生成AI活用の現実～単独利用に閉じない生成AIの活用方針～

近年、生成AI（人工知能生成技術）は多くの業務プロセスに革命をもたらす存在として注目を集めています。しかし、その実態はどれほどの業務を効率化できるのでしょうか？株式会社Lightblueが行った最新の調査（引用：「【独自調査】生成AI活用、プロンプトだけで対応できる業務は34%」https://www.lightblue-tech.com/2024/07/17/20240717-news/）によると、生成AIはプロンプトのみで対応可能な業務はわずか34％に留まることが明らかになりました。本コラムでは、この調査結果を基に生成AIの現状を分析し、企業がどのように生成AIを活用し、限界を克服していくべきかを探ります。

生成AI調査の背景と目的

この調査は生成AIの活用実態調査として生成AIの実際の効果や限界を把握するために実施され、生成AIのワークショップに参加した36社から収集した1,281件のアイデアを基に行われました。調査の目的は、生成AIがどの程度の業務をプロンプトのみで効率化できるかを明らかにし、企業がどのように生成AIを効果的に導入し活用できるかを探ることです。調査結果から、生成AIはプロンプト入力のみで対応できる業務が34％に留まることが判明し、残りの業務にはデータ参照やシステム開発が必要であることが明らかになりました。

生成AIが対応可能な業務の現状

34%に留まると判明したプロンプト入力のみで対応できる業務には、文書生成、データ整理、簡易なレポート作成など、比較的単純でルーチン的なタスクが含まれます。しかし、残りの66％の業務にはデータの参照や複雑なシステムの開発が必要であり、生成AI単体では対応が難しいことが判明しました。具体的には、詳細な分析、クリエイティブなコンテンツ制作、専門的な知識を要するタスクなどが該当します。この現状から、企業は生成AIを効果的に活用するために、RAG技術の導入や既存システムとの連携を検討する必要性が見えてきました。生成AIの真のポテンシャルを引き出すためには、技術的な限界を理解し、それを補完するソリューションを戦略的に併用することが重要です。

企業が取るべき次のステップ

生成AIの導入と活用には、単に技術を導入するだけではなく、戦略的なアプローチが必要です。まず、企業は自社の業務プロセスを詳細に分析し、生成AIが効果的に活用できる領域を特定することが重要です。次に、生成AIの限界を補完するためにRAG技術の導入や既存システムとの連携を進めることが求められます。また、生成AIの運用には質の高いデータが不可欠であり、データの収集、管理、更新に注力する必要があります。さらに、生成AIの導入には専門知識が必要なため、従業員のスキルアップや外部専門家の活用を検討することが重要です。最後に、生成AIの導入効果を最大化するために、継続的な評価と改善を行い、柔軟に対応する姿勢が求められます。これにより、企業は生成AIの真のポテンシャルを引き出し、競争力を高めることができます。

ファーストデジタルがご支援できること

ファーストデジタルは、生成AI導入を成功させるため、様々な確度から企業の戦略策定・施策立案をご支援いたします。まず、企業の現状分析から始まり、生成AIが効果的に活用できる領域を特定し、AIの活用方針を策定し実現するための施策を洗い出します。その後、外部専門家との連携を通じて、RAG技術の導入や既存システムとの統合など生成AI単体では実現が難しい領域の実装、および質の高いデータ管理とモデルの継続的な更新まで包括的にサポートいたします。これらの総合的なアプローチにより、企業は生成AIの真のポテンシャルを引き出し、業務効率化と競争力の強化を達成できます。ファーストデジタルは、企業のデジタル変革を強力に支援し、成功へと導きます。