生成AIの活用事例16選
ここでは、次の目的別に、16社の生成AIの活用事例をご紹介します。
- 業務全般の効率化
- 問い合わせ対応・カスタマーサポート
- 文書・テキスト生成による業務支援
- 画像・デザイン系コンテンツ制作
- 販売・マーケティング支援
- 商品・サービス開発
業務全般の効率化
プログラミング、レポート作成、データ分析など、部門や業務を横断して生成AIを活用している企業では、業務の効率化による作業時間の短縮や品質向上を実現しています。
パナソニック コネクト：AIアシスタントサービス導入により生産性向上
パナソニック コネクト株式会社では、生成AIによる業務生産性向上、従業員のAIスキルの向上、会社の許可なしに授業員がAIツールを利用するシャドーAIの利用リスクの軽減を目的に、2023年2月より、社内向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」（旧ConnectGPT）を導入しました。
導入には段階的なアプローチを採用し、まずは特定部門で試験的に取り入れ、効果検証後に全社展開を進めました。
その結果、導入から1年間で全従業員の労働時間を18.6万時間削減し、利用者は1回あたり平均約20分の作業時間の削減効果が得られています。さらに2024年4月からは自社に特化したAIの開発を進め、品質管理データなど社内情報を活用した専門AIも運用しています。
ファミリーマート：社内に生成AIを導入 関連業務時間を50％削減
株式会社ファミリーマートでは、作業時間を削減できる業務の特定と効率化を図るために、2023年12月からの3か月間、生成AIの実証実験に取り組みました。
実験にあたっては、50名からなる全社横断のプロジェクトチームを立ち上げました。さらに、セキュリティ・レギュレーション作成、Q＆A作成・自動回答、定型シート作成、文書作成・要約、法令・リスクの洗い出し、翻訳の6つの領域で効果検証を実施し、現場を中心に約3,000アカウントを配布し、課題や業務フローに合わせた生成AIの活用方法を検討しました。
実験の結果アンケート集計や社内文書・教育資料の作成、店舗支援業務などの領域で作業時間の半減が可能とわかりました。また、効率化により創出できた時間を付加価値のある業務へと費やし、加盟店へのコンサルティング業務の高品質化を実現しています。
参考：社内に生成AIを導入 関連業務時間を50％削減へ｜ニュースリリース｜ファミリーマート
日立製作所：「Generative AIセンター」新設で社内外での活用を推進
株式会社日立製作所では、AI・データアナリティクスを活用したプロジェクトを進める一方で、プライバシーや倫理面におけるリスク管理の必要性を課題としていました。そこで、AI研究者や社内ITなどの技術部門に加え、法務、セキュリティ、知的財産などのスペシャリストを集め、全社横断的な「Generative AI センター」を設置し、リスクマネジメントを行いながらAIの利用を推進できる体制を構築しました。
グループ会社を含めたさまざまな業務でAIの導入を進め、ユースケースやナレッジを集結させた結果、生産性を向上でき、顧客に対しても安心な利用環境の提供を実現しています。
LINEヤフー：個人向けサービスを中心に16件で生成AIを活用
LINEヤフー株式会社では、多様な業務における生産性とサービス品質、利便性の向上の必要性が課題となっていました。そこで、社内業務や提供サービスを中心に生成AIの導入を進めました。
導入に際し、従業員による生成AIの選択肢を増やすためにOpenAIとL.L.C.が提供するAPIへの利用契約を締結する他、大規模言語モデルを利用できる環境を整えています。また、eラーニングを通じた研修を実施し、修了試験の合格者に対して独自AIアシスタントの使用許可を与えるなど、従業員の生成AIの利用促進を進めました。
結果として、約2万人への独自AIアシスタントの提供により約7％、約7,000人のエンジニアへのAIペアプログラマーの導入により10％～30％の生産性向上を実現しています。
参考：LINEヤフー、個人向けサービスを中心に16件で生成AIを活用 従業員約2万人に生成AIアシスタントを提供｜LINEヤフー株式会社
問い合わせ対応・カスタマーサポート
問い合わせ対応に生成AIを導入すると、従来のルールベースのチャットボットに比べ、自然で柔軟な対応が可能になります。その結果、ユーザー満足度の向上と担当者の負担軽減を同時に実現できます。
Glicoグループ：社内問い合わせ対応を30％以上削減
