生成AI（Generative AI）：テクノロジートレンドから、企業価値を生み出すソリューションへ

生成AIが変える、企業とテクノロジーの向き合い方

生成AIは、いまや企業のデジタルトランスフォーメーションを語るうえで欠かせない重要なテーマとなっています。従来のAIが、主に予測・分類・自動化といった領域で活用されてきたのに対し、生成AIはさらに一歩進み、コンテンツ作成、プログラミング支援、文書の要約、データ分析、アイデア提案、そして自然言語による人との対話など、より幅広い領域で新たな可能性を広げています。

特にテクノロジー企業にとって、生成AIは単なる実証実験のためのツールではありません。生産性の向上、サービス品質の改善、そしてお客様により高い付加価値を提供するための、重要な基盤となり得る技術です。

これは、DTS Software Vietnamが掲げる「先進技術、特に生成AI（Generative AI）の活用を積極的に推進し、お客様に高付加価値なサービスを提供していく」という方針とも深く結びついています。

テクノロジー市場が急速に変化する今、企業に求められているのは、「生成AIに注目すべきかどうか」を考えることではありません。むしろ重要なのは、「生成AIをどのように活用すれば、実際のビジネス価値につながり、効果を測定でき、さらに持続的に拡大していけるのか」を見極めることです。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、学習したデータやユーザーからの指示をもとに、新しいコンテンツを生成できる人工知能の一分野です。生成できるものは、文章、画像、ソースコード、レポート、メール、シナリオ、表データ、音声、動画など多岐にわたります。

生成AIの大きな特徴は、「新たなアウトプットを生み出せる」という点にあります。たとえば、従来のAIが顧客の解約可能性を予測するのに対し、生成AIは顧客対応メールの作成、フィードバックの要約、パーソナライズされた提案、さらには運用チーム向けのアクションプラン作成まで支援することができます。

企業における生成AIは、単なる文章作成ツールとして捉えるべきものではありません。業務プロセス、システム、データ、日々のオペレーションに組み込むことで、人の意思決定をより迅速に、より正確に、そしてより効率的に支える「デジタル能力の基盤」として活用できる技術です。

非常に大きな経済的ポテンシャル

McKinseyによると、生成AIは、分析対象となった63のユースケースにおいて、年間で約2.6兆〜4.4兆米ドルの経済価値を新たに生み出す可能性があるとされています。この数値は、生成AIがもはや実証実験段階のテクノロジートレンドではなく、企業の生産性やオペレーションモデルに大きな影響を与え得る重要な成長ドライバーであることを示しています。

また、Stanford AI Index 2025でも、AI市場の急速な拡大が報告されています。同レポートによると、2024年における生成AIへの世界の民間投資額は339億米ドルに達し、2023年比で18.7％増加しました。さらに、2024年にAIを活用していると回答した組織は78％に上り、前年の55％から大きく伸びています。

これらのデータが示しているのは、生成AIが「注目すべきトレンドを見極める段階」から、「実際に導入し、価値創出につなげる段階」へと移行しているということです。企業は今、「生成AIとは何か」を知るだけでなく、生成AIによってどの業務プロセスを改善できるのか、どこでコストを削減できるのか、どの業務を加速できるのか、そしてどのように競争優位性を高められるのかに関心を寄せ始めています。

実証実験から、企業の成長戦略を支える力へ

生成AIの進化と企業への浸透は、驚くほどのスピードで進んでいます。かつて生成AIは、業務を補助する周辺的なツールとして捉えられることが多くありました。しかし現在では、営業、マーケティング、プロダクト開発といった企業の中核業務を支える、戦略的な基盤へと位置づけが変わりつつあります。

以下のデータは、生成AIが企業活動の中にどれほど急速に広がっているかを示しています。

89％
すでに生成AIを業務に活用している、または活用を進めている企業の割合

93％
生成AIの活用可能性について、調査・実証実験・一部導入・本格導入のいずれかに取り組んでいる世界の組織の割合

45％
生成AIを実証実験の段階から、実際の本番環境へ移行している企業の割合

97％
何らかの形でAIを活用しているベトナム企業の割合

これらの数値からも分かるように、生成AIはもはや「試してみる技術」ではなく、企業の競争力や成長戦略を左右する重要なテクノロジーへと進化しています。今後は、生成AIをどのように業務へ組み込み、どのように価値創出につなげていくかが、企業にとって大きなテーマとなっていくでしょう。

一方で、生成AIの導入率が急速に高まっているにもかかわらず、近年のレポートでは、ある重要な“逆説”も指摘されています。それは、導入することが必ずしも価値創出につながるわけではないという現実です。

