「生成AIの導入方法は？」
「生成AIを導入するメリット・デメリットは？」
生成AIの導入方法は、自社の業務課題に即したツールを選び、必要なデータを整備したうえで段階的に活用範囲を広げていくことが最適解です。
生成AIは、膨大なデータ処理を自動化して業務効率や生産性の向上に寄与しますが、誤情報やセキュリティリスクへの対応も欠かせません。
本記事では、生成AIを安全かつ効果的に導入するための手順や、企業が直面しやすいメリット・デメリット、実際の活用事例について解説します。
生成AIの導入を検討している企業様に役に立つ内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。
| 本記事でわかること |
| 生成AIを導入する前に知っておきたい基礎知識 生成AIを導入するメリット・理由 生成AIを導入するデメリット・問題点 生成AIを導入する際の注意点 生成AIを導入する手順5ステップ 生成AIの導入例 生成AI導入を支援！「生成AI活用研修」 |
生成AIを導入する前に知っておきたい基礎知識
生成AIを導入する前に知っておきたい基礎知識を解説します。
生成AIの導入を成功させるには、仕組み・得意分野・制約・リスクを事前に正確に理解することが重要です。
生成AIは、大規模言語モデルや画像生成モデルなどを活用し、文章・画像・音声・動画などのコンテンツを自動生成します。
生成AIで自動生成できる主なコンテンツは、以下のとおりです。
| コンテンツ名 | 具体例 |
| テキスト | 記事、商品説明文、FAQ、翻訳文、チャットボット応答文 |
| 画像 | 広告バナー、SNS投稿用画像、製品デザイン案、プレゼン用図解 |
| 音声 | ナレーション音声、多言語音声変換 |
| 動画 | 簡易アニメーション、プロモーション動画、AIアバター映像 |
| プログラムコード | Webサイトやアプリのコード、データ処理スクリプト |
| 分析レポート | 統計データの要約、グラフ生成、レポートドラフト |
生成AIでは、出力内容の正確性や法的・倫理面の理解が不足した場合、誤情報拡散や著作権侵害のリスクがあります。
生成AIを導入する前は、特性と限界を正しく理解し、自社の課題に合致する活用方法を明確にしましょう。
企業が生成AIを業務に導入する理由
企業が生成AIを業務に導入する理由は、生産性向上、コスト削減、人材不足解消と競争力強化です。
生成AIは、従来人間が多くの時間を割いていた作業を短縮できます。
限られた人員でも高い業務量を処理できるため、人件費や外注費の削減が可能です。
生成AIを導入している企業は、主に以下の分野で活用しています。
| 活用分野 | 詳細 |
| マーケティング | 商品の説明文や広告コピーをAIが自動生成 |
| カスタマーサポート | チャットボットが一次応答に対応 |
| 製造業 | マニュアルや手順書の自動生成 |
| クリエイティブ業務 | デザイン案や動画の初稿を自動生成 |
生成AIはカスタマイズが可能なので、企業独自のナレッジやブランドトーンを学習させて、競合との差別化も実現できるでしょう。
日本の企業におけるAI導入の割合
日本の企業におけるAI導入の割合は、中国・米国・欧州主要国と比較して、下回っています。
総務省が公表している令和元年版情報通信白書によれば、「AI・アクティブ・プレイヤーの国別の割合」が、7カ国中日本が最下位です。
| AIアクティブ・プレイヤーとは |
| 「一部の業務をAIに置き換えている」または「一部の業務でAIのパイロット運用を行っている」のいずれかに該当し、かつ自社のAI導入を「概ね成功している」と評価した企業のことです。 |
日本のAI導入率が低い主な理由は、初期投資やランニングコストの負担、専門人材の不足、社内データの整備不足などが挙げられます。
大企業や製造業など一部の業種では、業務効率化や品質向上のために積極的な導入が進んでいます。
日本企業が競争力を維持・向上するためには、補助金制度や外部のAI支援サービスを活用し、導入コストと人材不足の課題を乗り越えることが必要です。
特に生成AIは、比較的短期間で成果が出やすいため、部分的な業務から導入を進められます。
