2024-07-19メディア事業部AIライターの大竹です。ChatGPTの登場以来、生成AIの活用が社会で急速に浸透しています。2023年6月に行われたアンケート調査では、生成AIの認知率は50%を超えていたとのこと。調査時点では実際のビジネス利用は少なめですが、今後急速に導入していく企業が増えると推測されることから早めの導入が求められます。生成AIは単純に文章や画像を出力するだけでなく、社内システムと連携させることも可能です。今回は、生成AIを用いたシステム開発について詳しく解説します。社内の業務効率化に役立ちますので、ぜひ最後までお読みください。生成AIとは生成AIは、AIを用いて新たにコンテンツを創造することを可能とした技術です。大量の学習データから得た情報に基づき人間が作ったようなコンテンツを生成してくれます。生成AIの種類によって得意とする分野は異なりますが、文章や画像だけでなく、動画や音声も出力可能です。生成AIの代表例であるChatGPTは文章に特化しています。指示文を入力することで内容に合った文章を出力してくれます。画像生成AIであれば、Midjourneyが有名です。画像のイメージをテキスト入力することで、AIが画像を作ってくれます。前述の通り、生成AIにはそれぞれ得意不得意があるため活用方法に合わせた生成AI選びが重要となります。生成AIを業務に導入するメリット時間を節約できるコストを削減できる新しいアイデアやデザインを提案してくれる様々な種類のコンテンツを生成できる専門知識がなくても操作できる生成AIを社内に導入するメリットとして、上記の項目が挙げられます。生成AIのメリットとして大きいのが時間と費用を削減できるところ。人間が手作業で文章を執筆したり、イラストなどのコンテンツを作成するのはどうしても時間がかかります。生成AIを活用すれば、制作コストは安く済み作成にかかる時間も短くなるので効率的に作業を進めることができます。環境やツールさえ整えれば、専門知識ゼロで操作できる点も大きなメリットです。新企画のアイデア出しトラブルの解決策を提案させる生成AIの活用事例の一部として上記が挙げられます。生成AIが大きく活躍するのは、人間が行うと手間取りやすい業務の代行。問い合わせ対応は人間が対応すると短時間では完了しません。その点、生成AIならば学習データから適切な回答を瞬時に出力できるため効率的になるに加え、運用コストも低く抑えられます。他にも利用者のアイデア次第で、いくらでも生成AIの活用の幅は広げられます。生成AIの活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。生成AIは既存のサービスをそのまま活用する以外にも、自社のシステム開発に利用することも可能です。ここでは、生成AIを自社で開発するメリットと必要な条件について解説します。生成AIを用いたシステム開発を行うメリット生成AIでシステム開発を行うと、以下のようなメリットがあります。生成AIを上手に活用することでさまざまな作業を効率化させ、社内の生産性を大きく上げることができます。社内データを活用した文章が生成できる生成AIを用いてノーコード開発も可能システムのマニュアルを作成できる状況によって異なりますが、自社のシステム開発に生成AIを取り入れるメリットとして上記が考えられます。共通して言えるのは、システム開発に必要な時間とコストを短縮できる点。ChatGPTを活用して社内FAQの回答を作成させることが可能です。プログラミングコードの提案やミスのチェックといった工程も任せられます。画像を必要とするシステム開発においても、生成AIを導入することで、画像データをイチから用意する必要がなくなります。生成AIをシステム開発に活用することはメリットも大きいですが、実現させるには必要条件も存在します。必要なのは、システム開発に必要な環境を整えること。生成AIによる処理を迅速に完了させられる高性能なパソコンやプログラムを作る際の土台や枠組みであるフレームワークなどが必要です。加えて、生成AIに精通した人材も必要です。生成AIの利用自体は誰でも簡単に行えますが、システム開発に用いるとなると話は別。生成AIに詳しい開発者が求められます。プログラムシステム開発の場合は、Pythonをはじめとしたプログラミング言語の基本知識も欲しいところです。生成系AIを使ったシステムの活用方法では実際の現場では、生成AIを使ってどのようなシステム開発を行うべきでしょうか?弊社が過去に行ってきたAIの導入事例をご紹介します。