自身も、現在は個人レベルで利用している AI を、全社員が効率的に活用できるよう環境整備に悪戦苦闘の毎日です。本稿では、弊社の AI に対する取り組みを 7 つの項目に分けてお伝えしていきます。

社員に便利だと感じてもらえるＡＩやり取りをサポートしてくれる。そのようなエージェント的なＡＩをイ
ＡＩを利用する人それぞれで「便メージする方もいるでしょう。
利」と感じるポイントは異なり、この「便利」と感じてもらうことこそが、ＡＩを展開するうえで非常に重要なポイントです。つまり、社員各々のニーズに応じたＡＩの提供が、全全員で活用する AIの活用とは、どのようなものでしょことを試しました。文章の作成や添覚えています。導入後、さまざまなの「会話形式の当時、 ChatGPTやり取り」に非常に興奮したことをイセンスほど契約しました。

を行い、私達は「今後、ＡＩが業務効果を得ている社員もいました。

作成、作成後のテスト、エラー解消取り組みを開始して 年ほど検証方法の提示など、自身の手元作業でうか？ それは、仕事に寄り添ってを変革する」という見解を持つこと私たちのことを理解して業務内容れるＡＩかもしれません。

開始しました（図 ）。

全員で活用するＡＩに向けた検討をができました。そのうえで次のステ1

社員の大半が便利だと感じるＡＩ

まるで手足のようにサポートしてく

削、資料の構成案作成、アイデアのップとして、個人に便利なＡＩから
利用メンバーにはプログラム開発

は、壁打ち、画像生成など、 ChatGPT
普段時間をかけて取り組んでいた作の担当者もおり、調査、プログラム個人に便利な AIを把握し、求めるアウトプットを先ンのヒントになれば幸いです。

業を効率化してくれました。

私と同じような役割を担っているビジネスパーソ

情報を蓄積して業務上の関係者との1

URL https://www.ditgroup.jp/
E-mail akiyama.hiroshi@ditgroup.jp

秋山 洋

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社的な効率向上につながるのです。

個人にとって便利なＡＩ●「」と契約
ChatGPT社から２０２２年 月、 OpenAI」がリリースされました「 ChatGPTが、弊社でもすぐに検証目的で ラ個人に便利な AI から全員で活用する AI に

図1はまだ少なく、試行錯誤の段階かと思います。私回りして提示してくれる。さらには、

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中小企業で、AI をうまく活用できているケース
●はじめに

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デジタル・インフォメーション・テクノロジー株式会社
執行役員 経営企画本部 R&D部 部長

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AI 活用のために効果的なデータ蓄積方法と思考！

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特集企画／最新 AI の動向 第 1 弾

ＡＩのビジネス利用！
プラットフォーム選定
ＡＩを全社で利用するにあたり、ベースとなるプラットフォームの選定を行いました。
、 AWS、 GoogleといっMicrosoftた代表的なサービスの中で、弊社はを採用すMicrosoft Azure OpenAIることにしました。

複合的なＡＩサービスが構築しやすくなっています。
はオンプレミスとのAzure
連携が容易④
クラウド環境だけでなく、オンプレミスの情報に対してもＡＩサービ

ＡＩを利用する際の環境選定に関する注意点
２０２４年 月に開催された展示会を訪問した際、多くの企業がＡＩ関連のサービスを出展していましたが、その中で、特に注目されていたのが「ＲＡＧ」を活用した自社デーです。

①データの質と量の重要性

ＡＩはデータの質と量に依存して回答の品質が決まります。サービスを契約し蓄積してきたデータは、仮にサービスを解約したとしても、できれば次に活かしたいものです。

②技術の進化と乗り換えの可能性

Azure Migrate という移行支援サービスを提供しています。そのため、オンプレミスからクラウドへの移行が容易です。

Azure Arc というサービスを利用するこ

また、オンプレミス環境のままでもとで、クラウド上のリソースと同様に管理・運用することも可能です。

）とは、大規模言語モデGeneration
ルと検索技術を組み合わせた技術でしかし、この質問に対するほとんした。私が求めていた「解約してもどの回答は「解約したらデータはな蓄積したデータは無駄にならないよくなってしまいます」というものでＲＡＧを活用すると、企業が持つす。これにより、ＡＩの回答精度を独自の情報や前提条件をＡＩに提供が一般的となり、それに伴い企業のコロナ禍の影響でリモートワーク●ＤＸ推進に大きく貢献

