「自社でも生成AIを活用したいけど、具体的にどうすればいいかわからない…」
「他社が生成AIをどのように活用して成功しているのか、具体的な事例が知りたい」
こういった悩みを持っている方もいるのではないでしょうか？
本記事では、国内外の企業における生成AIの活用事例を35個、厳選してご紹介します。
さらに、生成AI活用のメリットや導入を成功させるための具体的なポイント、注意すべきリスクまで網羅的に解説しました。
この記事を読めば、あなたの会社で生成AIを導入するための具体的なヒントが見つかるはずです。ぜひ最後までご覧ください。
まずは基本から！企業の生成AI活用とは？
ここからは、そもそも生成AIとは何か、その基本的な仕組みやビジネスで注目される理由について解説します。
- 生成AIの仕組みと従来のAIとの違い
- 生成AIがビジネスで注目される理由
まずは基本を押さえることで、今後の活用事例への理解がより深まります。
それでは、1つずつ順に解説します。
生成AIの仕組みと従来のAIとの違い
生成AI（ジェネレーティブAI）とは、大量のデータを学習し、そのデータに含まれるパターンや構造を基に、新しいコンテンツを自動で生成するAIのことです。
文章、画像、音楽、プログラムコードなど、多岐にわたるアウトプットが可能です。
従来のAIは、主にデータの中から特定のパターンを見つけ出して識別・分類することが得意でした。
例えば、画像に写っているのが犬か猫かを判断したり、迷惑メールを分類したりする「識別系AI」がこれにあたります。
一方、生成AIは学習したデータから新たな創造物を生み出す「生成」能力に長けています。
この創造性こそが、従来のAIとの決定的な違いであり、ビジネスにおける活用の幅を大きく広げる要因となっています。
生成AIがビジネスで注目される理由
生成AIがビジネスシーンで急速に注目を集めている理由は、主に「圧倒的な生産性向上」「コスト削減」「新たな顧客体験の創出」の3点にあります。
まず、資料作成やメールの文面作成、議事録の要約といった日常的な業務を自動化することで、従業員はより創造的で付加価値の高い仕事に集中できるようになります。
これにより、組織全体の生産性が飛躍的に向上します。
また、これまで外部に委託していたコンテンツ制作（広告デザイン、記事作成など）を内製化できたり、カスタマーサポートをAIチャットボットで自動化できたりするため、人件費や外注費といったコストの大幅な削減に繋がります。
さらに、顧客一人ひとりの嗜好に合わせた商品を提案したり、全く新しいデザインの製品を開発したりと、これまでにない新しい価値やサービスを生み出すことで、企業の競争力を高める強力な武器となり得るのです。
こちらは経済産業省が引用する、生成AIの世界市場規模予測に関する資料です。合わせてご覧ください。 https://www.chubu.meti.go.jp/a32kikaku/kizashi/20231116/kizashi_report6.pdf
企業の生成AI活用で知るべきAIの種類
生成AIと一言でいっても、その種類はさまざまです。ここでは、ビジネスで活用される代表的な3種類の生成AIについて解説します。
- テキスト生成AI
- 画像生成AI
- 音声・動画生成AI
それぞれの特徴と得意なことを理解することで、自社の課題解決に最適なAIを選べるようになります。
それでは、具体的に見ていきましょう。
テキスト生成AI
テキスト生成AIは、文章の作成、要約、翻訳、アイデア出しなどを得意とするAIです。
代表的なものに、OpenAIが開発した「ChatGPT」やGoogleの「Gemini」などがあります。
ビジネスシーンでは、メールや企画書の草案作成、会議の議事録要約、Webサイトの記事コンテンツ作成、プログラミングコードの生成やデバッグなど、非常に幅広い用途で活用されています。
複雑な指示を理解し、人間のように自然な文章を生成できるため、コミュニケーションやドキュメント作成に関わる業務を大幅に効率化するポテンシャルを秘めています。
社内ナレッジを学習させれば、専門的な質問に回答するAIアシスタントとしても機能します。
画像生成AI
画像生成AIは、テキストで指示（プロンプト）を与えるだけで、オリジナルの高画質画像を生成できるAIです。
「Midjourney」や「Stable Diffusion」、「DALL-E 3」などが有名です。
この技術を活用することで、Webサイトや広告のバナー、SNS投稿用の画像、製品デザインのコンセプトアート、プレゼンテーション資料の挿絵などを、デザイナーでなくても短時間で大量に作成できます。
従来、数日かかっていたデザイン制作が数分で完了することもあり、マーケティングや製品開発のスピードを劇的に向上させます。
また、実写では表現が難しい抽象的なイメージや、独創的な世界観を持つビジュアルを簡単に生み出せる点も大きな魅力です。
音声・動画生成AI
音声・動画生成AIは、テキストから自然なナレーション音声を合成したり、テキストや画像から動画コンテンツを自動生成したりする技術です。
音声生成AIは、製品のチュートリアル動画のナレーション、オーディオブックの制作、電話の自動応答システムなどに活用されています。
人間が録音する必要がないため、修正や多言語対応が容易になり、コストと時間を大幅に削減できます。
一方、動画生成AIは、テキストや簡単な指示から広告動画やSNS用のショートムービーを自動で作成するのに役立ちます。
写真やテキスト素材を用意するだけで、AIが適切なBGMやエフェクトを付けて動画を編集してくれるため、動画制作の専門知識がない担当者でも手軽に高品質なコンテンツを作成することが可能です。
【製造業】における企業の生成AI活用事例
人手不足や技術継承といった課題を抱える製造業では、業務効率化や技術革新を目指して生成AIの導入が進んでいます。
ここでは、製造業における先進的な活用事例を4つ紹介します。
パナソニックコネクト：AIアシスタントで業務効率化を実現
パナソニック コネクト株式会社では、全社員約1万人が利用できる対話型AIアシスタント「ConnectAI」を導入しました。
このシステムは、マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」を活用しており、社員は社内情報に関する質問や資料作成、アイデア出しなどに利用しています。
特に効果が大きかったのは、議事録作成の自動化です。
従来は1時間の会議で約30分かかっていた議事録作成が、AIの活用により5分程度に短縮されました。
さらに、プログラミングコードの自動生成機能も活用され、ソフトウェア開発の生産性向上にも貢献しています。
同社は、こうした生成AIの活用を通じて、全社的な業務効率化と生産性向上を強力に推進しています。
パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に活用
パナソニック株式会社は、電気シェーバーに搭載されるモーターの設計プロセスに生成AIを導入しました。
モーターの設計は、専門知識を持つエンジニアでも数日を要する複雑な作業でしたが、生成AIを活用することで、わずか数分で最適な設計案を複数提案できるようになりました。