江崎グリコ株式会社では、社内ポータルサイトが部門ごとに作成されるなど、情報の保存場所や検索性に課題があり、担当者への直接的な問い合わせによる業務過多が問題となっていました。そこで、従業員が自分で情報を調べられる環境構築と問い合わせ対応にかかる工数の削減を目指し、AIチャットボットを導入しました。
導入の決め手は、完全な内製化が可能であること、機能性と価格面でのバランスの良さでした。また、システム部門に加え、バックオフィス関連部門の担当者が容易に運用できることも条件とし、「まずはチャットボットに確認しよう」との社内文化の醸成も図りました。
AIチャットボットを導入した結果、サービスデスクへの問い合わせ件数を約31％削減することに成功しています。
参考：■導入事例■【Glicoグループ様】30%の社内問い合わせ対応を削減。顕在化したバックオフィスの課題を「Alli」で解決
au：チャットボット問い合わせ対応に生成AIを活用
KDDI株式会社では、LINEアカウントの「auサポート」を通じた顧客からの問い合わせに対し、チャットボットを活用して回答する仕組みを導入していました。しかし、長文での問い合わせや回答に必要な情報が不足するケースでは適切な回答を提供できず、チャットアドバイザーに引き継ぐ必要があり、解決まで時間がかかることが課題でした。
そこで、2024年3月より生成AIを導入し、長文での問い合わせを生成AIが要約し、情報が不足する場合は再質問を行うなど、問い合わせの意図をより認識しやすいように誘導する仕組みを構築しました。
その結果、チャットボットでの解決率が向上し、従来の2割にあたる5分程度の時間短縮に成功しています。また、チャットアドバイザー向けの研修にも生成AIを取り入れ、スキル向上に貢献しています。
参考：au、チャットボット問い合わせ対応に生成AIを活用開始 | KDDI News Room
文書・テキスト生成による業務支援
生成AIは、ビジネス文書、Webコンテンツ、報告書などのテキスト生成やアイデア出し、構成案の作成などの業務支援にも役立ちます。
KDDI：文書作成やアイデア出しに生成AIを活用
KDDI株式会社では、バックオフィス部門などにおけるオペレーション業務の過多が課題でした。一方で、業務効率化を進めるために生成AIのビジネス活用の推進体制を構築する必要もありました。
そこで、2023年4月より取り組んだのがトップダウンとボトムアップからアプローチを行う「生成AIの社内利活用」プロジェクトです。既存システムと生成AIの連携による業務効率化、生産性向上の検証を行う一方、従業員1万人に対して「KDDI AI-Chat（社内版のChatGPT）」を利用できる環境を整備し、運用研修も実施しました。さらに、ガバナンスやガイドラインの整備、情報漏洩の抑止環境など、全社横断型な取り組みも行いました。
導入後は、企画・文案のアイデア出し、集計が難しい自由記述型アンケートの調査結果のまとめなどを容易に行えるようになっています。さらに、生成AIによる業務効率化を競う社内コンテストを開催し、成功事例の共有や意識付けを試みたことで、7割以上の授業員が業務で生成AIを活用するなどの変化が生じています。
参考：社員1万人が「KDDI AI-Chat」の利用を開始 | KDDI News Room
ライブドア：ニュース配信への生成AI活用
株式会社ライブドアでは、2012年以降、配信するニュース記事の内容を3つのポイントに要約する「ざっくり言うと」という見出しを提供しています。読者が記事の内容を把握しやすいメリットがある一方で、担当者による編集作業に時間や労力がかかっていたことが課題でした。
そこで、2023年6月に、「T5」と呼ばれる自然言語処理モデルに基づき構築されたAI要約機能「ざっくりポン」のβ版をリリースしました。これは、過去10年分のライブドアニュースの要約データを学習させることで、要約した見出しを自動生成させる機能です。
この取り組みにより効率的な要約作成が実現し、より多くの記事に「ざっくり言うと」を提供できる体制が整ったことで、読者は短時間でより多くの記事を閲覧できるようになりました。コンテンツ制作の効率化と顧客体験の向上に成功した事例です。
参考：「ライブドアニュース24」β版、公開スタート！ | 株式会社ライブドアのプレスリリース
画像・デザイン系コンテンツ制作支援
2022年以降、Midjourney、DALL-E、Stable Diffusionなどの画像生成AIの登場により、グラフィックデザインや広告、建築などのコンテンツ制作領域における生成AIの活用が急拡大しています。
