生成AIの業務活用について話せます

■背景
2023年ごろから急速に社会に広まった生成AIは、今やその文字を見ない日はないほど、社会に大きな影響を与え続けています。生成AIは非常に便利なツールである一方で、入力した内容が学習に使われるのではないかという心配や、間違った回答を作り出すリスクなどもあり、安全に使うためには一定の理解が必要です。さらに、仮に安全に使えたとしても、実際の仕事にどのように活用するかについては、いまだ多くの組織で試行錯誤が続いています。

東北大学では、2020年のコロナ禍をきっかけとして業務のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進を加速させてきました。私はプロジェクトチームリーダーとして、当初よりAIチャットボットを国立大学法人として初めて多言語対応させ、全学へ導入するなど、AIの業務活用を積極的に進めてきました。
生成AIの導入に関してもその検討を先導してきましたが、生成AIは新しい技術であり、その進歩は非常に速いため、どのようなサービスや機能を選ぶべきか、また導入の仕方についても、SaaS形式がよいのか、自前環境を作るべきかなど、様々な検討と困難がありました。近年では、RAG（検索拡張生成）やAIエージェントといった新たな技術も次々と登場しており、これらを正確に理解したうえで、業務にどう使うかを判断するのは非常に大きな負担ともなっています。
こうした急速に進化する生成AIの技術に対応するため、私は生成AIシステムの自社開発や運用、大学事務業務や監査、産学連携、史料館業務への活用検証、さらには生成AI活用に関する研修などを実施し、業務活用の促進に取り組んでいます。また、東北大学大学院情報科学研究科の社会人博士課程において、生成AIに関する研究も行っています。

■話せること
生成AI導入の進め方と失敗しないポイント
「生成AIを導入したいが何から始めればよいかわからない」という相談によくお答えしています。ChatGPTなどの外部サービスを使うか、自社専用システムを作るかの判断基準、予算に応じた段階的な導入計画、経営陣や現場スタッフを巻き込むための説得材料の作り方など、実際の導入プロセスで直面する課題と解決策をお伝えできます。

現場での活用事例と成果の出し方
大学という組織で実際に生成AIを使って業務改善を行った具体例をご紹介できます。文書作成効率化、定型業務の自動化、会議資料作成の効率化など、数字で見える成果の出し方や、導入効果を測定・報告する方法についてお話しできます。

組織の抵抗を乗り越える方法
「AIに仕事を奪われるのでは」「使い方がわからない」といった現場の不安や抵抗にどう対処するか、実体験を基にアドバイスできます。研修プログラムの作り方、段階的な慣れてもらう方法、成功体験を積み重ねる仕組み作りなど、組織全体で生成AIを活用する文化を作るためのノウハウをお伝えします。

コストと効果のバランスの取り方
限られた予算の中で最大の効果を得るための優先順位の付け方、投資対効果の計算方法、経営層への報告資料の作り方についてお話しできます。また、無料ツールから始めて段階的にレベルアップしていく現実的なアプローチもご提案できます。

すぐに試せる自社生成AI環境の構築と運用
外部サービスに頼らず、自社内で安全に生成AIを試せる環境の作り方をお教えできます。オープンソースのAIモデルを使った低コストでの環境構築、社内文書を学習させたカスタムAIの作成方法、運用開始後のメンテナンスやアップデートの進め方などサポートできます。また、情報漏洩リスクを避けながら本格運用に向けた検証を行う方法についてもお話しできます。

■その他
・東北大学における内製生成AI基盤〜生成AI革新期における実践報告〜
https://www.nii.ac.jp/event/upload/20250612-4_suzuki.pdf

・東北大学における生成AIの実践的活用
https://www.ipsj.or.jp/dp/contents/publication/61/TR0601-07.html