自社システムに生成AIを組み込む｜使いどころと、やってはいけない使い方
生成AIは、正解が一意に決まらない作業に強く、金額計算のように厳密さが求められる処理には向きません。この切り分けを間違えると、便利どころか危険な仕組みになります。
結論から
- 向くのは、要約・分類・下書き作成・検索の4種類
- 金額計算や在庫の引当など、厳密さが要る処理は通常のプログラムで書く
- AIの出力は必ず人が確認できる形にして、そのまま確定処理に流さない
向いている使い方
| 用途 | 例 | 効果 |
|---|---|---|
| 要約 | 問い合わせ内容、議事録、日報 | 読む時間の短縮 |
| 分類・振り分け | 問い合わせの担当部署への割り振り | 手作業の仕分けをなくす |
| 下書き作成 | 返信文、報告書、提案書のたたき台 | ゼロから書く時間の削減 |
| あいまい検索 | 社内文書から根拠を探す | 資料を探す時間の削減 |
やってはいけない使い方
- 金額や在庫数の計算をAIに任せる(必ず通常のプログラムで計算する)
- AIの出力を人の確認なしに確定データとして保存する
- AIが答えられなかったときの逃げ道を用意しない
- 根拠を示さないまま、断定的な回答を利用者に見せる
データの扱いを先に決める
顧客情報や社外秘の文書をAIに渡す場合、入力内容が学習に使われない契約形態を選ぶ必要があります。利用するサービスによって条件が異なるため、要件に合わせて選定します。
また、どこまでの情報を渡すかを設計で絞ることも有効です。氏名や連絡先を伏せた状態でも成立する処理は少なくありません。
よくあるご質問
- 既存システムを作り直さずに組み込めますか
- 多くの場合、既存システムはそのままに、AIの処理を外側に足す形で対応できます。まずどこに足せるかを確認します。
- 運用コストはどのくらいかかりますか
- 利用量に応じた従量課金が中心です。処理する件数と文章量からおおよその月額を試算できます。