この取り組みでは、「ジェネレーティブデザイン」という手法が用いられています。
エンジニアが設定した強度やコスト、材料などの制約条件に基づき、AIが人間では思いつかないような最適な形状を自動で生成します。
この技術により、開発期間の大幅な短縮はもちろん、モーターの性能向上や軽量化も実現しました。
熟練技術者のノウハウをAIに継承させることで、属人化しがちな設計業務の課題解決にも繋がっています。
オムロン：言語指示で動くロボット開発を推進
オムロン株式会社は、人間が日常的に使う言葉（自然言語）で指示するだけで、自律的に作業を行うロボットの開発に生成AIを活用しています。
工場の生産ラインなどで活躍する産業用ロボットは、通常、専門的なプログラミング言語で一つ一つの動作を細かく設定する必要がありました。
しかし、生成AIを組み込むことで、「A地点から部品を取ってB地点に運んで」といった曖昧な言語指示をロボットが理解し、最適な動作を自ら判断して実行できるようになります。
これにより、生産ラインの変更や新しい作業への対応が迅速かつ柔軟に行えるようになり、多品種少量生産の現場でもロボット活用のハードルが大幅に下がります。
将来的には、人間とロボットがより自然に協働する未来を目指しています。
旭鉄鋼：製造現場のカイゼン活動に活用
自動車部品メーカーの旭鉄鋼株式会社は、製造現場の生産性向上を目指す「カイゼン活動」に生成AIを導入しました。
同社は以前からIoTを活用して工場の稼働データを収集・分析していましたが、そのデータを基にした改善策の立案は、現場の担当者の経験や知識に依存していました。
そこで、蓄積された膨大な稼働データや過去の改善事例を生成AIに学習させ、問題点や改善策のアイデアをAIが提案するシステムを構築しました。
現場の担当者は、AIから提案された改善案を参考にすることで、より効果的なカイゼン活動を迅速に進めることができるようになりました。
データに基づいた客観的な視点が加わることで、人間だけでは気づかなかった新たな改善のヒントを得られるという効果も生まれています。
【小売業】における企業の生成AI活用事例
顧客ニーズの多様化やEC市場の拡大が進む小売業界では、商品企画やマーケティングの高度化に向けて生成AIの活用が始まっています。
ここでは、小売業における注目すべき活用事例を2つ紹介します。
セブンイレブン：商品企画の期間を10分の1に大幅短縮
株式会社セブン‐イレブン・ジャパンは、お弁当やおにぎりなどの新商品を企画するプロセスに生成AIを導入し、開発期間の劇的な短縮に成功しました。
従来の商品企画では、市場調査やトレンド分析、企画書の作成などに多くの時間と手間がかかっていました。
そこで、社内に蓄積された販売データや顧客アンケートの結果、SNS上のトレンド情報などを生成AIに学習させ、新商品のアイデアや企画の骨子を自動で提案するシステムを構築しました。
このシステムにより、企画担当者はAIが提案した複数のアイデアの中から有望なものを選び、ブラッシュアップするだけでよくなりました。
結果として、従来は約10ヶ月かかっていた企画プロセスが、最短で1ヶ月程度にまで短縮され、変化の速い市場ニーズに迅速に対応できる体制を整えました。
パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全自動で生成
株式会社パルコは、商業施設のイベント告知やセール情報を発信する広告動画の制作に、生成AIプラットフォームを導入しました。
このプラットフォームは、動画、ナレーション、BGMの3要素をAIが全自動で生成するものです。
担当者がイベントのタイトルや日時、場所などのテキスト情報を入力し、いくつかのテーマを選ぶだけで、AIが数十秒の広告動画を自動で作成します。
動画内の映像素材はもちろん、それに合わせたナレーションの原稿と音声、さらには動画の雰囲気に合ったオリジナルのBGMまで、すべてAIが生成します。
これにより、これまで専門の制作会社に依頼していた動画制作を完全に内製化し、コストを大幅に削減すると同時に、制作期間も数週間からわずか数分へと短縮することに成功しました。
【メーカー】における企業の生成AI活用事例
新商品の開発からマーケティング、社内業務の効率化まで、メーカーにおいても生成AIの活用範囲は多岐にわたります。
ここでは、様々なメーカーにおけるユニークな活用事例を5つ紹介します。
日本コカ・コーラ：消費者参加型の広告キャンペーンを展開
日本コカ・コーラ株式会社は、同社の製品「リアルゴールド」の広告キャンペーンにおいて、画像生成AIを活用した消費者参加型の企画を実施しました。
このキャンペーンでは、特設サイト上で消費者が「#素晴らしい未来」というテーマに沿ったキーワードを入力すると、AIがそのキーワードに基づいたオリジナルの画像を生成するというものです。
生成された画像はSNSでシェアすることができ、消費者は自分だけの広告クリエイティブを楽しみながら作成・拡散することができます。
企業が一方的に広告を発信するのではなく、消費者が主体的に広告制作に参加する新しい形のマーケティングとして大きな話題を呼びました。
生成AIを活用することで、ユーザーのエンゲージメントを高め、ブランドへの親近感を醸成することに成功した好事例です。
アサヒビール：従業員の社内情報検索を効率化
アサヒビール株式会社は、社内に散在する膨大な情報やノウハウを有効活用するため、生成AIを活用した社内情報検索システムを導入しました。
このシステムは、社内の規定や業務マニュアル、過去の資料などをAIに学習させており、従業員が自然言語で質問を入力すると、AIが関連情報を探し出し、要約して回答してくれます。
従来は、必要な情報を探すために複数のシステムを横断して検索したり、担当部署に問い合わせたりする必要があり、多くの時間がかかっていました。
このAI検索システムの導入により、従業員は必要な情報に迅速かつ正確にアクセスできるようになり、業務効率が大幅に向上しました。
特に、部署を横断するような複雑な問い合わせにも対応できるため、組織全体の連携強化にも繋がっています。
サントリー：ユニークなCMの企画立案に活用
サントリー食品インターナショナル株式会社は、炭酸飲料「デカビタC」のテレビCMの企画立案プロセスに生成AI「ChatGPT」を活用しました。
同社のマーケティング担当者が、商品のコンセプトやターゲット層、伝えたいメッセージなどをChatGPTに入力し、CMのストーリー案やキャッチコピーのアイデアをAIに複数提案させました。
AIは、人間では思いつかないような奇想天外な設定や、意外な言葉の組み合わせを数多く提案しました。
担当者は、それらのアイデアの中から特にユニークなものをピックアップし、さらにクリエイターがブラッシュアップすることで、最終的なCM企画を完成させました。
この取り組みにより、企画立案の時間を短縮できただけでなく、これまでの枠にとらわれない新しい発想のCMを生み出すきっかけとなりました。
住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向けAIサービスを構築
