムは、導入規模や使い方によって異なります。チャットボット機能を重視する場合は自然言語処理技術との連携が不可欠であり、社内文書から回答を導きたい場合は検索エンジンやナレッジベースとの連動が必要です。導入初期段階で要件整理を行い、どの範囲まで何を行うかを決めておくことで、不要な混乱を減らせます。

ビジネス現場での自動化による効率向上

生成AI導入による業務効率化には大きな期待が寄せられています。問い合わせ対応や書類作成などの手間を大幅に削減できるため、日常業務で定型的なタスクが多い部署ほど効果が見込まれます。問い合わせ対応の自動化が進むことで、人間はより複雑な質問や付加価値の高い業務に集中でき、顧客満足度の向上も期待されます。

株式会社フェズがリリース予定の「Urumo BI」は、自然言語でチャット入力するだけでデータ分析を行い、次の施策まで提案する機能を備えています。専門知識がなくても、適切な問いかけを行うだけでデータ分析のレポートが得られるため、データ分析の専門性が求められる課題特定や特徴抽出のプロセスを自動化し、効率化を図ります（参考*7）。

自動化に注力する企業では、会議やレポート作成などの時間削減が目指されています。社内のナレッジ共有が進んでいない組織ほど、検索やデータ収集に時間を取られがちですが、生成AIは要点を押さえた要約ができるため、資料作成や情報整理が迅速化されます。限られた人的リソースを有効活用し、新しい企画策定や戦略立案に時間を割けるのが利点です。

チャットボットや書類作成支援で成果が出た後は、翻訳や画像認識などの活用も検討できます。グローバル展開を目指す企業にとって、多言語対応や画像認識による作業削減ができれば、海外マーケットへの進出スピードも加速します。

人材育成とリテラシー向上の新しい動き

生成AI導入を進めるうえで、チーム全体が効果を理解し運用できる環境づくりが不可欠です。社内勉強会やワークショップの充実が求められ、DX推進担当者に知識が集中しないようにする工夫が重要です。

博報堂ＤＹホールディングスは、グループ各社で生成AI研修を積極的に実施し、延べ8,500名以上が参加した実績を発表しています。外部専門家を招いた研修や社員同士の事例共有など、多面的に学ぶ場を設けることで組織全体のリテラシーが高まっています（参考*8）。

専門家が不足したまま導入を急ぐと、社内で混乱が生じることもあります。簡単にAIを扱えるツールが増えてはいますが、基本的な原理を理解している人材がいなければ、回答内容やデータの偏り、セキュリティ面での監視が難しくなります。導入初期の基礎研修や運用の手引きによって、この課題を最小化できます。

製造業やサービス業など、業種に合わせた人材育成の手法も検討されています。AIを使った検品や在庫管理を実践する際は、現場スタッフによるフィードバックが重要です。学習担当者と現場のコミュニケーションが活発になるほど、導入がうまく進みやすいとされています。

運用時のリスク管理とセキュリティ対策

生成AI導入後の課題として、リスク管理とセキュリティ確保が挙げられます。生成AIはネットワーク上でデータを扱うため、企業秘密や個人情報を保護するための技術や運用方針が不可欠です。誤ったデータが学習されると、誤った回答が繰り返される可能性があるため、学習データの管理方針も検討する必要があります。

2022年11月にChatGPTが公開されて以降、生成AI分野で専門知識のない「ニセモノ専門家」が急増したことが指摘されています。特に中高年の中には、実績が乏しいにもかかわらず講師として登壇する人も多く見られました。正しい知識と継続的な学びが重要であり、導入プロジェクトを担うメンバーが確かな知識を持ち、最新情報にアップデートされていることが大切です（参考*9）。

セキュリティ対策としては、アクセス権限の限定や作業ログの監視が挙げられます。大手企業では、既存の情報セキュリティ基準をさらに強化し、クラウドサービスと社内ネットワークを完全に分けて運用する例もあります。中小企業では負担が大きいと考えられるかもしれませんが、導入規模に合わせた対策を検討し、潜むリスクを事前に洗い出すことが求められます。

運用フェーズはスタートが見えづらいため、リスク管理が徹底できないまま開始してしまうこともあり得ます。体制づくりとしては、情報管理担当者やシステム管理者を巻き込み、ルールやマニュアルを浸透させることがリスク低減につながります。

今後の展望と広がるチャンス

生成AIの活用は多分野に広がっています。大学などの教育機関でも開発が加速し、学術支援や職務支援への適用が進んでいます。ボストン大学では、独自の生成AIプラットフォーム「TerrierGPT」や医療・科学知識を伝えるAIツール「PodGPT」を導入し、教育と事務作業の効率化を図っています（参考*10）。

一部の大学や研究機関では、倫理的観点を踏まえたAIの設計指針を検討する動きも見られます。導入メリットだけでなく、社会的影響も含めた議論を重視する傾向が強まっています。実際の導入現場でも、どのようなデータを学習させ、どのような判断をAIに任せるかが問われます。

事業者側では、提携先との連携強化や新しいサービス展開が加速すると予測されています。生成AIを通じて得られたアイデアを製品開発に活かす企業や、社内の大量データを活用してユーザーとの接点を増やす動きが典型例です。データ分析やAI活用がビジネスを変革し、競争力を高める要素になる可能性があります。

導入企業が増えるにつれ、サービス提供側にもさらなる工夫が求められます。サービス設計やサポート体制が整えば、DX推進担当者や経営企画担当者だけでなく、社員全員がAIを活かして仕事を進めやすくなるでしょう。今後は、導入後の習熟や定着を見据えた新たなプランニングが鍵になると考えられます。

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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