近年「生成AI」という言葉を耳にする機会がぐっと増えましたよね。
しかし、「実際にビジネスでどう活用されているのか？」までは、まだピンとこない方も多いのではないでしょうか。
この記事では、今注目の生成AIがどのようにビジネスの現場で活用されているのか、実例を交えてわかりやすく解説していきます。生成AIに詳しくない方でも安心して読める内容ですので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
生成AIとは？
生成AIとは、文章・画像・動画といったコンテンツを自動で生成するAI技術のことを指します。従来のAIが分析や分類を得意とするのに対し、生成AIは創造的な作業をサポートできるのが大きな特徴です。
生成AIを活用することで、資料作成やアイデア出しといった業務がスムーズになり、業務効率化が大きく進みます。さらに、外注コストの削減や多言語対応の簡略化など、ビジネス全体に柔軟性とスピード感が生まれます。
生成AIの種類
生成AIと一言で言っても、その種類は様々です。ここでは主要な生成AIのタイプごとに、それぞれの特徴をわかりやすく解説します。用途に合ったAIを選ぶヒントとして、ぜひ参考にしてください。
テキスト生成AI
テキスト生成AIとは、人間の代わりに自然な文章を自動で作り出すAIで、日々の業務に役立つシーンが急増しています。代表的なサービスとして、ChatGPTやGoogle Gemini、Claudeなどがあり、ブログ記事の下書きやビジネスメールの作成、議事録の要約など、様々な用途で使用されています。
これらのAIは、入力したキーワードや指示に従って、短時間で質の高い文章を作成することが可能なため、SEO対策を意識した商品説明文の作成やSNS向けの投稿文案なども手軽に用意可能です。文章作成の負担を大きく減らし、業務効率化を図ることが出来ます。
画像生成AI
画像生成AIは、入力した文章や条件に合わせて、新しい画像やイラストを自動で作り出すAIです。例えば、「夕暮れの海辺に立つ白い犬」と入力すれば、そのイメージ通りの画像が数秒で完成します。広告やSNS用の画像制作、プレゼン資料のイラスト作成、商品デザインの試作など幅広い場面で活用可能です。
専門的なスキルがなくても、質の高いビジュアルが作れるため、デザイン費用や制作時間の大幅削減に繋がります。代表的なサービスには、DALL·E、Midjourney、Stable Diffusionがあります。これらを上手く活用すれば、クリエイティブの幅の拡大を図ることが出来ます。
画像生成AIについて、より詳しく解説した記事はこちらをぜひご覧ください。
動画生成AI
動画生成AIは、テキストや画像、音声などの素材から自動で動画を作成できるAIです。短いプロモーション映像から解説動画まで、わずかな指示で高品質な映像を仕上げられるのが特徴です。商品紹介や教育・研修用の映像、SNS向けコンテンツなど多くの場面で活用できます。
代表的なサービスには、Synthesia、Pictory、Runway、Lumen5があり、撮影や編集の専門知識や機材がなくても、短時間で簡単に動画を完成させることができます。これにより、制作コストや時間を削減でき、その分を他の重要業務に充てられるようになります。
音声生成AI
音声生成AIは、入力した文章や条件に合わせて人間らしい自然な声を自動で作り出すAIです。単なる読み上げだけでなく、話す速さや抑揚、感情のニュアンスまで再現できるのが特徴です。ナレーションや店舗アナウンス、多言語対応コンテンツ、ポッドキャストなど幅広い場面で活用できます。
代表的なサービスには、Amazon Polly、Google Cloud Text-to-Speech、Murf AI、ElevenLabsがあります。専門的な録音設備やナレーターを用意しなくても、質の高い音声を短時間で制作することが可能であるため、コスト削減を実現できます。
音楽生成AI
音楽生成AIは、入力したメロディやコード進行、テキスト、ジャンル設定などに基づいて、人間が作曲したかのような自然で多彩な音楽を自動生成するAIです。単なる自動伴奏だけでなく、楽器の表現、テンポの変化、曲全体の構成や雰囲気まで再現できるのが特徴です。BGMやCMソング、ゲーム音楽、映画のサウンドトラック、個人の創作活動など、幅広い場面で活用できます。
代表的なサービスには、AIVA、Amper Music、Soundraw、OpenAI Jukeboxなどがあります。専門的な作曲スキルや高価な音楽制作ソフトを用意しなくても、短時間で質の高い音源を制作できるため、制作期間の短縮やコスト削減を実現できます。
代表的な生成AIビジネス活用事例を紹介！
近年、生成AIは様々な業界でビジネスに活用され、業務効率化や新たな価値創出に貢献しています。ここでは、生成AIのビジネス活用事例を大きく４つに分けて取り上げ、具体的な導入シーンや効果をわかりやすく解説します。
業務効率化における事例
●三菱UFJ銀行 ChatGPTによる文章作成自動化
三菱UFJ銀行は、社内文書や稟議書作成にChatGPTを導入し、月間約22万時間の作業を削減するなど、大幅な業務効率化を実現しました。これにより、メール返信やドラフト作成のスピードも向上し、AI活用の即効性が示されています。
