生成AIの業務活用における可能性と課題：事例と導入ステップ、リスク対策まで解説

生成AIは、マーケティングとセールス領域において、顧客体験のパーソナライズ化と効率的なコンテンツ作成を実現します。

活用例）

• 顧客の属性や購買履歴に基づくパーソナライズされた広告コピー、メールの自動生成によるコンバージョン率の向上
• ブログ記事などのウェブサイトのコンテンツ、キャッチコピーやスローガンなどのマーケティングにおける文言の迅速な作成
• 競合他社の動向、顧客ニーズのリアルタイムな把握による市場トレンド分析への活用

これにより、マーケターはより戦略的な業務に集中できるようになり、生産性が向上するだけでなく、効果的なマーケティング戦略の立案も期待できます。

カスタマーサポートにおいては、生成AIを活用したチャットボットでの顧客対応が代表的な活用例です。

活用例）

• 生成AIを活用したチャットボットが24時間365日顧客対応することで、顧客満足度向上・業務効率化の推進
• 顧客からのフィードバック分析での生成AI活用による、サービス改善、商品開発の推進

高度な自然言語処理能力を持つ生成AIの場合、FAQに基づいた自動応答だけでなく、顧客との過去のやりとりも学習することで、より複雑な問い合わせや顧客別のサポートの対応が期待できます。結果として、人間のオペレーターの負担を軽減し、対応時間の短縮にもつながるでしょう。

＜関連する弊社事例：NTT ExCパートナー　高品質なヘルプデスクサービスの提供＞
NTT ExCパートナーは、お客さまのバックオフィス業務を支援するヘルプデスクサービスを展開しています。同社では、ヘルプデスクサービスの運用を質的にも効率的にも向上させるため、生成AIの導入を積極的に行い、様々な事業者のツールを検証することで、問い合わせに対する回答生成を高品質に保っています。目的と業務内容に最適なツールを選択し、Proof of Concept（PoC）などを通して検証した点がポイントといえます。
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人事領域では、生成AIは採用プロセスを効率化し、最適な人材配置の実現を支援するツールとなります。

活用例）

• 求人広告の作成や応募書類のスクリーニングの自動化による採用担当者の負担軽減、選考期間の短縮
• 面接における質問事項の作成や、候補者へのフィードバック作成での活用による、より客観的で公正な評価の実施
• 従業員のスキル、キャリアパスの分析から、次世代リーダー育成に向けた適切な研修プログラム提案の実施

採用、人材育成のフェーズで幅広く貢献が期待できます。

研究開発においては、生成AIは新たな発見を加速させる可能性を秘めています。

活用例）

• 新薬開発や新素材開発において、膨大な量のデータからの候補物質の探索・シミュレーション実施による、研究開発期間の短縮とコスト削減
• 複雑なデータ分析、予測に活用することで研究開発の方向性の情報提供

これにより、研究者はより創造的な業務に集中できるようになり、イノベーション創出を促進する組織づくりが期待できます。

上記の例以外にも、生成AIは、法務における契約書作成、財務におけるレポート作成、製造業における設計支援など、多様な業務領域で活用され始めています。
これらの業務でも生成AIは、ルーティン業務の自動化、データ分析、意思決定支援などを通して、業務効率化と生産性向上に大きく貢献します。
生成AIは、特定のタスクを自動化するだけではなく、新たなビジネスモデルの創出や、これまでにないサービスの提供を可能にするなど、業務の中で適切に活用することで、ビジネス全体に革新をもたらす可能性を秘めています。

生成AIの精度は、学習データの質と量に大きく依存します。高品質なデータが不足している場合、生成AIは期待通りのパフォーマンスを発揮できません。偏ったデータで学習させた場合、生成AIが出力する結果にも偏りが生じ、誤った判断を招く可能性があります。また、データ量が不足している場合も、生成AIの学習が不十分となり、精度の低い結果しか得られない可能性があります。生成AIの業務活用を成功させるためには、高品質で分析目的に適切なデータ量を準備することが不可欠です。

生成AIの学習データには、機密情報や個人情報が含まれる場合があります。これらの情報が漏洩した場合、企業の信用失墜や法的責任を問われる可能性があります。また、生成AI自体がサイバー攻撃の標的となるリスクも存在します。生成AIを安全に活用するためには、強固なセキュリティ対策を講じ、プライバシー保護に配慮することが重要です。データの暗号化、アクセス制御、脆弱性診断など、セキュリティ対策を徹底する必要があります。

生成AIが生成したコンテンツの著作権や知的財産権も重要な課題です。生成AIが既存の著作物を学習データとして利用している場合、生成されたコンテンツが既存の著作物と類似してしまう可能性があり、著作権侵害となるリスクがあります。生成AIを活用する際には、著作権や知的財産権に関する法令を遵守し、必要に応じて専門家のアドバイスを受けることが重要です。

生成AIは、倫理的な問題を引き起こす可能性もあります。たとえば、生成AIが生成したフェイクニュースや偽情報が拡散された場合、社会的な混乱を招く可能性があります。また、生成AIが特定の個人や集団に対する差別的な表現を生成した場合、倫理的な問題として批判される可能性があります。生成AIを活用する際には、倫理的な側面に配慮し、責任ある行動をとることが求められます。

生成AIの導入には、多額のコストがかかる場合があります。高性能なコンピューターやソフトウェアの購入、データの準備、人材育成など、様々な費用が発生します。また、生成AIの運用にも継続的なコストがかかります。生成AI導入の効果を最大化するためには、コストとベネフィットを慎重に検討し、ROIを意識した投資を行う必要があります。

生成AIの業務活用は、これらの課題とリスクを適切に管理することで、大きなメリットをもたらします。導入前に潜在的な問題点を洗い出し、適切な対策を講じることで、生成AIを安全かつ効果的に活用し、ビジネスの成長に繋げることができるでしょう。