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生成AIとは？導入のメリット・リスクと実務での活用・運用術
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生成AIとは？導入のメリット・リスクと実務での活用・運用術
生成AIとは？導入のメリット・リスクと実務での活用・運用術
最終更新日
2026/02/06
企業の生産性向上を担う情報システム部門にとって、生成AIの適切な導入と運用は避けて通れない最優先課題となっています。
ジェネレーティブAIとも呼ばれるこの技術は、従来の「過去データの分析」から「新しいアウトプットの創造」へと役割を広げ、ビジネスプロセスを根本から変える可能性を秘めています。本記事では、情シス担当者が知っておくべき定義や従来型AIとの違い、実務への適用方法、そしてセキュリティリスクへの対策まで、網羅的かつ実践的に解説します。
生成AIとは
生成AIとは、学習した膨大なデータをもとに、テキスト、画像、音声、プログラムコードなどの新しいコンテンツを自ら作り出すことができる人工知能の総称です。
従来のAIが「与えられたデータを分類する」あるいは「将来の数値を予測する」ことを得意としていたのに対し、生成AIは「ゼロから何かを生み出す」というクリエイティブな能力を持っています。
従来型AI（分析型AI）との決定的な違い
従来型AIは特定のタスクに特化して学習しますが、生成AIは「基盤モデル」と呼ばれる汎用的な大規模モデルを活用し、多様なアウトプットを生成します。
メールがスパムかどうか判定したり、過去の売上から来月の数字を予測したりといった、明確な正解があるタスクの自動化には従来型が適しています。一方で生成AIは、大規模言語モデルを軸に、文脈を理解した対話や要約、翻訳、さらには複雑なプログラミングコードの生成まで、人間に近い柔軟な対応が可能です。
代表的な生成AIの種類と技術
現在、ビジネスシーンで主に利用されている生成AIは、その出力形式によっていくつかのカテゴリーに分類されます。
テキスト生成: OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなどが代表例です。報告書の作成やコード修正、アイデア出しに活用されます。
画像生成: MidjourneyやStable Diffusionなど、プロンプトと呼ばれる指示文から高品質なビジュアルを生成します。
音声・動画生成: 会議の議事録からの音声合成や、プロモーション動画の作成などが進行しています。
情シスとしては、これらの中でも特に大規模言語モデルの業務活用における、外部システムとの連携やセキュリティ確保が最も重要な関心事となります。
SaaS管理とその周辺領域の情報を１冊に集約
「SMPと周辺領域」は、これまでリリースしてきたホワイトペーパーの最も重要な部分をピックアップ、再編集し、多忙なコーポレートIT担当者の方でもSaaS管理について一気に学べる入門書となっています。
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情シスが生成AIに向き合うべき理由とは？
企業における生成AIの導入は、単なるツールの追加ではなく、無断利用によるリスクの防止と、全社的なデジタルトランスフォーメーションの基盤構築を意味します。
現場の従業員が個人アカウントで生成AIを使い始めることで発生する情報漏洩、いわゆるシャドーAIを防ぎ、安全な社内環境を整えることが情シスの急務となっているからです。
現場主導の利用による「シャドーAI」のリスク
情シスが管理していない生成AIの利用は、機密情報の流出や権利侵害といった重大なリスクを伴います。
従業員が便利なツールとして、未許可のサービスに顧客情報やソースコードを入力してしまう事例が後を絶ちません。多くの無料版サービスでは、入力データがAIの再学習に利用される可能性があり、これが企業にとっての最大のセキュリティホールとなります。情シスが公式にプラットフォームを提供し、ガイドラインを策定することで、これらのリスクをコントロール下におく必要があります。
労働力不足の解消と業務プロセスの変革
生成AIは定型的なデスクワークの多くを肩代わりし、人的リソースをより付加価値の高い業務へシフトさせるための鍵となります。
具体的には、マニュアルの検索やFAQの自動生成、コードのデバッグなど、情シス自身の業務も効率化の対象です。さらに、全社的な導入を進めることで、組織全体の情報リテラシーを底上げし、既存のワークフローを「AI前提」のものへと再定義する役割が情シスには期待されています。
情シスが主導する生成AIの主な活用シーン
生成AIは、社内ヘルプデスクの自動化、プログラミング支援、そして社内ドキュメントの高度な検索・要約において、即効性のある効果を発揮します。
特にRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術を用いることで、社内独自の規程やマニュアルに基づいた精度の高い回答を生成することが可能になります。
