生成AIを業務に取り入れるステップとその“障壁”
では、生成AIを実際の業務に取り入れるためには、どのような手順を踏めばよいのだろうか。この点について岡田氏は、松尾研究所で機械学習プロジェクトの企画からPoC、開発までを一貫して担当する金氏の意見を問うた。
金氏によれば、生成AIを活用するには、大きく3つのステップがあるという。まず生成AIをインストールし、一般的に利用する導入するのがステップ1、次に組織内文書を読み込ませて検索可能にし、組織専用の生成AIを構築するのがステップ2、そしてLLM（大規模言語モデル）を利用し、本格的なDXや業務改革に取り組むのがステップ3だ。
しかし、金氏は同時に、それぞれのステップに進むには、立ちはだかる壁があると注意を促す。そもそもどの業務で生成AIを使うべきかわからず、ステップ1にすら進めないこともあるが、特に金氏が注目するのは、ステップ1で生成AIを導入したものの、社員に利用してもらえないという事象だ。一般社員にとって生成AIの利用ハードルは高いため、導入に合わせて研修を提供する必要があると金氏は指摘する。
この課題に関して馬渕氏は、各部署に生成AIに詳しい人材を配置し、部署ごとに定型化したプロンプトを作らせるという解決策を提示した。文書翻訳や契約書確認といった場面ごとに決まったプロンプトを作っておけば、生成AIのリテラシーが低い社員でも利用しやすい。馬渕氏曰く、それだけでも十分な業務効率化が実現できるとのことだ。
このように、生成AIの導入段階では、全社員におしなべて同等レベルの活用を求めるのではなく、一部の社員が先導して徐々に社内での利用を広めていくというアプローチも有効となる。そのようなアプローチに関連して金氏が提示したのが、「DXリーダー」という概念だ。
日本企業では、デジタルの経験が乏しい人材がDXを進めているケースが多く、特に生成AIはここ数年で登場したばかりで、ほとんどの人が利用経験を持っていない。結果的に、組織的な経験は積んでいてもデジタルの経験がない「自信のないDXリーダー」が生まれやすくなっているというのが、金氏の指摘だ。
その上で金氏は、真に事業変革できるDXリーダーへと成長するためには、自ら触りながら生成AIの原体験を獲得することが必要不可欠だと主張する。どのような業務にどのような方法で使えるのか、納得感を持ちながら利用シーンを決定していくことで初めて、生成AIの組織的な浸透を先導できるのだという。
とはいえ、慣れない生成AIの利用を躊躇するDXリーダーもいるかもしれない。金氏は、その場合に有効な手段として、まず新しい技術への適応力が高い若手社員に利用させ、ノウハウを体系化させた上で自らが学ぶという方法を紹介した。このように、生成AIを利用する社員の順番を調整するだけでも、組織的な浸透を早められる可能性があるという。