住友化学株式会社は、化学製品の研究開発プロセスを効率化するため、社内向けの生成AIサービス「ChatSUMIKA」を開発・導入しました。
このサービスは、過去の膨大な研究論文や実験データ、特許情報などを学習しており、研究者が自然言語で質問や指示を入力すると、関連する文献を検索・要約したり、新しい実験のアイデアを提案したりします。
化学分野の研究開発では、先行研究の調査に膨大な時間がかかることが課題でした。
ChatSUMIKAの導入により、研究者は情報収集にかかる時間を大幅に削減し、実験や考察といった創造的な業務により多くの時間を割けるようになりました。
また、AIが異なる分野の技術情報を結びつけて新たな発想を促すなど、イノベーションの創出にも貢献しています。
キンチョール：若者向けCMの企画とコンテンツ制作に活用
大日本除虫菊株式会社（KINCHO）は、殺虫剤「キンチョール」のプロモーションにおいて、若者層へのアプローチを目的として生成AIを全面的に活用したテレビCMを制作しました。
このプロジェクトでは、CMの企画立案から、映像の絵コンテ、キャラクターデザイン、ナレーションの原稿、さらにはCMソングの作詞・作曲に至るまで、制作のほぼ全ての工程で生成AIが用いられました。
制作チームは、AIに対して「若者にウケる、少し変わったCM」といった抽象的な指示を与え、AIが生み出した多数のアイデアを組み合わせる形でCMを完成させました。
結果として、従来の人間中心の制作プロセスでは生まれ得なかった、独特の世界観を持つユニークなCMが誕生し、SNSを中心に大きな話題となりました。
生成AIがクリエイティブな領域でも高い能力を発揮することを示した象徴的な事例です。
【IT・情報通信業】における企業の生成AI活用事例
最先端技術を扱うIT・情報通信業界では、自社サービスの強化や社内業務の効率化のために、いち早く生成AIの活用を進めています。
ここでは、同業界における先進的な4つの事例を紹介します。
LINEヤフー：エンジニアの業務時間を1日2時間短縮
LINEヤフー株式会社（旧ヤフー）は、ソフトウェア開発を行うエンジニア向けに、生成AIを活用した開発支援ツールを導入しました。
このツールは、プログラミングコードの自動生成、コードレビューの補助、バグの修正案の提示といった機能を備えています。
エンジニアが開発したい機能の概要を自然言語で入力すると、AIが適切なコードを生成してくれるため、コーディングにかかる時間を大幅に削減できます。
また、他のエンジニアが書いたコードをレビューする際に、AIが改善点を指摘してくれるため、レビューの質と速度も向上しました。
同社の調査では、このツールの活用により、エンジニア一人あたり1日平均で約2時間の業務時間削減効果があったと報告されています。
エンジニアの生産性を高め、開発スピードを加速させる上で生成AIが大きな役割を果たしています。
メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品説明文を提案
フリマアプリ「メルカリ」を運営する株式会社メルカリは、出品者が商品の情報を入力する際に、AIが商品説明文を自動で提案する機能を導入しました。
出品者が商品のカテゴリを選択し、商品名やブランド名などを入力すると、生成AIがメルカリ上で売れやすいとされる表現やキーワードを含んだ商品説明文のテンプレートを複数作成してくれます。
多くのユーザーにとって、商品説明文をゼロから考えるのは手間のかかる作業でした。
この機能により、誰でも簡単かつ迅速に魅力的な商品説明文を作成できるようになり、出品の手間が大幅に軽減されました。
結果として、アプリ全体の出品数が増加し、購入者にとっても商品の情報が分かりやすくなるというメリットが生まれ、プラットフォーム全体の活性化に繋がっています。
ビズリーチ：AIによる職務経歴書の作成支援でスカウト率40%向上
転職サイト「ビズリーチ」を運営する株式会社ビズリーチは、会員向けの機能として、生成AIが職務経歴書の作成を支援するサービスを提供しています。
ユーザーがこれまでの経歴やスキルを箇条書きで入力するだけで、AIが企業の採用担当者から見て魅力的で分かりやすい職務経歴書の文章を自動で生成します。
職務経歴書の作成は、多くの求職者にとって時間と労力がかかるだけでなく、自身の強みを効果的にアピールするのが難しいという課題がありました。
AIによる作成支援機能を利用したユーザーは、利用しなかったユーザーと比較して、企業からのスカウトを受け取る確率が約40%も向上したというデータも出ています。
生成AIの活用によって、求職者と企業のより良いマッチングを促進した事例と言えます。
KDDI：人気CM「三太郎」シリーズをリメイクし話題化
KDDI株式会社は、広告キャンペーンの一環として、同社の人気テレビCM「三太郎」シリーズの過去の作品を、生成AIを使ってリメイクするプロジェクトを実施しました。
このプロジェクトでは、過去のCM映像をAIに学習させ、その特徴を保ちながら全く新しいアニメーション風の映像を生成させました。
元のCMのストーリーや登場人物の雰囲気はそのままに、AIならではの独創的で幻想的なビジュアルが加わったことで、ファンに新たな驚きと楽しみを提供しました。
このリメイクCMは、テレビだけでなくSNSでも広く拡散され、生成AIのクリエイティブな可能性を示すとともに、同社の先進的なイメージ向上にも貢献しました。
既存のコンテンツを生成AIで再創造するという新しいエンターテインメントの形を提示したユニークな事例です。
【教育業界】における企業の生成AI活用事例
個別最適化された学習支援や教材作成の効率化など、教育業界でも生成AIへの期待が高まっています。
ここでは、教育分野における2つの活用事例を紹介します。
ベネッセ：自由研究のテーマ選びをAIがサポート
株式会社ベネッセホールディングスは、小中学生向けの夏休みの自由研究を支援するため、生成AIを活用したサービス「自由研究おたすけAI」を無償で提供しました。
このサービスでは、子どもが自分の興味のあることや好きなことを入力すると、AIがそれに関連する自由研究のテーマのアイデアを複数提案してくれます。
さらに、提案されたテーマについて、研究の進め方やまとめ方のアドバイスも提供します。
自由研究のテーマ決めに悩む子どもや保護者にとって、手軽にアイデアを得られるツールとして好評を博しました。
AIが子どもの好奇心を引き出し、主体的な学びをサポートすることで、教育における新たな可能性を示しました。
安全性を考慮し、個人情報の入力を促さない設計や不適切な言葉への対策も施されています。
学研：生徒への個別アドバイス提供にAIを活用
株式会社学研ホールディングスは、同社が運営する学習塾において、生徒一人ひとりの学習状況に合わせた個別アドバイスを生成AIで提供する実証実験を行っています。
生徒のテストの成績や問題の正誤データ、学習履歴などをAIが分析し、それぞれの生徒がどこでつまずいているのか、どの分野を重点的に学習すべきかを特定します。
