生成AIの面白いビジネス活用事例15選！大手企業中心で導入手順まで紹介

生成AIはビジネスにおいて、業務効率化や品質向上、アイデア創出など、さまざまな分野で成果を上げています。

本記事では、デザイン・広告、業務効率化、企画・開発、文書作成、顧客対応の5分野での活用事例を紹介し、生成AIの導入方法を解説します。生成AIの導入を検討している方は、本記事を読むことで、自社での導入イメージがつかめるでしょう。

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ビジネスで生成AIを活用する3つのメリット

ビジネスで生成AIを活用するメリットは、以下の3つです。

生成AIを上手く活用することで、企業の競争力向上や生産性の飛躍的な向上が期待できます。各メリットの詳細を見ていきましょう。

また、次の記事ではAIをビジネスに活用するための事例やメリット・デメリットを紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

→AIはビジネスに活用できる？効果や活用例、導入時の注意点も紹介

1.業務効率化を図ることができる

生成AIの導入により、業務プロセスが大幅に効率化されます。例えば、データ分析では膨大な情報から瞬時に重要ポイントを抽出し、意思決定をサポートします。文書作成においても、長文の要約や報告書の自動生成ができるようになり、作業時間を大幅に短縮可能です。

さらに、プログラミング作業でもAIが基本的なコードを生成することで開発スピードが向上します。また、AIチャットボットの導入により、社内の情報共有や問い合わせ対応が24時間365日可能になり、業務の質とスピードが向上します。

2.品質を一定に保つことができる

生成AIを活用することで人為的ミスを減らし、一貫した品質を維持可能です。AIは24時間365日稼働させても疲れを知らず、つねに同じ水準のアウトプットを提供するため、業務の質が安定します。例えばカスタマーサポートでは、AIが標準的な返答を生成することで、対応品質の均一化が図れます。

また、データ入力や分析などの反復作業でも、AIの活用によりエラーを最小限に抑えることが可能です。24時間稼働が可能なAIは、時間帯や担当者による品質のばらつきも解消します。これにより、顧客満足度の向上やブランド価値の維持にもつながります。

3.新しいアイデアを創出できる

生成AIは人間の創造力を刺激し、新たなアイデア創出をサポートします。例えば製品開発では、AIが膨大なデータから市場トレンドを分析し、革新的な商品コンセプトを提案可能です。マーケティング戦略立案でも、AIが消費者行動を予測し、効果的なキャンペーンアイデアを教えてくれます。

さらにデザイン分野では、AIが多数のビジュアル案を瞬時に生成し、クリエイターの発想を広げます。AIは人間では思いつかないような斬新なアイデアを提供し、ビジネスイノベーションを加速させる強力なツールです。

生成AIが活躍しやすい5つの分野

生成AIは、とくに以下の5つの分野で活躍します。

上記の分野ではAIの特性を活かし、創造性の向上や作業時間の短縮、品質の安定化などが実現されています。

1．デザインや広告領域で生成AIを導入する

デザインや広告分野で活躍する代表的なツールは、「Midjourney」や「DALL-E 2」、「Stable Diffusion」です。

画像生成AIツールは、テキスト入力から高品質な画像を生成し、クリエイターの発想を視覚化します。ブランドロゴ、広告ビジュアル、製品コンセプト画像など、多様な用途に活用可能です。従来の制作プロセスを大幅に効率化し、新たな表現の可能性を広げることで、クリエイティブ業界に変革をもたらしています。

これによりアイデアの迅速な具現化と、より多様で斬新なビジュアル表現ができるようになりました。

2．業務効率化で生成AIを導入する

業務効率化で活躍する代表的なツールは、「ChatGPT」「GitHub Copilot」「Notion AI」です。

ChatGPTは自然言語処理を活用し、文書作成や情報検索、顧客対応などを支援します。GitHub Copilotはコード補完や生成を行い、プログラマーの生産性を向上。Notion AIはプロジェクト管理や文書作成を効率化し、アイデア創出も促進します。