事例1お問い合わせメールの自動対応カスタマーサポートなどでの利用例です。最低でも90%以上の工数削減を実現しています。新しい製品(この場合「車」)の企画立案過程を自動化した事例です。ChatGPTと画像生成AIを組み合わせて、今まで何日もかけていた作業を最短10分程度の工程に落とし込みました。事例3AI導入コンサルティング現在世の中にはAI搭載ツールが大量に存在します。無料ツールから有料ツールまで、お客様の業務に適したAIを調査・比較し、導入を支援します。ChatGPT、Chrome拡張、画像生成AI、動画生成AI他にもさまざまな活用事例があり、弊社のHPにて紹介しておりますので是非ご覧ください。Enterprise」は安全性が高く、応答も...生成AIを用いたシステム開発事例これまでの通り、生成AIを活用することで業務を効率化できるだけではなく、新しいアイディアを生み出したり、サービスを展開することもできます。そんな様々な活用方法のある生成AIは、システム開発時にも大活躍します。実際に生成AIを用いたシステム開発を行っている企業も多いので、ここでは、実際のシステム開発事例をご紹介します。事例1株式会社NTTデータ参考:https://www.nttdata.com/jp/ja/通信事業最大手であるNTTは、法人向けシステム構築に生成AIを本格導入することを発表しました。※2生成AIを利用したシステム開発手法やツールを社内で整備し、2024年度から国内外の開発部門に展開する予定です。実証では開発工数を7割削減できたなど大きな成果事例が出ているということです。日本の企業でも、今後さらに生成AIによるシステム開発が進んでいきそうですね。:https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2023/11/1121.html2023年11月21日に日立から生成AIを活用したシステム開発が発表されました。生成AIと日立の自動車分野の豊富なナレッジを応用して、車載カメラ映像から交通状況に関する高度な説明文を自動生成するとのことです。従来では自動車メーカーや車載器ベンダーなどは、ソフトウェアを開発する際に車載カメラの映像・走行データなどもとに開発を行います。車から撮影したデータの中から交通状況を把握するために必要な部分を抽出する作業は長時間にもわたる大変な作業です。この開発ではそんな抽出作業が不要で、必要な情報を瞬時に検索できるようになり、開発期間の短縮やコスト低減を可能にします。2024年9月までに実用化を目指しているということです。Cloudとともに発表しました。2023年7月13日に発表されたもので、今後3年間でAI分野への投資を30億ドルする予定とのことです。Cloudが協業するため、両社の生成AI専門チームを整備し、世界各地に配置。互いに連携が取りやすい体制をとることで、数日間のスピードで価値を創出できるような実証や施策を実現するとのこと。システム開発のために会社での専門部署を作り、生成AIを活用したシステム開発を行うようです。必要な環境の作成や人材の確保を行った一例といえます。Platform」上で、業務課題を解決するシステムを開発しました。※5この技術を活用すると、業務課題を自然言語で入力すれば、AIがその課題の意図をくみ取り、課題解決に役立つAIイノベーションコンポーネントを作成することが可能になります。本来、AIイノベーションコンポーネントを作成するためには、AI専門のエンジニアが必要でしたが、この技術により誰でも簡単にAIモデルを作ることができるようになりました。Business」の導入をしました。Copilotを活用を活用すると、AIがコードを提案してくれたり、エラーや最適化などのポイントをAI視点でアドバイスすることが可能なため、コーディング作業を効率化することができます。実際に550人を対象としたテスト導入のアンケートでは、1日のコーディング作業を1〜2時間削減できているという結果がでています。Copilotを導入し業務の効率化を図っています。Copilotを活用することで作業の効率化に成功しています。使い方によって品質にばらつきが出たり、ハルシネーションを起こしたり、入力データ量の制限があったりと、まだまだシステム開発における生成AIの活用には課題が山積みです。それでも、局所的に生成AIを活用することで業務効率は上がっているため、今後も現状の課題に向き合いながらシステム開発における生成AIの導入を進めていくそうです。社内のシステム開発に生成AIを用いる場合、大まかな流れとして上記のステップを踏んでいくことになります。