生成AIの導入は中小企業にとって大きなチャンスですが、何から始めれば良いか迷うことも。
本コラムは『中小企業のための「生成AI導入の進め方」実践シリーズ』の第2回です。
生成AIの導入は業務効率化や新たな価値創造の鍵となりますが、社内展開には情シス部門が押さえるべき重要なルールが存在します。本記事では、現場と情シスが協力し、安全かつ効果的に生成AIを社内展開するための基本と実践的なステップを解説します。
目次
絵で見る今回のコラム
生成AI社内展開の重要性と情シスの役割
なぜ今、生成AIの社内展開が重要なのか
生成AIは、業務効率化、創造性の向上、そして新たなビジネスチャンスの創出に貢献します。しかし、無計画な導入はセキュリティリスクやコンプライアンス違反を引き起こす可能性があります。情シス部門は、これらのリスクを管理しつつ、組織全体で生成AIのメリットを最大限に引き出すための戦略を策定する必要があります。
生成AI技術の進化は目覚ましく、ビジネス環境における競争力維持のためには、その活用が不可欠です。特に、データ分析、コンテンツ生成、顧客対応などの分野において、生成AIは従来のプロセスを大幅に効率化し、新たな価値を生み出す可能性を秘めています。情シス部門は、これらの技術を積極的に導入し、組織全体のデジタル変革を推進する役割を担うべきです。
また、生成AIの社内展開は、従業員のスキルアップにも繋がります。生成AIを活用するためのトレーニングやワークショップを実施することで、従業員のデジタルリテラシーを高め、より高度な業務に挑戦できる環境を整備することが重要です。情シス部門は、これらの教育プログラムを企画・実行し、組織全体の能力向上に貢献する必要があります。
情シスが担うべき3つの重要な役割
情シス部門は、①セキュリティとリスク管理、②利用ルールの策定と周知、③効果測定と改善という3つの重要な役割を担います。これらの役割を果たすことで、安全かつ効果的な生成AIの社内展開を実現できます。
まず、セキュリティとリスク管理は、生成AIの利用に伴う情報漏洩や不正利用のリスクを最小限に抑えるために不可欠です。情シス部門は、アクセス制御、データ暗号化、利用ログの監視などの対策を講じ、セキュリティ体制を強化する必要があります。また、利用ルールの策定と周知は、従業員が適切な方法で生成AIを利用できるようにするために重要です。情シス部門は、利用目的の明確化、機密情報の取り扱い、著作権に関するルールなどを策定し、従業員への周知徹底を図る必要があります。
最後に、効果測定と改善は、生成AIの導入効果を最大化するために不可欠です。情シス部門は、KPIを設定し、定期的に効果測定を行い、改善点を特定し、対策を講じる必要があります。これらの3つの役割を果たすことで、情シス部門は、安全かつ効果的な生成AIの社内展開を実現し、組織全体の生産性向上に貢献することができます。
現場と情シスの連携を円滑にするために
現場のニーズを理解し、セキュリティ要件とのバランスを取りながら、最適な生成AI環境を構築することが重要です。定期的なコミュニケーションとフィードバックを通じて、現場と情シスが協力し、共に成長できる関係性を築きましょう。
現場部門は、生成AIを活用することで業務効率化や新たな価値創造を実現したいと考えています。しかし、セキュリティやコンプライアンスに関する知識が不足している場合もあります。情シス部門は、現場部門のニーズを丁寧にヒアリングし、セキュリティ要件とのバランスを取りながら、最適な生成AI環境を構築する必要があります。例えば、現場部門が利用したい生成AIツールを評価し、セキュリティリスクを評価した上で、安全な利用方法を提示することができます。
また、定期的なコミュニケーションとフィードバックを通じて、現場と情シスが協力し、共に成長できる関係性を築くことが重要です。情シス部門は、現場部門からのフィードバックを積極的に収集し、システムの改善や新たなトレーニングプログラムの開発に役立てることができます。現場部門は、情シス部門からの情報提供やサポートを受けることで、生成AIの知識やスキルを向上させることができます。このような協力関係を築くことで、組織全体で生成AIを活用し、より大きな成果を上げることが可能になります。
社内AIポリシー策定とリスク管理
利用目的の明確化と制限
生成AIの利用目的を明確にし、不適切な利用を制限するためのポリシーを策定します。例えば、機密情報の取り扱いや著作権に関するルールを明確化し、従業員への周知徹底が必要です。
社内AIポリシーは、生成AIの利用目的を明確化し、不適切な利用を制限するための重要な指針となります。例えば、営業部門が顧客情報を利用して生成AIに営業戦略の作成を指示する場合、利用目的は「営業戦略の作成」となります。しかし、個人情報保護法に違反するような顧客情報の利用は、不適切な利用とみなされます。また、研究開発部門が新製品のアイデアを生成AIに求めた場合、利用目的は「新製品のアイデア創出」となります。ただし、生成されたアイデアが既存の特許を侵害する可能性がある場合は、特許調査を行う必要があります。このように、利用目的を明確化し、不適切な利用を制限することで、リスクを低減することができます。
