生成AI企業とは？日本の大手・ベンチャー開発企業13選と活用事例10選

「生成AIを活用したいけど、どんな開発企業があるの？」

「自社に合った生成AIサービスや開発パートナーを見つけたい…。」

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、日本の主要な生成AI開発企業を大手とベンチャーに分けてご紹介します。

さらに、具体的な活用事例や生成AIの基礎知識、利用する上での注意点まで網羅的に解説しました。

この記事を読めば、自社の課題解決に繋がる最適な一社が見つかるはずです。

ぜひ最後までご覧ください。

そもそも生成AI企業とは？

近年、ビジネスシーンで注目を集める生成AIですが、その定義や従来のAIとの違いを正しく理解できているでしょうか。

ここでは、生成AIの基本的な概念と、なぜ今これほどまでに注目されているのか、その背景を解説します。

まずは基礎知識をしっかりと押さえておきましょう。

生成AI（ジェネレーティブAI）の定義

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、大量のデータを学習し、そのデータから新しいコンテンツを自動で生成するAI技術のことです。

文章、画像、音楽、プログラムコードなど、多様な形式のコンテンツをゼロから作り出す能力を持っています。

従来のAIが主にデータの識別や分類、予測といったタスクを得意としていたのに対し、生成AIは「創造」する能力に特化している点が大きな特徴です。

この技術は、ディープラーニング（深層学習）という手法を基盤としており、人間が作成したかのような自然で高品質なアウトプットを可能にしています。

従来のAIとの違い

従来のAIと生成AIの最も大きな違いは、その役割にあります。

従来のAIは、主に「認識」や「識別」を目的としていました。

例えば、画像に写っているのが犬なのか猫なのかを判断したり、音声データから文字を書き起こしたり、過去のデータから将来の売上を予測したりといったタスクです。

これらは、学習データに基づいて特定のパターンを見つけ出し、正解を導き出す能力です。

一方、生成AIは「創造」を目的としています。

学習したデータの特徴やパターンを理解し、それを基に全く新しい、オリジナルのコンテンツを生成します。

例えば、「夕焼けの海の絵を描いて」と指示すれば絵画を生成し、「新商品のキャッチコピーを考えて」と依頼すれば複数のアイデアを提案してくれます。

このように、受動的な分析だけでなく、能動的な創造ができる点が革新的です。

生成AIが注目される背景

生成AIが急速に注目を集めるようになった背景には、いくつかの要因が複合的に絡み合っています。

第一に、技術の飛躍的な進化が挙げられます。

特に、GPTシリーズに代表される大規模言語モデル（LLM）の登場により、生成されるコンテンツの質が劇的に向上し、実用レベルに達しました。

第二に、ビジネス活用の可能性の広さです。

業務の自動化や効率化はもちろん、マーケティング、製品開発、クリエイティブ制作など、これまで人間の感性や創造性が必要とされてきた領域でも活用が期待されています。

これにより、生産性の向上や新たなビジネスチャンスの創出が見込まれています。

第三に、アクセシビリティの向上です。

ChatGPTのように、誰でも簡単に利用できるサービスが登場したことで、専門家でなくてもAIの恩恵を受けられるようになりました。

この手軽さが、社会全体への浸透を加速させていると言えるでしょう。

どのような種類があるのか、生成AI企業とは？

生成AIは、その出力するコンテンツの種類によって、いくつかのカテゴリに分類されます。

それぞれの分野で技術開発が進められており、得意とする企業も異なります。

ここでは、代表的な4つの種類について、その特徴と主な用途を解説します。

自社のニーズに合ったAIを見つけるための参考にしてください。

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、人間が書いたような自然な文章を生成するAIです。

代表的なサービスにOpenAI社の「ChatGPT」があります。

与えられた指示（プロンプト）に基づき、ブログ記事の作成、メールの文面作成、文章の要約、翻訳、アイデア出し、さらにはプログラムコードの生成まで、幅広いタスクをこなすことができます。

