法研システムズ 生成AI入門 法研システムズ 生成AI入門第1回の前半60分。本日の進め方を共有したあと、生成AIが何者で、どこで間違え、何を入れてはいけないのかを、公式の数字と実際に起きた事例で押さえます。
生成AIに一度も触れたことがない方も対象です。難しいことは扱いません。本日のゴールは、自分の仕事でAIが使えたと言える小さな成功体験を1つ持ち帰ることです。「失敗しても大丈夫、まず触ってみる」を合言葉に進めます。
職種・経験年数は問いません。前半は座学、後半は手を動かしていただきます。
自分の業務でAIを試し、明日も使ってみたいと思える手応えを1つ持ち帰っていただきます。
業務PCを起動し、ブラウザで gemini.google.com にアクセスして、ご自身の Google Workspace アカウントでログインできる状態にしておいてください。使えるかどうかは情シスご担当の判断によりますので、開けない方はその場で講師がフォローします。
本日は受講者の皆さん全員で1枚のクラス共有シート（Google スプレッドシート）を使います。各演習の結果や気づきを、ご自身の名前の行に1行ずつ書き込んでいただきます。手を動かした分だけシートが埋まっていきます。
進み具合は「やってみた／つまづき中／できた」の3つから選んで記入します。講師の指示があったら、当日配布される共有シートのURLを開いてください。
他の方の行が埋まっていく様子が見えると、自分も書いてみようという気持ちが自然に働きます。講師と運営はこのシートを見るだけで全員の進み具合を把握でき、つまずいている方にすぐ声をかけられます。正解を競うものではありません。空欄を自分の言葉で埋めること自体が、今日の参加です。
この章では、生成AIが何者で、何を得意とし、どこで間違えるのかを45分で押さえます。座学中心ですが、画面上で短いデモを挟みます。生成AIは確率的に次の言葉を選ぶ仕組みで、これが便利さと危うさの両方を生みます。
生成AIはこれから来る技術ではなく、すでに業務で使われている技術になりました。日本企業の業務利用率は55.2%、世界各国とは依然差があるものの、社内活用は加速しています。
使うのは Gemini（Gemini for Workspace、業務契約版）です。Google I/O 2026 で Gemini 3.5 Flash が発表され、2026年6月には 3.5 Pro が提供されています。文章の要約や作成、翻訳、表データの整理、画像の読み込みと説明まで、ブラウザ1つで扱えます。
定型文の下書き、議事録の要約、長文の言い換えといった「ゼロから1を作る手前の作業」はAIが急速に肩代わりしています。一方で、事実が正しいかの最終判断、相手の状況をくんだ意思決定、責任を伴う承認は人間の仕事として残ります。AIに任せる部分と自分が担う部分を分けて考えると、使いどころが見えてきます。
同じブラウザに文字を打つので混同しがちですが、両者は目的の質が違います。検索エンジンは正解の在りかを示すツールで、生成AIはあなたの状況に合わせて回答を組み立てる相手です。
| 観点 | 検索エンジン（例：Google） | 生成AI（例：Gemini） |
|---|---|---|
| 得意なこと | 事実・URL・公開情報を素早く引き当てる | 状況を整理し、文章・要約・案を組み立てる |
| 1セッション平均滞在 | 約5分 | 約14分 |
| 使い方の前提 | キーワードを打って結果を選ぶ | 文脈を伝えて対話する |
| 典型的な失敗 | 検索結果が古い・偏る | もっともらしい嘘を返す（後述） |
「来週の社内勉強会のアジェンダを1行で出して」と、「あなたは保険業界の研修担当です。来週、新人5名向けに60分でガイドラインの読み方を教えます。アジェンダを5ブロックに分け、各ブロックの所要分も付けてください」を、同じ Gemini に投げて回答品質の違いを画面でご覧いただきます。1回で終わらせず、3回4回と聞き返す前提が大切です。
生成AIは確率的に次の言葉を選ぶ仕組みのため、自信満々に存在しない事実を語ることがあります。なぜ起きるのかは単純で、AIは正しさを確かめているのではなく、もっともらしく続く言葉を選んでいるだけだからです。最近の象徴的な事例を3件ご紹介します。
航空会社相手の訴訟で、原告弁護士が ChatGPT に判例検索させ、6件の存在しない判決を引用。原典を求められて発覚し、罰金5,000ドルと懲戒対象になりました（Mata v. Avianca）。
遺族割引の払い戻し可否について、サイト上のチャットボットが誤回答。BC州の民事解決トリビューナルはチャットボットも会社の表示として、812カナダドルの賠償を命じました。
デロイト豪州が29万豪ドルで納品した福祉システム監査の報告に、存在しない論文や架空の裁判官引用が混入。研究者が発見し、契約最終支払分を返金する事態になりました。
AIの出力には、必ず人間の目で出典確認を入れてください。とくに数字・固有名詞・法令条文・判例は、原典を確認せずに文書化しないでください。便利だからで省略すると、デロイトと同じことが起きます。
2つ目のリスクは、AIへの入力が外に出てしまうこと、そして会社が把握していないAI利用（シャドーAI）が広がっていることです。
半導体設備測定DBのソースコード、歩留まり管理プログラムのコード、社内会議の録音書き起こしが ChatGPT に送信された事案。同社は入力を制限したのち、5月に全面禁止へ進みました。
AIサービス側が侵害されたのではなく、利用者側端末のマルウェアによる窃取と判明。AIそのものより、アクセスする端末側のセキュリティが弱点になることを示しました。
会社が把握していないAI利用は、日本国内でも一定の割合で起きています。
ダメなことが何かわからないので結局何もしない、という現場が一定数あります。判断基準を明確にすると、リスクを避けながら活用できます。
本研修で扱う Gemini for Workspace（業務契約版）は、入力データがモデル学習に使われない設計です。プロンプト・応答・添付コンテンツは Google 側でも人間レビューされません。とはいえ、上記の入れない項目は契約の有無に関わらず社内ルールとして守る運用が現実的です。
リスクを並べましたが、入れないものを入れず、出力を自分で確かめる。この2つを守れば、生成AIは日々の作業を確実に軽くしてくれます。この後のハンズオンで、実際にその手応えを作っていきましょう。