企業が生成AI導入後に抱える課題とは？
1. はじめに
生成AIは、近年企業活動において大きな注目を集めている技術である。
業務の効率化や新たな価値創出の可能性を秘め、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える重要な要素となっている。
たとえば、顧客対応の質を向上させたり、文書作成をスムーズにしたりと、導入のメリットを実感する企業は少なくない。
一方で、生成AIを導入する際には期待だけでなく、課題も存在する。
データの扱い方やセキュリティ、技術の特性に対する理解不足など、見落とされがちな問題に直面するケースも多い。
今回は、生成AIを導入した企業に聞いたアンケート調査をもとに課題をどう乗り越えるべきかについて書いていく。
2. 生成AI導入の現状
生成AIの導入は国内企業の間で着実に広がりつつある。
Helpfeelの調査結果によれば、国内企業の約20％が何らかの形で生成AIを導入しているという。
導入が進んでいる部門としては、情報システム部門、マーケティング部門、営業部門が挙げられる。
これらの部門では、生成AIを活用することで業務効率化や情報収集の迅速化が進んでいる。
具体的な利用シーンとしては、リサーチ業務、顧客対応、文書生成があげられている。
たとえば、顧客対応では、チャットボットやメール対応での自動化が進み、回答のスピードと正確さを向上させている。
また、マーケティング部門では、生成AIを活用して広告文やキャンペーン資料を作成するケースが増加している。
このような導入例は、生成AIが単なる技術トレンドにとどまらず、実務での課題解決に役立つツールとして認識されていることを示している。
一方で、生成AIの導入が進む背景には、技術やツールの手軽さも関係している。
クラウドサービスやAPI経由で生成AIを簡単に利用できる環境が整い、多くの企業が試行錯誤を重ねながら活用を模索している段階にある。
しかし、導入が進む一方で、課題を感じる声も少なくない。
3. 生成AI導入による満足度と課題
生成AIを導入した企業の多くが、その効果に高い満足度を示している。
調査によると、約8割強の企業が生成AIの導入による成果を実感している。
一方で、生成AIを導入した企業の約8割弱が、何らかの課題を感じているという調査結果がある。
特に多く挙げられるのは、データプライバシーやセキュリティに関する懸念、そして生成AI特有の「ハルシネーション（誤情報生成）」の問題である。
ここからはよくある課題間について掘り下げていく。
まず、データプライバシーに関しては、生成AIを利用する際に内部データをどの範囲まで活用すべきかという悩みが挙げられる。
機密情報や顧客データがAIモデルに保存され、予期せぬ形で外部に流出するリスクが企業を悩ませている。
特に、クラウドベースの生成AIツールを使用する場合、この懸念が一層強まる。
次に、情報漏洩やセキュリティリスクの懸念も無視できない。
生成AIは、その高度な生成能力ゆえに、不注意な使用によって重要な情報が誤って外部に公開される可能性がある。
多くの企業が、このリスクに対する社内ガイドラインやチェック体制の整備に苦慮している。
さらに、ハルシネーションの問題も大きな課題である。
生成AIは時に、信憑性の低い情報や完全に誤った内容を生成することがある。
特に、専門的な分野でこの現象が発生すると、業務に重大な支障をきたす可能性がある。
単なる誤情報生成に留まらず、それが適切に検証されずに使用されてしまうリスクも含め、企業は慎重な対応を求められる。
こうした課題は、生成AIの利用を進める上で避けて通れない現実である。
では企業として、どのようにこのような課題に向き合っていくかを考えていこう。
4. 課題への対処状況と不足点
生成AIの導入が進む中で、多くの企業が課題への対処を試みている。
特に、データプライバシーや情報漏洩リスクへの対応として、社内ルールの整備を進める企業が増えている。
たとえば、生成AIに入力するデータの範囲を限定するルールや、機密情報をAIツールに入力しないよう徹底するガイドラインの策定などが挙げられる。
しかし、これらの対策が十分に機能しているとは言い難い。
データプライバシーやセキュリティ面では、多くの企業が基本的なルールの策定にとどまり、形骸化してしまい実際の運用における課題解決には至っていないケースが目立つ。
具体的には、従業員全体にルールを浸透させる教育の不足や、実際の業務でルールが守られているかを確認する仕組みが不十分である。
ハルシネーションの対策についても、課題が残る分野である。
現在、多くの企業が生成AIによる出力内容を二次チェックする仕組みを導入しているが、これはあくまで人的リソースに頼った方法であり、完全な解決策とは言えない。
また、ハルシネーションの発生を根本的に防ぐための技術的な解決策が不足していることも課題の一つである。
現状、生成AIの課題に対する対処は部分的に進んでいるが、全体的に見るとまだ不十分であると言える。
そのため、上記の2つの課題を解決するために2つのアクションを実行する企業が増えてきている。
1つ目のアクションとして、社内ガイドラインを整備することである。
生成AIの利用範囲を明確にし、特に機密情報や顧客データの扱い方について詳細なルールを定める必要がある。
たとえば、生成AIに入力可能なデータを明確に制限し、出力された内容についても二次チェックを行う仕組みを構築することが有効である。
また、データ漏洩リスクを軽減するためのセキュリティ基準を策定し、全社員に周知徹底することが欠かせない。
社内のガイドラインを作る際には以下のサイトを参考にして作ると良い。
参考資料：
日本ディープラーニング協会👇
https://www.jdla.org/document/#ai-guideline
経済産業省 コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック👇https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/contents/ai_guidebook_set.pdf
総務省AI事業者ガイドライン👇https://www.soumu.go.jp/main_content/000943079.pdf
2つ目のアクションとして、社員全体のAIリテラシーを向上させることである。
生成AIの仕組みやその特性、リスクについて基礎的な理解を深める研修を実施することが推奨される。
特に、ハルシネーションのような課題について、どのようにリスクを回避するかを具体的に指導することが重要である。
実際の業務で生成AIを活用する際に、出力内容を正確に検証し、適切に活用するスキルを養うトレーニングが求められる。
これらの取り組みは、単なるツール導入の枠を超え、
組織全体で生成AIのリスクと利点を共有しながら進めるべきものである。
担当者がリーダーシップを発揮し、明確な方向性を示すことが、生成AIを有効活用する上での鍵となる。
5. まとめ
生成AIは、企業において業務効率化や品質向上をもたらすツールである。
その一方で、データプライバシーやセキュリティ、ハルシネーションといった課題に直面する企業が多いのも事実である。
今回は、Helpfeelさんの調査レポートをもとに生成AIの導入現状やその効果、直面する課題、さらには対処方法について具体的に解説してきた。
生成AIを企業導入するためには、DX推進担当者が中心となり、事前に社内ガイドラインを整備し、データの取り扱いやセキュリティに関する明確なルールを設けることが重要である。
また、社員全体のAIリテラシーを向上させる研修やトレーニングを通じて、生成AIを安全かつ効果的に活用するための基盤を作る必要がある。
生成AIは正しく活用すれば、DX推進の強力なパートナーとなる。
課題を乗り越え、組織全体で生成AIの可能性を最大限に引き出すための一歩を踏み出してほしい。
最後に。。。。
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