ここでは、生成AIを活用したシステム開発の方法について解説します。1AIを用いたシステム開発の企画まず社内で取り組むべきなのが、AIを用いたシステム開発の企画をまとめること。どのような課題解決を目的に導入するのか、AIを活用したい社内業務はなにか、など企画の詳細を明確にすることが大切です。この工程を怠ると、何となくでAIを取り入れることになり成果も得にくくなります。生成AIに任せたい業務をピックアップし、数値で評価できる目標を設定しましょう。続いて、どのようにAIを取り入れるかを検証しましょう。明確にしておきたいのは、利用する生成AIの種類。テキストや画像、動画など生成AIには、それぞれ得意としている分野があります。いった形で生成AIをシステムに取り入れたいのかをハッキリさせましょう。AIをシステムに組み込む方法について、自社でLLM(大規模言語モデル)を構築しシステムと連携させる場合は、外部に情報が流失しにくいメリットがあります。社内でLLMを構築するのは至難の業。専門家を集める必要がありコストも高いです。そのため、基本的にはChatGPTなど既存の生成AIサービスが提供しているAPIと連携させる方法が無難です。目的が定まり生成AI選定の目途も立ったら、いよいよ社内システムに連携し運用スタートです。生成AIが想定通り稼働しているか、トラブルが起きていないかなどを社内でモニタリングしていきましょう。問題が発生したら、どのように対応するかを規定したガバナンス体制を整えておくことも重要です。モニタリングした結果から、必要に応じて生成AI学習調整やモデルの変更などを実施し精度を高めていきましょう。生成AIは作業を効率化させ、新たなアイディアを生む便利なツールである反面、注意すべきポイントも存在します。ひとつは社内情報の流出リスク。生成AIの中には入力された情報をモデル学習に活用するものもあります。そのため、社内の機密情報を入力すると外部へ流出してしまう恐れがあります。API技術を活用すれば、ある程度リスクは軽減しますが、それでもプロンプトインジェクションなどのリスクがあるため生成AIへの機密情報の入力は避けるべきです。生成AIが出力したコンテンツは100%正しい情報に基づいているとは限りません。誤情報を正しいものとして扱ってしまうハルシネーションという現象が起きることも多いため、システムで問題が起きないよう常に監視する体制が必要です。生成AIの注意点について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。2024年6月現在、ChatGPTはビジネスのあらゆるシーンで活用されてきています。ChatGPTを業務に活用する上で、当然情報漏洩や著作権侵害などのリスクも存在します...【今後どうなる?】生成系AIを使ったシステム開発の将来について今後、企業における生成AIのシステム開発の重要性は高まっていきます。これはAIの進化が進む中で、ビジネスプロセスの自動化・効率化がますます求められるためです。データ分析など多岐にわたる分野で革新的な応用が可能であり、企業はこれを利用して競争優位を築くことができます。生成AIは顧客のニーズをより深く理解し、パーソナライズされたサービスや製品を提供するための鍵となります。製品設計の最適化などが可能になるでしょう。このプロセスでは、AIの活用方法がビジネスの成功を左右する要因となります。生成AIの進化は新たなビジネスモデルの創出を促します。AIを活用した新サービスの開発や、従来のビジネスプロセスを根本から変えるイノベーションが期待されています。生成AIを取り巻く環境の変化に適応し、これを最大限に活用する企業が、将来的に市場での優位性を保つことになるでしょう。生成AIによるシステム開発の普及でプログラマーの仕事はどうなるのかこれまでご紹介してきた通り、生成AIを活用すればシステム開発を行うことができます。これにより、プログラマー以外でもシステム開発を行うことができるので、プログラマーの仕事がなくなってしまうのではないかと不安を感じる方も多いでしょう。今まで全て人力でプログラミングを行ってきた作業を生成AIに代替えされることで、タスク量が減ることは間違いありません。生成AIに細かいニュアンスまで指示する難しさや、部分的な修正が必要だったりと生成AIだけで開発を行うためにはクリアしなければならない壁があります。プログラミング技術がない会社が生成AIのみでシステムを開発したとしても、リリース後にバグやエラーが発生する可能性もあります。