IT・スタートアップ企業がAIを活用する場面｜ツールの氾濫と情報管理の設計から
AIツールの導入自体には慣れているIT・スタートアップ企業が、かえって陥りやすい課題を整理しました。ツールが増えすぎる問題と、情報管理の線引きから考える進め方を紹介します。
IT・スタートアップ企業は、生成AIの導入自体には抵抗が少ないことがほとんどです。むしろ課題は逆で、部署やメンバーごとに使うツールがばらばらに増え、どれを標準にするか決めきれないまま時間が過ぎていく、という状態に陥りやすい傾向があります。この記事では、ツールに慣れている企業ほど起きやすい課題と、整理の進め方をまとめます。
「使える人」が多いほど、ツールは増えすぎる
メンバー個人がそれぞれ便利なツールを見つけて使い始められるのは強みですが、会社としての標準が決まらないまま広がると、次のような状態になりがちです。
- 同じ目的のツールが複数契約され、費用と管理の手間が重複している
- チームによって出力の形式や品質にばらつきがあり、引き継ぎがしづらい
- 誰がどのツールにどんな情報を入力しているか、会社として把握できていない
個々の判断が速いこと自体は良い面ですが、会社としての線引きがないまま広がった状態は、後から整理するほうがコストがかかります。
標準化の前に、情報管理の範囲を決める
ツールを一本化する前に、まず決めておきたいのが「どの情報をAIに入力してよいか」という線引きです。
| 情報の種類 | 入力の目安 |
|---|---|
| 顧客の個人情報・契約情報 | 原則入力しない。入力する場合は匿名化・抽象化してから |
| 社外秘の技術情報・未公開の事業計画 | 学習に使われない設定を確認したうえで、範囲を限定して運用 |
| 社内向けの一般的な文書・議事録 | 比較的活用しやすい業務。ツール標準化の対象にしやすい |
この線引きを先に決めておくと、ツールを絞り込む際の判断基準にもなります。機能の便利さだけでなく、情報の扱い方まで含めて比較できるようになるためです。
進め方の順番
- 現在、部署やメンバーが個別に使っているツールと用途を洗い出す
- 入力してよい情報の範囲を、部署をまたいで一つの基準にまとめる
- 基準に沿って標準ツールを絞り込み、移行期間を区切って統一する
- 定着後も、新しいツールを試す窓口は残しておく
すべてを一度に統一しようとすると現場の反発が大きくなりやすいため、まず情報管理の基準を揃え、そのうえでツールを絞る、という順番が現実的です。移行期間中は旧ツールと新ツールが並走することになりますが、期限を先に決めておかないと、なし崩しに併用が続いてしまう点にも注意が必要です。
エンジニア組織特有の論点
開発チームがあるIT企業では、コード生成や設計支援にAIを使う場面も増えています。この領域では、一般的な文書作成とは別の論点が加わります。
- 社外のリポジトリやライブラリに含まれる情報が、入力・出力にどう影響するか
- 生成されたコードのライセンスや著作権の扱いをどう整理するか
- レビュー工程を省略せず、AIの出力を人が確認する前提を保てるか
開発生産性を上げる目的でAIを導入する場合も、確認工程を省略しない設計にしておくことが、後々の手戻りを防ぎます。
相談先について
株式会社スリーラボでは、IT・スタートアップ企業からのご相談についても、生成AIの導入支援（AI ACTIVATION）の一環として、ツールの棚卸しと社内利用ルールの整備からお受けしています。すでに複数のツールが現場に浸透している状態からでも、使ってよい情報の範囲を整理し直すところから着手できます。
まとめ
IT・スタートアップ企業では、AIツールへの抵抗の少なさが、かえってツールの氾濫という別の課題につながりやすい傾向があります。標準化を急ぐ前に、入力してよい情報の範囲を決めることが、遠回りに見えて確実な進め方です。進め方に迷う場合はできることのページをご覧のうえ、お問い合わせからご相談ください。