生成AI活用におけるメリット・デメリット

生成AIとは、入力された指示に基づき、文章や画像、音声などを自動で生成する人工知能です。専門知識がなくても操作できる手軽さと、近年著しく向上した生成精度により、ビジネス現場でも急速に導入が進んでいます。業務効率の改善や人手不足への対応、コストの最適化など、多くの分野で具体的な成果が期待されています。また、従来では難しかった創造的業務のサポートにも活用が広がりつつあり、企業の競争力を高める存在になりつつあります。一方で、正確性や倫理面に対する懸念も指摘されており、安全かつ効果的な活用には適切な対策が欠かせません。

企業版生成AI導入アプローチ
目次

生成AIとは

生成AI(Generative AI)とは、文章・画像・音声・動画といったさまざまなコンテンツを自動的に生成できる人工知能のことです。従来のAIは、決められたルールに従って作業を自動化することが主な役割でしたが、生成AIは学習した膨大なデータをもとに、新しいコンテンツを自ら作り出す点に大きな違いがあります。

大きな特徴として、専門知識がなくてもプロンプトと呼ばれる指示文を入力するだけで、高品質なアウトプットを得られることが挙げられます。2021年以降はChatGPTによる対話型AIやDALL・Eによる画像生成などが登場し、生成AIは急速に注目を集める分野となりました。実際、ガートナージャパンも2022年の戦略的テクノロジートレンドのひとつとして生成AIを挙げています。

生成AIの精度は年々向上しており、現在では人間が作成したものと区別がつかないほどの完成度に達しています。今後も、ビジネス・教育・医療・エンターテインメントなど多くの分野で、その活用の幅が広がっていくことが期待されています。

生成AIの利用で得られるメリット

生成AIは、文章や画像、音声などのコンテンツを自動生成できる技術であり、企業活動におけるさまざまな課題を解決する手段として注目されています。業務の効率化や人手不足への対応に加え、コストの削減や創造性の向上、顧客満足度の改善など、多くの効果が期待されています。

業務のスピードと精度を飛躍的に高められる

生成AIは文章作成や画像生成、データ分析などの業務を自動化することで、作業のスピードを大幅に向上させます。プロンプトに指示を入力するだけで成果物が得られるため、人は確認や調整に専念でき、業務の質も保てます。また、反復作業や定型業務の自動化により、ヒューマンエラーの防止や従業員のモチベーション維持にもつながります。

限られた人材でより多くの仕事が可能になる

熟練者に依存せず、一定の品質を担保したアウトプットが得られる生成AIは人材不足への有効な対策となります。属人化を防ぎ、業務の標準化を進められるだけでなく、AIによって時間的な余裕が生まれるため、従業員を新たな業務に再配置することも可能です。結果として、採用や教育にかかるコストの削減にもつながります。

人件費や外注費を抑え、資源を有効活用できる

生成AIの導入はコスト構造の見直しにも効果的です。チャットボットによる顧客対応の自動化、コンテンツ制作における初稿生成、データ分析の高速化などにより、従来かかっていた人件費や外注費を抑えることができます。

アイデア創出の幅が広がり、創造性が高まる

生成AIは過去のデータやトレンドをもとに多様なアイデアを提示するため、従来とは異なる視点での発想を促します。人間の直感や経験だけでは得られないインスピレーションを得ることができ、広告や商品開発などの分野で革新的な取り組みを生み出すきっかけになります。アイデアの壁打ち相手としての活用も有効です。

顧客対応の質を高め、満足度の向上に貢献する

生成AIを活用したチャットボットやFAQシステムは、24時間体制で顧客の問い合わせに対応できるため、即時性の高いサポートを実現します。顧客の行動履歴や嗜好に応じて最適な対応を行えるため、よりパーソナライズされた体験を提供できます。こうした仕組みが、顧客との信頼関係の強化や満足度の向上につながります。

生成AIの導入によるデメリット

生成AIは業務効率化や生産性の向上に貢献する一方で、適切に運用しなければ企業活動に悪影響を及ぼすリスクも抱えています。従業員のスキル維持、品質管理、セキュリティ対策、倫理的配慮といった観点から、十分な検討と対策が必要です。

社員の成長機会を奪う可能性がある

生成AIに過度に依存すると従業員が自ら情報を調べ、整理し、構造化して発信する能力を磨く機会が減ります。たとえば資料作成業務をAI任せにすることで、思考力や論理構築力が育たず、結果として組織の独自性や競争力が損なわれるおそれがあります。

出力されるコンテンツの精度に課題がある

生成AIは学習したデータに基づいてコンテンツを生成するため、元のデータに誤りや偏りがあると、その影響を受けた出力結果が得られることがあります。また、複雑なテーマへの理解や高度な創造性を求められる場面では、内容が浅くなったり、表現が単調になったりすることもあります。そのため、生成結果を鵜呑みにせず、必ず人によるチェックと編集を行う体制が必要です。

プライバシーやセキュリティ面での懸念がある

生成AIの活用には大量のデータが必要となるため、個人情報や機密情報が扱われるケースでは、漏洩リスクや悪用のリスクに注意が必要です。特に医療・金融などの分野では、センシティブな情報の取り扱いに万全の対策が求められます。また、生成AIを悪用したフィッシング詐欺や偽情報の拡散といったサイバー攻撃にも備える必要があります。匿名化、アクセス制限、技術的セキュリティ対策に加え、倫理的ガイドラインの整備も重要です。

倫理的リスクへの配慮が求められる

生成AIが作成したコンテンツが人の手によるものと見分けがつかない場合、情報の信頼性が損なわれ、誤情報やフェイクニュースが拡散する恐れがあります。また、学習データに含まれる偏見や差別的な要素が、そのままアウトプットに反映されるリスクもあります。既存作品を参考に生成されたコンテンツが著作権を侵害する可能性もあるため、開発者・利用者ともに倫理的責任を認識し、透明性や公平性を重視した運用が求められます。

