生成AI活用の障壁とは？

　AIプラットフォームを提供するAI inside（東京都渋谷区）は、年商500億円以上の大企業に勤務し、業務における生成AIの導入に携わった218人を対象に「生成AIの業務適応と課題に関する実態調査」を実施した。勤め先の生成AIの活用状況については、1位が「全社的に本格活用中」（33.9％）、2位が「一部の部門での活用」（32.1％）、3位が「試験的活用（PoC実施中含む）」（14.7％）となった。 【ランキングを見る】生成AIの活用で感じている課題

「回答品質の一貫性の欠如」「セキュリティリスク」超えた技術的な課題は？

　生成AIの活用にあたり、技術的な課題に不安を感じているかについては「やや感じている」（61.9％）と回答した人が最も多かった。「非常に感じている」（22.5％）と合わせると、84.4％が生成AIの活用に不安を感じていることが分かった。 　「非常に感じている」「やや感じている」と回答した人に、どのような不安を感じるかを尋ねた。最も多かったのは「誤情報の生成（ハルシネーション）」（59.2％）で、「機密情報の漏洩などセキュリティに関するリスク」（54.9％）、「回答品質の一貫性の欠如」（54.3％）と続いた。 　他には「情報の信憑性。人権侵害の恐れ。著作権侵害の恐れ」「再現度が不十分なためチェックが欠かせない」などの声も挙がった。 　生成AIを効果的に活用するために、技術観点において、どのような要素が必要だと感じるかについては、「セキュリティの強化」（59.2％）が最も多く、「AIが生成した誤情報への対策（ハルシネーション対策）」（55.5％）、「出力結果の一貫性」（51.8％）が続いた。

課題「ハルシネーションの検出と対策」と同率1位になったのは？

　勤め先の生成AIの活用状況について、「全社的に本格活用中」「一部の部門で活用中」「試験的に活用中（PoC実施中含む）」と回答した人に、活用においてどのような課題を感じているか聞いた。 　「AIが生成した誤情報（ハルシネーション）の検出と対策」と「セキュリティとプライバシー保護の徹底」が56.8％で同率1位となり、特に「ハルシネーション」や「セキュリティリスク」が活用障壁として大きく、実用化に向けた対策が求められる結果となった。 　最後に、特定企業のデータを活用したカスタマイズSLM（特化型小規模言語モデル）の利用を検討しているかを尋ねた。最も多かったのは「やや検討している」（44.5％）で、「かなり検討している」（32.0％）、「あまり検討していない」（13.8％）が続いた。 　同社は「企業が生成AIによる生産性向上やビジネス価値の最大化を図るためには、信頼性の高いデジタルデータをそろえ、それに基づいたカスタマイズLLM・SLM運用により、業務に特化した専門性の高いAI活用の実現が鍵となる」と分析した。 　調査は、年商500億円以上の大企業に勤めており、業務における生成AIの導入に携わった218人を対象にインターネットで実施した。期間は10月1～2日。