【2024年最新版】業務プロセスが劇的に変わる！企業による生成AI活用事例20選

生成AIの台頭によって、ビジネスの現場は急速に変化しています。業務の自動化・効率化が進んだだけではなく、文書作成からデザインの自動生成、顧客ひとりひとりのニーズに合わせてカスタマイズした体験の提供、シミュレーションや予測、従業員のトレーニングに至るまで、その活用範囲は広がり続けています。

そこで本記事では、生成AIを既にビジネスの現場に採用し、その力を活かしている企業などの事例を紹介します。

さまざまな領域でのケーススタディを見ていくことで、生成AIを日々のビジネスに活用できる可能性を探りましょう。

1. 生成AIのビジネス活用で実現すること

生成AIは、さまざまなビジネスプロセスを革新しています。たとえば現時点（2024年2月現在）では、以下のような活用事例が見られます。

• コンテンツ生成：文書、スピーチ原稿などを迅速に自動生成する。文面を考えるのにかかっていた時間をカットできる。
• デザイン・設計などの生成：デザインや設計のプロセスを効率化。デザイナーや設計者にとっては、よりクリエイティブな作業に時間を投じることができる。
• パーソナライズとレコメンドシステム：たとえば「食事の献立」「フィットネスのプログラム」など、ユーザー一人ひとりに対してカスタマイズした体験を提供。顧客満足度の向上と、サービスの利用促進を図る。
• 自動化と効率化：業務プロセスを自動化。作業時間の短縮と、コストを削減。
• シミュレーションと予測：たとえば「電力の需給計画」など、将来のトレンドを予測し、市場戦略の立案や製品開発の意思決定を支援する。

生成AIの力を活用して、ビジネスの効率化、顧客体験の向上、そして新しい価値の創出を目指す取り組みが、すでに広がりつつあります。

 

2. 生成AIのビジネスの現場における活用事例

コンテンツ生成

市長スピーチの生成：北九州市

北九州市では、「AI市長秘書官」の実証実験が始まっています。このシステムは、九州のベンチャー企業「寶結株式会社」と「株式会社Village AI」が共同開発したものです。市長の過去のスピーチや文書を学習し、市長の言葉を再現した文書を自動生成することができます。目的は、市長の挨拶文やメッセージのドラフトを自動生成し、職員の業務負担を軽減し、業務効率化を図ることです。この技術を用いることで、市長の思考や意向を反映した初期の文案を形成し、職員が加筆・修正を行うことで、より洗練された最終稿を作成します。このプロセスにより、原案作成にかかる時間と労力を大幅に削減し、行政の対外的なコミュニケーションの質を高めることが期待されます。「寶結株式会社」と「株式会社Village AI」は、このAI技術を自治体サービスに活かし、地域社会の発展に貢献することを目指しています。

参考：

寶結×Village AI、2月16日よりAI市長秘書官の実証実験を北九州市にて実施 | 鹿児島・九州プレスリリース

英語教育のコンテンツ開発で生成AIを活用：Classi株式会社

教育プラットフォーム「Classi」を提供している「Classi株式会社」は、英語学習領域のコンテンツ開発に生成AIを活用し始めています。学習課題の作成時間を短縮し、問題数の増加など、プロダクトの品質向上を目指します。具体的には、生成AIを英文および解説文の作成に、識別系AIを選択肢の作成に活用。電気通信大学の高木正則准教授と岩手県立大学の田村篤史准教授からのアドバイスを受け、生成AIを用いた新しい学習課題作成プロセスを実現しました。問題作成の初歩段階で業務工数を削減し、コンテンツ開発メンバーは確認・修正・判断作業など、新たな価値の創出に集中できるようになります。将来的には、先生や生徒が自分で問題を作成できるようにする計画も。このAI活用により、英語教育の質の向上と効率化を目指しているそうです。

参考：Classi、英語教育のコンテンツ開発で生成AI活用開始 – こどもとIT

 