これらのツールは反復的なタスクを自動化し、創造的な業務に集中する時間を増やすことで、企業の生産性を高めています。

3．企画・開発分野で生成AIを導入する

企画や開発分野で活躍する代表的なツールは、「GitHub Copilot」「OpenAI Codex」「Tabnine」です。

これらのツールはAIを活用してコード補完や生成を行い、開発者の生産性を大幅に向上させます。反復的なコーディングタスクを自動化し、新しいアイデアの実装も支援。また、自然言語からコードへの変換や、プロジェクト固有のコーディングパターンの学習により、開発プロセスを効率化します。

これにより開発者はより創造的な問題解決に集中でき、イノベーションの促進と開発サイクルの短縮が可能になります。

４．文書作成に生成AIを導入する

文書作成の効率化と品質向上に活躍する代表的なツールは、「ChatGPT」「Jasper」「Claude」です。

ChatGPTは直感的で汎用性が高く、幅広い文書作成タスクに対応します。Jasperはブログ記事などの長文コンテンツに特化し、SEO最適化や分析機能があります。Claudeは高度な要約能力と大量のテキスト処理が強みです。

これらのツールはドラフト作成やトピック提案、SEO最適化などを通じて、文書作成プロセスを効率化し、一貫性のある高品質なコンテンツ生成を支援します。

５．顧客対応に生成AIを導入する

カスタマーサポートの効率化と品質向上に生成AIが活用されています。「ChatGPT」「IBM Watson Assistant」「Dialogflow」などが代表的なツールです。

ChatGPTは自然な対話と幅広い知識ベースで複雑な問い合わせに対応し、IBM Watson Assistantは高度な意図理解と多言語対応で企業固有のニーズに応えます。Dialogflowは低コストで導入しやすく、多様なプラットフォームとの連携が可能です。これらのツールは24時間365日の自動応答、問い合わせの迅速な処理、一貫性のある回答を実現します。

デザインや広告分野で生成AIを活用した事例

デザインや広告分野では、生成AIの導入により制作プロセスが大きく変化しています。

代表的な事例は以下の3つです。

従来の方法では難しかった表現や、時間とコストがかかっていた作業がAIの力で効率化され、新たな創造性を引き出しています。

サイバーエージェント

サイバーエージェントは、「極予測AI」を活用して広告効果の高い商品画像を自動生成する機能を開発。撮影に必要な機材やセット、ロケーションを用意することなく、多様なシチュエーションの商品画像を大量に生成できるようになりました。

特筆すべきは、ガラス瓶などの透明商材や複雑な光の表現など、通常のAIでは難しいとされる画像生成にも対応している点です。効果予測AIと組み合わせることで、より効果的な広告画像の選定も可能になりました。

この技術は広告クリエイティブ制作の効率を飛躍的に向上させ、同時にクオリティの向上も実現しています。

パルコ

パルコは、2023年の「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告で、生成AIを全面的に活用した制作方法を採用しました。この広告の特徴は、人物や背景を含むすべての要素をAIで生成し、実際のモデル撮影を行わなかった点です。

さらに革新的なのは、グラフィックやムービーだけでなく、ナレーションや音楽までもAIで作成したこと。世界的に有名なAI・デジタルクリエイターを起用し、最先端の技術を駆使して制作されました。

この取り組みにより、パルコのイノベーティブな企業姿勢が示され、ファッション広告の新しい表現方法が評価されました。

キンチョール

大日本除虫菊は、「キンチョール」の新CMで生成AIを斬新な方法で活用しました。このCMの特徴は、AIを「ブレスト相手」として利用し、クリエイティブアイデアの創出に活用した点です。

従来のタレントやセリフに頼らず、AIが生成した画像をもとに自由な発想でCMを企画しました。「シティ」「ポップ」「AI」「チル」などのキーワードを使って数千枚の画像を生成し、最適なものを選んでキービジュアルを作成しています。