生成AIを業務利用する際のリスク

生成AIの活用には多くのメリットがある一方で、業務に取り入れる際にはいくつかの重要なリスクにも目を向ける必要があります。ハルシネーションによる誤情報の生成、著作権侵害の可能性、情報漏洩のリスクなど、適切な対策を講じなければ企業活動に深刻な影響を及ぼすおそれがあります。

誤情報を生成するリスク(ハルシネーション)

生成AIは、あたかも正確な情報であるかのように誤った内容を出力することがあります。この現象はハルシネーションと呼ばれ、学習に使用されたデータに誤りや偏りが含まれていた場合に発生します。生成AIを用いた顧客対応チャットボットが誤情報を提示した場合、顧客に損害を与え、結果的に企業の信用や存続を脅かす可能性もあります。

著作権を侵害する可能性

生成AIが作成したコンテンツには学習データやプロンプトに含まれていた著作物の影響が反映される場合があります。学習そのものは権利制限規定の対象として合法であっても、生成物が著作物と類似し、依拠性が認められれば著作権侵害に該当する可能性が考えられ、特に商用利用を前提とした場合には、生成物の内容に対して慎重な確認と判断が求められます。

機密情報の漏洩リスク

生成AIに入力したプロンプトに個人情報や機密情報が含まれていた場合、それが学習データとして処理され、意図せず第三者に再出力される可能性があります。実際に、システムの不具合によりチャット内容が他ユーザーに閲覧可能となった事例も報告されています。情報漏洩は企業の競争力や信頼性に大きく影響するため、生成AIの業務利用においては情報管理体制の整備が不可欠です。

生成AIの業務利用におけるリスク対策

生成AIを業務に導入する際には、その利便性だけでなく、リスクへの対策も並行して講じる必要があります。特に情報漏洩や誤情報の発信、著作権の問題などは企業活動に直接的な影響を及ぼしかねません。

社内で完結する業務から導入を始める

生成AIの活用は社内で完結する業務から始めるのが安全です。顧客対応チャットボットのように対外的な業務での利用は、誤った情報が外部に出てしまうリスクがあるため、慎重に検討する必要があります。ハルシネーションによって企業としての誤認や誤解を招けば、信用問題に発展する可能性もあるからです。

導入初期には、従業員が生成AIに慣れることを重視し、社内文書の作成など比較的リスクの低い領域から活用を進めましょう。そのうえで、運用ルールやチェック体制を整備し、徐々に対象範囲を拡大していくことで、安全性と効果を両立できます。

プロンプトの取り扱いに注意する

生成AIへの入力内容は、学習データとして活用される可能性があるという前提のもとで運用すべきです。プロンプトに個人情報や機密情報を含めないよう、全従業員に対して注意喚起を行いましょう。また、生成AIの設定を変更し、入力内容を学習に使用しないモードで運用することも有効です。

ChatGPTの法人向けプランChatGPT Enterpriseや、セキュリティに配慮したexaBase 生成AIなどのツールでは、入力情報が学習データとして利用されない仕組みが導入されています。コストはかかるものの、こうしたセキュリティ機能を備えたサービスの導入は、リスク回避の有効な手段となります。

人間の目視によるチェックプロセスを設ける

生成AIに全てを任せるのではなく、あくまでも補助的なツールとして位置づけることが重要です。作成されたコンテンツはたたき台として利用し、必ず人間が内容を確認するプロセスを設けましょう。

具体的には、生成物に誤情報が含まれていないか、公序良俗に反する表現や差別・偏見が含まれていないかを、目視で確認する体制が必要です。チェックプロセスを日常業務に組み込むことで、生成AIの活用に伴うリスクを最小限に抑えられます。

業務利用に関する社内規程やガイドラインを整備する

生成AIの導入には、ツールのセキュリティ対策だけでなく、運用に関わる人材への教育や社内ルールの整備といったソフト面の対応も欠かせません。

たとえば、どの業務で活用するのか、どの部門の誰が利用できるのか、生成物のチェックや責任体制をどう整えるかなど、具体的なルールを明文化し、社内規程として整備する必要があります。併せて、従業員向けの教育を実施し、ルールを確実に周知・徹底することが重要です。

著作権や情報漏洩に関するリスクについての理解を深めるための研修や資料提供も有効です。技術的な対策と組織的な対応を両輪で進めることが、生成AIの安全な活用につながります。

最後に

生成AIの活用は、単なる作業の自動化にとどまらず、人的資源の有効活用や業務品質の向上、新たな価値創出を促す手段として注目されています。とくに、文章作成や画像生成といった分野では、業務スピードや創造性の向上といった明確なメリットが実感されており、企業の成長を後押しする技術として定着しつつあります。しかしその一方で、誤情報の拡散、著作権侵害、情報漏洩などのリスクも内在しており、適切な管理体制や社内ルールの整備が不可欠です。利便性とリスクの両面を正しく理解し、持続可能な活用体制を構築することが重要です。

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執筆者

慶應義塾大学卒業後、総合化学メーカーを経てデロイトトーマツコンサルティングに在籍。新規事業立ち上げ、M&A、経営管理、業務改善などのプロジェクトに関与。マーケティング企業を経て、株式会社ProFabを設立。ProFabでは経営コンサルティングと生成導入支援事業を運営。

TechTechでは、技術、ビジネス、サービス、規制に関する最新ニュースと、各種ツールの実務的な活用方法について、初心者でも理解できる明瞭な発信を心掛ける。日本ディープラーニング協会の実施するG検定資格を保有。

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