Cloud Campus

生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説

2025.05.07

ITスキル

eラーニング

生成AIとは?導入するメリット・デメリットとビジネスでの活用シーンを解説

AI(人工知能)の一種である生成AIは、文章や画像、動画の作成に役立つことから、ビジネスでの活用の幅が広がっています。

生成AIをビジネスに取り入れて作業効率を高めるためには、生成AIの意味や仕組みを正しく理解することが大切です。

本記事では、生成AIの概要やビジネスでの活用シーンを紹介します。

生成AIを活用するときのポイントも紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

生成AIとは

生成AIとは、AIの一種であり、テキストや画像、音声等のコンテンツを自動生成する技術のことをいいます。

企業の業務効率化やクリエイティブ分野での活用が進んでおり、今後もさらなる進化が期待されています。

まずは、生成AIの仕組みと一般的なAIとの違いを解説します。

生成AIの仕組み

生成AIは、学習した大量のデータを基に、新しいコンテンツを作成します。

コンテンツ作成の過程に用いられる代表的な技術として、ディープラーニング(深層学習)が挙げられます。

ディープラーニングとは、人間の脳を模倣したニューラルネットワークを使って大量のデータから法則を自動抽出する技術です。

テキスト生成AIでは、過去の文章データを学習し、ユーザーの入力に基づいた自然な文章を作成できます。

生成AIと一般的なAIの違い

生成AIとAIとの大きな違いは「新しいコンテンツを作成できるかどうか」です。

一般的なAIは既存データを基に分析や分類、予測を行うことが得意です。

一方、生成AIは新たなデータを生み出すことに長けています。

そのため、文章作成やデザインの補助、音声の合成といった幅広い用途で活用されています。

詳しくはAIとは?という記事でもまとめていますのでご参考にどうぞ。

AIとは?ビジネス導入のメリット・注意点・活用例を一挙紹介

生成AIの種類

生成AIの種類には、主に以下の4つがあります。

  • テキスト生成AI
  • 画像生成AI
  • 動画生成AI
  • 音声生成AI

それぞれの特徴を詳しく紹介します。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、ユーザーからの指示や質問から文章を出力するAIです。

ブログ記事や広告文といったコンテンツの自動作成、既存資料の要約・翻訳等に活用されています。

テキスト生成AIは文章の流れを理解し、自然な対話をすることもできます。

そのため、カスタマーサポートの自動化や、学習支援の分野での活用も進んでいる技術です。

画像生成AI

画像生成AIは、ユーザーの指示に従って画像を自動作成するAIです。

専門的なスキルがなくとも、リアルな人物画像やおしゃれなイラストの生成が可能になります。

広告デザインやゲームのキャラクター制作に活用されており、創作活動の幅を広げる技術として注目されています。

動画生成AI

動画生成AIでは、画像や指示文を基に映像を自動で生成・編集できます。

なかでも、特定の人物の動きを学習し、別の映像と組み合わせるディープフェイク技術が有名です。

2023年にRunway社が「Gen-2」という高品質な動画生成AIを発表したことをきっかけに、動画生成AIへの注目が集まりました。

技術の進歩によって長尺の動画も簡単に生成できるようになれば、プロモーションや広告動画の生成が可能になるでしょう。

音声生成AI

音声生成AIは、音声の合成や変換ができるAIです。

テキストデータを自然な音声に変換するTTS(Text to Speech)や、特定の人物の声を再現するボイスクローン技術等が使われています。

ナレーションの自動作成や音声アシスタントの開発に活用されており、コールセンター業務やポッドキャスト制作といった分野での運用が期待されている技術です。

生成AIに使われるモデル

生成AIに使われるモデルには、以下のようなものがあります。

  • GPT
  • VAE
  • GAN
  • 拡散モデル

それぞれ詳しく解説します。

GPT

GPT(Generative Pre-trained Transformer)は、AI(人工知能)技術ベンダーOpenAIが開発した、文章を生成するためのAIモデルです。

大量のテキストデータを学習し、自然な文章を作成できるのが特徴です。

2025年4月現在、GPT-4oやGPT-4.5といった複数のバージョンが提供されています。

チャットボットや記事作成、プログラムのコード補助等、多様な用途で活用されています。

VAE

VAE(Variational Auto Encoder)は、データの特徴を学習し、それに基づいて新しいデータを生成するモデルです。

画像や音声の生成に使われることが多く、データの圧縮や復元にも応用されています。

GAN

GAN(Generative Adversarial Network)は、2つのネットワークが競い合うことで、よりリアルなデータを生成するモデルです。

特に画像生成の分野で活用されており、リアルな写真風の画像を作れるのが特長です。

主にデザイン作成やデジタル広告等に利用されています。

拡散モデル

拡散モデル(Diffusion Model)は、対象の画像や音声にノイズをくわえ、その過程をさかのぼるように再構築する過程を学習して生成をするモデルです。

DALL·E(DALL-E-2 以降)といった最新の画像生成AIにも用いられており、高品質なイラストや写真の作成を得意としています。

生成AIを使ったサービス例

生成AIを使ったサービスには、以下のようなものが挙げられます。

サービス名 特徴
ChatGPT
  • アメリカのOpenAIが開発した、人が書いたような自然な文章を自動作成できるテキストAI
  • コーディングや文章の要約、翻訳、アイデア出しに活用できる
Gemini
  • アメリカのGoogleが開発元の高性能なテキストAI
  • テキストだけでなく、画像や音声といった複数のデータを同時に扱える
DALL·E3
  • アメリカのOpenAIが開発した、指示文に沿って画像を自動生成するサービス
  • ChatGPTやBing AIで利用できる
Stable Diffusion
  • イギリスのStability AIが開発元の、無料で利用できる画像生成AI
  • Hugging FaceやDream Studio等のアプリで利用できる
Sora
  • アメリカのOpenAIが提供している、リアルな動画や画像を自動作成できるサービス
  • クオリティの高い実写やアニメーション動画を作成できる
Gen-2
  • アメリカのRunway社が開発元で、テキストや既存の画像、映像から新しい動画を生成できるサービス
  • カメラの詳細な動きや速度等を設定できる機能がある
VALL-E
  • アメリカのMicrosoft社が開発した、人間の自然な声を再現できる音声生成AI
  • 3秒の音声サンプルから、感情の乗った音声を生成できる
CoeFont
  • 東京工業大学発のベンチャー企業が開発した音声生成AI
  • 有名人やキャラクターの10,000種類以上のAI音声を利用できる

