あなたの会社に本当に役立つAIとは？ポイント図解

1. AI導入の現状と課題

導入側はAIに過度な期待（ドラえもん等）を持ちがち。高性能AI＝業務改善という錯覚。
デジタル化だけでは不十分。AIを業務に組み込むことが重要。
経営層は課題解決目的だが、現場ではAI導入自体が目的化する傾向。
生成AI活用効果：期待超え 9%、期待通り 48%、期待未満 18%。期待の言語化不足、現場の意欲低さが背景か。
パブリックLLMは内部情報を扱えない。機密情報保護が課題（特に上場企業等）。
企業向けオンプレミスLLMが登場し、セキュアな活用が可能に。

2. AI導入前に考えるべき3つのポイント

① 情報のデジタル化

単なるデジタル化ではなく、AIが読みやすい形式で。
図やフローチャートが多い資料はLLMにとって難解（特に日本企業）。
マルチモーダルAI（画像理解）が開発中。
テキストベースのコミュニケーションも重要。

② セキュリティ

生成AIの情報漏洩リスクは非常に大きい。
社内の重要知識・ノウハウ流出リスクも考慮。
高セキュリティ業種（医療、金融等）ではプライベートLLM/オンプレミスを検討。

③ AI人材の育成

全社員のAIリテラシー向上が課題。
ツール提供だけでなく、業務への組み込みが重要。
AIエヴァンジェリスト制度等で自律的な学習・共有を促進。
ノーコードAIツール活用で非専門家も開発・利用可能に。

3. AI導入のステップと企業の取り組み

まず課題のあるワークフローを明確に理解する。
その課題にAIが適切か見極める。
業務可視化で、AI以外の自動化可能な業務も発見。
取り組み例：
- 探し物業務効率化「デジタルバディ」等のパッケージ提供。
- 既存システム連携、個別開発にも対応。
豊富な導入実績を持つ企業への相談がスムーズな導入の鍵。
外部連携は客観的な視点を取り入れ、社内対立を避けるメリットも。

4. AI普及を通じた企業の目指す方向性

AI活用で従業員の働く喜びを実現。
技術は日々進化（例：紙のポンチ絵からアプリ自動生成）。
目的は業務効率化だけでなく、経営環境変化への対応、従業員・顧客のウェルビーイング向上へ。

5. 関連データ

項目	数値	単位	補足
生成AI活用効果 - 期待を大きく上回った割合	9	%
生成AI活用効果 - 期待通りの割合	48	%
生成AI活用効果 - 期待未満の割合	18	%
全体の従業員数（2024年3月）	75,444	人	参考情報
AIエヴァンジェリスト制度応募人数	約 1,400	人	参考情報

※ 従業員数、エヴァンジェリスト数は参考情報として記載。

結論

AI導入成功のためには、過度な期待をせず、自社の課題・目的に合わせた現実的な計画を立てることが重要。技術面だけでなく、情報管理体制の強化や人材育成にも注力し、必要に応じて外部専門家の知見を活用することが有効。