プログラミング作業の効率化と品質の向上を図る：Meta社（旧Facebook）

Meta社（旧Facebook）は、コード生成専用の言語モデル「Code Llama」を開発。このモデルは、プログラムの自動補完、自然言語で命令することによるプログラム生成、プログラム関連の質問応答が可能です。プログラミングの効率化と精度向上を目指しており、開発者がより迅速にコードを生成し、プログラムの質問に答えることができるようになります。Meta社は、Code Llamaを通じて、プログラミング作業の効率化と品質の向上を実現しようとしています。

参考：【Code Llama】最強コード生成AIの使い方と実践を解説 | WEEL

 

ECサイトの商品説明をAIが代筆：Shopify

ECサイト構築プラットフォーム「Shopify」は、ECサイト運営者が商品説明を簡単に作成できるように、「Shopify Magic」というテキスト自動生成機能を提供しています。この機能はAI（人工知能）を活用しており、商品名やキーワードなどの入力された詳細情報を基に、商品説明の候補を自動で生成します。ECサイト運営者は、商品ページ作成にかかる時間と労力を削減し、より魅力的で詳細な商品説明を簡単に作成できるようになります。生成AIを活用した新機能により、消費者に対して商品の特徴やメリットをより魅力的に伝え、購買意欲を高めることが期待されます。またShopifyは、このAI機能を通じて、ECサイトの運営効率化と販売促進を目指しています。「重要なのは、生成されたテキストの正確性を確認し、ストアの品質と一貫性を保つこと」だと述べています。

参考：商品説明を自動的に生成する · Shopify ヘルプセンター

 

デザイン・設計などの生成

設計業務の効率化：大林組

ゼネコン大手の「大林組」は、米国シリコンバレーの「SRI International」と共同で、建築設計の初期段階の作業を効率化するAI技術「AiCorb®」を開発。スケッチや3Dモデルから様々な外観デザインを提案できる技術です。従来、設計者が手作業で行っていたアイデア出しや、デザイン案の作成をAIが自動で行い、顧客の要望に合わない場合の再検討も迅速に対応可能に。この技術により、設計初期の迅速な合意形成が可能となり、顧客満足度の向上と設計者の新たな働き方の実現が期待されます。「大林組」は、この設計手法をさらに改良し、実用化を進めることで、業務効率化と設計技術の発展に努めるとしています。

参考：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発 | ニュース | 大林組

アイコンや画像を自動生成：「Diagram」と「Figma」　

「Diagram」は、AI（人工知能）を駆使したデザインツールです。デザインツール「Figma」と連携して使用することで、デザイナーは、アイコンや画像を自動生成できるようになります。「Diagram」は、デザイン作業を自動化し、効率化することで、デザイナーがより創造的な作業に集中できることを目指しています。これにより、デザインの品質向上と作業時間の短縮が期待されます。

参考：Diagram

 

短時間でUIデザインを作成：Uizard

「Uizard」は、デンマークのソフトウェア企業が開発した、UIデザインツールです。このツールはAIを活用していて、ワイヤフレーム、モックアップ、プロトタイプを短時間で作成することができ、手書きスケッチをワイヤフレームに変換し、簡単にプロトタイプ化することが可能です。ボタン一つで思い通りのUI画面を作成できることを目指しており、デザインの現場での利用が期待されています。

参考：UI画面生成AI「Uizard」でデザイナーいらず？業務の最前線で使ってみた | DevelopersIO

 

パーソナライズとレコメンドシステム

パーソナライズ献立提案：味の素

食品メーカー大手「味の素株式会社」は、トップアスリート向けの食サポートサービスのノウハウを活用し、一般のアスリートや部活生に向けたパーソナライズされた献立を提案するアプリ「勝ち飯®AI」の開発（「カスタムAI」の開発・提供を行う企業「Laboro.AI」が開発を支援）を行いました。ユーザーが入力したデータに基づき、個々の栄養ニーズに合わせた献立を提案することを目的としています。味の素が運営するレシピサイト「AJINOMOTO PARK」のレシピを活用し、管理栄養士の監修のもと、アスリートに必要な栄養計算をアルゴリズム化して提案します。この取り組みにより、食事の側面からパフォーマンス向上を図りたいアスリートや、そのサポートをしたい家族に対して、具体的な栄養計画と献立を提供することが可能になりました。

 