サントリー食品インターナショナル：キャラクターやコンテンツを生成
サントリー食品インターナショナル株式会社では、従来、CM制作の企画から編集までを人が行っており、時間、労力、費用の負荷や、アイデア創出の限界などの課題がありました。
新規のCM制作に際し、担当者がChatGPTを壁打ち相手として、企画のブラッシュアップを進めたところ、キャスティングやCM内容に関する独創的なアイデアが創出されました。そこで、ChatGPTに「宣伝部のAI部長」の役割を与え、CM制作の総指揮を任せることでキャストとの対談を実現させるなど、コンテンツ制作における新しい取り組みを進めています。
参考：生成系AIを用いて「C．C．レモン 擬人化キャラクター」を制作！「C．C．レモン」がしゃべり、動き出す！ | ニュースリリース一覧 | サントリー食品インターナショナル
大林組：建築デザイン生成への応用
株式会社大林組では、建設設計に際し、建物の外観デザインに重点を置くファサード設計案を用意して顧客との対話を進めていました。一方、設計案の作成には、設計者が創出したアイデアをスケッチなどに反映させるための時間と手間がかかっていました。また、提案内容を変更する際は、一からデザイン案を検討し直す必要があったことも課題です。
そこで導入したのが、米国シリコンバレーの研究機関SRIと共同開発したAI技術です。多様なデザインを学習させたことで、スケッチや3Dモデルなどのファサードデザインの提案を迅速に自動生成できるようになり、設計者の負担を大きく低下させることに成功しました。また、デザイン案を瞬時に複数生成できるため、顧客とのイメージのすり合わせにかかる時間や手間を削減でき、迅速な合意形成が実現しています。
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
コカ・コーラ：生成AIを活用した広告制作
日本コカ・コーラ株式会社では、急速に変容する消費者ニーズやデジタル時代に合わせた新たな取り組みとして、「Create Real Magic」キャンペーンを実施し、生成AIを用いてブランドとユーザーとのコラボレーションを実施しました。大規模言語モデル「GPT-4」と画像生成AI「DALL-E」を組み合わせることで、コカ・コーラのロゴや、シロクマなど広告アーカイブに残る素材などを活用してアート作品を制作できる仕組みです。
キャンペーン実施の結果、ユーザーとの双方型となる新たなマーケティング施策を実現しエンゲージメントを高めることに成功しました。さらに、社内では、数週間かかっていたコンテンツの制作期間を数日へ短縮するなど、生成AIの活用を進めています。
参考：Coca-Cola Invites Digital Artists to ‘Create Real Magic’ Using New AI Platform（英語）
販売・マーケティング支援
生成AIは、商品紹介、接客対応、顧客ごとにパーソナライズされた提案など、顧客との接点を強化し、より効果的な販売支援を実現する目的でも活用されています。
ウエインズトヨタ神奈川：外注で1週間かかっていたチラシ作成時間をら20分に短縮
ウエインズトヨタ神奈川株式会社では、年間に約350件開催されるイベント用の店頭販促（POP）やポスターなどの制作を外部に依頼しており、制作期間や費用面での負荷がかかっていました。また、社内のITリテラシーが低く、品質が担当者によって異なるなどの課題も抱えていました。
そこで、生成AI「Adobe Firefly」を搭載したデザインツール「Adobe Express」の導入に至ります。PoC（概念実証）として、21人にライセンスを90日にわたり付与したところ、継続利用希望者が約60％にのぼり、その90％以上が効率化や品質向上に効果があったと回答しました。
本格導入後は、10日ほどかかっていた外注時のリードタイムの半減や、社内制作へのシフトが実現し、急なキャンペーンや催事にも柔軟に対応できるようになりました。また、クオリティの高い販促物が作成できる環境が整い、マーケティング担当者のスキル不足も解消されています。
参考：ウエインズトヨタ神奈川がAdobeの生成AI導入、チラシ作成を1週間から20分に短縮 | 日経クロステック（xTECH）
ベネッセホールディングス：Webサイト制作・運用改革でコストを4割削減
株式会社ベネッセホールディングスでは、自社サービス向けのWebサイト制作・運用に対する工数の多さが課題でした。そこで、2023年7月より生成AIを活用し、業務の効率化を図りました。
