生成AIで生産性を向上させる5つのポイント！実際の企業事例も紹介

生成AIは企業の業務革新に大きな影響を与えています。しかし、その導入には戦略的なアプローチが必要です。

本記事では、生成AIで生産性を向上させるための5つのポイントや、導入しやすい分野について解説します。さらに、実際に成功を収めた企業の事例も紹介。生成AI導入を検討中の方はもちろん、業務効率や生産性を上げたい方はぜひ参考にしてください。

また、次の記事ではそもそも人工知能とは何なのかを詳しく解説しているのでぜひチェックしてみてください。

→人工知能（AI）とは？仕組みやできること、将来展望も紹介

生成AIの需要

生成AIの需要は急速に拡大しています。世界中の企業が業務効率化や創造性向上のツールとして注目し、その市場規模は驚異的な成長を遂げています。

それでは、具体的にはどの程度の規模なのでしょうか。 世界と日本の市場規模を見ていきましょう。

世界における生成AI市場規模

世界の生成AI市場は爆発的な成長を遂げています。2023年に106億ドルだった市場規模が、わずか7年後の2030年には、およそ20倍の2110億ドルに達すると予測されています。

この急成長の要因は、以下のとおりです。

とくに注目すべきは2025年の市場規模予測は、671億ドル予想と、2023年から6倍以上の成長が見込まれています。この2年間で急激な普及が進むと考えられるのです。

引用：JEITA

日本における生成AI市場規模

日本の生成AI市場も世界に負けず劣らずの成長を見せています。2023年に1118億円だった市場規模が、2030年には1兆7774億円にまで拡大すると予測されています。これは約16倍の成長率です。

この成長を後押しする要因として、以下が挙げられます。

一方で、日本市場の成長率は世界平均を下回っているのも事実です。これは、日本企業がまだ生成AIの導入に慎重な姿勢を見せていることを表しています。

しかし、この「遅れ」は逆にチャンスとも考えられるでしょう。今後、日本企業の生成AI導入が加速すれば、市場はさらに急成長する可能性があるのです。

生成AI市場の急成長は、ビジネスパーソンにとって見逃せません。これを機に、自社での活用を検討してみてはいかがでしょうか。

引用：https://www.jeita.or.jp/japanese/topics/2023/1221-2.pdf

生成AIで生産性を向上させるためのポイント

生成AIを効果的に活用し、生産性を向上させるには、戦略的なアプローチが欠かせません。生成AIによる生産性向上のポイントは以下の5つです。

上記のポイントを押さえることで、生成AIの導入をスムーズに進め、その力を最大限に引き出すことができるでしょう。

1.生成AIの導入目的を明確にする

「なぜ生成AIを導入するのか」をあらかじめはっきりとさせておきましょう。

目的設定のポイントは以下のとおりです。

例えば「1年以内に顧客対応時間を30%削減する」といった具体的な目標を設定しましょう。これにより、導入後の効果測定も容易になります。

また、目的を全社員と共有することで、導入への理解と協力が得やすくなります。生成AIは魔法の杖ではありません。目的を明確にすることで、その力を最大限に引き出せるのです。

2.生成AIに任せる業務範囲を特定する

生成AIの効果を最大化するには、適切な業務範囲の選定が不可欠です。すべての業務に一気に導入するのではなく、以下のような段階的なアプローチが有効です。

定型的で繰り返しの多い業務や、大量のデータ処理が必要な業務には、生成AIの活用が効果的です。例えば、顧客からの問い合わせ対応やレポート作成などが挙げられます。

一方で、高度な判断や創造性が必要な業務は、人間が得意とする分野です。AIと人間の役割分担を明確にすることで、両者の強みを活かせる体制が作れます。

3.適切な生成AIツールを選定する

生成AIツールの選定は、導入成功の大きなカギです。市場にはさまざまなツールがありますが、以下のポイントを参考に、自社のニーズに合った最適なものを選ぶことが重要です。

