【生成AI】ビジネスへの活用事例を業務別・業界別で解説します！
今や「生成AIと働く」は、企業にも個人にもビジネスの常識となっています。
従来の働き方を見直し新たな価値を創造するには、生成AIの活用で意識を改革することが不可欠です。
しかしながら生成AIを効果的に活用するには、技術やスキルが必要なシーンもあります。
それだけに、「現場で実践するには難しい」と感じるのではないでしょうか。
この記事では、導入によってどのような意識の改革ができるのか、企業の成功事例から解説します。業務別・業界別の事例から生成AI初心者でも取り組みやすい簡単な事例など、シーン別にさまざまな活用法をご紹介します。
目次
1.生成AIとはなにか｜従来型のAIとの違い
2.業務効率化を目的とした活用事例
3.製造業における活用事例
4.IT業界における活用事例
5.まとめ
生成AIとはなにか｜従来型のAIとの違い
生成AIは、技術分野・クリエイティブ・教育などさまざまな分野で活用されています。中でも特に導入例が多くみられるのが、ビジネスシーンです。
業務効率の向上やコスト削減などは、ビジネスが成長する上で避けられません。
しかし課題を解決するには、莫大な労力とコストを伴います。そこで活用が求められているのが、生成AIです。
①目的と能力の違い
従来型のAIの目的は、分析と判断が中心で、学習済みのデータを分析し、分類や予測・判断を行うことを得意としています。これに対して生成AIの目的は、新しいコンテンツを生み出すです。
つまり従来型が「既存のものから最適解を選ぶ」のに対し、生成AIは「0から1を生み出す」人工知能といえます。
②使用される技術の違い
従来型のAIは、「①探す技術→②予測する技術→③選ぶ技術」に特化しています。
迷惑メールを自動で振り分ける技術などは、従来型が得意とする分野です。
このような従来型AIでは、統計的手法や機械学習によってデータの特徴を抽出し、分類や予測モデルを用いて結果を判断します。
一方で、生成AIは、「①創造する技術→②生み出す技術」に特化しています。
そのため新しいコンテンツの生成は、生成AI特有の技術といえます。
生成AIでは、大規模言語モデル（LLM）やTransformerといった技術は、単語や表現のつながりを確立的に学習し、「次にどの表現が自然か」を予測しながら出力を連続的に生成します。
③応用分野との違い
従来型のAIは、既存データの分析・識別・予測に特化しています。画像や音声の認識、データの分析と予測、分類・識別、自動化と最適化が応用分野です。このような特徴から従来型は、「識別AI」または「分析AI」と呼ばれることがあります。
生成AIは、学習データをもとに新たなコンテンツの創造・生成に特化しています。そのためコンテンツの生成、クリエイティブ分野、ソフトウェア開発、顧客対応、業務効率化などが応用分野です。
④学習方法の違い
従来型AIの学習方法は、教師ありの学習です。教師あり学習では、問題（入力データ）と答え（正解）をペアにします。ペアを大量に与えることにより、AIは関係性やパターンを学習し、分類・予測します。
生成AIの学習方法は、ディープラーニングを基盤にするのが特長です。ディープラーニングとは深層学習のことで、人工知能自らが膨大なデータから自動的に特長やパターンを学習します。
業務効率化を目的とした活用事例
業務の効率化は、生成AIが最も得意とする分野のひとるです。そのため、ビジネスにおける活用事例は、文章作成や要約、情報処理、アイディア創出といった知的作業を高速化できるため、ビジネスのさまざまな業務プロセスで活用が進んでいます。
文章作成
文書作成領域では、生成AIは特に高い効果を発揮します。
ビジネスメールや議事録の自動生成・要約をはじめ、社内マニュアルやプレスリリースの作成、企画書のたたき台作成、アイデア出しまで幅広く対応可能です。
また、エンジニアリング領域では、プログラミングコードの生成や修正支援にも活用されており、開発工数の削減にも寄与しています。
顧客対応
顧客対応業務においては、問い合わせ対応の効率化を目的とした活用が進んでいます。
