生成AI開発サービス導入の進め方とチェックリストを紹介

企業向け生成AI開発サービスとは

生成AI開発サービスとは、文章作成や要約、情報整理などを行う仕組みを、自社業務に合う形で設計・開発する支援サービスです。既存ツールの導入にとどまらず、データ整理や検証、運用改善まで含めて進めるケースが多く、事前準備が重要になります。

生成AIを活用する業務の見つけ方

まずは、時間がかかる割に付加価値が上がりにくい業務を洗い出します。問い合わせ対応の下書き作成や社内文書の要約、議事録整理などが代表例です。

次に、失敗しても影響が限定的な業務から選ぶと導入が進めやすくなります。誰が使うのかを明確にし、現場の業務フローに沿って改善点を整理しておくことが重要です。

生成AI開発サービスに依頼できる範囲

生成AI開発サービスの支援範囲は、要件定義やデータ準備、モデル設計、画面開発、運用設計など多岐にわたります。どこまでを外部に任せ、どこを自社で担うかを事前に決めておくと、見積もり条件が明確になります。

特に、データ提供の責任範囲や導入後の改善作業を誰が担当するかは、早い段階で整理しておくと安心です。

企業向け生成AI開発サービス導入前の確認事項

導入前に確認すべきポイントは、課題・目標・データの三点です。これらが曖昧なままだと、試作段階で止まってしまうケースも少なくありません。小さく始める前提で、判断基準を整えましょう。

課題整理の実施

生成AIで何ができるかではなく、現場が抱える課題から整理することが重要です。発生頻度や手戻りの多さなどを基準に、優先順位を付けます。

誤りが許容できない業務と、下書きレベルで問題ない業務を分けて考えると、適切な活用範囲が見えてきます。

目標設定の実施

目標は、作業時間短縮や品質のばらつき低減など、現場で確認しやすい内容にします。定量化が難しい場合でも、達成したと判断できる条件を決めておきましょう。

導入後に評価しやすい基準を用意することで、社内説明や次の判断につながります。

データ準備の実施

生成AIの精度は、利用するデータの整理状態に大きく左右されます。利用可能なデータと利用できないデータを切り分け、個人情報や機密情報の扱い方を明確にします。

文書の最新版管理や参照範囲を決めておくことで、検証時の精度向上が期待できます。

企業向け生成AI開発サービス導入手順の流れ

導入手順は、企画から運用までを時系列で整理すると進めやすくなります。検証結果をもとに設計を見直す前提で進めることがポイントです。

導入方針と要件の確定

対象業務や利用者、利用シーンを明確にし、入力データや出力形式、禁止事項を整理します。達成条件を明文化し、関係者間で合意を取ることで後工程が円滑になります。

ベンダー比較と契約条件整理

機能だけでなく、支援範囲や体制、運用改善まで対応できるかを確認します。複数社の資料を比較することで、自社に合う提案を見極めやすくなります。

概念実証の計画策定

概念実証では、短期間で価値が見込めるかを確認します。評価観点を事前に決め、結果を次の開発判断につなげることが重要です。

モデル設計と開発検証

参照する情報の範囲や出力形式を調整し、誤りを抑える工夫を行います。現場テストを通じて改善点を洗い出し、運用しやすい形に整えます。

運用設計と社内展開

利用ルールや問い合わせ窓口を整備し、利用者向けの簡易マニュアルを用意します。改善要望を集める仕組みを用意しておくと、定着しやすくなります。

以下の記事では生成AI開発の価格や機能、サポート体制などを、具体的に比較して紹介しています。ぜひ参考にしてみてください。

企業向け生成AI開発サービス導入のチェックリスト

導入時は確認事項が多く、抜け漏れが失敗要因になりがちです。以下のチェックリストを使い、準備状況を整理しましょう。

まとめ

生成AI開発サービスの導入では、課題整理や目標設定、データ準備を丁寧に行うことが重要です。チェックリストを活用しながら比較検討を進めると、失敗リスクを抑えられます。

ITトレンドでは、生成AI開発サービスを比較しながら資料請求が可能です。まずは複数社の資料を取り寄せ、自社に合う導入方法を検討してみてください。