生成AI導入に必要な費用
生成AI導入に必要な費用は、利用形態やカスタマイズの有無によって異なり、月額数千円から数百万円規模まで幅があります。
クラウド型の生成AIサービスは、初期費用が抑えられ、自社専用モデルの開発では高額になりがちです。
費用構成は大きく分けて「ツール利用料」「初期設定・学習データ準備費」「運用・保守費用」の3つに分けられます。
生成AIの導入形態別の費用感は、以下のとおりです。
| 導入形態 | 初期費用 | 月額費用 | 特徴 |
| SaaS型生成AI（ChatGPT Plus等） | 0〜数万円 | 約2,000円〜2万円 | すぐに利用可能、低コスト |
| 企業向けクラウド型生成AI | 10万円〜200万円 | 約5万円〜数百万円 | カスタマイズ可能、セキュリティ対策が万全 |
| 自社専用モデル構築 | 数百万円〜数千万円 | 約1,500万円～ | 高精度だが費用が高い |
生成AIは、自社の課題や活用範囲に応じて、導入することが大切です。
まず低コストのSaaS型で試験導入し、効果を確認したうえで本格的な専用モデルを検討するのも良いでしょう。
生成AIを導入するメリット・理由
生成AIを導入するメリットと理由は、以下のとおりです。
| 生成AIを導入するメリット・理由 |
| 膨大なデータ処理を高速に行える定型業務の自動化で人材不足を解消できる生産性の向上と新規ビジネスモデルの創出につながる他社との差別化で市場競争力を強化できる |
生成AIには、膨大なデータ処理、定型業務の自動化で人材不足を解消できるなどのメリットがあります。
以下では、生成AIを導入するメリット・理由についてそれぞれ解説します。
膨大なデータ処理を高速に行える
生成AIの導入により、膨大なデータ処理を高速に行えます。
従来のデータ分析は、人手による整理や前処理に多くの時間がかかっていました。
生成AIでは、自然言語処理（NLP）や機械学習技術を活用し、非構造化データも含めて瞬時に解析・要約が可能です。
大量のテキスト・画像・音声データを短時間で処理・解析でき、業務のスピードと精度を大幅に向上できます。
生成AIでは、主に以下のデータ分析が可能です。
| 市場調査レポート生成 | 数千件のニュース記事やSNS投稿を解析し、トレンドや消費者意見を要約 |
| 顧客フィードバック分析 | アンケート自由記述を自動分類し、改善ポイントを抽出 |
| 製造業の不良品データ解析 | 画像データから不良原因を特定 |
| 金融取引データ解析 | 大量の取引記録から不正の兆候を検出 |
生成AI導入時には、精度を維持するためのデータクレンジングを行うことで、信頼できる出力結果も得ることが可能です。
定型業務の自動化で人材不足を解消できる
生成AIの導入は、定型業務の自動化で人材不足の解消が可能です。
生成AIは、繰り返し型の作業を正確かつ高速に処理できるため、人間はより付加価値の高い業務に専念できます。
生成AIは、主に以下の定型業務で活用可能です。
| カスタマーサポート | 一次対応を生成AIチャットボットが対応 |
| 営業事務 | 見積書や契約書のドラフトを自動生成 |
| 人事業務 | 求人票や面接案内文をテンプレート化して自動作成 |
| 翻訳業務 | 多言語メールやマニュアルの自動翻訳 |
生成AIの導入による定型業務の自動化は、人材不足を解消できる即効性のある対策のひとつです。
導入後も業務品質を監視する仕組みを構築することで、精度と信頼性を両立できます。
生産性の向上と新規ビジネスモデルの創出につながる
生成AIの導入は、生産性の向上と新規ビジネスモデルの創出につながります。
企業は既存事業の生産性を大幅に向上させると同時に、新規サービスや製品の開発に必要なリソースを確保できるからです。
一部の企業では、以下のような新しいビジネスモデルの事例も増えています。
| 既存業務の強化 | 広告代理店が生成AIで大量の広告コピー案を短時間で生成し、提案スピードと成約率を向上 |
| 新規サービス開発 | 旅行会社が顧客入力情報をもとにオーダーメイド旅行プランを自動生成し、プレミアムサービスとして販売 |
| サブスクリプション型サービス | 出版社が生成AIによるパーソナライズ記事配信を有料提供 |