JR西日本カスタマーリレーションズでは、問い合わせメールの自動要約や返信メールのドラフト作成に生成AIを活用し、対応スピードの向上を実現しています。
また、イオンやビックカメラではAIチャットボットを導入し、営業時間外の問い合わせ対応や24時間365日の自動応答体制を構築しています。
コンテンツ生成
生成AIは「0から1を生み出す」ことに強みを持つため、コンテンツ制作分野でも活用が広がっています。
広告コピーやSNS投稿文の作成、デザイン案の生成など、クリエイティブ業務の初期工程を効率化することが可能です。
国内では、マンダムや日本コカ・コーラなどがマーケティング領域で生成AIを活用しています。
開発・商品企画
開発や商品企画の分野でも、生成AIによる業務効率化が進んでいます。
セブン‐イレブンでは商品企画の検討プロセスに生成AIを取り入れることで、企画期間の短縮を実現しました。
また、サントリーではCM企画の検討支援に生成AIを活用し、アイデア創出のスピードと質の向上につなげています。
データ分析・リサーチ
生成AIをデータ分析やリサーチに活用することで、コスト削減と業務品質の向上が期待できます。
ベルシステムでは、顧客対応や問い合わせ内容の分析に生成AIを活用しています。
さらに、JALやパナソニックでは社内情報検索に生成AIを導入し、必要な情報へのアクセスを高速化することで業務効率を向上させています。
バックオフィス
バックオフィス業務では、以下の領域で生成AIの活用が進んでいます。
- 文書作成・要約の効率化
- データ入力・処理の自動化
- 社内問い合わせ対応（ヘルプデスク）の自動化
江崎グリコでは、社内問い合わせ対応にAIチャットボットを導入しました。
導入以前は総務・人事部門がすべての問い合わせに対応していましたが、導入後はAIチャットボットが自動回答を行うことで、問い合わせ件数を大幅に削減することに成功しています。
同様に、日清製粉グループ本社でもAIチャットボットの導入により、バックオフィス業務の効率化を実現しています。
人事
人事領域においても、生成AIの活用範囲は広がっています。
採用では求人票やスカウトメールの作成、育成では研修コンテンツの作成やスキル分析への活用が可能です。
三菱UFJ銀行では、従業員のスキルを可視化し、戦略的な人材配置を支援する目的で生成AIを活用しています。
製造業における活用事例
製造業では、生産性の向上・品質の改善・コスト削減は常に課題として挙げられます。しかしながら、慢性的な人手不足を抱え、新製品の開発にかける時間やコストがかけにくいという問題があります。
このような課題と問題の解決に近年注目されているのが生成AIで、積極的な活用が進められているのが現状です。
設計開発の効率化
設計開発の現場では、シミュレーションと分析の繰り返しが欠かせません。しかしながら、現実世界で実行するには、莫大なコストと時間がかかります。
しかし生成AIを活用しデジタルツインを生成すれば、コストと時間の大幅カットが可能です。
※デジタルツインとは、現実世界に存在する製品・設備・プロセスを、デジタル空間上に再現した仮想モデルのこと。近年では、生成AIを活用してデジタルツインを生成・高度化する取り組みが進んでいます。
デジタルツインでは、条件を変えることで、数多くのシミュレーションができます。さらに、デジタルツインでの結果を現実世界にフィードバックすれば、設計開発の効率化が可能になります。
熟練技能の継承
熟練技能は勘やコツに頼るものが多く、言語化が難しいものです。また、技能の伝承にかかる時間を確保することも、日々の業務が多忙な中では困難といえるでしょう。
さらに、指導役が熟練者になるため、熟練者の負担増加も大きな課題です。生成AIを活用すると、熟練技能や熟練者のノウハウのデジタルデータ化が可能になります。
技術資料やマニュアルなどを生成AIに自動学習させ、教習者が必要とする情報を即座に提供できるような検索システムの構築も可能です。
また、教育や訓練にも生成AIを活用すれば、効率的かつ実践的な教育プログラムも構築することができます。導入が成功した企業の代表としては、日立製作所・NTTデータ・トヨタなどがあります。