ＡＩ活用のためのデータ蓄積いう回答は、得られませんでした。

うに○○※をご用意しています」とれたデータは、もし途中で解約した「貴社のサービスを利用して蓄積さ以下の質問をしてみました。

私は、展示会場で出展社に対して規定に基づいた回答が得られます。

給付与日は○日です」などの、社内ことができ、例えば「Ａ社の年間有した状態で、精度の高い回答を得る向上させることができます。とも考えられます。

生成ＡＩの進化は非常に速く、契タのＡＩ活用に関するものです。の 旧 世 代 環 境 も サ ポ ー ト し て お り、ＲＡＧ（ Retrieval-Augmentedとの距離が近く、最新のOpenAIＡＩ技術が速やかに提供されやスが連携しやすい点が魅力です。
⑤との協力関係により、最OpenAI
新のＡＩ技術が速やかに利用できる約後に別のサービスへ乗り換えるこを採用した理由
Azure OpenAI●「ＲＡＧ」とは●利点があります。

すい①

Microsoft

製品との連携が容易
Office以上の理由から、弊社は携が容易」である理由

製品とのシームレスな連携Officeが可能なため、既存の業務フローにが提供する Azure OpenAIサービスを採用しました。

Azure は Windows Server 2003 以降自然に組み込めます。など Microsoft② Power Platformのサービスとの連携が容易などの Microsoft
Power Platformが提供する多様なサービスと簡単に連携できるため、幅広い用途に対応できます。

スト以外の情報との連携が容易③音声
 認識、画像解析といったテキら、その後どうなりますか？」

ＤＸへの取り組みが加速し、各社が※○○は特定の企業のデータサービスを指します5

この意図と回答は、以下のとおり

2024.913

音声認識や画像解析といった非テキスト情報とも連携が容易であり、※④補足「Azure はオンプレミスとの連自社の働き方に合わせてさまざまなクラウドサービスを検討し、業務の効率化を進めました。総務省の統計
データでは、令和 年度の企業におけるクラウドサービスの利用状況は・ ％に達しています（令和 年

通信利用動向調査の結果より）。

よび蓄積させていくのかを検討する

プとして、どのようにＡＩに連携おとに分散したデータを、次のステッ企業は、ＤＸ化によりサービスご蓄積されます。

はサービス提供元の環境にデータがますが、一方で、クラウドサービスの質と量に出力結果が大きく依存しによるＡ登場したのが、 ChatGPT
Ｉの普及です。ＡＩは、学習データ●とＡＩの登場
ChatGPT
このような外部環境の変化の中でプであったといえます。の加速にとって非常に重要なステッデジタル化へと導きました。ＤＸ化

きく貢献し、従来のアナログ業務をこの取り組みは、ＤＸの推進に大5必要が出てきました。これは、ＡＩ

分散したデータの連携がカギ

ＡＩは、データを蓄積していく前●ＡＩ活用のためのデータ蓄積
提として、ただデータを増やせばい
いというわけではありません。ＡＩには「ゴミが入ればゴミが出る」という特性があり、無意味なデータを入力すれば、無意味な結果が出てきます。
また「無から有は創れない」という特性もあり、ＡＩは蓄積されたデータに基づいて出力を生成するため、質の高いデータが必要です。企業は、これらを考慮して慎重にデータを蓄積していく必要があります（図 ）。

散在するデータ蓄積時に便利なソリューション

各種の ETL（Extract〈抽出〉、Transform〈変換〉、Load〈格納〉）製品を活用することで、データの抽出・変換・ロードを効率的に行い、質の高いデータを蓄積することができます。

効果的なデータ蓄積方法● ETL 製品の利用● xoBlos（ゾブロス）によるデータ抽出、正規化

データベースだけでなく、さまざまな業務で利用されデータの中には Excel も含まれます。xoBlos は、
以下は、その一例です

実施をオススメします。

きるよう、データのセグメント化のきても自社データを効果的に活用できます。将来、どのような進化が起ろですが、しかし、確実に進化は続を正確に予測することは難しいとこ

ＡＩが今後どのように進化するか●データのセグメント化（区分化）

図35を活用するうえで非常に重要な課題

37です（図 ）。
2

図277ている Excel および CSV データからのデータ抽出おタの一貫性と精度が確保され、効率的なデータ管理と分析が可能になり、さらにデータの重複や冗長性が排除され、データの品質が向上します。

