生成AIは、現代ビジネスにおいて最も注目されるテクノロジーの一つです。多くの企業がその可能性に魅了され、業務効率化や新たな価値創造を目指して導入を進めています。しかし、単に生成AIツールを導入しただけでは、期待通りの成果が得られないという「活用の溝」が現実として存在します。
2025年7月にデロイトトーマツ グループが発表した調査では、プライム市場上場企業を対象に、生成AIの導入状況と活用実態に関する興味深い結果が示されました。この調査によると、多くの企業が生成AIを導入している一方で、その活用度合いや成果には大きなばらつきがあり、導入と活用の間に「溝」があることが浮き彫りになっています。ハフポスト NEWSが報じたように、AIの活用が一般化した現代においても、特に生成AIは多くの領域で多様な活用方法が創出されているものの、その真価を引き出すには具体的な戦略が不可欠です。本記事では、この「活用の溝」がなぜ生じるのか、そして非エンジニアがその溝を埋め、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すための実践的な戦略について解説します。
生成AI導入後に直面する「活用の溝」とは
生成AIの導入は、多くの企業にとってDX推進の重要な一歩です。しかし、PoC（概念実証）段階で終わったり、一部の部署での限定的な利用に留まったりするケースも少なくありません。これは、技術的な障壁だけでなく、組織文化、人材、戦略の欠如など、多岐にわたる要因によって引き起こされる「活用の溝」と言えます。当ブログでも以前、「生成AI、95%が利益得ず」の衝撃：熱狂の先にある真実やPoCの罠を越える3つの戦略でも触れましたが、この利益を生み出せない状況は、活用の溝が深く関係していると言えるでしょう。
「活用の溝」が生じる主な要因
この「活用の溝」は、主に以下の3つの側面から発生します。
1. 技術的な課題と知識不足
- データ品質と準備: 生成AIの精度は、学習データの質に大きく左右されます。企業内に散在するデータが整理されていなかったり、偏りがあったりすると、期待通りの出力を得ることが困難になります。
- プロンプトエンジニアリングの難しさ: 生成AIに意図通りの出力をさせるには、適切な「指示文（プロンプト）」を作成するスキルが必要です。東洋経済オンラインが指摘するように、「記号と変数」を駆使したプロンプトの書き方をマスターすることは、非エンジニアにとっても重要な課題です。当ブログの生成AIの出力精度を極める：非エンジニア向けプロンプトエンジニアリングの最前線や生成AIの信頼性を高める構造化プロンプトも参考にしてください。
- 既存システムとの連携: 生成AIを既存の業務フローやシステムにシームレスに組み込むには、専門知識と開発リソースが必要です。
2. 組織的な課題と戦略の欠如
- 明確な戦略の不在: 何のために生成AIを導入するのか、どのような成果を目指すのかという明確なビジョンがないままでは、現場での活用が進みません。
- 人材育成と文化的な抵抗: 生成AIを使いこなせる人材が不足していることや、新しい技術への抵抗感が、組織全体での活用を妨げることがあります。
- ガバナンスと倫理: 生成AIの利用における倫理的課題やセキュリティリスクに対する適切なガバナンス体制が整っていないと、導入に踏み切れない、あるいは利用が制限されることがあります。生成AIの倫理的課題：ChatGPTと自殺訴訟から学ぶリスクもご一読ください。
3. 成果測定の難しさ
生成AIの導入効果を定量的に測定することが難しく、投資対効果（ROI）が見えにくいことも、活用の溝を深める一因となります。
非エンジニアが「活用の溝」を埋めるための実践戦略
非エンジニアであっても、これらの「活用の溝」を埋めるためにできることは多々あります。重要なのは、技術を「使う側」としての視点から、戦略的にアプローチすることです。
1. 具体的なユースケースの特定とスモールスタート
まずは、自社の業務プロセスの中で、生成AIが最も効果を発揮しそうな具体的なユースケースを特定しましょう。例えば、以下のような領域が考えられます。
- コンテンツ生成: マーケティング資料、ブログ記事の下書き、社内向けドキュメント作成など。
- 情報要約: 長文のレポート、会議議事録、顧客からの問い合わせ内容の要約など。
- アイデア出し: 新規事業のブレインストーミング、企画書の骨子作成など。
いきなり大規模なシステム導入を目指すのではなく、小さなプロジェクトから始め、成功体験を積み重ねることが重要です。これにより、社内での理解と協力体制を築きやすくなります。
2. プロンプトエンジニアリングの基礎習得
生成AIを使いこなす上で、プロンプトエンジニアリングは非エンジニアにとって最も強力な武器となります。完璧なプロンプトを作成する必要はありませんが、基本的な考え方を理解し、実践することで、AIの出力品質を劇的に向上させることができます。
- 明確な指示: 目的、出力形式、制約条件などを具体的に指示する。
- 役割の付与: AIに「あなたは〇〇の専門家です」といった役割を与えることで、回答の質を高める。
- 例示の活用: 期待する出力の例を示すことで、AIの理解を深める。
当ブログでは、XMLプロンプトが拓く生成AI活用の新境地など、プロンプトに関する具体的な記事も多数公開していますので、ぜひ参考にしてください。
3. 社内ナレッジの整備と活用
生成AIの回答精度を高めるには、自社の固有情報やナレッジをAIに学習させることが非常に有効です。RAG（Retrieval Augmented Generation）のような技術を活用することで、外部の汎用モデルに社内データを参照させて、より精度の高い、文脈に沿った回答を生成させることが可能になります。生成AI検索で優位に立つ：企業が今すぐ取り組むべきナレッジ整備の記事も、この重要性を強調しています。デジタル庁の『源内』の事例（デジタル庁『源内』の利用実績公開）も、内部ナレッジの活用がいかに重要かを示唆しています。
4. 伴走型支援サービスの活用
自社内でのリソースやノウハウが不足している場合、外部の専門家による伴走型支援サービスを活用するのも有効な手段です。生成AI実装の壁を打ち破る「ロカアド」のようなサービスは、導入から活用、成果創出まで一貫してサポートを提供し、非エンジニアでも安心して生成AIをビジネスに組み込むことを可能にします。
5. 継続的な学習と情報収集
生成AIの技術は日々進化しています。最新のトレンドや事例を常にキャッチアップし、自社の活用方法をアップデートしていく姿勢が不可欠です。インプレスが9月に開催する「生成AI Day 2025」のようなセミナー（クラウド Watch）や、日経BPが提供開始したAI活用事例サービス（GameBusiness.jp）などを活用し、積極的に情報を取り入れましょう。当ブログのなぜ今、生成AIイベントに参加すべきか？非エンジニアが得られる3つの価値も参考になるはずです。
まとめ
生成AIは、単なるツールの導入に留まらず、いかにそれを業務に深く統合し、継続的に価値を創出できるかが成功の鍵となります。デロイトトーマツ グループの調査が示すように、「活用の溝」は多くの企業が直面する現実ですが、非エンジニアであっても、戦略的なアプローチと実践的なスキル習得によって、この溝を乗り越えることは十分に可能です。
具体的なユースケースの特定、プロンプトエンジニアリングの基礎習得、社内ナレッジの整備、そして必要に応じた外部支援の活用を通じて、生成AIを真の競争優位性へと繋げていきましょう。これからの時代、生成AIを「使いこなせる」企業が、市場をリードしていくことは間違いありません。
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