生成AI「社内利用率が上がらない」……いつもの業務プロセスに組み込むには？：【連載】日本企業のDXには「DAP」が欠けていた（1/2 ページ）

[小野真裕，ITmedia]

著者プロフィール：小野 真裕

WalkMe株式会社 代表取締役。1999年にNEC中央研究所にて研究者としてキャリアをスタート。その後、コンサルティング業界に転身し、アクセンチュアや日本IBMなどで活躍。日本IBMではコンサルティング部門のパートナーとして、AI＆アナリティクスを駆使した戦略立案から実行支援まで、数多くのプロジェクトに従事。2019年11月にデジタルトランスフォーメーション（DX）を加速させるテクノロジーソリューションであるWalkMeに参画し、現在は同社の代表として、日本企業のDX推進を牽引している。情報理工学博士。

著書に『日本のDXはなぜ不完全なままなのか 〜システムと人をつなぐ「DAP」というラストピース〜』（2024年6月26日発売、ダイヤモンド社）がある。

　業務に生成AIを導入したくても「社内利用率が上がらない」「社員がうまく使いこなせない」といった悩みを抱える企業は少なくありません。生成AIを実業務に定着させるためには、DAPが有用です。

　DAPは社内で利用するSaaSなどのサービスや、また社外の顧客向けアプリケーションサービスに対して、ガイドや操作の自動化、データ入力の適正化などの機能を持ちます。DAPの導入により、業務の効率化、データ品質の向上、組織変革がどのように進むのか、いくつかの企業事例を紹介します。

生成AIを業務に定着させるために！　実例3選

（提供：ゲッティイメージズ）

　ある通信事業者では、タレントマネジメントシステムの定着を支援するためDAPを導入しました。その結果、社員の入力精度が向上し、登録率が80％超に。また、年間最大60分の操作時間短縮が実現し、データ品質の向上にもつながり、戦略的な人材配置と評価の基盤として貢献しています。

　建設業のある企業では、営業からプロジェクト完了までの情報を一元化するシステムを導入しましたが、操作が複雑でユーザーが戸惑うケースが多く見られました。DAPを活用することで、システム利用がスムーズになり、業務プロセス全体の理解が深まりました。これにより、購買プロセス管理や情報連携が改善され、チェンジマネジメントの一環としても有効な結果を得ています。

　また、製造業のあるエンタープライズ規模の企業では、従業員の生産性向上とトレーニングを目的にDAPを活用しています。以前は、ユーザーがマニュアルや別のアプリケーションを参照しながら作業を行う手間がかかっていましたが、DAP導入後は、システムの操作時間が短縮され、問い合わせ件数が約30％減少しました。また、購買プロセスの一部を自動化し、選択肢を使った応答やフリーコメントを活用することで、業務データの定量的な把握にも役立っています。

生成AIプロジェクト 「PoCの壁」を超えるために

　近年、生成AIはビジネスシーンでも無視できない存在となりました。中でも代表的な存在であるChatGPTのようなLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の印象が強く、「対話形式で質問に対して賢く回答してくれるもの」というイメージを持つ方も多いかもしれませんが、それ以前から画像や音楽などを生成するモデルは存在していました。また、現在ではマルチモーダルと呼ばれるように複数のメディアを統合して扱うモデルも登場しています。

　ChatGPT登場以降、「PoC（Proof of Concept、概念実証）祭り」とも言われるように、あらゆる企業が生成AIで何ができるかを検討しはじめました。一方で、PoCプロジェクトの後に、実際に業務に定着している企業はあまり多いとは言えないのが現状です。

　米Gartnerは「2026年までに、40％の組織が、DAPの提供する機能を利用して生成AIを組み込んだ業務フローを提供し、従業員が意識することなく日々活用するようになるだろう」と予測しています。

