生成AI導入で得られる6つの効果とは？　導入後の課題と解決策についても紹介

AI技術の成長は目覚ましく、中でもChatGPTをはじめとする生成AIの性能の向上は注目され、いち早く業務に取り入れて成果を上げている企業も少なくありません。

本記事では、生成AIを導入して得られる6つの効果と、導入後の課題や解決策を紹介します。生成AI導入にお役立てください。

【2024年最新比較表あり】おすすめの生成AIサービス10選！　メリットや活用時に気を付けたいことを解説

生成AIとは？

生成AIは、与えられた大量のデータからテキストや画像などを作り出す技術です。

従来のAIは決められたルールを元にして作業を自動化するのが特徴ですが、生成AIはコンピューター自らがデータを学習する深層学習（ディープラーニング）に基づいて行動するため、オリジナルのコンテンツを生み出すことが可能です。

生成AIを導入すると、コンテンツ生成にかかる時間が短縮でき、業務効率化が期待できます。

生成AIの導入で得られる6つの効果

生成AIはテキストをはじめとし、画像や音声などのコンテンツの生成が可能です。さまざまな活用方法が期待できる生成AIに、多くの企業が注目しています。

ここでは、企業が業務に生成AIを導入した場合に得られる6つの効果について解説します。

1. 業務効率の向上

企業では、大量の日常業務に追われてなかなか新しい取り組みができないことが課題になっている場合も多いでしょう。

生成AIは、データを元に自動的に文章、画像、音声などを生成できるのが特徴です。

例えば、カスタマーサポートでの音声応答や自社サイト用のコンテンツ作成、稟議書や報告書の作成などの業務は生成AIが得意な分野です。これらの業務に生成AIを活用すれば、業務にかかる時間を短縮でき、大幅な効率アップを図れます。

2. 新たなアイデアやコンセプトの生成

生成AIは、多様なデータからオリジナルのコンテンツを生成します。複数のキーワードを元にバリエーション豊富な何種類ものアイデアを一度に生成することも可能です。そのため、これまでにない新しいアイデアが生まれることも期待できます。

例えば、テキストのコンテンツはもちろん、新たなサービスの企画やキャンペーンのアイデア出しといった業務も、生成AIの得意とする分野です。広告などのデザイン作成など、音楽や画像・動画などを使った創造性の高いコンテンツも生成AIで作成可能なので、新たな活用方法を期待できます。

3. マーケティング活動の活性化

生成AIをマーケティング活動に活用している企業は増えています。企画立案に必要な市場のデータを収集して、将来的な動向を予測するといったように生成AIを活用することも可能です。

また、顧客の購買履歴や行動パターンなどのデータを元にして、顧客それぞれにパーソナライズされたコンテンツを作成することも生成AIが得意な業務です。多くの顧客へ同一の戦略を打つのとは違い、顧客の要望やタイミングに合わせたマーケティングが可能になり、マーケティング効果を高めやすくなるメリットがあります。

4. スピーディーなデータ分析

新たなサービスを検討したり、データを精査したりする場合、企業が保有する膨大なデータの分析が必要です。手作業でデータを分析するためには、時間も手間もかかります。

生成AIはデータを短時間で分析し、データの傾向に沿った提案が得意です。例えば売上データを分析させれば、季節や曜日などのデータを組み合わせて今後の動向を予測して、売り逃しを防ぐことも可能です。

生成AIが予測した顧客の行動パターンや売上予測を活用すれば、販売戦略や意思決定に役立ちます。

5. ミスやエラーの防止

注文書や報告書など手書き文書や紙で受け取るデータをパソコンに打ち込んでいる場合、転記の際に誤入力や転記漏れが発生するおそれがあります。ミスを軽減するために行う確認・再確認には時間も労力も必要です。

生成AIは深層学習（ディープラーニング）により幅広い知識を持ち、細かいミスの発見も得意です。

また、生成AIは「もし～な場合」といった、これから起こりうるリスクを予測できるため、問題に発展しそうな兆候に対して早めに対処できるなど企業のリスク管理にも効果をもたらします。

6. コスト削減

生成AIの導入は、業務にかかるコスト削減にも有効です。

これまで手作業で行っていた入力や書類作成などの業務は、生成AIを導入すれば作業時間を短縮できます。作業に比べて業務にかかる時間の短縮が可能です。生成AIを活用してできた余力を、生成AIが得意でない創造的な業務や倫理観が必要な業務に充てれば、人的コストの有効利用につながります。