ビジネスシーンでは、議事録の作成やレポートの自動生成、マーケティング用のキャッチコピー考案など、あらゆる文書作成業務の効率化に貢献します。

最近では、特定の業界や業務に特化したモデルも開発されており、より専門的な文章の生成も可能になっています。

画像生成AI

画像生成AIは、テキストによる指示から、全く新しい画像を生成するAIです。

例えば、「サイバーパンク風の東京の夜景」といったキーワードを入力するだけで、プロのイラストレーターが描いたような高品質な画像を瞬時に作り出すことができます。

代表的なサービスには、「Midjourney」や「Stable Diffusion」などがあります。

この技術は、広告用のビジュアル制作、Webサイトのデザイン、ゲームのキャラクターや背景の作成、製品のコンセプトアートなど、クリエイティブな分野で大きな力を発揮します。

これまで時間とコストがかかっていたビジュアルコンテンツの制作を、大幅に効率化できる可能性を秘めています。

動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像から動画コンテンツを生成する最先端の技術です。

OpenAIが発表した「Sora」などが代表例で、短いテキスト説明から、写実的で高品質な動画を生成できると注目を集めています。

例えば、「桜並木をドローンで撮影したような映像」といった指示で、リアルな動画を作り出すことが可能です。

まだ発展途上の技術ではありますが、将来的には広告映像の制作、映画やアニメーションの一部制作、教育コンテンツの作成など、幅広い分野での活用が期待されています。

動画制作の専門知識や高価な機材がなくても、誰でも手軽に映像コンテンツを作成できる時代が近づいています。

音声生成AI

音声生成AIは、テキストデータから人間のような自然な音声を合成する技術です。

単なる機械的な読み上げではなく、感情のこもった話し方や、特定の人物の声色を再現することも可能です。

また、逆に音声をテキストに変換する「音声認識」もこの分野に含まれます。

活用例としては、オーディオブックのナレーション作成、動画の吹き替え、バーチャルアシスタントの音声対話、コールセンターの自動応答システムなどが挙げられます。

多言語に対応したサービスも多く、グローバルなコミュニケーションの円滑化にも貢献しています。

生成AI開発会社の選び方については、こちらの記事で詳しく解説しています。合わせてご覧ください。 https://taskhub.jp/useful/generative-ai-development-company/}

代表的なサービスも知りたい、生成AI企業とは？

世界中には、革新的な生成AIサービスを提供する企業が数多く存在します。

中でもOpenAI社の「ChatGPT」は、対話形式で自然な文章を生成する能力で、生成AIの可能性を広く世に知らしめました。

画像生成の分野では、高品質なアート作品を生成できる「Midjourney」や、オープンソースでカスタマイズ性の高い「Stable Diffusion」が有名です。

また、Googleの「Gemini」は、テキスト、画像、音声などを統合的に扱えるマルチモーダルAIとして、その高い性能が注目されています。

これらのサービスは、生成AIの能力を体感するための入り口であり、多くの企業がこれらの基盤技術を活用して、独自のサービスを展開しています。

用いられている技術（生成モデル）を知る、生成AI企業とは？

生成AIがコンテンツを作り出す背景には、「生成モデル」と呼ばれる高度なアルゴリズムが存在します。

これらのモデルは、それぞれ異なる仕組みでデータを学習し、新しいデータを生成します。

ここでは、現在の生成AIを支える代表的な4つの生成モデルについて、その基本的な仕組みと特徴を解説します。

技術的な側面を理解することで、各サービスの特性をより深く把握できるでしょう。

GPT

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIによって開発された、主に自然言語処理に使われる生成モデルです。

その名の通り、「Transformer」というニューラルネットワークモデルを基盤としています。

インターネット上の膨大なテキストデータを事前に学習（Pre-trained）することで、文脈を深く理解し、人間のように自然で論理的な文章を生成（Generative）する能力を獲得しています。