生成AIについて理解を深めるうえで、次の3つのデータは非常に示唆的です。

80％
最新世代の生成AIを活用しているにもかかわらず、売上や利益に大きな改善が見られていない企業の割合

50％
PoC（Proof of Concept：概念実証）の段階を終えた後、本格導入に至らず中断されている生成AIプロジェクトの割合

95％
年間300〜400億米ドル規模の大規模な生成AI投資を行っているにもかかわらず、まだ明確な収益を得られていない組織の割合

これらの数値が示しているのは、生成AIの成功は「導入したかどうか」ではなく、どの業務課題に適用し、どのように運用へ組み込み、どのように成果を測定するかによって決まるということです。

つまり、生成AIは単なるツール導入ではなく、業務プロセス、データ、組織体制、そして人の判断を含めた総合的な変革として捉える必要があります。

生成AIは、企業のどこで価値を生み出せるのか

ナレッジワークの生産性を高める

生成AIが企業にもたらす価値の中でも、特に分かりやすいのが、ナレッジワークにおける反復的な業務の支援です。生成AIは、長文資料の要約、メールのドラフト作成、会議メモから議事録への整理、フィードバックの分類、レポート内容の提案、社内データベースからの情報検索支援など、さまざまな業務をサポートすることができます。

大量の文書や情報を扱う企業にとって、生成AIは情報処理にかかる時間を短縮し、業務効率を高める有効な手段となります。ただし、生成AIを効果的に活用するためには、データが適切に整理されていること、アクセス権限が明確であること、そして出力結果を確認するプロセスが整備されていることが重要です。

適切な運用モデルのもとでは、生成AIは業務を加速させる「デジタルアシスタント」として機能します。一方で、最終的な確認、判断、責任は引き続き人が担うべきです。

ソフトウェア開発の品質向上

IT業界において、生成AIはソフトウェア開発ライフサイクルにも大きな影響を与えています。生成AIは、ソースコードの作成支援、リファクタリング案の提示、ユニットテストの作成、バグ分析、技術文書の作成、要件の要約、テスト業務の支援など、開発プロセスのさまざまな場面で活用できます。

重要なのは、生成AIがソフトウェアエンジニアを置き換えるものではないという点です。むしろ、生成AIはエンジニアが反復的な作業に費やす時間を減らし、システム設計、業務ロジック、セキュリティ、パフォーマンス、ユーザー体験といった、より高度な領域に集中できるよう支援します。

DTSVNのようなテクノロジーサービス企業にとって、生成AIはデリバリー品質の向上、プロジェクトにおける対応スピードの改善、そしてお客様との協業体験の向上を支える重要なツールとなり得ます。

ITアウトソーシングサービスの高度化

ITアウトソーシングの領域では、お客様が求める価値も変化しています。従来のように技術人材を確保するだけでなく、現在では、業務課題に対する提案力、プロセス最適化、そして付加価値の創出がより重視されるようになっています。

生成AIは、テクノロジーサービス企業が「実行リソースを提供するパートナー」から、「お客様のビジネス課題を共に解決するパートナー」へと進化するための大きな後押しとなります。

たとえば、生成AIは要件分析、仕様書の作成、品質チェックリストの確認、プロジェクトナレッジの標準化、二言語コミュニケーションの支援、レポート業務の一部自動化などに活用できます。

特に日本のお客様に対しては、品質、セキュリティ、一貫性、プロセス遵守が非常に重要です。そのため、生成AIの活用においても、リスク管理、データガバナンス、そして人による確認を組み合わせた human-in-the-loop の考え方が欠かせません。

BPO・データ処理における新たな価値創出

生成AIは、BPOやデータ処理の領域においても大きな可能性を持っています。特に、文書、データ、業務プロセスに関わる業務では、生成AIの活用によって、より効率的で高度なオペレーションの実現が期待されています。

たとえば、生成AIは文書からの情報抽出、各種資料や hồ sơ の要約、コンテンツの分類、データの標準化、一次翻訳、レポート作成、社内プロセスの検索支援など、幅広い業務をサポートできます。これにより、これまで人手と時間を要していた作業を効率化し、担当者がより判断力や専門性を必要とする業務に集中しやすくなります。

一方で、高い正確性が求められる業務では、生成AIだけに処理を任せるのではなく、チェックシステム、業務ルール、人による承認プロセスと組み合わせることが不可欠です。

生成AI活用における最適なアプローチは、すべてを完全自動化することではありません。AIと人がそれぞれの強みを活かしながら連携するハイブリッド型の業務プロセスを設計することで、処理スピードと品質の両方を高めることができます。

生成AIを導入するうえで企業が直面する課題

価値創出の方向性と明確な目標の不足

多くの企業は、小規模な生成AIの実証実験から取り組みを始めています。しかし、それぞれの取り組みが全社的な事業戦略と十分に結びついていない場合、成果が限定的になりがちです。

