【AI技術導入ガイド】情報システム部門の生産性を劇的に向上させる生成 AI 活用術

「慢性的なリソース不足で日々の運用に手一杯」
「ヘルプデスクの問い合わせ対応に追われ、本来やるべき戦略的な業務に集中できない」
「経営層からは DX 推進のプレッシャーが強い」

多くの企業の情報システム部門（情シス）が、このような課題に直面しているのではないでしょうか。

今回ご紹介する生成 AI は、こうした状況を打破する強力な一手となり得ます。本記事では、情報システム部門が生成 AI をどのように活用できるのか、具体的な事例から導入メリット、注意点までを網羅的に解説します。この記事を読めば、あなたの会社の情報システム部門が抱える課題を解決し、生産性を劇的に向上させるための具体的なヒントが得られるはずです。

生成 AI とは

生成 AI の定義

生成 AI （Generative AI） とは、テキスト、画像、音声、プログラムコードといった、全く新しいオリジナルのコンテンツをゼロから創り出すことができる AI のことです。

従来の AI が、与えられたデータからパターンを認識し、決められたルールに基づいて特定のタスク（例：サーバーの異常検知、スパムメールのフィルタリング）を実行する「識別系 AI 」であったのに対し、生成 AI は学習したデータをもとに自ら創造的なアウトプットを生み出す点で一線を画します。

情報システム部門で生成 AI が必要とされる背景

情報システム部門は、企業の IT 戦略を担う重要な存在でありながら、その業務は多岐にわたり、慢性的なリソース不足に悩まされています。社内からの問い合わせ対応、インフラの維持管理といった「守りの IT 」に忙殺され、本来注力すべき DX の推進や新規 IT サービスの導入といった「攻めの IT 」に時間を割けないのが実情です。

このような背景から、情報システム部門の業務を効率化し、担当者がより付加価値の高い業務へシフトすることを可能にする生成 AI への期待が高まっています。これまで人手に頼らざるを得なかった多くの業務を自動化・高度化することで、部門全体の生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めているのです。

従来の IT ツールとの違い

情報システム部門で活用されてきた RPA ( Robotic Process Automation )や従来のチャットボットと生成 AI は、自動化という点では共通していますが、その能力には大きな違いがあります。

このように、生成 AI は単なる作業の代行ではなく、人間の思考をサポートし、より複雑で非定型な業務に対応できる点が大きな特徴です。

生成 AI の活用事例3選

生成 AI は、すでに情報システム部門の様々な業務でその効果を発揮し始めています。ここでは「システム開発」の文脈を除き、情報システム部門の中核業務に焦点を当てた3つの活用事例をご紹介します。

活用事例1: セキュリティインシデント報告書の要約・作成支援

セキュリティインシデント発生時、アラートログや関係者からの報告を迅速に整理し、経営層や関連部署へ状況を報告することは情報システム部門の重要な役割です。生成 AI を活用すれば、大量のテキストデータからインシデントの概要、影響範囲、時系列を自動で抽出し、報告書のドラフトを数分で作成できます。これにより、担当者は迅速な状況把握と本来注力すべき対応策の検討に時間を割くことができます。

活用事例2: IT 資産・ライセンス管理業務の効率化

情報システム部門は、社内の PC やソフトウェアライセンスといった多くの IT 資産を管理しています。生成 AI を使えば、複雑で長文になりがちなソフトウェアの利用規約を要約させ、ライセンス違反のリスクを素早く把握できます。また、「 A 事業部で利用されている会計ソフトの一覧を部署、バージョン、利用者の情報と共に表形式でまとめて」といった指示で、資産管理台帳から必要な情報を抽出し、レポートを自動作成させることも可能です。

活用事例3: IT 戦略・企画書のドラフト作成

「全社的なセキュリティ意識向上のための年間計画を立案したい」「テレワーク環境の生産性を向上させるための新しい IT ツール導入を提案したい」。このような IT 戦略や企画の立案も情報システム部門の重要な業務です。生成 AI に対して、目的や背景、予算といった要素を伝えるだけで、企画の骨子、SWOT 分析、導入スケジュールのたたき台を作成させることができます。ゼロから考える手間を省き、より創造的な検討に時間を集中できます。

