2030年には1.7兆円規模へ、調査データが示す市場のポテンシャル

各種調査機関が、国内の生成AI市場が今後、急速に拡大すると予測しています。例えば、電子情報技術産業協会（JEITA）は、2030年には市場規模が1兆7,774億円に達する可能性があると見込んでいます。

出典: 魅力的な市場 | デジタルテクノロジー - 産業 - 対日投資 - 日本貿易振興機構 - ジェトロ

また、IDC Japanの調査によれば、国内の生成AI市場は2028年には8,028億円に達すると予測されており、これは驚異的な成長率です。

出典:国内生成AI市場は今後5年で8,000億円規模への成長を予測

このように予測機関によって数値に幅はありますが、いずれも市場が爆発的に成長する点では共通しています。この背景には、技術の成熟と企業のDX推進への強い要求があります。もはや生成AIは一部の先進企業が試す技術ではなく、競争力を維持・向上させるための必須要素となりつつあります。

労働人口減少という日本の構造的課題への解決策

日本の生産年齢人口は長期的に減少傾向にあり、多くの企業にとって人手不足は深刻な経営課題です。生成AIは、資料作成や議事録要約といった定型的な知的労働を自動化します。これにより、従業員はより付加価値の高い創造的な業務に集中する時間を得られます。

これにより、労働人口の減少という構造的課題を克服し、生産性を向上させる解決策として大きな期待が寄せられています。

【セキュリティ】情報漏洩を防ぐための技術的対策

生成AIの法人利用において、最大の懸念事項はセキュリティです。一般消費者向けの無料サービスに社内の機密情報を入力すると、データがAIの学習に利用され、意図せず外部に漏洩するおそれがあります。会社の重要な情報を守るために、最低限知っておくべき3つの鉄則をご紹介します。

鉄則1：「個人向け」と「法人向け」を正しく見分ける

まず、最も重要なのがこの違いです。私たちが普段無料で使っているChatGPTと、会社が契約して利用する「法人向けAPI」は、まったくの別物だと考えてください。

個人向け無料AI: あなたが入力した内容を、AIが「勉強」の材料として使ってしまう可能性があります。

ここに会社の機密情報を書き込むのは、誰でも読める公共のノートに秘密を書き込むようなものです。

法人向けAPI: 会社として契約を結ぶため、「入力された情報を使ってAIは勉強しません」というルールが適用されます。これは、鍵のかかった自社専用の金庫に書類を保管するようなものです。

法人で利用する際は、必ず後者の「法人向けAPI」サービスを選ぶことが絶対条件です。

鉄則2：AIと繋ぐための「合鍵」を厳重に管理する

法人向けAPIを利用するには、「APIキー」と呼ばれる、いわばAIサービスを使うための「合鍵」が発行されます。

この合鍵の管理が非常に重要です。もし、この合鍵が誰でも見られる場所（例えば、ウェブサイトの裏側のコードなど）に置かれていた場合、第三者に盗まれて不正利用される危険があります。

合鍵は、必ず社内の専門家しかアクセスできない、厳重な「サーバー」と呼ばれる金庫の中に保管するようにしてください。

鉄則3：社内の利用ルールを明確にする

安全なツールと正しい使い方を決めても、それを使う社員がルールを知らなければ意味がありません。

• どのような情報をAIに入力して良いか、ダメか
• 誰が、どのような目的でAIを利用するのか

といった、社内での利用ルールを明確に定め、全社員に周知することが不可欠です。これにより、人的なミスによる情報漏洩のリスクを大きく減らすことができます。

生成AIのセキュリティは、AIそのものが危険なのではなく、その「使い方」が問われます。

• 必ず「法人向けAPI」を契約する
• APIキー（合鍵）は厳重に保管する
• 社内の利用ルールを徹底する

この3つの鉄則を守ることが、生成AIのパワーを安全に引き出し、ビジネスを加速させるための第一歩です。

【料金体系】主要AIツールの法人向けプラン比較とコスト算出の考え方

生成AIのAPI利用は、多くの場合、処理したデータ量に応じて課金される従量課金制です。この基本単位となるのが「トークン」です。トークンとは、AIがテキストを処理する際の最小単位ですが、その算出方法は単純な文字数ベースではありません。特に日本語は、英語に比べて同じ内容でも多くのトークンを消費する傾向があり、例えば漢字1文字が3トークン以上として扱われることもあります。

安易な文字数ベースでの概算は、実際の請求額が想定の数倍に膨れ上がるリスクをはらみます。コストを見積もる際は、各AI提供元の公式トークナイザー・ツールを利用することが不可欠です。

コスト算出の注意点
API利用時には、質問（プロンプト）だけでなく、過去の会話履歴も一緒に送信することで文脈を維持します。そのため、会話が長くなればなるほど、1回のリクエストで送信するトークン数が増加し、コストが上昇する傾向があります。意図しない高額請求を避けるため、一定のやり取りで会話をリセットするなどの制御が重要になります。

【人材・ノウハウ不足】「プロンプトエンジニアリング」の基本

生成AIを効果的に活用するには、AIへの指示（プロンプト）を工夫する「プロンプトエンジニアリング」のスキルが求められます。同じAIでも、指示の出し方次第で出力の質は大きく変わります。

精度の高い出力を得るためのプロンプトには、以下の3つの要素を盛り込むことが有効です。

1. 役割 (Role): AIに専門家（例: 「あなたはプロのマーケターです」）などの役割を与える。
2. 文脈 (Context): 必要な背景情報や目的を伝える。
3. 指示 (Instruction): 具体的に何を、どのような形式で出力してほしいか明確に指示する。

まずはこの3点を意識するだけでも、AIの応答品質を向上させることが期待できます。

回答の信頼性を高める「RAG」とは？

生成AIの課題の一つに、ハルシネーション（AIが事実に基づかない、もっともらしい嘘の情報を生成する現象）があります。このリスクを低減し、回答の信頼性を高める技術として注目されているのがRAG (Retrieval-Augmented Generation) です。

RAGは、ユーザーからの質問に対し、まず社内のデータベースや文書ファイルなど、指定された情報源から関連性の高い情報を検索（Retrieval）します。そして、その検索結果を根拠としてAIに回答を生成（Generation）させる仕組みです。

この技術を用いることで、以下のような活用が可能になります。

高精度な社内FAQボット: 最新の社内規定やマニュアルのみを参照して、従業員からの質問に正確に回答する。

顧客向けサポートの自動化: 自社の製品情報やウェブサイトの最新情報に基づいて、顧客からの問い合わせに24時間対応する。

RAGは、一般的な知識しか持たない生成AIに、自社独自の専門知識を与えるための極めて有効なアプローチです。