| 新製品設計 | 製造業でAIが試作品のデザイン案を多数生成し、開発期間を短縮 |
生成AIは「業務効率化の道具」以外に、事業の成長戦略を変える可能性があります。
導入時は既存業務の効率化と並行して、新規事業への応用も視野に入れた戦略設計を行いましょう。
他社との差別化で市場競争力を強化できる
生成AIを活用することで、独自性を打ち出し、市場競争力を強化できます。
生成AIは、高速かつ柔軟にコンテンツやサービスをカスタマイズできるため、顧客ごとに最適化された提案やサポートが可能になるからです。
さらに、自社固有のデータやノウハウを学習させれば、他社には模倣されにくい独自性の高いアウトプットを得ることが可能になります。
たとえば、マーケティングでは生成AIで顧客の購買履歴や、閲覧履歴に基づいた商品提案が可能です。
生成AIの導入では「自社専用の学習データ」「顧客データとの連携」をすることで、市場競争力を強化できます。
生成AIを導入するデメリット・問題点
生成AIを導入するデメリットと問題点は、以下のとおりです。
| 生成AIを導入するデメリット・問題点 |
| 初期投資とランニングコストが発生する 導入効果の測定が難しい 誤情報や差別的な表現を出力する可能性がある 情報漏洩や著作権侵害のリスクがある |
生成AIは、誤情報や差別的な表現を出力する可能性、導入効果の測定が難しいといったデメリットがあります。
以下では、それぞれ詳しく解説します。
初期投資とランニングコストが発生する
生成AIの導入には、初期投資とランニングコストが発生します。
SaaS型生成AIは、初期費用を抑えられますが、継続的に月額課金が必要です。
自社専用モデルの構築は、高精度かつセキュリティ面で優れていますが、開発費や運用保守費が高額になります。
生成AIを導入する際は、短期的な費用だけでなく、長期運用時の総コストを試算することが重要です。
低コストなクラウド型で効果を検証し、その後必要に応じて専用モデルへの移行を検討しましょう。
導入効果の測定が難しい
生成AIは、導入効果の測定が難しいという側面があります。
生成AIは、業務効率化や品質向上など間接的な成果が多く、数値で明確に測定できない場合があります。
以下は、生成AIで測定しやすい指標と測定しにくい指標の具体例です。
| 測定しやすい指標 | 作業時間の削減率 処理件数の増加 応答速度の短縮 |
| 測定が難しい指標 | 顧客満足度の向上 ブランド価値の強化 社員モチベーションの向上 |
導入効果を測定するためには、目的やKPIを事前に設定し、生成AIに関する知識を持つ人材を確保することが重要です。
時間・件数や顧客満足度・品質向上の目標を設定することで、導入効果の測定を行いやすくなります。
誤情報や差別的な表現を出力する可能性がある
生成AIは、誤情報や差別的な表現を出力する可能性があります。
生成AIが学習する膨大なデータの中には、誤った情報や偏見を含むコンテンツも存在するからです。
生成AIは、質問や指示に対して適切な文章を作る傾向があり、出力内容の真偽を自ら検証することはできません。
出力内容をそのまま使用した場合は、誤解や炎上を招く可能性があります。
誤情報や差別的な表現の主な例は、以下のとおりです。
| 生成AIの誤情報や差別的な表現の例 |
| 誤情報：医療分野で事実と異なる症状や治療法を提案 差別的表現：特定の人種・性別・年齢に偏った発言や表現を生成 不適切コンテンツ：暴力的、性的、攻撃的な内容を含む文章や画像の生成 |
生成AIを導入する際は、出力内容を必ず人間が確認・検証し、事実確認を行う体制を整えましょう。
入力時は、明確かつ制限を設けたプロンプトを活用し、不適切な内容を抑制する設定が重要です。
情報漏洩や著作権侵害のリスクがある
生成AIには、情報漏洩や著作権侵害のリスクがあります。
生成AIに入力したデータが外部サーバーに保存される場合は、入力情報が学習や他ユーザーへの出力に利用される可能性があるからです。
具体的には、以下の情報漏洩や著作権侵害のリスクがあります。
| 情報漏洩 | 社員が生成AIに社内文書を入力した場合、外部に保存され第三者から参照できる可能性がある |