例えば、文書作成が目的なら自然言語処理に強いツール、AI画像が必要なら画像の生成に強みを持つツールを選びましょう。

また、無料トライアル期間を活用し、実際に使ってみることをおすすめします。社内で小規模なテストを行い、使い勝手や効果を確認してから本格導入を決めると良いでしょう。

4.生成AI使用文化を浸透させる

生成AIの導入成功には、社内での使用文化の浸透が不可欠です。ただツールを導入しただけでは十分な効果は得られません。

以下のポイントを参考に、全社員が積極的に活用する環境を作りましょう。

とくに、経営層が自ら率先してAIを使用する姿勢を見せることは効果的です。部署ごとのAI活用コンテストを開催するなど、楽しみながら学べる工夫も有効でしょう。

ただし、どのようなツールでも一朝一夕には浸透しないので、粘り強く継続的な取り組みが必要です。社員の不安や抵抗感にも耳を傾け、丁寧に対応していきましょう。

5.生成AIに詳しい人材を育成する

生成AIの効果を最大限に引き出すには、専門知識を持つ人材の育成が不可欠です。これは単なるツールの操作方法だけでなく、AIの可能性や限界を理解し、戦略的に活用できる人材を指します。

人材育成のポイントは以下のとおりです。

例えば、社内勉強会の定期開催や、外部セミナーへの参加奨励などが効果的です。実際のプロジェクトでAIを活用する機会を積極的に作ることも重要でしょう。

さらに、AIスペシャリストとしてのキャリアパスを明確にすることで、社員のモチベーション向上にもつながります。

人材育成は時間がかかりますが、長期的には企業の競争力向上につながる投資になりえます。計画的に取り組んでいきましょう。

生成AIを導入しやすい5つの分野

生成AIを導入しやすい分野は以下の5つです。

上記の分野では、比較的低コストで高い効果が期待できるため、生成AI導入の第一歩として最適です。自社での活用を検討されている方は、ぜひ参考にしてください。

1.デザインや広告領域で生成AIを導入する

デザインや広告分野では、「Midjourney」「DALL-E 2」などの生成AIが創造性を大きく拡張しています。これらのツールは、以下のような用途で活用されています。

生成AIの活用により、従来の商品撮影やデザイン制作にかかる時間とコストを大幅に削減し、多様なバリエーションの制作が可能になっています。ロゴデザインや広告バナーの制作にも活用できるため、アイデアの幅が広がり、クリエイティブの質も向上するでしょう。

2.業務効率化で生成AIを導入する

日々の業務効率化に、大規模言語モデル（ChatGPTなど）の生成AIが大きな力を発揮します。

ChatGPTは、主に以下ような用途で活用されています。

とくに、反復的で時間のかかる作業を自動化することで、従業員がより創造的な業務に集中できるようになるでしょう。日報作成や会議の議事録作成、データ分析のサポートなど、さまざまな業務に活用可能です。

毎日の業務に追われている方は、AIの力で時間を生み出し、より創造的な仕事に集中できる環境を作りましょう。

3.企画・開発分野で生成AIを導入する

企画立案やソフトウェア開発の分野でも、「GitHub Copilot」などの生成AIは大きな可能性を秘めています。GitHub Copilotは、以下のような用途で活用されています。

生成AIの活用により、開発者はAIの提案するコードをもとに効率的に作業を進められ、より複雑な問題解決に時間を割けるようになります。企画立案の場面でも、アイデア出しや市場調査のサポートツールとしてAIを活用できます。

4.文書作成に生成AIを導入する

ビジネス文書の作成は、多くの時間と労力を要する業務です。ここに「JasperAI」「Copy.ai」などの生成AIを導入すれば、大幅な効率化が期待できます。これらのツールの活用方法は以下のとおりです。

とくに定型的な文書作成の時間を大幅に削減し、より創造的な業務に時間を割けるようになります。また、文章の品質や一貫性の向上にも役立っています。

文書作成に苦心しているなら、AIの力を借りて質の高い文書を効率的に作成してみましょう。

5.顧客対応に生成AIを導入する

顧客対応の品質向上と効率化に、「hitobo」「SmartRobot」などのAIチャットボットは大きな力を発揮します。これらのツールは、以下のような用途で活用されています。

生成AIの活用により、顧客の待ち時間短縮や問い合わせ対応の品質向上を実現できます。また、人間のオペレーターはより複雑な問い合わせ内容に集中できるようになり、全体的な顧客満足度の向上につながるでしょう。