従業員への周知徹底も重要です。社内AIポリシーの内容を従業員が理解し、遵守することで、ポリシーの効果を最大限に引き出すことができます。周知徹底の方法としては、研修、eラーニング、社内ポータルサイトでの公開などが考えられます。
セキュリティリスクの特定と対策
情報漏洩、マルウェア感染、不適切なコンテンツの生成など、生成AI利用に伴うセキュリティリスクを特定し、適切な対策を講じます。例えば、アクセス制御、データ暗号化、利用ログの監視などを実施します。
生成AIの利用は、情報漏洩、マルウェア感染、不適切なコンテンツの生成など、様々なセキュリティリスクを伴います。例えば、従業員が機密情報を生成AIに入力した場合、その情報が外部に漏洩する可能性があります。また、生成AIが生成したコンテンツにマルウェアが混入している場合、そのコンテンツをダウンロードした従業員のPCが感染する可能性があります。さらに、生成AIが差別的な表現を含む不適切なコンテンツを生成した場合、企業の評判が損なわれる可能性があります。
これらのリスクを軽減するために、適切な対策を講じることが重要です。アクセス制御、データ暗号化、利用ログの監視などは、その代表的な対策です。アクセス制御は、機密情報へのアクセスを許可された従業員のみに制限することで、情報漏洩のリスクを低減します。データ暗号化は、万が一情報が漏洩した場合でも、その内容を解読できないようにすることで、被害を最小限に抑えます。利用ログの監視は、不審なアクセスや操作を早期に発見し、対応することで、セキュリティインシデントの発生を未然に防ぎます。
シャドーAI対策の重要性
従業員が許可なく利用するシャドーAIは、セキュリティリスクを高める可能性があります。企業が許可したMicrosoftCopilot、ChatGPT、Geminiなどの利用を促し、利用状況を把握するための対策を講じることが重要です。
シャドーAIとは、企業が許可していない生成AIツールのことです。従業員が個人的に利用している場合が多く、セキュリティリスクが高まる可能性があります。例えば、従業員が業務で利用する機密情報をシャドーAIに入力した場合、その情報が外部に漏洩する可能性があります。また、シャドーAIがマルウェアに感染している場合、従業員のPCや社内ネットワークが感染する可能性があります。
このようなリスクを回避するために、企業は、MicrosoftCopilot、ChatGPT、Geminiなどの許可された生成AIツールの利用を推奨し、利用状況を把握するための対策を講じる必要があります。許可されたツールは、セキュリティ対策が施されているため、シャドーAIに比べて安全性が高いです。また、利用状況を把握することで、不適切な利用を早期に発見し、対応することができます。利用状況の把握には、CASB（Cloud Access Security Broker）などのツールが有効です。CASBは、クラウドサービスの利用状況を可視化し、セキュリティリスクを検知することができます。
生成AI導入における環境構築
利用状況のモニタリングと分析
生成AIの利用状況をモニタリングし、利用傾向や課題を分析することで、より効果的な活用方法を見つけることができます。利用ログの収集・分析、利用状況の可視化などの対策が有効です。
生成AIの利用状況をモニタリングし、利用傾向や課題を分析することは、生成AIの導入効果を最大化するために不可欠です。例えば、特定の部門での利用が少ない場合、その原因を分析し、対策を講じる必要があります。また、特定の機能の利用が少ない場合、その機能の使いやすさを改善したり、トレーニングを実施したりする必要があります。
利用ログの収集・分析、利用状況の可視化などの対策が有効です。利用ログを収集・分析することで、従業員がどのような目的で、どのような機能を利用しているかを把握することができます。また、利用状況を可視化することで、利用傾向や課題を視覚的に把握することができます。これらの情報を基に、より効果的な活用方法を見つけ、改善策を講じることで、生成AIの導入効果を最大化することができます。
従業員向けトレーニングと継続的な教育
生成AIの適切な利用方法、セキュリティリスク、倫理的な考慮事項などについて、従業員向けにトレーニングを実施します。定期的な研修やeラーニングを通じて、従業員の知識と意識向上を図りましょう。
生成AIの導入を成功させるためには、従業員へのトレーニングと継続的な教育が不可欠です。生成AIの適切な利用方法、セキュリティリスク、倫理的な考慮事項などについて、従業員が理解することで、不適切な利用を防ぎ、リスクを低減することができます。例えば、トレーニングでは、生成AIの仕組み、利用できる機能、利用上の注意点などを説明します。また、セキュリティリスクに関する注意喚起や、倫理的な問題に関する議論も行います。
定期的な研修やeラーニングを通じて、従業員の知識と意識向上を図ることも重要です。生成AIの技術は常に進化しているため、定期的に最新情報をアップデートする必要があります。また、成功事例や失敗事例を共有することで、従業員の学習効果を高めることができます。例えば、四半期ごとに研修を実施したり、eラーニング教材を定期的に更新したりすることが考えられます。従業員が自ら学習できる環境を整えることも重要です。
効果測定と改善サイクルの確立
