生成AI活用支援サービスの導入ステップ5つ！得られる成果も紹介
「生成AIを導入したいが、何から手をつければいいのかわからない」
「自社の業務にどう活用すれば具体的な成果につながるのだろうか」
このような疑問を抱えていませんか？
生成AIは、ビジネスの仕組みを大きく変える可能性を持っています。ただし、「何から始めればいいのか分からない」「戦略を作れない」「現場の業務に落とし込めない」といった理由で、活用できない企業は少なくありません。
こうした悩みは、専門知識を持つ「生成AI活用支援サービス」を選び、段階的に導入を進めると解決可能です。一方で、無計画に導入を進めると情報漏えいといったセキュリティリスクが増えたり、現場で使われず形だけの取り組みになったりする恐れがあります。
そこで本記事では、以下の内容をわかりやすく解説します。
この記事を最後まで読めば、生成AIのような最新技術を使った業務の効率化やDXを安心して進められます。
もし、具体的な戦略立案や導入プロセスに不安がある場合は、マーケティング顧問への相談がおすすめです。
弊社のサービス「マーケコモン」では、生成AIを活用して仕事を効率化するためのサポートをしています。
貴社の課題にあわせて、無理なく始められる活用方法をご提案しますので、まずは「30分のオンライン無料相談」からお気軽にお問い合わせください。
生成AI活用支援サービスに関する基本情報
AI技術の進化により、多くの企業は生成AIを活用した取り組みが進められているのが現状です。しかし、どのように活用すれば良いかわからない企業は少なからずいます。
ここでは、こうした悩みを解決できる「生成AI活用支援サービス」についてわかりやすく解説します。
それぞれ順を追って解説します。
生成AI活用支援サービスとは「企業が生成AIを業務に組み込むための支援サービス」のこと
生成AI活用支援サービスとは、生成AIを自社の仕事に無理なく取り入れて、成果につなげるためのサポートです。
サポートの一例として、ChatGPTやGeminiなどを使い業務システムの開発を進めます。また、社内データを安全に扱えるように「RAG（社内データを参照して回答精度を上げる技術）」を整えるといったサポートもあります。
このように、生成AI活用支援サービスを利用すると、プロンプト（AIにしてほしいことを伝える指示文）の使い方を学ぶ環境づくりから、現場での継続的な運用まで行うことが可能です。
生成AI活用支援サービスが注目を集めている背景
現在、多くの企業が「仕事をもっと効率よくしたい」という目的で生成AIを使ったDX（デジタル技術で仕事の仕組みを変え成果を出す取り組み）が急速に進んでいます。
背景として、自社ならではの知識やデータを活かして自動化や効率化を進める戦略が、他社との差別化につながることが挙げられます。実際、企業のクラウド活用が広がり、社内データを安全に扱いながらAIを業務に組み込みやすい環境が整ってきました。
参照元：IDC Japan「国内クラウド市場予測」
「AWS（ネット上でサーバーやデータ保存などを使えるAmazonのサービス）」をはじめ、主要クラウドには安全に設計するための参照アーキテクチャが整備されています。こうした技術の進化によって、企業ごとの要望に合わせた作り込みが容易になりました。
その結果、「難しいところは抑えつつ短期間で成果を出したい」というニーズが高まり、生成AI活用への注目が集まっています。
生成AI活用支援サービスを導入して得られる成果
生成AI活用支援サービスを導入すると、生成AIを自社の仕事に活かせるようになり、作業時間の短縮や生産性アップが期待できます。
ここでは、導入支援を通じて得られる具体的なメリットと、ビジネスでどう役立つかをわかりやすく解説します。
- 煩雑な問い合わせ対応を自動化して業務負担を削減できる
- 膨大な社内データから必要な情報を瞬時に抽出して意思決定を早く行える
- PDFや画像を含む帳票チェックを自動化して人的ミスを防げる
