イントロダクション

近年、生成AI（Generative AI）がビジネス界で注目を集めています。生成AIは、コード生成、文章作成、データ分析など、多岐にわたる業務を自動化し、効率化するための強力なツールです。しかし、生成AIを効果的に導入するためには、業務設計が非常に重要です。この記事では、事業部責任者が生成AIを導入する際に、業務設計の重要性を強調し、具体的な事例を通じてその効果を説明します。

生成AIの基本とビジネスへの応用

生成AIは、機械学習技術を利用して、入力されたデータに基づいて新しいコンテンツを生成する能力を持つAIです。コード生成、文章作成、データ要約など、多くの業務で活用されています。例えば、ソフトウェアエンジニアリングでは、生成AIがコードの自動生成やテストケースの作成を行うことで、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。また、情報検索、文書作成、デザイン生成、ソフトウェア開発などでも広く活用されています[2][5].

業務設計の重要性

生成AIを導入する際、単に技術を導入するだけでなく、業務設計を徹底することが不可欠です。業務設計とは、企業の業務プロセスを分析し、最適化するプロセスです。以下のポイントが重要です。

チームの管理と人材管理

生成AIの導入には、チームの管理と人材管理が重要です。生成AIは、特定の業務を自動化する能力がありますが、人間の創造性や批判的思考、問題解決能力を完全に代替することはできません。したがって、生成AIと人間のスキルを効果的に組み合わせるためのチーム構成と人材管理が必要です。例えば、日清製粉グループ本社では、生成AIを用いた社内問い合わせ対応システムを導入し、効率化を図っています[2].

事業開発と倫理の徹底

生成AIの導入は、単なる技術的なプロジェクトではなく、ビジネス全体に影響を与えるものです。生成AIを活用することで、新たなビジネスチャンスが生まれる一方で、倫理的な問題やリスクも伴います。したがって、事業開発と倫理の徹底が求められます。AIの導入において、AIガバナンスの確立やデータの安全性とセキュリティの確保が重要です[3][4].

具体的な事例: セブンイレブンの商品企画の効率化

セブンイレブンは、生成AIを活用して商品企画の期間を大幅に短縮することに成功しました。以下は、その具体的な事例です。

商品企画プロセスの自動化

セブンイレブンは、生成AIを用いて商品企画の初期段階から最終段階までのプロセスを自動化しました。生成AIは、市場調査データや顧客フィードバックを分析し、新しい商品のアイデアを自動的に生成します。このプロセスにより、従来数ヶ月かかっていた商品企画期間が大幅に短縮され、市場への対応速度が向上しました[5].

データ分析とフィードバックの効率化

生成AIは、顧客からのフィードバックや市場データを迅速に分析し、重要なインサイトを抽出します。このインサイトを基に、商品企画チームはより効果的な商品開発を行うことができます。また、生成AIは、商品のデザインやパッケージングに関する提案も行うことで、商品の全体的な品質を向上させます。

業務設計の役割

セブンイレブンの事例では、業務設計が生成AIの効果を最大化するために重要な役割を果たしています。以下のポイントが特に重要です。

プロセスの明確化

生成AIを導入する前に、商品企画プロセスを明確に定義することが必要です。各ステップでどのように生成AIを活用するかを具体的に設計することで、生成AIの効果を最大化することができます。

データの準備

生成AIは、高品質なデータに基づいて最適な結果を生成します。したがって、市場データや顧客フィードバックなどのデータを整備し、生成AIが効果的に利用できるようにすることが重要です。

チームのトレーニング

生成AIを活用するチームメンバーは、生成AIの基本的な知識と、生成AIを効果的に利用するためのスキルを身に付ける必要があります。適切なトレーニングプログラムを提供することで、チームメンバーが生成AIを効果的に活用できるようになります。

KMバイオロジクスの情報検索システム

KMバイオロジクスでは、生成AIを活用した情報検索システムを構築しました。生成AIは、社内データベースを迅速に検索し、関連する情報を提供することで、情報の取得時間を大幅に短縮しました[2].

カスタマーサポートの情報検索

同様に、コカ・コーラ社では、社内イントラ上に生成AIを活用した情報検索システムを構築し、カスタマーサポート業務の効率化を図っています[1].

日立のCenter of Excellence（CoE）組織

日立では、生成AIの知見を有するデータサイエンティストやAI研究者、各種業務のスペシャリストを集めたCenter of Excellence（CoE）組織「Generative AIセンター」を設立しました。この組織は、生成AIを使った業務改革を全社で推進するための基盤となり、各セクターにCAXO（Chief AI eXperience Officer）を配置して、生成AIの活用を推進しています[4].

大規模システム開発への生成AI適用

日立のIT領域では、大規模システム開発に生成AIを適用するための新たな開発フレームワークを整備しました。生成AIは、ソースコードやテストケース、要件定義や基本設計の自動生成を行い、開発者の生産性を向上させています。また、メンテナンスにも生成AIを導入し、異常の発見や特定、対処、報告レポートの効率化を実現しています[4].

結論

生成AIの導入は、単なる技術的なプロジェクトではなく、ビジネス全体に影響を与えるものです。事業部責任者が生成AIを効果的に導入するためには、業務設計を徹底することが不可欠です。セブンイレブンやKMバイオロジクス、日立などの事例からも明らかなように、生成AIを活用することで、業務の効率化、生産性の向上、そして新たなビジネスチャンスの創出が可能です。生成AIの導入を検討する企業は、業務設計の重要性を理解し、具体的なシナリオを通じてその効果を最大化するための戦略を立てることが重要です。さらに、AIの導入においては、目的やゴールの明確化、AIガバナンスの確立、ユースケースの検討などが重要なステップとなります[3][4].

Citations:
[1] https://mirai-works.co.jp/business-pro/business-column/generative-ai-case-study
[2] https://officebot.jp/columns/use-cases/generation-ai-case-study/
[3] https://successjp.salesforce.com/ai-solution/articles
[4] https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/design-3/
[5] https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/case-study/