生成AIは、文章や画像、動画など、さまざまなコンテンツを自動で生成する人工知能のことです。
急速にビジネス現場での導入が進んでいる技術で、業務効率化や生産性向上、市場競争力の向上などを目的として、幅広い用途で活用されています。
この記事では、生成AIの活用事例を具体的に紹介し、ビジネスに生成AIを取り入れるポイントを解説します。
※こちらの記事は2025年3月17日時点の情報です。
生成AIは、企業のビジネスモデルに革新的な変化をもたらしています。
業務効率化や生産性向上、顧客満足度の向上など、あらゆる面での成長が期待できるため、市場競争力の向上につながるでしょう。
ここでは、生成AIがビジネスモデルにどう影響を与えるのか、以下の4つの観点から見ていきましょう。
生成AIは、従来手作業で行われていた業務を自動化し、効率化することができます。
例えば、契約書や報告書の作成、データ入力などの反復作業を自動化することで、人件費を削減し、残業時間の短縮が可能です。
また、生成AIによるタスクの自動化は、従業員が生産性の高い業務に集中できる環境を整えることに役立ちます。
例えばマーケティング部門の場合、生成AIが広告文やキャンペーン案を迅速に提案することで、担当者は効果測定や市場調査など、より高度な業務に専念できるでしょう。
生成AIは、新しい商品やサービスを生み出す際のアイデアの補完が可能です。
例えば、商品企画の初期段階ではAIに膨大なアイデアを生成させ、実現可能性が高いものをピックアップすることで、企画プロセスを効率化することができます。
技術開発の現場でも、AIがコーディングやテストをサポートすることで、開発期間を大幅に短縮できるでしょう。
さらに、生成AIは、顧客のニーズに基づいた個別対応型のサービス提供を可能とします。
例えば、AIが顧客の趣味嗜好を分析し、個別に最適化された旅行プランを提案するなど、付加価値の高いサービスの提供が可能です。
生成AIの活用は、カスタマーサポート業務や製品の品質管理を補完し、顧客満足度の向上に貢献します。
例えばチャットボットや自動返信システムを導入することで、24時間体制での顧客対応ができるようになります。
また、オンラインショッピングでは、AIが顧客の好みを分析して商品提案や購入後のフォローアップを自動化することで、顧客との信頼関係を深めることが可能です。
さらに、製品やサービスの品質管理では、不良品の検出や改善点の提案を生成AIが担うことで品質の一貫性が保たれ、結果として顧客満足度の向上が期待できます。
生成AIは、膨大なデータを高速かつ正確に分析することが可能です。
市場の動向や消費者のニーズをいち早く把握できるため、企業の市場競争力強化につながります。
例えば、生成AIがSNS上の投稿やレビューを分析してトレンドを予測することで、新しいキャンペーンの立案や販売戦略の迅速な見直しができます。
AIがデータを要約し、経営陣に分かりやすい形で提示することで、意思決定のスピードも向上するでしょう。
これにより、競争が激しい市場環境においても企業の優位性を保つことができます。
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生成AIはさまざまな企業で活用が進められています。
ここからは、生成AIを活用し、業務効率化や課題解決に成功した企業の事例を紹介します。
株式会社ビットキーは、物件入居者向けアプリ「homehub」に生成AIを用いたコンシェルジュサービスを開発しています。
アプリ上での簡単な問い合わせをAIコンシェルジュに回答させることで、従業員のサポート対応の負担を軽減しました。迅速かつ的確な情報提供をすることで、入居者の満足度も向上します。
このほか、問い合わせ内容をデータベース化したり、管理会社向けのレポートをAIに自動生成させることで、管理業務の効率化にも活用する狙いがあります。
日本情報通信株式会社は、サポート窓口業務の効率化と品質向上を目的に生成AIを導入しています。
同社が過去10年間にわたり蓄積してきた問い合わせ履歴データや、製品公式サイトに掲載されているマニュアルを生成AIに学習させることで、各顧客の傾向や状況、個別のニーズを反映した適切な回答を迅速に提供できるようになりました。