- 定型的な資料作成や要約業務を効率化して付加価値の高い仕事に充てられる
- 最新技術の活用によるDXの推進で企業のイノベーションを加速できる
専門的なサポートを受けることで、業務の流れを見直すことができ、より良い成果を得られます。
煩雑な問い合わせ対応を自動化して業務負担を削減できる
生成AI活用の支援を受けると、カスタマーサポートや社内の問い合わせ対応を自動化できます。
なぜなら、生成AIは文章のやり取りが得意なため、個別の具体的な質問に対して一定の精度で答えられるからです。一例として、自社のFAQやマニュアルをもとにしたチャットボットを作って、「よくある質問」はAIが代わりに対応します。
このように定型対応をAIに任せると、スタッフの手間が減った分対応が早くなるため、結果的に顧客の満足度につながります。
膨大な社内データから必要な情報を瞬時に抽出して意思決定を早く行える
AI支援サービスを導入すると、社内に蓄積された大量の資料やデータの中から、必要な情報をすぐに見つけられる環境を作れます。
というのも、生成AIは文脈を踏まえた回答生成ができるため、単純なキーワード検索より意図に近い候補を提示しやすいからです。たとえば、RAGを使うと過去の議事録やマニュアルを横断して探し、必要なポイントを抜き出したり傾向をまとめたりできます。
その結果、探す時間が大幅に減り、根拠のある情報をもとに判断や意思決定を早く進められるようになります。
PDFや画像を含む帳票チェックを自動化して人的ミスを防げる
生成AIと「OCR（画像やPDFの文字を読み取り、テキストデータに変換する技術）」を組み合わせると、目視で確認していた帳票チェックを自動化できます。
というのも、AIはバラバラな形式のPDFや画像でも内容を読み取って、必要な項目を抜き出すのが得意なためです。具体例として、請求書と納品書をAIで照合して、金額の違いや入力漏れを自動で見つける といった仕組みを作れます。
こうした仕組みを整えると、転記ミスや見落としが減り、確認作業の精度を上げられます。
定型的な資料作成や要約業務を効率化して付加価値の高い仕事に充てられる
日々発生する文書作成や情報のまとめをAIに任せると、仕事が効率良く回せます。
これにより、企画を考えたり戦略を練ったりといった、やるべき仕事に時間を使えるようになります。たとえば、GeminiやChatGPTを使えば議事録の要約やメール返信の下書きも短時間で作ることが可能です。
その結果、日常的な作業を効率化でき、チーム全体がより価値の高い仕事に集中できる環境を整えられます。
最新技術の活用によるDXの推進で企業のイノベーションを加速できる
生成AIの導入は、ただ便利なツールを使うだけではなく、自社のDXを推進する大きな原動力になります。
というのも、AIを使える基盤を整えると今のビジネスのやり方を見直したり、新しいサービスを作ったりしやすくなるからです。たとえば、AWSのようなクラウドとAIを組み合わせて新商品の需要を予測したり、お客様ごとにおすすめ提案を自動で出したりといった活用が可能です。
こうした最新のITを現場に取り入れると、結果的に他社との差がつき、競争力を高められます。
生成AI活用支援サービスの導入で失敗しない5つのステップ
生成AI活用支援サービスで確かな成果を出すには、計画的な手順を踏むのが大切です。
ここでは、導入時の失敗を未然に防ぎ、スムーズな活用を実現するための5つのステップを解説します。
- 自社の経営課題を洗い出し優先順位を決める
- 機密情報を保護できる利用環境や社内規定を整える
- 特定の業務でPoC（概念実証）を実施して実用性と効果を検証する
- 現場のフィードバックを反映しながら本番環境への導入を進める
- 社員向けの研修や内製化支援を通じて社内定着を図る
行き当たりばったりではなく、戦略的にプロジェクトを進めていけば、費やしたコストに見合う効果を出すことが可能です。
1．自社の経営課題を洗い出し優先順位を決める