この手法により、若年層向けの斬新な表現が可能になり、キンチョールの新しいブランドイメージの構築に成功しました。AIを活用することで、従来の固定観念にとらわれない自由な発想が可能になり、若者の心を捉える広告制作が実現したのです。

業務効率化で生成AIを活用した事例

生成AIの導入により、多くの企業で業務効率化が進んでいます。とくに、LINEヤフー、日立製作所、アサヒビールの事例は、AIの活用がさまざまな業種や部門で効果を発揮している好事例です。これらの企業は、AIを活用してコーディング支援、システム開発プロセスの改善、情報検索の効率化などを実現し、生産性の大幅な向上を達成しています。他社も参考にできる先進的な取り組みといえるでしょう。

また、次の記事ではAIによってどのように業務が効率化できるのか、活用事例や導入するメリットとともに解説しているので、ぜひ参考にしてください。

→AIで業務は効率化できる？活用する利点や成功事例、導入手順も紹介

LINEヤフー

LINEヤフーは、約7,000名のエンジニアを対象に「GitHub Copilot for Business」を導入し、開発業務の効率化を図りました。この AI ペアプログラマーの活用により、エンジニア1人あたりの1日のコーディング時間が約1〜2時間削減されました。さらに、一部の指標では生産性が約10〜30%も向上したのです。

加えて、LINEヤフーは独自の業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に導入。この取り組みにより、年間70〜80万時間もの作業時間削減を目指しています。これは単なる時間短縮だけでなく、創造的な業務にリソースを集中させることを可能にし、イノベーションの促進にもつながると期待されています。

日立製作所

日立製作所は、生成AIを活用したシステム開発の変革を加速させるため、「Generative AIセンター」を設立しました。このセンターでは、生成AIと従来の開発ツールを組み合わせた新たな開発フレームワークの構築に取り組んでいます。

また、プロンプトエンジニアリングなどの生成AI活用スキルを持つエンジニアの育成にも力を入れ、システムの品質向上や開発効率化を目指しています。日立製作所の取り組みは、AIを活用した開発プロセスの革新と、それを支える人材育成の重要性を示しているといえるでしょう。

アサヒビール

アサヒビールは、日本マイクロソフトの Azure OpenAI Service を活用した社内情報検索システムを導入しました。このシステムは、既存システムにある技術情報などを効率的に検索可能にするだけでなく、生成AIによる100文字程度の要約機能により情報検索の視認性も向上させています。

さらに、Azure Cognitive Search や Azure Cosmos DB を用いて検索対象ファイルの拡大や精度向上を実現。現在は R&D 部門の社員を対象としていますが、将来的にはグループ全体の情報を対象に広げ、商品開発の強化につなげることを目指しています。

企画・開発分野で生成AIを活用した事例

ここでは、企画・開発分野での生成AI活用の事例を3つ紹介します。

各社の取り組みから、AIが創造的業務を支援し、開発期間短縮や品質向上に貢献できることが分かるでしょう。

中外製薬

中外製薬は生成AIを活用し、医薬品開発の効率化と成功率向上を実現しています。AIを用いて疾患ターゲットの探索や医薬品分子のデザインを行い、開発期間を大幅に短縮。高精度な予測モデルにより、対象疾患の特定や拡大、ヒトにおける動態予測の精度も向上させています。

さらに、創薬プロセスとデータの統合、ロボットの導入により、自動化と省力化を進めています。この取り組みは、AIが複雑な科学的プロセスを支援し、医療分野のイノベーションを加速させる可能性を示しているといえるでしょう。

パナソニック

パナソニックは電動シェーバー「LAMDASH」シリーズの次期商品に、生成AIが設計した新しい構造のモーターを検討しています。このAI設計モーターは、熟練技術者の設計と比べて出力が15%高く、濃いひげも一発で剃れる性能を実現しています。

