ChatGPTの登場から、ますます生成系AIの進化と広がりが早くなってきているように感じますが、新しいサービスや機能がどんどんと公開されるので、内容に追いつくだけでも一苦労に感じています。
私の周りでも、生成AIを利用している方が多くなってきているように思いますが、皆さんの周りではいかがでしょうか？生成AIに限らずですが、ITの技術は「まずは実際に触ってみる」ことが、活用に向けた何より大事な一歩ですので、無料のもので構わないので、触ってみるようにしてください。
今回はそんな生成AIを触る状態から、実際の業務で活用し定着までの間にある課題を整理して、どんな対策が打てるかを考えてみます。
1.生成AIの概要
生成AI（生成的人工知能：Generative AI）は、データから新しいコンテンツを生成する能力を持つAI技術の一分野で、文章・画像・音声・動画など、様々なコンテンツを出力してくれます。それまでAIと呼ばれていた従来型のAIは、情報を整理/分析して適切な回答や予測などを出力していましたので、これまでとは大きく違った活用が期待されています。
生成AIが注目を浴びるきっかけになったのは、OpenAI社のChatGPTがリリースされてからだと思います。無料で使用することができることはもちろん、チャットのように指示を出すと文章を作成してくれる使いやすさが、とても印象的でした。
それからも、Google社の「Gemini」、Microsoft社の「Copilot」などの大手プラットフォーマーや、Anthropic社の「Claude」など、AIベンチャーも出現してきています。
2. 生成AIの活用方法とメリット
生成AIの主要な活用分野として多岐にわたりますが、以下のように分類しました。
・コンテンツ生成：記事、広告コピーの生成、翻訳
・画像生成：デザイン、資料用/広告用の画像作成
・音楽生成：背景音楽、テーマソングの作成
・チャット窓口：自動応答システムやチャットボット
・案だし：壁打ち、新しい製品のコンセプト
生成AIを活用することで、生産性の向上、コスト削減、創造性の向上などのメリットが期待されています。私も、特定の業務では作業時間が短縮されたり、生産性が向上したりと、効果を実感しています。
例えば、何かの資料やブログなどを作成する場合、タイトルの案、目次、リード文や本文などの案出しや、粗めの下書きは生成AIにお願いしています。
またネットにある(だろう)情報をコツコツ集めるような作業も、生成AIを活用しています。例えば過去のスペック比較や、発売日の整理、年表の作成など、やることが明確で、調べればわかるけれども面倒な作業は、生成AIに依頼するようにしています。
3. 生成AI活用と定着のための課題
便利な生成AIも社内で展開して活用し、定着させて継続的に効果を得ようとすると、様々な課題に直面します。
3.1社内の抵抗や文化的な壁
生成AIに限らず、新しい技術ややり方を導入しようと思うと、組織全体の理解と協力が必要です。しかし、従来の業務プロセスに慣れている社員は、新しい試みに抵抗を示すことが多くあります。
これは特殊なことではなく、人間の心理的に現状を維持しようとしますので、まずは新しい試みの「必要性」を正しく伝えて理解する必要があります。
過去にどれだけ新しい取り組みを受け入れる文化が組織にあるかで、抵抗の大きさ＝壁の高さが変わりますが、丁寧にこの壁を乗り越えておかないと、後々この課題がぶり返すと影響が大きくなるので、注意が必要です。
3.2活用案の広がりが出ない
活用を進める場合、多くの業務の中から導入のハードルが低く、効果が狙える業務を選定して、限定的に導入を行います。本来の構想ではこの成功をステップに、対象範囲を広げたり、他の部署へ展開をしたりして、更なる効果を狙いたいところです。
しかし、必要性は理解していても、どこか自分には関係のないことだと「自分事」にできなく、活用のアイデアがなかなか出ずにうまく進まないことがあります。
一般的な事例などの情報を展開しても、「自分事」として落ちていないので、頭ではわかるけど実現できない状態になってしまいます。
3.3継続的な活動とアップデート
ある程度活用が進んでも、一過性的な盛り上がりが終わると、よく言えば安定している状態になりますが、悪い意味で新しい活用が生まれることもなくなります。
「継続的」な活動として運用するために、社内コンテストやイベントを開催したり、活用事例を共有して活用を促したりする必要があります。
また生成AIは導入後も継続的なメンテナンスやアップデートが必要です。技術の進化のスピードは速いですし、一つ前のバージョンではスペック的にも劣りますので、できるだけ最新の状態を保てる体制を準備しておくことが必要になります。
4. 課題解決のための対策
課題を整理すると「必要性」を理解して、「自分事」として捉えられるような仕組みと、「継続的」に維持できるような活動が必要になります。
4.1「必要性」を語り続ける
「必要性」は、現状や目指す姿から、必要性を理解してもらう様に、話をし続けることが大事になります。特にトップが号令をかけて、そのままのケースは注意が必要になります。
一度伝えただけではなかなか理解されることはなく、何度も何度も語り続けることで必要性を理解していくことになります。ただ理解のスピードは人それぞれなので、早いメンバーから活用を進めていくことも重要になります。
4.2「自分事」を作る
一般的な話を聞いても、勝手に「自分事」にできる人は、そこまで多くないと思います。
自分事として考えるためには、生成AIのできることや実力を正しく理解することと、自分がかかわっている具体的な業務イメージをもたせることが重要になります。
AIの実力値として、100%正しい回答はできないですし、全ての作業に対応してくれるわけではなありません。あくまで手段の一つとして、正しく実力を知ったうえで、採用の可否や人間が行う作業との切り分けを行っていくことが求められます。
少なくとも、小さい範囲でもスタートして、効果を感じてもらえないことには、この先には進みづらい壁だと思います。
4.3「継続的」な仕掛け
ある程度、活用が広まると、より効果を出す部隊と、停滞/減少する舞台とで大きく分かれてきます。根っこは、活用を広げていく活動や業務改善のサイクルが「継続的」に上手く回っているかどうかにかかっています。
一過性的に使って、それだけで止まってしまうことは、よくおきます。社内コンテストなどのイベントを企画して他部署の取り組みや仕組みを共有する、または他部署の利用状況や効果の数値をリアルタイムで公開することも、効果的になります。
人間は誰しも、見られていないと思うと手を抜いてしまうことがあるので、定期的なプッシュだけでなく、継続的に活用し続けられる仕組みを考えることが重要です。
5. まとめ
これからの企業活動において、AIの活用は様々な課題を解決する手段として、とても重要になります。未来はわからないですが、数年後にはAIを使っていないことが珍しい世の中になっているかもしれません。
そうはいっても、いきなり「AI活用だ！」と言われても、厳しいと感じる方も多いと思います。まずは何でもいいので触れてみることで、少しづつ理解を深めていくことが、活用への第一歩だと思います。
自社への導入や検討でお悩みがありましたら、遠慮なくお問い合わせください。
