ChatGPTだけじゃない！RAG・LLM・画像生成AIで進化する企業の生成AI活用

ChatGPTに代表される汎用型の生成AIは便利な一方、自社固有の知識や業務プロセスに対応した生成AIは少なく、業務で成果が出るように活用している企業はまだ多くありません。
この課題を解決する手段として、RAG、LLM、画像生成AIを企業向けにカスタマイズする技術が注目されています。
本記事では、企業の生成AI活用における課題から、RAG・LLM・画像生成AIの具体的な活用方法、導入成功のステップまで解説します。

導入時に理解しておきたい生成AIの価値と課題

企業が生成AIを活用すべき理由は、業務の効率化、定型作業の自動化、俗人化の解消という価値を実現できるからです。ただし、汎用型の生成AI（ChatGPT、Gemini、Claude、Copilotなど）だけでは企業固有の課題を解決できないのが現状です。
このセクションでは、生成AIがもたらす価値と、汎用型生成AIにおける課題、そして解決策となるカスタマイズする生成AI技術について解説します。

生成AIがもたらす3つの価値

生成AIを活用することで、次の3つの価値を実現できます。

• 業務効率化
• 定型作業の自動化
• 俗人化の解消

それぞれの具体例について説明します。

生成AIがもたらす価値1：業務効率化：情報検索・文書作成の時間を大幅削減

社内の膨大な資料から必要な情報を瞬時に見つけ出し、提案書やレポートを自動生成することで、
情報検索・文書作成にかかる時間を大幅に削減できるでしょう。
その結果、従業員は付加価値の高い業務に集中でき、業務スピードが飛躍的に向上します。

生成AIがもたらす価値2：定型作業の自動化：繰り返し業務から解放

議事録、問い合わせ対応、レポート生成など定型業務を自動化し、人手作業を大幅に削減。毎週繰り返される報告書作成やパターン化された顧客対応など、時間を取られていた作業から解放され、従業員はより戦略的な業務に時間を使えるようになります。

生成AIがもたらす価値3：俗人化の解消：ベテランの知見を組織で共有

特定の社員に依存していた業務ノウハウや判断基準を、AIが学習・再現することで、組織全体のスキルレベルが底上げされ、人材の異動や退職による業務停滞を防ぎます。
生成AIを活用することで、企業は生産性をこれまで以上に向上させることができます。

汎用型生成AIでは解決できない3つの課題

ChatGPTに代表される汎用型の生成AIだけでは、これらの価値を十分に実現できません。その理由は、以下3つの課題を解消することが難しいためです。

• 精度不足
• セキュリティリスク
• システム連携の困難さ

それぞれの課題について説明します。

汎用型生成AIの課題1：精度不足

汎用型の生成AIは自社の専門用語、業界特有の文脈、社内ルールを正確に理解できず、業務で求められる精度が不十分です。プロンプトでどこまでチューニングしても、期待する成果まで辿り着けないケースが多くなっています。

汎用型生成AIの課題2：セキュリティリスク

クラウド型の生成AIはデータを外部送信するため、機密情報を扱う企業にとって情報漏えいのリスクが大きな課題です。特に、多くの個人情報を取り扱う企業では、情報の取り扱いルールを踏まえた検討が必要になります。

汎用型生成AIの課題3：システム連携の困難さ

汎用型生成AIは、既存の業務システムやデータベースとの連携に制約があり、実務レベルで運用するには大幅な再設計が必要になるケースがあります。また、製造工場や基幹システムなど外部のネット環境と繋がっていない環境では、そもそもクラウド型の生成AIを利用できません。

企業向けにカスタマイズする3つの生成AI技術

企業固有の業務に最適化するために重要な3つの生成AI技術があります。

• RAG：社内データを検索しながら根拠ある回答を生成し、精度を向上
• LLM：自社データで追加学習し、専門用語や業務プロセスに対応、自社環境で運用することができ、機密情報を外部に送信せず安全に活用
• 画像生成AI：デザイン業務を効率化し、制作コストを削減