参考：パーソナライズ献立提案「勝ち飯®AI」 – 株式会社Laboro.AI

 

エクササイズの個別提案：Fitbit

Google傘下のフィットネス関連企業「Fitbit」は、AIをフィットネスアプリに組み込むことで、ユーザーの日々変わる体調や運動能力に合わせたエクササイズの個別提案を目指しています。ユーザーが自分の健康状態をより細かく把握し、現実的な健康目標の設定とその達成を支援することが目的です。生成AIを活用することで、ユーザー一人ひとりに合った運動プログラムを提案し、健康に関するアドバイスを提供することが可能になります。このようなAIの活用は、ユーザーに適切な目標設定を促し、運動習慣の継続を支援できる、という観点から、健康分野における大きな可能性を秘めていると言えるでしょう。

参考：Fitbitは挫折しがちなフィットネス目標の達成をAIで支援する – CNET Japan

 

メルマガのパーソナライズ＆レコメンド：楽器・機器のオンラインショップ「Sweetwater」

 

楽器・機器のオンラインショップ「Sweetwater」（アメリカ）は、AIを活用してメルマガの開封率とオンライン売上を向上させる取り組みを行いました。顧客データの収集と、AIが生成するレコメンドメールを用いて、顧客のエンゲージメントを高めることが目的です。AIを用いて、クリックしそうな顧客グループを作成してからメルマガを送信することで、メールクリック数を前月比25%増加させることに成功。また、商品の分類タグを活用することで（顧客が関心を持ちそうな商品群をタグでまとめ、メルマガ内に埋め込む）、クリック数は13%、購入者数は前月比40%増加したそうです。AIを活用したレコメンデーションが、パーソナライズされたショッピング体験の実現に貢献し、顧客の興味に深く切り込むことができることを示しています。

 

参考：クリック数13％アップ、購入者数40％増を実現したAI+メルマガ活用方法【米国EC企業の事例で解説】 | 海外のEC事情・戦略・マーケティング情報ウォッチ | ネットショップ担当者フォーラム

 

自動化と効率化

年間18 億円相当の業務効率化目標を設定：GMOインターネットグループ

インターネット広告やインフラ事業を手掛ける大手「GMOインターネットグループ」は、AIによる年間18億円相当の業務効率化を目標（2024年）に設定しています。この目標達成のために、非エンジニアを含む全パートナーがAIを使いこなすことが必須とされ、実践的なAIセミナーやAIテスト「GMO AIパスポート」の実施、短期AI人財育成プログラム「虎の穴」の開始など、人材の高度化を図る施策を進めています。同社は、AIを活用して時間とコストの節約、既存サービスの質向上、AI産業への新サービス提供を軸に、グループ全体でAIの活用と関連サービスの提供を推進しています。一般業務、営業、カスタマーサービス、広告・クリエイティブ、システム、管理業務など、幅広い領域での業務効率化を目指しているそうです。

 

参考：GMOインターネットグループ2024 年度AI 活用方針「AIで未来を創るNo.1企業グループへ」 AIにより年間18 億円相当の業務効率化を目標に設定

 

生成AIで産業用ロボットの操作をサポート 効率と安全性を向上：Hewlett Packard Enterprise（HPE）

アメリカのハードウェア開発・製造企業「Hewlett Packard Enterprise（HPE）」は、ドイツのAIスタートアップ「Aleph Alpha」と協力し、生成AIを活用して自然言語での対話により産業用ロボットの操作をサポートするシステムを開発。ロボット操作の効率と安全性の向上に大きく貢献することが期待されています。作業者は自然言語や画像を用いてロボットに指示を出すことができ、ロボットは数百ページに及ぶマニュアルを学習して作業者の質問に即座に回答することが可能になります。このAIアシスタントを通じて、産業用ロボットの操作をより直感的で安全に行うことができるようになるとしています。

 

参考：「ChatGPTに匹敵する」ドイツ新興の生成AI、HPEが製造業への導入例を披露：ハノーバーメッセ2023 – MONOist

 