銀行✕AIの組み合わせは、定型業務の効率化だけでなく、顧客対応の高度化やパーソナライズ提案の実現にも寄与します。また、膨大な取引データの解析により、不正検知やリスク管理の精度向上にも貢献します。さらに、顧客ニーズや市場動向を踏まえた新商品開発を加速させ、銀行を総合的な金融ソリューション提供者へと進化させる可能性もあります。このように、AIは金融業界におけるサービス品質向上と競争力強化の鍵となります。
●宮城県都城市 行政用AI「zevo」で報告書等の自動作成
宮城県都城市は、自治体専用AI「zevo」を導入し、報告書や広報資料作成を自動化しました。年間約1,800時間の作業削減が見込まれ、職員の87％が効果を実感しています。
自治体✕AIの組み合わせは、文書作成効率化だけでなく、住民対応の迅速化やパーソナライズ化にも寄与します。さらに、統計データや地域課題をAIが分析することで、政策立案の精度とスピードが向上します。防災分野でもAI解析が災害時の迅速な情報提供や判断支援を可能にし、住民の安全確保に貢献します。このようにAIは、自治体のサービス品質向上と持続可能な行政運営の実現に大きく寄与します。
●パナソニックコネクト 「Connect AI」で24時間AIアシスタント運用
パナソニックコネクトは、ChatGPTベースの社内AI「ConnectAI」を運用し、メール作成や議事録要約、技術文書生成を自動化しています。1日約5,000回利用されるなど高稼働率を誇り、業務効率化と生産性向上に貢献しています。
企業✕AIの組み合わせは、定型作業の削減だけでなく、知識共有の加速や意思決定の迅速化にもつながります。また、AIによる情報整理や文章作成支援は、提案力や顧客対応の質を高めます。さらに、業務データの解析を通じて新たなビジネス機会や改善点を発見し、価値創造の土台を築くことができます。このようにAIは、企業の競争力と革新力を強化する重要な戦略基盤となります。
マーケティングにおける事例
●電通デジタル バナー広告の自動生成
電通デジタルは、画像生成とCTR予測モデルを組み合わせた独自AIツール「ADVANCED CREATIVE MAKER®」を活用し、最大1,000案のバナー広告を自動生成しました。これにより制作工数を90%削減し、広告ROIを1.4倍に向上させています。
デジタルマーケティング✕AIの活用は、制作の高速化だけでなく、データに基づく成果予測やターゲット別最適化を可能にします。過去の配信データやユーザー行動を解析し、高い効果が期待できるクリエイティブを事前に選別できる点も強みです。さらに運用中の広告効果をリアルタイムで測定・改善でき、PDCAサイクルを加速させます。このようにAIは、広告制作から運用までを一貫して高度化し、企業のROI向上に直結する戦略基盤となります。
●伊藤園 画像生成AIによるパッケージデザイン制作
伊藤園は、「お〜いお茶 カテキン緑茶」シリーズのパッケージ開発に画像生成AIを活用し、大量のデザイン案を短時間で作成しました。さらにAIによる消費者評価予測を取り入れることで、開発期間を約半分に短縮し、鮮やかな色彩と高い視認性のデザインを実現しました。
商品開発✕AIは、試作・検証プロセスを効率化し、消費者に響くデザインを事前に選別することを可能にします。これにより、試行錯誤を減らしつつ完成度を高められます。また、パッケージに限らず広告や店舗ディスプレイなど幅広い分野にも応用できます。このようにAIは、発想力と検証力を同時に強化し、市場投入までのスピードと競争力向上に貢献します。
●パルコ 完全生成AI広告
パルコは、Midjourney、ElevenLabs、Runway Gen-2など複数の生成AIを組み合わせ、人物・背景・音声・動画をすべて自動生成しました。これにより制作コストを35％削減し、独創性とファッション性の高い広告が話題を呼び、来館者数を前年同期比9％増加させています。
ファッションやエンタメ分野におけるAI活用は、制作効率化と同時にブランド表現の幅を広げます。現実では難しい世界観や演出も短期間で具現化でき、統一感のあるブランドストーリーを構築可能です。さらに、顧客反応をAIが分析して次の施策に反映することで、コンテンツの精度と効果を高められます。このようにAIは、コスト削減だけではなくブランド価値の強化や来店促進を加速する戦略的な武器となります。
製造・設計業務における事例
●トヨタ自動車 AIによる接着剤塗布検査の完全自動化
トヨタ自動車は、Google Cloudを活用したAI検査システムを導入し、特殊接着剤の目視検査を完全自動化しました。従来の2名体制による人的検査を置き換えることで、検査の再現性と効率が大幅に向上しています。
製造業✕AIは、検査工程の自動化だけでなく、生産ライン全体の最適化や不良発生の予防にも効果を発揮します。高精度な解析により微細な欠陥も早期検出でき、品質安定とクレーム削減に直結します。さらに、設備データ解析で異常を事前察知し、突発的なライン停止リスクも低減可能です。このようにAIは、製造業における効率化と品質向上、そして持続可能な生産体制の構築を支える重要な基盤となります。