これらの企業向けにカスタマイズした生成AI技術を組み合わせることで、セキュリティと実用性を両立した企業独自の生成AI活用が実現します。

RAGとは「データを探索して根拠のある回答」をするための技術

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、データを検索しながら回答を生成する技術です。社内の膨大な資料から必要な情報を数秒で見つけ出し、根拠を示しながら正確な回答を提供します。

RAGがもたらす3つの効果

RAGの効果は主に以下の3つであり、業務効率化とナレッジ共有を同時に実現します。

1. 社内ナレッジの即座な活用

膨大な社内資料から必要な情報を数秒で抽出。情報検索にかかる時間を従来の1/10以下に短縮します。

2. 俗人化の解消とナレッジの民主化

ベテラン社員の暗黙知を組織全体で共有。退職や異動による知識の損失を防ぎ、誰もが同じ情報にアクセスできる環境を実現します。

3. 根拠のある正確な回答

情報源を明示した回答で信頼性を確保し、ハルシネーション（誤情報の生成）を抑制します。

実際の活用事例

社内マニュアル・過去資料の活用

過去10年分の統計データや調査レポートを検索可能にし、新入社員が業務マニュアルを自然言語で質問、営業担当者が過去の提案書から類似案件を検索して提案書作成を効率化。

カスタマーサポート・技術文書の活用

設計図面や技術仕様書、画像データを統合。FAQ自動応答により問い合わせ対応時間が60%削減、画像付き図面検索により設計業務の効率が30%向上。

LLMは「言葉を理解し、考え、文章を生み出す」ためのAI基盤技術

LLM（大規模言語モデル）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成できるAIモデルです。
自社業務に合わせて最適化することで、定型業務の自動化や自社フォーマットに沿った文書作成が可能になります。さらに、自社の業務データで追加学習を行えば、企業固有の知識や専門用語にも対応できるようになります。

LLMがもたらす効果

1. 定型業務の大幅な自動化

議事録作成、問い合わせ対応、レポート生成などの定型業務を自動化し、人手作業を大幅に削減。

2. 文書作成時間の劇的短縮

提案書作成が数時間から数分に短縮し、従業員はより創造的な業務に集中可能に。

3. 品質の標準化とバラつき解消

担当者ごとに異なる品質差を解消し、一定の品質を保った文書作成が可能。

4. 業界特有の専門用語・文脈への対応

医療・法律・金融など専門分野にも対応し、正確な表現や社内独自の言い回しを反映。

実際の活用事例

● 営業・マーケティング業務

製品カタログや過去の商談記録を学習し、顧客情報から業界特化型の提案書を自動生成。営業メールのパーソナライズも自動化され、資料作成時間を約50%短縮。

● 法務・総務業務

人事規程や福利厚生制度に関する質問に自動応答。契約書レビューでリスク文言を自動抽出し、人事部門への問い合わせ件数が約60%削減。

● カスタマーサポート業務

過去の問い合わせデータを学習し、顧客からの質問に対する回答案を自動生成。オペレーターは確認・修正のみで対応可能。

画像生成AIは「テキストを読み取り、イメージを具現化する」ためのAI技術

画像生成AIは、テキスト指示や既存画像から新しいビジュアルを自動生成する技術です。自社のデザインガイドラインに沿った画像を安定的に生成でき、制作コストと時間を大幅に削減します。