業務効率化：帝人グループ

大手総合化学メーカー「帝人」は、グループ社員向けに独自の生成AIサービス「chat テイジン」を導入。文章作成、翻訳、要約、データの分析など、多岐にわたる業務での利用を想定しており、業務の効率化を目指しています。2024年1月から本格運用を開始、国内グループ社員8000人を対象に提供されます。セキュリティの確保のため、社内用の認証システムと連動し、クローズドネットワークでの運用を行うことで、入力情報の外部漏洩を防ぐとしています。また、法令違反や情報漏えいを防止するための「生成AIガイドライン」を策定し、社員教育やコミュニティーでの活用事例の共有を通じて、生成AIの積極的な利用をサポート。業務プロセスの効率化と、社員の作業負担軽減を図っています。

参考：帝人がグループ社員向けに独自の生成AIサービスを導入：製造ITニュース – MONOist

業務アシスタント、VOC分析：住友商事グループ

総合商社「住友商事グループ」は、2023年5月より、事業現場での生成AI活用の実証実験を開始。グループ全体で生成AIに関するノウハウを蓄積・共有し、産業分野を問わずさまざまな事業で迅速に生成AIの活用を進めることを目的としています。具体的には、鋼管トレード事業での一部業務支援アプリケーションの構築や、消費者関連事業での顧客の声（VOC）の要約、分析・点数化を行うレポートツールの構築などが行われています。業務効率化や、顧客満足度の改善、さらには新規事業の創出につなげることを目指しています。また、社内重要会議の資料や議事録をデータセットとして保持し、経営における意思決定支援を行う生成AIチャットボットの構築も検討中だそう。同グループは、生成AIを活用することでDXを一層推進し、新たな価値創造を図っていく方針だとしています。

 

参考：住友商事グループでの生成AIの活用検討について

 

エネルギー制御：関西電力

「関西電力株式会社」は、エネルギーリソースをAIで最適制御するソリューション「SenaSon（Smart energy aggregate Solution）」を開発、2023年4月から法人顧客を対象に全国で提供を開始しました。AIを用いて建物内の電力需要や太陽光発電量を精緻に予測し、それに合わせて蓄電池からの放電や空調設備などの稼動をリアルタイムに制御します。これにより、顧客のCO2削減やコスト削減を実現します。

参考：ＡＩで分散型エネルギーリソースを最適に制御する「SenaSon 」の提供開始 ２０２３年１月１９　

 

ガス埋設管を精度高く判定、作業平準化：大阪ガス

「大阪ガス」は、地中レーダー探査データから埋設管を抽出する「AIレーダーロケーター」を開発。従来、作業者の高度なスキルが要求されていましたが、「AIレーダーロケーター」の導入により、誰でも簡単に、かつ精度良く埋設管を判定できるようになりました。タブレットで使用可能で、現場探査時に即座に埋設管を判定できるようにしています。埋設管の探査と判定作業の効率化を実現し、安全かつ迅速なガス供給インフラの維持・管理に貢献しています。

 

参考：AIが埋設管を判断するAIレーダーロケーター | Daigasグループの技術開発

 

社内文書の有効活用、業務効率化：名古屋鉄道株式会社（名鉄）

「名古屋鉄道株式会社（名鉄）」は、日立製作所と共同で、社内文書の有効活用や業務効率化を目的として、生成AIの技術検証を実施しました。

印刷物のスキャンデータなどを含む社内文書を活用し、生成AIを用いて評価とチューニングを行いました。日立のデータサイエンティストが業務利用を想定して最適化した知識データベースを構築し、膨大な社内文書データから生成AIが要点を抽出し、適切な回答を出力することで、回答精度の向上を確認しました。

この技術検証を通じて、名鉄は、生成AIを活用した社内文書の有効活用、業務効率化の実現可能性を確認しました。今後、さらなる業務改善効果が見込める他のユースケースの検証を継続し、生成AIの実ビジネスへの活用に向けた取り組みを推進していく予定とのことです。

 

参考：名鉄と日立が生成AIを活用し、社内文書の有効活用に向けた技術検証を実施 | 株式会社 日立製作所のプレスリリース

 

