はじめに
エンジニアのみなさま、日々の学習お疲れ様です。
また本記事まで足を運んでいただき本当に感謝です。
生成AI（Generative AI）が話題ですが、「導入するまでのプロセスはどうすれば良いの？」が理解出来ていなかったので、さまざまな記事を見て整理しました。生成AIを導入するための流れをざっくり解説しますm(_ _)m
1. 導入目的を明確にする
生成AIを導入する前に、「どの仕事の何を解決したいのか」 「課題解決後に注力すべき仕事は何か」 を明確にします。
- プログラミングコードの生成や補完
- ドキュメント作成
- データ入力・処理
- メール作成・返信支援
- オリジナル画像や動画の生成
- 市場調査・分析
- データ分析・意思決定支援
- 新規アイデアの提案
-
翻訳
etc
この目的がブレると、最適なツール選びや運用設計が難しくなります。
自社の課題をリストアップして、いきなり全ての課題に対してツールを導入せずに、優先順位の高いものからスモールスタートするのが良さそうです。
2. 導入目的に適した生成AIツールを検討する
検討ポイントの一例になります。
- 機能面（目的に適した機能を備えているか）
- セキュリティ面（データ漏洩のリスク管理やプロンプトインジェクションの対策）
- コストとROI（導入・運用コストと投資対効果）
- 導入実績とサポート（他社の導入事例やベンダーのサポート体制）
- カスタマイズ性と拡張性（API連携、社内システムとの統合可能性）
昨今、生成AIを導入している企業が増えてきています。
大手の活用事例が多いですが、他社の活用事例と照らし合わせながら、自社とマッチするツールを導入するのが良さそうですね。以下の記事やその他記事を見ると 『アイデアの創出』 に活用してる企業が多い印象です。
あとはセキュリティ面ですね。
IPA（情報処理推進機構）が出している 『テキスト生成AIの導入・ガイドライン』 の 第5章『生成AIのリスク管理について』 に詳細が書かれていました。エンジニアの皆様もよく活用されているChatGPTに関する事例を1つ引用します。
サムスン電子は、ChatGPTなどの生成AIに伴う機密情報の流出リスクを懸念し、従業員による使用を禁止しました。この決定の背景には、あるエンジニアが社内機密のソースコードをChatGPTに誤ってアップロードし、それが発覚したという事件があります。生成AIは、ユーザのデータをサーバに保存し、それを他のユーザに提供する可能性があるため、機密情報の漏洩リスクが高いと判断されたのです。また、ChatGPTはデフォルトでチャット履歴を保存し、モデルの訓練に使用するという設定になっていたことも要因の1つであったと考えられます。
※引用：テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン
ちなみにChatGPTの公式サイトのセキュリティとデータプライバシーはこんな感じです。
これだけだと分かりづらいため、調査をする必要がありそうですね...この様な感じで、活用するツールのセキュリティがどこまで担保されているのか？は事前に把握する必要がありそうです。
3. AI導入後の運用・管理
導入後、継続的に効果を検証し、適切な管理体制を整えます。
- 社内教育とAIリテラシー向上（適切な使い方の指導）
- 利用ガイドラインの策定（データ入力ルールの明確化）
- 継続的な改善（AIの出力精度向上、プロセス最適化）
- 法規制対応（データ利用の法的要件を遵守）
- モニタリングと評価（KPI設定、効果測定）
生成AIは便利な一方で、誤った情報をもっともらしい情報として生成する事もあります。これを 『ハルシネーション』 と呼びます。全ての生成データに対して『本当に正しい情報なのか？』『信憑性があるのか？』を意識する必要がありますね。企業として活用する場合は、どの従業員が活用しても一定の水準で使える様にする必要がありそうです。
ユーザーが入力する指示や質問は 『プロンプト』 と呼ばれますが、この辺りの入力ルールも合わせて、社内教育や利用ガイドラインの策定をするのが重要だと感じました。
4. 分析
自社に合った活用法を見つけましょう。
- 成功・失敗要因を分析する（どの設計が良かったのか？なぜ失敗したのか？）
- 長期的な導入戦略を立てる（AIをどこまで拡張するかを考える）
さいごに
生成AIの導入は、正しく進めることで大きな業務効率化を実現できます。ただし、導入目的を明確にし、適切なツール選定、そして導入後の運用管理が重要です。
まずは小規模なプロジェクトで試してみて、少しずつ最適化していくのがよさそうですね。
経済産業省からは 『中小企業向けAI導入ガイドブック』 なるものも出されているみたいです。まだ読めてないので時間を作って読んでみたいと思います。
参考記事
おまけ
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