生成AI導入のポイントと成功の条件

ChatGPTが流行し始めた頃、まるで何でもできる「魔法のツール」のような捉え方をされたが、期待値ばかりが先行して「想像していたよりもできることが少ない」という印象を抱いて行き詰ってしまうケースが多くみられる。
例えば、「それなりの文章は生成してくれるが、人に代わって対応できるほどではない」といったように、「思ったより用途が限られる」「思ったほど精度が出ない」といった感想はその代表だ。こうしたつまずきを避けるためには、「何ができて何ができないのか」をしっかり把握し、関係者間の期待値をコントロールしておく必要がある。具体的には、何を解決するために生成AIを使うのかを明確に社内関係者と合意形成することで、無用な失望感を排除できる。
次に、生成AIを利活用できそうだが適切なデータが揃っていないという課題に直面するケースも多い。「データが足りない」「入力できる形式になっていない」など、データの準備でつまずいてしまうと一向に前に進まない。
また、生成AIを利活用する仕組みを整えたものの、利用者が少なく活用が広がらないというケースも多い。当社の支援先でも、PoC（Proof of Concept）は100～300人といったユーザー数で検証スタートし、最初の1カ月ほどは物珍しさや期待感から利用頻度が高いものの、その後は利用率が下がり続け、2カ月も経つと当初の3割ぐらいに落ち込んでしまうケースがあった。これは社内の理解不足によるものであり、教育プログラムを並行して用意するなど、活用を促進する施策の実行も必要になる。
これらの仕組みを整備する前に、まずは①生成AI活用のアイデアを創出、②プロトタイピング、③検証、④本番開発を検討するといった４つのステップを踏むことで、こうしたつまずきを避け、取り組みを進めることが重要だ。（図１）

アビームコンサルティングは、クライアントが直面する前例のない社会課題・経営課題を、AIによって解決するコンサルティングサービスを提供している。その１つとして、業務知見とAI技術を融合させたコンサルティングサービス「AIソーシング」を2024年3月から提供開始している。本サービスの活用を通じて、高度化するさまざまな経営アジェンダの推進を支援している。

では、AIソーシングサービスのプラットフォーム「ABeam AI Platform」を活用した具体例を2つ紹介する。
1つ目は、製造業の事例である。「製造業における事故やトラブル」といった失敗のデータを学ばせたAIを活用することで、人手不足に悩む製造現場の課題解決を図る。具体的には、このAIは、「永遠のベテラン社員」として、現場のスタッフと協働して作業できる環境を実現し、働きやすくミスの少ない業務を目指す。従来は熟練の技術者が蓄積してきた属人的な知識や経験を、AIによって共有および、次世代へ継承することにより、ヒューマンエラーの低減や作業効率改善を図り、業務の安全や生産性向上に寄与することができた。

2つ目は、スリープテック（睡眠×テクノロジー）とウェルビーイング推進支援の事例である。昨今フォーカスされている経営アジェンダに「人的資本経営」があるが、ウェルビーイングは、人的資本経営実践において鍵を握るファクターだ。従業員のコンディションとパフォーマンスの関連性を可視化することで、従業員のストレス低減を促し、価値向上を図る。具体的には、従業員数360百人、売上高1兆5000億円の企業において、従業員1000人を対象に4か月間、睡眠プログラムを実施した。睡眠改善により労働生産性インパクト試算において年間108百万円の効果が見られた。（図３）

最後に、今や生成AIは月に1つは新しいサービスが発表されるほどの進化を見せており、今はできないことが半年後にはできるようになっている可能性もある。先にも述べたように、現状のものに適合するだけでなく、次々に生み出される新しい生成AIを連続的に検証し、そこから業務に実装できるものを見つけていくことが、導入の成功につながるのだ。

今後もアビームコンサルティングは、クライアントの創造的パートナーとして、社会課題・経営課題の解決を支援するために、デジタルテクノロジーとイノベーションを組み合わせた新しい価値創造を推進していく。