この取り組みにより、担当者ごとのスキル差による回答品質や応対時間のばらつきを減らし、常に一定以上の品質を維持した、満足度の高いサポートが可能となっています。
さらに、生成AIの活用は単なる応対品質の向上にとどまらず、業務全体の効率化にも大きく寄与しており、従業員がより高度な課題解決や戦略的業務に集中できる環境を構築しています。
世界的なストリーミング音楽サービスを提供するSpotifyは、ユーザー体験のさらなる向上を目指し、生成AIを積極的に活用しています。
その一環として、2024年4月に一部地域でベータ版が提供された新機能「AI Playlist」では、生成AIの技術を活用することで、ユーザー一人ひとりの好みに合わせたプレイリストの作成が可能となりました。
例えば、「脳を優しく包み込むインディーズフォーク」といったあいまいで感覚的な検索条件でも、ユーザーの意図を的確にくみ取り、最適な楽曲を提案します。
この機能により、音楽の楽しみ方に新たな価値を提供しています。
世界的なインターネットメディア企業であるForbesは、読者一人ひとりにパーソナライズされたコンテンツを届けるために、生成AIを積極的に活用しています。
特に注目すべきは、自社データを対象としたエンタープライズ検索に対話型のインターフェースを組み合わせた生成AIを導入した点です。
同社が開発した専用ニュース検索ツール「Adelaide」では、読者がAIとのチャット形式でやり取りしながら、自分の興味や好みに合った記事を簡単に見つけることができます。
この新たな検索体験により、単なる情報提供にとどまらず、個々の読者に寄り添った情報発信を実現しました。
生成AI活用が他メディアとの差別化にもつながり、Forbesのブランド価値を一層高める要素となっています。
百貨店やスーパーマーケットなどを展開するエイチ・ツー・オー リテイリング株式会社は、社内の問い合わせ対応業務に生成AIを導入し、業務効率化を図っています。
同社は、自社開発のアプリに関する問い合わせをGoogleフォームで受け付け、その後、生成AI「イルカくん」が一次回答を担当する仕組みを構築しました。
生成AIによる一次回答の導入により、システム運用チームの負担は大幅に軽減され、より迅速かつ的確な対応が可能となっています。
この取り組みは、単なる効率化にとどまらず、社内の業務改善や従業員の働きやすさ向上にも役立ち、企業全体の生産性向上に大きく貢献しています。
シスメックス株式会社は、世界190以上の国と地域で臨床検査機器や試薬を提供するグローバルな医療機器メーカーです。
同社は、迅速で的確な顧客対応を目指し、RAG（検索拡張生成）に対応したチャットボットの試験導入を進めています。
このチャットボットを活用することで、担当者が顧客からの問い合わせに対し、必要な情報を短時間で見つけ出し、迅速に回答できる体制を構築しました。
さらに、このチャットボットは営業部門や研究部門でも積極的に利用されており、顧客情報の検索や論文・研究データの収集にも役立ち、全社的な業務効率化にも寄与しています。
日本テレビ放送網株式会社は、テレビ局の業務改革を目指し「DX Platform 構想」を推進しています。
プロジェクトの一環として、生成AIを活用したセキュアなチャット環境を導入し、社員が外部への情報漏えいを心配することなくAIを利用して業務を効率化できる環境を整えました。
この生成AI環境では、アイデア出しや文書要約、ヘルプデスク機能が利用可能で、社員の創造力を高めると同時に業務のスピードアップを実現しています。
また、RAG（検索拡張生成）にも対応しており、社内マニュアルや資料へのアクセスが迅速化されるなど、一人ひとりの生産性が向上しています。
クレジットカード、銀行、保険など幅広い金融サービスを展開するイオンフィナンシャルサービス株式会社では、広告配信業務やCRM戦略の策定に生成AIを導入し、業務の効率化と高度化を積極的に推進しています。
従来は専任チームでも時間がかかっていたデータ分析、広告効果の検証業務に生成AIを活用し、誰でも迅速に実施できる環境を整備しました。
