仕事で使うAIって結局何が良いの？
こんにちは、いつきです。
最近、業務の効率化に役立つ様々な生成AIツールを試す機会がありました。本記事では、その経験から得た洞察と実際の活用例、さらには導入時の注意点について共有したいと思います。
生成AIツールの多様性
生成AIと一言で言っても、実に多様なツールが存在します。私が主に試してきたのは以下のようなものです。
テキスト生成AI：Microsoft Copilot、ChatGPT、Claude、Perplexity、GenSpark、Notion AI
音声解析AI：Whisper
プレゼン資料作成AI：Irushiru
他にもいくつもの生成AIがありますので、代表的なものをリストアップしました。
さらに、業務フロー作成ツールのEdrawMAXや、マインドマップ作成のEdrawMind、GitMindなど、会議ツールのZoomなど既存のツールにもAI機能が続々と搭載されています。
業務での活用例
業務におけるAIツールの活用は、業務効率の大幅な向上をもたらします。以下に具体的な活用例を紹介します。
1. 調査業務の効率化
調査業務では、情報収集と整理の時間を大幅に削減できます。特にPerplexityの活用が効果的です。
例えば、教育業界の動向調査では、法令、各自治体の施策、競合状況などの情報を一度に集めてまとめてくれます。従来の方法と比べて大幅な時間短縮が可能です。ユーザーは質問を整理して入力し、必要に応じて追加質問をするだけで、包括的な調査結果を得ることができます。
2. 議事録の作成と整理
会議の記録と整理にAIを活用することで、高品質な議事録を効率的に作成できます。
Claudeは議事録の分析と整理に非常に優秀です。会議の言語録さえ用意すれば、誤字脱字の修正から議事録としての取りまとめまでを任せることができます。これにより、議事録の品質が大幅に向上し、作成者による差も縮小されます。また、既存の読みにくい議事録の整理にも活用でき、情報の整理と共有が容易になります。
3. プレゼン資料の作成
AIを活用することで、プレゼン資料の作成プロセスを効率化し、質の高い資料を短時間で作成できます。
現在、ChatGPTやClaudeでプレゼンの構成を考え、それをベースにIrushiruで実際の資料を作成するという方法を採用しています。AIがアイデアの整理と構成の提案を行い、Irushiruでそれを基に視覚的な資料を作成するという協働作業により、効果的なプレゼン資料を迅速に作成することが可能になります。
導入時の注意点と課題
一方で、生成AIツールは魔法のツールではありません。以下のような点を十分に考慮する必要があります。
1. コスト
多くのツールは、ユーザーあたり月額20～25ドル程度の固定費用がかかります。また、従量課金制のものもあり、使用量によっては予想以上に費用が膨らむ可能性があります。
例えば、私自身はChatGPT、Claude、Irushiruを使用して月に約7,500円の費用がかかっています。個人的にはコストに見合う効果を得ていますが、組織全体での導入を検討する場合は慎重な判断が必要です。
2. 導入範囲の適切な設定
社員全員に一律で導入するのではなく、必要な部署や個人に限定することが重要です。使用頻度が低い、あるいは使いこなせない社員にまで導入するのはコスト面で非効率的です。
3. ハードウェアの要件
Stable DiffusionやWhisperなど、ローカルPCで実行できるAIもありますが、これらを効率的に使用するには20～50万円程度の高性能PCが必要になります。
4. 継続的な評価
導入後も継続的に使用状況と効果を評価し、必要に応じて利用範囲を調整していくことが大切です。
今後の展望
今後は、既存の各種ツールにAI機能が次々と搭載されていくことが予想されます。これらの新機能に関する情報をいち早くキャッチアップし、業務にどう活かせるか検討していくことが重要です。
私自身は、AIに興味を持ち積極的に活用しようとする意欲ある人々への支援や、自身の研究を通じたAIの効果的な使い方の発見に注力していきたいと考えています。
おわりに
生成AIは確かに強力なツールですが、過度な期待は禁物です。各組織の状況、予算、そして実際のニーズに応じて、適切なツールを適切な範囲で導入することが重要です。
皆さんは、業務で生成AIを活用した経験はありますか？また、AIツールの今後の発展についてどのような期待や懸念をお持ちでしょうか？
一緒に、AIとの協調的な働き方の未来を探っていけたらと思います。