生成AIを活用するメリット

生成AIを利用する主なメリットは、以下の通りです。

  • 業務効率化
  • コスト削減
  • アイデア創出のサポート
  • 顧客満足度の向上

生成AIの活用により、文章作成やデータ分析等の業務の一部を自動化できる可能性があります。

業務自動化によって人的リソースを削減できれば、人件費を抑えることにもつながるでしょう。

生成AIにユーザーや市場のデータを提供すると、新しい企画やデザインのヒントを得られたり、より最適なコンテンツを作成できたりします。

その結果、顧客満足度が向上する効果も期待できます。

生成AIを活用するデメリット

生成AIの使用には、以下のようなデメリットがあることを認識しておきましょう。

  • 誤った情報を生成する可能性がある
  • 生成コンテンツが既存の著作物と類似するリスクがある
  • 適切な指示を伝えるのが難しい

生成AIは進化の途中であり、誤った情報や既存の著作物と類似したコンテンツを作成する恐れがあります。

また、コンテンツの品質はユーザーの指示によって大きく変動する傾向があります。

生成AIをうまく活用するには、指示内容を見直すといった工夫が求められるでしょう。

生成AIのビジネス活用シーン

生成AIは、以下のようなビジネスシーンで活用できます。

  1. プレゼン資料や議事録作成の効率化
  2. 顧客ニーズや市場調査のサポート
  3. マーケティング・広告業務の効率化
  4. カスタマーサポートの自動化
  5. コンテンツ制作の支援

それぞれ詳しく紹介します。

1. プレゼン資料や議事録作成の効率化

生成AIはテキストの要約やスライドの自動作成ができるため、プレゼン資料の作成時間の大幅な短縮が可能です。

会議の録音データを生成AIに入力すれば、自動でテキスト化し、要点の抽出もしてくれるため、議事録を短時間で作成できるようになります。

2. 顧客ニーズや市場調査のサポート

生成AIは、SNSやアンケート結果を基に、トレンドや顧客の関心を自動分析してくれます。

テキストAIにSNS投稿の情報を入力すると、特定の製品やサービスに対するユーザーの感想を迅速に収集します。

競合他社の動向や業界の最新情報も、AIを活用することで素早く調査しやすくなるでしょう。

3. マーケティング・広告業務の効率化

広告業務に欠かせないターゲット層の選定やキャッチコピーの作成は、生成AIが得意な分野です。

例えば、生成AIに顧客データを提供すれば、顧客に響きやすい広告文や画像を自動生成してくれます。

メールマーケティングにおいては、開封率の高い件名や本文の生成も可能です。

マーケティング業務の一部を生成AIに任せられると、企画や戦略立案に集中できるようになり、業務の生産性が向上するでしょう。

4. カスタマーサポートの自動化

テキストAIや音声生成AIを活用すると、顧客対応を自動化できるだけでなく、迅速かつ的確なサポートが可能になります。

生成AIが使われているチャットボットは、事前に学習した膨大なデータを基に回答を出したり、より自然な会話ができたりするため、顧客サポートの質を向上させられます。

カスタマーサポートにAIを取り入れれば、サポート業務の負担軽減だけでなく、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

5. コンテンツ制作の支援

コンテンツ制作には時間とスキルが必要ですが、AIを活用することで誰でも効率的に作成できるようになります。

例えば、自社メディアの記事執筆について相談すると、どのような構成・見出しが適しているかのアドバイスを受けられます。

画像生成AIを活用すれば、広告デザインや構成のヒントを得られるでしょう。

生成AIを活用するときのポイント

生成AIを活用するときは、以下のポイントを押さえておきましょう。

  • 生成AIの出力内容を確認する
  • 機密情報を入力しない
  • 人間の創造性を組み合わせる
  • 生成AIに関する法律の動向をチェックする

それぞれ詳しく紹介します。

生成AIの出力内容を確認する

生成AIの出力内容が必ずしも正確とは限りません。

事実関係の誤りや偏った情報が含まれることがあるため、利用者自身が内容を確認し、正確性を担保することが大切です。(生成AIの出力の間違いをハルシネーションと呼びます。)

誤情報を含んだコンテンツを使用すると、信頼を損なってしまう可能性があります。

生成AIで作ったコンテンツを活用するときは、信頼できる情報源と照らし合わせながら、適切な修正をしましょう。

機密情報を入力しない

生成AIを利用する際は、機密情報や個人情報を入力しないようにしましょう。

生成AIツールのなかには、ほかのユーザーが過去に入力したデータを出力するものもあり、意図せず情報が外部に漏れるリスクが否めません。

情報漏えいを引き起こさないためにも、入力して問題ない情報なのかの確認が必要です。

人間の創造性を組み合わせる

生成AIは効率的にコンテンツを作成できる一方で、独自性や創造性には限界があります。

より質の高いコンテンツを作成するには、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間の視点や創造性をくわえて編集・修正することが大切です。

