生成AIのビジネス活用促進に向けて

生成AIのビジネス活用に向けた全体の流れ

生成AIをビジネスに活用するための全体の流れについて説明します。以下の流れに沿って生成AIを活用することが成功への近道となります。

各ステージについては後ほど説明いたします。

生成AIのサービスを実際に利用するのは現場部門の方であることがほとんどだと思います。そのため、どのような課題があってどのようなサービスであれば活用できそうであるか、現場部門の方を巻き込んで決めていくのがおすすめです。

また、生成AI導入の段階では効果があるかどうか不明であるため、一部門のみ適用するなど、スモールスタートで開始し、生成AI自体の精度や効果が出てから全社展開するのがよいでしょう。ただし、どの部門で効果があるか不明な場合はあえて全社展開を行い、その後、利用が効果的な部門に対してヒアリングして進めていくという方針もあります。

ステージ１：汎用型AIモデルの試行

企業専用のモデルを用意するには時間とコストがかかるため、まずは汎用的なAIモデルで試行を行い、生成AIの導入効果や精度を確かめるとよいでしょう。例えば議事録作成や校正に使いたいというケースであれば、この汎用型AIモデルだけで十分であることも考えられます。

逆に、このステージでは、一般的な回答しか得られない、出力データの出所が不明、正しくない回答が返ってくるなどの課題が出てくることもあるでしょう。そのような場合は次のステージに進みます。

ステージ２：汎用型AIモデルの業務適用

ステージ２では、自社の業務別に最適なモデルを選択したり、汎用型AIモデルに自社保有データを組み合わせてみたりします。

生成AIには様々なモデルがあり、それぞれ特徴があります。例えば、自然言語の処理に強いモデル、画像処理に強いモデル、応答が高速であるモデルなどがあります。利用方法に適したモデルを使用することが精度を高めるための一歩となります。

また、汎用型AIモデルに自社保有データを組み合わせることでより業務に特化した回答を行うことができます。例えば簡単な例で言いますと、社内規定の資料を組み合わせることにより、「うちの会社で介護休暇は取得できますか？」というような質問に対しての回答を行えるようになります。これがRAG（Retrieval Augmented Generation）といわれる技術になります。

業務の例で言いますと、製品仕様書、設計書等を組み合わせることも考えられます。これらを組み合わせることにより、今まで有識者がいなくても確認ができるようになる、過去の資料との照らし合わせのための時間を削減できる等の効果を得ることができます。
ただ、やみくもに資料を格納するだけでは逆におかしな回答となってしまう場合もありますので、どのような資料が必要かのすり合わせが必要となります。

自社保有データと組み合わせて利用する場合、基本的には機密データの取り扱いが必要となるため、閉域環境で扱えるようにする等、セキュリティについても考慮が必要です。生成AIのセキュリティについては別コラムでお伝えします。

ステージ２で業務適用を行ったものの、精度が上がらない等の課題が発生した場合、いよいよステージ３に進みます。

ステージ３：AIモデルの高度化

ステージ３では、高度なビジネスニーズを満たすためにチューニングを行います。

高度なビジネスニーズとは、例えば専門用語や社内用語への対応、よりユーザが行動しやすい回答形式の実現、回答精度の向上などです。

そのチューニングの方法としては、以下のようなものが挙げられます。
・業務遂行に効果的なプロンプトへの修正
　　（具体的な指示、前提条件の提示など）
・生成AIと組み合わせる自社保有データ自体の調整
　　（データの充実化、データの最新化など）
・専門用語や社内用語の対応
　　（医療や金融用語に対応させるなど）

これらの調整により、業務に適した回答を取得することができます。

チューニング方法は状況に応じて異なるため、データサイエンティストを交えた相談を行うなどがお勧めです。自社にデータサイエンティストがいない場合は、我々にぜひご相談ください。

まとめ

生成AIサービスをビジネス活用するための全体的な流れや注意点について説明しました。汎用的なAIを単に導入するだけではなく、ステージ２、３へ進むことで業務に適した生成AIサービスの活用が進み、生産性向上、属人化解消など、皆様がかかえている課題を解決できる可能性があります。

当社では、お客様の会社や業務の状況に応じて、生成AIサービスの利用環境整備やその後の活用促進に最適な生成AIサービスを提供します。生成AIサービスの導入をご検討の際は、ぜひ当社にお問い合わせください。