AIは進化的アルゴリズムを用いてゼロベースで構造を考案し、自動で設計を改良。この手法により、従来数ヶ月を要していた設計プロセスを数日に短縮し、人間の経験や勘を超える革新的な設計を可能にしました。パナソニックは今後、他の製品開発にもこのAI設計手法を適用していく方針です。

セブン-イレブン

セブン-イレブン・ジャパンは、2024年春から商品企画に生成AIを導入し、企画期間を最大で10分の1に短縮する計画です。全店舗の販売データやSNSの消費者の声をAIが分析し、商品の文章や画像を生成。最新の生成AI技術を活用し、従来の商品企画にかかる時間を最大90%削減します。

これにより、流行やニーズに合った商品を素早く開発・販売できるようになり、小売業の競争力強化に貢献します。この事例は、AIが市場の変化に即応する商品開発を可能にし、今後のビジネスモデルの革新をもたらす可能性を示しているといえるでしょう。

文書作成に生成AIを活用した事例

文書作成分野での生成AI活用事例を3つ紹介します。

各社の取り組みから、AIが文書作成の効率を大幅に向上させ、業務の質的改善にも寄与していることが分かるでしょう。

KDDI

KDDIは2023年5月から、社内向け生成AIチャットサービス「KDDI AI-Chat」を約1万人の社員向けに導入しました。このサービスは、調査や文書作成支援、アイデア出しなどに活用され、Microsoft Azureを通じてOpenAIのChatGPTを利用しています。

特筆すべきは、社内ネットワーク環境のみで使用可能な独自の安全な環境を構築した点です。KDDIはこの取り組みを通じて、生成AIの可能性とリスクを正しく評価し、今後のビジネス展開にも活用していく方針です。

ビズリーチ

転職サイト「ビズリーチ」は、2023年7月にGPTモデルを活用した職務経歴書自動作成機能を導入しました。簡単な質問に回答するだけで、最短30秒で350文字以上の文章を生成できる本機能は、ビズリーチの蓄積したノウハウとデータを活用した独自のロジックを使用しています。

この機能の導入により、利用者のスカウト受信数が40%増加し、キャリアコンシェルジュによる評価でもAIを使用した職務経歴書の方が高評価を得ています。この事例から、AIが個人のキャリア支援に大きく貢献していることがわかるでしょう。

横浜銀行

横浜銀行は東日本銀行とともに、2023年11月に自動生成AI「行内ChatGPT」を導入しました。このAIは文章の要約やメール文案の作成などの業務を自動化し、各種規程やマニュアルなど行内情報の照会機能も追加されています。

導入により、文書作成にかかる時間を平均37%削減。特筆すべきは、銀行のクラウド環境内で管理され、高いセキュリティレベルを維持している点です。この取り組みにより、従業員はより高度な業務に集中でき、新たな金融サービスの提供や顧客サービスの向上につながることが期待されています。

顧客対応で生成AIを活用した事例

ここでは、顧客対応で生成AIを活用した事例を3つ紹介します。

各社の取り組みから、AIが顧客対応の効率を大幅に向上させ、サービス品質の改善にも寄与していることが分かるでしょう。

明治安田生命保険

明治安田生命保険は、コミュニケーションセンター（コールセンター）での顧客対応に生成AIを導入しました。年間約55万件の電話照会に対応し、通話のテキストデータから応対メモを自動作成することで、メモ作成業務にかかる時間を約30％削減しています。

さらに、AIの活用により応対メモの表現が統一化され、わかりやすさが向上。この取り組みは、業務効率化と顧客サービスの品質向上を同時に実現しており、大規模なコールセンター運営におけるAI活用の有効性が期待されています。

トランスコスモス

トランスコスモスは、コールセンターのオペレーター支援に生成AIを活用しています。オペレーターが回答困難な質問に対し、AIが社内ドキュメントを参照して回答を提供する仕組みを構築。Microsoft Azure OpenAI ServiceのAPIを利用し、エスカレーション（専門スタッフへの引き継ぎ）を6割削減することに成功しました。