KPI設定と効果測定
導入前に設定したKPI（KeyPerformanceIndicator）に基づいて、生成AIの導入効果を定期的に測定します。業務効率の向上、コスト削減、品質向上などの具体的な指標を設定し、定量的な評価を行いましょう。
生成AIの導入効果を測定するためには、KPI（KeyPerformanceIndicator）の設定が不可欠です。KPIは、導入前に設定し、導入後の効果測定の基準となります。KPIは、業務効率の向上、コスト削減、品質向上など、具体的な指標を設定する必要があります。例えば、業務効率の向上を測るKPIとしては、タスク完了までの時間短縮率や、自動化されたタスクの割合などが考えられます。コスト削減を測るKPIとしては、人件費の削減額や、運用コストの削減額などが考えられます。品質向上を測るKPIとしては、顧客満足度の向上率や、エラー率の低下率などが考えられます。
これらのKPIに基づいて、定期的に効果測定を行い、定量的な評価を行うことが重要です。効果測定の結果を分析し、改善点を特定することで、継続的な効果向上を目指すことができます。効果測定の頻度は、四半期ごとや半期ごとなど、定期的に行うことが望ましいです。
改善点の特定と対策
効果測定の結果に基づいて、改善点を特定し、具体的な対策を講じます。例えば、利用ルールの見直し、追加のトレーニング実施、システムの改善などを行います。改善サイクルを確立することで、継続的な効果向上を目指しましょう。
効果測定の結果に基づいて、改善点を特定し、具体的な対策を講じることが、生成AIの導入効果を最大化するために重要です。例えば、特定の部門での利用が少ない場合、その原因を分析し、利用ルールの見直し、追加のトレーニング実施、システムの改善などの対策を講じます。利用ルールの見直しでは、利用目的の明確化や、利用制限の緩和などを検討します。追加のトレーニング実施では、対象部門の従業員に対して、生成AIの利用方法やメリットを改めて説明します。システムの改善では、インターフェースの改善や、機能の追加などを検討します。
改善サイクルを確立することで、継続的な効果向上を目指すことができます。改善サイクルは、効果測定、改善点の特定、対策の実施、効果測定という一連の流れを繰り返すことで、生成AIの導入効果を継続的に向上させることを目的とします。改善サイクルを円滑に進めるためには、関係者間の連携が重要です。
成功事例の共有とナレッジマネジメント
社内での成功事例を共有し、ナレッジマネジメントを促進することで、組織全体の生成AI活用スキルを向上させることができます。成功事例発表会、社内ポータルでの情報共有、FAQの整備などの取り組みが有効です。
社内での成功事例を共有し、ナレッジマネジメントを促進することは、組織全体の生成AI活用スキルを向上させるために非常に有効です。成功事例を共有することで、他の従業員が成功のヒントを得ることができ、新たな活用方法の発見につながる可能性があります。ナレッジマネジメントを促進することで、組織全体の知識や経験を共有し、組織全体の能力向上を図ることができます。
成功事例発表会、社内ポータルでの情報共有、FAQの整備などの取り組みが有効です。成功事例発表会では、成功事例を発表した従業員を表彰したり、参加者同士で意見交換する機会を設けたりすることで、モチベーション向上や交流促進を図ることができます。社内ポータルでは、成功事例を記事として掲載したり、関連資料を共有したりすることで、従業員がいつでも成功事例を参考にすることができます。FAQの整備では、従業員からの質問を収集し、回答をFAQとして公開することで、従業員の疑問を解決し、スムーズな利用を支援することができます。
まとめ：情シス主導で安全な生成AI活用を
生成AIの社内展開は、情シス部門が中心となり、セキュリティと利便性のバランスを取りながら進めることが重要です。本記事で解説した基本ルールと実践ガイドを参考に、組織全体の生産性向上と新たな価値創造を目指しましょう。
生成AIの社内展開を成功させるためには、情シス部門が主導的な役割を果たすことが不可欠です。情シス部門は、セキュリティとリスク管理、利用ルールの策定と周知、効果測定と改善など、多岐にわたる責任を担います。また、現場部門との連携を円滑にし、現場のニーズを理解しながら、最適な生成AI環境を構築する必要があります。本記事で解説した基本ルールと実践ガイドは、情シス部門がこれらの役割を果たす上で役立つ情報を提供します。
生成AIの活用は、組織全体の生産性向上と新たな価値創造に大きく貢献する可能性があります。しかし、そのためには、セキュリティと利便性のバランスを取りながら、慎重に進める必要があります。情シス部門は、常に最新の技術動向を把握し、リスクを管理しながら、生成AIの可能性を最大限に引き出すための戦略を策定し、実行していく必要があります。組織全体で生成AIを活用し、競争力を高めていきましょう。
弊社では、「トラブル対応が属人化している」「情シスの負荷を減らしたい」「情シス業務・ヘルプデスクのアウトソーシング」といった中小企業のIT運用を支えるサービスをワンストップで提供しています。
貴社のニーズに合わせて業務効率化や顧客対応自動化のご提案をさせていただきます。
お問い合わせはこちら
