10秒でわかる！要点まとめ

1. 概要：AIを「部品」としてサービスに組み込む

生成AI活用企画とは、ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）、Gemini（Google）などのLLM（大規模言語モデル）のAPIを利用し、Webサイトやアプリに新たな機能を実装するプランニングです。

単に業務でAIを使ってメールを書くといったレベルの話ではありません。「サイト内の商品をAIが提案する接客機能」「ニュース記事の自動要約機能」「社内ドキュメントを検索回答するRAG（検索拡張生成）システム」など、AIをエンジンとした新しいユーザー体験（UX）や業務フローそのものを設計・構築することを指します。

2. なぜ重要なのか：クライアントの「AIで何かしたい」を具体化する

現在、あらゆる業界のクライアントから「生成AIを使って何かできないか？」という相談が急増しています。しかし、クライアントはAIを「何でもできる魔法」と誤解しているケースが少なくありません。

ディレクターには、AIが得意なこと（要約、翻訳、アイデア出し）と苦手なこと（正確な計算、最新情報の検索、事実確認）を正しく理解し、現実的かつ採算の合う企画に落とし込む翻訳能力が求められます。このスキルがないと、精度の低い回答でクレームになったり、API利用料が膨大になり予算オーバーになったりと、プロジェクトが破綻する原因になります。

3. 実務のポイント：精度検証（PoC）とリスクヘッジ

実務では、いきなり本開発に入らず、小規模な検証（PoC）を行うプロセスが重要です。

  1. プロンプトエンジニアリング：AIにどのような指示（プロンプト）を与えれば望む回答が得られるか、指示書の設計を行います。
  2. ハルシネーション対策：AIはもっともらしい嘘をつくことがあります。回答に根拠（ソース）を提示させる、事実確認が必要な分野には使わないなど、リスク管理の設計が不可欠です。
  3. セキュリティと権利関係：入力したデータが学習に使われない設定（API利用）になっているか、生成物が著作権を侵害しないかなど、法務・セキュリティ面でのガイドライン策定も重要な業務です。
  4. UX設計：AIの回答には時間がかかります。待機時間をストレスに感じさせないよう、文字を少しずつ表示する（ストリーミング表示）などのUI工夫が必要です。

4. スキルアップのヒント：「API」で何ができるかを知る

ブラウザ版のChatGPTを使うだけでなく、開発者向けの「APIドキュメント」や「Playground」に触れてみてください。「トークン（文字数課金）」の仕組みや、「温度（Temperature＝回答のランダム性）」の設定など、裏側の仕様を理解することで、エンジニアと対等に会話ができるようになります。