【黎明期からの専門家が解説】生成AIのビジネス活用事例9選！
生成AIをビジネスで活用したいと考えながらも、「他社はどんな風に活用しているのか？」「失敗するリスクは？」と不安を抱えていませんか？
「企業に定着させるのが大変…」と導入を先送りにしている場合は要注意。生成AIを活用し成果を挙げている企業は増えており、競合他社から遅れを取る可能性があるからです。
本記事では、ビジネスにおける生成AI活用の成功&失敗事例や、利用するメリット、注意点を解説します。
企業への導入を成功させるための方法も紹介するので、「生成AIの導入に踏み切れていない」という場合は新たな手掛かりとなるでしょう。
生成AIをビジネスで活用しないのは不利？
生成AIとは、文章や画像、動画といったコンテンツの作成ができるAIです。AI自身がデータから学習したパターンや関係性を活かし、新たなコンテンツを生み出します。
一方、従来のAIは、人間に与えられた学習データをもとに結果を予測したり、画像認識や音声のテキスト化したりと、決められたタスクを繰り返すのが役割です。
近年ビジネスにおいても、生成AI活用での新たな技術開発や顧客対応の自動化などにより、業務を効率化できると注目されています。
ただし、2024年に総務省による生成AIの活用状況のアンケートにおいて、「積極的に活用する方針である」「活用する領域を限定して利用する方針である」と答えた企業が42.7％
となりました。
これは、ドイツや中国と比べると、約半数となるため、まだまだ活用されてない状況です。
しかしまだ多くの企業が活用してないからこそ、既存のサービスに生成AIを取り入れることで付加価値を作ることができ、競合に対して優位性を得ることが可能となります。
生成AIのビジネスでの活用事例6選
生成AIの導入に踏み出し、業務効率化やコスト削減など、ビジネスでの活用に成功した企業を紹介します。
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【AI配車システムでチルド物流を改善】江崎グリコ
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【生産計画や在庫の管理の最適化】日清製粉
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【技術情報管理や計画のアイデア出しで正確な施工計画】西松建設
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【自由研究おたすけAIで顧客満足度アップ】ベネッセホールディングス
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【1年で約18万時間の労働時間削減に成功】パナソニックコネクト
どのように活用し、ビジネスにおいて成功に繋がったのかを見ていきましょう。
【AI配車システムでチルド物流を改善】江崎グリコ
江崎グリコは、これまでチルド販売物流の配送ルートは担当者の知恵や経験を基に作成してきましたが、AI配車システムに切り替えに成功。車両台数や労働時間、CО2の削減といった、最適化を実現しました。
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本活用事例では、得意先や物流業者によるシステムの操作が必要になると考えられます。
弊社では、インターフェイスが生成AIエージェントになることで、PCやスマホによるシステム操作をテキストメッセージや電話による応対での置き換えが可能です。
それにより、人員オペレーターとやり取りする感覚でシステムが利用できれば、利便性や普及率の向上が見込めます。
【営業部門で生成AI利用率7割達成】日清製粉
日清食品HDは、独自の対話型AI『NISSIN AI-chat』を導入。営業部門では、プロモーションアイデア出しにAIを活用し、利用率は2024年3月時点で約7割に達していました。営業部門は、年間工数を1人あたり400時間削減し、顧客対応に使う時間を50％に増やす目標を掲げています。
【解説&今後の見解】
本事例は、既存LLMの汎用モデルの活用にフォーカスしていますが、優秀な社員の暗黙知をLLMに学習（ファインチューニング）させることで、汎用モデル以上の性能を発揮できる可能性があります。
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例は、既存LLMの汎用モデルの活用にフォーカスしていますが、優秀な社員の暗黙知をLLMに学習（ファインチューニング）させることで、汎用モデル以上の性能を発揮できる可能性があります。
ある米国企業において、優秀な営業社員の行動パターンを学習させたcopilotエージェントを配布することで、全営業社員の売上が増加したという事例があります。
【技術情報管理や計画のアイデア出しで正確な施工計画】西松建設
西松建設では、生成AI『AKARI Construction LLM』を導入し、文書生成にAI技術を活用によって、社内文書を参照し、効率的な文章生成を実現しました。建設分野に特化した高品質な文書生成が可能となり、業務効率化に繋がっています。
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
