生成AIのメリットは？企業が活用するポイントやデメリットも解説

ChatGPTなどの生成AIは、企業の業務効率化やコスト削減に大きく貢献するツールとして注目されています。しかし、具体的なメリットや導入時のリスクに悩む担当者の方も多いのではないでしょうか。本記事では、生成AIのメリットやデメリット、企業での活用ポイントをわかりやすく解説します。生成AIを安全かつ効果的に業務へ組み込むためには、社内ガイドラインの策定や従業員のITリテラシー向上が重要です。正しい知識を身につけ、自社のビジネス成長や意思決定の迅速化に生成AIを役立てましょう。

生成AIとは何か

近年、ビジネスの現場において「生成AI（Generative AI）」という言葉を耳にする機会が急速に増えています。生成AIとは、テキスト、画像、音声、プログラムコードなど、さまざまなコンテンツをユーザーの指示などに応じて生成するAIの総称です。

これまでのシステムやツールは、人間があらかじめ設定したルールや計算式に従って処理を行うものが中心でした一方、生成AIは学習データからパターンや規則性を学習し、人間からの指示（プロンプト）に応じて、文脈を踏まえた回答や新たな成果物を生成します。総務省の令和5年版情報通信白書においても、生成AIは従来のAIとは異なり、新たなコンテンツを生成できる点に大きな特徴があると説明されています。

特に、全社的なデータ活用やシステム最適化を目指す中堅企業にとって、生成AIは、蓄積された社内データの整理・分析を支援し、経営の意思決定に活用できる手段の一つとして注目されています。

生成AIの基本的な仕組み

生成AIは、主に「ディープラーニング（深層学習）」と呼ばれる機械学習の手法をベースに構築されています。人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層化することで、複雑なデータ処理を可能にしています。

テキストを生成するAIの場合、大規模言語モデル（LLM）という技術が中核を担っています。これは、大量のテキストなどを事前に学習し、単語やトークンのつながり、文脈上の関係性をモデル化したものです。学習データの種類や範囲はモデルによって異なります。ユーザーが入力した質問や指示に対して、文脈に応じて次に続くトークンを確率的に予測しながら文章を生成します。

この仕組みにより、単に検索結果を提示するだけでなく、要約、翻訳、アイデアの提案、さらには複雑なデータ分析のレポート作成など、高度な知的作業を支援することが可能になります。企業内に散在するデータを統合し、意味のある形で抽出・活用する基盤が整っていれば、生成AIのポテンシャルをさらに引き出すことができます。

従来のAIとの違い

生成AIを正しく理解するためには、これまでビジネスで活用されてきた「従来のAI」との違いを把握することが重要です。両者は目的や得意とする領域が大きく異なります。

従来のAIは、主に「識別」や「予測」を得意としています。例えば、画像に写っているものが何かを判定したり、過去の売上データから将来の需要を予測したり、正常なデータと異常なデータを分類したりする作業です。これらは、あらかじめ決められた正解に対して、どれだけ正確に近づけるかを追求するものです。

一方、生成AIは、文章や画像などのコンテンツ生成を得意とします。正解が一つではない課題に対して、学習したパターンをもとに新たな出力を生成できます。

以下の表は、従来のAIと生成AIの主な違いをまとめたものです。

企業がシステム刷新や全社最適化を進める際、従来のAIを用いた高度な分析に加えて、生成AIによる柔軟な情報処理を組み合わせることで、業務プロセス全体を大きく変革できる可能性があります。それぞれの特性を理解し、自社の課題に対して適材適所で活用していく視点が求められます。

企業が生成AIを導入するメリット

企業が生成AIを導入することで得られるメリットは多岐にわたります。特に、現在会計パッケージやExcelでの管理が中心で、部門ごとにシステムが乱立している企業においては、生成AIと統合的なシステムを組み合わせることで、経営課題の解決に直結する大きな効果が期待できます。ここでは、企業が生成AIを活用する主な4つのメリットについて詳しく解説します。

業務効率化と生産性の向上

生成AIを導入する主なメリットの一つは、業務効率化や生産性向上が期待できることです。日常的に発生する議事録の作成、メールの文面作成、データの集計や要約といった定型業務を生成AIに任せることで、従業員はより付加価値の高いコア業務に専念できるようになります。

総務省の「令和6年版 情報通信白書」の企業向けアンケートによると生成AIの活用による業務効率化や人手不足への対応に期待する企業が一定数あることが、各種調査で示されています。特に、システムが部門ごとに分断されている環境では、手作業でのデータ入力や転記作業が多く発生しがちですが、生成AIの活用により、業務内容や運用方法によっては、これらの作業時間を短縮できる可能性があります。