その上で、AIが「この問題は基礎が固まっていないから、まず教科書のこのページを復習しよう」といった具体的なアドバイスを、生徒一人ひとりに対して生成します。
これにより、講師は生徒全員の状況をより深く把握できるようになり、指導の質が向上します。
生徒にとっても、自分専用の学習プランが提供されることで、学習効率が高まることが期待されています。
【建設・建築業】における企業の生成AI活用事例
設計業務の効率化から現場の安全管理まで、建設・建築業界でも生成AIの活用が模索されています。
ここでは、多岐にわたる5つの活用事例を紹介します。
大林組：スケッチを基に建物の複数のデザイン案を自動提案
株式会社大林組は、建築設計の初期段階において、設計者が描いた簡単なスケッチ（間取り図）を基に、生成AIが建物の外観や内装のデザイン案を複数、自動で生成するシステムを開発しました。
設計者は、AIが生成したリアルな3Dパース画像を参考にすることで、デザインのイメージを具体的に膨らませることができます。
従来、一つのスケッチから複数のデザイン案を作成するには多くの時間と労力が必要でしたが、このシステムの導入により、わずか数分で多様なバリエーションのデザインを検討できるようになりました。
これにより、設計の初期段階における顧客との合意形成がスムーズになり、プロジェクト全体のスピードアップと品質向上に貢献しています。
設計者の創造性をAIが支援する、新しい設計の形を示しています。
西松建設：高精度な建設コストの予測に活用
西松建設株式会社は、建設プロジェクトの見積もり段階において、工事費を予測するためのAIシステムを開発しました。
このシステムは、過去の膨大な工事データ（建物の種類、規模、構造、使用材料、工期など）と、その際の実際にかかったコストをAIに学習させています。
新しいプロジェクトの概要を入力すると、AIが過去の類似案件のデータを基に、精度の高いコスト予測を算出します。
建設業界では、見積もりの精度がプロジェクトの収益性を大きく左右しますが、従来は担当者の経験に頼る部分が大きいという課題がありました。
AIを活用することで、客観的なデータに基づいた高精度なコスト予測が可能になり、赤字プロジェクトのリスクを低減するとともに、見積もり作成業務の効率化も実現しています。
鹿島建設：社内業務に関する質問対応AIを導入
鹿島建設株式会社は、社内の問い合わせ対応業務を効率化するため、生成AIを活用したチャットボットを導入しました。
このAIチャットボットは、人事や経理、情報システムに関する社内規定やマニュアル、申請手続きの方法といった膨大な情報を学習しています。
従業員がチャット形式で質問を入力すると、24時間365日、AIが即座に回答を提供します。
これまで各部署の担当者が個別に対応していた問い合わせ業務をAIが代行することで、担当者の負担を大幅に軽減しました。
また、従業員にとっても、時間や場所を問わずに必要な情報をすぐに入手できるため、業務の停滞を防ぎ、生産性の向上に繋がっています。
将来的には、専門的な技術に関する問い合わせにも対応範囲を広げることを目指しています。
竹中工務店：建設業のナレッジ検索システムを構築
株式会社竹中工務店は、建設現場で発生する様々な課題やその解決策といった、社内に蓄積された専門的な知識（ナレッジ）を全社で共有・活用するため、生成AIを用いた検索システムを構築しました。
このシステムには、過去の工事報告書や技術資料、トラブル事例など、多様な形式のドキュメントが登録されています。
従業員が「特定の工法で発生しやすい問題点は？」といった自然言語での質問を入力すると、AIが膨大な資料の中から関連する情報を探し出し、要点をまとめて提示します。
これにより、若手技術者でも熟練技術者が持つような豊富な知識に容易にアクセスできるようになり、現場で発生する問題への迅速な対応や、技術力の底上げに貢献しています。
組織全体の知識継承という重要な課題を解決する手段として期待されています。
mign：リノベーションのイメージ画像をAIで生成
リノベーション事業を手掛けるmign株式会社は、顧客が理想の住まいのイメージを具体化するのを助けるため、画像生成AIを活用したサービスを提供しています。
顧客が「北欧風の明るいリビング」「無垢材の床と白い壁」といった希望のイメージを言葉で伝えると、AIがその要望に基づいたリノベーション後の内装イメージ画像を複数生成します。
従来は、設計者が時間をかけてCGパースを作成したり、参考写真を探したりしてイメージを共有していましたが、AIを使うことでその場で即座にビジュアルを提示できるようになりました。
これにより、顧客は自身の理想のイメージを直感的に確認・修正でき、設計者との間の認識のズレを防ぐことができます。
顧客満足度の向上と、設計プロセスの大幅な効率化を両立した事例です。
【金融・銀行業】における企業の生成AI活用事例
厳格なセキュリティが求められる金融・銀行業界でも、業務効率化や顧客サービス向上を目的とした生成AIの活用が着実に進んでいます。
ここでは、各金融機関における6つの先進的な取り組みを紹介します。
三菱UFJ銀行：AI導入で月22万時間の労働時間を削減
株式会社三菱UFJ銀行は、全行員を対象に生成AIアシスタント「M-Chat」を導入し、大幅な業務効率化を実現しました。
このAIは、行内の規定やマニュアルに関する問い合わせへの回答、稟議書やメールなどの文書作成、情報収集やアイデア出しなど、幅広い業務をサポートします。
特に、膨大な行内ルールの中から必要な情報を探し出す作業が効率化され、これまで担当部署への問い合わせに費やしていた時間が大幅に削減されました。
同行の試算によると、このAIアシスタントの導入により、全行で月間約22万時間もの労働時間削減効果が見込まれています。
削減された時間は、顧客へのコンサルティングなど、より付加価値の高い業務に充てられ、サービス品質の向上にも繋がっています。
SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性を向上
三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）は、グループ内の従業員約10万人を対象とした独自の対話型AI「SMBC-GPT」を開発・導入しました。
このAIは、外部のクラウドサービスを利用しつつも、入力された情報が外部のAIの再学習に使われないようセキュリティ対策が施されており、機密情報を扱う金融機関でも安心して利用できる環境を構築しています。
従業員は、企画書の作成、市場動向の分析、プログラミングコードの生成など、様々な業務にこのAIを活用しています。
単純作業をAIに任せることで、従業員の生産性を向上させると同時に、新しいビジネスアイデアの創出を促進することを目的としています。
全社的なAI活用コンテストを開催するなど、利用促進にも力を入れています。
みずほグループ：システム開発の品質向上に活用
みずほフィナンシャルグループは、金融システムの開発プロセスにおいて、生成AIを活用して品質と生産性の向上を図っています。
具体的には、システム設計書の作成支援や、プログラムコードの自動生成、さらにはテスト工程の自動化などにAIを導入しています。
