生成AI導入の手引｜メリットや注意点、導入ステップ、事例まで解説

1. 生成AIとは？

生成AI（Generative AI）とは、テキストや画像、動画など、さまざまなコンテンツを生成できる人工知能のことです。従来のAIは主にデータ分析や予測に用いられてきましたが、生成AIはテキストや画像、動画などの創造的なタスクを実行できる点が大きく異なります。近年、ディープラーニング（深層学習）、特に大規模言語モデルや敵対的生成ネットワーク（GAN）などの技術の進歩により急速に発展しています。

1-1. 生成AIの種類

生成AIの種類は、生成するデータの種類や用いる技術によって分類されます。

• 横にスクロールします

1-2. 生成AIの仕組み

生成AIの多くは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習の一種を用いています。ディープラーニングでは、人間の脳の神経回路から着想を得た「ニューラルネットワーク」というモデルを使い、大量のデータからパターンや特徴を自動的に学習します。例えば、テキスト生成AIでは、大量のテキストデータをもとに、単語や文法の規則性、文脈、意味などを学習し、ユーザーからの入力に応じて自然で人間らしい文章を生成します。

NTT東日本では、生成AIやクラウドに関する情報をメールマガジンにて発信しています。ご購読を希望される方は、ぜひこちらからご登録ください。

2. 生成AIをビジネスに導入するメリット

生成AIをビジネスシーンに活用することには、さまざまなメリットがあります。

主なメリットを4つの観点から解説します。

2-1. 業務効率化

従来、人間が行っていた業務を自動化することで、業務効率を大幅に向上させることができます。報告書の作成や顧客対応、記事コンテンツの執筆などを生成AIに任せることで、従業員はコア業務や創造的な業務に集中できるようになります。

2-2. 人的リソースの効率化

定型業務や反復作業を自動化することで、限られた人的リソースをより重要な業務へと再配置することが可能になります。特に人手不足が深刻な業界では、生産性の向上や人員配置の最適化に大きく貢献します。

2-3. 新しいビジネスチャンスの創出

生成AIは、既存のビジネスモデルを変革するだけでなく、新しいビジネスチャンスの創出にも貢献します。「AIがユーザーの好みや属性を理解し、パーソナルな提案を行う」といった顧客体験の提供や、「ユーザーニーズを自動で調査・分析し、新製品・サービスを開発する」といったプロセスの構築など、新たな市場の開拓に生成AIを活用することができます。

2-4. 顧客体験の向上

生成AIは、顧客一人ひとりに合わせてパーソナライズされたサービスを提供することで、顧客体験の質を向上させることができます。例えば、顧客の購買履歴や嗜好に基づいた商品レコメンドのほか、24時間365日対応可能なチャットボットによるカスタマーサポート、多言語対応によるグローバルな顧客対応などが挙げられます。

NTT東日本では、生成AIやクラウドに関する情報をメールマガジンにて発信しています。ご購読を希望される方は、ぜひこちらからご登録ください。

3. 生成AIを導入する際の注意点

ビジネスを大きく革新できる生成AIですが、導入にあたっては慎重に検討すべきいくつかの注意点も存在します。これらを理解し適切な対策を講じることで、リスクを最小限に抑え、AIを効果的に活用できます。

3-1. 情報漏えいなどのデータセキュリティリスク

生成AIに入力したデータが、クラウド上で処理されることで、学習データや入力データが外部に漏えいするおそれがあるため、機密性の高い情報を取り扱う場合は情報セキュリティ対策を徹底する必要があります。生成AIのAPIを利用する場合は、入力データが外部サーバーに送信されるため、機密情報の入力は避けた方が良いでしょう。また、生成AIが出力した情報にもセンシティブな情報が含まれる可能性があるため、出力内容のチェックも重要です。

3-2. 著作権などの権利侵害問題

生成AIが生成したコンテンツが既存の著作物と類似している場合、著作権侵害とみなされる可能性があります。この問題を回避するために、生成AIの出力内容を必ず確認し、既存の著作物との類似性がないかを十分に確認しましょう。また、生成AIを利用して他者の著作物を無断で複製・改変することも著作権侵害に該当します。生成AIを導入する前にサービスの仕様やフィルタリング措置などを確認し、運用ルールの徹底などの検討が必要です。

3-3. ハルシネーションによる誤情報の出力

生成AIは、事実に基づかない回答を生成する「ハルシネーション」を起こすことがあります。ハルシネーションは、学習データの偏りや不足、アルゴリズムの特性などが原因で発生します。生成AIが出力した情報を鵜呑みにせず、ヒトの目で情報の正確性を検証（＝ファクトチェック）することが重要です。ファクトチェックツールなどを活用して情報の正確性を確認したり、複数の生成AIで出力結果を比較したりして、正しい情報を発信できるよう意識しましょう。

ハルシネーションとは？生成AI利用のリスクと対策を解説！

3-4. 導入・運用・学習コストの増加

生成AIを導入・運用するためには、多くのコストがかかります。初期費用だけでなく、継続的な運用コストやシステム保守費用、学習データの更新費用なども考慮する必要があります。また、生成AIを効果的に活用するためには、担当者のトレーニングや業務プロセスの見直しなども必要となり、教育コストが発生します。これらのコストを事前に見積もり、予算を確保することが重要です。