この取り組みにより、顧客の待ち時間短縮と専門スタッフの業務負荷軽減を同時に実現し、顧客満足度の向上と業務効率化を達成しています。

東芝

東芝は、シナリオレス型AIチャットボットサービス「コメンドリ」を提供しています。FAQを取り込むだけで即座にチャットボットを利用可能で、言い換え表現を自動で理解し高い検索ヒット率を実現。Azure OpenAI Serviceを活用し、既存ドキュメント資産だけでチャットボットサービスを利用できます。

東芝の特許技術とGPTエンジンのコラボレーションで回答精度を向上させ、独自のデータ保全機能により業務利用に安全なサービスを提供。このサービスは、企業の導入・運用負荷を軽減しつつ、顧客の問題解決スピードを向上させることができます。

失敗せずに生成AIを導入する4ステップ

生成AIの導入を成功させるには、以下の4つのステップが必要です。

各ステップで自社の特性や目標を考慮し、段階的に進めることが重要です。

STEP1：業務内容を棚卸する

生成AI導入の第一歩は、自社の業務内容を詳細に分析し、文書化することです。各業務プロセスにおける時間やコスト、人的リソースを洗い出し、非効率な作業や改善が必要な領域を特定します。

この過程で、生成AIの活用可能性が高い業務を見つけることが可能です。例えば、データ分析や文書作成、顧客対応などの領域で、AIの活用により大幅な効率化が見込める可能性があります。業務内容の棚卸しは、AIの導入効果を最大化するための重要な基礎作業となります。

STEP2：生成AIを活用する領域を選定する

次に、業務棚卸しの結果をもとに、生成AIの活用が最も効果的な領域を選定します。投資対効果(ROI)の高い課題や目的を特定し、AIの得意分野と自社の業務ニーズをマッチングさせることが重要です。

短期的に成果が出やすい領域から始め、段階的に拡大する戦略を立てるとよいでしょう。例えば、顧客サポート業務での活用を検討する場合、トランスコスモス社の事例にあった、「生成AIを活用してエスカレーションを6割削減する」などのような具体的な目標設定が有効です。

STEP3：リスク管理を行う

生成AIの導入にはさまざまなリスクが伴うため、適切なリスク管理が不可欠です。データ保護とセキュリティ対策、法規制への適応とコンプライアンス、倫理的配慮、技術的リスクの管理などが重要です。

例えば、個人情報や機密情報の取り扱いに関する厳格なガイドラインの策定、AIの判断や出力結果に対する人間によるチェック体制の構築、AIモデルの精度や信頼性の定期的な評価などを行いましょう。これらの対策により、AIの活用による潜在的なリスクを最小限に抑えることができます。

SETP4：研修で担当社員のスキル向上を図る

生成AIの効果的な活用には、担当社員のスキル向上が欠かせません。研修プログラムを体系的に設計し、AIリテラシーや業務内容に合わせた内容で実施しましょう。

研修プログラムでは、AIの基本知識や業務別活用事例、開発方法、倫理的な課題などを網羅し、座学形式だけでなく、実習やディスカッションを取り入れると効果的です。

eラーニングやオンライン研修などを活用し、場所や時間にとらわれず学習できる環境を整えることも重要です。さらに、技術の進化に対応できるよう、継続的な学習環境の整備も行いましょう。

まとめ

生成AIは業務効率化や品質の一貫性維持、新アイデア創出の3つのメリットをもたらします。デザイン・広告、業務効率化、企画・開発、文書作成、顧客対応の5分野で活躍し、多くの企業が導入に成功しています。

AIを導入する際は業務棚卸し、活用領域の選定、リスク管理、社員教育の4ステップが大切です。今回紹介した活用事例を参考に、自社のどのような業務に活かせるか検討してみましょう。