企業における生成AI活用の現在地

プレゼンテーション構成案：企業における生成 AI活用の現在地 スライド1：タイトル タイトル: 企業における生成AI活用の現在地と未来 サブタイトル: PoC段階から業務定着、そしてエージェント活用へ フッター: 産業技術総合研究所 イベントセッション スライド2：講師紹介 タイトル: 講師プロフィール レイアウト: 左右2カラム（左：経歴テキスト、右：顔写真プレースホルダー） 氏名: 橋口 剛 (Tsuyoshi Hashiguchi) 肩書き: 元 Google Cloud Japan 執行役員 AI事業本部長 / 株式会社Arty Intelligence Lab. 代表取 締役 略歴: ●​ システム会社、ベンチャー企業でのプログラマ、データ分析SWベンダー等を経て、2011年に Googleに入社。 ●​ Google Cloud Japanにて技術営業、営業執行役員を歴任後、2024年にAI事業本部長に就 任。日本市場における生成AI「Gemini」のビジネス展開を統括。 ●​ 2025年に独立。現在は株式会社Arty Intelligence Lab.を設立し、複数社のAI戦略顧問（AI Strategic Advisor）として、日本企業のAI社会実装と変革を支援している。 専門分野: ●​ 生成AIのビジネス実装・戦略策定 ●​ Google Cloud エコシステム (Vertex AI, Gemini) ●​ エンタープライズにおける組織変革 右カラム（画像イメージ）: * スライド3：ロードマップ タイトル: 生成AI活用のロードマップ レイアウト: タイムライン形式（左から右へ時系列配置） 内容: 1.​ 2024年度：実験期 ○​ キーワード：「とりあえず使ってみる」 ○​ 詳細：IT部門中心の限定的導入、ChatGPT等の検証利用、セキュリティ懸念による様子見 2.​ 2025年度：定着期 ○​ キーワード：「組織的な導入と学習」 ○​ 詳細：AI推進チームの発足、iPaaS/n8n等のWFツール検証、ガイドライン・規程の整備

3.​ 2026年度：深化と失望 ○​ キーワード：「高度化 vs 期待値のギャップ」 ○​ 詳細：現場従業員による高度な利用、RAGの限界への直面、AIエージェントへの期待 スライド4：国内企業の活用トレンドと具体事例 (2025-2026) タイトル: 国内企業の活用トレンドと具体事例 レイアウト: 業界別ケーススタディ（4象限） トレンド概況: ●​ 「とりあえず導入」から「実利追求」へシフト。成功企業はKPIを「利用率」ではなく「時間削減・品 質向上」に設定している。 主な事例: ●​ 製造・建設: ○​ パナソニック コネクト: 全社導入したAIアシスタント「ConnectAI」が1日5,800回利用され定 着。 ○​ 大林組: ビル外観デザイン生成AIを開発し、初期検討期間を大幅短縮。 ●​ 小売・物流: ○​ セブン-イレブン: AI発注提案により、店舗での発注業務時間を約4割削減。 ○​ ヤマト運輸: 配送業務量の予測やリソース配置の最適化に活用。 ●​ 金融・事務: ○​ みずほ銀行: 稟議書や報告書のドラフト作成を自動化し、行員の事務負担を軽減。 ○​ リクルート: エンジニア以外の職種でもコード生成AIを活用し、業務ツールを自作（市民開 発）。 ●​ 自治体 (RPA×AI): ○​ 別府市・都城市: 書類作成業務において、RPAと生成AIを組み合わせることで「2週間」の作 業を「2日」に短縮するなどの劇的な成果。 スライド5：AIエージェントの現状 タイトル: 「AIエージェント」：期待と現実 レイアウト: 左右2カラム（対比） 左カラム：Buzz Wordとしての側面 ●​ 「エージェンティックAI」という言葉が先行し、定義が曖昧なまま拡散 ●​ Gemini GEMSやGPTsも「エージェント」と呼称される ●​ 完全自律型への過度な期待とマーケティング用語としての乱立 右カラム：企業の「現実」 ●​ ●​ ●​ ●​ 多くの企業はエージェント以前の段階で課題に直面 単純なRAG（検索拡張生成）でも精度が出ない 社内データの整備不足による足踏み 「魔法の杖」ではないことへの気付き

