生成AIや大規模言語モデルは、企業における情報の扱い方を大きく変えつつあります。しかし、印象的なデモと日々の業務で安定して動くアプリケーションの間には大きな隔たりがあります。問うべきは「どのAIモデルを使うか」ではなく、「どの課題をAIで解決すべきか」です。
最初に取り組みやすい課題
- 社内ナレッジ検索：業務手順、技術文書、社内規程に関する質問応答。
- 帳票からのデータ抽出：OCRとAIを組み合わせ、請求書・契約書・入庫伝票を読み取る。
- 文書作成・要約の支援：メール、報告書、議事録。
- 問い合わせの分類と振り分け：サポートチケットを自動でタグ付けし、適切な部署へ回す。
- コンテンツ分析：顧客の声を集約し、傾向を把握する。
これらに共通するのは、量が多く反復的であり、結果を人が確認できるという点です。
導入前に確認すべき4つの問い
- データ：十分な量があり、品質が保たれ、この目的での利用が認められているか。
- 精度：どの程度の誤りまで許容でき、誤った回答が出た場合の影響は何か。
- 業務プロセス：AIの結果を誰が確認し、既存の業務フローにどう組み込むか。
- セキュリティとコスト：データはどこで処理され、利用者の増加に伴い運用コストはどう変わるか。
中心にいるのは人
多くの業務システムでは、AIが提案し人が承認する「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の考え方が有効です。リスクを抑えながら、システム改善に役立つフィードバックデータも蓄積できます。あわせて、どのデータを入力してよいか、最終結果に誰が責任を持つかといったAI利用のルールを明確にしておく必要があります。
推奨するロードマップ
まずは小さく効果を測定できる課題を選び、実データを使って数週間で試作し、業務担当者とともに評価してから拡大を判断します。Miagi Solutionは、課題の評価やデータ準備から、既存のソフトウェアや業務へのAI・OCRの組み込みまでを支援します。
