生成 AI を業務で活用するには●●が必要？！

皆さんの会社では、生成 AI はどの程度活用されていますか？
ソフトクリエイトのアンケートによると、約24％の情シスさんは業務での活用中/活用に向けて進行中である一方で、実務への活用は模索中の企業さんが多いみたいですね。

情シスレスキュー隊の実務は「情シスの皆様に役立つ情報発信」ということで、さっそく生成 AI を活用してみました！
今回は生成 AI を記事作成に活用した例のご紹介と、今後情シスさんが生成 AI を活用するために必要なことをご紹介します。

生成 AI は実務にどう生かせる？記事作成を例にご紹介！

ソフトクリエイトでは、お客様にオススメする製品は、まず自社で徹底的に使うことを重視しています。
そのため生成 AI についても、ChatGPT に始まり、Microsoft Copilot や弊社の製品である Safe AI Gateway を中心に全社で活用しています。

今回作成した記事 ( https://www.softcreate.co.jp/rescue/solution_column/article/149 ) の主旨は以下です。

用途を整理し、目的に合わせて生成 AI の製品を使い分けてみました。

①毎年実施している「情シスアンケート」の回答からキーワードを抽出し、傾向を可視化する
目的：実際のデータを用いて分析、集計 ⇒ Copilot を使用
アンケートは Microsoft の Forms を利用して行っており、回答は以下のように Excel でエクスポートできます。（※個人情報は削除済）

Copilot (ChatGPT も同様です ) は PDF などのファイルデータを分析することが可能です。

今回は500件超の自由記述で回答いただいた「情シスとして考えること」を抜粋し、Copilot に要約とキーワードの集計をしてもらいました。

プロンプト：
・情シスとして考えること.xlsx　は、情シス約500名に「情シスとして最も重要な課題に感じていること」をアンケートしたものです。
・１行１人として、500名に回答いただきました。
・このレポートの要約をしてください。
・また、登場する単語の上位30個と、登場回数を教えてください。

プロンプトの要件通り、単語とその回数を含む要約が生成されました。

②過去のレポートからもキーワードを抽出し、現在との比較に用いる
目的：実際のデータを用いて分析、集計 ⇒ Copilot を使用
2018年のデータはレポート化された PDF をインプットし、要約、集計してもらいます。

生成結果の例として、左が元のレポート PDF、右が Copilot の回答です。
回答の根拠となる箇所が着色して示され、「参照：」で該当の箇所を具体的に示してくれます。

最後に、分析結果に信ぴょう性があることを、実際のデータを見ながら判断します。

③抽出されたキーワードとアンケート回答を照らし合わせ、そこから見えること、これからの方向性を示す
目的：思考の壁打ち、文章のたたき台を作成 ⇒ Safa AI Gateway を使用

さて、データは揃ったのでさっそく記事の作成を開始します。
データを見て得た着想を、Safa AI Gateway に投げかけて対話形式で思考を深めていきます。
Safe AI Gateway は生成結果の履歴が残り、かつ自社データが学習に利用されることがないため利用しました。

ピックアップした1つ目のキーワード「人材」
2018年にはキーワードとして数字には出てこなかったものの、アンケート結果を見るに「慢性的な人手不足」という回答は多くありました。
2025年の崖が目前と迫っている中、改めて課題を整理してもらいました。

このように「2025年の崖」というキーワードと、「IT 業界の人材についての課題を教えて」という言葉足らずの投げかけですが、文脈を汲み取り、「2025年の崖」の言葉の説明、その背景、要因を列挙、そしてその課題を解決するヒントを生成してくれました。

2つ目のキーワードは「DX」
これは2018年になかったキーワードなので、①DX はいつ提唱されたのか、②DX という概念の日本の企業での定着はいつ頃なのかを聞いてみました。

この生成で結果出てきた「ただし、その進行度は企業や業界によってまだまだ差があります」というセンテンス。
これはアンケ―トの結果を見ても明らかでした。記事内でもアンケート結果から実際の回答内容を多く抜粋しています。

そして DX 推進の為に情シスは何を考え、どう行動していくのがいいか、について聞いてみます。

想定よりも文章量が多かったので、要約をリクエスト。

この生成結果をベースにし、記事内では「まずは現状の IT インフラやシステム、業務フローの把握」という第一歩を提示することにしました。

生成結果から、伝えたいことが簡潔にまとまったセンテンスを選びとり、記事としてまとめるのは自分の手で行いました。
生成された内容の真偽の確認と文章の校正からスタートできることで、１つ１つ調べてから文章を組み立てていたときと比べて、かなり時間を短縮できました。

生成 AI ツールにも得意なこと、特徴があるので、目的に合ったツールを使うことが活用の近道ですね！！

情シスの業務効率化のために必要なもの

生成 AI 活用に重要なのは「学習データ」です。
今回の記事作成では「レポート」「アンケート結果」「(インターネット上にある)一般的な知識」をベースに業務を進めることが出来ましたが、情シスの皆様の業務に欠かせないのは膨大な「自社データ」ですよね。

ChatGPT などを代表とする、現在の生成 AI の学習データの主流は「インターネット上にある一般的な知識・情報」であり、チャットで投げかけるとそれを元にした回答が返ってきます。
そのため、自社データを活用するとなると今回のようにファイル読み込みをイメージされる方が多いかもしれません。

ですが、今後は学習データ自体に自社データを組み込むことも可能になるのです。
学習データに自社データが組み込まれると、自社オリジナルのチャットボットや自動ロボットのような使い方ができるようになります。

たとえば
・情報システム社内マニュアルを学習すれば、ヘルプデスク業務「マニュアルを読めばわかるはずの問い合わせ」を代わりに対応してもらえる。
・セキュリティ対応フローを学習すれば、インシデント発生の検知や一次対応及び関係者への周知を速やかに対応してもらえる。
・IT 機器リストを学習すれば、利用頻度やセキュリティパッチの適用状況を照らし合わせて機器の棚卸し NW 接続のリマインドを自動で対応できる。

学習データを手動で投入するだけでなく、社内システムと接続することでスケジュール登録や会議設定なども自動でできるでしょう。

Microsoft Copilot では、Microsoft 365 でクラウド上に保存されているデータを学習データとして、社内で活用することができるようになります。
また、上の活用例でご紹介した「Safa AI Gateway」でも2024年3月には就業規則やマニュアル、製品仕様などの自社データ資産の活用​が可能になります。
また今後の展望としても社内システムとの連携や代理操作など、目下開発中ですよ！

情シスレスキュー隊では、今後も生成 AI について、「活用のイメージがわかない」「とはいえセキュリティが不安…」などお悩みの方向けに、役立つ情報を引き続き発信していきます！！