FAQ
よくある質問
Q
生成AIを導入すると何ができるようになりますか?
A
文書作成や要約、メールや資料の下書き、アイデア出し、問い合わせ対応の効率化など、幅広い業務の負担を減らせます。生成AIは文章を扱う作業が得意な一方、事実を正確に答えるのは苦手なため、何を任せ何を任せないかの見極めが出発点です。社員がより付加価値の高い業務に集中できる環境づくりを目指します。
Q
生成AI導入支援の費用はいくらですか?
A
一般的な相場では、業務の棚卸しとユースケース選定、ガイドライン策定を中心とした導入支援で50万〜300万円程度、社内文書と連携するRAG基盤の構築や全社展開まで含めると300万円以上が目安です。対象業務の範囲、使うツール、教育・定着支援の有無によって費用は変動します。まず一つの業務に絞った導入も可能です。
Q
生成AI導入にはどのくらいの期間がかかりますか?
A
一般的には、一つの業務に絞ったユースケースの導入で1〜3ヶ月、社内ナレッジ連携や全社展開まで含めると3〜6ヶ月程度が目安です。業務の棚卸し、ツール・モデル選定、ルール策定、教育・定着といった手順で進めます。一斉導入ではなく、成果の出やすい業務から始めて隣の部署へ広げるほうが、結局は速く定着します。
Q
全社に導入したものの一部の人しか使っていません。どうすれば定着しますか?
A
広がらない原因の多くは「入れ方」にあります。全社へ一斉に配っても、何にどう使うかが曖昧では使いこなせません。まず一つの業務に絞って手応えのある成果を出し、その一勝を足がかりに隣の部署へ広げる進め方を支援します。研修や勉強会、指示のひな形整備まで含め、現場に根づくところまで伴走します。
Q
どの業務から生成AIを導入するのが効果的ですか?
A
文章の要約や下書き、アイデア出しなど、生成AIが得意で成果が出やすい業務から始めるのが定石です。まず現場の業務を棚卸しし、効果の大きさと導入のしやすさを見比べてユースケースを選びます。成果の出やすい一手で「効く」という手応えを作り、そこを足がかりに横展開していくほうが、結局は速く広がります。
Q
ChatGPT・Claude・Geminiなど、どの生成AIツールを選べばよいですか?
A
一つの正解はなく、業務の中身と扱う情報の機密度に合わせて選びます。長い文章の扱いに強いもの、費用を抑えられるもの、社内に閉じて動かせるものなど、モデルにはそれぞれ個性があります。一社・一モデルに縛らず、用途ごとに使い分けたり組み合わせたりするのが現実的です。御社の要件に合わせて選定を支援します。
Q
情報漏洩が心配で生成AIの利用を禁止しています。安全に使う方法はありますか?
A
はい、あります。入力した情報が学習に使われない法人向けプランや、社内に閉じて動かせるモデルを選ぶことで、情報漏洩のリスクを抑えて利用できます。あわせて、何を入力してよいか・いけないかを明文化したガイドラインを整え、情報が外部に漏れない経路を設計します。全面禁止ではなく、守りを固めたうえで安全に使い始められます。
Q
社内の文書やデータを踏まえた回答をさせることはできますか?
A
はい、可能です。RAG(検索拡張生成)という仕組みで、自社のマニュアルや規程、過去の記録などをAIが参照できるようにつなげば、汎用の生成AIが自社の業務を分かった相棒に変わります。「うちのことを知らない」という弱点を解消でき、根拠に基づいた回答が得られます。RAG構築支援とあわせて対応できます。
Q
生成AIの利用ガイドラインやルール策定も支援してもらえますか?
A
はい、支援します。何を入力してよいか・いけないか、どの業務にどう使うかを明文化し、迷ったときの拠りどころになるルールを一緒に整えます。誰が使っても一定の質が出る指示のひな形(プロンプト)も用意し、属人化させない使い方に落とし込みます。ルールと基盤を先に用意することが、安心して広く使う前提になります。
Q
生成AI導入の効果はどのように測定しますか?
A
どれだけ時間や手間が減ったかを数字で確かめます。対象業務にかかっていた時間の削減幅や処理件数などを導入前後で比較し、効果を可視化します。一つの業務で出た成果を数字で示せれば、次の部署へ広げる際の説得材料にもなります。やりっぱなしにせず、効果測定を横展開の足がかりにする進め方です。
Q
ローカルLLM(社内で動かすAI)とクラウド型の生成AIは、どちらがよいですか?