例えば、システムの仕様を自然言語で入力すると、AIが設計書の下書きを自動で作成したり、その設計書に基づいてプログラムコードを生成したりします。
また、完成したプログラムにバグがないかを確認するテスト作業もAIが支援します。
これにより、開発期間の短縮とコスト削減はもちろん、人為的なミスを減らし、システムの品質を向上させる効果が期待されています。
金融システムの安定稼働という重要なミッションを、AI技術が支えています。
宮崎銀行：融資業務の効率化に活用
株式会社宮崎銀行は、企業の決算書を分析し、融資の可否を判断する審査業務に生成AIを活用する実証実験を行いました。
従来、融資審査では、行員が企業の決算書を読み解き、財務状況や将来性を多角的に分析していましたが、これには専門的な知識と多くの時間が必要でした。
この実験では、AIが決算書のデータを読み取り、企業の収益性や安全性、成長性などを分析し、その評価コメントを自動で生成します。
AIが生成した分析結果を行員が確認し、最終的な融資判断を下すという流れです。
AIの活用により、審査にかかる時間を大幅に短縮できる可能性が示されました。
これにより、行員はより質の高いコンサルティング業務に注力できるようになり、顧客へのサービス向上に繋がることが期待されています。
七十七銀行：商品の販売状況の分析・可視化に活用
株式会社七十七銀行は、投資信託や保険といった金融商品の販売状況を分析し、営業戦略の立案に役立てるため、生成AIを導入しました。
これまでは、各支店の販売データを集計・分析するのに専門の担当者が必要で、レポート作成に時間がかかっていました。
生成AIを活用したシステムでは、「年代別の人気商品は？」「先月と比べて販売数が伸びている支店はどこ？」といった質問を自然言語で入力するだけで、AIが即座にデータを分析し、グラフなどで分かりやすく可視化してくれます。
これにより、経営層や営業担当者は、リアルタイムで販売状況を把握し、データに基づいた迅速な意思決定が可能になりました。
営業活動の高度化と効率化を実現した事例です。
横浜銀行：独自の生成AIで文書作成業務を効率化
株式会社横浜銀行は、行内の文書作成業務を効率化するため、独自の生成AI「はまぎんAI」を導入しました。
このAIは、顧客への提案書や稟議書、メールの文面など、銀行業務で頻繁に作成される様々な文書の草案を自動で生成する機能を備えています。
従業員が文書の目的や要点、相手などの情報を入力すると、AIが適切な構成と表現で文章を作成します。
ゼロから文書を作成する手間が省けるため、作成時間を大幅に短縮できます。
また、文章の品質が標準化され、若手行員でもベテラン行員のような質の高い文書を効率的に作成できるようになるという教育的な効果も見込まれています。
セキュリティにも配慮し、行内の閉じたネットワーク環境で運用されています。
【その他サービス業】における企業の生成AI活用事例
コールセンター業務からクリエイティブ制作、専門的なリーガルチェックまで、多岐にわたるサービス業においても生成AIの活用が進んでいます。
ここでは、様々な業界のユニークな7つの事例を紹介します。
ベルシステム24：AIと人間の協働でコールセンター業務を効率化
株式会社ベルシステム24ホールディングスは、コールセンター業務において、生成AIとオペレーターが協働する新しい形の運用モデルを構築しました。
顧客からの問い合わせ内容をAIがリアルタイムで音声認識し、その内容に最適な回答案をオペレーターの画面に表示します。
オペレーターは、AIが提案する回答案を参考にしながら顧客と対話することで、より迅速かつ正確な対応が可能になります。
特に、新人オペレーターでもベテランのような質の高い応対ができるようになるため、研修期間の短縮や応対品質の平準化に大きく貢献しています。
また、通話終了後には、AIが対話内容を自動で要約し、応対履歴を作成するため、後処理業務の負担も大幅に軽減されます。
トランスコスモス：生成AIの活用でエスカレーションを６割削減
トランスコスモス株式会社は、コンタクトセンター業務において、オペレーターでは対応が難しい問い合わせ（エスカレーション）を削減するために生成AIを導入しました。
同社は、AIがオペレーターの回答をリアルタイムで支援するシステムを構築し、複雑な問い合わせに対してもAIが適切な回答や手順を提示できるようにしました。
その結果、オペレーターが管理者に判断を仰ぐエスカレーションの件数を、従来比で約6割も削減することに成功しました。
これにより、顧客の待ち時間が短縮され、顧客満足度が向上しました。
同時に、管理者はエスカレーション対応に費やしていた時間を、オペレーターの教育やセンター全体の品質向上といった、より重要な業務に振り向けられるようになりました。
博報堂：ドキュメント作成を自動化し制作工数を大幅に削減
株式会社博報堂は、広告制作のプロセスで発生する膨大なドキュメント作成業務を効率化するため、生成AIを活用した社内ツールを開発しました。
このツールは、会議の音声データを自動で文字起こしし、その内容を基に議事録や報告書、プレゼンテーション資料の骨子などを自動で生成します。
広告業界では、クライアントとの打ち合わせや社内でのブレインストーミングなど、多くの会議が行われます。
従来は、それらの内容をドキュメントにまとめる作業に多くの時間が割かれていました。
このツールの導入により、ドキュメント作成にかかる工数を大幅に削減し、クリエイターが企画立案やアイデア出しといった本来の創造的な業務に集中できる環境を整えました。
弁護士ドットコム：AIによる契約書レビュー業務を支援
弁護士ドットコム株式会社は、同社が提供するクラウド契約サービスにおいて、生成AIが契約書の内容を自動でレビューし、潜んでいるリスクを指摘する機能を開発しました。
ユーザーが契約書のファイルをアップロードすると、AIが瞬時に契約書の条文を分析し、「自社にとって不利な条項」や「法的に問題となる可能性のある箇所」などを分かりやすくハイライト表示します。
さらに、修正案や追加すべき条項の提案も行います。
法務の専門家でなくても、契約書に潜むリスクを容易に発見できるようになるため、企業の法務担当者の業務負担を大幅に軽減します。
これまで数時間かかっていた契約書レビューが数分で完了するため、ビジネスのスピードを損なうことなく、法的な安全性を確保することが可能になります。
大日本印刷(DNP)：紙資料の電子化と業務データの横断検索を実現
大日本印刷株式会社（DNP）は、社内に保管されている大量の紙資料を電子化し、そのデータを生成AIで横断的に検索・活用するシステムを構築しました。
まず、AI-OCR（光学的文字認識）技術を用いて、紙の契約書や報告書などを高精度でテキストデータ化します。
次に、電子化された多様な形式の業務データを生成AIに学習させ、従業員が自然言語で必要な情報を検索できるようにしました。
例えば、「過去のA社との契約で、納期に関するトラブル事例を教えて」と入力すると、AIが関連する複数の資料から該当箇所を抽出し、要約して提示します。