例えば、生成AIのアイデアを基に、独自の意見や事例を交えて文章を作成すると、より魅力的で価値のあるコンテンツに仕上がります。

AIの活用は補助的な手段と捉え、人間の創造力と組み合わせることで、より高品質な成果物を生み出しましょう。

生成AIに関する法律の動向をチェックする

生成AIにおける日本の法律や規制は、まだ整備をしている途中の段階です。

ただし、2025年2月に「AI関連技術の研究開発と活用推進法案」が閣議決定されたことを受け、今後はAIに関する規制が強まる可能性があります。

生成AIを適切に活用するためにも、政府や公的機関の発表する情報をチェックし、法律やガイドラインの動向を把握しておきましょう。

まとめ

生成AIは、膨大なデータを基に新しいコンテンツを生み出すことに長けています。

そのため、文章作成やデザイン制作の補助、音声の合成といった幅広い用途で使用されています。

ビジネスシーンで活用すれば、プレゼン資料や議事録作成の効率化、カスタマーサポートの自動化が期待できるでしょう。

生成AIを適切に利用するためにも、正しい知識を取り入れたり、生成AIに関する法律の動向をチェックしたりするようにしましょう。

サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、年間999円(税抜)で100教材以上のeラーニングを受講できます。

AIの基礎知識や生成AIをビジネスに活用するポイントを学べるコンテンツも収録しているので、生成AIの導入を検討している場合はぜひご活用ください。

低コストで厳選コンテンツ見放題!Cloud Campusコンテンツパック100

コース一覧はこちらからご確認ください。

>>Cloud Campusコンテンツパック100の詳細をチェックする

この記事を書いた人

他の記事も見る

2023.02.20

いま話題の『ディープラーニング』って何?簡潔にまとめます

2023.02.20

いま話題の『ディープラーニング』って何?簡潔にまとめます

eラーニング

ITスキル

『ディープラーニング』は人工知能の分野で大きな注目を集めている技術です。 ただ、調べてみても内容が難しくて、よくわからないという方も多いのではないでしょうか。 この記事では初心者の方でも『ディープラーニング』について詳しくなれるよう、丁寧にまとめていきます。 ディープラーニングってそもそも何? ディープラーニング(Deep Learning)は深層学習と呼ばれており、1950年代からすでに研究が始まっていた歴史の長い技術です。 もとになっているのは「ニューラルネットワーク」という人間の脳の神経回路の仕組みを模したアルゴリズムです。 コンピュータは単純な計算処理を高速に行うことは得意で、人間を遥かに凌いでいますが、人間にとっては簡単な「物体を認識する」という処理はコンピュータにとっては非常に複雑で苦手とする処理でした。 そこで、コンピュータの苦手とする処理を人間の脳のメカニズムをコンピュータ上で人工的に実現し、その苦手な処理を得意にしてみようということで生まれたのがニューラルネットワークです。 そして『ディープラーニング』とは、従来よりも脳のメカニズムを正確に模した最新のニューラルネットワーク技術のことを指す言葉です。 さらに詳しい内容に興味がある方はこちらのリンク集からご覧ください。 <参考サイト> TechCrunch:これは便利―Google+/Picasa Webにアップロードした写真が画像認識によってキーワード検索できるようになった。 Think IT:未来を先取り!技術者なら知っておきたいディープラーニング ITmediaビジネスオンライン:ディープラーニングとは何なのか? そのイメージをつかんでみる ケータイWatch:ケータイ用語の基礎知識「第714回:ディープラーニングとは」 Yahoo! JAPAN、人工知能技術「ディープラーニング」を導入し、音声認識精度を向上 ディープラーニング最新の研究事例 最近では、ディープラーニングの応用分野が拡大しており、医療や金融、自動車産業など、様々な分野で利用されています。 ディープラーニングの最新の研究例の1つとして、Googleが2021年6月に発表した「MUM」が挙げられます。 MUMは、検索エンジンの質問応答能力を向上させることを目的としており、ディープラーニング技術を駆使して、複数の言語にまたがる情報を理解し、迅速に回答を生成することができるとされています。 そのほか、ディープラーニングの最新研究例としてGAN(Generative Adversarial Networks)を用いた画像生成技術が注目を集めています。 GANは、2つのニューラルネットワークを競わせることで、本物の画像に近い新しい画像を生成することができます。例えば、GANを使って、本物の写真と見分けがつかないような人工的な顔写真を生成することが可能になっています。 もう1つの最新例としては、2022年に発表された「DALL·E 2」があります。 