| 著作権侵害 | 既存のイラストや文章に酷似した生成物を商用利用し、権利者からクレームを受ける可能性がある |
生成AIが生成する文章や画像は、学習時に使用された著作物と類似した内容になることで、著作権侵害と判断されるケースもあります。
企業で顧客情報や未公開の企画資料などが外部に流出した場合は、重大な信用問題につながるため注意が必要です。
社内で生成AIを導入する場合は、入力データの取り扱いポリシーを策定し、社外秘情報を入力しないルールを徹底しましょう。
生成AIを導入する際の注意点
生成AIを導入する際の注意点は、以下のとおりです。
| 生成AIを導入する際の注意点 |
| 導入目的とKPIを設定する 社内で生成AIに関する運用ルールを整備する 法的リスクや倫理面のガイドラインを確認する 導入後は品質管理のためにデータの整備を継続する |
生成AIの導入は、目的を明確にしないまま進めたり、社内体制が整っていない状態で利用したりすると、思わぬリスクや混乱を招く可能性があります。
以下では、注意点について詳しく解説します。
導入目的とKPIを設定する
生成AIは、導入目的とKPIを設定することが重要です。
生成AIは、活用範囲や達成したい成果を明確にしないと、投資対効果が不透明になります。
導入目的とKPIの設定例は、以下のとおりです。
| 導入目的の例 ・問い合わせ対応時間を短縮する ・広告制作のスピードを向上させる ・社内ナレッジ共有の効率化を図る |
| KPIの例 ・新規顧客獲得数 ・顧客単価 ・リピート率 |
生成AIは、導入前に「何を」「どの水準まで」改善するか、目標を数値化することで投資効果を最大限に引き出せます。
導入する際は、具体的な導入目的とKPIを設定しましょう。
社内で生成AIに関する運用ルールを整備する
導入する前に、社内で生成AIに関する運用ルールを整備することが大切です。
生成AIは便利で汎用性が高い反面、情報漏洩や不適切なコンテンツ生成、著作権侵害などのリスクがあります。
ルールがない状態で利用を進めた場合は、社員ごとに判断基準が異なり、重大なトラブルに発展するため注意が必要です。
社内で生成AIを導入する際は、以下のようなルールを策定しましょう。
| 社内ルールの例 | 詳細 |
| 入力データの制限 | 顧客情報や社外秘情報の入力禁止にする |
| 生成物の確認 | 出力内容は必ず人間が確認・検討してから利用する |
| 利用可能なツールの指定 | セキュリティ要件を満たしたAIサービスのみ利用する |
| 記録管理 | 生成AIの利用履歴や出力物を保存し、後日検証可能にする |
運用ルールは文書化し、社内研修やマニュアルで全社員に周知しましょう。
生成AIに関するルールは、一度作って終わりではなく、法令や技術の変化に応じて定期的に見直すことも重要です。
定期的に見直すことで、安全性と生産性を両立できます。
法的リスクや倫理面のガイドラインを確認する
生成AIを導入する際は、法的リスクや倫理面のガイドラインを確認しましょう。
生成AIの出力結果に差別的・偏見的な表現を含む場合は、企業の信用失墜や法的トラブルにつながるからです。
生成AIのモデルを開発するGoogle社、OpenAI社などは利用規約等において、以下の目的での使用を禁止しています。
| 生成AIで禁止されている主な利用例 |
| 差別的、攻撃的、暴力的なコンテンツの生成や拡散 偽情報・誤情報の作成や世論操作など社会的に有害な利用 プライバシー侵害や個人情報の不正収集・公開 違法行為や詐欺行為、ハッキングなど犯罪行為への利用 ポルノ、性的搾取、未成年に有害なコンテンツの生成 自動化されたスパムや迷惑行為の助長 医療・法律・金融など専門分野で、誤解を招く恐れのある助言の提供 |
生成AI導入前は、自社の業界や提供地域に適用される法令・ガイドラインを確認しましょう。
法務部門や外部の専門家と連携し、法的リスクを最小限に抑える体制を整えることも重要です。
導入後は品質管理のためにデータの整備を継続する
生成AIの導入後は、品質管理のためにデータの整備を継続することが大切です。
生成AIには、古い情報や誤ったデータが含まれると、精度低下や誤情報を生成する原因となります。
業務内容や市場環境は変化するため、最新の状況を反映させるためのデータ更新が必要です。
