生成AIを社内向けにカスタマイズして活用する方法とは？成功事例をご紹介

汎用AIを導入しても、社内マニュアルや独自の業務ルール、専門用語に対応できず、「実務で使える回答」が得られないとお悩みではありませんか？それは、汎用モデルが幅広い知識を持つものの、特定の企業内部の情報や背景を理解していないため、「言葉は通じても意図が伝わらない」という限界があるからです。

では、貴社独自のナレッジを最大限に活用し、業務効率化と品質向上を実現するには、どうすれば良いのでしょうか？その答えは、自社の業務やデータ、ルールに合わせて最適化された専用AIへの「カスタマイズ」が不可欠であるということです。カスタマイズによって、業務特化による回答精度の向上や、ハルシネーションのリスク軽減が期待できます。

この記事では、自社専用AIを構築するためのRAGやファインチューニングといった具体的な手法から、成功事例、導入時の注意点までを徹底的に解説します。
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企業でのAI活用に「カスタマイズ」が必要な理由

日本でも多くの企業で生成AIの導入が進み、業務効率化に役立っています。しかし、汎用モデルをそのまま使うだけでは、「言葉は通じても意図が伝わらない」という課題があり、本当に役立つ結果を得るには限界があります。

 企業が生成AIを最大限に活用し、業務効率化や競争力を高めるには、自社の業務やデータ、ルールに合わせて最適化された専用AIへの「カスタマイズ」が不可欠です。カスタマイズすることで、汎用AIでは対応できない専門性の高い業務や業界特有のニーズに対応できます。

• 汎用AIの限界とカスタマイズの必要性
• 業務特化によるメリット

汎用AIの限界とカスタマイズの必要性

大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストデータで学習しており、自然な対話や文章作成ができる汎用性があります。しかし、幅広い知識を持つ一方で、特定の企業内部の情報や専門用語、業務の流れ、独自のルールといった背景を理解していません。

そのため、社内の機密情報や独自の業績データに関する質問に対し、適切な回答ができないことや、誤解を招くような回答をしてしまう可能性があります。AIを本当に役立つツールにするには、汎用的なAIから特定の業務に特化したAIへと進化させなければなりません。

業務効率の改善や回答の精度を高めるには、自社の業績データやマニュアル、決算情報、組織体制など、独自のデータやルールを反映したカスタマイズが不可欠です。このようなカスタマイズを行うことで、業務内容や社内特有の用語に合わせた自動応答や、社内文書やFAQを学習させた問い合わせ対応の効率化が可能になり、現場の生産性を向上させられます。

業務特化によるメリット

生成AIをカスタマイズすることで、特定の業界や業務、タスクに特化して進化し、より的確な回答を提供できるようになります。自社独自のデータを学習させることで、企業の業態や業務に合った高精度な回答が得られ、特定分野の専門家のようなAIを構築することも可能です。

さらに、ハルシネーションのリスクも軽減できます。自社の正確なマニュアルやナレッジベースに基づき回答するようにカスタマイズすることで、誤った回答が生成されるリスクを抑えてAIの出力の信頼性を高め、回答の修正にかかる時間やコストを削減できます。

貴社独自にカスタマイズし業務を効率化するなら「JAPAN AI AGENT」

「JAPAN AI AGENT」は、専門知識やプログラミングスキルがなくても、貴社独自の「AI社員」をノーコードで自由にカスタマイズできるツールです。本記事で解説したRAG機能を標準搭載しており、社内マニュアルやFAQ、過去の対応事例といった貴社のナレッジを即座にデータベース化し、AIに参照させることで「実務で使える回答」を実現します。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の具体的な活用例として、以下のようなシーンで効果を発揮します：

• 社内マニュアルや業務ルール
  AIが社内マニュアルや業務ルールを検索・参照し、業務特有の回答を自動生成します。これにより、従業員が手間なく必要な情報を迅速に得られるようになります。

• 過去のトラブル対応履歴
  AIは過去のトラブル対応履歴を分析し、現場の課題に対する瞬時の解決策を提示します。これにより、同様の問題が発生した際に、迅速で的確な対応が可能となります。

• 営業資料やFAQ
  営業資料やFAQを活用して、顧客対応を標準化し、迅速化します。これにより、顧客対応の品質が安定し、効率的な営業活動が実現できます。

RAGは導入からPoC（概念実証）段階を経て、本格運用まで迅速に進めることができ、数日から数週間の短期間で運用が可能です。これにより、無駄なくスムーズに業務の効率化が図れます。

