生成AIの活用事例10選！生成AIで効率化できる業務や導入のポイントを解説

あらゆる業界で導入されている生成AIは、業務効率化や労働環境の改善、コンテンツ制作の短縮化などに役立ちます。

「生成AIで社外からの問い合わせを自動化したい」「生成AIのアイデアを取り入れて、ビジネスを発展させたい」と思っていても、活用方法のイメージが付いていない方もいるのではないでしょうか。

そこで本記事では、企業での生成AIの活用事例や効率化が期待できる業務、導入のポイントなどを解説します。

さまざまな企業の活用事例を参考にし、生成AIの導入を進めてみてください。

生成AIとは？企業で活用できる？

生成AIとは、特定のデータベースや学習モデルに基づいてテキストや画像、音声などのコンテンツを自動的に生成する、人工知能の一種です。

ジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれており、業務効率化ツールとして幅広い企業で導入されています。
生成AIは、専門的な知識や技術がなくてもクオリティの高いコンテンツを生成できる点が特徴です。

高度なスキルが必要だった作業も、生成AIを使えば短時間で効率的に行えるようになりました。

代表的な生成AIツールは、OpenAIが開発した対話形式でのテキスト生成ができるChatGPT、テキストを入力するだけで高品質な画像を生成できるDALL-EやMidjourneyなどです。

なお生成AIは、コンテンツ制作だけでなく、研究や開発のためのリサーチやマーケティングの市場分析にも活用されています。

これまでのAIと違うところは？

これまでのAIと違うところは、生成AIが新しいコンテンツを自ら作り出す能力を持っている点です。

従来のAIは、与えられたデータを基に学習し、そのデータから導き出された判断や予測を行う仕組みになっています。
つまり、既存データの範囲内でしか自動化できず、新しいアイデアやコンテンツを生み出せませんでした。

対して生成AIは、データを基に自ら学習を進め、その中から適切な回答やコンテンツを生み出します。
例えば、生成AIが特定の著者が書いた文章を学習すれば、その著者らしい文体や表現を用いて新たな文章を生成できるといったイメージです。

その際の学習には、主にディープラーニング（深層学習）と呼ばれる機械学習の手法が用いられます。

生成AIのビジネスにおける活用事例10選

生成AIをビジネスツールとして導入している企業の活用事例を10件紹介します。

• ZOZOTOWN
• パナソニックコネクト株式会社
• 日清製粉グループ
• KMバイオロジクス
• サントリー株式会社
• ロレアル
• 大林組
• LINEヤフー株式会社
• 学研ホールディングス
• 埼玉県さいたま市

株式会社ZOZO：ガイドラインに違反しているレビューパトロール

大手通販ファッションサイト「ZOZOTOWN」を運営する株式会社ZOZOは、生成AIを活用した独自ツール「アイテムレビューパトロール」を導入しました。

アイテムレビューパトロールは、商品選びの参考のためのレビューの中に、配送や商品不良に関するレビューが含まれていないかを確認するツールです。

以前は従業員が目視で確認をしていましたが、生成AIを活用したことで従業員の業務時間を67.7％、チェック件数を68.5％削減しました。
これによりレビュー機能の質も上がり、より質の良い商品選びが可能となりました。

パナソニック コネクト株式会社：自社向け生成AIの開発で労働時間を短縮

パナソニックコネクト株式会社は、自社向けの生成AIアシスタントサービス「ConnectAI」を導入し、仕事にかける時間の削減と外部からの攻撃リスクの軽減に成功しました。

業務上で発生した問題点をいつでもAIに投げかけられる環境を整えた結果、1年間で全従業員合わせて18.6万時間の労働時間が削減されました。
さらに戦略立てなどのアイデア出しのために利用する従業員も増え、より具体的な施策立ても可能となったそうです。

なお外部AIによる攻撃や情報漏えいは、16カ月で1つも発生していません。

日清製粉グループ：社内・社外からの問い合わせを自動化

日清製粉グループは、社内および社外からの問い合わせ対応を効率化するために生成AIを導入しました。

以前も従業員からの質問に回答するシステムはありましたが、質問が増えるたびに想定される質問と回答を登録する手間がかかっており、処理する側も苦労していたとのことです。
生成AIを搭載したチャットボットの導入により、従業員がわざわざ問い合わせを行わずともチャット内で問題解決が可能となりました。

なお同社では、社外からのお問い合わせにもチャットボットを活用し、さらなる業務効率化を測っています。

KMバイオロジクス：医薬品開発や品質管理のリサーチツールとして活用

感染症の予防薬などを開発、研究しているKMバイオロジクスは、研究に必要な情報を集めるためのリサーチツールとして生成AIを導入しました。

医薬品の開発には、法令や行政などの公的な情報からデータを取得する必要があり、専門知識が必要です。
そのため、これまでは品質管理に詳しい特定の従業員しか対応できませんでした。

