生成AIの技術は近年目覚ましく発展しており、自然言語処理やチャット、コンテンツ生成などを人間と見分けが付かないレベルで行えるようになりました。その技術革新に伴い、ビジネスの場においては社内資料の検索、データ分析、カスタマーサポートの自動化といった多岐にわたる生成AIの業務活用が始まっています。
生成AIのビジネスへの実装はコスト削減、作業効率の向上、付加価値の創出というメリットをもたらす可能性を秘めています。しかしその性能を最大限発揮させ、現場に浸透・定着させるには適切なユースケース選定と先々を見据えたロードマップ策定が肝要となります。
KPMGの支援
PoCの実施
業務における生成AIの活用可能性を短期間で評価します。貴社の固有データを保存できるセキュアな環境に貴社固有のチャットボットを開発し、業務要件の充足性、効果をテストします。
例：社内データをもとに回答するチャットボット、議事録作成チャットボット
【PoCの実施イメージ】
ユースケースの選定
他社事例をもとに、特に効果の大きい部門・業務を対象に生成AIのユースケースを選定していきます。生成AIの利用目的の明確化、ユースケースの収集・確認、必要機能の調査、優先順位付け、見積もりの順に進め、効果的なユースケースをどのくらいのコストで実現できるのかを見積もります。
【ユースケースの選定アプローチ】
プロセス | 1．目的の明確化 | 2．ユースケースの収集・確認 | 3．必要機能の調査 | 4．優先順位付け | 5．見積り |
生成AIを利用して何を達成したいのか？ | どのような活用方法が考えられるか？ | どのようなシステム機能が必要か？ | どれから優先して取り組むべきか？ | 実現するための費用は？ | |
概要 | 生成AIを活用してどのような状態を目指すのかを明らかにする | 他社での活用方法の調査および収集を行う | ユースケースごとに実現に必要なシステム機能を洗い出す | 技術制約、ニーズ、影響度、想定効果を評価し、優先順位を定める | 生成AIの開発費用を見積もり、部門と費用配賦を調整する |
アウトプット例 |
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ロードマップの策定
組織全体での業務効率化と競争力向上を目指すためのロードマップを作成します。まずは、スモールスタートで生成AIによる業務効果を体感し、基本展開フェーズでは広範な業務での活用を目指します。応用展開フェーズでは業務効率化のさらなる加速と新規ビジネスの創出を、組織全体への展開フェーズでは全社的な業務効率化と競争力の向上を目指します。ロードマップは生成AI活用を推進するための態勢の構築、生成AI実行環境であるインフラに分け、体系的に整理します。
【ロードマップの策定】
1．スモールスタート | 2．基本展開 | 3．応用展開 | 4．組織全体への展開 | ||
目的 | 技術の適用可能性とROIを評価 | 広範な業務効率化とROIの向上 | 業務効率化の加速と新規ビジネスの創出 | 組織全体での業務効率化と競争力の向上 | |
実施内容 | 少数の業務プロセスで試用 | 成功したPoCを他のプロジェクトに展開 | 業務／社外向けサービスに応用 | 組織全体での生成AIの導入と運用 | |
推進体制構築 | 戦略・計画 | 効率化効果の大きいユースケースを選定 | 領域拡大（優先度の高いユースケースから順次開発） | 既存ユースケースの改善／新規ビジネスモデルの検討 | 既存ユースケースの改善、効果拡大 |
プロセス | 開発プロセスの整備 | 開発プロセスの標準化、高度化 | 保守コスト標準化、最適化 | 継続的な改善 | |
テクノロジー | 標準的なアーキテクチャをベースに実装 | 既存システムとの連携／出力性能の向上検討 | 最適なアーキテクチャ検討／その他ツールとの連携 | 最適なアーキテクチャへの移管／新環境利用開始 | |
体制・人材 | 小規模な初期推進体制の構築 | 本格的な開発体制の構築 | 人材育成計画、育成コンテンツの作成 | 組織全体での研修実施／運用・保守プロセスの内製化 | |
データ・洞察 | 特定業務に対する費用対効果の概算 | 実業務における費用対効果分析、改善・フォロー | 新規ビジネス創出の費用対効果試算 | データドリブン経営に向けたKPI見直し、各種準備 | |
ガバナンス・セキュリティ | ガイドライン・運用方針の策定 | 拡張したガバナンスとデータ保護のポリシーを適用 | 厳格なセキュリティプロトコルと監視システムを導入 | セキュリティプロトコル・監視システムの組織全体への展開 | |
インフラ | 生成AI実行環境 | 最小限のインフラ構成 | 本番運用を見据えたインフラ構成 | 広域な本番運用を見据えたインフラ構成 | 本番運用を考慮したインフラ構成 |
データソース | 最小限のデータでテスト実施 | 本番運用を見据えたデータベースの構築 | データレイクの設計・整備 | データレイクの本番運用 | |