カスタマーサポートの品質向上を目指している方は、AIと人間の強みを組み合わせた新しい顧客対応を始めてみてはいかがでしょうか。

生成AIを活用し業務改善に成功した事例

生成AIの導入は、多くの企業で業務改善に大きな成果をもたらしています。

ここでは、日本を代表する3つの企業でのAI活用の成功事例をご紹介します。

AIの導入を検討している経営者や管理職の方は、ぜひ参考にしてください。

また、次の記事ではAIを使った業務効率化や事例を詳しく紹介しているので、こちらもチェックしてみてください。

→AIで業務は効率化できる？活用する利点や成功事例、導入手順も紹介

LINEヤフー

LINEヤフーは、約7,000名のエンジニアを対象に、AIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」を導入しました。その結果、以下のような成果が得られました。

特筆すべきは、リスク管理にも十分な注意を払っている点です。全利用対象者にeラーニング受講を必須とし、著作権侵害防止のための講習を実施しています。

また、削減されたコーディング時間を新サービスの創造に充てる計画も立てています。これは、AIを単なる効率化ツールではなく、イノベーションの源として捉える先進的な姿勢といえるでしょう。

日立製作所

日立製作所は2023年5月に「Generative AIセンター」を新設し、以下のような取り組みを行っています。

特筆すべきは、安全性と倫理面への配慮です。業務利用ガイドラインの策定や社員向け相談窓口の設置など、リスク管理に積極的に取り組んでいます。

また、外部向けのサービス展開も開始し、生成AIの活用コンサルティングや、Microsoft社との連携によるサービス提供など、自社の経験を活かした新たなビジネス展開も進めています。

アサヒビール

アサヒビールは、Azure OpenAI Serviceを活用した社内情報検索システムを導入し、情報収集の効率化を図っています。このシステムには以下のような特徴があります。

アサヒビールはこの取り組みを通じて、グループ全体の知見を活かした商品開発の強化や業務効率化を目指しています。

効率的に生成AIを導入する4ステップ

生成AIの導入は、企業の競争力を大きく高められる可能性を秘めています。しかし、やみくもに導入すれば良いというものではありません。

ここでは、効率的かつ効果的に生成AIを導入するための4つのステップをご紹介します。

STEP1：業務内容を棚卸する

生成AI導入の第一歩は、自社の業務内容を詳細に把握することです。具体的には以下の作業を行います。

業務棚卸しは時間がかかりますが、この ステップを省略すると効果的なAI導入は難しくなるため、しっかりと取り組みましょう。

STEP2：生成AIを活用する領域を選定する

業務棚卸しの結果をもとに、生成AIを活用する領域を選びます。

具体的には、以下のような領域が候補となるでしょう。

選定にあたっては、業務の特性や利用可能なデータの質と量、期待される効果、導入コストを比較検討しましょう。

STEP3：リスク管理を行う

生成AI導入にはリスクが伴います。これらを事前に特定し、適切に管理することが重要です。おもな検討事項は以下のとおりです。

AI技術の進化に伴い、新たなリスクが発生する可能性もあるため、リスク管理計画は定期的に見直し、更新することが大切です。

STEP4：研修で担当社員のスキル向上を図る

生成AIを効果的に活用するには、それを操作する社員のスキル向上が不可欠です。

研修プログラムには以下の要素を含めましょう。

研修は一度で終わりではありません。技術の進化に合わせて、継続的に実施しましょう。

無駄なく生成AI人材の育成を目指すなら

生成AI技術は急速に進化しており、その力を最大限に活用できる人材の育成は企業の競争力を左右するうえで重要です。しかし、ただやみくもに研修を行えば良いというものではありません。効率的かつ効果的な人材育成が求められています。

SAMURAIのIT研修は、貴社が抱える課題に対して、オーダーメイドでカリキュラムを作成するため、効率の良い人材育成が叶います。

無駄を省きつつ、確実に成果を上げる生成AI人材育成は当社にお任せください。

まとめ

生成AIの効果的な導入には、明確な目的設定・適切な業務範囲の選定・適切なツールの選択・組織文化の醸成、そして人材育成が重要です。LINEヤフーや日立製作所などの成功事例から、段階的な導入と綿密なリスク管理の必要性もわかりました。

生成AIは、適切に活用すれば企業の競争力を大きく高める可能性を秘めています。業務効率や生産性向上を目指している方は、ぜひ参考にしてください。