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第3回:中堅・中小企業のための生成AI導入ガイド [前編:試験導入におけるユースケース選定のポイント]

本コラムは、AI専門家のマーク・ミネビッチ氏執筆によるホワイトペーパー「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド 第3回:中堅・中小企業のための生成AI導入ガイド [前編:試験導入におけるユースケース選定のポイント]」の内容を要約したダイジェスト版です。すべての内容をご覧になりたい方は下記リンクよりお申込みください。

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はじめに

今回から前編・後編にわたり、「中堅・中小企業のための生成AI導入ガイド」と題して、中堅・中小企業が生成AIの導入を実現し、その真価を引き出すための手順について解説します。中堅・中小企業は大企業と比較してリソースに制約があるケースがほとんどです。そのため、生成AIのような高度なテクノロジーを導入し成功させるには、要点を抑えた効率的な導入が求められます。本コラムではその進め方を解説します。

一般的に生成AIの導入プロジェクトは、試験導入の後に本格導入を行う2段階のステップを設けることで成功確率が高まります。このことは当然中堅・中小企業にも当てはまります。前編である今回は、試験導入を進めるにあたり最初の生成AIのユースケースをどのように選定すべきかについて解説します。後編では、本格導入の際の体系的なアプローチについて解説しますので、こちらもぜひご期待ください。

生成AIの試験導入ではユースケースの選定が重要

「生成AI」とは、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを生成することができるAIシステムを指します。自然言語処理が進化して、ChatGPTやDALL-E 2などの強力なAIモデルが登場したことにより、生成AIの応用の可能性についてさまざまな業界で期待が高まっています。

とはいえ、生成AIに関しては期待が大きく先行している側面があり、多くのビジネスリーダーは生成AIの試験導入を行うにあたり、実用的で価値の高いユースケースを絞り込むのに助けを必要としています。VentureBeatが2023年7月に発表した調査によれば、生成AIのテストを行っている企業は70%を超えていますが、AI関連支出を積極的に増やそうとする企業は多くありません。1 経営陣にその価値とROIをアピールし、社内にAIプロジェクトやデータパイプライン(複数のデータソースからデータを収集・加工し、それを活用するまでのプロセス)への対応力をつけるためには、最初のユースケースとして適切なものを選定することが重要です。

  • 1. https://venturebeat.com/ai/more-than-70-of-companies-are-experimenting-with-generative-ai-but-few-are-willing-to-commit-more-spending/

生成AIのユースケース選定5つのポイント

リソースが限られている中堅・中小企業では、生成AIの試験導入で最大限の効果が得られるよう、可能性の高いユースケースを慎重に評価することが重要です。無数にあるユースケースの候補を評価するうえで、考慮すべき重要な基準が5つあります。初めての生成AIプロジェクトにおいてユースケースを選定する際には、これから挙げるチェックポイントをぜひ参考にしてください。

最初の生成AIユースケース選定の際の5つのチェックポイント

  • Point1:優先すべきビジネス目標との整合性が取れているか?
  • Point2:必要となるデータのアクセシビリティに問題はないか?
  • Point3:試験範囲・試験期間は適切か?
  • Point4:社内の合意は確保できているか?
  • Point5:定量的な成功目標を定めているか?

※各チェックポイントの詳細はホワイトペーパーをご覧ください。

これらの基準に着目して、生成AIの試験導入における最初のユースケースを戦略的に検討することで、管理可能な範囲にリスクを抑えたうえで、重要度の高いビジネス上の課題に対応することができます。各チェックポイントに関する詳細な解説はホワイトペーパーに掲載しています。詳しくはホワイトペーパーをご覧ください。

生成AIのユースケースの参考事例

ここからは生成AIのユースケースを紹介します。さまざまな企業の事例を知ることは、自社のユースケース選定をよりスムーズなものにするはずです。

以下の事例は、中堅・中小企業における効率性の大幅な向上、創造力の強化、顧客体験の改善を実現した、革新的なユースケースです。重要なビジネス目標の達成に向けて生成AIを戦略的に利用した場合、さまざまな業界に革新的な可能性がもたらされることを実感できるでしょう。

中堅・中小企業の生成AIユースケース

予知保全
ある自動車修理工場では、診断システムのセンサーの記録と文書化された保守点検記録を使用してAIモデルのトレーニングを行い、変速機の故障を平均で故障発生14日前に予測しています。
データに基づく意思決定
ある財務顧問会社では、カスタマイズされた形で情報を可視化するAIアシスタントを構築し、リアルタイムの市場データに基づいて、各クライアントの資産配分や推定される退職貯蓄を提示できるようにしています。担当者は毎年の見直しの際に、自然な言葉でクライアントのシナリオを照会することができます。
パーソナライズされた顧客体験
ある小規模なeコマース小売業者では、閲覧、購入、ユーザープロファイルのデータを使用して商品推奨モデルのトレーニングを行っています。ユーザーセグメントごとにカスタマイズされた割引情報のメールやランディングページをAIが自動的に作成します。
顧客サポートの自動化
あるソフトウェア企業では、対話型ボットを導入して、サポートへの問い合わせの第一段階の対応に利用しています。ボットがマニュアルやナレッジベース、コールスクリプトを参照して、アカウントへのアクセス、請求やサブスクリプション登録に関する問題を解決します。その際、人間の支援は不要です。
リスクの低減
ある製造業者は過去の顧客との契約書や社内文書で法律文書要約モデルのトレーニングを行い、不可抗力条項があれば自動的に警告して、経営陣が詳細な確認をできるようにしています。

各業界のリーディングカンパニーの生成AIユースケース

以下の事例は、各業界のリーディングカンパニーにおける生成AIのユースケースです。中堅・中小企業にとっては追随が難しい事例もありますが、生成AIの可能性や発展性に関する多くの示唆を含んでおり、生成AIプロジェクトの今後を考えるうえで参考になるはずです。各事例はホワイトペーパーで詳しく解説しています。

各業界のリーディングカンパニーの生成AIユースケース

  1. 米・A社の財務アドバイザリーチャットボット
  2. 英・B社のCRMを活用した生成AI
  3. 英・C社のジェネレーティブデザイン(生成設計)ソフトウェア
  4. 英・D社のAI活用型クリエイティブツール
  5. スイス・E社のカスタマーサービス用チャットボット
  6. 米・F社のエンタープライズAIアシスタント
  7. 米・G社の車両設計ソフトウェア

※各チェックポイントの詳細はホワイトペーパーをご覧ください。
ホワイトペーパーではユースケースの会社名もご覧いただけます。

まとめ

組織の成熟度を考慮して、慎重にユースケースのスコーピングを行うことにより、小規模な企業も資本効率のよい形で生成AIによる大きなメリットを享受することができます。代表的な企業の事例は、AIアシスタントからジェネレーティブプロダクトデザイン、カスタマーサービス用チャットボットまでさまざまですが、多くの場合、小さく始めることが実利的な導入につながります。

ユースケースの選定と実践について的を絞ったアプローチを取ることにより、企業の規模を問わず、生成AIを通じて重要課題について大きな向上が得られるとともに、現実的な形で時間をかけて能力を高めていくことができます。本記事が生成AI導入プロジェクトの推進に貢献することを願っています。

ホワイトペーパー「ビジネスの未来を拓く 生成AIグローバルトレンド 第3回:中堅・中小企業のための生成AI導入ガイド [前編:試験導入におけるユースケース選定のポイント]」をご覧になりたい方は下記リンクよりお申込みください。

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  • ※本内容は2024年4月時点の情報です。
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  • ※コラムは筆者の個人的見解であり、日立システムズの公式見解を示すものではありません。

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