DALL·E 2は、オープンAIによって開発された画像生成モデルで、自然言語の説明に基づいて、画像を生成することができます。例えば、「青い月の上に立つ象」という文章を入力すると、その内容に沿った画像を生成することができます。 ディープラーニング|企業導入事例 最新の企業導入事例として、以下の3つを紹介します。 トヨタ自動車 – 工場の生産管理 トヨタ自動車は、ディープラーニングを活用して、工場の生産管理を改善する取り組みを進めています。製品の欠陥率や生産ラインの停止時間などを予測し、生産ラインの最適化を図ることで、生産効率の向上を目指しています。 マイクロソフト – 自然言語処理 マイクロソフトは、自然言語処理技術にディープラーニングを導入し、音声認識や文章生成などの分野で高い精度を実現しています。また、その技術を活用して、AIアシスタント「Cortana」や機械翻訳サービス「Microsoft Translator」を提供しています。 LINE – 画像解析 LINEは、画像解析技術にディープラーニングを活用して、顔認識や物体検出などの機能を提供しています。また、その技術を活用して、AIアシスタント「Clova」や、AIによる自動応答システムの開発にも取り組んでいます。 身近な活用サービス事例 「結局のところ生活者にとって何がどう便利になるの?」という皆さんのために、すでにサービス化されている事例をいくつか挙げてみます。 画像認識 米GoogleのクラウドサービスGoogleフォトの画像検索をはじめとして、米MicrosoftのBing画像検索、米YahooのFlickr画像検索など、ウェブ画像検索ではすでに標準的になっているそうです。 また、以下サイトの記事にこの件について詳しく書かれていましたので参考までに載せておきます。 <参考サイト> これは便利 Google+/Picasa Webにアップロードした写真が画像認識によってキーワード検索できるようになった。 私もさっそくGoogle フォトの画像検索をしてみましたが、アップロードした写真は、自動的に物体の認識やシーンの認識が行われ、その認識したラベル(タグ)による検索結果が反映されました。(私は「赤ちゃん」というキーワードで検索したところ赤ちゃんの写真のみ表示されました。すごい!) また、日本国内でも2015年7月NTTコミュニケーションズのオンラインストレージサービス「マイポケット」において、『ディープラーニング』を用いて画像を解析し、自動でタグ付けを行う自動認識技術を東大出身の技術者が創設したモルフォ社が提供することがニュースで取り上げられています。 自然言語処理 自然言語処理とは、テキスト情報から意味を抽出したり、変換したりする処理のことです。 例えば、文章を自動要約したり、質疑応答させたりします。しかし、自然言語処理の実例は少なく、研究段階ということが実情みたいです。 そんな数少ない『ディープラーニング』の成功例としては、スマートフォン・タブレット向けニュース閲覧アプリ「SmartNews」が挙げられるそうです。 「SmartNews」は2012年設立のスマートニュース社が提供している、日米両国で1000万件以上のダウンロード数を記録している人気アプリであることは、皆さんもご存知のことと思います。 このアプリは、1日あたり1000万以上の大量の記事をウェブで収集・分析し、高速かつ精度の高い『ディープラーニング』の技術を使って10数種類のカテゴリに自動分類して、ユーザーに適切な情報を発信しているそうです。 音声認識 2015年5月、Yahoo! JAPANは『ディープラーニング』をベースにした音声認識エンジン「YJVOICE(ワイジェイボイス)」を発表しました。 同エンジンは「Yahoo!検索」や「音声検索」などで蓄えられたビッグデータをもとに2013年より研究が開始されました。 現在は18種のYahoo! JAPANのスマートフォン・タブレットアプリおよびウィジェットに実装されており、雑音やノイズの多い騒音下でも認識精度が大幅に向上しているそうです。 最後に このように、私たちの身近なサービスでも『ディープラーニング』の技術はすでに利用されているようですね。この技術が発展して私たちの生活をもっと豊かにしてくれる期待は充分に持ってよさそうです。 これからも『ディープラーニング』の動向は目が離せません。企業の人材育成についても、今後は「コンピュータに任せる」業務が拡大していくので「人間だから磨くべき知識・スキル」に重点をおく必要がありそうです。 eラーニングとは?概要からメリットやトレンドまで徹底解説 eラーニング導入で失敗しないための3つのポイントを解説 効果の高いeラーニング教材の作り方と3つのポイント【企業事例付き】 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用できます。 100コンテンツ以上の厳選コンテンツラインナップは資料請求からご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