導入全体をサポートする体制も整備しており、AI活用の全体設計における課題を解決できます。 また特定のタスクを自律的に実行するAI社員を構築することで、業務プロセスを効率化し、生産性向上を強力にサポートします。

さらに、「JAPAN AI AGENT」は、入力データがAIの学習に利用されない設定や、上場企業水準のセキュリティを備えた安全な環境を提供しており、安心してご利用いただけます。貴社独自の専用AIを構築し、競争優位性を獲得するための第一歩を踏み出しましょう。

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AIをカスタマイズする2つの主要な手法

生成AIの活用効果を最大限にするには、自社の業務やデータに合わせた「カスタマイズ」が不可欠です。大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズする方法はいくつかありますが、特に重要な技術的アプローチとして、以下の2つが挙げられます。

• RAG（検索拡張生成）
• ファインチューニング（追加学習）

RAG（検索拡張生成）

RAGは生成AIのデータベースに加え、企業内外の膨大な情報を検索し、その情報をもとに回答を生成する手法です。

RAGの大きなメリットは、AIモデル自体を再学習させる必要がないため、構築が容易で導入しやすい点と、常に最新のデータを活用できる点です。データベースの情報を更新するだけで、AIによる回答も自動的に最新の情報に更新されます。さらに、検索結果を引用することで回答の根拠を示すことができ、透明性や保守性に優れ、情報の信頼性を高められます。

RAGは、事実に基づいた正確な回答が求められる場面に最適です。社内規定Q&Aやマニュアル検索において、企業内の文書を参照して最新の社内情報に基づいた適切な回答を生成したり、最新ニュースの要約、社内知見の検索・業務支援など、独自のデータを学習させたチャットボットを通じて、社員が社内の専門知識をリアルタイムで共有し、業務効率を向上させるのに役立ちます。

ファインチューニング（追加学習）

ファインチューニングは、既存の事前学習済みモデルを特定の目的に合わせて再学習させる手法で、AIモデルの「脳みそ」を調整し特化させる技術です。

ファインチューニングはモデル自体をアップデートするため、特定の業界や文体を自然に使いこなせるというメリットがあり、高い精度と一貫性をもたらします。例えば、特定の業界や事業領域、タスクに特化した精度の高い回答が得られるようになり、プロンプトで細かく指示しなくても、特定の業界用語や社内用語、特定の文体を自然に使いこなすことが可能です。

しかし、ファインチューニングは非常に強力なカスタマイズ手法である一方、導入のハードルが高いというデメリットもあります。モデルの学習には大量のデータを学習させる必要があり、その過程でAPIの利用料金が発生し、コストが高くなる傾向があります。

そのため、生成AIのカスタマイズは、プロンプトやRAGといった比較的取り組みやすい手法から段階的に進め、RAGで解決できない場合に、より高度な手段としてファインチューニングを検討するのがおすすめです。

社内向けAIカスタマイズの具体的な手順

生成AIのカスタマイズを成功させるには技術導入だけでなく、業務や情報の整理、継続的な運用を含めた「全体設計」が不可欠です。PoC（概念実証）で終わってしまうのは、多くの場合、この全体設計が不十分なためです。

ここでは、自社専用AIの導入を成功させるための具体的なステップを解説します。

• 目的の定義とターゲット設定
• データの準備と整形（データクレンジング）
• プロンプトエンジニアリングとテスト

目的の定義とターゲット設定

生成AIのカスタマイズを始めるには、まず「どの業務を、何のために生成AIで効率化したいのか」という活用方針と目的をはっきりさせることが重要です。この点が曖昧だと、カスタマイズの方向性が定まらず、プロジェクトが試作段階で終わってしまうかもしれません。

プロジェクトを成功させるには、以下の要素を具体的に決める必要があります。

• 誰が使うのか
• 使う場面
• 何をAIにさせたいのか

さらに、自社の業務内容や流れを分析し、どれくらい業務効率が上がり、成果が向上するかを予測することも大切です。費用対効果の高い課題や目的、活用方法を選ぶことがプロジェクトの成功を大きく左右します。

データの準備と整形（データクレンジング）

生成AIのカスタマイズにおいて、成果を左右する最も大きな要因の一つがデータの品質です。

生成AIの出力品質は、学習データや参照データの質に直接影響を受けます。特にRAGを利用する際には、社内にあるPDFやExcelなどのドキュメントをそのまま読み込ませるのではなく、AIが理解しやすい形式にデータを整形し、整備する「データクレンジング」の工程が不可欠です。