これにより、全体の工数を約34%削減する効果が見込めるほか、市場競争力強化と顧客満足度の向上にも貢献しています。
株式会社NTTデータは、官公庁、自治体、金融機関など多岐にわたるクライアントに向け、情報システムの構築を行う国内最大級のIT企業です。
同社は、生成AIの技術を駆使し、X（旧Twitter）の国内4,500万ユーザーの投稿を対象に、常時2,000万以上のキーワードをモニタリングすることで、網羅的なトレンド発見を可能にするサービス「トレンドエクスプローラー」を開発しました。
キーワード分析から3ヶ月先のトレンド予測を行う機能や、データに基づいて企画書を自動生成する機能を備え、すでに複数の企業で導入が進んでいます。
KDDI株式会社は、生成AIを活用したマーケティングツールの開発により、顧客ペルソナの解像度向上を実現しています。
同社が開発したアドプランニングツールは、異なる企業間で保有するデータをシームレスにマッチングさせ、生成AI技術を通じて新しいペルソナ像を生成するというものです。
生成された高解像度のペルソナを活用することで、CTR（クリック率）の大幅な向上が期待できます。
これにより、既存の広告運用の精度を大きく引き上げるだけでなく、企業間データの活用価値を最大化することができます。
KDDIではこのツールの外部提供も視野に入れ、さらなる精度向上と市場への展開を計画しており、マーケティング分野での新たなソリューションとしての成長が期待されています。
株式会社電通デジタルは、AIサービスブランド「∞AI（ムゲンエーアイ）」を展開し、次世代のマーケティングを強力に支援しています。
同ブランドの中核を担うソリューションの一つ、「∞AI Ads（ムゲンエーアイアズ）」は、デジタル広告制作のプロセスを効率化・最適化するために設計された画期的なツールです。
さらに、「∞AI Chat（ムゲンエーアイチャット）」は、企業独自のデータを活用して顧客に最適な人格を備えたChat AIを構築するソリューションを提供します。
電通デジタルは、これらの生成AI技術を駆使し、クライアント企業の個別ニーズに対応した最適なマーケティングソリューションを開発し、顧客体験の向上と効率化を両立する次世代の取り組みを牽引しています。
株式会社Hakuhodo DY ONEは、デジタルマーケティング全般に関する企画・コンサルティング・代行業務を展開する企業です。
同社では、生成AIモデルのGeminiの活用により、過去に制作された膨大なクリエイティブ作品へのメタデータ付与を自動化するシステムを導入しました。
生成AIを活用した高度な検索システムを構築し、クリエイターは過去の制作物を短時間で検索できるようになっています。
これにより、クリエイターは創造性を必要とするコア業務に集中する時間を確保できるようになり、業務効率化と創造性の向上を同時に実現しています。
2024年第1四半期のスマートフォン出荷台数で世界シェア20.8％を達成したSamsungは、次世代AI機能を搭載した最新モデル「Galaxy S24」シリーズを2024年1月にリリースしました。
このシリーズは、性能向上に加え、日常生活をより便利にする革新的な機能を備えています。
注目すべき機能として、会議の音声を録音し、AIが自動で議事録を要約する「ボイスレコーダーアプリ」が搭載されています。
また、「かこって検索」機能では、画面上の文字をペンで囲むだけで関連情報を瞬時に検索可能です。これらの機能により、日常業務から情報検索まで、多岐にわたるシーンでユーザーの利便性を大幅に向上させています。
全国に約160のショッピングモールを展開するイオンモール株式会社では、毎日数百件にのぼるお客様の声のデータを効率的に活用するため、寄せられた声を生成AIで要約・可視化し、社内で共有できるシステムを構築しました。
この仕組みによって、店舗スタッフだけでなく、マネジメント層もリアルな顧客の声を簡単に確認できるようになり、店舗運営の改善に直結するデータを活用することが可能です。
現場の業務効率が向上すると同時に、戦略的な意思決定を後押しする環境が整備されています。
京都大学医学部附属病院は、医療現場における文書作成業務の効率化を目的に、生成AIを活用した「CocktailAI」を開発しました。