2024.11.18

企業がすべき情報セキュリティ対策とは?被害事例と対策も紹介

2024.11.18

企業がすべき情報セキュリティ対策とは?被害事例と対策も紹介

eラーニング

ITスキル

人事制度・組織づくり

セキュリティ対策を怠ると、ウイルス感染やサイバー攻撃によって情報漏洩が発生し、自社だけでなく取引先や顧客にも影響を与える可能性があります。 近年では外部攻撃だけでなく、社員による顧客情報持ち出しや人的ミスによる情報漏洩が発生しているため、企業として適切なセキュリティ対策を講じることが大切です。 本記事では、セキュリティ対策の重要性や企業がすべき対策を解説します。 情報セキュリティの被害事例や個人ができる対策も紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。 セキュリティ対策とは セキュリティ対策とは、企業の情報資産をウイルス感染や不正アクセス等から保護するための対策のことです。 IT化が進んだ昨今では、さまざまな情報をシステム上に保管しているため、情報漏洩やシステム停止が発生しないように対策する必要があります。 セキュリティ対策をする際は、以下の3つの要素を意識しましょう。 機密性:許可された人物だけが情報にアクセスできること 完全性:他者によって情報が改ざんや削除されないこと 可用性:必要なときに必要な情報にアクセスできること これらの要素の一つでも欠けると、情報漏洩が発生したり、必要な情報にアクセスできなくなったりするので、総合的な視点をもってセキュリティ対策に取り組むようにしましょう。 セキュリティ対策の重要性 情報漏洩やシステムの停止が起きると、企業イメージが低下したり取引先や顧客に損害を与えたりする可能性があります。 セキュリティ対策を講じるときは、なぜ対策をしなければならないのか?ここからはセキュリティ対策の3つの重要性を解説していきます。 1. 情報資産を守るため 企業の情報資産には、知的財産や財務情報、顧客・従業員情報等があります。 知的財産や財務情報が流出すると、企業としての競争力が低下し、業績が悪化する原因になることも考えられるでしょう。 また、顧客情報が漏洩すると、企業の信用が低下するだけでなく、損害賠償を請求される可能性もあります。 そのような状況にならないためには、情報漏洩が発生しないようにセキュリティ対策を徹底することが重要です。 2. 日常業務がストップするのを防止するため ウイルス感染やサイバー攻撃等によって社内システムが停止すると、業務が止まってしまう可能性があります。 日常業務が停止すると、本来得られるはずの利益や営業機会を失い、経済的損失を被ることになります。 また、サービスが提供できなくなると、取引先や顧客からの信用低下、損害賠償の請求につながることも考えられるでしょう。 継続して安定した業務を行うためにも、日頃からセキュリティ対策を取り入れておくことが大切です。 3. 企業の信用を保つため セキュリティ対策が不十分な企業は、情報漏洩やホームページの改ざんによって社会的信用を失う可能性があります。 情報セキュリティ事故が発生しないように機密情報を適切に管理するのは、企業の社会的責任です。 一度失った信用を取り戻すには、想像以上の時間と手間がかかります。 企業としての信用を失うことにならないためにも、適切なセキュリティ対策をしておきましょう。 情報セキュリティの被害事例 ここからは、実際に起きた情報セキュリティの被害事例を紹介します。 セキュリティ対策が不十分な場合に、どのような被害が発生するのかを把握しておきましょう。 被害事例1.外部攻撃による情報漏洩 大手SNS会社と技術協力関係にある企業の子会社A社の取引先のパソコンがマルウェアに感染し、約44万件の個人情報が流出しました。 マルウェアに感染したA社と大手SNS会社の認証基盤が一部共通化していたことでサイバー攻撃を受けたとされています。 大手SNS会社は、今後の対策として認証基盤を子会社から分離させる方針を示しています。 被害事例2.社員による顧客情報の不正持ち出し 学生向けの不動産賃貸業を手がける企業の社員が約2万9,000人の顧客情報を第三者に不正に提供した事例です。 企業は、顧客から「ウォーターサーバーの勧誘がくる」といった計33件の苦情が寄せられたため、社内調査を実施したところ社員による情報漏洩が発覚しました。 社員は、顧客管理システムに不正ログインし、外部にデータを持ち出したとされています。 企業は、再発防止策として顧客管理システムの使用範囲の制限やセキュリティの強化を行いました。 被害事例3.人的ミスによる情報漏洩 大手自動車メーカーが子会社に管理を委託していた顧客情報の一部がクラウド環境の設定ミスにより、外部から閲覧できる状態が10年ほど続いていたことが判明しました。 大手自動車メーカーは、データの取り扱いルールの説明が不十分だったこと等が原因であったと考え、クラウド設定を監視するシステムの導入や従業員への教育を徹底することとしました。 大手自動車メーカーは漏洩した顧客情報が二次利用されたり、複製されたりした被害は確認されていないと公表しているが、顧客一人ひとりに連絡したうえで専用のコールセンターを設置することになった。 企業がすべきセキュリティ対策5選 情報セキュリティの被害を防ぐためには、適切な対策を実施することが大切です。 ここからは、企業がすべきセキュリティ対策を紹介します。 1. マルウェア感染対策 マルウェアとは、ウイルスやフィッシング、スパム等、ネットワーク上で被害を与えることを目的とした悪意のあるソフトウェアのことです。 マルウェア感染対策として、以下のような対策が有効とされています。 マルウェア対策ソフトの導入 ソフトウェアの更新 危険なWebサイトのフィルタリング マルウェアに感染したときは、パソコンのLANケーブルを抜いたり、無線LANのスイッチを切ったりして、それ以上感染を広げないことが重要です。 マルウェアに感染したときに全従業員が迅速に対処できるようにネットワークの遮断方法を教育しておきましょう。 2. 不正アクセス対策 不正アクセスを防ぐためには、適切なアカウント管理をすることが大切です。 企業秘密や顧客情報等の重要な情報へのアクセスは、必要最低限の担当者に制限しましょう。 くわえて、誰が、いつアクセスしたのかの履歴が残るようにしたり、不正アクセスを検知して管理者に通知するシステムを導入したりするのも効果的です。 不正アクセスにすばやく気付くことで、被害を最小限に留められます。 また、退職者のアカウントは不正使用されないように、速やかに削除や無効化するようにしましょう。 3. 情報漏洩対策 リモートワークの導入によって社外で仕事をする機会が増え、パソコンやUSBメモリの紛失によって情報漏洩が発生するリスクが高まっています。 