著者紹介｜袋瀬 淳 ～AI分野における執筆・活動実績～
2020年にWorks Human Intelligenceへ入社。保守コンサルタントなどを経て、WHI総研の一員として人事課題の事例研究や情報発信に注力。生成AI全般の技術を人事業務に応用する具体的事例や効率化効果、導入時の留意点に関する専門コラムを多数執筆。生成AIのスペシャリストとして、最新技術に基づく実践的な知見を提供している。
▼執筆活動
・生成AI導入を阻む壁の乗り越え方｜日本企業の人事部における成功のヒント
・生成AIに関する調査レポート｜人事業務への生成AI活用状況
・生成AIをどう活かす？人事業務にもたらす効果と活用例
▼セミナー活動（一部抜粋）
・生成AI活用で人事業務に変革を。活用テクニックを紹介｜イベントレポート
・基本がわかる！人事業務の生成AI活用ガイド
・オンラインコミュニティ「人事業務における生成AI活用に関する情報交換」
昨今、多くの企業が生成AI導入に力を入れていますが、「とりあえずツールを入れれば何とかなる」と考えている企業もあるのではないでしょうか。しかし実際には、最新の技術トレンドを正しく理解し、その限界やリスクを踏まえた運用設計が必要です。これらを怠れば、期待した効果を得るのは難しいでしょう。
本記事の前編では、生成AI導入に潜む落とし穴と、それらを回避するための具体的な注意ポイントについて解説します。AIの特性を見誤らずに「使いこなす」ための視点を、具体的事例を交えてご紹介しますので、ぜひ自社の運用と照らし合わせてお読みください。
1分サマリ
企業が生成AIを導入する際の注意ポイントは以下の通りです。
①リスク認識の重要性
生成AIへの過度な期待を避け、ツールの限界やハルシネーション（幻覚）のリスクを正しく把握することが不可欠です。
②法制度とコンプライアンス
著作権やデータ保護など法制度が追いついていない領域では、自社ルールの整備やコンプライアンス強化が求められます。
③最新技術の落とし穴
リアルタイム検索やRAGなど新機能にはメリットがある一方で、誤情報やセキュリティリスクが併存するため、中長期的な情報収集と施策の見直しが必要です。
1. 生成AIの進化とHRへの影響
生成AIの今 ～技術の発展～
2024年、生成AIは急速な進化を遂げ、より注目が高まりました。その背景には、以下の技術の発展が関係しています。
ベンダーの多様化が加速している
近年、生成AIの技術は飛躍的に進化し、従来の「OpenAI一強」と言われた時代から大きく様変わりしています。以前のOpenAIが市場をリードし、他社を引き離していた構図から、複数のベンダーが競い合う構図へと変化しました。
たとえば、OpenAIが新機能を発表すると、すぐにAnthropicが追随し、間を置かずにGoogleのGeminiが新機能をリリースするといった具合に、主要各社がほぼ同時期に技術革新を進めています。このような競争環境が、生成AIの進化を加速させているのです。
モデルの多様化とカスタマイズ性の向上
技術進化のもう一つのポイントが、モデルの多様化とカスタマイズ性の高まりです。国内でも、共感や思いやりといった人間らしさを備えたLLM（大規模言語モデル）や、日本語の文脈、言い回しを最適化したモデルの開発が進んでいます。
これにより、企業や研究機関では、自社のニーズや国内市場に合わせた生成AIの活用環境が整いつつあります。このように汎用モデルだけでなく、目的に応じて調整された専用モデルの導入が進むことで、生成AIの活用シーンは今後さらに広がっていくでしょう。
マルチモーダルの進化が実用性を広げる
2023年の時点でも、画像や音声を扱えるマルチモーダル型（※）の生成AIは登場していましたが、実用面ではまだ課題が残っていました。ところが、2024年に入り、こうした機能は著しく向上しています。
