自社に合った生成AIの選び方、導入前に押さえるべきポイントは？

近年、生成AIが注目を集めています。テキスト生成や画像生成、音声処理など、さまざまなタスクを自動で行うことができるため、業務効率を高めたり新しいビジネスチャンスを生み出す可能性を秘めています。

しかし、その一方で、自社に合った最適な生成AIを選び、スムーズに導入していくためにはいくつかの要点を把握しておく必要があります。ここでは、導入前に押さえておきたい重要なポイントを整理して解説します。

生成AIの導入目的を明確にする

生成AIを取り入れる際に、まず大事なのは目的とゴールの設定です。

こうした目的があいまいなまま導入を進めると、AIの導入コストばかりがかさみ、期待した成果を得られないことがあります。明確なゴール設定が、プロジェクトを成功に導く上でのカギとなります。

AIと一口に言っても、生成AIにはさまざまな種類やアルゴリズム、モデルがあります。

技術要件に合わない仕組みを選んでしまうと、十分なパフォーマンスが得られなかったり、不必要にコストがかさんでしまう可能性があります。目的に合わせて、必要な機能や技術的な要件をしっかりと整理しておきましょう。

生成AIを企業で活用する際には、データの取り扱いや情報漏えいのリスクに注意が必要です。

これらのポイントを事前にチェックすることで、情報漏えいのリスクを最小限に抑えられます。自社の規定や業界特有の法令がある場合は、準拠を確認しておくことも重要です。

生成AIがうまく機能するためには、社内の運用体制が鍵を握ります。

しっかりと体制を構築しないままAIを導入してしまうと、活用率が低くなり、コストパフォーマンスが下がってしまうケースがあります。サポート窓口や問合せフローなども含め、運用の仕組みを整えることが大切です。

生成AIの導入には、自社開発か外部パートナーとの協業か、あるいはクラウドツールの利用など、さまざまな選択肢があります。

自社開発：
- 独自性の高いソリューションが得られる一方、開発リソースや高度な技術力が必要
外部パートナーとの協業：
- 導入までのスピードは早いが、カスタマイズ性やコストとのバランスが重要
クラウドツールの利用：
- 初期コストが低く比較的容易に始められるが、サービスによって機能や拡張性が異なる
  また情報漏洩のセキュリティリスクをどう考えるのか

どの方法を選ぶにしても、価格・サポート体制・機能アップデートの頻度などを慎重に比較検討し、自社に最適な手段を見極めることが必要です。

生成AIを本格導入する前には、実証実験（PoC）やスモールスタートを行うのが一般的です。

この段階で失敗や課題が見つかっても、大きな損失を防ぎながら軌道修正ができます。小さく始めて成功事例を社内に発信し、導入を拡大していくという方法は、多くの企業で効果を上げています。

導入後の成果を可視化し、継続的に改善を行う仕組みづくりも重要です。

導入後、運用がスタートしてからが本番です。定期的に運用指標をチェックし、必要に応じて調整を行うことで、長期的に生成AIのメリットを享受できます。

生成AIは企業に大きな可能性をもたらす一方、導入には明確な目的設定や適切な技術選択、運用体制の構築といったポイントを見逃せません。特に、社内のセキュリティやコンプライアンス、運用体制をしっかりと整えることで、スムーズな活用が可能となります。

自社に合った生成AIを選び、段階的かつ計画的に導入することで、イノベーションの創出や業務効率の向上を実現できるでしょう。まずは社内のニーズや課題を整理し、スモールスタートでの実証実験から始めてみるのがおすすめです。