企業は社内だけでなく、社外でパソコンを利用するときに情報漏洩が発生しないように、セキュリティ対策を徹底する必要があります。 例えば、外部にパソコンを持ち出す場合には、事前申請を義務づけたり、端末自体にデータやアプリケーション等を保存せず、社内にあるサーバーで情報を管理する「シンクライアント」を導入するのがよいでしょう。 4. 機器障害対策 ウイルス感染やネットワーク障害、操作ミスによるデータの破損、停電が発生すると、日常業務ができない状況になる可能性があります。 業務が止まると自社だけでなく、取引先に影響を与える可能性があるため、機器障害があったときの対策をしておくことが大切です。 機器障害による業務停止を起こさないためには、定期的にバックアップをとったり、停電時に電力供給が止まらないように無停電電源装置を設置したりする等の対策をしておきましょう。 5. 従業員への教育 セキュリティ対策では、企業だけでなく従業員一人ひとりの危機管理意識を高めることも大切です。 従業員にセキュリティ対策の重要性や対策方法を理解してもらうための研修を実施しましょう。 くわえて、情報セキュリティに特化した部署を設置するのも手段のひとつです。 サイバー大学のeラーニング用動画コンテンツ見放題サービスである「Cloud Campusコンテンツパック100」では、全社員向けの「ID/Password管理の徹底」や「標的型攻撃メールの例と対策」、「外部無線LAN利用禁止」等の情報セキュリティに関するコンテンツを提供しています。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 個人・従業員ができるセキュリティ対策6選 企業のセキュリティ対策では、従業員一人ひとりのセキュリティ意識を高めておくことが重要です。 ここからは、個人レベルで取り入れられるセキュリティ対策を紹介します。 1. パスワード管理の徹底 個人アカウントの不正利用を防ぐためには、推測されにくいパスワードを設定することが大切です。 パスワードを設定する際は、同じパスワードを使い回さないように意識したり、ランダムな英数字の組み合わせにしたりするのがポイントです。 また、設定したパスワードは第三者に知られることがないように管理を徹底しましょう。 企業側が一定期間ごとにパスワードを変更しなければログインできない仕組みや、パスワードを一定回数間違えた場合にログインできない仕組みを構築するのも効果的です。 2. ソフトウェアのアップデート ソフトウェアは、時間の経過とともにセキュリティ上の弱点となる脆弱性が発見されることがあります。 この脆弱性を改善するための修正プログラムが定期的に通知されるので、そのタイミングにアップデートするようにしましょう。 アップデートを怠っていると、サイバー攻撃やウイルス感染の被害を受ける可能性があります。 このような被害を防ぐためにも、小まめにアップデートをしてソフトウェアを最新の状態に保ちましょう。 3. 標的型攻撃への対策 標的型攻撃とは、特定組織の機密情報やアカウント情報を盗み取ることを目的とした攻撃のことです。 例えば、組織内の個人に対して業務内容を装ったメールを送り、メール内のリンクをクリックしたり、添付ファイルを開いたりすることでウイルスに感染するようにつくられたメール等が標的型攻撃に該当します。 標的型攻撃の被害を防ぐためには、手口を理解して安易にリンクや添付ファイルを開かないように注意することが大切です。 企業側の対策としては、従業員に訓練用メールを送信して開封情報を収集し、従業員の意識調査をしたうえで注意喚起するのが効果的です。 4. メールの誤送信の防止 メールを送信する際に、送信先のアドレスや添付データを間違えることで情報漏洩が発生するリスクがあります。 メールの誤送信を防ぐためには、送信前に宛先や添付データに間違いがないかを確認したり、メールアドレスを入力し始めると宛先の候補を表示してくれるオートコンプリート機能を無効にしたりするのが効果的です。 誤送信を早期に発見するために、関係者を「CC」に入れて送信するのもよいでしょう。 5. SNSの適切な利用 SNSの普及により、企業も個人もSNSを利用する機会が増えています。 SNSの不適切な投稿は、情報漏洩や企業イメージ低下につながる恐れがあるため、適切な利用を心がけることが大切です。 投稿する際は、機密情報や個人情報が含まれていないかを確認してから投稿しましょう。 企業側の対策として、就業規則でSNS利用の規定を定めたり、不適切な投稿を防止するための研修を実施したりするのも効果的です。 6. 生成AIの適正な利用 生成AIでは、学習機能によって入力した情報を第三者が使用したときの回答に使われるケースがあります。 そのため、企業秘密や顧客情報等を入力していると、思わぬ情報漏洩につながる可能性があるので注意が必要です。 そのような事態を防止するためにも、どのような情報を生成AIに入力してはならないのかを事前に調べておきましょう。 企業側の対策としては、生成AIの適正な利用ができるように研修プログラムを取り入れるのがよいでしょう。 まとめ 企業秘密や顧客情報等の情報を取り扱っている企業は、サイバー攻撃やウイルス感染によって情報漏洩が発生するリスクを抱えています。 情報漏洩が発生した企業は、取引先や顧客からの信用を失ってしまいます。 情報セキュリティの被害を防ぐためには、企業だけでなく従業員一人ひとりがセキュリティ対策の重要性を理解したうえで対策していくことが重要です。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、全社員向けの「ID/Password管理の徹底」や「標的型攻撃メールの例と対策」、「外部無線LAN利用禁止」、「生成AIの適正利用」等の情報セキュリティに関するコンテンツを提供しています。 企業の情報資産を守るためにも、適切な対策方法を学んでおきましょう。   低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 情報セキュリティに関するコンテンツを含む、30カテゴリ、100以上のeラーニングコンテンツが見放題の「コンテンツパック100」。 ニーズの高いコンテンツを厳選することで、1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現しており、利用企業は240社以上になります。 Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用可能です。 「コンテンツパック100」の詳細は、こちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする  