●デンソー ChatGPT制御型ロボットによる多機能作業対応
デンソーは、Azure OpenAI Service を活用した ChatGPT 制御ロボットを開発・導入し、ベル鳴らしやコーヒー提供といった単純作業を自動化させ、多様な現場作業において人員が専門業務に集中できる体制を整備しました。生成AIが関数選択を自律的に行うことでサービスロボット的な利用も可能になっています。
カスタマーサポートにおける事例
●株式会社JAL AI搭載 FAQ検索システム
JALカードは、生成AI搭載FAQ検索システム「sAI Search」を導入し、自然文やタグでの直感的な検索を可能にしました。これにより、利用者は必要な情報に迅速かつ的確にアクセスでき、検索精度は利用とともに向上しました。
AIによるFAQ対応は、顧客体験を向上させるだけでなく、有人対応の負担を軽減します。また、24時間365日の自動応答体制を構築できるため、顧客満足度や継続利用率の向上にもつながります。結果として、コスト削減とサービス品質向上を両立し、企業競争力の強化に寄与しています。
●サントリーウエルネス 通話を要約するAIアシスタント
サントリーウエルネスは、ChatGPTを活用して顧客対応の通話内容を自動要約する仕組みを、概念実証として導入しました。これにより、通話後の記録作成時間が短縮され、要約の品質も安定化しています。
生成AIは通話やチャットの内容を整理するだけでなく、要点や感情分析を付加することで対応改善にも活用できます。さらに、優れた応対事例を共有することで、新人教育や品質標準化も可能になります。こうした仕組みは、業務効率化と顧客対応力の底上げを同時に実現します。
生成AIを使用する上でのリスクと対策について
生成AIは、文章作成や画像生成などで高い生産性を発揮しますが、その利用にはいくつかの注意すべきリスクがあります。ここでは、代表的なリスクと、それに対する具体的な対策を整理します。現場で実際に使うときの判断軸として参考にしてください。
情報漏洩のリスクとその防止策
生成AIに社内の機密情報や個人情報を入力すると、外部サーバーにデータが送信され、意図せず漏洩する恐れがあります。特にクラウド型のサービスでは、やり取りした情報が学習データとして利用される場合もあるため、入力内容には細心の注意が必要です。
対策としては、
- 機密情報や個人情報を入力しないといった、運用ルールを社内で明確化する。
- 社内専用の生成AIを活用する。（オンプレミス型や閉域環境用）
- 利用履歴を管理し、定期的に監査する。
著作権侵害・知的財産権トラブルのリスク
生成AIが作った文章や画像は、既存の著作物に類似する可能性があります。特に商用利用や公開コンテンツでは、知らぬ間に他者の権利を侵害してしまうケースも考えられます。
対策としては、
- 生成物の内容を人間が必ず確認する。
- 著作権チェックツールを併用する。
- ライセンスや利用規約を確認した上で素材を使用する。
誤情報や不正確な出力のリスク
生成AIはそれらしく見える文章を作りますが、必ずしも正確な情報とは限りません。誤った内容をそのまま使うと、誤解を招き、信頼性を損なう可能性がありますので注意が必要です。
対策としては、
- 事実確認を別の信頼できる情報源（公的機関の公式情報など）で行う。
- 専門分野では専門家によるレビューを入れる。
- AI出力に依存し過ぎず、あくまでも補助ツールとして位置づける。
生成AIは強力な味方になりますが、安全性と信頼性を確保するためにはリスクごとの対策を欠かすことはできません。適切なルールと運用体制を整え、業務に活かし、その価値を最大限に引き出していきましょう。
生成AIの導入を成功させるポイント
使用目的と活用範囲の明確化
「なんとなく便利そうだから使おう」ではなく、何を解決するために使うのかを明確にします。例えば、社内文書作成の効率化なのか、カスタマーサポートの迅速化なのか、などです。目的が明確化すれば、導入後の評価や改善もスムーズになります。
社内ルールとガイドラインの整備
情報漏洩や著作権等のリスクを避けるため、社内共通の利用ルールや承認フローをあらかじめ設定します。入力してよい情報と禁止情報、出力内容の確認方法などを明文化しておくことで、現場も安心して活用できます。また、定期的な研修やガイドラインの更新を行うことで、最新のリスクや法規制にも柔軟に対応できます。
小規模での試験運用と段階的な拡大
いきなり全社導入するのではなく、まずは小さな部署やプロジェクトで試験的に運用します。試験運用の段階で、実際の業務フローに沿った使い勝手や課題点を洗い出し、改善策を反映させることで、より現場にフィットした活用方法が見えてきます。改善を重ね、段階的に利用範囲を拡大することで失敗を減らせます。
生成AIの導入は、しっかりとポイントを押さえることで、組織に長く根付く価値ある仕組みとなります。計画性と継続的な改善を意識しながら、自社に最適な活用モデルを育てていきましょう。
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