事例やユースケースを元に、中小企業が生成AIを活用する最適解について考える
生成AIでビジネスの成長を加速したい経営者さま、事業責任者の方へ
- うちの会社でも生成AIの活用を考えたいけど、正直よくわからない…
- 他の会社では、どのように生成AIを活用しているのだろう？
- うちの会社でも活用できるのかな？
こんな悩みはありませんか？
生成AIは、単なる技術トレンドを超えて、経営戦略の重要な要素となりつつあります。OpenAI社のChatGPTの登場以来、生成AI技術は急速に進化し、企業の生産性と競争力を劇的に向上させる可能性を秘めています
しかし、日本の多くの企業はこの新しい技術の活用に苦戦しているのをご存知でしょうか？
この記事では、「生成AIのユースケースが見つからない」という悩みに焦点をあて、３つの成功事例と、小さな会社が生成AI導入を本当の意味で成功させるためのヒントをご提供します。
また、記事の後半では無料で専門家に相談できる「オンライン壁打ち会」についてもご紹介しています。実際にプロジェクトを進める際の具体的な手法や、弊社nonet 株式会社のサポート内容についても触れています。
似たような悩みをお持ちの方は、ぜひ参考にしてみてください。
- 成功事例をもとに生成AI活用のヒントが得られる
- 自社だけで生成AI導入が難しい場合の考え方がわかる
機械化の次はIT化、IT化の次は…生成AI？
OpenAI社のChatGPTが2022年の年末に発表されて以来、生成AI関連技術は専門家さえ予測できないスピードで進化しています！
もはや単なる技術トレンドにとどまらず、産業革命時代の機械化やドットコムバブル時代のIT/DX化と並んで経営戦略を左右する重要な要素のひとつになるのは間違いないでしょう。
「もしあなたの会社を、優秀な騎馬隊に例えるなら…」
新技術勢力でもある鉄砲隊(生成AI)を軽んじることでどのようなリスクがあるか、はたまたどのような結末が待ち受けているか？は想像に難くありません。
しかし残念ながら、日本は生成AIという新しい技術領域でも世界に遅れをとっているのが実状のようです…
たとえば、社内にAI専門組織を創設した企業は まだ全体の38%に過ぎません。これは、アメリカ、イギリス、ドイツの76%と比べると半数程度になります。
AI活用の障壁になっているのは？調査データによると…
では、生成AI活用が思うように進んでいない原因、障壁にはどのようなものがあるのでしょうか？
世界最大規模のICTリサーチ会社であるGartnerの調査によると、大企業・中堅中小企業に共通して「専門人材の不足」「技術的なスキル不足」といった障壁が共通していることが明らかになっています。
人材不足・スキル不足に加えて中堅企業〜中小企業から上がった課題としては
- 生成AIのユースケースが見つからない
- プロジェクトの計画の問題（＝プロジェクト管理ノウハウの不足？）
といったものがあるようです。つまり事例調査を担当する時間的・金銭的リソース不足、また生成AI導入をプロジェクトとして推進するノウハウが不十分と感じている企業が多いのがみて取れます。
…この記事を読んでいただいている、あなたの会社ではいかがでしょうか？
そこでこの記事では「生成AIのユースケースが見つからない」という悩みに焦点をあて、３つの成功事例と、小さな会社が生成AI導入を本当の意味で成功させるにはどうすべきか？のヒントをご提供したいと思います。
成功事例から自社活用アイディアを検討する
ここでご紹介する事例は、業種業態を問わずイメージできそうなものに絞っています。
具体的には
- 人事規約の自動化応答システムの構築
- 営業活動の標準化
- カスタマーサポート業務の効率化
といったものです。
これらのユースケースを通して、生成AIが日常業務にどのように統合され、企業の効率化と成長を支えているか、あなたの会社ではどのように活用できるか？を想像してみて下さい。
Case.1：人事労務にかかわる社内問合せ業務の削減
ここで突然ですが、人事労務部門、または労務管理を兼任する総務部門の方に質問です。
- 「有給休暇の残日数はどこで確認できますか？」
- 「今月から給与明細に記載されている資格取得手当について教えてください。」
社内メンバーからのこういった問合せ対応に時間を取られていませんか？
もしも仮に…彼ら社内メンバーがセルフサービスで疑問を解消してくれるとしたら、あなたの仕事はどれくらいラクになるでしょうか？
就業規則・給与/賞与規定、各種手当規約の情報を学習データとして取り込み、全社員向けに人事/労務に関する質問に回答してくれる、生成AIエージェントが入社してくれるとしたら…
“一般論”ではない、”データ連携による独自の回答”を。
具体的には、生成AIに会社独自の規約・制度・ルールを学習させることによって、あなたの会社のルール・文化に沿った回答が得られるようになります。
先ほどの質問への解答例でいうと….
