AcrobatのAIで変革する！企業のAI活用と創造的な働き方
生成AIはそのブレイクスルーが大きくニュースになって以来、多くの企業がAIの活用の可能性を探り、実際に取り組んできました。AIを取り巻く環境はいま、急速に変化を続けています。本記事では、生成AIを活用した日常の文書業務の効率化と、アドビの「責任あるAI活用とデータガバナンス」、Acrobatの新しいAI機能を使った実際の活用ユースケースを紹介します。
詳細はいつでもウェビナー「AcrobatのAIで変革する！企業のAI活用と創造的働き方」からもご覧いただけます。
生成AIを取り巻く環境～速いスピードと高い期待値
生成AIの進化は驚くべきスピードで進み、私たちの生活やビジネスに急速に浸透しました。特に最近では、ユーザーごとにカスタマイズされたパーソナルな体験を、AIを使って提供するなど、より身近で実用的な技術へと変貌を遂げています。企業における注目度は急上昇中で、ガートナーの調査によると、74％のCIOが「AIは自社の業界に大きな影響を与える」と回答*。この割合は年々増加しており、生成AIへの期待値の高さを裏付けています。
CIOに限らずマーケティング、CXリーダー、ITリーダーなどからも幅広く注目を集めており、今後もその広がりと進化から目が離せません。ご存知の通り、AIにはビジネスのやり方そのものを変革するポテンシャルがあります。
*Source: 2024 Gartner Impact of GenAI in the Digital Workplace Survey
なぜ企業はAI活用に取り組み始めたのか？
現代のビジネス環境では、膨大な情報が日々流れ込む中で、必要な情報を探し出し、精査するだけでも多くの時間と労力を要します。その結果、意思決定のスピードが鈍り、生産性の低下を招くケースも少なくありません。こうした「情報過多」の課題を解決する手段として、AIの活用が注目されています。 AIは大量のデータを短時間で処理・分析し、必要な情報を効率よく抽出することが可能です。企業がAI導入に積極的に取り組むのは、こうした背景があります。
一方で、どのように採用するかについては、企業は慎重な姿勢を崩していません。「データのプライバシーはどう確保されるのか」「対話した内容がLLMに学習されていないか」「生成された情報に法的リスクはないか」など、懸念が挙がるケースがあります。こうした懸念に対応するため、社内でルールを整備しながら慎重に活用を進めているのが現実です。
デジタルドキュメントから何を生み出すか。PDFはその中核である
企業が保有するデータには、「構造化データ」と「非構造化データ」の2種類があります。構造化データは表形式など、フォーマットが整った形で扱いやすいものです。一方、企業が有するデータ全体の約90%を占める非構造化データは、扱いが難しいとされてきました。
非構造化データには、画像や動画、各種アプリケーションに依存したファイルなど、形式がバラバラな情報が含まれます。その中でも圧倒的に多く利用されているのがデジタルドキュメントであるPDFです。業務報告書や契約書、マニュアルなど、多くの企業文書がPDFで保存されており、PDFこそが非構造化データ活用のカギを握っています。 デジタルドキュメントのPDFからいかに重要な情報を抽出し、新たな価値につなげるかが、今後のAI活用の成否を分けるポイントと言えるでしょう。
日常文書業務の効率化がすぐにできるAIアシスタント
日常的にPDFを利用しているビジネスパーソンにとって大きな助けとなるのが、Adobe Acrobatの新しいAI機能「AIアシスタント」です。Adobe Acrobatに組み込まれたこの生成AIベースの対話型支援機能は、複数または単一のPDFドキュメント内の情報を効率的に抽出・要約し、ユーザーが迅速に必要な情報へアクセスできるように支援してくれます。
対話型で指示を出していくために、一度アウトプットして終わりではなく、より詳細に、目的に沿って成果物を作り上げることができます。AIアシスタントを利用すれば、大量の文書をすべて読まなくても、要約を得ることができます。また、読んで抜き出してコピー&ペーストしていたこともなくなり、従来と比べて大幅な生産性の向上が見込めます。
詳細はいつでもウェビナー「AcrobatのAIで変革する！企業のAI活用と創造的働き方」からもご覧いただけます。
AIアシスタントの価値には、主に3つの柱があります。 1つ目はPCやモバイル、Web、Microsoft Teamsなど幅広い環境に対応し、どこからでも PDFを活用できること。2つ目はAIがドキュメントの内容を即座に要約・整理し、次のアクションにつながる情報をスピーディに得られること です。そして最後に、LLMの学習に利用しないといった企業が求める データガバナンスにも対応 し、高度なコンプライアンス遵守を実現できる点です。つまり、ビジネス現場での生産性と安全性を両立させているのです。
AI活用実践のための優先事項
企業が実際にAIの活用を進めるために考慮すべきことは何でしょうか？アドビではAI活用に向けた3つの優先事項を「データプライバシーとセキュリティ」「生成AIアウトプットの正確さ」「デプロイメントとトレーニング」として提示しています。
まず「データプライバシーとセキュリティ」において、アドビはユーザーデータの取り扱いに厳格なポリシーを採用し、「データはお客様のもの」の考え方を徹底しています。AIが参照するのは、ユーザーが指定したドキュメントのみであり、その内容が 大規模言語モデル（LLM）の学習に使われることは一切ありません。安心して業務に組み込むことができます。詳細は「企業でも安心して利用できるAcrobat AIアシスタント： データガバナンスとセキュリティへの取り組み」の記事を御覧ください。