社内ヘルプデスク・FAQの自動化
過去の問い合わせ履歴や社内マニュアルを生成AIに読み込ませることで、24時間365日対応の高度なチャットボットを構築できます。
従来型チャットボット | 生成AI搭載チャットボット | |
|---|---|---|
回答の柔軟性 | あらかじめ設定した選択肢や定型文のみ | ユーザーの質問意図を汲み取った自然な回答 |
メンテナンス | FAQの登録・更新に多大な工数が必要 | 文書ファイルをアップロードするだけで知識更新 |
対応範囲 | 単純な質問のみ | 複雑な状況説明を含む質問にも対応可能 |
これにより、情シスへの「パスワードを忘れた」「ネットワークが繋がらない」といった定型的な問い合わせを大幅に削減し、本来注力すべき戦略的プロジェクトに時間を割けるようになります。
システム開発と運用の効率化（コーディング支援）
生成AIは、プログラムコードの記述、構成の改善、テストコードの作成において極めて高いパフォーマンスを示します。
GitHub Copilotなどのツールを導入することで、情シス内のシステム開発チームは開発速度を劇的に向上させることができます。また、古いシステムのコード解析や、別のプログラミング言語への変換など、手作業では膨大な時間がかかる作業も数分で完了します。ただし、AIが生成したコードには誤りが含まれる可能性があるため、最終的なレビューは人間が行うという運用ルールが不可欠です。
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生成AI導入におけるセキュリティリスクと対策
企業が生成AIを導入する際の最大の障壁は、データ漏洩ともっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」であり、これらには技術的・組織的な両面からの対策が必要です。
入力データが学習に利用されない設定の選択と、出力の正確性を検証するスキルの徹底が求められます。
情報漏洩を防ぐためのインフラ構成
個人向けアカウントをそのまま利用させるのではなく、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockといった、企業向けのクラウドサービスを活用することが推奨されます。
オプトアウト設定: 入力したデータがモデルの学習に利用されないことを契約上保証させます。
閉域網接続: 社内ネットワークとAI基盤を専用線などで接続し、インターネット経由のデータ曝露を防ぎます。
DLP（データ損失防止）: プロンプトに個人情報や機密キーワードが含まれている場合に、送信をブロックするフィルタリング機能を実装します。
ハルシネーションへの対処
生成AIは時として、事実とは異なる情報を自信満々に生成するハルシネーションを起こします。
実務においては、AIの回答を鵜呑みにせず、必ず一次ソースを確認するというリテラシー教育が重要です。また、技術的な対策としては、前処理として社内ドキュメントを検索させるRAGを導入し、回答の根拠を明示させることで、正確性を大幅に高めることができます。
導入を成功させるための5ステップ
生成AIの導入は、スモールスタートで実績を作り、段階的に管理体制を強化していくアプローチが最も効果的です。
いきなり全社公開するのではなく、まずは情シスや特定部門での試験運用を通じて、具体的なメリットとリスクを洗い出すことから始めましょう。
利用ポリシーの策定: 入力して良い情報の定義など、ガイドラインを作成します。
安全な環境の提供: 法人向けライセンスや独自チャットUIを用意します。
特定部門での試験運用: カスタマーサポートなど親和性の高い部署で効果を測定します。
リテラシー教育: 効果的な指示出しのコツや、テンプレートを共有します。
全社展開と監視: 利用ログを分析し、投資対効果を見極めながら最適化します。
生成AIと共に歩む次世代の情シス像
生成AIは、もはや一時的な流行ではなく、現代ビジネスの必須インフラへと進化しました。情報システム部門としては、リスクを過度に恐れて利用を制限するのではなく、いかに安全に使い倒すかという視点を持つことが企業競争力を高める唯一の道です。
まずは自部門の定型業務や、社内問い合わせの自動化といった、リスクが低く効果が見えやすい領域から着手することをお勧めします。無料版ではない法人向けアカウントの試用や、APIを利用した簡易的な社内ツールの検証から始めてみてはいかがでしょうか。
本記事の内容に誤り等がございましたら、こちらからご連絡ください。
監修
Admina Team
情シス業務に関するお役立ち情報をマネーフォワード Adminaが提供します。
SaaS・アカウント・デバイスの管理を自動化し、IT資産の可視化とセキュリティ統制を実現。
従業員の入退社対応や棚卸し作業の工数を削減し、情報システム部門の運用負荷を大幅に軽減します。
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