スライド6：活用の壁 タイトル: 生成AI活用「ラストワンマイル」の壁 レイアウト: 5つの要素をタイル状に配置 内容: 1.​ システムIF: APIを持たないレガシーシステムが多く、AIがデータにアクセスできない。 2.​ データカタログ: データ整備が不十分。AIがデータの意味（メタデータ）を理解できない。 3.​ オフライン業務: 紙ベースの業務が残存し、デジタルワークフローに乗らない。 4.​ RAGの精度: 社内文書がハイコンテキストすぎて、単純なベクトル検索では回答不能。 5.​ リテラシー: 現場ユーザーがプロンプト設計やAIの特性を理解していない。 スライド7：解決策 タイトル: AI企業への処方箋：技術的アプローチ レイアウト: 左にテキスト、右にイメージ画像 左カラム（テキスト）: ●​ システム連携: MCP (Model Context Protocol) の整備や、IFを持たないシステムへの「エー ジェントブラウザ」活用。 ●​ データ・アナログ対策: 地道なデータカタログ整備と、AI OCRによる紙情報のデジタル化。 ●​ RAG精度向上: コンテキストエンジニアリングの実践、NotebookLM等の特化ツールの活用。 ●​ 人材育成: 「銀の弾丸」はない。地道なトレーニングとノウハウ共有の仕組み化。 右カラム（画像イメージ）: * スライド8：セキュリティ タイトル: セキュリティとガバナンス レイアウト: 左にテキスト、右半分全面にイメージ（Bleed layout） 内容: ●​ 新たな脅威の出現: 従来の「機密情報を入力してよいか」に加え、AIエージェント自体がセキュリ ティホールになるリスク。 ●​ ソーシャルエンジニアリング: Claude Code等が示した高いハッキング能力への懸念。人間を騙 す手法が通用する確率論的な挙動への対策。 ●​ シャドーIT: 正式導入の遅れが招く、管理外での危険なツール利用。 画像イメージ: * スライド9：ツール・エコシステム タイトル: 活用ツール・エコシステム レイアウト: 左にツール群のロゴやイメージ、右にカテゴリ別リスト 左カラム（画像イメージ）: *

右カラム（リスト）: ●​ 情報整理・知識活用: NotebookLM (Google) - 膨大な資料の整理とQ&Aに最適。 ●​ 業務自動化: n8n - ローコードでのAIワークフロー構築。 Atlas - エージェントブラウザによる操 作自動化。 ●​ 執筆・ドキュメント: Cursor + Claude - 高品質な日本語執筆と推敲。 ●​ AI駆動開発: Replit, Bolt.new, Lovable - "Vibe Coding"（感覚的なコーディング）の世界へ。 スライド10：LLM比較 タイトル: 主要LLMの特性と使い分け レイアウト: 比較テーブル モデル 特性・強み 推奨ユースケース Gemini (Google) ・Google Workspaceとの強 力な親和性 ・社内ドキュメント(Drive)連携 ・長文コンテキスト、動画・音 声処理 Claude (Anthropic) ChatGPT (OpenAI) ・動画解析、議事録からの抽 出 ・自然で流暢な日本語能力 ・記事、書籍の執筆 ・高いコーディング能力 (Claude Code) ・システム開発、コード生成 ・汎用的でバランスが良い ・一般的なタスク全般 ・Advanced Data Analysis ・データ分析、グラフ作成 注釈: 一般的な利用用途では大きな差はないが、特化したタスクで使い分けが重要となる。 スライド11：Q&A タイトル: Q & A レイアウト: シンプルな中央揃え 内容: ●​ Discussion ●​ 皆様の業務・研究における課題についてぜひご意見をお聞かせください。