生成AIの進化は目覚ましく、今や多くの企業がChatGPTのような汎用AIツールを「使う」段階から、自社のビジネス課題に特化したAIを「作る」段階へとシフトし始めています。非エンジニアの方々にとって、「作る」と聞くとハードルが高いと感じるかもしれませんが、最新の技術やサービスは、その壁を大きく低減しています。本記事では、非エンジニアが生成AIを「自前構築」し、ビジネスの競争優位性を確立するための最新サービスと技術動向について解説します。
なぜ今、生成AIの「自前構築」が求められるのか？
汎用的な生成AIモデルは、多岐にわたるタスクに対応できる一方で、特定の業界や企業独自の業務プロセス、専門性の高いデータには限界があります。例えば、特定の業界用語や社内規定、顧客情報など、外部に公開できない機密性の高いデータを扱う場合、汎用AIではセキュリティや精度に課題が生じがちです。
こうした背景から、自社のデータや要件に合わせて生成AIモデルをカスタマイズする「自前構築」の重要性が増しています。これにより、以下のようなメリットが期待できます。
- 高い精度と関連性：自社データで学習させることで、より業務に即した高精度な回答や生成が可能になります。
- セキュリティとプライバシー保護：機密情報を外部に出すことなく、セキュアな環境でAIを活用できます。
- 競争優位性の確立：他社にはない独自のAIソリューションを構築し、差別化を図ることができます。
デロイトトーマツ グループの調査でも、企業における生成AI導入と活用の間に「溝」があることが指摘されており、この溝を埋めるためにも、より踏み込んだ「自前構築」が不可欠です。（参照: 企業における生成AIのリアルとは？導入と活用の間に溝も【最新調査】）
当ブログでも、企業における生成AIの「活用の溝」を埋めるための実践戦略について解説しています。ご興味のある方は「企業における生成AIの「活用の溝」を埋める：非エンジニアが知るべき実践戦略」も併せてお読みください。
非エンジニアが生成AIを「作る」ための最新技術とサービス
では、具体的に非エンジニアが生成AIを「作る」ためにどのような技術やサービスが利用できるのでしょうか。
1. RAGとファインチューニングによるモデルの最適化
生成AIの精度を向上させる上で、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とファインチューニングは非常に強力な手法です。RAGは、外部のデータベースから最新かつ正確な情報を取得し、それを基に生成AIが回答を生成する技術です。これにより、モデルが学習していない情報やリアルタイム性が求められる情報にも対応できるようになります。
一方、ファインチューニングは、汎用モデルを特定のデータセットで再学習させ、特定のタスクやドメインに特化させる技術です。これにより、モデルの出力品質や業務への適合性を飛躍的に高めることができます。例えば、行政分野では、RAGとファインチューニングを組み合わせることで、市民からの問い合わせに対して、より正確で信頼性の高い情報を提供することが可能になります。当ブログの「行政DXの要：生成AIの信頼性を高めるRAGとファインチューニング戦略」で詳しく解説しています。
2. ローコード/ノーコードAIプラットフォームの台頭
プログラミングの知識がなくてもAIモデルの構築や運用ができるローコード/ノーコードプラットフォームは、非エンジニアの「自前構築」を強力に後押しします。これらのプラットフォームは、直感的なインターフェースを通じて、データの前処理、モデルの選択、学習、デプロイまでを一貫して行えるように設計されています。
例えば、株式会社ABEJAが提供する「ABEJA Platform」は、PaaS（Platform as a Service）型AI基盤として、非エンジニアでも生成AI開発を容易にするサービスです（参照: 生成AI導入前に読むべき！生成AI開発企業おすすめ10社と依頼時のポイントを解説）。当ブログでも「ABEJA Platformが拓く生成AI開発の未来：非エンジニアも活用できるPaaS型AI基盤の力」でその可能性について触れています。また、「「生成AI×ノーコード」が拓く、DXの主役が現場になる未来」でも、ノーコードがDXを加速させる可能性について考察しています。
3. 業務特化型AIエージェントの構築
AIエージェントは、特定の目的のために自律的にタスクを実行するAIシステムです。汎用LLMを基盤としつつ、特定のツールやデータベースと連携させることで、より複雑な業務を自動化できます。非エンジニアでも、エージェントの挙動を定義するプロンプトやルールを設定することで、業務特化型のAIエージェントを構築することが可能です。