2024.11.18

DX時代に欠かせないリスキリングとは?企業導入に向けた5ステップを紹介

2024.11.18

DX時代に欠かせないリスキリングとは?企業導入に向けた5ステップを紹介

eラーニング

ITスキル

ビジネススキル

人材教育

DX化への対応が求められる昨今、リスキリングの重要性について耳にすることは多いのではないでしょうか。 今後、企業がリスキリングに取り組んでいくのであれば、リスキリングの意味や注目されるようになった背景を押さえておくことが大切です。 そこで今回は、リスキリングの定義や導入時の注意点、ポイントを解説します。 スムーズに導入するための手順も紹介しているので、リスキリングの導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。 リスキリングとは リスキリングとは、新しい職業に就くとき、もしくは現在の職業で仕事の進め方が大幅に変わったときに対応できるよう、必要なスキルを身に付ける、身に付けさせることをいいます。 語源はスキルの再取得という意味のある「Re-skilling」です。 これまで企業が取り組んでいた人材教育は、現状の業務をスムーズに進めるために自社のノウハウを伝える形が主流でした。 しかし、現状の業務に必要なスキルや知識のみでは、近年のDX化に対応できなくなっていることから、リスキリングが重要視されるようになったのです。 リスキリングがDX時代に欠かせない理由 リスキリングは、DX時代の人材戦略のひとつとされています。 DXとは、AIやIoT等のデジタル技術を活用して業務プロセスを改善し、最終的に製品やサービス、ビジネスモデル、組織の変革をめざことです。 したがって、DXを成功させるには、デジタル技術を活用できる人材が求められます。 デジタル技術を活用できる人材がいない企業は、DX時代に対応するために外部人材を採用したり、社員に必要なスキルを身に付けさせたりする必要があります。 リスキリングが注目されている背景 リスキリングが注目されるようになったきっかけは、2020年に開催された世界経済フォーラム年次総会(ダボス会議)で、「リスキリング革命」という構想が発表されたことです。 リスキリング革命とは、第4次産業革命にともなう技術の変化に対応できる新しいスキルを獲得するために、2030年までに全世界で10億人によりよい教育、スキル、仕事を提供するという構想です。 第4次産業革命とは、IoTやAI、ビッグデータ等の活用による技術革新をいいます。 世界経済フォーラムでは、第4次産業革命によって数年で8,000万件の仕事が消失する一方で、9,700万件の新たな仕事が生まれると予測されています。 第4次産業革命に対応するには、DXの推進が不可欠であり、そのためにもリスキリングを取り入れていく必要があるのです。 リスキリングと似た用語 リスキリングと似た用語には、以下のようなものがあります。 リカレント教育 アップスキリング OJT アンラーニング それぞれの意味と、リスキリングとの違いを紹介します。 リカレント教育 リカレント教育とは「働く→学ぶ→働く」のサイクルを回し続けることをいいます。 実務と並行しながら進めるリスキリングに対し、リカレント教育では職場を離れて大学等の教育機関で学ぶのが一般的です。 くわえて、リカレント教育は働く個人が能動的に学ぶことを指しますが、リスキリングでは企業が従業員の学びを先導することに重きを置いているのも違いのひとつです。 アップスキリング アップスキリングとは、すでに保有している知識やスキルをアップデートすることです。 一方、リスキリングは保有していない知識やスキルを新たに身に付けることを意味します。 OJT OJTは、上司や先輩社員を指導役とし、現状の業務に必要なスキルや知識を身に付けてもらう方法です。 対してリスキリングは、現状の業務ではなく、今後新しく増える仕事に必要なスキルや知識を習得することを目的としています。 アンラーニング アンラーニングは、日本語で「学習棄却」「学びほぐし」という意味があり、既存の知識やスキルを取捨選択して新しいものに入れ替えることをいいます。 新しい知識やスキルを身に付けるリスキリングと異なり、既存の知識やスキルの取捨選択が重視されているのが特徴です。 企業がリスキリングに力を入れるメリット 企業がリスキリングに力を入れると、以下のようなメリットが期待できます。 DX人材不足の解消につながる 企業理解の深い人材が新規事業に取り組める 業務効率化・生産性向上につながる 新たなサービスや事業を生み出せる 従業員のモチベーションが高まる それぞれ詳しく見ていきましょう。 メリット①DX人材不足の解消につながる 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)が実施した「企業等におけるDX推進状況等調査分析(DX動向2024調査)」では、DX人材不足がいっそう深刻化していることが公表されました。 DX人材不足の原因には、DXの必要性が急速に高まっていることや、少子高齢化によって労働力が不足していることが挙げられます。 そのような問題を解決するには、会社全体でリスキリングに取り組み、従業員にDXに必要な知識やスキルを身に付けてもらうのが効果的です。 結果的にDX人材を採用する必要がなくなれば、採用コストの削減にもつながります。 メリット②企業理解の深い人材が新規事業に取り組める リスキリングを通して、もともと社内にいた人材にDXといった新しい業務に必要なスキルや知識を習得してもらえば、社内業務や企業の文化に詳しい人材に新規業務を任せられます。 新入社員と比べて社内業務や企業文化を教える手間がかからないので、新規事業をスムーズに進められます。 リスキリングによって企業理解の深い人材に新規事業を任せられれば、他部署との連携をスムーズに進められるでしょう。 メリット③業務効率化・生産性向上につながる リスキリングに力を入れることでDX人材の育成がスムーズに進めば、生産性向上が期待できます。 DX化によって作業の自動化や作業工数の削減が進むと人件費を削減でき、生産性向上につながるでしょう。 メリット④新たなサービスや事業を生み出せる リスキリングによってDX化がスムーズに進み、業務工数の削減を実現できれば、既存事業の拡大・新規事業の開発にリソースを割けるようになります。 それだけでなく、リスキリングによって新しいスキルや知識を身に付けると、新たなアイデアが生まれやすくなるでしょう。 新しいアイデアから新規サービスや事業拡大につながれば、顧客のニーズ変化にも対応できるようになる可能性が高まります。 メリット⑤従業員のモチベーションが高まる 企業がリスキリングに力を入れ、従業員にスキルアップの機会を提供できれば、モチベーションアップにつながるでしょう。 くわえて、DX推進によって業務の無駄をなくしたり、業務を自動化したりすれば残業時間をカットできます。 人手に余裕ができて休暇が取りやすくなることで、従業員のワークライフバランスが整えられるようになるはずです。 従業員のモチベーションが高まれば、優秀な人材が離れていくことを防げるだけでなく、生産性向上や会社の業績アップが期待できます。 リスキリングを取り入れる5つのステップ リスキリングは以下の5つのステップで取り入れるのがお勧めです。 