その結果、リソースが分散したり、似たような取り組みが重複したり、より大きなインパクトが期待できるソリューションへとスケールさせることが難しくなります。生成AIを真に価値創出につなげるためには、「何のために活用するのか」「どの業務課題を解決するのか」「どの成果指標で効果を測るのか」を明確にすることが重要です。

人材不足と部門間連携の難しさ

生成AIの活用を成功させるためには、既存の業務プロセスを見直し、各チームの役割や責任を再定義することが求められます。しかし実際には、ビジネス部門と技術部門の間にある理解のギャップが、導入の大きな壁となることがあります。

また、データエンジニア、AI運用の専門人材、モデル管理やガバナンスを担う人材など、生成AIの導入・運用に欠かせない役割は依然として不足しています。そのため、経験豊富なチームを構築し、継続的に運用できる体制を整えることは、多くの企業にとって簡単ではありません。

推進力と実行体制の不足

経営層が生成AIに強い関心を持っていても、現場での実行体制が十分に整っていないケースは少なくありません。誰がオーナーシップを持つのか、どのようなプロセスで導入を進めるのか、成果をどのように評価するのかが曖昧なままでは、生成AI戦略は実行段階で停滞してしまいます。

さらに現場レベルでは、生成AIツールをどのように使えば業務に役立つのかが十分に理解されていなかったり、活用するための動機づけが不足していたりする場合もあります。生成AIを組織に定着させるには、ツールの導入だけでなく、教育、ルール整備、成功事例の共有、継続的な改善の仕組みが必要です。

分断されたデータ基盤とテクノロジー環境

生成AIの効果的な活用には、信頼できるデータ基盤と柔軟なテクノロジー環境が欠かせません。しかし、多くの企業ではデータ戦略が明確でなかったり、過度に複雑な集中型プラットフォームを構築しようとしたりすることで、かえって導入が進みにくくなることがあります。

また、生成AIの試験的なプロジェクトが部門ごとに個別に進められ、それぞれ異なるツールやインフラに依存している場合、ノウハウや機能を再利用しにくくなります。その結果、プロセスの標準化が進まず、全社的な展開や運用効率の向上につながりにくくなります。

生成AIを持続的な価値創出につなげるためには、個別最適ではなく、データ、ツール、運用ルールを段階的に整備し、再利用可能な仕組みとして発展させていくことが重要です。

生成AIを価値創出につなげるための導入戦略

多くの企業が陥りやすいのは、「どのAIツールを使うべきか」という問いから始めてしまうことです。しかし、本来まず考えるべきなのは、**「どの業務プロセスに時間・コスト・人的リソースがかかっており、生成AIによってどの部分を改善できるのか」**という視点です。

ビジネス課題を起点にすることで、企業は生成AIのユースケース、KPI、必要なデータ、導入範囲をより明確に定めることができます。特に、実施頻度が高く、必要なデータが比較的整理されており、プロセスの標準化が可能で、効果を測定しやすい領域から優先的に取り組むことが重要です。

たとえば、レポート作成時間の短縮、社内資料の検索時間削減、顧客問い合わせ対応のスピード向上、エンジニアによるテストケース作成の支援、プロジェクト内でのレスポンス向上など、具体的な目標から始めることで、生成AIの活用はより実践的で成果につながりやすいものになります。

適切なデータ基盤を構築する

生成AIは、適切なデータと連携してこそ、真価を発揮します。データが分散している、最新の状態に保たれていない、アクセス権限が明確でない、標準化されていないといった状況では、生成AIの出力結果が不正確になったり、管理しにくくなったりする可能性があります。

そのため、生成AIを本格的に展開する前に、企業はデータ基盤、ナレッジベース、そしてデータガバナンスの仕組みを整備することが重要です。

そのアプローチの一つとして注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。RAGは、生成AIが回答を作成する前に、社内のデータソースから関連情報を検索・参照できるようにする仕組みです。これにより、生成AIはより業務文脈に沿った、信頼性の高い回答を生成しやすくなります。

企業においてRAGは、社内チャットボット、技術文書を検索するアシスタント、カスタマーサポート支援システム、プロジェクトナレッジの検索ツールなどに活用できます。データ基盤とRAGを適切に組み合わせることで、生成AIは単なる汎用ツールではなく、企業固有の知識や業務プロセスを支える実践的なソリューションへと進化します。

DTS Software Vietnamの今後の方針

DTS Software Vietnamの今後の発展方針について、同社の代表取締役社長は次のように述べています。

「DTSVNは、先進技術の活用を積極的に推進していきます。特に、生成AI（Generative AI）の活用を通じて、お客様により高い付加価値を持つサービスを提供していきたいと考えています。」

この方針は、DTSVNが生成AIを単なる新しいテクノロジートレンドとして捉えているのではなく、サービス力の向上、業務プロセスの最適化、そしてお客様への実質的な価値提供を実現するための重要な戦略の一部として位置づけていることを示しています。