これにより、これまで活用が難しかった過去の資産である紙資料が、貴重な知識データベースとして蘇り、業務効率化や意思決定の迅速化に貢献しています。
サイバーエージェント：採用活動における書類選考を効率化
株式会社サイバーエージェントは、新卒採用のプロセスにおいて、応募者から提出されたエントリーシートの評価に生成AIを活用しています。
同社では、毎年数万件にのぼるエントリーシートが提出されますが、その全てを人事担当者が丁寧に読み込むには限界がありました。
そこで、過去の採用データから、自社で活躍する人材に共通するコンピテンシー（行動特性）をAIに学習させ、エントリーシートの内容からそのコンピテンシーをどの程度満たしているかをAIが評価する仕組みを導入しました。
AIによる一次評価を参考にすることで、人事担当者は有望な候補者を効率的に見つけ出し、面接など人間による評価に時間を集中させることができるようになりました。
選考の客観性と公平性を高める効果も期待されています。
りそな銀行：AIチャットボットで顧客対応を自動化
株式会社りそな銀行は、ウェブサイトやスマートフォンアプリ上での顧客からの問い合わせに対応するため、生成AIを活用した高機能なチャットボットを導入しています。
このチャットボットは、預金や振込、ローンといった様々な商品・サービスに関する幅広い質問に対して、人間と対話するような自然な文章で回答することができます。
従来のシナリオ型のチャットボットとは異なり、顧客が入力した自由な文章の意図をAIが深く理解し、適切な回答を生成します。
これにより、24時間365日、顧客はいつでも疑問を解決できるようになり、利便性が大幅に向上しました。
また、コールセンターへの入電数を削減する効果もあり、有人対応が必要な、より複雑な相談にリソースを集中させることが可能になっています。
企業の生成AI活用で実現できる9つのこと
ここまで様々な業界の事例を見てきましたが、これらを整理すると、企業が生成AIを活用することで実現できることは、大きく9つのカテゴリーに分類できます。
自社の課題がどれに当てはまるかを考えることで、具体的な活用イメージが湧きやすくなります。
①リサーチ・翻訳・要約・分析
インターネット上の膨大な情報から必要なものを収集・整理したり、海外の文献を翻訳したり、長文のレポートを短く要約したりといった作業は、生成AIが最も得意とする分野の一つです。
従来、人間が数時間かけて行っていたリサーチや情報整理の作業を、AIはわずか数分で完了させることができます。
また、市場調査のアンケート結果や顧客からのフィードバックといった大量のテキストデータをAIに分析させ、その中から有益なインサイト（洞察）を抽出することも可能です。
情報収集やデータ分析にかかる時間を大幅に削減し、より迅速な意思決定を支援します。
②企画立案・フィードバック
新しい商品のアイデアや、マーケティングキャンペーンの企画、イベントのコンテンツなどを考える際に、生成AIは強力なブレインストーミングのパートナーになります。
「20代女性向けの新しいスイーツのアイデアを10個出して」「環境問題をテーマにしたイベントのキャッチコピーを考えて」といった指示を与えるだけで、AIは多様な切り口から数多くのアイデアを提案してくれます。
また、自身が作成した企画書や文章をAIに読み込ませ、「この企画の弱点は？」「もっと説得力のある表現にして」といったようにフィードバックを求めることも可能です。
客観的な視点からの意見を得ることで、企画の質を高めることができます。
③メール・企画書等の文書作成
日々の業務で発生するメールの返信、会議の議事録、顧客への提案書、社内向けの報告書など、様々なビジネス文書の作成を生成AIが代行・支援します。
「A社への見積もり送付メールの文面を作成して」「今日の会議の要点をまとめて議事録を作成して」といった簡単な指示で、適切なフォーマットと表現の文書を素早く作成できます。
特に、定型的な文書作成業務を自動化することで、従業員はより創造的な業務に時間を割くことができるようになります。
文章作成が苦手な人でも、AIの補助によって質の高い文書を効率的に作成できる点も大きなメリットです。
④設計・デザイン案作成
画像生成AIを活用することで、製品デザインのコンセプトアート、ウェブサイトや広告のバナー、プレゼンテーション資料の挿絵などを、専門的なデザイナースキルがなくても作成できます。
「近未来的なデザインのスマートフォンの画像を生成して」「青を基調とした爽やかなウェブサイトのトップページ画像を提案して」のように、作りたいイメージを言葉で伝えるだけで、AIが高品質なビジュアル案を複数提示してくれます。
これにより、デザイン制作のリードタイムが劇的に短縮され、様々なデザインパターンを迅速に比較検討することが可能になります。
アイデアを素早く可視化できるため、関係者間のイメージ共有もスムーズになります。
⑤ソフトウェア開発・デバッグ
生成AIは、プログラミングコードの自動生成や、既存のコードに潜むバグ（誤り）の発見・修正、さらにはコードの品質を向上させるための提案など、ソフトウェア開発のあらゆる工程を支援します。
「Pythonで顧客データを管理する簡単なプログラムを書いて」「このコードのエラーの原因を特定し、修正案を提示して」といった指示により、開発者はコーディング作業を大幅に効率化できます。
これにより、開発期間の短縮やコスト削減はもちろん、コードの品質向上にも繋がり、より安定したシステムの構築が可能になります。
エンジニア不足に悩む企業にとって、開発者の生産性を高める強力なツールとなります。
⑥社内ナレッジ検索・業務支援
企業内には、業務マニュアルや社内規定、過去のプロジェクト資料など、膨大な知識（ナレッジ）が蓄積されていますが、それらが様々な場所に散在し、必要な時に見つけ出すのが難しいという課題があります。
生成AIを活用して社内情報検索システムを構築することで、従業員は自然言語で質問するだけで、必要な情報に即座にアクセスできるようになります。
「出張費の精算方法を教えて」「Aプロジェクトの最終報告書はどこにある？」といった質問に対し、AIが社内データベースを横断的に検索し、最適な回答を提示します。
これにより、従業員の自己解決能力が高まり、問い合わせ対応の工数削減や業務の効率化が実現します。
⑦広告文やブログ等のコンテンツ作成
ウェブサイトのブログ記事、SNSへの投稿文、メールマガジンの文章、商品の広告コピーなど、マーケティング活動で必要となる様々なコンテンツの作成を生成AIが支援します。
「生成AIの活用法に関するブログ記事の構成案を作成して」「新商品の魅力を伝えるInstagramの投稿文を3パターン考えて」といった指示で、ターゲット層に響く文章の草案を短時間で大量に生成できます。
これにより、コンテンツマーケティングの担当者は、ネタ切れの心配なく、継続的に質の高い情報発信を行うことができます。
制作プロセスが効率化されることで、より戦略的な分析や企画に時間をかけられるようになります。
⑧チャットボットによる顧客対応自動化
生成AIを搭載したチャットボットをウェブサイトやアプリに導入することで、顧客からの問い合わせに24時間365日、自動で対応することが可能になります。