あらかじめ準備された定型文の一部を生成AIが自動で差し替え、医師が軽微な補足を加えるだけで患者ごとの文書を迅速に作成できる仕組みです。
これにより、カルテや手術記録、退院時のサマリー、診療情報提供書など、多種多様な医療文書の作成が効率化され、医師の負担が大幅に軽減されました。
医療現場の業務効率が向上し、患者ケアにより多くの時間を割ける環境が整えられています。
ここまで紹介した事例のように、すでに多くの企業が生成AIをビジネスに活用し、企業の生産性向上と新たな価値創出に寄与しています。
生成AIでは、主に以下のようなことが実現可能です。
カスタマーサポートの自動化
ブログ記事・コンテンツ作成の効率化
議事録・提案書など資料作成の効率化
市場動向の分析・レポート作成の迅速化
企画アイデアの補完
開発業務の補完（プログラミング・テストなど）
翻訳・多言語化の対応
オリジナル画像・動画の作成 など
カスタマーサポートの自動化は、迅速な対応とコスト削減を実現し、顧客満足度を高めます。
コンテンツや資料作成の効率化で業務時間を短縮できれば、従業員はより戦略的な業務に集中できるでしょう。
市場動向分析や開発の効率化、翻訳や多言語対応に生成AIを活用することで、迅速な意思決定と競争力向上を実現し、企業の成長に大きく貢献します。
生成AIをビジネスで効率良く活用するには、計画的かつ段階的なアプローチが求められます。
続いては、生成AIをビジネスに導入する際の5つのポイントを解説します。
生成AIを導入する前に、まずは現在の業務内容を棚卸しすることが重要です。
どの業務に手間がかかっているのか、どのプロセスを効率化できるのかを具体的に把握しましょう。
例えば、カスタマーサポートや資料作成など、繰り返しが多い業務は生成AIの得意分野です。
また、膨大なデータ量の処理に時間がかかっている場合も、生成AIで自動化できる場合があります。
生成AIがもっとも効果を発揮する領域を特定し、優先順位をつけながら計画を立てていきましょう。
生成AIを導入する際には、「何を解決したいのか」「何を達成したいのか」を明確にする必要があります。
コスト削減を目的として生成AIを活用するなら、自動化や効率化を図れる業務から始めるのが効果的です。
一方で、新たな商品やサービスの開発が目的の場合、生成AIは創造的なアイデアを補完するツールとして大いに役立ちます。
生成AIは、一度導入すれば終わりではありません。
導入後も継続的に活用方法を見直すことが、ビジネスの成功や企業の成長を実現する鍵となるでしょう。
AIの活用が不十分な場合は、業務プロセスの変更なども必要です。
また、AIのパフォーマンスを定期的に評価し、モデルのアップデートや新しい活用方法を検討することで、最大限の効果を引き出せます。
生成AIの活用には、リスクや注意点も存在します。
セキュリティリスク、プライバシー侵害や著作権・商標権の侵害、AIが虚偽の情報を作成してしまうハルシネーションなど、AI活用に伴うリスクを最小限に抑えるには、社内でガイドラインを策定することが重要です。
データの収集や使用に関するルールやコンプライアンス基準を定め、AIが生成したコンテンツは必ず人の目で最終確認するなどといった業務フローを構築することで、安全かつ適切な活用ができるでしょう。
生成AIをビジネスで活用するには、社内全体のAIリテラシーを向上させることも大切です。
AIの仕組みを理解し、適切に利用するための社員教育を行いましょう。
研修プログラムやワークショップを通じて、社員が生成AIを日常業務に取り入れやすくすることで、組織全体の効率と競争力が向上します。
生成AIは、業務効率化と革新をもたらす強力なツールです。
カスタマーサポートの自動化や資料作成の迅速化、コンテンツ生成の効率化など、多岐にわたる業務領域で効果を発揮します。
また、市場動向の分析や開発支援、翻訳業務、多言語対応など、幅広い分野で活用が進んでいます。
生成AIの導入は単なる効率化にとどまらず、新しい価値を生み出し、企業の成長を支える原動力となります。適切なプロセスで導入して、今後のビジネスの可能性を広げていきましょう。