「生成AIの開発案件」は結構大変？成功事例が少ない…リアルすぎる事情
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近年、ChatGPTなどをはじめとした生成AIサービスの登場により、ビジネスの世界は空前のAIブームにある。そうした中、あらゆる企業の生成AI活用に向けた取り組みが加速している状況だ。しかし、生成AI活用に伴う「機密データの情報漏えい」「第三者の権利侵害」「AIによる誤回答（ハルシネーション）」などのガバナンスリスクの管理に躓き、
生成AI活用から大きな成果を得られずにいる企業は少なくない。生成AI活用を考える企業が直面する「ガバナンスリスクの問題」に対して、一歩先に進めるためにはどう取り組めば良いのか。
（Photo/Shutterstock.com）
企業の生成AI活用のトレンドとは？ 課題はどこにある？
すでに生成AIは企業の業務やサービスを変えつつある。たとえば、汎用的な生成AIサービスを使った文章の生成・要約により資料作成を高速化したり、コード生成によりプログラミングを効率化するなど、業務の補助役として活躍する事例が増えてきている。
こうしたライトな活用事例に加え、現在、多くの企業が注力しているのが、汎用的な情報を学んだ生成AIと、社外に公開できない社内データを組み合わせ、より自社の業務にフィットした活用方法を探る動きだ。たとえば、就業規則や技術文書などの社内データを生成AIと組み合わせ、欲しい情報を精度高く返してくれる社内FAQを構築する事例や、コンタクトセンターに寄せられた過去の問い合わせ情報を読みこませ、問い合わせを自動化する取り組みなどがある。
こうした「社内情報×生成AI」の取り組みがもたらすメリットは非常に大きい。しかし、躓く企業は多い。PoC（実証実験）に取り組んだ企業の中からは、「ビジネス要件やルールを学習させる方法などに関して知識やノウハウがなく、プロジェクトが進まない」や「機密データの漏えいや、第三者の権利侵害、AIによる誤回答（ハルシネーション）などのリスク管理の方法が分からない、リスク管理の仕組み作りが大変」といった声が聞かれる。
こうした生成AI活用の悩みは解消できるのだろうか。ここからは、生成AIにつきまとうリスクを適切に管理し、本来の実力を最大限引き出す”ある方法”を解説する。
こうしたライトな活用事例に加え、現在、多くの企業が注力しているのが、汎用的な情報を学んだ生成AIと、社外に公開できない社内データを組み合わせ、より自社の業務にフィットした活用方法を探る動きだ。たとえば、就業規則や技術文書などの社内データを生成AIと組み合わせ、欲しい情報を精度高く返してくれる社内FAQを構築する事例や、コンタクトセンターに寄せられた過去の問い合わせ情報を読みこませ、問い合わせを自動化する取り組みなどがある。
こうした「社内情報×生成AI」の取り組みがもたらすメリットは非常に大きい。しかし、躓く企業は多い。PoC（実証実験）に取り組んだ企業の中からは、「ビジネス要件やルールを学習させる方法などに関して知識やノウハウがなく、プロジェクトが進まない」や「機密データの漏えいや、第三者の権利侵害、AIによる誤回答（ハルシネーション）などのリスク管理の方法が分からない、リスク管理の仕組み作りが大変」といった声が聞かれる。
こうした生成AI活用の悩みは解消できるのだろうか。ここからは、生成AIにつきまとうリスクを適切に管理し、本来の実力を最大限引き出す”ある方法”を解説する。
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