生成 AI を導入するメリット

情報システム部門が生成 AI を導入することには、単なる業務効率化に留まらない、3つの大きなメリットがあります。

メリット1: コア業務への集中と「攻めの IT 」へのシフト

最大のメリットは、問い合わせ対応や定型的な運用業務から解放され、担当者が本来注力すべき IT 戦略の立案、新規テクノロジーの評価・導入、全社的な DX 推進といった、企業の競争力を直接左右する「攻めの IT 」業務にリソースを集中できることです。これにより、情報システム部門はコストセンターから、事業成長を牽引するプロフィットセンターへと変革を遂げることができます。

メリット2: 「あの人でなければ分からない」からの脱却

「このサーバーの再起動手順はAさんしか知らない」「Bさんの退職で、あのライセンスの管理方法が分からなくなってしまった」。このような業務の属人化は、対応の遅れやインシデントのリスクに直結する、情報システム部門の根深い課題です。

生成 AI を活用すれば、担当者個人の知識や経験に頼っていた専門的なノウハウを、誰でも理解できる手順書やドキュメントとして簡単に整備・蓄積できます。これは、ベテランの知見という貴重な財産を、退職や異動によって失うことなく、組織全体の力として永続的に活用できる仕組みを築くことに他なりません。結果として、担当者のスキルに依存せず、組織全体で業務品質を常に高く保つことができます。

メリット3: 膨大な情報から「答え」を見つけ出す、迅速な意思決定支援

サーバーログ、契約書、脅威レポートなど、情報システム部門は日々膨大なテキストデータに接しています。生成 AI は、これらの情報から必要な点を瞬時に要約・分析し、担当者の迅速な状況把握と意思決定を強力に支援します。例えば、インシデント発生時にはログから原因究明のヒントを得たり、新製品導入時には複数の仕様書を比較・評価させたりすることが可能です。これにより、情報分析の時間を大幅に短縮し、ビジネスのスピードを加速させることができます。

生成 AI 導入時の注意点・ポイント

生成 AI の導入は多くのメリットをもたらしますが、成功させるためにはいくつかの注意点を理解しておく必要があります。

注意点1: 情報漏洩とセキュリティリスクへの対策

生成 AI を利用する際、社内の機密情報や個人情報をプロンプトとして入力してしまうと、情報漏洩に繋がるリスクがあります。従業員向けの利用ガイドラインを策定し、入力してはいけない情報の周知を徹底することが不可欠です。また、入力データを AI の再学習に利用させない「オプトアウト」設定が可能なサービスや、Azure OpenAI Service のように閉域網で利用できるセキュアなサービスを選定することが重要です。

Azure OpenAI Service を詳しく知りたい方は、以下の記事で解説していますので、ぜひご覧ください。

注意点2: AI の回答の正確性とファクトチェックの徹底

生成 AI は、時に事実に基づかない情報や、もっともらしい誤った回答（ハルシネーション）を生成することがあります。例えば、全社的なセキュリティポリシーの草案を生成させた際に、内容にわずかな不備があれば、それがそのまま適用されると重大なセキュリティホールになり得ます。また、インフラ自動化のためのスクリプト生成のように、誤りが許されない業務で利用する際には細心の注意が必要です。AI が生成したドラフトやコードは、必ず人間の専門家が内容を精査し、テスト環境で検証するなどのファクトチェックを行う運用を徹底することが、誤った情報による混乱やセキュリティリスクを防ぐ上で不可欠です。

注意点3: 導入・運用コストの管理と費用対効果の算出

生成 AI の利用、特に外部の API サービスを活用する場合、利用量に応じた従量課金制が一般的です。PoC （概念実証）段階ではコストが低くても、全社展開すると想定以上にコストが膨らむ可能性があります。情報システム部門としては、利用状況を監視し、コストを予測・管理する仕組みを導入することが重要です。また、単にコストを削減するだけでなく、「削減できた工数」や「向上した生産性」といった導入効果を定量的に測定し、経営層に対して費用対効果（ ROI ）を明確に説明することも、継続的な利用と投資の承認を得る上で不可欠な役割となります。