企業向けにテクノロジーサービスを提供する企業として、DTSVNは生成AIを以下の3つの価値軸から活用していくことができます。
それは、社内での活用、既存サービスの品質向上、そして新たな高付加価値サービスの創出です。

社内における生成AIの活用

DTSVNでは、業務生産性の向上、人材育成の支援、ナレッジマネジメント、文書分析、社内コミュニケーション、そして業務プロセスの標準化を目的として、社内での生成AI活用を進めています。

これは、DTSVNのメンバー一人ひとりが、実際の企業環境において生成AIをどのように活用できるのかを理解するための重要なステップです。社員が生成AIを効果的に、かつ適切に管理された形で業務プロセスに取り入れられるようになることで、専門業務やお客様向けサービスへの展開に向けた、より強固な基盤を築くことができます。

この段階において、生成AIは社員を支える「デジタルアシスタント」としての役割を担います。反復的な業務の処理、情報検索にかかる時間の短縮、文書ドラフトの作成、内容の要約、そしてより迅速な意思決定の支援など、日々の業務をよりスムーズに進めるための力となります。

既存サービスの品質向上

社内での生成AI活用を基盤として、DTSVNはソフトウェア開発、テスト、システム保守、データ処理、プロジェクト運用支援といった既存サービスにも、段階的に生成AIを取り入れています。

ソフトウェア開発の領域では、生成AIはエンジニアによるソースコード作成、ユニットテストの作成、バグ分析、要件の要約、技術文書のレビュー、テストプロセスの標準化などを支援することができます。

また、文書処理やデータ処理のサービスにおいても、生成AIは情報の分類、資料や hồ sơ の要約、レポート作成、業務処理ステップの効率化などに活用できます。

DTSVNが重視しているのは、生成AIを人に代わる存在として捉えるのではなく、技術チームや運用チームの能力を高めるための支援ツールとして活用することです。専門知識、品質管理プロセス、そして人による確認・判断と組み合わせることで、生成AIはお客様へのサービス提供における生産性、一貫性、アウトプット品質の向上に貢献します。

お客様に向けた高付加価値サービスの創出

さらに、生成AIの活用は、DTSVNがお客様企業に向けて、より高い付加価値を持つサービスを開発していくための新たな可能性を広げます。

単に技術リソースを提供したり、ご要望に応じた開発・運用サービスを提供したりするだけでなく、DTSVNはお客様とともに課題を見極め、最適なユースケースを検討し、ソリューションを設計・構築し、既存システムへの生成AIの統合まで支援することができます。

このアプローチは、先進技術を活用して実質的な価値を生み出すというDTSVNの方針とも合致しています。生成AIは、企業の業務をより速く進めるための手段にとどまりません。業務プロセスの最適化、データ活用の高度化、そしてデジタルビジネス環境における競争力の向上を支える重要なテクノロジーとして、お客様の成長に貢献することができます。

安全かつ責任ある生成AI活用に向けて

生成AIの活用を推進する一方で、DTSVNは安全性、セキュリティ、リスク管理にも重点を置く必要があります。

企業環境において、特にお客様のデータを取り扱う場合、生成AIは明確なルールのもとで活用されるべきです。具体的には、データへのアクセス権限の管理、生成結果の確認・承認プロセス、情報セキュリティの確保、そして利用時における人の責任範囲を明確にすることが重要です。

このような取り組みにより、DTSVNは単に最新のテクノロジートレンドに対応するだけでなく、専門性、慎重さ、責任ある姿勢をもってお客様からの信頼を築くことができます。

また、これは生成AIを一時的な実証実験ツールで終わらせるのではなく、DTSVNの長期的な競争力を支える重要なケイパビリティとして育てていくための基盤にもなります。

生成AIは、企業に大きな可能性をもたらしています。しかし、その真の価値は、AIを個別のツールとして断片的に活用するだけでは生まれません。生成AIの価値は、テクノロジーをビジネス課題、データ、業務プロセス、人の判断、そしてリスク管理と結びつけることで、はじめて発揮されます。

DTSVNのようなテクノロジー企業にとって、生成AIは競争力を高め、サービス品質を向上させ、お客様により高い付加価値を持つソリューションを提供していくための大きな機会です。

適切に導入・運用することで、生成AIは企業の業務を単に「速くする」だけでなく、よりスマートに、より一貫性のある形へと進化させ、デジタル時代の未来に備える力となります。

先進技術、特に生成AIの活用を積極的に推進するという方針のもと、DTSVNは、従来のテクノロジーサービス提供パートナーにとどまらず、お客様のイノベーション、業務最適化、そして持続的な付加価値創出を共に支えるパートナーとなることを目指していきます。