これも、生成AIのみで対応できる範囲のエラーなら問題ありませんが、場合によっては解決できないバグやエラーも出てくるでしょう。なった場合、プログラミング知識がなければ修正することができないため、プログラマーの仕事は完全にはなくならないといえるでしょう。生成AIのシステム開発は専門家に相談するのも選択肢のひとつ今回、可能な限り分かりやすくまとめましたが、生成AIを用いたシステム開発は難しいと感じてしまう方も多くいることでしょう。実際、生成AIを取り入れた社内システムの構築は非常に専門的。知識やノウハウがなければ、満足のいく結果には至らないでしょう。そのため、生成AIのシステム開発を専門家に相談するのは理に適った選択肢のひとつといえます。専門家に相談することで、生成AIを組み込んだシステム開発を効率よく行うことが可能です。分からないままシステム開発を進め、中途半端な結果となって失敗するリスクも回避でき、全体的な費用対効果を考えれば、利益に繋がりやすいです。一例ですが、弊社の生成AIのシステム開発導入は以下のような流れで行われます。AIを知る(AI教育・研修)調査・比較(業務ヒアリング、用件設計、AIリスク検証、AIツール比較)導入(AIツール導入)運用(運用支援)AIを知る(AI教育・研修)社内でAIを効果的に活用するには、会社全体でAIに関する知識を高めることが必須です。AIは便利な反面、活用にはリスクを伴います。全社でAIのメリット・デメリットをきちんと理解してツールを運用することで、リスクを回避しつつ生産性を上げることが可能になるのです。調査・比較(業務ヒアリング、用件設計、AIリスク検証、AIツール比較)それぞれの会社に合わせたAI導入を検討します。どのような仕事をAIに任せたいのか?どの業務にAIツールを導入するのが最も効果的なのか?AI導入におけるリスクは何か?最適なAIツールはどれか?そういったことを、会社に合わせて擦り合わせていきます。導入(AIツール導入)実際にAIツールを導入します。導入して終わりではなく、その後の訓練や効果測定も重要です。運用(運用支援)AIを導入した後の、運用支援を行います。AIはあくまで道具であり、上手に使えるかどうかは別の話です。便利なツールを最大限活用できるよう、運用に関するアドバイスを行います。繰り返しですが、このような流れはあくまで一例です。生成AIのシステム導入の流れについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。事業」を促進するWEELの統合ソリューション生成AIのシステムを開発し業務の効率化を目指そう!生成AIを社内システムに取り入れる動きは、日本だけでなく世界中で活発化しています。極端な話、生成AIを業務に取り入れないままでいると他社との競争において非常に不利。いつまでも対応を見送っていると、会社が時代に取り残されてしまいます。反対に、早い段階から生成AIを社内システムに組み込むことで業界内で一歩リードできる可能性もあります。本記事で取り上げたNTTデータやアクセンチュア、日立、富士通、LINEヤフー、NECなどの導入事例を見ていただいてもわかる通り、まだまだシステム開発を生成AIに丸投げすることは難しいでしょう。それぞれの開発環境によって活用方法は様々あるので、今回のご紹介した活用事例や開発事例を参考に、社内での生成AIを活用したシステム開発を検討してみてはいかがでしょうか。・自社専用のAIチャットボットの開発などの開発実績がございます。「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。生成AIを社内で活用していきたい方へ「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。セミナー内容や料金については、ご相談ください。サービス紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。大学休学中は、Webマーケティング会社のマネージャーとしてライター、ディレクター100名のマネジメントをする。南米のチリとタイでの長期居住歴を持つ。集計期間:1週間まだデータがありません。高いAIプロフェッショナル集団」を目指して私たちは、AIに関わるすべての人に向けて、透明性の高い適切な情報発信と開発を行います。「WEELは、一番地に足ついたAI情報を教えてくれる」と思っていただけるよう、透明性高い事業運営を行なって参ります。透明性の高い適切な情報発信と開発を行います。透明性高い事業運営を行なって参ります。