また、24時間体制の顧客サポートなどにも生成AIを活用すれば、配置する人員を減らせるので人的コストの削減も可能です。

生成AI導入後によくある課題と解決策

業務効率化のために生成AIの導入に踏み切っても、導入前に気付かなかった課題に直面する場合があります。これから導入を検討している場合には、ここで紹介するよくある課題と解決策を把握しておくことをおすすめします。

品質が不安定

生成AIは大量のデータで学習しているため、生成AIがアウトプットした内容の品質が常に保たれているとは限りません。生成AIは既存のデータを学習して生成するため、コンテンツに誤りや不確実な情報を参照してしまう可能性があります。

品質によるリスクを避けるためには、大量で良質なデータを用意して学習させる必要があります。そのためには、データを用意する前にAI導入の目的や解決したい課題を確認することが大切です。さらに用意したデータの誤記や重複を取り除くデータクレンジングを行い、精度の高いデータに整える作業も必要になります。

バイアスや偏見が反映されてしまう

生成AIの学習データに間違った知識や偏見などが含まれている場合、生成されるコンテンツにもバイアスがかかってしまう可能性があります。

バイアスのないデータを用意することが理想ですが、実際は完全にバイアスを排除するのは難しくなります。データにはバイアスが含まれている可能性を常に意識して、幅広い対象から収取した質の高いデータを選定するなど、バイアスが含まれる可能性を最小限に抑えることが必要です。

またフィードバックループを積極的に活用し、生成物の分析やプロンプトを改善・反映を繰り返すことで、生成AIの性能を高められます。

著作権や肖像権を違反してしまう可能性がある

生成AIが学習しているデータの中には、著作権や肖像権に違反しているデータが混入しているかもしれません。

著作権や肖像権では、他社が著作物や肖像を無断で使用することを禁じています。もし、意図せずに違反したデータを含むコンテンツを使用した場合、損害賠償を請求される可能性もあります。

著作権や肖像権のあるデータをAIが利用しているのに気付かずに、生成したコンテンツを使用してしまうと著作権や肖像権を侵害する可能性は否定できません。

違反データを利用しないためには、生成したコンテンツに著作権や肖像権にあたる箇所がないかどうかチェックする体制づくりが必要です。

情報漏えいのリスク

機密事項や個人情報など重要なデータを扱う企業では、セキュリティリスクについても注意しましょう。情報漏えいは、外部からのサイバー攻撃によるものだけでなく、内部から情報が流出して不正に利用されるケースもあります。

生成AIは学習データを元に生成物をアウトプットする仕組みで、コンテンツ作成のために入力したプロンプトも学習データとして利用される場合があります。従業員の個人情報や開発中の製品の情報などを入力すれば、情報が流出するおそれがあるのです。

情報漏えいのリスクを軽減するには、運用ルールを設定し個人情報や機密情報を慎重に取り扱う必要があります。

AI技術の進化と変化への対応

人工知能の技術は急速に進化し、最新の技術やサービスが継続的に開発されています。決められたタスクを自動で行うことから、深層学習によってデータを学習してオリジナルなコンテンツを生成するようになりました。近年では、特定の分野や領域での利用に特化した生成AIサービスも開発され、多くの企業で活用されています。

生成AIは一度導入したら終わりというものではなく、継続的に更新が必要です。また、業務環境の変化も考慮して、生成AIの導入範囲の見直しが必要になるでしょう。

そのためには、常に生成AIに関する最新の動向を把握して、見直しやアップデートを繰り返すことが大切です。

まとめ

生成AIの開発が進み多くの企業で導入され、効率化やサービスの向上に成果を上げています。生成AIは、人員の確保や労働時間の短縮などこれまで企業が抱えてきた課題の解決に貢献し、ビジネスに新たなアイデアをもたらすことも期待されています。

生成AIは導入するサービスによって利用できる機能や料金に違いがあるため、導入する場合には、自社の業務に必要な機能を確認し、複数のサービスを比較・検討しましょう。

以下の記事では、おすすめの10種の生成AIサービスの特徴を一覧表にまとめて解説しています。生成AIサービスの導入を検討している場合は、ぜひお役立てください。

【2024年最新比較表あり】おすすめの生成AIサービス10選！ メリットや活用時に気を付けたいことを解説 | SFA JOURNAL

【2024年最新比較表あり】おすすめの生成AIサービス10選！　メリットや活用時に気を付けたいことを解説