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[登壇資料]「生成AIで実現する業務改革とは？ 活用事例とデモでご紹介！」で登壇しました
2025.03.04こんにちは、洲崎です。
2025/2/20に開催されたウェビナーイベント「Classmethod Showcase 進化する生成AI最前線とビジネス活用の現場」にて、「生成AIで実現する業務改革とは？活用事例とデモでご紹介！」というタイトルで登壇したので、資料を公開します。
資料
簡単なまとめ
生成AIの活用と導入支援サービスについて
生成AIの概要と特徴
生成AIは2020年代に誕生し、ChatGPTは僅か2ヶ月で1億人のユーザーを獲得するなど、急速に社会へ浸透しています。
従来のAIが特定タスクの予測や識別を得意としていたのに対し、生成AIは人間の言語を理解し、自然な文章を生成することが特徴です。
業務での活用例
- 文書作成支援（メール添削、議事録要約など）
- アイデア出し支援
- 多言語コミュニケーション支援 など
生成AI導入における主な課題
1. データ活用（RAG）の課題
生成AIを業務利用する際の主な課題は以下です。
- 最新情報の反映ができない
- 業務に必要な特定知識の不足
これらの課題を解決するためにRAG（Retrieval Augmented Generation）が活用できます。
RAGは検索でプロンプトを拡張し、自社データを活用して回答精度を高める仕組み です。
RAG構築の主要な3つの柱
- RAG環境の構築（AWSではKendraやBedrock Knowledge Basesなど）
- 回答精度の改善（ファイル分割、タグ付け、フィルタリングなど）
- 評価と効果測定（Ragasなどのツールを活用）
2. 生成AI利用の定着課題
せっかく環境を整えても、ユーザーが使い方を理解していないと活用されません。
クラスメソッドでは プロンプト活用ワークショップを提供 し、利用者の育成を支援しています。
生成AI導入方法の選択肢
導入方法には主に3つの選択肢があります。
- SaaS型：初期導入コストを抑えられるが、カスタマイズに制限あり
- パッケージ型（AI Starter）：お客様環境で利用可能、データを自社で管理可能
- 自社開発型（GenU）：カスタマイズが柔軟、OSSを利用して低コストで検証可能
クラスメソッドの提供サービス
AI Starter（パッケージ型）
- 複数の生成AIサービスに対応
- 安全な認証環境
- カスタマイズ可能なテンプレート
- 運用管理サポート
- 自社データによる回答生成（RAG）
参考：
GenU（自社開発支援）
- AWSのサンプルソリューションを活用
- カスタマイズ可能
- AWSの生成AIを手軽に検証可能
参考：
導入事例
- くすりの窓口様：約1ヶ月の開発期間でRAGを活用した生成AIチャットボットの検証環境を構築
- オプテージ様：社内ヘルプデスク業務を支援する生成AIチャットボットを導入し、精度改善も80%まで向上
- 新潟県上越市様： 生成AI活用ワークショップ を通じてDX推進を支援
- コクヨ様： セキュリティを担保した生成AI開発環境 をAWS上に構築し、 生成AI活用の伴走支援 も提供
生成AIは業務効率を大幅に向上させる必須ツールとなっており、
導入方法や活用方法を適切に選択することで、その効果を最大化することができます。
最後に
生成AIの導入を検討する際のポイント、事例、サービス紹介についてご紹介しました。
今回は導入にあたっての重要な考慮点を中心にお伝えしましたが、次回はより具体的なお客様の課題に沿った事例をご紹介できればと考えています。
生成AIの活用をご検討されている方は、ぜひ以下よりお問い合わせください。
専門チームが貴社の課題に合わせた最適なソリューションをご提案いたします。
ではまた！新規事業統括部の洲崎でした。