ChatGPTはこのGPTを対話形式で利用できるようにしたサービスです。

GPTの特徴は、その圧倒的な汎用性の高さにあります。

文章作成だけでなく、翻訳、要約、質問応答、プログラミングなど、極めて広範なタスクに対応できるため、多くのテキスト生成AIの基盤技術として採用されています。

VAE

VAE（Variational Autoencoder、変分オートエンコーダ）は、主に画像生成に用いられる生成モデルの一つです。

このモデルは、入力されたデータを一度、より低次元の潜在空間と呼ばれる場所に圧縮（エンコード）し、その潜在空間の情報から元のデータを復元（デコード）する仕組みを持っています。

VAEの面白い点は、この潜在空間の情報を少し変化させるだけで、元のデータに似ていながらも新しいデータを生成できることです。

例えば、ある人物の顔写真を学習させた後、潜在空間の値を調整することで、その人物の様々な表情の画像を生成する、といったことが可能です。

GANに比べて生成される画像の多様性に富む一方で、ややぼやけた画像が生成されやすいという特徴があります。

GAN

GAN（Generative Adversarial Network、敵対的生成ネットワーク）は、その名の通り、2つのネットワークが互いに競い合いながら学習を進める、ユニークな生成モデルです。

一つは「ジェネレーター（生成者）」と呼ばれ、本物そっくりの偽データを生成しようとします。

もう一つは「ディスクリミネーター（識別者）」と呼ばれ、ジェネレーターが作ったデータが本物か偽物かを見破ろうとします。

この2つが互いにしのぎを削ることで、ジェネレーターはより精巧な偽データを生成する能力を、ディスクリミネーターはより高い精度で見破る能力を向上させていきます。

このプロセスを経て、最終的にジェネレーターは非常にリアルで高品質なデータを生成できるようになります。

特に、鮮明な画像生成を得意としています。

拡散モデル

拡散モデル（Diffusion Model）は、近年、画像生成AIの分野で主流となっている生成モデルです。

このモデルは、元の画像に少しずつノイズを加えていき、最終的に完全なノイズの状態にする「拡散過程」と、その逆のプロセスをたどる「逆拡散過程」の2段階で学習します。

逆拡散過程では、ノイズだけの状態から段階的にノイズを除去していくことで、元の画像を復元する手順を学びます。

この学習が完了すると、AIはランダムなノイズからスタートして、全く新しい高品質な画像を生成できるようになります。

MidjourneyやStable Diffusionといった主要な画像生成AIサービスで採用されており、GANよりもさらに高精細で安定した画像生成が可能とされています。

ビジネスで活用するメリットを知りたい、生成AI企業とは？

生成AIをビジネスに導入することは、多くの企業にとって大きな変革をもたらす可能性を秘めています。

最大のメリットは、定型的な業務の自動化による生産性の飛躍的な向上です。

例えば、メール作成や議事録の要約、データ入力といった日常業務をAIに任せることで、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。

また、マーケティング分野では、広告コピーやSNS投稿のアイデアを大量に生成させたり、デザイン案を複数作成させたりすることで、クリエイティブ制作の時間を大幅に短縮し、コスト削減にも繋がります。

さらに、データ分析や市場調査に活用すれば、人間では気づきにくい新たなインサイトを発見し、新規事業の創出や経営戦略の立案に役立てることも可能です。

ビジネスで活用する場合のデメリットを把握する、生成AI企業とは？

生成AIの活用はメリットが大きい一方で、導入にあたってはいくつかのデメリットやリスクも理解しておく必要があります。

最も注意すべきは、情報漏洩のリスクです。

公開されている生成AIサービスに、企業の機密情報や顧客の個人情報を入力してしまうと、そのデータがAIの学習に利用され、外部に流出する恐れがあります。

また、生成AIが作り出す情報が必ずしも正確であるとは限らない「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」という問題もあります。

