生成AIやチャット型AIの登場により、「誰でもAIが使える時代」が到来しています。特にChatGPTをはじめとしたAIツールは、調査、資料作成、議事録の自動生成など、業務の効率化を図るうえで強力な武器になりつつあります。実際、製造業をはじめとする多くの企業でも、AIの試験導入やPoCが活発に行われています。

しかしその一方で、こうしたAIツールが社内で乱立し、かえって業務の混乱やセキュリティ上の懸念を引き起こしている現場も少なくありません。特定のデバイスに依存するAI、目的別に細分化されたツール、そして使い方が分からず持て余される高性能なAI──。今や「AIをどう選び、どう運用するか」が、企業の競争力を左右する重要な課題となっています。

本記事では、AIツールが“煩雑化”している現状とその背景を整理し、メーカー企業がこれから取るべき戦略的な選定基準と今後の市場動向について考察します。

【参考】https://ekotek.vn/ja/ai-integration

【参考】https://japan-ai.geniee.co.jp/media/business-efficiency/2510/?utm_source=chatgpt.com

【参考】https://www.members.co.jp/column/20240731-ai-implement

身近になったAIツールとその現状

ChatGPTをはじめとした生成AIツールが急速に普及し、業務の効率化や創造性支援に役立てられています。特に2022年末から2023年にかけて登場した生成系AIは、ホワイトカラーの働き方を根底から変えつつあり、製造業の現場でも、設計、マーケティング、営業、さらには人材育成やバックオフィス業務まで、応用が広がっています。

しかし、そうした進化の一方で「AIツールの煩雑化」という新たな課題が浮上しています。デバイスやプラットフォームごとに使えるAIが異なり、社内でのツール統一が進まず、業務の一貫性を損なう事例も少なくありません。

なぜAIツールが“煩雑”なのか

AIツールの煩雑化には、いくつかの要因があります。

デバイスごとの初期搭載AIの違い

MicrosoftのWindowsには「Copilot」、AppleのMacやiOSには「Siri」や今後搭載予定の「Apple Intelligence」、Android端末には「Google Gemini」が初期から組み込まれており、ユーザーは特別な設定をせずとも、デフォルトのAIを使う傾向にあります。

このため、特定のAIを社内で導入しようとしても、社員の持つデバイスによって「使えるAI」「使いにくいAI」が分かれてしまうのです。

利用目的に応じたAI選定の難しさ

文書作成や翻訳にはChatGPTやClaude、画像生成にはMidjourneyやAdobe Firefly、表計算にはMicrosoft Copilot、コーディングにはGitHub Copilotなど、AIツールは“目的別に特化”しています。つまり「万能なAI」は存在せず、用途ごとにツールを使い分ける必要があります。

その結果、「どのAIをどの場面で使うのか」「このAIはセキュリティ面で安全なのか」などの選定・管理が複雑になり、IT部門の負担や導入障壁が高くなるのです。

AIツール選定の“決め手”とは何か

このような煩雑化が進む中、企業がAIツールを選ぶ際の“決め手”は何なのでしょうか。以下の3つの観点が、メーカー企業にとって特に重要です。

1. 既存業務システムとの連携性

Microsoft 365を業務で使用している企業であれば、Microsoft Copilotとの親和性が高く、導入の手間や学習コストが最小限で済みます。逆にGoogle Workspace中心の企業であれば、Geminiが自然な選択肢です。

つまり、「すでに使用している業務環境とどれだけ連携できるか」が、選定の大きな指針となります。

2. 情報セキュリティ・コンプライアンスへの対応

製造業では、製品設計データや特許情報などの機密性が高く、外部AIへの入力がリスクになることもあります。そのため、ローカル環境でのAI運用や、企業専用のクローズドAI環境の整備（たとえば「Azure OpenAI Service」など）を選ぶケースも増えています。

特に、EUのAI Actや日本の個人情報保護法など、国際的な規制への準拠も重要です。AIベンダーがどこまでセキュリティを保証できるのか、導入前に明確にする必要があります。

3. 社員のリテラシーと利用体験

どれほど高性能なAIでも、社員が使いこなせなければ意味がありません。実際に「ChatGPTは知っているが、業務で活用できていない」「使い方が分からず結局使わない」という声は多く、トレーニングや運用サポート体制が問われます。

導入の成否を左右するのは「UIの分かりやすさ」や「学習コストの低さ」であり、PoC（概念実証）段階で現場の声を取り入れることがカギになります。

今後のAIツール市場と、メーカー企業の選択肢

1. “統合型AI”への流れ

現在のようにAIが目的別に細分化されている状況は、今後「統合型AI」への移行が進むと考えられています。実際、MicrosoftやGoogleは、自社のOSやクラウド環境にAIを深く統合し、アプリ横断的に使えるよう開発を進めています。

この流れは、業務の一貫性を保ち、ツールの煩雑化を軽減する方向に作用するでしょう。

2. 「AI標準化」時代への備え

また、日本政府や経済産業省も「生成AI活用ガイドライン」などを発表し、AI活用の指針づくりを進めています。今後、メーカー企業も、社内でAI活用ルールを整備し、従業員のAI活用レベルを可視化・標準化していく必要があります。

ベンダー選定からツールの統一、教育・評価制度まで含めた「AI運用ポリシー」を策定することで、煩雑化したAI活用の道筋を明確にできます。

AIの“数”より、“戦略的な運用設計”が問われる時代へ

AIツールは今や選びきれないほど多様化しています。ツールの機能や性能に目を奪われがちですが、本当に重要なのは「自社にとって何が必要か」を見極める視点です。

デバイスごとに縛られるAI選定ではなく、「自社の業務」「セキュリティ要件」「現場の使いやすさ」に応じて戦略的に選び、育てていくことが、メーカー企業の競争力につながります。

今後、AIツールはますます統合され、使いやすくなる方向に進む一方で、その恩恵を最大限引き出すためには「運用設計」「人材育成」「ポリシー策定」が欠かせません。

煩雑化をチャンスと捉え、あえて今「選ばないAI」「捨てるAI」を見極めることで、AI活用の本質に近づくことができるでしょう。

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