しかし生成AI導入後は、知識がない従業員でもデータを閲覧できるようになったため、情報収集の時間が以前より短縮されました。

さらに情報の信頼度が高いエビデンスを効率的に取得できるようになり、年間1,800時間の工数削減に成功しました。

サントリー株式会社：生成AIでオリジナルキャラクターを制作

大手飲料メーカーのサントリー株式会社は、自社飲料「C．C．レモン」をモチーフとしたオリジナルキャラクターを生成AIで生み出しました。

キャラクターの声や顔、動き、衣装は、実際の人間を基に生成AIで制作されています。
セリフはテキストに特化した生成AIによって割り当てられました。

動画配信サービスで自ら自己紹介をするなど、キャラクターが自らの声や姿でリアルに動けるほどの精度の高さです。

実際のモデルを起用せずとも、より現実に近い動きのAIキャラクターでユーザーの目を引き付けられるようになりました。

ロレアル：顧客の悩みに合わせた商品提案

化粧品会社のロレアルは、一人ひとりの肌質や美容の悩みに応じてアドバイスを提供する生成AI「Beauty Genius」を導入しました。

Beauty Geniusは、質問への回答や顔写真などの顧客データを基に肌を分析し、結果に合わせた最適な商品やケア方法の提案が可能です。
また使用しているヘアケア用品や美容製品との組み合わせを考慮し、750個のロレアルの化粧品からぴったりなアイテムを紹介してくれます。

接客の一部として導入したことで、より信頼性の高い提案ができるようになりました。

大林組：生成AIを活用した建物のデザイン設計

建築物の設計を担う大林組は、建築スケッチから瞬時に3Dモデルを生成できたり、複数のデザインを立案したりできる生成AI「AiCorb®」を開発しました。

これまでは手作業で行っていたスケッチやCADでのデザイン制作を、全て生成AIが行ってくれるため、時間をかけず効率的に建築物をイメージできます。
顧客からの要望に対しても、その場ですぐにデザインの提案が可能です。

スケッチだけでは伝わりにくかった立体的な形状も、生成AIの導入で明確に表現できるようになりました。

LINEヤフー株式会社：エンジニアのコーディング作業を生成AIで効率化

LINEヤフー株式会社は、ソフトウェア開発のコーディング作業を効率化する生成AI「GitHub Copilot for Business」をエンジニア向けにテスト導入しました。

テスト導入の結果、約550名のエンジニアの一日当たりのコーディング作業を約1～2時間削減することに成功したため、本導入となりました。

削減した時間を他の業務に当てられるようになり、現在も生成AIシステムによるビジネス発展を目指しています。

学研ホールディングス：生徒の学習傾向に基づいた教育支援

大手教育会社の学研ホールディングスでは、生徒一人ひとりに合わせた個別指導が可能なAI搭載システム「GDLS」を開発しました。

生徒の学習の進捗や理解度に沿って個別の学習プランを提供し、効果的に勉強を進められるようにしています。
さらに生徒が楽しみながら学習できるよう、ログイン時にキャラクターから「頑張ろう」などとメッセージを送られ、精神的なサポートもしているAIツールです。

埼玉県さいたま市：保育園の入所選考を生成AIが実施

埼玉県さいたま市は、保育園の入所選考をAIで自動化しました。

入所選考は、家庭の状況やきょうだいの同時入所希望など、複雑な条件に基づいて優先順位を決定する必要があります。
そのため、以前は約8,000人の児童の選考に約1,500時間かかっていましたが、AI導入によりわずか数秒で完了するようになりました。

保護者への選考結果も迅速に行えるようになり、職員の負担も削減できました。

生成AIで効率化できる業務内容

前述の通り、生成AIはさまざまなビジネスの現場で活用されています。

生成AIで効率化できる主な業務内容は、以下の通りです。

• 顧客からの問い合わせ対応
• コンテンツ制作のための作業
• データ分析と入力
• 商品の検査・検品
• 採用活動の支援

顧客からの問い合わせ対応

顧客からの問い合わせをAIで24時間365日対応できるようにすれば、カスタマーサポート担当の従業員の負担軽減や人件費削減が期待できます。
また生成AIはこれまでのAIとは違い、人間らしい自然な文脈でコミュニケーションが取れるツールです。

そのため顧客に寄り沿った回答ができ、さらに満足度を上げられる利点があります。

コンテンツ制作のための作業

生成AIは記事や画像、音声を指示するだけで作れるため、コンテンツ制作の効率が大幅に向上します。

例えば、顧客向けのメールマガジンを配信したい場合、アイデアをAIに出してもらい、それを基に文章を生成することも可能です。
長文の要約や他言語への翻訳に困ったときも、生成AIを使えば効率的に対応できます。

