生成AIとは、大量のデータを学習することで新しいコンテンツを生成するAI技術です。
近年、自然言語処理や画像生成の分野で特に発展が著しく、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えています。
生成AIの応用範囲は広く、例えば以下のような分野で活用されています。
- 自然言語処理
文章の自動生成、翻訳、要約など
- 画像生成
リアルな画像や芸術作品の生成、画像編集など
- 音声処理
音声合成、音楽生成など
- ビジネス
データ分析、レポート作成、顧客対応など
生成AI関連の研究開発は大手IT企業を中心に活発化しており、ビジネスへの応用も加速しています。
生成AIの仕組み
では、生成AIはどのようなプロセスで新しいコンテンツを生み出しているのでしょうか？
参考までに、基本的な生成AIの構築手順を確認してみましょう。
1. データの準備
まずは、生成するコンテンツの元となる大量のデータを収拾します。
生成したいコンテンツの精度を高めるためには、間違った情報や不要な情報を取り除くなど、人間の手でデータの整理を行う必要があります。
2. AIモデルの選択と学習
学習データが集まったら、高性能なコンピュータなどを使い、そのデータをAIに学習させます。
この時、複数の種類があるAIの中から、目的に応じてどのAIを使用するのかなども決定します。
3. AIモデルの調整
データ学習後は、AIが最適な性能を発揮できるように調整が行われます。
これにより、AIの学習効率や精度を高めます。
4. 生成AIの構築完了
上記のプロセスを経て生成AIが完成すると、コンテンツを生成することができます。
上記の構築手順はどの生成AIでもほとんど同じです。
ここで注意すべき点は、生成されたコンテンツのクオリティは学習させたデータの質と量に依存することです。
高品質なデータを大量に学習させれば、人間が作成したものと見分けがつかないレベルのコンテンツを生成できる可能性が高くなりますが、誤りや偏りのあるデータが多ければ、生成されるコンテンツのクオリティも落ちてしまいます。
1～4が既に完了しているChatGPTやCopilotなどとは別に、自社でカスタマイズするタイプの生成AIを使用する場合は、学習データの質を向上させることが重要と覚えておきましょう。
生成AIは経理業務にも活用することができます。
例えば、経理の実務に導入することで、以下のようなメリットが得られます。
- 作業時間の短縮
ルーティン業務の自動化により、手作業で行っていた作業時間を大幅に短縮できます。
- ミスの防止
人的エラーを削減し、正確性を向上できます。
- コスト削減
業務の効率化により、人件費や紙代などのコストを削減できます。
- 業務の高度化
AIが単純作業を肩代わりすることで、経理担当者はより戦略的な業務に注力できます。
ただし、生成AIは高速な処理が可能な一方で、完璧ではないことに注意が必要です。
AIが生成した結果は必ず人間が確認して誤りがないかチェックすることや、AIに過度に依存せず人間の判断力を活かすことが大切です。
そのうえで、以下のようなルーティン業務において大きな効果が期待できます。
| 業務 |
活用範囲 |
効果 |
| 請求書の自動生成と発行 |
取引データから必要な情報を抽出し、適切な書式で請求書を作成できます。 |
手作業での入力ミスを防ぎ、作業時間を短縮できます。 |
| 経費精算の自動化 |
領収書から必要な情報を抽出し、経費データを自動生成します。
その際、申請内容が経費規定に準拠しているかを自動チェックし、不正や誤りを防止することでコンプライアンスを強化します。 |
従業員の申請作業や経理担当者の確認作業などが効率化されます。 |
| 財務データの分析とレポート作成 |
膨大な財務データから重要な情報を抽出し、レポートを自動で作成できます。 |
経理担当者はより戦略的な意思決定に注力できるようになります。 |
| 取引先とのコミュニケーション支援 |
取引先からの問い合わせメールに対して、適切な返信文を自動生成できます。 |
業務効率の向上とカスタマーサービスの強化が期待できます。 |
このように、生成AIを活用することでルーティン業務を自動化し、大幅な効率化を実現できます。
生成AIを業務に取り入れるには、以下のような課題について検討しながら進めていく必要があります。
AIと人間の共同による業務プロセスの最適化