　本章では、生成AIを実業務に定着させるためにDAPがどのように有用であるかを説明します。

生成AIの特徴

　多くの試行錯誤が行われる中で、導入に際し考慮すべき生成AIの特徴が見えてきました。以下に主なものを挙げます。

　1つ目の特徴は、インプット・アウトプットが非定形であることです。生成AIは自然言語を扱うため、あいまいな入力にも対応可能です。また、同じ情報でも自然言語なので文としては無限の表現バリエーションがあり、非常に柔軟です。

　2つ目の特徴は、ユースケースの自由度が高い点です。生成AIを使ったQ&A形式では、何の目的のためにどのような回答を得たいかはユーザーの判断に委ねられており、用途に応じた柔軟な利用が可能です。

　3つ目の特徴は、上記の特徴ゆえにリスクが発生しやすいということです。会社が許可しないAIツール（シャドーAI）も、ブラウザで簡単にアクセスできてしまいます。その結果、機密情報を誤って入力してしまい、情報漏洩（ろうえい）してしまうというのも欧米では既に何度もニュースになっています。

　4つ目の特徴は、業務プロセスデザインの自由度が非常に高い点です。こちらは利用者でなく管理者の視点が重要です。最初は会話形式での利用を思い浮かべがちですが、他にもさまざまな利用方法が考えられます。

　例えば、文章を読み込ませてアラートを出したり、次のアクションの選択肢を提示したりといった機能が有効だとします。どのようにユーザーに提供するのがベストでしょうか。毎度文章をコピーしてAIに質問させるような業務フローでは、ユーザーの負担が大きく、定着しにくいかもしれません。こうした視点で、業務全体をどのように定義し、その中のどの部分を生成AIに担わせるのかという業務プロセスデザインにはかなりの自由度があります。

業務で生成AIを活用するためのDAP

　ここで重要になるのが、自由度をいかにコントロールするかです。

　現在、ユースケースが広がっているタイミングなので、これからどんどん新しいものが出てくるでしょう。しかし、大きくは以下のような方向性での活用があると考えています。

リスク回避

　生成AIは有用なツールであると同時に危険なツールでもあります。欧米ではすでに生成AIによる機密情報漏洩が発生し、何度もニュースになっています。生成AIによる何らかの効果創出の前に、根本的なリスクを防止する必要があります。

　リスク回避には、以下2つのステップが必要となります。

リスク回避（1）シャドーAIを発見する

　ユーザーが機密情報を漏洩しないように、企業はAIツールを管理する必要がでてきます。日本国内と比較すると、欧米では多数のAIツールが出現しており、これらのうち会社が許可するツール以外は使わせないという運用が一般的です。

　その際、IT部門は、社員が企業が許可していないAIツールを利用していないかを確認できる仕組みを整える必要があります。

　DAPは「課題発見→課題解決→（継続的にPDCAを繰り返す）」という一連をまわすプラットフォームであるため、「課題発見」機能の活用により、シャドーAIの利用状況を把握できます。個別のユーザーIDと利用されているAIツールまで追跡可能になります。

リスク回避（2）ガードレールを設ける

　企業が許可していないAIツールの利用状況を把握した後は、それらを使わせないようにしましょう。もちろんIPアドレスなどで制限をかけるようなやり方で通信自体をブロックする方法もありますが、DAPを活用すればより簡単に解決できます。

　企業側のそもそもの意図は、自社が契約している正規のAIツールを使ってほしいというものです。このため、従業員がシャドーAIツールにアクセスした時点で「このツールは許可されていないので、会社が許可しているこちらのツールをご利用ください」というメッセージとともに、正規のAIツールに誘導するという対策が考えられます。

　管理者がこのような仕組みを実現するには、先述のシャドーAIツールを発見した画面上で数クリックし、必要な文言を入力すれば済みます。また、ここで「なぜそのツールを使いたいのか」という質問を設定することで、ユーザーの真のニーズを理解し、より適切な業務デザインを検討する道も開けます。