まずは、「今自社が何に困っているのか」を明確にし、どれから手をつけるか順番を決めましょう。
目的が曖昧なままAIを導入しても、現場のニーズとズレてしまい、結果として使われなくなるからです。具体的な目標として、問い合わせ対応を早くしたいのか、社内資料づくりの時間を減らしたいのかなどが挙げられます。
このように、解決したい課題を先に絞ってから進めると、支援サービスの効果が出やすくなり、最短で成果につながります。
2．機密情報を保護できる利用環境や社内規定を整える
AIを導入するときは、技術面だけでなくセキュリティ対策や社内ルール作りもセットで進めると安心です。
なぜなら、ルールがないまま使い始めると個人情報や社内の機密データが外部に流出する恐れがあるためです。
機密情報を保護するには、生成AIをAPI連携（システム同士をつなぎ、機能やデータをやり取りする仕組み）で使い、入力データが原則として学習に使われない提供形態を選びます。あわせて「入力してOK／NG（個人情報・機密情報など）」を決めて社内に共有します。
こうした安全な土台を整えると、企業は安心してAIを使うことが可能です。
3．特定の業務でPoC（概念実証）を実施して実用性と効果を検証する
生成AI活用支援サービスは、いきなり企業全体で使い始めるのではなく、まずは特定の業務にしぼってPoC（本格導入前の効果を確かめる検証）を行い、本当に使えるのか確認するのをおすすめします。
小規模な検証であれば、期待した精度が出るか、今の業務の流れにうまく組み込めるかを事前にチェックできるからです。一例として、カスタマーサポートで一部の回答作成をAIに任せて、作業時間がどれくらい短縮されたかを数字で分析していく方法が効果的です。
こうして小さく始めると、実用性と効果を確かめることが可能です。
4．現場のフィードバックを反映しながら本番環境への導入を進める
検証の結果を踏まえて、現場の声を取り入れながら少しずつ調整し、本番環境に反映させる手順は重要です。
なぜなら、操作のしやすさや回答の質を実際の業務に合う形に整えられ、導入後に「使いにくい…」となるのを防げるからです。具体的には、よく使うプロンプトをテンプレ化して改善したり、現場が使いやすい画面（UI）を用意したりして、誰もが使いやすい環境を整えましょう。
そのうえで、現場の声を取り入れて、柔軟に調整をするのが大事です。
5．社員向けの研修や内製化支援を通じて社内定着を図る
生成AI活用支援サービスは導入して終わりではなく、その後のノウハウ共有や社員向けの研修を続けて、社内で運用できる体制を整えるのが不可欠です。
なぜなら、ツールがあっても従業員が使いこなせないと、長期的な生産性アップは見込めないためです。社内定着を図るためにも、専門エンジニアのレクチャーを受けたり、成功事例を社内で共有するセミナーを開いたりするのが効果的です。
最終的には自社だけで回せる「自走できる文化」を作るためにも、伴走しながら知識を蓄積しましょう。
生成AI活用支援サービスによる業務改革やDX推進ならマーケコモンに相談を！
生成AIの導入は、ただ便利なツールを増やすだけでなく仕事の進め方そのものを見直し、DXを加速させるきっかけとなります。
ただし、自社だけで最適な活用を続けようとすると、技術の進化スピードへの対応やセキュリティの整備などに想像以上の時間や手間とがかかります。その結果、「入れたけど使われない」「後から管理が大変になる」といった状態になりやすいです。
このような事態を防ぐためにも、早い段階で知見のある専門家に相談するのが効率的です。
弊社のサービス「マーケコモン」では、生成AI導入の進み具合や成果を可視化でき、貴社に合った活用方法がわかります。初期費用を抑えられ、月額55,000円（税込）という低コストでいつでも専門家に相談できるため、リスクを最小限にしながらスムーズに業務改革を進められます。
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