よくある「つまずき」
生成AIの導入を試みたものの、うまくいかなかったというお話をよく伺います。多いのは次のようなケースです。
- とりあえず契約したが、使う人が限られている。何に使えばよいかが共有されておらず、一部の詳しい人だけの道具になっている。
- 出力の品質が安定しない。人によって指示の出し方が違い、結果にばらつきが出るため、結局は手作業に戻っている。
- 情報の扱いが不安で踏み切れない。社内の資料や顧客情報をどこまで入力してよいのか、ルールが決まっていない。
いずれも、AIの性能というより「どの業務に、どういう手順で使うか」が決まっていないことが原因です。私たちはこの部分を一緒に設計するところから始めます。
支援の内容
- 業務の棚卸し現在の業務を洗い出し、時間がかかっている作業、繰り返しが多い作業、判断の基準が決まっている作業を特定します。
- 使いどころの選定生成AIに向いている業務と、向いていない業務を切り分けます。効果が見込めて、失敗しても影響が小さい業務から着手するのが基本です。
- 試作と検証実際の業務データに近い形で試し、どの程度の精度と時間短縮が見込めるかを確かめます。
- 社内ツールの開発毎回の指示文をいちいち書かなくて済むよう、定型の手順を組み込んだ専用のツールにします。チャット画面を開かずに使える形にすることで、使う人の幅が広がります。
- 定着の支援利用ルールの整備、使い方の研修、使われ方の振り返りを行い、現場に根づくまで伴走します。
生成AIに向いている業務・向いていない業務
導入の成否は、使いどころの選び方でほぼ決まります。一般的な目安は次のとおりです。
向いている業務
- 文章の下書き・要約・言い換え：報告書や案内文のたたき台づくり、長い資料の要点整理など
- 決まった基準での分類・評価の補助：評価の観点があらかじめ決まっている採点や、問い合わせ内容の振り分けなど
- 形式の変換：メモを定型の書式に整える、表形式のデータから文章を作るなど
- 翻訳や多言語対応の一次作業：人が最終確認する前提での下訳など
向いていない、または注意が必要な業務
- 誤りが許されない最終判断：契約、金銭、安全、健康に関わる判断は、必ず人が確認する前提で設計します
- 最新の事実や社内の固有情報に依存する回答：参照すべき資料を明示的に与える仕組みがないと、もっともらしい誤りが混ざります
- 判断の基準が人によって違う業務：先に基準を言葉にして揃えることが必要です
「AIを使わない方が良い」という結論になる業務もあります。その場合は率直にお伝えし、別の方法での効率化をご提案します。
事例：語学研修の自動評価システム
WORKS
語学研修の現場向けに、受講生の音声データを共有フォルダに置くだけで、英語のレベルを自動で採点し、受講生ごとの評価表PDFまで作成する仕組みを開発しました。
音声を生成AIで文字に起こしたうえで、国際的な語学力の指標であるCEFRに対応した評価基準（A1〜B2+）にもとづき、4つの技能をそれぞれ5段階で採点します。結果はクラス分けに使える一覧表と、レーダーチャート付きのA4評価表として自動で出力されます。
ポイントは、採点の観点を最初に言葉で定義し、AIにはその基準に沿って評価させていることです。基準があいまいなまま任せるのではなく、「何をもって何点とするか」を先に揃えることで、結果のばらつきを抑えています。
お客様の許可を得た範囲で、特定につながる情報を伏せて紹介しています。
情報の取り扱いについて
業務で生成AIを使う際に最も慎重になるべきなのが、入力する情報の扱いです。導入支援では、次の点を最初に整理します。
- 利用するサービスが、入力した内容をAIの学習に使うかどうか、また設定で無効にできるかどうか
- 顧客情報や個人情報を入力してよいか、入力する場合はどの範囲まで伏せるか
- 出力をそのまま外部に出してよいか、誰がどの段階で確認するか
これらを社内の利用ルールとして文書にまとめ、ツールの側でも入力できる内容を制限するなど、仕組みで守れる形を目指します。
よくあるご質問
- 何から相談すればよいかもわかりません。
- それで大丈夫です。普段の業務の流れを伺いながら、どこに時間がかかっているかを一緒に整理するところから始めます。
- 社内にエンジニアがいなくても導入できますか？
- できます。専用ツールの開発から、使い方の研修、運用中の相談までこちらで対応します。
- 研修だけをお願いすることはできますか？
- ご相談ください。実際の業務を題材にした研修の方が定着しやすいため、事前に業務内容を伺ったうえで内容を組み立てます。