AIの回答を鵜呑みにすると、誤った情報に基づいて意思決定をしてしまう危険性があるため、必ず人間の目でファクトチェックを行う必要があります。

さらに、生成AIが作成したコンテンツの著作権の帰属については、まだ法整備が追いついていない部分も多く、トラブルに発展する可能性も考慮しなければなりません。

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/}

どのような業務で活用できるのか、生成AI企業とは？

生成AIの応用範囲は非常に広く、様々な部署の業務を効率化し、その質を高めることができます。

ここでは、具体的な活用シーンを5つの業務領域に分けて紹介します。

これらの事例を参考に、自社のどの業務に生成AIを導入できるか検討してみてください。

きっと、新たな活用のヒントが見つかるはずです。

文書作成業務

文書作成は、生成AIが最も得意とする領域の一つです。

日々のメール作成や社内報告書、会議の議事録作成といった定型的な業務は、要点を指示するだけでAIが自動でドラフトを作成してくれます。

これにより、従業員は文章の構成や表現に悩む時間を大幅に削減できます。

また、プレスリリースや製品マニュアル、契約書の雛形作成など、より専門的な文書作成にも活用可能です。

特に、多言語での文書作成が必要な場合、翻訳と文書生成を同時に行うことで、グローバルなコミュニケーションを迅速かつ円滑に進めることができます。

誤字脱字のチェックや、より分かりやすい表現へのリライトも得意としており、文書全体の品質向上にも貢献します。

マーケティング業務

マーケティング業務において、生成AIは強力なアシスタントとなります。

新商品のキャッチコピーや広告文、SNSへの投稿コンテンツ、メールマガジンの記事など、様々なアイデアを短時間で大量に生成できます。

これにより、A/Bテストのバリエーションを増やしたり、ターゲット層ごとに響くメッセージを細かく調整したりすることが容易になります。

また、市場調査データの分析や顧客からのフィードバックの要約にも活用できます。

膨大なテキストデータの中から、顧客のニーズやトレンド、自社製品への評価などを抽出し、分かりやすく整理することで、データに基づいた効果的なマーケティング戦略の立案を支援します。

クリエイティブ作成業務

これまで専門的なスキルが必要だったクリエイティブ制作の分野でも、生成AIの活用が進んでいます。

画像生成AIを使えば、Webサイトのバナー広告やプレゼンテーション資料に使うイラスト、SNS投稿用の画像などを、デザイナーに依頼することなく内製できます。

テキストでイメージを伝えるだけで、複数のデザイン案を瞬時に比較検討できるため、制作プロセスが大幅にスピードアップします。

動画生成AIがさらに進化すれば、製品紹介動画や研修用コンテンツなども手軽に作成できるようになるでしょう。

これにより、クリエイティブ制作のハードルが下がり、あらゆる企業がビジュアルコンテンツを積極的に活用できるようになります。

カスタマーサポート業務

カスタマーサポート業務では、チャットボットやFAQの自動生成に生成AIが活用されています。

従来のシナリオ型のチャットボットとは異なり、生成AIを搭載したチャットボットは、より人間らしい自然な対話が可能です。

顧客からの自由な形式の問い合わせに対しても、文脈を理解し、適切な回答を生成することができます。

これにより、24時間365日、顧客からの問い合わせに即時対応できるようになり、顧客満足度の向上に繋がります。

また、頻繁に寄せられる質問とその回答をAIに学習させ、FAQコンテンツを自動で更新・拡充させることで、オペレーターの負担を軽減し、より複雑で個別対応が必要な問い合わせに集中させることができます。