コスト削減効果

業務効率化によって、運用方法や業務内容によってはコスト削減につながる可能性があります。定型作業にかかる工数の削減や、確認・修正作業の効率化により、人件費や時間的コストの抑制につながる場合があります。

以下の表は、生成AIの導入によって削減が見込める主なコストを整理したものです。

老朽化したシステムやExcelの乱立により業務が属人化している企業では、生成AIを活用して業務プロセスを標準化することで、目に見えない運用コストや引き継ぎコストの削減にもつながります。

新たなアイデアの創出と企画力向上

生成AIは、単なる作業の自動化だけでなく、新たなアイデアの創出や企画力の向上にも寄与します。大量のデータをもとに複数の切り口や案を提示できるため、企画立案やマーケティング戦略を検討する際の壁打ち手段として活用できます。

例えば、新規事業のアイデア出しや、ターゲット顧客に合わせたキャッチコピーの作成、市場調査データの多角的な分析などにおいて、生成AIが提示する多様な視点は、担当者の思考を広げるきっかけとなります。適切に活用することで、担当者の発想を広げ、企画活動や競争力向上を支援する可能性があります。

経営の見える化と意思決定の迅速化

経営層や部門責任者にとって、経営の見える化と意思決定の迅速化は最も重要な課題の一つです。部門ごとにシステムが乱立し、データがサイロ化している状態や、老朽化したシステムでデータの抽出に時間がかかる状態では、経営状況をリアルタイムに把握することは困難です。

生成AIは、ERPなどの統合的なシステム基盤と適切に連携させることで、社内データを活用した分析や業務支援の幅を広げられる可能性があります。社内データを適切に統合し、生成AIなどを用いて分析・可視化することで、経営判断に必要な情報を把握しやすくなる可能性があります。

このように、生成AIは、全社的なデータ基盤と組み合わせることで、経営情報の分析や意思決定を支援する手段として活用できます。システムの刷新を検討する際には、こうした最新技術との親和性や、全社データをいかに統合してAIに活用させるかという視点を持つことが重要です。

生成AIを活用する際のデメリットと注意点

生成AIは業務の効率化や生産性向上に大きく貢献する一方で、導入・運用にあたってはいくつかのデメリットや注意点が存在します。特に、全社的なデータ統合やERPの刷新を検討する中堅企業の経営層や部門責任者にとって、これらのリスクを理解し、自社の業務や利用環境に応じた対策を講じることが重要です。本章では、生成AIを活用する際に留意すべき主要な3つのリスクについて解説します。

情報漏洩やセキュリティのリスク

生成AIを利用する際、最も注意すべき点のひとつが情報漏洩のリスクです。生成AIサービスの仕様や契約内容、設定によっては、入力した機密情報や個人情報が保存・利用される場合があるため、データの取り扱い条件を事前に確認する必要があります。

特に、部門ごとにシステムが乱立し、表計算ソフトなどでデータが散在している環境では、従業員が独自の判断で生成AIツールに社内データを入力してしまうリスクが高まります。このような事態を防ぐためには、安全なシステム基盤の構築と、明確な利用ルールの策定が求められます。

出力結果の正確性とハルシネーション

生成AIは、膨大なデータから確率的に文章を生成するため、事実とは異なる情報をもっともらしく出力する「ハルシネーション（幻覚）」を引き起こすことがあります。

経営の見える化や迅速な意思決定を目指すうえで、不正確な情報に基づいて判断を下すことは大きな経営リスクとなります。AIの出力結果を鵜呑みにせず、業務上の重要度やリスクに応じて、人による事実確認（ファクトチェック）を行うプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。また、総務省などが公開している自治体におけるAI活用・導入ガイドブックなどを参考に、社内での適切な利用手順を整備することも有効な手段となります。

著作権や倫理的な問題

生成AIが出力したコンテンツが、既存の著作物と類似している場合、著作権侵害に問われるリスクがあります。自社のマーケティング資料や企画書などにAI生成物を利用する際は、既存著作物との類似性や利用条件などを確認し、第三者の権利を侵害しないよう注意する必要があります。

文化庁が示しているAIと著作権に関する考え方についてによれば、AIを利用して生成されたものであっても、既存の著作物との類似性や依拠性が認められる場合は、著作権侵害となる可能性があります。

