生成AIとは何をしているものか(仕組みの要点)
生成AIとは、学習済みの膨大なデータをもとに、統計的に「それらしい答え」を導き出す仕組みです。人間のように考えて答えているわけではなく、過去に学習した文章や画像のパターンから、質問に対して最も自然につながりそうな回答を組み立てています。
ここで押さえておきたいのは、生成AIが得意なのは「一般的な知識の解説」であって、「自社の戦略・社内の人間関係・過去の経緯を踏まえた判断」はできないという線引きです。たとえば「値上げ交渉のメール文面の一般的な書き方」は答えられても、「A社との過去のやり取りを踏まえて、今回どう切り出すべきか」までは判断できません。
イメージとしては、「知識は豊富だが、自社の事情は何も知らない新入社員」に近いと考えると分かりやすくなります。優秀な新人に仕事を頼むときと同じで、何をどこまで指示するかによって、返ってくる結果の質が大きく変わります。
チャット型とエージェント型、何が違うのか
生成AIの使い方には、大きく分けて「チャット型」と「エージェント型」の2つの形があります。
- チャット型:質問を入力すると、回答が文章で返ってくる形です。ChatGPTが登場した当初はこの形が中心で、現在も多くの経営者・担当者がこの使い方にとどまっています。
- エージェント型:チャット型から発展し、指示に応じてファイルの検索・情報の収集・実際の作業の実行までを代行してくれる形です。
実際のチャット型の使われ方を見ると、「Google検索の代用」「画像生成」「メール文面のたたき台作り」にとどまっているケースが多く見受けられます。メール文面の作成も、AIが出した案をコピー&ペーストして手直しし、また次の文面を作らせて…という往復作業になりがちで、実質的な作業時間はあまり減っていないことがよくあります。
この2つを比べるときの軸はシンプルです。「答えを受け取って、そこから先は自分で作業するか」(チャット型)か、「作業そのものを代行させるか」(エージェント型)かという違いです。
反応の変わりやすさが特に大きいのは、エクセルを使ったデータ加工の業務です。たとえば、基幹システムからダウンロードした数値データを加工し、グラフや表にまとめて経営層に報告するという作業は、人が手作業で行うとおおよそ3時間程度かかっていたものが、エージェントに任せることで数十分程度まで圧縮できる、というのが私たちの見立てです。さらに、毎月・毎週など同じ形式で繰り返し発生する作業であれば、慣れてくると数分レベルまで縮まることもあります(データの形式が毎回大きく変わる場合は、この限りではありません)。
私たちは、繰り返し発生するエクセルのデータ加工こそ、最初にエージェントへ渡すべき業務だと考えています。チャット型で止まっている状態から、この一点だけでもエージェント型に進んでみると、体感できる効果の差がはっきり出やすいところです。「生成AIを使っているが、あまり効果を感じない」という場合、まずここを疑ってみる価値があります。
サービスによって得意分野や仕組みが違う
生成AIには、OpenAIのChatGPT、Anthropic社のClaudeなど、複数のサービスが存在します。それぞれ学習の仕方や得意分野、操作方法に違いがあり、「どれが一番優れているか」を一概に決めることはできません。どのサービスが自社に合うかは、何をやらせたいかという目的次第で変わります。
この違いは、セキュリティ設定にもそのまま表れます。たとえば後述する「学習をオフにする」設定ひとつをとっても、設定できる場所や項目名はサービスごとに異なるため、私たちがご支援する際も、利用するサービスに合わせて個別に設定箇所を確認しながらご説明しています。
ここでつまずきやすいのが、「有名だから」「周りが使っているから」という理由だけでサービスを選び、自社の具体的な業務(たとえば見積書の下書き作成、会議の議事録の要約など)に合わないまま使われなくなってしまうケースです。サービスを選ぶ前に、まず「どの業務に、どこまでの作業を任せたいか」を先に決めておく必要があります。
導入前に押さえておきたいセキュリティ・機密情報の扱い
生成AIを業務で使う前提として、最低限次の点を理解しておく必要があります。
- 入力した情報が、サービス側の学習に使われる可能性があること
- 入力したデータが、サービス提供元のサーバーに残ること
- これらを避けるために「学習をオフにする」設定が用意されているサービスが多いこと(ただし設定の場所や名称はサービスごとに異なるため、利用するサービスに合わせて個別に確認する必要があります)
- 設定だけに頼らず、「機密情報・個人情報は入力しない」という運用ルールを社内で決めておく必要があること
導入の進め方としては、まず個人向けの有料プランで試してもらい、利用するユーザーがおおよそ5人以上に増えてきた段階で、法人向けプランへの切り替えを検討するという流れが現実的です。人数が増えるほど、個々の設定任せでは管理が行き届かなくなるためです。
また、どれだけ便利に使える場面が増えても、出力結果は必ず人が最終確認する前提で運用する必要があります。たとえば手書きの伝票をAI-OCRで読み取らせる作業では、比較的よく読み取れる場合もありますが、数値の書き癖によっては読み取り精度が上がりきらない場面もあります。それでも「この作業を任せられること自体」に価値を感じる担当者は多く、精度が完璧でなくても運用に組み込む価値がある場合があります。ただし、その際も人による確認は省略できません。
よくある疑問(Q&A)
Q. 生成AIは何でも正確に答えてくれるのですか?
A. 学習済みの情報をもとに、それらしい回答を組み立てているものであり、事実確認や自社固有の判断は人が行う必要があります。特に数字や固有名詞が絡む内容は、鵜呑みにせず確認する姿勢が欠かせません。
Q. ChatGPTとエージェント型は何が違うのですか?
A. チャット型は「聞けば答える」形、エージェント型は「指示すれば作業まで進める」形という違いがあります。同じサービスでも、チャット機能とエージェント機能の両方を備えているものもあります。
Q. 入力した情報が外に漏れないか心配です。何に気をつければよいですか?
A. 情報が学習される可能性・サーバーに残る可能性があることを前提に、学習をオフにする設定と、「機密情報は入力しない」という運用ルールを、使い始める前に決めておく必要があります。
Q. 導入するときにまず何に気をつければよいですか?
A. 生成AIを「何でも答えてくれる万能の専門家」ではなく、「知識はあるが自社を知らない新人」として捉え、どの業務のどこまでを任せるかを見極めることが出発点になります。
まとめ
生成AIは、学習済みのデータから統計的にそれらしい答えを導き出す仕組みであり、自社の戦略や事情までは理解していません。使い方にはチャット型とエージェント型があり、多くの企業がチャット型にとどまっている一方、エクセルのデータ加工などの業務ではエージェント型に進むことで効果が変わりやすい傾向があります。導入にあたっては、サービスごとの違い、学習・データ保存に関するセキュリティ設定、機密情報を入力しない運用ルールも合わせて整えておく必要があります。
私たちがお勧めする最初の一歩は、順番にすると次のとおりです。まず個人の有料プランで、エクセルのデータ加工(集計・グラフ化・表へのまとめ)をエージェントに任せてみること。次に、使い始める前の段階で学習オフの設定と「機密情報は入力しない」という運用ルールを決めておくこと。そして、出力されたものは必ず人が最終確認する前提で運用に乗せること。この3点をこの順で押さえるだけで、多くの企業がつまずく箇所を避けられます。
ここまでで、生成AIの全体像と押さえるべきポイントは理解いただけたかと思います。ただし、自社のどの業務にチャット型・エージェント型のどちらを当てはめるべきか、どのサービスを選び、どこまでセキュリティ設定を詰めるべきかという見極めには、実際の現場を見ながらの判断が必要になる場面が多くあります。
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