従来のシナリオ型のチャットボットと異なり、生成AIは顧客が入力した自由な文章の意図を正確に理解し、人間と対話しているかのような自然で柔軟な回答を生成できます。
これにより、顧客は時間や場所を問わずに疑問を解決でき、顧客満足度が向上します。
また、コールセンターのオペレーターは、AIでは対応できない複雑な相談やクレーム対応に集中できるようになり、応対品質の向上と業務負担の軽減を両立できます。
⑨サービス機能の高度化・顧客体験の向上
既存のサービスやアプリケーションに生成AIを組み込むことで、これまでにない新しい機能を提供し、顧客体験（CX）を向上させることができます。
例えば、ECサイトにおいて、AIが顧客の購買履歴や閲覧行動を分析し、一人ひとりに最適な商品を推薦する。
あるいは、学習アプリにおいて、AIが生徒の理解度に合わせて個別の問題を出題するなど、パーソナライズされたサービス提供が可能になります。
また、メルカリの商品説明文自動生成機能のように、ユーザーの操作をAIが支援することで、サービスの利便性を高めることもできます。
生成AIは、自社サービスの付加価値を高め、競合との差別化を図るための強力な武器となります。
業界別のChatGPT導入成功事例をさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事で45選の具体例と導入の注意点を徹底解説しています。 合わせてご覧ください。 https://taskhub.jp/useful/chatgpt-introduction-casestudy/
企業の生成AI活用を成功させるための5つのポイント
生成AIは強力なツールですが、やみくもに導入しても期待した成果は得られません。
ここでは、企業の生成AI活用を成功に導くために押さえておくべき5つの重要なポイントを解説します。
①業務内容を棚卸しして導入目的を明確にする
まず最初に行うべきは、自社の業務内容を洗い出し、「どの業務に、どのような課題があるのか」を明確にすることです。
その上で、「その課題を解決するために、生成AIをどう活用したいのか」という導入目的を具体的に設定します。
例えば、「営業部門の提案書作成に時間がかかりすぎている」という課題に対し、「生成AIで提案書の草案を自動生成し、作成時間を半分に短縮する」といった具体的な目的を立てます。
目的が曖昧なまま導入を進めると、現場で使われないシステムになったり、費用対効果が得られなかったりする原因になります。
「何のために導入するのか」を明確にすることが、成功への第一歩です。
②投資対効果の高い課題からスモールスタートする
生成AIの活用には、大きな可能性がある一方で、一度に全社的な大規模導入を目指すのはリスクが伴います。
まずは、比較的小さな範囲で、かつ投資対効果（ROI）が高いと見込まれる課題から始める「スモールスタート」が成功の鍵です。
例えば、特定の部署の定型的なレポート作成業務や、社内ヘルプデスクの問い合わせ対応など、成果が測定しやすく、多くの従業員が効果を実感できる業務から試してみるのが良いでしょう。
小さな成功体験を積み重ねることで、AI活用のノウハウが社内に蓄積されるだけでなく、他部署への展開もスムーズに進められるようになります。
まずは限定的な範囲で試行し、その効果を検証しながら段階的に拡大していくアプローチが重要です。
③アジャイルアプローチで開発と導入を進める
生成AIの技術は日進月歩で進化しており、ビジネス環境の変化も速いため、従来のウォーターフォール型のような長期間にわたる大規模なシステム開発は適していません。
「計画→設計→開発→テスト」を短いサイクルで繰り返し、利用者からのフィードバックを迅速に反映させながら改善を続ける「アジャイルアプローチ」が有効です。
まずは最低限の機能を持つプロトタイプを迅速に開発し、実際に現場で使ってもらいながら、その意見を基に改良を重ねていくことで、本当に役立つシステムを作り上げることができます。
完璧を目指すのではなく、試行錯誤を繰り返しながら柔軟に進化させていく姿勢が求められます。
④システムとルールの両面からリスクを管理する
生成AIの活用には、情報漏洩や著作権侵害、AIが誤った情報を生成する「ハルシネーション」など、様々なリスクが伴います。
これらのリスクを管理するためには、システム的な対策と、社内ルール整備の両面からのアプローチが不可欠です。
システム面では、入力した情報が外部に漏れないようにセキュリティが確保されたサービスを選んだり、社内データのみを学習させたクローズドな環境を構築したりといった対策が考えられます。
ルール面では、どのような情報をAIに入力してはいけないか（機密情報、個人情報など）、AIの生成物を業務で利用する際の確認手順（ファクトチェックの義務化など）といったガイドラインを明確に定め、全従業員に周知徹底することが重要です。
⑤研修を実施し社員のAIリテラシーを向上させる
生成AIを全社的に有効活用するためには、一部の専門家だけでなく、全従業員のAIリテラシー（AIを理解し、使いこなす能力）を向上させることが不可欠です。
そのためには、従業員向けの研修を定期的に実施することが効果的です。
研修では、生成AIの基本的な仕組みや使い方、業務での具体的な活用事例、そして利用する上での注意点やリスクなどを学びます。
役職や職種に応じた研修内容を用意することで、より実践的なスキルが身につきます。
全社的なAIリテラシーが向上することで、現場の従業員から新たなAI活用のアイデアが生まれたり、AIを業務に組み込むことへの抵抗感がなくなったりと、組織全体でAI活用を推進する文化が醸成されます。
こちらは米国国立標準技術研究所（NIST）が公開しているAIリスク管理フレームワークの公式サイトです。合わせてご覧ください。 https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
企業の生成AI活用で注意すべきリスクと対策
生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、いくつかのリスクも内包しています。
これらのリスクを正しく理解し、適切な対策を講じることが、安全なAI活用には不可欠です。
情報セキュリティと機密情報漏洩のリスク
一般的なWebブラウザで利用できるChatGPTなどの生成AIサービスでは、入力した情報がAIモデルの再学習に利用される可能性があります。
そのため、企業の機密情報や顧客の個人情報を入力してしまうと、それが意図せず外部に漏洩するリスクがあります。
対策としては、まず入力する情報に関する社内ガイドラインを策定し、機密情報の入力を厳禁とすることを徹底します。
さらに安全性を高めるには、マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」のように、入力データが再学習に利用されないことを保証している法人向けサービスを利用したり、自社専用の閉じたネットワーク環境にAIを構築したりする方法が有効です。
ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスク
ハルシネーションとは、生成AIが事実に基づかない、もっともらしい嘘の情報を生成してしまう現象のことです。
AIは学習データに含まれる情報を基に回答を生成しますが、その情報が古かったり、誤っていたりする場合や、学習データにない事柄について質問された場合に、ハルシネーションが発生しやすくなります。
対策として最も重要なのは、AIの生成した情報を鵜呑みにせず、必ず人間がファクトチェック（事実確認）を行うことです。
特に、統計データや専門的な情報、法律に関する内容などを扱う場合は、信頼できる情報源で裏付けを取るプロセスを業務フローに組み込む必要があります。
こちらはAIのハルシネーションを防ぐプロンプトについて解説した記事です。 合わせてご覧ください。 https://taskhub.jp/use-case/chatgpt-prevent-hallucination/
著作権や知的財産権の侵害リスク
生成AIが学習するデータの中には、インターネット上から収集された、著作権で保護されたコンテンツが含まれている場合があります。
そのため、AIが生成した文章や画像が、既存の著作物と酷似してしまい、意図せず著作権を侵害してしまうリスクがあります。
対策としては、利用する生成AIサービスの利用規約を確認し、生成物の商用利用が許可されているか、著作権の取り扱いがどうなっているかを把握しておくことが重要です。
また、生成されたコンテンツを公開する前には、既存の作品と類似していないかを確認するプロセスを設けることが望ましいです。
特に、企業のロゴやキャラクターなど、他社の知的財産権を侵害しないよう注意が必要です。
アウトプットの倫理的問題とバイアスのリスク
生成AIは、学習データに含まれる社会的な偏見や差別的な表現（バイアス）を学習し、それを反映した不適切なコンテンツを生成してしまうリスクがあります。
例えば、特定の性別や人種に対して否定的な文章を生成したり、差別的な画像を生成したりする可能性があります。
対策としては、まずAIの生成物を公開・利用する前に、倫理的な観点から問題がないかを人間がチェックする体制を整えることが重要です。
また、企業としてAI利用に関する倫理ガイドラインを策定し、どのようなアウトプットが許容されないかを明確にしておく必要があります。
AIサービス提供者側でも、こうしたバイアスを軽減する技術開発が進められていますが、利用者側でのチェックも依然として不可欠です。
生成AI導入の落とし穴？生産性が「上がる企業」と「下がる企業」の境界線
多くの企業が生成AIの導入を進める中、その効果は本当に保証されているのでしょうか。実は、使い方を誤ると生産性が逆に低下してしまう危険性があることが、ハーバード・ビジネス・スクール（HBS）とボストン・コンサルティング・グループ（BCG）の共同研究によって示唆されています。しかし、成功している企業はAIを単なる自動化ツールではなく、人間の能力を拡張する「副操縦士」として活用しています。この記事では、失敗の落とし穴を避け、AIを真の力に変えるための、科学的根拠に基づいたアプローチを解説します。
AIの能力には限界がある「思考の境界線」
なぜ、AIを使うことで逆にパフォーマンスが下がることがあるのでしょうか。HBSとBCGの研究では、AIの能力が及ぶ範囲とそうでない範囲の間に「思考の境界線」が存在することが指摘されています。AIが得意な創造的なアイデア出しや文章作成といった「境界線の内側」のタスクでは、人間のパフォーマンスは大幅に向上しました。しかし、複雑なビジネス課題の分析など、AIが誤った情報を提供する可能性がある「境界線の外側」のタスクにおいては、AIの回答を鵜呑みにした参加者の正答率が、AIを使わなかった参加者よりも低下するという結果が出たのです。これは、AIに過度に依存することで、人間が本来持っている批判的思考力が鈍ってしまう「思考の自動化」が起きていることを示しています。便利なツールに判断を委ねるうち、知らず知らずのうちに、ビジネスで最も重要な「深く考える力」を失ってしまうリスクがあるのです。
引用元：
ハーバード・ビジネス・スクールとボストン・コンサルティング・グループの研究者たちは、生成AIがナレッジワーカーの生産性に与える影響を調査しました。その結果、AIの能力の境界線の外側にあるタスクでは、AIを使用したコンサルタントのパフォーマンスが、AIを使用しなかったコンサルタントよりも19パーセントポイント低いことが明らかになりました。(Dell’Acqua, F., McFowland, E., et al. “Navigating the Jagged Frontier of Generative AI.” Harvard Business School Working Paper, 2023年)
AIを最強の「副操縦士」にする3つの原則
では、「生産性が上がる企業」はAIをどのように活用しているのでしょうか。彼らはAIを万能の解決策としてではなく、人間の思考をサポートし、加速させるためのパートナーとして位置づけています。
原則①：AIはあくまで「叩き台」と心得る
AIに最終的なアウトプットを求めず、企画の草案やアイデアの選択肢を複数出させる「壁打ち相手」として活用します。AIが生成した多様なアイデアを基に、最終的な意思決定や創造的な飛躍は人間が行うことで、思考の質を高めます。
原則②：必ず「人間の目」でファクトチェックを行う
AIは時に「ハルシネーション」と呼ばれる、もっともらしい嘘の情報を生成します。AIからのアウトプットは鵜呑みにせず、必ず信頼できる情報源で裏付けを取り、事実確認を行うプロセスを徹底することが、ビジネス上の誤りを防ぐために不可欠です。
原則③：最終判断は「人間」が下す
AIにデータ分析やシミュレーションをさせたとしても、その結果をどう解釈し、ビジネスとしてどの選択肢を取るかという最終的な経営判断は、必ず人間が責任を持って行います。AIを判断材料を提供する有能なアシスタントとして使うことで、より質の高い意思決定が可能になります。
まとめ
企業は労働力不足や業務効率化の課題を抱える中で、生成AIの活用がDX推進や業務改善の切り札として注目されています。
しかし、実際には「どこから手を付ければいいかわからない」「社内にAIリテラシーを持つ人材がいない」といった理由で、導入のハードルが高いと感じる企業も少なくありません。
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しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、データセキュリティが万全で、情報漏えいの心配もありません。
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導入後すぐに効果を実感できる設計なので、複雑なプログラミングや高度なAI知識がなくても、すぐに業務効率化が図れる点が大きな魅力です。
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