データクレンジングでは、誤字脱字や表記の揺れをなくし、ノイズが多いデータや重複データを取り除くことで、データの質を確保できます。また、古い情報や偏ったデータは、誤ったアウトプットや過学習の原因となるため、情報の鮮度と正確性を十分に確認し、データを整備する必要があります。

プロンプトエンジニアリングとテスト

生成AIをカスタマイズした後も、その能力を最大限に活かすには、適切なプロンプトが不可欠です。

プロンプトエンジニアリングは、生成AIへの質問や指示を工夫して的確な回答を引き出す重要な手法で、プロンプトを最適化すれば、自社データに基づいた独自の回答も得られます。AIを現場で効果的に活用し定着させるには、テストと継続的な改善が欠かせません。

生成AIの活用は一度きりではなく、モデルや学習データ、利用方法などを継続的に調整することで、より理想的な活用方法が見つかります。具体的なステップは、以下のとおりです。

1. 初期仮説に基づいたプロトタイプを作成し、限定された部署で試験運用を実施
2. 利用ログやアンケートを通じて、利用状況や改善点を探る
3. 得られた回答の質を評価し、フィードバックを反映させながら改善サイクルを確立

このアプローチを行うことで、AIは企業の業務に最適化され、生産性向上や顧客への価値提供に貢献し、競争力を高められます。

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自社データをAIに学習させる際のリスクと対策

企業が業務に特化したAIを構築する際、自社の情報をAIに学習させることが不可欠ですが、情報漏洩や著作権侵害のリスクが伴います。多くの企業が生成AIの導入をためらうのは、そのためです。

リスクを減らすためには技術的な対策に加えて、システムと運用ルールの両面から管理することが重要です。特に、学習データに第三者の著作物や個人情報が含まれていないか注意し、文化庁や経済産業省のガイドラインを参考に、法規制を遵守する必要があります。

また、汎用AIに情報を入力すると漏洩のリスクがあるため、データの正確性と機密性を保つことが重要です。AIツールを選ぶ際には、入力データが学習に利用されない設定になっているか確認し、機密性の高い情報を扱う場合は、閉域環境の利用やローカル生成AIの活用を検討しましょう。

出典：AIと著作権について

出典：AI事業者ガイドライン

業界別：AIカスタマイズの成功事例

生成AIを自社の業務やデータに合わせてカスタマイズすることで、特定の業界に特化した回答ができるようになります。ここでは、生成AIのカスタマイズによって現場の課題を解決し、大きな成果を上げている業界別の事例を紹介します。

• 製造業
• コールセンター
• 医療・法務

製造業

従来、工場の設備でトラブルが発生した場合、過去の対応履歴は紙の日報やExcelファイルに散在し、情報が整理されていませんでした。そのため、トラブルの原因特定や復旧作業は、特定の社員の経験と記憶に頼るしかなく、彼らが不在の場合は設備の停止時間が長引き、大きな損失につながっていました。

この課題を解決するため、過去数十年にわたる設備トラブルの報告書、メンテナンスマニュアル、技術資料といった大量の独自データをAIに読み込ませ、社内の専門知識をリアルタイムで共有できるチャットボットを導入しました。

このチャットボットを使うと、作業員が「異音発生、温度上昇」といった現場の状況をAIに入力するだけで、RAGがデータベースを検索し、類似の過去事例と解決策を即座に提示するシステムが実現しました。

このカスタマイズされたAIシステムにより、経験の浅い社員でもベテラン社員と同等の判断と対応が可能となり、トラブル発生から復旧までの時間が大幅に短縮され、設備の停止時間削減と業務効率化が実現しました。

コールセンター

顧客からの問い合わせが複雑化するにつれて、オペレーターは質問への回答を保留し、分厚いマニュアルを検索したり、SVに確認したりする時間が増加していました。その結果、通話時間が長引き、顧客の待ち時間が増えることで、顧客満足度の低下を招いていました。

そこで、通話音声をリアルタイムでテキスト化し、その文脈に合わせて独自のデータを学習させたチャットボットを導入しました。AIは「優秀なオペレーターの過去の対応履歴」や「最新のFAQ」といった信頼性の高いデータベースから、最適な回答案や関連情報を瞬時に画面に表示するアシスト機能として動作します。