企業としてこのリスクを回避するためには、以下の点に留意する必要があります。

これらのデメリットや注意点を踏まえ、部分的なツールの導入にとどまらず、全社的な視点でセキュリティに配慮したシステム基盤を整備することは、ERPや生成AIを有効活用するための選択肢の一つです。

企業が生成AIのメリットを最大化する活用ポイント

生成AIは導入するだけで自動的に成果が出る魔法のツールではありません。企業がそのメリットを活かし、経営課題への対応や業務効率化につなげるためには、組織全体での戦略的な取り組みが重要です。ここでは、生成AIの活用を成功に導くための具体的なポイントを解説します。

全社的なルールとガイドラインの策定

生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、組織全体で統一されたルール作りが求められます。部門ごとに場当たり的な利用が進むと、情報漏洩のリスクが高まるだけでなく、得られる成果も限定的になってしまいます。

まずは、どのような業務に生成AIを利用してよいのか、入力してはいけない機密情報や個人情報は何かを明確に定めたガイドラインを策定しましょう。経済産業省などが公開しているAI事業者ガイドライン
を参考にしながら、自社のセキュリティポリシーに沿ったルールを構築することが重要です。

部門間のデータ統合とシステム連携

生成AIは、社内に蓄積された質の高いデータと適切に組み合わせることで、より業務に即した活用が期待できます。しかし、多くの企業では営業部門のシステム、人事部門のシステム、会計システムなどが分断されており、データがサイロ化しているという課題を抱えています。

生成AIを自社の経営状況や業務プロセスに沿って活用するには、用途に応じて部門横断的なデータ連携やシステム間連携を検討することが有効です。 部門間のデータ連携状況と生成AI活用の関係性を以下の表にまとめました。

従業員のITリテラシー向上と教育

AIツールやシステムの導入効果を高めるには、利用する従業員の知識やスキルを高める取り組みも重要です。生成AIへの適切な指示（プロンプト）の出し方や、出力された情報の真偽を見極める能力など、従業員のITリテラシーを底上げする教育体制が必要です。

具体的な教育施策としては、以下のような取り組みが考えられます。

経営層や部門責任者が生成AIへの理解を深め、適切な活用を支援することも、組織への定着を促す取り組みの一つです。

統合型システム基盤の整備

これまで述べてきたデータ統合やガバナンスの効いた利用環境を実現するための選択肢として、ERP（統合基幹業務システム）の導入や刷新が挙げられます。

部門ごとの個別システムや表計算ソフトが乱立している状態では、生成AIで活用するデータの収集やクレンジングに、多くの作業が必要となる場合があります。また、老朽化したシステムでは最新のAI技術との連携が困難なケースも少なくありません。ERPなどを活用して業務データを統合・管理することで、生成AIによる検索や分析などに活用しやすいデータ基盤を整備できる可能性があります。

ERPなどの統合されたシステム基盤と生成AIを適切に連携することで、経営状況の可視化や予測分析、意思決定の迅速化を支援できる可能性があります。得られる効果は、企業規模やデータ品質、システム構成、運用体制などによって異なります。

生成AIのメリットに関するよくある質問

生成AIは無料で使えますか？

無料で利用できるツールもありますが、法人利用ではセキュリティに優れた有料プランが推奨されます。

生成AIは日本語に対応していますか？

多くの主要な生成AIサービスは日本語での入力や出力に対応しています。

生成AIは文章以外の生成もできますか？

画像やプログラミングコード、音声など、多様なコンテンツの生成が可能です。

生成AIの導入に専門知識は必要ですか？

基本的な利用は容易ですが、社内展開には一定のITリテラシーやルール策定が必要です。

生成AIに機密情報を入力しても安全ですか？

入力データの保存・利用・学習への使用などの取り扱いはサービスや契約条件によって異なるため、利用規約や設定を確認し、必要に応じて法人向け環境や社内ガイドラインを整備することが重要です。

まとめ

生成AIは業務効率化やコスト削減、新たなアイデア創出といった多くのメリットをもたらす一方で、セキュリティや情報の正確性には注意が必要です。企業が生成AIのメリットを活かすには、社内ルールの策定に加え、用途や業務環境に応じて部門間のデータ連携・統合を検討することが有効です。

全社的なデータを一元管理し、AI活用の基盤を整える方法の一つとして、ERPの導入や既存システムの連携強化が考えられます。業務プロセスの最適化と経営の迅速な意思決定を実現するために、まずは自社に合ったERPについて情報収集を始めてみてはいかがでしょうか。