品質管理のためには、以下のデータ整備を継続しましょう。
| 品質管理のために継続すべきデータ整備 |
| ナレッジの統合 データの正規化 構造化データの活用 継続的な改善 |
生成AIを「導入して終わり」にせず、データ整備を定期業務として組み込むことが重要です。
品質管理チームやデータ担当者を設け、精度検証とデータ更新を継続しましょう。
生成AIを導入する手順5ステップ
生成AIを導入する手順5ステップを解説します。
生成AIを導入する際は、あらかじめイメージを持って、自社での活用を進めましょう。
生成AIを導入する手順5ステップは、以下のとおりです。
| 生成AIを導入する手順5ステップ |
| 1.生成AIと人間の業務範囲を指定する 2.自社の課題に適した生成AIツールを選ぶ 3.自社のデータを生成AIに学習させる 4.既存システムに生成AIを組み込んで試験運用する 5.最終調整後に本格運用する |
以下にそれぞれ解説します。
1.生成AIと人間の業務範囲を指定する
生成AIを導入する際は、生成AIと人間の業務範囲を指定することが重要です。
生成AIは、高速かつ大量の情報処理が得意で、事実確認や倫理的判断、感情的配慮などは人間にしかできません。
あらかじめ範囲を設定することで、AIの強みを最大限に活かしつつ、リスクを低減することが可能です。
生成AIと人間の業務範囲の例を以下にまとめました。
| AIが担う業務 | 文章や画像の初稿作成、定型文生成、データ要約、翻訳の初版 |
| 人間が担う業務 | 最終チェック、事実確認、感情表現の調整、機密情報の判断 |
| 併用業務 | 顧客提案資料の作成（AIによる提案→人間が補足・修正） |
生成AI導入初期の段階では、業務フローの中でAIと人間の役割を明確化しましょう。
全社員が共有できる形にすることで、運用の安定と品質の確保が可能です。
2.自社の課題に適した生成AIツールを選ぶ
生成AIと人間の業務範囲を指定した後は、自社の課題に適した生成AIツールを選びましょう。
生成AIには文章生成、画像生成、音声生成、コード生成などに特化した多様な種類があります。
業務課題とツールの機能が合致しなければ、期待した効果は得られません。
以下では、分野別に適している生成AIの例をまとめました。
| 文章生成重視 | 「ChatGPT」「Claude」などのLLM型AI |
|---|---|
| 画像・動画制作重視 | 「Midjourney」「Runway」など |
| コード生成重視 | 「GitHub Copilot」や「Amazon CodeWhisperer」 |
| 業務特化型 | 医療、法務、製造など業界特化の生成AIプラットフォーム |
生成AIツールを選ぶ際は、「機能適合性」「コスト」「セキュリティ」「操作性」「サポート体制」などの項目で比較しましょう。
3.自社のデータを生成AIに学習させる
ツール選定ができた後は、自社のデータを生成AIに学習させます。
一般的な生成AIは幅広い情報を基に学習しており、自社の業務ルールや製品仕様、顧客特性などは含まれていません。
自社データを追加学習（ファインチューニング）することで、精度や業務適合性を得ることが可能です。
以下では、生成AIに学習させるデータの例をまとめました。
| 社内マニュアル学習 | 業務手順書やFAQを読み込ませ、社内ヘルプデスクとして活用 |
| 製品仕様データ学習 | 製品のスペック情報を登録し、営業資料や提案書作成を自動化 |
| 顧客対応履歴学習 | 過去数年分の販売データなどを学習させる |
| 用語の学習 | 業界の専門用語やNGワードを学習させる |
データ学習を行う際は、情報の正確性と最新性を確保することが重要です。
機密情報を扱う場合は、クラウド利用の可否や暗号化の有無などセキュリティ要件を必ず確認し、情報漏洩リスクを防ぎましょう。
4.既存システムに生成AIを組み込んで試験運用する
データ学習を行った後は、既存システムに生成AIを組み込んで試験運用しましょう。
試験運用は、使い勝手やエラー、運用負荷が発生するかを確認するために重要です。
試験運用を行うことで、実務環境における性能、互換性、使いやすさを確認できます。