NTT東日本では、生成AIやクラウドに関する情報をメールマガジンにて発信しています。ご購読を希望される方は、ぜひこちらからご登録ください。

4. 生成AI導入の7ステップ

生成AIの導入を成功させるためには、明確な目的設定から運用後の効果検証まで、段階的なアプローチが不可欠です。導入を成功に導く7つのステップを解説します。

4-1. 生成AIの導入目的を明確にする

業務効率化、コスト削減、新規事業創出など、「何のために導入するのか」を明確にし、具体的な目的を設定することで、その後のステップをスムーズに進めることができます。目的が曖昧なまま導入を進めると、期待した効果を得られず、「生成AIは使えない」といった評価に終わってしまう恐れがあります。「顧客対応業務の効率化による応答時間の短縮」「月〇件の問い合わせ自動処理」など、数値化できる目標を設定することが理想です。

4-2. 生成AIが担う業務をリストアップする

現状の業務フローを分析し、生成AIの活用によって効率化できる業務、自動化できる業務を洗い出しましょう。顧客対応、データ入力、文章作成、翻訳など、さまざまな業務が候補となります。この段階では、実現の可能性については考慮せず、幅広くリストアップすることが重要です。

4-3. PoCを実施し、生成AIを活用できる業務を判別する

導入候補となった業務に対して、実際に生成AIが活用できる業務かを判別するために、PoC（Proof of Concept：概念実証）を実施します。小規模な環境でテストを行い、費用対効果や技術的な実現可能性を評価します。顧客対応業務にチャットボットの導入を検討している場合であれば、一部の問い合わせを対象に試験的に運用し、応答精度や顧客満足度を検証します。PoCの結果を踏まえ、本格導入する業務を絞り込みます。

4-4. 業務内容に応じた生成AIを選定する

導入目的や業務内容に最適な生成AIを選定します。自然言語処理、画像生成、音声認識など、各分野に特化した生成AIサービスやAPIが存在するため、各サービスの機能や価格、セキュリティなどを比較検討し、最適なものを選びましょう。

4-5. 生成AI活用のルールを策定する

データセキュリティ、著作権、倫理的な問題など、さまざまなリスクを考慮したルールを定めます。個人情報や機密情報の入力制限、出力内容の確認体制、著作権侵害の防止策などを明確に定義し、社内の生成AI利用者に周知を徹底して、安全かつ適切な運用を促すことが重要です。

4-6. 生成AIを導入する

API連携やシステム構築など、必要な作業を行い、既存システムとの統合を図ります。導入初期は、想定外のトラブルが発生する可能性もあるため、スモールスタートでのテスト運用を行いながら、段階的に展開していくことが重要です。また、導入後も継続的なメンテナンスやアップデートが必要となります。

4-7. 導入効果を検証し、改善する

導入前に設定した目標値と比較し、効果測定を行います。効果が低い場合は、原因を分析し、設定や運用方法を見直します。効果測定指標としては、「業務効率の向上」「コスト削減額」「顧客満足度向上」などが挙げられます。これらの指標をモニタリングし、PDCAサイクルを回すことで、生成AIの活用効果を最大化します。

NTT東日本では、生成AIやクラウドに関する情報をメールマガジンにて発信しています。ご購読を希望される方は、ぜひこちらからご登録ください。

5. NTT東日本の生成AIソリューション導入事例

NTT東日本では、「自治体さま向け 生成AIソリューション」を提供しています。生成AI導入・活用支援や、ハルシネーションを防ぎながら生成AIをセキュアに利用するための管理機能の提案、ユースケースの創出など、お客さまの課題に応じたベストなソリューションをご提供。DXの推進に向けて、地域DXアドバイザーと生成AIエンジニアが伴走支援いたします。ここでは、本サービスをご利用いただいた自治体の導入事例をご紹介します。

5-1. 「藤沢DX」への活用 - 藤沢市役所 さま

藤沢市役所さまは、人口減少と職員数の減少が見込まれる中、市民への行政サービスを維持・向上させるため、「藤沢DX」を推進しています。職員の皆さまの業務効率化と、より質の高いサービス提供を目的に、RAGを活用したNTT東日本の自治体向け生成AIソリューションを導入しました。

RAGとは？仕組みと導入メリット、使用の注意点をわかりやすく解説

【自治体向け 生成AIソリューション導入運用支援 利用前の課題】
将来的な職員数の減少と業務の複雑化・多様化 職員の異動による専門知識の継承が難しく、庁内での知識共有が課題 過去のPoCで生成AIの一定の有効性は確認できたものの、行政特有の課題解決に更なる活用検討が必要

【自治体向け 生成AIソリューション導入運用支援 利用後の効果】
RAG構築による「要約・回答コンシェルジュ」が、問い合わせ対応の効率化に貢献 RAG構築による「法規運用支援AI」が、専門性の高い業務を支援 職員の生成AIに対する活用イメージが具体化し、庁内全体のDX推進に向けた意識改革を促進

導入事例の詳細はこちらをご覧ください

「来る職員減少に備え、RAG構築による課題解決を検証。「藤沢DX」における生成AIソリューションのユースケースに迫る」

NTT東日本では、生成AIやクラウドに関する情報をメールマガジンにて発信しています。ご購読を希望される方は、ぜひこちらからご登録ください。

6. まとめ

生成AIの導入は、業務効率化や新たなビジネスチャンスの創出といったメリットをもたらしますが、情報漏えいや著作権侵害、ハルシネーションといったリスクも存在します。導入時の注意点を抑え、ヒトが担う業務とAIが担う業務を明確に分けて、正しく活用することが重要です。生成AIの導入をお考えの方は、ぜひNTT東日本にお任せください！