画像生成AIがもたらす効果

画像生成AIの効果1：制作コストの大幅削減

外注費用を削減し内製化を実現。1枚数万円のビジュアル制作が数百円に、デザイン制作の初期費用を大幅に削減。

画像生成AIの効果2：制作スピードの飛躍的向上

従来数日かかっていた制作が数分で完了。大量のバリエーション作成も短時間で可能に。

画像生成AIの効果3：外注依存からの脱却と柔軟な内製化

修正・調整を即座に対応可能。クリエイターはより創造的な作業に注力できるように。

実際の活用事例

● マーケティング・営業

SNS広告用のクリエイティブを複数パターン自動生成。プレゼン資料のビジュアルを指示文から数分で作成し、アイデア出しから初稿までの時間を大幅に短縮。

● 商品開発・ECサイト

新製品のデザイン案を複数自動生成し、初期段階の検討時間を約30%短縮。ECサイト用の商品画像バリエーション（背景違い、角度違い）を自動生成。

● 社内資料・マニュアル作成

説明用のイラストや図解を画像生成AIで作成。専門のイラストレーターに依頼せず、必要なタイミングで必要な画像を生成。

自社に生成AIを導入するためのステップ

生成AIを企業で成功させるには、計画的な導入プロセスが不可欠です。このセクションでは、構想から検証、本格導入・運用までの段階的なステップを解説します。

1. 構想フェーズ：目的とルールの明確化

このフェーズでは、「なぜ生成AIを導入するのか」、「何を解決したいのか」を明確にし、基盤を整えます。

1-1.目的・目標の明確化（課題の明確化）

生成AIで解決したい業務上の課題や、達成したい具体的な目標（KPI）を設定します。
例えば「文書作成時間を30%削減する」「顧客問い合わせへの応答品質を向上させる」など。この目的によって、選定すべきAIの種類や導入方法が変わってきます。

1-2.活用領域の検討・リストアップ

現在の業務フローを分析し、生成AIが活用できる業務（例：顧客対応、データ入力、文章作成、翻訳など）を幅広く洗い出します。

1-3.AIガバナンス・利用ルールの策定

情報漏洩や著作権侵害、倫理的な問題などを防ぐため、機密情報の取り扱いや出力内容の確認に関するガイドラインを策定し、従業員への教育を行います。
また、セキュリティ対策やリスク管理体制についても検討します。

1-4.プロジェクト体制の構築

推進役となる担当者やチーム（業務部門、IT部門、法務部門など）を明確にし、責任と権限を定めます。

2. 検証フェーズ：PoC（概念実証）の実施

実際に小規模な環境でテストを行い、実現可能性と効果を評価します。

2-1.活用する生成AIの選定

導入目的と業務内容に合致する生成AIツールやモデル（例：ChatGPT、Azure OpenAI Service、特化型SaaS等）を選定します。また、候補となるツールについては、セキュリティ機能の適合性や既存システムとの連携可否を事前に確認し、実運用に耐えうるかを見極めることが重要です。

2-2.PoC（概念実証）の実施

選定したAIを実際の業務プロセスの一部に組み込み、限定的な環境で試験運用します。運用結果から、応答精度・業務効率向上の度合い・費用対効果・技術的な実現性を評価し、本格導入の可否を見極めます。

2-3.データ準備・システム連携（必要に応じて）

AIに学習させるためのデータの準備や、社内システムとの連携に必要な作業を行います。

3. 本格導入・運用フェーズ：展開と継続的な改善

検証フェーズの結果が良好であれば、全社または対象部門での導入を進め、効果を最大化するための運用体制を構築します。

3-1.本格導入・展開

API連携やシステム構築を行い、全社または対象部門へ段階的に展開します。この際、従業員への研修やサポート体制を整えることが重要です。
また、大規模展開には不具合拡大やセキュリティ、サポート対応にかかる負荷のリスクなどがあるため、
まずはスモールスタートとして一部の業務に導入し、効果検証しながら進めることが推奨されます。

3-2.運用・効果検証・改善

導入後の利用状況（定着率）や効果（KPI）を定期的にモニタリングし、当初の目的が達成されているかを検証します。
利用者からのフィードバックや技術の進化に合わせて、モデルやルールの継続的なアップデートと改善を行いましょう。