約3か月のPoCでは、生成AIに加えてノーコードツールを導入し、新たな業務プロセスへの改善に取り組みました。業務プロセスの再構築、ライティング業務の自動化などにより、Webサイトの製作期間が8週間から3週間に、費用も4割削減、従業員の体制も7割減少を実現しています。
業務効率化により人が行うべき戦略立案や企画に集中できるようになったことで、顧客体験、生産性向上により注力できるようになりました。
ロレアル：接客支援による顧客体験向上
日本ロレアル株式会社では、変容する消費者ニーズを理解し、より優れた美容体験を提供するために、10種類以上の大規模言語モデルを組み合わせた「Beauty Genius」を2024年にリリースしました。
同アプリでは、15万点以上の画像データを学習させ、さらに社内に蓄積されてきたデータをオンラインレビュー、カスタマーサービスでの問い合わせの内容と統合させました。その結果、顧客それぞれにパーソナライズされた美容法など、おすすめ情報を提示することが可能です。
また、AI美容アドバイザーとしての活用も進め、製品の使用タイミングや肌悩みの相談などを会話形式で質問できる仕組みを構築しました。
さらに、写真撮影による肌診断やおすすめ商品の紹介、メークの完成イメージの表示機能も搭載など、生成AIと拡張現実技術を組み合わせた新たな顧客体験の提供によって、オンライン販売の促進にも貢献しています。
参考：生成AIは美容や買い物にも浸透、ロレアルのAI美容アドバイザーがCESの目玉に | 日経クロステック（xTECH）
商品・サービス開発
生成AIは商品開発やサービス設計のプロセスにも活用されています。市場分析、アイデア創出、プロトタイピングなど、開発のあらゆる段階において効率化や創造性の向上を実現しています。
メルカリ：出品支援に生成AIを活用
フリマアプリを運営する株式会社メルカリでは、ユーザーアンケートを通じて「商品情報の入力や出品作業に負担がかかる」など、出品へのハードルの高さが課題であることが判明しました。
そこで、2024年9月に、出品時の商品説明の生成や価格設定をAIが自動で行う「AI出品サポート」の提供を開始しました。この機能は、写真をアップロードしてカテゴリーを選ぶだけで、出品に必要な情報が自動入力されるものです。
導入の結果、最短3タップで出品できる仕組みが構築されました。ユーザーの負担となっていた商品説明や価格設定を考える手間を省き、初心者はもちろん、ヘビーユーザーも手軽に出品を行えるようになり、顧客体験の向上に貢献しています。
参考：メルカリ、「AI出品サポート」の提供を開始。出品体験をさらに簡単にアップデート | 株式会社メルカリ
セブンイレブン：商品企画の期間を10分の1に短縮
コンビニエンスストア事業を展開する株式会社セブン‐イレブン・ジャパンでは、商品開発に際して複数回の会議を行い商品アイデアの練り直しを行っていました。しかし、消費者の嗜好やトレンドが急速に変化する市場において、従来の手法では迅速に対応できない課題を抱えていました。そこで、2024年春に生成AIの導入に至りました。
開発に際しては、全店舗の販売データやSNSに投稿されている顧客の声を分析し、トレンドやニーズに合った商品説明や画像を生成させて、新商品を迅速に投入できる仕組みを構築しました。
この取り組みにより、商品企画に必要な期間が最大で10分の1に短縮されています。また、商品企画担当者はルーティンワークから解放された結果、より創造的な業務や戦略立案に注力できるようになり、商品開発の質的向上も実現しています。
参考：セブンイレブン、商品企画の期間10分の1に生成AI活用 - 日本経済新聞
日常業務における生成AI活用事例
生成AIは大規模なシステム導入や特定部門での活用にとどまらず、身近な日常の業務にも活用できます。
情報収集・アイデア出し
生成AIは、業務上の課題解決や新規市場の開拓、付加価値の向上に役立つ情報の収集や整理、提案が可能です。新規市場の具体例や事業内容、業界シェアなどの提案が得られます。
また、新しい企画やアイデアを生み出す際の「壁打ち相手」としても活用可能です。生成AIとディスカッションを行うことで、人間には思いつかない斬新な発想や、考慮漏れしていた視点を得られる可能性が高まります 。
文書用のテキスト生成
生成AIは、収集した情報をもとに自然で説得力ある文書を短時間で生成できます。あいさつ文や礼状作成、会議の議事録・企画書の作成、既存文章の言い換えや改善、翻訳などに幅広く活用可能です。
校正や要約も得意なため、社内向けの報告書の内容を顧客向けのプレゼンテーション資料に書き換えるなどの作業も、短時間で行えます。