例えば、AIデータ社が発表したアパレル業界専用生成AIモジュール「AI孔明 on IDX for Apparel」は、まさに業界特化型のAIエージェントの一例と言えるでしょう（参照: AIデータ社、「売れる」を、新しく発見 する AI孔明 on IDX for Apparel – アパレル業界に最適化された生成AIモジュール、 始動）。これにより、アパレル業界特有のデータに基づいた「売れる」商品の発見や需要予測などが可能になり、ビジネス効率を大幅に向上させます。当ブログの「AIデータ社「AI孔明」が拓くアパレル業界の未来：生成AIで「売れる」を再定義」で詳しく紹介しています。また、AIエージェントの基本については「LLMとAIエージェントの決定的な違い：非エンジニアが知るべき生成AIの進化」もご覧ください。
4. プライベート環境での生成AI活用支援サービス
企業が安心して生成AIを「自前構築」するためには、データガバナンスやセキュリティが確保された環境が不可欠です。NTTデータグループは、2025年度中にプライベート環境での生成AI活用支援サービスを拡充すると発表しており、企業独自のデータ連携やモデルのチューニングを支援する動きが加速しています（参照: プライベート環境での生成AI活用を支援するサービスを2025年度中に拡充）。これは、企業が自社の競争優位性を高めるために、独自の生成AI環境を構築する流れを象徴しています。当ブログでも「NTTデータが拡充する生成AI活用支援：プライベート環境で実現する企業DX」で詳細を解説しています。
「自前構築」がもたらすビジネス価値
生成AIの「自前構築」は、単なる業務効率化に留まらず、企業に新たなビジネス価値をもたらします。
- 意思決定の遅延解消と迅速化：メルカリが直面した「意思決定の遅延」は、多くの企業が抱える課題です。生成AIによるデータ分析や情報整理の自動化は、この遅延を解消し、より迅速な意思決定を可能にします（参照: メルカリの挑戦：生成AIは「意思決定の遅延」を解決できるか？）。
- 超パーソナライゼーションの実現：顧客データに基づいた生成AIのカスタマイズは、個々の顧客に最適化された体験を提供し、高い成約率へと繋がります。当ブログの「生成AIが実現する超パーソナライゼーション：高成約率を叩き出す顧客体験の秘訣」でもこの点に触れています。
- データサイエンスの民主化：アクセンチュアのデータサイエンス自動化ツールのように、専門知識がなくても高度な分析が可能になることで、現場主導のDXが加速します（参照: アクセンチュアの生成AIデータサイエンス自動化ツール：専門知識不要で高度な分析を実現）。
非エンジニアが「自前構築」を始めるためのステップ
「自前構築」への道のりは、以下のステップで進めることが有効です。
- 具体的な課題設定：まずは、どの業務プロセスに生成AIを導入したいのか、どのような課題を解決したいのかを明確にします。
- PoC（概念実証）から始める：いきなり大規模なシステム構築を目指すのではなく、小規模なPoCから始め、効果検証と改善を繰り返すアジャイルなアプローチが成功の鍵です。ただし、PoCで終わらせないための戦略が重要となります。（参照: 「生成AI、95%が利益得ず」の衝撃。PoCの罠を越える3つの戦略）
- 適切なプラットフォームとサービスの選定：自社のリソースや技術レベルに合わせて、ローコード/ノーコードプラットフォーム、ファインチューニングサービス、または伴走型支援サービスなどを検討します。伴走型支援については「「AI活用、何から始める？」に応える伴走型支援サービスの価値」も参考になるでしょう。
- 人材育成と組織体制の整備：生成AIを使いこなせる人材の育成は不可欠です。社内での学習機会を設けたり、外部の専門家と連携したりすることも重要です。この点については「なぜ今「生成AI人材育成」が熱いのか？大手参入が示す市場の変化」で詳しく解説しています。
まとめ
生成AIは、単に「使う」フェーズから「自前構築」を通じてビジネスの競争優位性を確立するフェーズへと移行しつつあります。非エンジニアの方々も、RAGやファインチューニングといった技術、ローコード/ノーコードAIプラットフォーム、業務特化型AIエージェント、そしてプライベート環境での活用支援サービスなどを活用することで、自社のビジネスに最適化された生成AIソリューションを構築することが可能です。この「作る」という視点を持つことが、2025年以降のビジネス成長の鍵となるでしょう。
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