画像に関しては、複雑な背景や文脈を読み取れるようになり、動画ではシーンの変化や登場人物の感情表現をリアルタイムに分析できるようになりました。さらに、音声認識とテキスト生成が滑らかに連携することで、感情やニュアンスを含んだ自然な対話が実現されつつあります。
画像の解析技術は、テキストだけでなく、複雑な背景、文脈まで読み取れるようになりました。また動画の解析技術においても、映像の中でシーンがどのように変わっていくかをリアルタイムに追跡し、登場人物の感情や表情の変化を分析できるようになっています。
たとえば、会議で使うスライドやグラフの画像をAIに読み込ませるだけで、スライドの要点やグラフから読み取れる情報を理解し、要約・分析してくれます。
こうしたマルチモーダル機能の進化により、生成AIはますます人間に近い理解力を持ち、多様な業務やコミュニケーションのサポート役として期待されるでしょう。
※マルチモーダルとは･･･画像、音声、テキストなど異なる種類のデータを統合的に処理・解析する技術を指します。これにより、生成AIは各種データから複合的な情報を抽出し、従来の単一データ形式にとどまらない、より豊かで多角的な理解と出力が可能になります。
苦手領域の克服
技術の進歩により、生成AIがこれまで苦手としてきた領域も克服されつつあります。実用性が向上し、企業での幅広い活用が可能になるでしょう。
リアルタイム検索（DeepResearch）
生成AIはこれまで、最新情報の検索や分析を苦手としてきました。特に、ニュースや市場動向など日々変化する情報を扱う場面では、リアルタイム性が課題でした。
しかし、「DeepResearch」（※）と呼ばれる新しい機能の登場によって状況は一変しています。これは、生成AIがインターネット上の最新情報をリアルタイムに取得し、分析できるしくみです。たとえば、業界のトレンドを調べたい時、最新のニュースや報告書を即座に反映したアウトプットを得ることが可能になり、意思決定のスピードと精度が格段に高まりました。
※DeepResearchとは：生成AIに外部の検索・取得機能を組み合わせることで、インターネット上の最新情報を参照しながら回答を生成できる仕組み。
深い思考
生成AIが苦手としてきたのが「深い思考」です。初期のモデルでは、表面的な回答はできても、「なぜそうなるのか」といった論理的な理由づけや複雑な因果関係の理解は難しいものでした。
しかし、近年の進化により、生成AIは複数の情報を整理・統合したうえで、筋の通った理由や背景を含めた説明ができます。たとえば、「なぜこの研修が効果的なのか」といった問いに対して、単なる説明ではなく、複数の要因や前提を踏まえて推論することで、納得感のある提案が可能になっています。
”自社特化”の知性（RAG）
注目されているのが「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」（※）という技術の活用です。
従来、生成AIから得られる情報は一般的な知識の範囲にとどまり、企業特有のルールや背景を踏まえた提案には限界がありました。しかし、RAGを使うことで、自社の規程、FAQ、過去の対応記録など社内情報を参照しながら、より実務に即した回答が可能になります。
たとえば、「A部門の異動ルールに沿った文案を作成したい」「過去の研修実績を踏まえて施策を提案したい」といった場合でも、RAGによって現場目線のアウトプットが得られるようになります。
RAGの活用は、生成AIが業務の中核を担う第一歩といえるでしょう。
※RAGとは･･･生成AIが自社のデータベースやナレッジベースから必要な情報をリアルタイムに検索し、その情報を組み合わせて回答や文書を生成する技術です。これにより、企業固有のルールや背景を踏まえた、より実務に即したアウトプットが実現されます。
リスク変化と注意点～進化の裏に潜む新たな脅威～
生成AIが高度に進化する一方で、その技術が悪用されるリスクも現実のものとなってきました。たとえば、生成AIの支援を受けたマルウェアの開発が進むことで、これまでよりも適応性が高く、検知困難なサイバー攻撃が可能になる懸念があります。