既存システムの例と試験運用内容は、以下のとおりです。
| 既存システム例 | 試験運用内容 |
| 社内チャットボット | 既存の社内ポータルに生成AI機能を追加し、社内ナレッジ検索をテスト運用 |
| CRMとの連携 | 営業支援システムに生成AIを組み込み、顧客提案文案を自動生成 |
| カスタマーサポート | 問い合わせ管理システムに生成AIを組み込み、一次回答を生成しオペレーターが確認 |
| 文書管理システム | 契約書や報告書の自動要約機能を追加して精度検証 |
試験運用のフィードバックを収集して改善を加えることで、本格導入後の失敗リスクを大幅に減らせます。
5.最終調整後に本格運用する
試験運用での最終調整後は、本格運用を行いましょう。
試験運用のフィードバックを活かさずに本格運用すると、初期段階で発生した不具合や業務フロー上の問題が拡大する可能性があります。
生成AIの導入効果を最大化するためには、ツールの設定やデータの品質、セキュリティ対策、人員配置が必要です。
最終調整を行う際は、以下の項目を確認しておきましょう。
| 改善反映 | 試験運用で精度不足だった出力を補うため、追加データやルールを学習させる |
| 体制整備 | 利用部門ごとにAI担当者を配置する |
| モニタリング | 稼働後もKPIを定期測定し、成果を可視化する |
| アップデート計画 | 新機能やモデル更新への対応スケジュールを策定 |
生成AIは、本格運用後も継続的な改善とメンテナンスが欠かせません。
生成AI導入効果のモニタリングと定期的な見直しを行い、最新のビジネス環境や技術進化に合わせて活用していきましょう。
生成AIの導入例
生成AIの導入例を紹介します。
| 生成AIの導入例 |
| 観光地･観光産業の生成AI活用事例 社内ナレッジの蓄積・管理と業務の生成AI活用事例 多様な事業展開をしている企業の生成AI活用事例 |
日本では、AI導入の割合が低いものの、一部の企業では活用されています。
業種別の生成AI導入例を以下で紹介するので、参考にしてみてください。
観光地･観光産業の生成AI活用事例
奈良県はNTT西日本と連携し、天川村を舞台に生成AIを活用した観光プロモーション動画を制作しました。
動画の制作工数の大幅な削減を実現すると同時に、実写では表現が難しい自由度の高い映像表現を可能にし、観光DXの新しい可能性を示しています。
さらに、著作権リスクを避けるために既存キャラクター名をプロンプトで使用しないといったルールを設け、表現の拡張性とガバナンスの両立を図っている点も特徴です。
完成した動画はSNSで公開され、発信と効果検証を繰り返す仕組みが整えられており、観光プロモーションの新しいスタイルとして今後の広がりが期待されます。
社内ナレッジの蓄積・管理と業務の生成AI活用事例
社内ナレッジの蓄積・管理と業務では、仕事で必要な情報を見つけるために、生成AIが活用されています。
多くの企業では、業務マニュアル、過去のプロジェクト資料、FAQなどの情報が部門ごとに分散しており、必要な情報を探すための時間が必要です。
株式会社PKSHA Technologyでは「PKSHA AIヘルプデスク」ドキュメント型チャットボットを開発し、情報を探す時間を削減しています。
| 「独自AIによる高精度FAQチャットボット」と「生成AIチャットボット」のハイブリッドにより、従来比200%以上の自己解決を実現。人にもシームレスにつながることで、「絶対に使われるチャットボット」に。引用元：PKSHA｜生成AIを利用した社内ナレッジの蓄積・管理と業務への活用 |
生成AIをナレッジ管理に活用することで、情報共有のスピードと正確性が向上し、属人化の解消にもつながります。
生成AI導入時は、正確な情報源の選定とアクセス権限の設定を徹底し、機密情報の漏洩防止に努めましょう。
多様な事業展開をしている企業の生成AI活用事例
生成AIは、多様な事業展開をしている企業でも活用されています。
多様な事業を展開しているベネッセグループでは、小学生親子向け「自由研究お助けAI」のサービスをリリースしました。
「自由研究お助けAI」は、そのまま回答を教えてくれるのではなく、「どうすれば実現できるのか」を一緒に考えることで、プロセスを考える力を育てる生成AIキャラクターのサービスです。