次に「生成AIアウトプットの正確さ」については、アドビ独自のAIエンジンが活用されており、PDFなど非構造化データからの情報抽出においても高精度な出力が可能です。例えば、PDF内の複雑な座組で表示される表はAIが正確に読み取ることは難しいと言われています。しかし、PDFの生みの親であるアドビはこれまで蓄積してきた長年のPDFの技術を用いて、高度な表が含まれる複雑な形式・内容のPDFでも高精度に内容を読み取り、要約やアクション提案など、実務で使えるアウトプットを素早く提供できます。
「デプロイメントとトレーニング」への懸念もアドビは最小限におさえています。AIアシスタントは既存のアプリケーション環境、つまり見慣れたAcrobat ReaderやAcrobat Pro、Acrobat Standardの画面に無意識に邪魔にならないようなかたちで表示され、ユーザーは特別なトレーニングや追加のインストールをする必要がありません。説明いらずで直感的に使い始めることができます。
トレーニングが不要で現場での定着がしやすく、日常業務の生産性を着実に向上させるため、結果として投資対効果（ROI）も高くなります。デプロイメントも容易です。Acrobatのライセンスを管理者が管理画面で、エンドユーザーに数クリックで割り当てられるのと同様に、管理者がAIアシスタントの機能を利用してもらいたいエンドユーザーに簡単に割り当てたり、割り当てを変更したりすることができます。
AIアシスタントの活用ユースケース
AIアシスタントを活用したユースケースを以下に2点紹介します。1つ目は秘密保持契約書にまつわる作業、2つ目は公文書をもとに新たなコンテンツを作成するユースケースです。
契約書チェック業務──秘密保持契約書
秘密保持契約書（NDA）のチェック業務において、これまで紙の契約書やスキャン画像など、写真としてしか存在しない文書から文字を抽出し、内容を精査するには、多くの手間と専門知識が必要でした。
しかしAIアシスタントを使えば、スマホで撮影した画像形式の契約書のPDFからも正確に文字を認識し、あらかじめ用意したチェックリストを読み込ませることで、その基準に沿ってAIアシスタントが自動でリーガルチェックを行うことができます。例えば「リスク」「概要」「修正案」を教えてほしいと思いAIアシスタントにお願いすれば、それらが整理された表形式のレポートをAIアシスタントは出力してくれます。誰が見ても理解しやすい構成としてチェック結果が出力され、その内容そのものを成果物としてすぐにコピー&ペーストで提出することができます。
さらに注目すべきは「アトリビューション機能」と呼ばれる引用元をすぐに参照できる機能です。AIアシスタントが指摘した内容が契約書のどの文言に基づいているかが明示され、ワンクリックですぐにその文言の確認をすることができるため、裏付けを確認しながら効率よくレビューできます。この仕組みにより、確認業務の工数が大幅に削減されるだけでなく、自社が重視するチェックポイントに基づいたレビューが可能になり、属人性を排除した一貫性のある判断が実現します。逆に言えば、AIアシスタントは、読み込ませたPDFの内容のみから情報を引用するため、ハルシネーション（AIによる嘘）が起きるリスクが限りなく低いです。
https://www.youtube.com/watch?v=ubwHwupEK9c
公文書を「使える情報」に変える
膨大な公的情報も、AIアシスタントを使えば一気に「活用できる知」へと変わります。たとえば、厚生労働省が公開しているヒヤリハット事例集。膨大な事例が掲載されたウェブページをPDF化し、AIアシスタントに読み込ませることで、効率的な情報整理が可能になります。
AIアシスタントは、事例を業種ごとに分類しながら簡潔に要約。さらに、参照元の文言を明示する「アトリビューション機能」によって、どの情報に基づいた整理かが一目でわかります。たとえば、製造業に関する事例が多いことや、そこで起きている事故の傾向を可視化。さらに掘り下げて、原因や発生状況ごとに分類し、それぞれの事例に対する危険度の評価までAIアシスタントが行ってくれます。
その上で、「危険度の高いケースに共通する要因は？」とAIアシスタントに聞けば、「可燃性物質の取り扱い」など、新たな切り口で情報を再構成。ドキュメントを多面的に分析できるのが大きな特長です。そして最後には、自身の業務に即したテーマやニーズを入力することで、例えば安全マニュアルの骨子までAIアシスタントが自動生成。大量の情報をもとに、対話形式で数分以内に実用的なコンテンツを構築することができます。
このケースは、公文書を「読む」だけでなく、「使う=アクション」を実践するユースケースと言えるでしょう。
https://www.youtube.com/watch?v=qS0b5vz0hz0
責任あるAI活用とデータガバナンス
AIアシスタントをAcrobatに実装したアドビはサービス提供事業者として、「AI倫理原則」を公開しています。それは、自動化または人間による専任部門による堅牢なAIレビュープロセスを確立してガバナンスを維持し、説明責任や透明性を新機能計画時に考慮し、AIによる出力によるネガティブな影響の可能性を減らすよう努力を続けています。そして、データは利用者であるお客様のコントロール下にあるようなポリシーを貫き、企業のAI活用のプラットフォームを提供しています。
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