また、生成AIによる「なりすまし応募」や「偽装された経歴書」のような詐欺行為も報告されはじめています。採用や取引の場面で、企業が意図せず虚偽情報をもとに判断してしまう危険性が高まっているのです。
こうした背景から、企業は「生成AIをどう活用するか」だけでなく、「AIが使われた攻撃にどう備えるか」という観点も持つ必要があります。技術の利活用とリスク対策を両輪で進めていくことが求められています。
”生成AIが言っているから正しい”は危険
生成AIの出力結果は、年々その精度や説得力が増しており、一見すると「人間以上に正確」に見えることもあります。しかしその裏で、「AIのいうことだから大丈夫」と思い込み、検証を怠るリスクが高まっています。
特に、企業活動においては、生成AIが出力した情報や提案を鵜呑みにせず、必ず人間がチェックする体制を設けることが重要です。生成AIの出力には、論理の飛躍や事実誤認といった“ハルシネーション（幻覚）”を含む可能性があります。
生成AIを活用する際には、「最終判断は人が行う」というルールと責任の明確化が、これまで以上に重要です。
法律が追いつかない現実
見過ごせないのが、法制度の未整備という問題です。AIが出力したコンテンツの著作権は誰に帰属するのか、どこまでが“創作”として保護されるのか。この点については、国や地域ごとに大きく見解が分かれています。
たとえば、日本新聞協会は2024年12月、現行の著作権法が生成AI時代に対応できていないとして、法改正を求める声明を発表しました。米国ではAIが単独で生成した作品には著作権を認めない方針が取られており、EUや英国では保護のあり方について検討が続いています。一方、中国ではAI生成画像に著作権を認める判決が出るなど、対応は国によってばらつきがあります。
このように法的な不確実性が残る中では、企業はAI活用によるメリットだけでなく、法的なリスクにも目を向けることが必要です。技術導入と並行して、社内のリスク管理体制やコンプライアンスの強化を進めることが、生成AI時代を生き抜くための土台となるでしょう。
（引用）「知的財産推進計画2025」の策定に向けた意見
2. HR領域における活用事例と効果
生成AIは、HR領域のあらゆる業務において効率化・質の向上を実現します。人材育成、エンゲージメント向上、労務管理など、多様なシーンで効果的な活用が可能です。
人材育成の最適化（カスタマイズ性の向上）
これまで主流だった全員一律の研修プログラムは、個々のスキルやキャリア志向に対応しきれていませんでした。最新の生成AIは、各受講者の学習履歴や評価データをもとに、個別の課題と強みを反映したケーススタディの自動生成によって、より実践的な個別最適型研修を実現します。
エンゲージメントの向上（生成AIの多様化＆マルチモーダル化）
生成AIは、音声、テキストなど複数のデータを統合し、従業員の感情やストレス状態を定量的に把握できます。これにより、従業員の状態をリアルタイムでモニタリングし、早期に問題を検出することで、適切なサポート体制の構築が可能です。たとえば、会話のトーンやメール文面からモチベーション低下の兆候を見つけ、迅速な対応を促すことで、エンゲージメント向上や離職防止に繋がる事例が出ています。
労務管理の効率化（生成AIのカスタマイズ性と精度向上）
シフト作成や勤怠管理など煩雑な労務業務が、生成AIの導入で大幅に効率化されます。必要な人員数やスキル、休憩条件を考慮した最適なシフト案の自動生成により、手作業によるミスや作業時間の削減が可能です。また、生成AIの出力結果は必ず人が最終確認するしくみを取り入れ、正確性と安全性を確保することで、労務管理の信頼性向上が見込まれます。
3. 最新トレンドを踏まえた、生成AI導入時の注意点３つ
生成AIの利便性が高まっている今、「とりあえず環境を整えればいい」「とりあえずRAGを導入すればいい」「とりあえずAIエージェントを取り入れればいい」と、ツールの導入そのものに注目しがちです。しかし、単に生成AIを導入するだけでは、業務の本質的な改善には繋がりません。以下の3点を踏まえることが重要です。