必要なスキルを明らかにする リスキリングのプログラムを作成する 社員に取り組んでもらう 学んだスキルを業務に活用してもらう リスキリングの振り返る 順番に詳しく見ていきましょう。 1.必要なスキルを明らかにする リスキリングを取り入れる際は、まず自社の社員にどのようなスキルを取得してもらうべきかを明確にします。 そのためには、今後必要になるスキルと、現状で保有しているスキルを可視化することが大切です。 例えば、DX推進に取り組む場合は、デジタル技術に関するスキルを保有している社員はいるのか、保有している場合はどのくらいのレベルなのかを明らかにしていきます。 今後必要なスキルと現状の保有状況、保有レベルが分かると、どのようなリスキリングプログラムを取り入れるべきかを判断しやすくなります。 2.リスキリングのプログラムを作成する 取得が必要なスキルが明確になったら、リスキリングのプログラムを作成します。 リスキリングを進める方法には、社内勉強会や研修、eラーニング等があります。 社内勉強会や研修であれば、テキストや教材の準備、外部講師への依頼が必要です。 eラーニングであれば、どのツールを選ぶのかを決める作業が欠かせません。 くわえて、リスキリングの対象者や、受講に対するインセンティブを設けるかも決めておきましょう。 3.社員に取り組んでもらう 次に、作成したプログラムを社員に取り組んでもらいます。 プログラムを提供して終わりではなく、スキルをスムーズに習得してもらうためのサポートも必要になります。 例えば、面談で本人の希望を確認したり、学習の進捗状況をチェックしたりすることが大切です。 なお、リスキリングを実施する際は、従業員のモチベーション低下につながらないように、プログラムに取り組む時間を就業時間内に設けるのが理想です。 4.学んだスキルを業務に活用してもらう 学習プログラムが終了したら、実際に学んだスキルを業務に活用してもらいましょう。 リスキリングでは、学んだスキルを業務に活用できて初めて成功といえます。 しかし、時にはそのスキルを使う具体的な仕事が社内に存在しないこともあります。 そのような場合は、新規事業やプロジェクトの実現性を調査する「フィージビリティスタディ」のような新しいスキルを使える機会を用意するようにしましょう。 5.リスキリングの振り返りをする 最後に、リスキリングの過程や結果の振り返りをし、改善点を探します。 次回のリスキリングの質を高めるためにも、受講者の意見を聞きながら、良かった点・悪かった点を明確にしておきましょう。 リスキリングを取り入れる際の注意点 リスキリングを取り入れる際は、以下の点に注意しましょう。 リソースの確保が必要になる 導入に費用がかかる 社員のモチベーションを維持するのが難しい ひとつずつ詳しく解説します。 リソースの確保が必要になる リスキリングを新たに導入するには、リソースの確保が必要不可欠です。 必要なスキルの明確化やプログラムの選定、作成といった前準備だけでなく、リスキリングを実施するための時間と人手が必要となります。 くわえて、リスキリングを受ける従業員にも時間をつくってもらう必要があります。 リスキリングのリソースを確保するためにも、各部署の協力が欠かせません。 導入に費用がかかる 社内で研修ができないときは、外部講師に費用を払って依頼する必要性が出てきます。 リスキリングの規模が大きくなるほど、教材費や講師料といった費用がかさんでしまいます。 費用対効果を高めるためにも、リスキリングの目的を明確にしたうえで実行することが大切です。 リスキリングにかける費用が限られている場合は、eラーニングの導入を検討しましょう。 eラーニングを活用すれば、常に質の高い教育を提供できるメリットもあります。 サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」では、ITスキルを身に付けられる研修コンテンツを含む100教材以上がeラーニングで受講できます。 >>Cloud Campus「コンテンツパック100」をチェックする 社員のモチベーションを維持するのが難しい リスキリングプログラムを就業時間外に設定すると、社員のやる気が低下する可能性があります。 また、学習内容が社員自身の苦手分野だったり、スキルに関連する新規事業に興味がなかったりすれば、リスキリングへの意欲が低下してしまいます。 社員のモチベーション低下を防ぐためにも、社員の意見を聞きながら、就業時間内に学習時間を設けるようにしましょう。 リスキリングを取り入れる際のポイント リスキリングを取り入れる際は、以下のポイントを押さえるようにしましょう。 会社全体で取り組む 主体的に学べる仕組みを整える eラーニングを活用する それぞれ詳しく紹介します。 会社全体で取り組む リスキリングは基本的に通常業務と並行して進めることとなります。 受講者のみの力では、リスキリングの時間を確保するのは難しいため、所属部署や関連部署の協力が必要です。 会社全体にリスキリングの目的やプログラム内容を共有すれば、理解を得やすくなるでしょう。 主体的に学べる仕組みを整える リスキリングを成功させる鍵は、社員のモチベーションです。 モチベーションが維持できないと、学ぶ時間を設けても、なかなかスキルが身に付かない可能性があります。 新しいことを学んだり、通常とは異なる業務をしたりすることは、社員の負担増加につながります。 社員のストレスを軽減して、モチベーションを維持しやすくするためにも、企業側が主体的に学べる仕組みを整えることが大切です。 例えば、事前に学びたいことや今後のキャリアを確認したうえで、適切なプログラムを提供したり、リスキリングに取り組む人へのインセンティブ制度を設けたりするのが効果的です。 eラーニングを活用する リスキリングを取り入れたくても、リソースの確保が難しく、実行できていないケースは多くあります。 そのような場合は、eラーニングを活用しましょう。 eラーニングを活用すれば、外部講師へ依頼することなく、質の高い教育を提供できます。 くわえて、スマートフォンで気軽に学べたり、学習の進捗状況を確認できたりするメリットもあります。 まとめ 新たな知識やスキルを身に付けるリスキリングは、DX人材の不足解消や、企業の成長に欠かせないものです。 リスキリングを取り入れる際は、企業にとって必要なスキルを明確にし、従業員の適性を確認したうえで適切なプログラムを作成することが大切です。 リスキリングにかける社内リソースがない企業は、eラーニングの導入を検討しましょう。 サイバー大学では年間999円(税抜)で100教材以上のeラーニング用動画コンテンツが見放題の「コンテンツパック100」を提供しております。 ITスキルを身に付けられるコンテンツも収録しているため、リスキリングの導入を検討している場合はぜひご活用ください。 低コストで厳選コンテンツ見放題!コンテンツパック100 特にニーズの高いコンテンツだけを厳選することで、1ID 年額999円(税抜)の低コストを実現しています。 ビジネス・ITの基礎知識を学べるeラーニングコンテンツが見放題、Cloud Campusのプラットフォーム上ですぐに研修として利用が可能です。 社会人として身に付けるべきビジネスマナー等の基礎コンテンツを含む、100コース・1,500本以上の厳選動画をラインナップ。コース一覧の詳細は無料でこちらからご確認頂けます。 >>Cloud Campus コンテンツパック100の詳細をチェックする

まずはお試しください!