シミュレーションと予測

電力需給計画の立案：四国電力

「四国電力株式会社」と「株式会社グリッド（AI関連企業）」は、AIを活用した電力需給計画立案システムの開発を進め、2022年7月から運用を開始しました。このシステムは、電力需要や卸電力市場価格、再生可能エネルギーの発電量などの変動に対する影響を適切に評価し、最も経済的な電力需給計画を策定するために開発されました。このシステムにより、電力取引市場の新たな動向に対応し、電力需給運用の効率化を図ることが可能となり、実際の需給状況を反映した試運用で十分な効果が得られたことを確認しました。今後も新たな知見を取り入れながらシステムを進化させ、更なる電力需給運用の効率化に取り組む予定とのことです。

参考：ＡＩを活用した電力需給計画立案システムの運用開始について　

 

設計やシミュレーションのプロセスを改善：Ansys

「Ansys」は、アメリカの企業が開発した、エンジニアリングシミュレーションと、3D設計ソフトウェアです。AIとML（機械学習）を駆使して、設計やシミュレーションのプロセスを改善しています。

自動で最適な設計を見つけることができ、設計の選択肢を広げ、コストを削減します。

また、このアプローチは、市場や消費者のトレンド分析、新製品のテストなど、将来の予測やシミュレーションにも応用可能です。AIとMLを活用することで、市場の動向を正確に予測し、新製品やサービスが市場でどのように受け入れられるかを事前にシミュレートすることができます。

これにより、企業はより効率的に市場戦略を立て、リスクを最小限に抑えることが可能になります。

参考：Optimize Design and Simulation with AI/ML and Metamodeling

従業員教育・トレーニング

「クローン社員」を生成、給与を支給：株式会社オルツ

「株式会社オルツ（AI関連企業）」は、社員のAIクローンを生成し、それに対して給与を支給する画期的な取り組みを始めています。

このプロジェクトでは、約100名の社員それぞれのクローンが作成され、日々の業務や情報共有をAIが担います。クローンは、商談や会議の内容、コミュニケーションの記録、さらには趣味や嗜好まで学習し、社員の思考を再現できるレベルまで進化させることを目指しています。

AIクローンは、社員が休暇中でも業務を継続できるようにし、チーム全体の柔軟な働き方を実現します。

さらに、クローンの活用により、新たな付加価値の創出も期待されています。同社では、クローンの活動量に応じて社員に給与を追加支給するシステムも導入し、業務効率の向上とともに、社員がより創造的な仕事に集中できることを目指しています。

同社は、「社員が最大限に能力を発揮できる環境を整え、社会に新しい価値を提供することを目指している」としています。

 

参考：オルツ、世界初、社員のAIクローンに給与支給開始

 

3.先行事例から学ぶべきポイント

ここまで、生成AIのビジネス活用事例をさまざまに見てきました。

今後、生成AIをビジネスの現場に導入したいと考えている企業が、先行事例から学ぶべきポイントとして、以下の要点が見えてきます。

 

• 生成AI活用の使途を明確にし、的を絞る
• ビジネスの目的や、何をアウトプットすればよいか生成AIが十分に学習できるよう、データを質・量ともに揃える
• 従業員による日々の利用に関して、セキュリティとプライバシーに十分配慮した環境を整える
• ただ生成AIを導入するだけではなく、それを利用する従業員側も、継続的な学習と改善ができる体制を構築し、組織全体でAIリテラシーの向上を図る

生成AI技術の急速な進化を日々キャッチアップしつつ、上記のようなポイントに基づいて導入計画を進めることが、ビジネスにおけるAI活用の成功への鍵となるでしょう。

生成AIの導入は単なる新技術の適用に留まらず、ビジネスプロセスの根本的な見直しや、組織文化の変革をもたらす可能性を秘めています。

「従来は、手作業で時間も労力も大きく取られていたけれど、自動化できるようになった。今後は、顧客とのコミュニケーションや、ビジネスに関するアイデアのディスカッションなど、より未来につながるプロセスに時間と労力を割こう」といった、発想・行動の転換をしていくことが大事だと言えるでしょう。

本記事で紹介した事例から学びを得て、あなたの会社での生成AI活用導入・運用にぜひ役立てていただければ幸いです。