1.生成AIを正しく使いこなすために必要な視点をもつ
生成AIはあくまで「道具」であり、決して万能な魔法の杖ではありません。過度な期待を抱くことなく、ツール自体の限界を正しく認識することが重要です。業務プロセスの土台や運用スキルがなければ、生成AIの真の効果は発揮されません。
また、生成AIの導入は単なる技術投資にとどまらず、そのツールを効果的に活用できる人材の育成と並行して進めることが求められます。技術と人材の両面からアプローチすることで、組織全体の生成AI活用能力を高め、持続可能な成長戦略を実現していきましょう。
2.業務理解と役割分担がハイブリッド運用成功の鍵
こうした視点を実践に落とし込むうえで鍵となるのが、業務プロセスの可視化と役割分担の明確化です。まずは自社の業務フローを洗い出し、以下のように分担を設計します。
・生成AIに任せる領域：データ集計・分析、パターン抽出、レポート草案づくり
・人が担う領域：背景要因の解釈、キャリア相談や評価面談、施策の最終意思決定
たとえば、ある企業では従業員アンケートや業務データを生成AIが自動解析し、離職リスクの高まりがスコア化される仕組みを導入しています。「兆候の検出」は 生成AI が担当し、「面談や対策立案」は人事が担うことで、効率と人間的判断を両立させています。生成AI の一次アウトプットを鵜呑みにせず、人が必ず検証・修正する二重チェック体制を業務フローに組み込むことが、ハイブリッド運用を成功させるポイントです。
このように役割分担を明確にすると、現場の効率化が進むだけでなく、人事部門が戦略的な人材育成や組織文化改革にリソースを充てる余地も生まれます。
3.リスクと課題の検討
生成AIの導入には様々なリスクや課題も存在します。たとえば、データのセキュリティとプライバシー保護は、適切な対策が講じられなければ情報漏洩のリスクを伴います。また、生成AIの判断基準が不透明な場合、倫理的な問題が生じる可能性や、既存の業務プロセスとの摩擦が発生する懸念もあるでしょう。これらのリスクに対しては、技術的なセキュリティ対策や、透明性の高い運用ルール、さらには定期的なリスク評価が不可欠です。
正しい生成AI活用は企業の競争力を高める
上記の中点をおさえて生成AIを活用することで、現場での業務効率化が進み、人事部門は戦略的な従業員のキャリア支援や組織文化の改革など、より根本的な課題に注力できるようになります。
生成AIの導入は単なる効率化ツールの採用にとどまらず、「人のあり方」や業務プロセスの再設計を促す契機となります。企業は、AIツールの導入と並行して、業務内容の深い理解と、それを伝えるスキルを持つ人材育成への注力が求められます。どこを生成AIに任せ、どこを人が補完するか、そのバランスをどのように設計するかが、今後の企業競争力を決定付ける重要な要素です。
たとえば、ある企業では、生成AIを活用した社内FAQシステムの導入を実施しています。生成AIが、従業員からの基本的な問い合わせに24時間体制で自動回答することで、従来のマニュアル対応が大幅に効率化されました。
同時に、生成AIが作成したレポートをもとに、従業員のスキルギャップや教育ニーズを可視化するしくみも取り入れられており、人事部門はより戦略的な人材育成や個別対応に注力できるようになっています。
このような業務プロセス全体の再設計を通じて、効率化と「人間ならでは」の能力を最大限に発揮できる取り組みが進んでます。
前編まとめ：生成AIの活用にはリスクへの継続的な対策が不可欠
前編では、生成AI導入における最新トレンドの注意点と、リスクを回避するための具体的ポイントをまとめました。生成AIのリスクは一度対策すれば終わりではないため、中長期的な情報収集と施策の見直しが不可欠です。
続く後編では、企業の人事部門が取り組むべき具体的対応策についてご紹介します。