A
手軽さと性能を重視するならクラウド型、情報を社外に出せない・機密性が高いならローカルLLM(社内で動かすAI)が向きます。ローカル型は初期の環境構築が必要な一方、データを外に出さずに使える安心感があります。扱う情報の機密度とコスト、求める性能を見比べ、両者を使い分ける構成も含めて選定を支援します。
Q
生成AIの社内活用で、ファインチューニングとRAGはどう使い分けますか?
A
自社の最新の文書やデータを参照して答えさせたいならRAG(検索拡張生成)、特定の文体や専門的な受け答えの型を身につけさせたいならファインチューニング(追加学習)が向きます。多くの社内活用ではRAGのほうが手軽で更新も容易です。目的に応じて使い分け、両者を組み合わせることもあり、要件に合った構成を提案します。
Q
生成AI導入後のランニングコスト(API利用料やライセンス月額)はどのくらいですか?
A
法人向けプランは1ユーザーあたり月額数千円〜数万円程度、APIを使う場合は利用量に応じた従量課金で、小規模なら月数千円〜数万円、全社で大量に使うと月数十万円規模になることもあります。軽量モデルの活用や処理の工夫でコストは調整できます。利用量を見ながら費用対効果に合う運用を設計します。
Q
社員向けの研修や教育で、生成AIの使い方を定着させてもらえますか?
A
はい、支援します。研修や勉強会を通じて、現場に使い方を根づかせます。ツールを配って終わりにせず、どの業務でどう使うと効果が出るかを具体例で示し、実際に手を動かして慣れてもらう形です。指示のひな形(プロンプト)の整備とあわせて、一部の人だけでなく組織全体で使いこなせる状態を目指します。
Q
生成AIの指示(プロンプト)を属人化させず、社内で共通化・テンプレート化できますか?
A
はい、可能です。誰が使っても一定の質が出る指示のひな形(プロンプト)を業務ごとに整え、社内で共有できる形にします。優れた使い方が個人の中に閉じてしまうのを防ぎ、部署全体で同じ成果を再現できるようにします。よく使う業務から順にテンプレートを用意し、現場が迷わず使える運用へ落とし込みます。
Q
生成AIの誤情報(ハルシネーション)や著作権のリスクにはどう対策しますか?
A
生成AIはもっともらしい誤りを混ぜることがあるため、事実確認が必要な用途では社内文書を根拠にするRAGを使い、人の確認を挟む運用にします。著作権については、生成物の利用範囲や入力してよい情報をガイドラインで明文化します。リスクを踏まえた使い方のルールと仕組みを整え、安心して業務に組み込める形にします。
Q
ChatGPT EnterpriseやCopilotなど既製サービスと、独自の生成AI基盤構築の違いは?
A
既製の法人向けサービスは導入が早く、標準的な業務ならすぐ使い始められます。独自基盤は、自社の文書やシステムと深く連携させたい、社内に閉じて運用したい場合に向きます。まず既製サービスで手応えを確かめ、必要に応じて独自基盤へ広げる進め方も現実的です。用途と機密度を見て、無理のない選択を提案します。
Q
生成AIの導入を、業務変革(DX)全体の一部として設計してもらえますか?
A
はい、可能です。生成AIの導入を単発のツール導入で終わらせず、どの業務をどう変えるかという全体像の中に位置づけて設計します。業務の棚卸しから、AIで変える部分と人が担う部分の線引き、必要な基盤づくりまで見通します。より広く業務変革を進めたい場合は、DXコンサルティングとあわせてご相談いただけます。
Q
生成AIは営業・管理部門・エンジニアなど、職種ごとにどのように活用できますか?
A
営業なら提案資料の下書きやメール作成、管理部門なら文書の要約や問い合わせ対応、エンジニアならコードの補助や仕様の整理、といった形で職種ごとに効く使い方があります。文章を扱う作業や下調べ、アイデア出しは幅広い職種で成果が出やすい領域です。御社の業務を棚卸しし、職種別の活用例を具体化して提案します。
Q
生成AIの導入から、自律的に作業するAIエージェントへ発展させられますか?
A
はい、可能です。まず生成AIを日々の業務に定着させ、そのうえで、目標を渡すと手順を組み立てて作業をやり切るAIエージェントへ発展させる道筋があります。文書作成や要約の支援から一歩進み、システム操作や一次対応の自律実行まで任せる形です。現場の習熟度を見ながら、段階的に自動化の範囲を広げていけます。