生成 AI を導入するまでのステップ

情報システム部門への生成 AI 導入を成功させるためには、計画的なアプローチが不可欠です。ここでは、失敗のリスクを最小限に抑え、効果を最大化するための3つのステップをご紹介します。

ステップ1：現状分析と要件定義

目的:

情報システム部門の業務を棚卸しし、生成 AI を活用することで最も効果が見込める業務領域を特定した上で、導入の目的と要件を明確にする。

実施内容例:

• ヘルプデスクの問い合わせ内容・件数の分析
• システム運用における定型作業の洗い出し
• 課題の優先順位付けと生成 AI 適応領域の選定
• 導入目的（工数削減、属人化解消、サービスレベル向上など）の具体化
• 必要な機能や性能、セキュリティ要件の定義

完了条件例:

• 生成 AI を適用する対象業務と、その選定理由が明確になっている
• 導入によって達成したい具体的な目標（ KPI ）が設定されている
• 機能要件と非機能要件（セキュリティ、性能など）が定義されている

ステップ2：概念実証（PoC）と効果検証

目的:

小規模な環境で生成 AI ソリューションを試験的に導入し、技術的な実現可能性と業務への有効性を検証する。

実施内容例:

• RAG を用いた社内情報回答チャットボットのプロトタイプ開発
• 一部の部署を対象とした試験運用
• 回答精度の評価、ユーザーからのフィードバック収集
• 費用対効果（削減できた工数、向上した満足度など）の試算

完了条件例:

• 生成 AI の導入が技術的に可能であることが確認されている
• 導入による業務改善効果が定量的・定性的に示されている
• 本格導入に向けた課題と改善点が洗い出されている

ステップ3：本番システム開発と段階的な導入

目的:

PoC の結果を踏まえ、本格的なシステムを開発・導入し、利用を全社へ展開していく。

実施内容例:

• PoC のフィードバックを反映した本番システムの開発・導入
• 利用ガイドラインの策定と全社への周知
• 従業員向けの説明会やトレーニングの実施
• まずは特定の部署から利用を開始し、段階的に対象を拡大
• 利用状況のモニタリングと、継続的な改善活動

完了条件例:

• 安定稼働する本番システムが導入されている
• 全従業員が利用ルールを理解し、活用できる状態になっている
• 導入効果を継続的に測定・改善していく運用体制が構築されている

まとめ

本記事では、情報システム部門が抱える慢性的なリソース不足といった課題を解決する強力な手段として、生成 AI の具体的な活用方法を解説しました。生成 AI は、セキュリティインシデント報告書の作成支援、IT 資産管理の効率化、IT 戦略のドラフト作成など、これまで人手に頼らざるを得なかった多くの業務を変革する力を持っています。

生成 AI の導入は、単なる業務効率化に留まりません。情報システム部門の担当者を日々の定型業務から解放し、企業の競争力を高める戦略的な業務へ集中させるための重要な一歩となります。本記事で紹介した導入のポイントやステップを参考に、まずは身近な課題解決からのスモールスタートを検討してみてはいかがでしょうか。

ご案内

株式会社キカガクでは、 AI 開発・コンサルティング事業を展開しており、生成 AI を活用した PoC 支援から本格的なシステム開発まで、お客様の課題に合わせたソリューションを提供しています。

✔「何から手をつければ良いかわからない」

✔「自社の業務に最適な生成 AI の活用方法を知りたい」

✔「 社内情報を回答できる高精度なチャットボトを構築したい」

このようなお悩みをお持ちでしたら、ぜひ一度、お気軽にご相談ください。弊社の専門コンサルタントが、お客様の状況をヒアリングし、最適なご提案をさせていただきます。
ご興味をお持ちの方は、ぜひお気軽に下記のお問い合わせフォームからご相談ください。

↓無料相談・お問い合わせはこちらから↓

キカガクのAI受託開発サービス内容や、これまでの導入事例・開発フローをまとめた資料をご用意しました。 スケジュールやユースケースなど詳しく掲載していますので、AI プロジェクトをご検討中の方はぜひご活用ください。

↓資料ダウンロードはこちらから↓