このアシスト機能の導入により、オペレーターが自分で情報を検索する手間が大幅に削減され、保留時間の短縮、顧客対応の迅速化が図られ、顧客満足度の向上に貢献しました。さらに、新人オペレーターでもAIのサポートを受けることで、早期にベテラン並みの高品質な対応が可能となり、戦力化が加速しました。

医療・法務

医療や法律といった専門分野では、弁護士や医師が患者や案件の本質を判断する前に、過去の判例や最新の医学論文から関連情報を探し出す「調査業務」に多くの時間を費やしていました。この調査に時間を奪われることで、専門家が高度な意思決定に集中できる時間が限られていました。

そこで、法律文書や医療論文などの専門的な情報を深く理解させるために、特定の専門分野に特化したデータを追加学習させたAIを開発しました。専門家がAIに「〇〇の症例に関する最新の情報は？」と質問すると、AIは根拠となる文献を示しつつ、より正確で詳細な回答を要約して作成します。

その結果、従来数時間から数日を要していた調査時間が、わずか数分に短縮されました。AIが知識の検索と要約を代行することで、弁護士や医師は高度な専門的判断や顧客・患者への対応といった重要な業務に集中できるようになり、業務効率と質が大幅に向上しました。

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AIカスタマイズに関してよくある質問

ここでは、AIカスタマイズに関してよくある質問に回答します。

• データが少なくてもカスタマイズできますか？
• カスタマイズにかかる期間は？
• 他社のデータを学習済みモデルとして使えますか？

データが少なくてもカスタマイズできますか？

お手持ちの少ないドキュメントからでも、カスタマイズが可能です。RAGなら社内文書やマニュアルをデータベース化して参照させることで、比較的簡単に導入できます。

ここで大切なのは、データの量より質です。生成AIの出力品質は、学習データや参照データの質に大きく影響されます。データが少なくても、正確さ、偏りのなさ、機密性が確保されていれば、リスクを抑えてAIの精度を高められます

カスタマイズにかかる期間は？

カスタマイズにかかる期間は、選択する手法によって大きく異なります。

手法	導入期間の目安
RAG（検索拡張生成）	即日～数週間
ファインチューニング	数ヶ月

RAGは、既存のモデルに外部データベースを連携させる手法のため、比較的短い期間でプロトタイプを構築可能です。一方、ファインチューニングは、モデル自体を特定の目的やタスクに合わせて再学習させる手法で、通常数ヶ月の期間を要します。

他社のデータを学習済みモデルとして使えますか？

原則として、著作権や契約の関係から、他社のデータをAIモデルの学習に使うのは避けるべきです。AIの学習や利用に使うデータは、自社が権利を持っているか、権利関係がはっきりしているものに限定する必要があります。

AIに読み込まれたデータは、プラットフォームのクラウド上に保存されます。そのため、他社の著作物や個人情報が含まれていると、著作権侵害や情報漏洩といった法的リスクやセキュリティ上の問題につながる可能性があります。

AIカスタマイズを行い生産性向上を実現するなら「JAPAN AI AGENT」

この記事では、AIのカスタマイズについて解説してきました。

汎用AIを導入しただけでは、企業特有の専門知識や業務ルールに対応しきれず、効率化には限界があります。競争力を高めるためには、自社のデータやルールを反映させた専用AIへのカスタマイズが不可欠です。主な手法としては、RAGとファインチューニングがあります。

AIカスタマイズを成功させるには、活用目的を明確にし、データの質を高めるクレンジングが重要です。また、自社データを扱う際には、情報漏洩や著作権侵害といったリスクに備え、ガイドラインに基づいたセキュリティ対策と運用ルールの策定が必要です。

「JAPAN AI AGENT」は貴社独自のナレッジを活用し、すぐに業務効率化を始められるツールです。RAG機能を標準搭載しており、専門知識やプログラミングスキルがなくても、貴社独自の「AI社員」をノーコードで自由にカスタマイズできます。特定のタスクを自律的に実行するAI社員を構築することで、業務プロセスを効率化し、生産性向上を強力にサポートします。

さらに、「JAPAN AI AGENT」は、入力データがAIの学習に利用されない設定や、上場企業水準のセキュリティを備えた安全な環境を提供しており、安心してご利用いただけます。貴社独自の専用AIを構築し、競争優位性を獲得するための第一歩を踏み出しましょう。

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