2025年、生成AIの社会実装は加速の一途を辿っています。特に注目すべきは、政府機関であるデジタル庁が内製した生成AIツール「源内（げんない）」の最新利用実績が公開されたことです。これは、公共サービスにおけるAI活用の具体的な効果と課題を示す貴重なデータであり、非エンジニアの皆様にとっても、自社への生成AI導入を検討する上で大いに参考となるでしょう。
デジタル庁は2025年5月から「源内」の運用を開始し、3カ月間の利用実績と職員からのフィードバックを公表しました。この報告は、単なる導入事例に留まらず、実際の運用から見えてきた「生成AIが実現できること」と「今後の改善点」を具体的に示しています。今回は、この最新情報をもとに、非エンジニアの視点から「源内」が示す生成AI活用のリアルを深掘りしていきます。
デジタル庁「源内」の驚くべき利用実績
デジタル庁が公開した資料によると、「源内」は運用開始から3カ月で、約1200人の職員のうち950人が利用し、延べ6万5000回以上の利用を記録しました。これは、職員の約8割が日常業務に生成AIを取り入れていることを意味し、その浸透度の高さには目を見張るものがあります。この驚異的な利用率は、生成AIが業務効率化の強力なツールとして認識されている証拠と言えるでしょう。（参照：デジタル庁職員による生成AIの利用実績に関する資料を掲載しました｜デジタル庁）
この数字は、シャドーAI利用の懸念が叫ばれる中で、政府機関が公式ツールとして生成AIを提供し、積極的な利用を促すことで、いかに組織全体でのAI活用を加速できるかを示唆しています。当ブログでも以前、「公式導入25%」の裏で急増するシャドーAI：日本企業の生成AI活用、本当の課題について考察しましたが、「源内」の事例は、適切な環境とガイドラインがあれば、大規模組織でも生成AIを安全かつ効果的に普及させられる可能性を示しています。
職員が語る「使える点」：生成AIが実現する具体的な効果
CNET Japanの記事によると、職員から寄せられた「源内」の「使える点」は多岐にわたります。特に目立つのは、情報収集、文章作成、アイデア出し、データ分析の効率化です。（参照：デジタル庁が内製した生成AIツール「源内」 職員110人が語った“使える点・物足りない点” – CNET Japan）
- 情報収集・要約: 膨大な資料やWebサイトから必要な情報を素早く抽出し、要約することで、調査時間を大幅に短縮。これにより、より本質的な業務に集中できるようになります。
- 文章作成の効率化: 報告書、メール、議事録の下書き作成、表現の改善などに活用されています。特に、定型的な文章作成にかかる時間を削減し、品質の均一化にも貢献しています。これは、生成AIで業務自動化を加速：非エンジニアが知るべき戦略と成功の鍵でも触れた、業務自動化の典型的な成功事例と言えます。
- アイデア出し・ブレインストーミング: 新規施策の検討や課題解決のためのアイデア出しにおいて、多様な視点からの提案を得られる点が評価されています。人間だけでは思いつかないような発想のヒントを提供し、創造的な業務を支援します。
- プログラミング支援: 非エンジニアでも、簡単なコードの生成やデバッグ支援に活用している事例も報告されており、デジタルスキルの底上げに貢献しています。
これらの事例は、生成AIが単なる「便利ツール」ではなく、業務の質そのものを向上させる「戦略的パートナー」となり得ることを明確に示しています。特に非エンジニアにとっては、専門知識がなくても高度な情報処理やクリエイティブな作業が可能になるという点で、大きな意味を持つでしょう。
「物足りない点」と改善への示唆：より高度な活用に向けて
一方で、職員からは「源内」の「物足りない点」も指摘されており、これは今後の生成AI活用の方向性を示す重要なヒントとなります。
- 情報源の正確性・最新性への課題: 生成AIは学習データに基づいて回答を生成するため、最新の情報や専門性の高い分野では、誤情報（ハルシネーション）のリスクが指摘されています。職員は、生成された情報を鵜呑みにせず、必ずファクトチェックを行う必要があると感じています。これは、生成AIの信頼性を高める：品質と倫理を両立させる戦略でも議論した、生成AIの品質管理における普遍的な課題です。
- 個別の業務への最適化不足: 汎用的なAIモデルでは、デジタル庁固有の専門用語や業務プロセスに完全にフィットしないケースがあります。より専門性の高い業務への適用には、追加の学習やカスタマイズが必要とされています。
- 出力の均一性・安定性: プロンプトの与え方によっては、期待通りの出力が得られなかったり、回答の質にばらつきがあったりするとの声もあります。これは、効果的なプロンプトエンジニアリングのスキルが求められることを示唆しています。
これらの課題は、生成AI導入を検討する企業にとって非常に現実的なものです。導入初期段階では汎用的な活用から始め、徐々に個別業務に特化したチューニングや、RAG（Retrieval Augmented Generation）のような技術を導入することで、より精度の高いAI活用が可能になるでしょう。また、利用者のリテラシー向上も不可欠であり、継続的な研修や情報共有の重要性が浮き彫りになります。当ブログでも紹介した生成AI実装の壁を打ち破る「ロカアド」：伴走型支援が拓くビジネスの新境地のようなサービスは、こうした課題解決の一助となるはずです。
公共サービスにおける生成AI活用の未来
デジタル庁の「源内」の事例は、公共サービスにおける生成AI活用の可能性と課題を明確に示しました。人口減少と少子高齢化が進む日本において、政府および地方公共団体が生成AIを積極的に活用することは、行政サービスの維持・強化に不可欠です。職員の業務効率化はもちろんのこと、将来的には国民からの問い合わせ対応、政策立案の支援、災害時の情報提供など、より高度な領域での活用が期待されます。
この動きは、民間企業にとっても大きな示唆を与えます。政府機関がこれだけ大規模に生成AIを導入し、その効果と課題をオープンにすることは、市場全体の成熟を促し、新たなサービスや技術開発の加速につながるでしょう。非エンジニアの皆様も、この事例から、自社の業務に生成AIをどのように組み込み、いかに最大限の効果を引き出すか、具体的な戦略を練るヒントを得られるはずです。
まとめ
デジタル庁の生成AIツール「源内」の最新利用実績と職員からのフィードバックは、生成AIがもたらす業務変革のリアルを私たちに教えてくれました。情報収集や文章作成の効率化といった明確なメリットがある一方で、情報源の正確性や個別業務への最適化といった課題も浮き彫りになっています。
これらの知見は、非エンジニアの皆様が自社で生成AIを導入・活用する上で、非常に実践的な指針となるでしょう。生成AIは進化の途上にありますが、その可能性を最大限に引き出すためには、技術的な側面だけでなく、実際の利用者の声に耳を傾け、継続的に改善していく姿勢が重要です。デジタル庁の挑戦は、私たちに生成AIとどう向き合うべきか、その道筋を示してくれています。
コメント