・クライアントライセンス：36 万円〜／年間

・詳細情報：https://www.xoblos.com

企業が AI を活用するためには、これらのソリューションを適切に利用して、質の高いデータを効率的に蓄積していくことが重要です。

要性に気付いてデータを追加するのがあるかもしれませんが、後から必蓄積したデータには、当たり外れ・心理的なセグメント化

・企業属性のセグメント化・業務のセグメント化性）のセグメント化

居住地域などの人口統計学的な属・デモ グ ラ フ ィ ッ ク（ 年 齢、 性 別、収入、教育水準、職業、家族構成、・ニーズのセグメント化

よび正規化を可能にします。この正規化により、デー

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特集企画／最新 AI の動向 第 1 弾

め、可能な限りセグメント化したうは大変な労力がかかります。そのたません。ＡＩが自身の業務を奪うと抵抗感を持っている方も少なくありユーザーの中には、ＡＩに対してに ギ ャ ッ プ が 生 じ る た め、 精 度 は高い状態で取り組むと、初回導入時が自然と高まっています。期待値がであることを説明しました。の蓄積には人の介在と協力が不可欠

タ蓄積が極めて重要で、そのデータＩによるデータの要約と整理を活用てしまう「人による判定」部分にＡ

これを実行するには、手順が増えで、ＡＩと人が正解を共有する学習望ましいです。セグメント化の過程人の手による正否判定を行うことが何か？」など、ＡＩが自分たちの身できること」「ＡＩが苦手なことはります。
「ＡＩとは何か？」「ＡＩで前に正確に理解してもらう必要があ

ユーザーには、ＡＩへの取り組み●ＡＩを正確に理解してもらう

クトの成功も困難です。と協力を得ることは難しくプロジェを全社展開しても、ユーザーの理解しれません。このような状態でＡＩ取り組みから始め、成功体験を感じあります。と、協力を得られなくなる可能性が見えない状態で負担が増えたりする

端に変わったり、ゴール（目的）がに注意します。ユーザーの業務が極ザーへの負担が大きくならないよう導入検証を進めるにあたり、ユー●成功体験を積み上げることを共通認識とします。

ザーの協力を得て精度を高めていくして、以下を意識してください。

効果的に活用するためのポイントとり組むことが求められます。ＡＩをＡＩをしっかりと理解したうえで取解してもらうだけでなく、私たちもるためには、必要な情報をしっかり感じるのは人間です。その効果を得最終的に、ＡＩを活用して効果をえでデータを蓄積できる環境を整え％ほどを前提とし、そこからユーいう恐怖を感じている方もいるかもして、作業を効率化する必要があり近な存在であるという意識を持っててもらうことで徐々に取り組み内容

データをセグメント化する際は、ることが重要です。

ます。ＡＩに頼るだけでなく、人がもらうことが大切です。そのうえで、果的なデータ蓄積につながります。

が大切です。

まとめ

で、ＡＩの導入と活用がスムーズにこれらのポイントを意識すること・期待 値を適切に管理し、小さな成功体験を積み上げる・ユー ザーの不安を取り除き、ＡＩをサポーターとして理解してもらう・ＡＩ を活用する目的をユーザーと共有し、協力を得る

セグメント化する・質の 高いデータを蓄積し、正しくそのためには、ＡＩに私たちを理とＡＩに伝えることが必要です。

ＡＩと共により良い正解を見出し蓄ユーザーの不安を取り払い、ＡＩがを増やしてください。この繰り返しの手続きを組み込むことが、より効積していく手続きを、ＡＩ活用の主自分たちのサポーターであることをにより、成功体験を積み上げることユーザーにＡＩを理解してもらうユーザーの負担にならない小さな眼に据えることが肝要です。

理解してもらいましょう。

うえで、重要なポイントのひとつにＡＩを利用するという意識

社内に効果的なＡＩ環境を構築す●ＡＩはあくまでもサポーター
るには、学習データの質と量が極めが実現します。引き続き、ＡＩの可進み、企業全体の業務効率化と革新
ここまで読み進めていただきあり能性を追求し、よりよい未来を共に期待値を小さく設定する」ことがあがとうございます。要約すると、Ａ築いて行きましょう。

「ＡＩから得られる回答の精度へのります。さまざまな情報が出回ってＩの活用を進めるには効果的なデーて重要で、その実現にはユーザーの用するためにはユーザーとの目的共いる中で「ＡＩは万能」という期待協力が不可欠です。また、ＡＩを活有も必要です。

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