生成AIは、もはやテクノロジーではありません。

企業の成長や革新の在り方を根本から変える「ビジネス革命」の魔法のアイテムとも言えます。

  • 自動化された広告制作
  • 商品企画の短縮
  • 顧客体験の向上
  • 新規ビジネスモデルの構築

など、さまざまな業界でそのAI活用の可能性が実証されています。

そこで今回は、企業における生成AIの具体的な活用事例をご紹介します。

小売や製造業から教育など、各業界での成功事例を通じて、生成AIがどのように企業に革新をもたらしているのかが分かります。

ビジネスで生成AIをどのように活用すればいいのか、そのヒントをぜひ本記事から見つけてください。

生成AIの基本情報をおさらい

まずは、生成AIの基本情報についておさらいしておきましょう。

そもそも生成AIとは

生成AIとは人工知能（AI）の一種で、大量のデータを学習して、新しい内容を作り出すことが得意です。

例えば、

  • 過去の文章を学習することで、自然な文を書く
  • 画像を分析して新しいアート作品を作る

などを行います。

この技術の背後には「ディープラーニング（※）」という高度な仕組みがあります。

（※）ディープラーニング

ディープラーニングは機械学習の一部であり、特に大量のデータを活用して精度の高いモデルを構築する高度な技術です。

生成AIは専用のツールやアプリを使うことで、技術の専門知識がなくても簡単に利用できます。

そのため、今では一般ユーザーからビジネスに至るまで、さまざまな場面で活用されています。

生成AIがもたらす企業変革の可能性

生成AIは、業務効率化やイノベーションの推進に大きな影響を与えると期待されています。

生成AIに応用範囲は多岐にわたり、企業が競争力を強化するための重要なツールとして注目されているんです。

生成AIを導入することで期待される影響や効果としては、例えば、以下のものが挙げられます。

影響や効果
  • 業務時間の短縮やコスト削減
  • 新たな製品やサービスの開発を加速させる
  • 従業員が創造的なタスクに集中できる環境を整えられる
  • 企業全体の生産性向上に寄与する

生成AIの企業活用事例10選

生成AIは、業界を問わず企業の生産性向上やクリエイティブな場面に革命をもたらしています。

実際にどのように生成AIが活用されているのか、成功事例をご紹介します。

セブンイレブン：商品企画プロセスを革新

セブンイレブンは2024年春から、商品企画プロセスに生成AIを導入する計画を発表しています。

  • SNSの分析
  • 販売データの活用
  • 消費者の声の商品開発への反映

に生成AIを活用し、商品企画期間が最大で10分の1に短縮。

市場の変化に迅速に対応し、タイムリーな商品提供が可能になりました。

パルコ：AIによる広告制作

パルコは生成AIを活用し、広告制作に関するプロセスを変革しています。

動画、ナレーション、音楽の全てを生成AIで作成し、デジタルメディア協会「第29回 AMD Award」の優秀賞を2024年2月に受賞しました。

ほかにも、AIがパルコのニーズに沿った複数の作品案を生成させ、その案をもとに議論を展開しています。

メルカリ：出品者の商品販売を支援

メルカリは、生成AIと大規模言語モデル(LLM)を活用した「メルカリAIアシスト」機能を導入しています。

出品者の商品販売を支援することを目的に

  • 一定期間売れ残っている商品に対して、AIが過去の販売データを分析し、改善点を提案
  • 商品名や説明文の最適化、追加すべき情報の提案
  • 適切な価格帯を提案し、必要に応じて価格の引き下げを推奨

などを行います。

これにより、メルカリでの取引の活性化と、ユーザー体験の向上を図っています。

パナソニック：電気シェーバーのモーター設計にAI活用

パナソニックは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズの次期商品用に、AIを活用して新構造モーターを開発しました。

驚くことに、AIが開発したモーターが熟練技術者の最適設計を上回る性能を実現。

実測値で出力が15%高いモーターを開発するに至りました。

旭鉄工：製造現場の組織的なカイゼンにAI活用

旭鉄工は、生成AIを活用して製造現場の改善活動を組織的に管理し、効率化を図っています。

ChatGPTを用いて「改善に向けた過去事例や注意点をまとめたノウハウ集」から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことが可能に。

この取り組みにより、

  • 労務費を年間約4億円削減
  • 電力消費量を2013年度比で26%削減

が実現しました。

LINEヤフー：エンジニアの業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを活用した業務効率化と生産性向上を積極的に推進。

Microsoft子会社のGitHubが提供する「GitHub Copilot」というAIペアプログラマーツールを導入しています。

このGitHub Copilotの導入により、

  • エンジニアの作業時間が1日あたり平均約2時間削減
  • コーディング中心のエンジニアでは、1日3~4時間の時間短縮も報告
  • 全体として平均7%の生産性向上を達成

という効果が得られています。

学研：個別最適化された学習アドバイス

オリジナル学習システム「GDLS」にChatGPTを組み込み、生徒一人ひとりに最適化された学習アドバイスを提供するサービスを開始しました。

主な特徴として、

  • ChatGPTとKnewtonを活用し、生徒の学習履歴や理解度を分析
  • 個々の生徒に最適な学習アドバイスを自動生成
  • 生徒の理解度に応じた問題出題
  • 学習進度に合わせたAIロボットによる励ましのメッセージ

があげられます。

三菱UFJ銀行：定型的な業務を自動化&顧客満足度の向上

三菱UFJ銀行の生成AI導入は、業務効率化だけでなく、顧客サービスの質の向上や新たなビジネス機会の創出を目指しています。

この取り組みは、金融業界におけるAI活用の先進的な事例として注目されています。

具体的な活用例としては、

  • 従業員が社内手続きに関する質問をチャットボットに入力すると、生成AIが過去のデータやマニュアルから最適な回答を自動生成
  • 稟議書などの社内文書のドラフト作成に生成AIを活用
  • 生成AIを活用したチャットボットによる、24時間365日の顧客対応が可能になった

などが行われています。

三菱UFJ銀行は生成AIの導入によって、業務効率化し、なんと月22万時間の労働時間削減を実現しました。

これは従業員一人あたり年間約100時間の労働時間削減に相当するそうです。

日本生命保険：業務効率化の実証実験

日本生命は2024年度に生成AIを活用した業務効率化の実証実験を実施し、年度末には本格導入を目指しています。

実証実験では、以下のような効果がみられています。

  • 会議の音声を自動で文書化し、議事録作成時間を大幅に削減。
  • パワーポイント資料から要点をワードにまとめ、提案書作成を効率化。
  • 保険事業関連の法律条文をAIに読み込ませ、法的確認を容易に。
  • AIによる帳票のミス指摘でエラーを減少。

日本生命は2029年度までに内勤職の業務量を最大30%削減。

その余力を顧客体験価値の向上や新規事業の創出に充てる計画を打ち出しています。

西松建設の事例：建設コスト予測AI

西松建設は生成AIを活用して、建設コストの高精度な予測を行う「xenoBrain」というシステムを導入しました。

「xenoBrain」は、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に、物価変動の精度高い予測を行います。

これにより、

  • 建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減
  • 価格上昇が見込まれる際の早期発注など、購買戦略に大きな効果がある
  • 人間の予測よりも多くのデータを基に、より正確な予測が可能

などの効果があります。

生成AIがもたらす企業変革の可能性!具体的な活用事例7選を紹介：まとめ