「有給休暇の残日数はどこで確認できますか？」
⇒勤怠システムXXにログインし、[休暇]メニューを選択すると残日数が確認できます。
「今月から給与明細に記載されている資格取得手当について教えてください。」
⇒XX社では、資格を取得した方へ毎月XX円の手当を支給しています。
といったイメージでしょうか。
有休の残日数を確認するためのITツールや具体的な手順、資格取得手当の金額など…いわゆる一般論ではなく、あなたの会社のルールや規約をもとに生成AIエージェントが回答してくれる、というわけです。
生成AIを導入したことにより、社内問合せの業務負担が大幅に軽減され、より人間味の必要な活動（具体的には採用や教育、従業員同士のコミュニケーションなど）に、より多くの時間を割けるようになったそうです。
Case.2：営業マニュアルの整備と発注ルールの明文化
別のお客様では、営業プロセスを効率化するために生成AIを活用しています。
先述した人事労務分野の事例では人事規約などが学習データでしたが、営業プロセスにおいては営業マニュアルや発注ルールを学習データとして、これらの情報を基にオンラインセールスプレイブックを構築する、というものです。
オンラインセールスブック….日本的な表現をするなら”虎の巻”、といったところでしょうか。
「お客さんに[商品AA]と[商品BB]の連携について提案したい！でも社内の誰に聞いたらいいのかわからない…」
こういったケースに直面した営業メンバーは、
- いつも忙しそうなトップセールスに相談してみる
- “社内のどこか”にある過去の提案書を探してみる
といった考えに至ると思います。
ここで、”社内のどこか”に存在していた企画書や提案書が学習データになった生成AIアプリが活躍し、新しい営業メンバーでも提案ノウハウを素早く習得することができます。
結果として、営業効率・学習効率が向上し評価指標のひとつであったクロスセル販売の割合を増やすことができたそうです。
社内の営業マンのみならず、営業代理店さんへのノウハウ展開にも
これは自社製品を販売するメーカーのみならず、さまざまなベンダーから商品を仕入れて販売する業態である代理店・商社でも大きな効果を発揮します。
製品マニュアルやヘルプサイトなどの公式情報を学習データに、基本的な質問は生成AIエージェントからリアルタイムで回答を獲得できます。
そのためパートナーセールスのメンバーは、よりたくさんの時間が必要な案件に対する時間を増やすことができます。
Case.3：オペレーターの対応スキル強化
「カスタマーサポートを、AIで改善します！」
….こう聞くと、顧客対応をすべてAIで代替したくなる誘惑に駆られてしまいがちですが、カスタマーサポートを頼る顧客層が求めているのは、人対人でしっかりとコミュニケーションが取れるか？だというケースも少なくありません。
つまり、AIによる全自動化が顧客満足度の低下につながるリスクを理解し、適切な人間の介在を維持することが重要だ、という考え方ですね。
もちろんある程度のITリテラシーのあるユーザー向けには、セルフサービスでWEB上のヘルプページを参照してもらう仕組みを整備したり、IVR（自動音声案内）など手軽に解決へ導く方法も整備しておく必要はあります。
オペレーターは、顧客との対話スキルを高めることに集中できる
では、具体的に生成AIをどのように活用するのが良いのでしょうか？筆者が考えるサポートの満足度を向上させるポイントをまとめると
- 対話による寄り添いの大きさが最も重要
- 次いで、問題を解決できたか？が重要。
この２つのうち、人間にこそできるのは対話による寄り添い です。もちろん自然言語の形で、AIの共感能力も向上し続けているようにみうけられますが、より情緒的な繋がりは人間こそが担うべきだと考えます。
一方で、顧客からの問合せ内容を解析（=問題の特定）し、オペレータに適切な回答や追加情報を提案する仕組みはAIの得意分野でもあります。
これにより、オペレータは顧客の意図や感情をより深く理解し、AIの支援を受けながらも、最終的な判断と対話は人間が担うことで、よりパーソナライズされた対応が実現し、顧客満足度UPを目指す、というわけです。
生成AIの活用をご検討中ですか？
いくつかの成功事例をご紹介してきましたが、生成AI導入を成功させるには幅広い分野への知見が必要です。
実際、冒頭でご紹介した調査データにもあるように、先んじて取り組んできた企業は
- 専門人材の確保
- データ管理のガイドライン、ガバナンス設計
- 生成AI活用プロジェクトの立上げ〜推進ノウハウ
といった共通の課題に頭を悩ませていらっしゃるようです。
そのため、実際にプロジェクトを進める上では弊社のような外部専門家の手を借りるのがオススメです。
Google Cloudを活用したDXコンサルティングを提供しているnonet 株式会社では、御社の生成AIへの期待値・理解度に合わせて次のようなサービスを提供しています。
- 生成AIに関する基礎知識トレーニング
- SaaS(月額課金型)の生成AIエージェント提供
- 社内に眠るデータを活用するシステム構築
また、毎月３社限定で「無料オンライン壁打ち会」を開催しており、壁打ちベースでご相談いただける枠を設けております。
これから検討を始めようかな？というご状況の方からもご相談を受けております。せっかくのこの機会をぜひご活用ください。
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