これらのステップを段階的に進めることで、企業は生成AIを確実に業務に定着させ、リスクを抑えながら確実な成果を実現できます。

株式会社アラヤの企業向け生成AIソリューション

株式会社アラヤは、企業向けにカスタマイズする生成AI技術（RAG・LLM・画像生成AI）の実装から運用まで一気通貫で支援します。

アラヤのソリューションの特徴

現場理解 × 技術力で「使える生成AI」を実装

RAGシステムの構築、ローカルLLMの軽量化・最適化、画像生成AIのカスタマイズまで、
企業の課題に応じた技術選定と実装を一貫してサポートします。
現場ヒアリングを通じて業務要件を詳細に把握し、既存システムとの連携やデータ形式の変換、セキュリティ要件への対応も含めて設計・構築します。PoC（概念実証）から本番運用まで段階的に進めることで、リスクを抑えた導入が可能です。

研究開発〜社会実装まで一気通貫で支援

アラヤは、AI研究開発の知見と産業応用の実績を併せ持つ企業です。最新の学術研究成果を産業現場に適用する技術力と、現場の制約条件を考慮した実装ノウハウにより、研究段階のアイデアを実務で使えるシステムへと落とし込みます。
導入後も、モデルの追加学習や精度改善、新たな業務要件への対応など、継続的な改善サポートを提供します。

エッジAI技術を応用したソリューションの提供も可能

NEDOプロジェクトやKDDIとの共同研究など、公的機関や大手企業との協業実績を多数保有しています。これらのプロジェクトで培ったエッジAI技術や軽量化技術を、企業向け生成AIソリューションに応用しています。
特に、ローカル環境でのLLM運用や、通信コストを抑えたエッジデバイスでのAI実装において、独自の技術的優位性を持っています。

導入支援と事例紹介

アラヤの導入支援プロセス

1. 課題ヒアリング：現場の課題を詳細に把握し、AI活用の方向性を提案
2. AI導入コンサルティング：必要に応じ、現場へのヒアリングや生成AI活用領域の検討・リストアップを実施
3. PoC実施：小規模な検証で技術的実現性と効果を確認
4. システム設計・構築：既存システムとの連携を考慮した設計と実装
5. 導入・教育：システムの導入と現場スタッフへの操作研修
6. 運用サポート：精度改善、追加機能開発、トラブル対応を継続支援

導入事例

• 製造業：技術文書検索システムの構築により、設計業務の効率を30%向上
• サービス業：社内QAシステムの導入で、問い合わせ対応時間を60%削減
• 小売業：商品画像の自動生成により、ECサイトの更新作業を大幅に効率化

アラヤは、単なる技術提供にとどまらず、お客様の業務改善と競争力強化を実現するパートナーとして、企業における生成AI活用の成功をサポートします。

まとめ｜企業の生成AI活用を成功させるために

• 生成AIの効果を最大化するには、自社データを活用したRAG・LLM・画像生成AIの統合が不可欠
• 汎用モデルの弱点（精度・セキュリティ・業務適合性）をカスタマイズで補完することが重要
• 小規模PoCから段階的に導入し、効果検証しながら本番環境へ拡大することで成功率が高まる

企業が生成AIを成果につなげるには、RAG・LLM・画像生成AIを組み合わせ、自社データに最適化したAI基盤を構築することが重要です。汎用モデルの精度不足やセキュリティの課題を解消し、業務効率化やナレッジ活用を大きく前進させます。小さく検証しながら導入範囲を広げることで、実装効果を最大化できます。

また、生成AI導入を成功させるには注意すべき点もあります。
課題の明確化、適切な技術選定、継続的な精度改善など、企業によって対応力に差があります。高性能なシステムでも、現場環境に合わなければ本来の効果は得られません。
業務の効率化やコスト削減、競争力強化を検討されている方は、これらのポイントを確認した上で、企業向けにカスタマイズする生成AI技術の導入をご検討ください。