生産計画・品質管理の最適化
生産計画や品質管理では、いわゆる「ムリ・ムラ・ムダ」の発生源を特定し、根本的な問題解決と効率化が必須です。
そのため導入では、生成AIを活用し、過去のデータ分析からボトルネック特定と生産スケジュールを自動で立案させます。
これらの作業を効率的に行うことで、ムリ・ムダを省き稼働率の向上が迅速に実現出来るようになります。
ロボット制御・自動化
自然言語指示でロボットの動作そのものを自立生成するロボット制御技術は、オムロンサイニックエックスやデンソーの成功事例が代表的です。
画像認識による高度制御では、熟練技能が必須のろう付け作業に画像認識と精密制御を組み合わせたダイキン工業の事例があります。
熟練技能を学習した生成AIが画像からわずかな形状の違いを認識し、ロボットアームの動作を制御した事例です。
なおダイキン工業では、導入によって生産性が劇的に向上しています。
IT業界における活用事例
IT業界では、業務の効率化および新たな創造的価値の創出が生成AIを活用する主な特徴です。従来型AIでは、データ処理や分析が主な活用でした。
しかし生成AIでは、新たなコンテンツを自動で生成できるようになりました。
そのため生成AI導入によって業務効率の劇的な向上や、新しいアイデア・コンテンツの創出などが期待できるようになっています。
国内の大手IT企業においては成功事例も多く、日常的な業務から大型プロジェクトにまで幅広く応用が可能です。
システム開発の高速化
IT業界のシステム開発に生成AIを活用すると、開発作業の効率化および負担の軽減が期待できます。
コードを自動生成したりデバッグの支援などにより、プログラミングに要する時間の短縮が可能です。
また生成AIで定型的なコーディング作業はもちろん、テストケースの作成も自動化することで、開発者の負担を軽減することもできます。
システム開発分野への生成AI活用で成功している企業には、NTTデータ・日立製作所・富士通・KDDIなどがあります。
企業立案・顧客対応
生成AI活用における新たなアイデアの創出や開発プロセスの効率化は、企業立案における成功をもたらします。生成AIを壁打ち相手にすることで、思考の整理や新たな視点の獲得が可能です。
このような方法を導入することで企画力を強化した成功例には、リクルートがあります。また顧客対応に生成AIを活用すれば、サポート業務の効率化や人件費の削減が可能です。
ソニーネットワークコミュニケーションズの「NURO光メッセージサポート」は、顧客対応における成功事例といえます。
デザイン・コンテンツの生成
IT業界においてデザイン・コンテンツ生成における活用は、成功事例が多い分野といえます。例えば、Webサイト・アプリのレイアウトのようなデザインバリエーションは、自動生成が可能です。
またオリジナル素材の大量生産が欠かせないゲーム開発の現場では、アイコンなどの素材を生成させることで時間短縮につながります。
SEOコンテンツにおける成功事例も、注目すべき点でしょう。
ブログ記事やコラムなども、市場の検索やトレンドの分析に基づいた草稿を作成させることで、Webサイトの集客力を強化できます。
さらに分析に基づいた記事構成の立案に生成AIを活用すれば、専門知識を有する執筆者の作業効率向上が可能になります。
まとめ
生成AIをビジネスに導入する際は、個別にモデルやシステムを構築するのではなく、既存の生成AIツールを活用してみるところから進めるのが有効的です。まずは、社内で生成AIに触れてみる機会をつくり、どの業務で効果が出そうかを見極めることが生成AI導入に向けた最初のステップです。
この段階では、完璧な運用体制を整えることよりも、「使ってみて学ぶ」ことが重要になります。もちろん、本格的に業務へ取り込む段階では、情報漏えい対策などのセキュリティ面など運用ルールや社内研修の実施といった体制づくりが欠かせません。
しかし、最初の一歩を踏み出すだことで、導入後の検討や意思決定は大きく加速していきます。ぜひ、この記事を参考にまずは社内で生成AIを触れてみるところから進めてみてはいかがでしょうか？