この記事では企業が生成AIを選ぶ際のポイントを徹底解説していきます。今やたくさんの生成AIがあるため、どの生成AIを導入すれば良いのかわからない方は、是非この記事を参考にしてください。
企業での生成AIの導入目的を明確にする
企業で生成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。生成AIを導入して何をしたいのか？これをハッキリさせましょう。具体的には以下のような目標が考えられます。
- 業務効率化：文章作成やアイデア出しをサポートし、社員の時間を削減する
- 顧客体験の向上：チャットボットを通じて顧客からの問い合わせに迅速に対応する
- 新しいサービス・製品の開発：既存にはない価値を生み出すコンテンツを提案する
このように目標がハッキリしていれば、導入するべき生成AIを決めやすくなります。一方、目的があいまいなまま「とりあえず有名な生成AIを導入」してしまうと、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も少なくありません。
企業が求める要件別：おすすめ生成AI
また、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。以下の要素が企業に必要なのかどうかもチェックしてください。
- 自然言語処理（NLP）が必要なのか
- 画像生成や音声合成が必要なのか
- データの取り扱い規模や学習に必要な計算資源はどの程度か
- 自社のデータや文書を学習に取り込む必要があるのか
- AIが数値データを分析するのか
ここまでをハッキリさせると、企業に必要な生成AIが見えてきます。以下、おすすめの生成AIをパターン別に紹介しましょう。
1. 自然言語処理（NLP）が必要な場合のおすすめ生成AI
OpenAI GPT-4o
- 高度な文章生成、要約、翻訳、コード生成などが可能。
- APIで簡単に統合でき、ビジネス向けに活用しやすい。
Anthropic Claude 3.7 sonnet
- 安全性と透明性を重視したモデルで、機密データの扱いが比較的安心。
- 長文の文脈理解が得意で、契約書やレポートの解析に向いている。
2. 画像生成や音声合成が必要な場合のおすすめ生成AI
DeepSeekのJanus Pro
- テキストから高品質な画像を生成する。
- OpenAIのDALL-E 3やStability AIのStable Diffusionを上回る性能を示している。
NVIDIAのFugatto
- 音声の変換や新しいサウンドの生成が可能。
- 既存の音声を別の楽器や声に変換することができる。
3. 計算資源が重要な場合のおすすめ生成AI
OpenAIのGPT-4.5
- 感情的知性の向上やハルシネーションの減少が特徴。
- 推論コストの削減にも成功しており、計算資源の効率性が高まっている。
xAIのGrok 3
- 従来のモデルを大幅に上回る計算資源を投入し、性能が向上している。
- 数学、科学、プログラミングなどの高度な分野で優れた性能を発揮する。
4. 自社のデータや文書を学習させる場合のおすすめ生成AI
DeepSeekのR1モデル
- 計算効率とコスト効果に優れている。
- Microsoftはこのモデルを迅速に採用し、Azureや他のプラットフォームに統合している。
OpenAIのGPT-4.5
- 前バージョンよりも知識量が増加し、文章生成やプログラミング、問題解決において優れた性能を示している。
- 自社データを活用した高度なタスクにも適している。
5. 数値データを分析する場合のおすすめ生成AI
Databricks MosaicAI
- モデルのトレーニングと展開の複雑さを軽減し、モデル化までの時間を短縮する。
- Qlikとの統合により、データワークフローを自動化し、データ収集からインサイト生成までの時間を大幅に短縮する。
OpenAI Advanced Data Analysis（Chat GPTの機能の一部）
- ユーザーの質問に基づいて、適切なPythonコードを自動生成・実行。
- 高度な数学的計算（統計解析、線形代数、微積分など）もサポート。
- テキスト解析の強化 自然言語処理（NLP）を活用したデータ分析も可能。
※なお、この記事で紹介しているおすすめの生成AIは2025年3月時点のものです。
企業で生成AIを導入する際の、5つの注意ポイント
企業で生成AIを導入する際には以下の5つのポイントを意識しましょう。
- セキュリティ・コンプライアンス面の考慮
- 社内での運用体制を整える
- 導入の仕方
- スモールスタートを心がける
- 成果測定・継続改善の体制を整える
1.セキュリティ・コンプライアンス面の考慮
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。
- 機密情報をAIに入力する際、どのようなセキュリティ対策が取られているのか
- 個人情報やプライバシーに配慮した設計になっているか
- 外部クラウドサービスを利用する場合の契約形態や、データ送受信の暗号化はどうなっているか
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。
2.社内での運用体制を整える
また、生成AI選びとは別に、企業内で生成AIがうまく機能させるためには、社内の運用体制が鍵を握ります。
- AIを使いこなすために必要な専門知識やスキルは何か
- 利用者（従業員）がスムーズに活用できるインフラは整っているか
- システム管理部門と利用する各部署や部門との連携体制は十分か
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。
3.導入の仕方
企業で生成AIを導入する際には、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。
4.スモールスタートを心がける
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。
- 小規模な部門やプロジェクトで試験的に導入し、効果検証や課題抽出をする
- スモールスタートで得たフィードバックをもとに機能や運用フローを改善する
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。
5.成果測定・継続改善の体制を整える
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。
- KPIの設定：生成AIの利用頻度や、業務削減時間、問い合わせ対応速度などを数値化
- フィードバックループ：ユーザーからの意見や成果データを収集し、AIのモデル改善や運用体制の最適化を図る
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。
企業で生成AIを導入する際のポイント：まとめ
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。