子どもは自分で課題を分解し、手順を組み立てる練習ができ、試行錯誤する力や探究心を伸ばすことにつながります。
| 1.答えを教えるのではなく、考える力を養うAIキャラクターによるナビゲーション 2.小学生の利用に配慮した安心・安全な設計 3.生成AIの使い方、ルールといった、情報リテラシーを学ぶための動画解説 引用元：ベネッセグループ｜生成AIの活用事例のご紹介 |
生成AIは、多様な事業を展開している企業でも、部門ごとのニーズに合わせた活用が可能です。
生成AI導入に関するよくある質問
生成AI導入に関するよくある質問を解説します。
| 生成AI導入に関するよくある質問 |
| 生成AIの導入は無料でできますか？ 生成AIの導入で奪われない仕事は？ 生成AI導入に補助金は使えますか？ |
以下に、実務に役立つ視点から分かりやすく回答しますので、ぜひ参考にしてください。
生成AIの導入は無料でできますか？
基本的な生成AIの利用は、無料で利用できる場合もあります。
業務利用や高度な機能を使う場合は、有料プランや導入費用が必要です。
無料版では、利用回数や出力文字数、機能に制限があり、商用利用が禁止されているケースもあります。
多くの生成AIサービスは、初期体験用に無料プランやトライアルの利用が可能です。
生成AIの導入を検討する際は、無料プランやトライアル期間を活用し、必要に応じて有料プランに切り替えましょう。
生成AIの導入で奪われない仕事は？
生成AIの導入で奪われない仕事は、人間の判断力・創造性・対人能力が求められる業務が奪われにくいと考えられます。
生成AIは、倫理判断、感情的配慮を伴う業務を不得意としているからです。
人間関係を必要とする対面での交渉や現場対応は、AIで代替できません。
主に以下の仕事は、生成AIに奪われにくいと考えられます。
| 生成AIに奪われにくい仕事 |
| 企画系｜創造、新規事業企画、広告戦略立案 対人コミュニケーション系｜営業交渉、カウンセリング、コーチング 現場対応系｜介護、医療現場の看護、建設現場監督 倫理・判断系｜法務判断、経営戦略決定、危機管理対応 |
生成AIでは、一部業務を自動化できます。
人間固有の価値を発揮できる職種は、引き続き求められる仕事です。
生成AI導入に補助金は使えますか？
条件を満たせば、生成AI導入に補助金を使えます。
生成AIの導入は中小企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進や業務効率化に資するため、国や自治体が支援制度を設けているからです。
ITツール導入費やクラウド利用料・研修費などは、補助金の対象になる場合があります。
生成AI導入を検討する際は、国・自治体・商工会議所などの最新の公募情報を確認しましょう。
申請には事業計画書や見積書が必要な場合が多いため、早めに準備を進め、必要に応じて専門家のサポートを受けましょう。
生成AI導入を支援！「生成AI活用研修」
生成AIは、定型業務の自動化や情報収集の効率化、さらには新しいアイデア創出まで幅広く活用できるツールです。
しかし、正しく理解し、効果的に使いこなすためには、実務に即した学びが欠かせません。
DMMビジネスAIの「生成AI活用研修」では、企業の業務特性や人材育成の課題に合わせて、生成AIの基本から実践的な活用方法までを体系的に学べます。
セキュリティ面の注意点や社内ルール策定のポイントも解説するため、安心して導入を進めることが可能です。
社員一人ひとりが生成AIを業務に組み込み、自社の生産性向上や競争力強化につなげられるようサポートしています。
まずはお気軽にお問い合わせください。
生成AI導入でビジネスを変革させよう
生成AIは、業務効率化から新規ビジネス創出まで、企業の成長と競争力強化を後押しする強力なツールです。
文章・画像・音声・動画・コードなど、多様なコンテンツを高速かつ高精度で生成できるため、時間とコストを削減しながら業務品質を向上できます。
従来は人手や時間がかかった作業も自動化でき、新たな収益モデルの開発にもつながります。
生成AIは、まず小規模な試験導入から始め、成果を確認しながら活用範囲の拡大を検討しましょう。