AIを活用するなら内製化に舵を切れ！ ノーコードを駆使した現場担当者による改善がカギ
デジタルシフトウェーブは2024年11月6日、定例のDX経営セミナーを開催しました。今回のテーマは「誰もがAIを開発する時代がやってきた！？～ノーコードで会話型AIを構築する～」。事業部門が自らシステムを開発する手段としてノーコードが台頭する中、AIシステムを自ら開発する可能性について考えました。
ソースコードを記述せずにシステムを開発する手段として使われ出したノーコードツール。情報システム部門にシステムを開発を依頼せずとも、短期間で必要なシステムを構築できることから、現場の担当者が自らシステム開発に乗り出す動きが加速しています。
では、ノーコードを駆使すればどんなシステムでも開発できるようになるのか。業務の効率化や生産性を一気に高められるAIシステムさえ開発することは可能なのか…。
今回のセミナーでは、ノーコードツールを使ってAIシステムを開発する可能性について議論しました。miibo 代表取締役CEOの功刀雅士氏をゲストに招き、同社が提供するノーコード型の会話型AI構築プラットフォーム「miibo」の特徴や使い方、さらには功刀氏が考えるノーコードとAIの親和性について深堀りしました。
ノーコードでAI開発の利点と可能性
功刀氏は、生成AI技術が普及する中で、企業がAI活用に失敗するケースが多発している点に触れ、成功のカギをAI内製化に求めました。これは、AI活用を企業の本質的なDX（デジタルトランスフォーメーション）とするためには、情報システム部門に依存せず、現場担当者が自身のニーズに合わせてAIを構築し改善していく姿勢が重要であるという考え方に基づいています。
miiboでは、企業内で誰もが簡単に会話型AIを構築できるノーコードのプラットフォームを提供しています。このツールの活用により、対話型AI開発の煩雑なプロセスを大幅に簡略化し、エンジニアでなくてもAIサービスを構築できる環境が整います。具体的には、AIを搭載したLINEチャットボットやSlackと連携する会話システムなどが簡単に開発可能です。また、PDCAサイクル（計画・実行・評価・改善）を回して運用できる機能が備わっており、AIの改善が容易にできることも魅力です。
失敗するAI導入事例とその解決策
功刀氏によると、AI導入が失敗する理由は多岐にわたりますが、主な要因として次の5つが挙げられます。
1.話題先行によるプレスリリースの失敗
話題を優先した導入では、注目を集めても実際の業務改善に結びつかず、期待外れに終わることが多いといいます。
2.利用率の低下
導入後の利用率が低下する理由は、決裁者が推進したものの現場に十分な浸透ができないためです。
3.成果不明確なまま終わる
AIの導入効果を明確に測定しないまま導入すると、単に「便利なだけ」のツールとして終わってしまい、実質的な効果が期待できません。
4.社内でのAIに詳しい人材不足
AIの推進には専門知識が必要ですが、十分な知識を持つ人材が不足していると利用が進まずに終了してしまうことが多くなります。
5.ハルシネーションや誤回答の問題
AIが誤った回答を行うハルシネーション（幻覚）現象により、正確な運用が難しく、導入を断念するケースもあります。
これらの失敗を防ぐため、功刀氏はノーコードによる内製化と迅速なPDCAサイクルの回転が重要であると述べています。miiboのようなツールを活用し、現場で課題を感じている担当者自身がAIを改善していくことが、長期的な導入成功の鍵となるとされています。
ノーコードAIが活躍する事例
miiboを活用した事例には、シャープ、横須賀市、東京ドームシティといった大手企業や自治体のプロジェクトが挙げられます。たとえば、シャープではイベントの案内役として会話型AIを活用し、来場者への情報提供を行っています。また、横須賀市では、ChatGPTに関する問い合わせ対応を自動化し、AIでAIの問い合わせに応じるといったユニークな施策を実施。さらに、東京ドームシティでは、子供向けの生成AIで夏休みの思い出を形にし、家庭向けの新たな体験を提供しています。
このように、ノーコードAIの導入によって、現場担当者が自ら課題解決に向けてAIを利用し、業務効率化だけでなく、新たなビジネス価値の創出につなげる動きが広がっています。
溶け込むAIの構築
功刀氏が提唱する「溶け込むAI」とは、職場や生活に自然に馴染み、ユーザーが積極的に活用できるAIを指します。これは、AIが知能、知識、共感、個性という4つのレイヤーを備えることで実現されます。
知能／大規模言語モデル（LLM）を用い、膨大なデータから高度な知能を持つAIを構築します
知識／社内文書や専門知識をAIに与え、より実務的で具体的な応答ができるようにします。
共感／パーソナライズされた応答を可能にし、ユーザーのニーズに寄り添う力を持たせることで、より親しみやすいAIとなります。
個性／AIの見た目や生息場所を意識し、SlackやLINEといった日常的に使われるツールにAIを配置することで、ユーザーにとってアクセスしやすい存在にします。
これら4つのレイヤーをノーコードで提供し、企業ごとのニーズに合わせたAIを迅速に構築することで、AIが職場や家庭に溶け込みやすくなり、日常的に利用されるツールへと成長します。
AI内製化の未来
最後に、功刀氏はノーコードAI開発が「自分事化した課題」を持つ担当者自身が開発に関わることで、業務効率の向上と新たなビジネスチャンスが生まれると強調しました。ノーコードプラットフォームを活用することで、これまでエンジニアに依頼していた課題解決が、現場担当者自身の手で解決できるようになります。例えば、カスタマーサポート部門がチャットボットを導入して顧客対応を自動化したり、営業部門がAIを活用して顧客対応の効率化を図ったりといったケースが考えられます。
功刀氏の講演は、ノーコードツールによるAI開発が現場のニーズに即応した柔軟な対応を可能にし、企業全体のDX推進に貢献する可能性を示しました。