業界特化LLMという優れた事例です。
今後の発展としては、BPR（業務改革）の考え方で業務を分解して、それぞれの工程に特化したモデル、プロンプトおよびワークフローを開発することで、精度と自動化率の向上が見込めます。
【自由研究おたすけAIで顧客満足度アップ】ベネッセホールディングス
ベネッセホールディングスでは、2023年7月、小学生の親子向け生成AI『自由研究おたすけAI』に『ChatGPT』をかけ合わせたツールを開発しました。利用者の8割から「自由研究の役に立った」と回答があり、顧客満足度アップに成功しています。
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例は、生成AIの現状に則した良い事例だと思います。
今後の発展としては子供向けということで、音声や動画による会話が可能なUIにしたり、そこにキャラクターや有名人のアバターを載せたりと、ユーザーフレンドリーにするような取り組みが考えられます。
【1年で約18万時間の労働時間削減に成功】パナソニックコネクト
パナソニックコネクトは、ChatGPTを基盤としたAIアシスタントサービスを全社員約12,400人に導入しています。
その結果、社内アンケートにおいて、「1年間で全社員分で削減できた労働時間は18.6万時間」と業務効率化に成功したことを発表しました。また、生成AIを利用している16か月間で情報漏洩や著作権侵害などの問題は発生しておらず、1万人規模の企業でも安全に取り扱えることを証明しています。
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
今後の生成AI活用構想、AIエージェントによる自律的な企業形態「オートノマスエンタープライズ」にて言及されている点が楽しみであるとともに、弊社も取り組んでいくべき課題であると認識しています。
【架空商品モールを公開】NTT DXパートナー
NTT DXパートナーは、「こんな商品あったらいいな」というアイデアと、メーカー技術をマッチングさせ新たな商品アイデアを生み出す架空商品モールの公開に成功しました。日常生活のあるあるをAIとかけ合わせることで、新商品開発の可能性が広がると期待できます。
詳しくはこちら：
【株式会社NTT DXパートナー】生成AIプラットフォーム「架空商品モール」の開発支援
スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例は弊社スパイクスタジオが担当。
スマートフォン黎明期から培った経験を活かし、モダンなビジュアルデザインと優れたUI/UXを備えたプロダクトを開発しています。
さらに、多くのLLMプロジェクトをリードしてきた熟練のプロンプトエンジニアが、高い有効性を持つプロンプトエンジニアリングを駆使し、最適なシステムを実現しました。
【失敗】生成AIによるトラブル事例3選
続いて、生成AIの活用によって発生したトラブル事例を紹介します。
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Amazon【AIによる採用システムで欠陥】
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マイクロソフト【AIが差別主義者化し謝罪】
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Uber【自動運転AIによる死亡事故】
どのようなトラブル事例があるかを事前に知っておくことで、生成AI導入によって起こり得るリスクを回避できるでしょう。
【AIによる採用システムで欠陥】Amazon
Amazonは生成AIを活用した人材採用システムを導入してきましたが、女性を採用しないという誤った学習面が判明し、運用を取りやめました。
過去10年間にも及ぶ履歴書のデータを学習させ、応募者を5点満点でランク付けする機能を開発。ところが、技術職の大半が男性からの応募だったことで、AIは「男性を採用するのが好ましい」と学習してしまい、「女性を採用するのはふさわしくない」と認識してしまったのです。
優秀な女性の人材を見落としてきたことや女性差別に繋がるとの観点から、上記ツールの活用を中止しています。
【AIが差別主義者化し謝罪】マイクロソフト
マイクロソフトが開発した人工機能ロボット『Tay』は、旧Twitter内で反ユダヤ主義者のような差別的発言をおこない、過去にオフラインにされています。
人間とどう接するのかを見極めるのが目的で開発されたTayは、フランクで楽しい会話を通じてネットで人々を魅了できるように設計されていました。Twitterに登場して24時間以内に約10万回ツイート、5万人ものフォロワーを獲得します。
しかし、会話の全てを吸収してしまったTayは、「ナチスは正しかった」といった差別的発言をしてしまい、マイクロソフトは謝罪声明をすることになりました。
【自動運転AIによる死亡事故】Uber
米Uberでは、自動運転車が歩行者と衝突し、死亡事故が発生しています。
調査委員会によると、自動運転による走行であったものの、社内には人が乗車しており緊急時に車両を制御できる状況であったとされています。