広告・SNS運用時のキーワード出し・文章たたき台作成
生成AIは、Web広告（リスティング広告など）や企業のSNSアカウントの運用におけるキーワード選定や、キャッチコピーの作成にも活用できます。
また、SNS投稿のたたき台作成やターゲットにあわせた表現への変換、投稿文の長さの調整、抜け漏れチェックなどにも利用可能です。さらに、画像生成AIも併用することで、広告デザイン案の創出に貢献します。
生成AIを効果的に活用するポイント
ここからは、ご紹介した活用事例を基に、効果的に生成AIを活用するポイントを4つのカテゴリに分けて解説します。自社での導入を検討する際の参考にしてください。
導入目的の明確化
生成AIを最大限に活用するには、導入目的の明確化が不可欠です。導入目的が不明確だと、適切な活用領域の選定や効果測定が難しくなるためです。
「生成AIを使ってみる」という漠然とした目的ではなく、「業務生産性向上」「従業員のAIスキル向上」など、具体的な業務課題の解決を目標に設定すると良いでしょう。また、定量的なKPIを設定し、その達成に向けた具体的な施策を展開するのも有効です。「業務時間50％削減」「Webサイト制作コスト4割削減」などの目標設定も、効果測定の観点から有効です。
数値目標や目指す効果を具体化することで、全社的な取り組みの方向性を明確にでき、社内での横展開を容易に行えます 。
組織的な推進体制の構築
生成AIの全社的な活用を進めるには、専門知識を持ったチームが中心となって取り組みを牽引するなど、組織的な推進体制の構築が欠かせません。
生成AIの利用におけるガイドラインの策定、活用事例の共有、技術サポート、教育研修の実施などが挙げられます。複数の業務領域での集中的検証を行うアプローチも良いでしょう。
トップダウンとボトムアップの両面からの推進も重要です。経営層の明確なコミットメントと現場でのユースケースの創出を組み合わせることで、実効性の高い活用を進められます 。生成AI活用の社内コンクールの実施など、優秀事例を共有する仕組みづくりも、組織全体での活用促進に役立ちます。
人材の育成とスキル開発
生成AIの効果を最大化するために重要なのがプロンプトエンジニアリング（生成AIに適切な指示を与える技術）をはじめとする各種スキルの向上です。適切なプロンプトを作成できるかどうかで、生成AIの出力品質や効率が大きく変わるため、基本的な知識の向上は必須です。
また、創造的な問題解決や新たな価値創造のパートナーとして活用するマインドセットの醸成も重要です。社内に専門人材がいない場合は、外部の知見も活用し、内製化を進めるアプローチを検討するのも良いでしょう。
段階的な導入と教育により、生成AIの適切な活用が促進されます。
リスク管理と倫理的配慮
生成AIの活用における重要な課題となるのが、セキュリティリスクや倫理的な問題への対応です。AI倫理に関する有識者会議の開催とAI倫理基本方針、適切な利用ガイドラインの策定が推奨されます 。
特に、機密情報の取り扱いや著作権侵害、ハルシネーション（AIによる誤った回答の生成）、バイアスの問題には注意が必要です。データサイエンティスト、AI研究者だけでなく、セキュリティ担当者、法務担当者などを含めた横断的なチームを構築し、多角的なリスク評価と対策の実施に努めましょう。社内における生成AIの利用環境を整備し、個人が無許可でAIツールを業務利用するリスクを低減することも重要です。
さらに、顧客のプライバシーやセキュリティに配慮した実装も不可欠です。特に顧客情報を扱う場面では、情報漏洩リスクへの対策を徹底し、信頼性と安全性を確保したうえでのサービス提供が求められます。
活用事例を参考にしながら生成AIを試してみよう
生成AIは単なる業務効率化ツールではなく、企業の知識やノウハウの共有、Webサイトやクリエイティブ制作のプロセスや顧客との新たな関係構築への貢献などの可能性を広げています。
今回ご紹介した活用事例を参考に、まずは情報収集や文章作成などの日常業務で生成AIを使用してみましょう。効果を検証しながら段階的に目的を拡大していくアプローチが効果的です。
HubSpotのAIツール群「Breeze」は、マーケティング、営業、カスタマーサービスに至るまで、あらゆる業務を支援可能です。反復的な作業の自動化はもちろん、問い合わせに対する回答生成、EメールやWebサイトのコンテンツ作成まで、さまざまな業務を効率化できます。CRMに蓄積された顧客情報を活用することで、パーソナライズされたより効果的なマーケティング活動、営業活動を実現できるので、ぜひお試しください。