生成AIの導入とともに業務プロセスを見直し、AIと人間の共同作業による最適化を図ることが重要となります。
AIにできることは積極的にAIに任せ、人間はより創造的で付加価値の高い業務に注力することで、全体の生産性を高めることができます。
具体的には、以下のようなプロセスの最適化が考えられます。
1. 業務の棚卸し
現在の業務プロセスを可視化し、AIで自動化できる部分と人間が行うべき部分を整理します。
2. AIの導入
自動化できる業務にAIを導入し、効率化を図ります。
3. 人間の役割の再定義
AIの導入によって生まれた時間を活用し、人間はより戦略的で創造的な業務に注力します。
4. 継続的な改善
AIと人間の共同作業の状況を定期的にモニタリングし、問題点を洗い出して改善を図ります。
このようなプロセスの最適化を通じて、AIと人間がそれぞれの強みを活かし、全体の生産性を高めていくことが重要です。
より精度の高い生成AIを利用するためのカスタマイズ
より自社の業務に特化した生成AIを導入したい場合は、専門家と協力しながら独自で生成AIを開発するケースもあります。
この時重要となるのはAIの精度と信頼性の確保です。
例えば以下のような取り組みが重要となります。
AIに学習させるために適切なデータを準備する
実務に関連するデータを幅広く収集し、AIが様々なパターンを学習できるようにします。
実際の請求書や仕訳データなどを使用する際は、誤字脱字などの不備がないかチェックしたり、特定の個人や集団に偏らないようデータソースを多様化したりする作業が必要になります。
AIモデルの最適化
目的に応じたAIの種類や構造を選び、適切に設定することが重要です。
例えば、請求書の自動生成であれば、請求書のフォーマットや項目に合わせてAIモデルを設計することになります。
人間によるチェック体制の整備
AIが生成した請求書や経費精算データなどのコンテンツをチェックし、誤りや不適切な表現がないか確認する体制を整える必要があります。
定期的にAIの出力結果を人間が検証し、必要に応じて再学習やモデルの調整を行うことで、より精度が上がります。
しかし、独自の生成AIの開発には一定の時間と費用がかかるため、企業が気軽に行えるものではありません。
そのため、目的に合わせて、生成AIを活用した既存のツールを利用するのが効果的です。
例えば、クラウド型会計システムの中には、AIを活用した以下のような機能を提供しているものがあります。
外部システムとの連携強化による業務のデジタル化推進
AIを用いて、請求書や領収書などの画像データから自動的に必要な情報を抽出し、仕訳作業を自動化することができます。
スマートフォンでのワークフロー対応など、多様なワークスタイルへの適応
経費精算や承認作業などを、AIを活用したチャットボットとスマートフォンアプリで完結できるようにすることで、場所や時間に縛られない柔軟な働き方を実現できます。
豊富なビジネスプロセスモジュールによる、企業の状況に合わせたシステム構築
AIを活用した財務分析や予測モデルを組み込んだ管理会計モジュールを提供することで、経営判断に役立つ情報をタイムリーに提供できます。
既存のツールを使っても、AIに学習させるデータの精度を上げることや、生成データをチェックすることは重要なポイントとなります。
従業員のAIリテラシー向上
生成AIを効果的に活用するためには、従業員のAIリテラシーを向上させることも重要です。
AIの特性や限界を理解し、適切な業務にAIを活用できるスキルが求められます。
そのためには、以下のような取り組みが有効です。
AIに関する教育の実施
AIの基礎知識やビジネス活用事例などを学ぶ研修を実施し、従業員のAIリテラシーを向上させます。
AIツールの利用トレーニング
実際にAIツールを使用する機会を設け、操作方法や注意点などを習得してもらいます。
AIと業務の関係性の整理
AIで自動化できる業務と人間が行うべき業務を明確に区分し、従業員の役割を再定義します。
ガイドラインの作成
ガイドラインを作成したうえで従業員に周知し、生成AIを適切かつ効果的に活用できる環境を整備します。
ガイドラインには以下のような内容を記載します。
- 生成AIの利用目的と範囲
- 生成されたコンテンツのチェック体制と手順
- 生成AIの出力結果を利用する際の判断基準
- 不具合への対応方法
- 個人情報や機密情報の取り扱いルール
※本記事の内容は掲載日時点での情報です。