事故発生時刻には車内でテレビ視聴の履歴が残っており、生成AIによる自動運転を頼り切った油断からのヒューマンエラーとして死亡事故に繋がったと考えられるでしょう。
生成AIをビジネスで活用するメリット・デメリット
上記の活用事例から、生成AIをビジネスで活用することによって起こり得るメリット・デメリットをまとめました。
メリット
デメリット
・業務効率の向上とコスト削減に繋がる
・顧客サービスの向上が期待できる
・クリエイティブなコンテンツ生成が可能になる
・導入コストと運用コストが掛かる
・セキュリティとプライバシーの管理がより厳重になる
・誤情報によるトラブルのリスクがある
生成AIによるメリットは、時間的、金銭的コストの削減に繋がる点と、サービスの向上が期待できる点です。
例えば、カスタマーサポートでの顧客対応も24時間体制で行えたり、顧客層に刺さる広告やSNSコンテンツの生成が容易になったりということが挙げられます。従来人員によって時間と費用をかけてきたことを、生成AIによって補えるというのがポイントです。
しかし、生成AIには企業情報の機密情報や学習させるデータを間違えれば、誤情報を使用してトラブルを起こすといったデメリットもあります。生成AIを企業に導入するには、従業員に浸透させる必要がある一方で、データの管理の扱いには注意が必要です。
企業が生成AIの導入を成功させる方法
ここからは、企業が生成AIの導入を成功させるための方法を解説します。
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導入目的と目標設定を明確にする
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自社業務に適切なツールを選定する
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データの準備と品質管理を怠らない
生成AI導入によって得られる効果をより大きくするためにも、以下の方法を実践しましょう。
導入目的と目標設定を明確にする
企業が生成AIを導入する際は、目的の定義と成功指標（KPI）の設定を行うことが重要です。具体的な目的がなければ生成AIの導入が目的となってしまい、効率性が落ちてしまうからです。
例えば以下のように、生成AI導入によって達成したい目標、および成功指標（KPI）を定量的に効果測定を行えるように明確にしましょう。
目標の例
成功指標（KPI）の例
顧客体験の向上（カスタマーサポートのAI活用）
顧客満足度の10%向上
製造プロセスの高度化（生成AIによる設計支援）
作業時間の50%削減
業務プロセスの完全自動化（RPAと生成AIの連携）
新製品開発サイクルの短縮（例：6ヶ月→3ヶ月）
単なる効率化ではなく、根本的なプロセス変革を目指すための具体的な指標設定が重要です。
自社業務に適切なツールを選定する
生成AIの導入を成功させるためには、自社業務に適したツールの選定をしましょう。
生成AIには様々な種類があり、ツールごとに得意分野や機能が異なります。適したツールを選ぶ際、弊社ではFit & Gap分析を用いた以下の手順で行うことをおすすめします。
手順
解説
1.業務要件の整理
現状プロセスの分析（AS-IS分析）
2.システム候補のリストアップ
市場調査を行い、業務要件に近いシステムやツールを複数リストアップ
3.Fit & Gap分析の実施
要件に対する適合性を分類
4.総合評価と意思決定
評価基準の作成
上記方法を用いて、業務要件に対しコスト面やギャップ面を理解したうえで、できる限り標準機能で対応可能なツールの選定が重要です。
また、現状の業務要件だけでなく、将来的な拡張性や企業の成長戦略に合致するかをツール選びの際に検討しましょう。
データの準備と品質管理を怠らない
生成AIの導入を成功させるためには、データの準備と品質管理を徹底することが不可欠です。
生成AIの効果は学習に使用するデータの質で左右されるため、データ量が不十分であったり、偏りがあったりすると、誤った判断や予測を引き起こすリスクが発生します。
しかし、顧客からの問い合わせデータを最新の状態で管理すれば、AIが顧客ニーズやトレンドを正確に把握し、適切な対応や提案が可能で、顧客満足度も上がりやすいです。
生成AIの導入では、データの準備と品質管理を怠らずに取り組むことで、AIの精度と信頼性が高まり、より成果を得られるでしょう。
ビジネスに生成AIの導入をお考えの場合はスパイクスタジオまでご相談ください
近年、生成AIはビジネス界においても注目されています。
すでに生成AIの活用によって効果を出している企業もあり、業界から取り残されないためにも、生成AI導入は早めに準備するのが得策でしょう。
生成AIの活用は、誤った情報の学習によるトラブルや情報漏洩といったリスクが懸念されますが、スパイクスタジオでは、生成AI導入のためのコンサルや研修を行っております。
企業内の業務に生成AIの活用をお考えの場合は、スパイクスタジオまでご相談ください。
生成AI導入成功のためのBPR（Business Process Re-engineering）の考え方
企業が生成AIを活用して業務プロセスを抜本的に改善し、導入を成功させるためには、BPR（Business Process Re-engineering）のアプローチが非常に効果的です。以下に、その方法論を明文化します。