また生成AIは、記事や音声の制作だけでなく、Webサイトのコピーやフレームなどのデザインも構築してくれます。

データの分析と入力

生成AIは、マーケティングの市場調査で必要なデータ分析やデータ入力にも活用できます。
参入市場のターゲットの嗜好やニーズを生成AIで効率的に解析すれば、分析時間の短縮が可能です。

具体的な戦略のアイデアが欲しいときでも、AIに質問すれば学習データに基づく回答が返ってきます。
競合他社の分析を自動化すれば、より効果的なビジネス戦略を立てるための時間が確保できます。

商品の検査・検品

生成AIは、商品の検査や検品作業にも利用可能です。
例えば製造業では、生成AIを使って不良品の判定を行えます。

センサーでの自動検出も可能ですが、細かな傷や汚れは見落としやすいです。
AIで正確かつ迅速に不良品を検出できれば、これまで人の手で行っていた確認作業は不要となり、人件費の削減につながります。

採用活動の支援

採用活動のエントリーシートの合否判定をAIに判断させることで、選考にかける時間を大幅に短縮できます。

またAIを使って面接内容を整理し、自動でレポートを生成することで、面接後の情報共有を迅速かつ正確に行える点もメリットです。

ビジネス成功に向けた生成AI導入のポイント

生成AIの導入でビジネスをさらに発展させるためには、以下の4つのポイントを意識しましょう。

• 目標に応じた生成AIツールを選ぶ
• 繰り返し検証を行い、必要に応じて追加学習をさせる
• 従業員が生成AIを進んで利用できる環境を整える
• 誤情報の出力やセキュリティ面に注意する

目標に応じた生成AIツールを選ぶ

生成AIを活用した業務効率化を成功させるには、解決したい課題を明確にし、目標達成に合わせたAIツールを選びましょう。

生成AIを活用すると文章制作や顧客対応、データ入力、画像生成などのタスクを自動化できますが、全ての作業を行ってくれるわけではありません。
また使用するツールによっては得意な分野とそうでない分野があります。

生成AIを導入して何を解決したいのか、何が効率化できるのかの仮説を立て、各ツールの特徴を考慮しながら効率化が見込めそうなものを導入しましょう。

繰り返し検証を行い、必要に応じて追加学習をさせる

生成AIの導入後は、実際の業務での使用状況を繰り返し検証し、どのような効果があったか確認しましょう。
AIが想定通りに機能していない場合は、追加の学習や調整を行い、性能を上げる必要があります。

例えば、社内の問い合わせ対応で社内規則に関する質問があった場合、AIが就業規則のデータを学習していなければ正確な回答ができません。
一度ではなく継続的に効果検証を行い、AIの性能を徐々に高めていきましょう。

従業員が生成AIを進んで利用できる環境を整える

生成AI導入の効果を感じるためには、会社を担う従業員が進んでAIを活用する必要があります。
まずはAI活用マニュアルや研修を導入し、従業員がスムーズに利用できるようにしましょう。

また日常的に使用している業務ツールにAIを組み込み、自然な形で利用できる環境を提供すれば、AIのメリットや問題点を把握しやすくなります。
効果的に導入を進めていくためにも、社内のAI使用環境から整えていきましょう。

誤情報の出力やセキュリティ面に注意する

生成AIが必ずしも正確な情報を出力するとは限りません。

正確なエビデンスがない誤情報が文章に紛れ込んでいる可能性があるため、出力後は人の手で情報の正誤を判断しましょう。
また生成AIの利用に伴うセキュリティリスクにも注意が必要です。

AIは自ら学習するシステムのため、入力した内容が学習データとして使われる可能性があります。

入力した内容に企業の機密情報や顧客データが含まれる場合は、セキュリティ対策がしっかりしているAIツールを選んだり、データの取り扱いに関するルールを設けたりしながら、情報漏えいに細心の注意を払いましょう。

生成AIを企業に導入してビジネス発展を目指そう

生成AIは、今回紹介した企業や自治体に限らず幅広い場面で使用されており、労働時間の短縮や業務効率化に貢献しています。

ただ話題のAIを使うのではなく、自社が達成したい目標や克服したい課題に合わせたAIツールを導入することで効果的な業務改善が期待できます。

しかし、複数の生成AIの中から一つを選ぶのは、AIに不慣れな企業にとって大変な作業です。

持続的な効果検証やセキュリティ対策を考慮しながら、導入を進めなければなりません。

「生成AIの導入を効率的に進めたい」
「生成AIの活用で、顧客満足度を上げたい」

このようなお悩みを抱えてらっしゃる企業担当者さまは、ぜひTDSEのLLM活用支援サービスをご活用ください。

TDSEでは、画像処理やLLM（大規模言語モデル）を活用した生成AIの導入支援を行っております。

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