開発業務

ソフトウェアやシステムの開発業務においても、生成AIは開発者の生産性を大きく向上させます。

特定の機能を持つプログラムコードの自動生成や、既存コードのバグチェック、リファクタリング（コードの整理・改善）などをAIに任せることができます。

これにより、開発者はより複雑なアルゴリズムの設計や、システムの全体構造の検討といった、より高度な作業に時間を割くことができます。

また、仕様書などのドキュメント作成や、コードのコメント自動生成も可能です。

開発プロセス全体を通じて、反復的で時間のかかる作業を自動化することで、開発サイクルの短縮と品質の向上を両立させることが期待されています。

日本の大手デベロッパーである、生成AI企業とは？【6選】

日本国内でも、大手IT企業やメーカーが次々と独自の生成AI開発に乗り出しています。

長年培ってきた技術力と豊富なデータを活かし、日本語の処理能力や特定の業界知識に特化したモデルを開発しているのが特徴です。

ここでは、日本を代表する大手デベロッパー6社とその取り組みを紹介します。

信頼性と専門性を重視するなら、これらの企業の動向は必見です。

NTT：tsuzumi

NTTが開発した大規模言語モデル（LLM）が「tsuzumi」です。

このモデルの最大の特徴は、軽量でありながら高い日本語処理性能を持つ点です。

パラメータ数を抑えることで、導入コストを低減し、企業が自社の環境に合わせてカスタマイズしやすい設計になっています。

特に、図やグラフを含む文書の読解能力に優れており、専門用語が多い金融や医療といった分野での活用が期待されています。

また、応答の際に参照した箇所を明示する機能も備えており、生成AIの課題であるハルシネーション（情報の捏造）のリスクを低減する工夫が凝らされています。

日本のビジネス環境に特化した、実用性の高いLLMとして注目を集めています。

NTTグループ：corevo

「corevo（コレボ）」は、NTTグループが展開するAI技術ブランドの総称です。

音声認識、画像認識、自然言語処理、そして対話制御技術など、NTTの研究所が長年培ってきた40以上のAI関連技術群で構成されています。

これらの技術を組み合わせることで、様々な社会課題の解決や企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支援しています。

特定の製品名ではなく、NTTグループが持つAI技術全体のブランドであるため、その応用範囲は非常に広いです。

コールセンターの自動化から、ロボット制御、医療支援まで、多岐にわたるソリューションの基盤技術として活用されています。

日本の通信インフラを支えてきたNTTグループの、研究開発力の結晶と言えるでしょう。

ソニーグループ：Sony AI

ソニーグループは、2020年にAIの研究開発を加速させるため「Sony AI」を設立しました。

「AI for creators」をミッションに掲げ、ゲーム、イメージング＆センシング、そしてガストロノミー（美食学）というユニークな分野で、AI技術を活用して人間の創造性を拡張することを目指しています。

ゲーム分野では、プレイヤーと共闘したり、対戦相手として成長したりするAIエージェント「Gran Turismo Sophy」を開発しました。

イメージング分野では、クリエイターの映像制作を支援するAIツールの開発を進めています。

エンターテインメントとテクノロジーを融合させてきたソニーならではのアプローチで、クリエイティブ領域におけるAIの新たな可能性を追求しています。

富士通グループ：FUJITSU Human Centric AI Zinrai

富士通が提供するAI技術の体系が「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」です。

「人を主役とするAI」というコンセプトを掲げ、人間の意思決定や創造的な活動を支援することを目指しています。

画像認識、音声対話、データ分析など100以上のAPIを提供しており、顧客企業はこれらの部品を組み合わせることで、自社に最適なAIシステムを構築できます。

特に、金融機関の不正検知システムや、製造業における検品作業の自動化、小売業の需要予測など、BtoB領域での豊富な導入実績が強みです。

長年のシステムインテグレーション事業で培った知見を活かし、企業の課題解決に直結する実用的なAIソリューションを提供しています。

NECグループ：NEC the WISE

NECが展開する最先端AI技術群のブランドが「NEC the WISE」です。

世界トップクラスの精度を誇る顔認証技術や指紋認証技術をはじめ、画像認識、データ分析、制御技術など、幅広い領域のAI技術を保有しています。

ブランド名には、「賢者たち」という意味が込められており、人間とAIが協調し、より高度な知的創造を実現する社会を目指しています。

活用事例としては、空港の出入国管理システムや、店舗での顧客分析、製造ラインの異常検知、社会インフラの劣化予測など、社会の安全性や効率性を高める領域で多くの実績があります。

特に、セキュリティや社会インフラといったミッションクリティカルな分野における技術力の高さが評価されています。

日立グループ：Hitachi AI Technology/H

日立グループが提供するAIプラットフォームが「Hitachi AI Technology/H」です。

このプラットフォームは、日立が長年にわたる研究開発で培ってきた100種類以上のAI技術や分析ツール群を集約したものです。

最大の特徴は、顧客企業の課題解決を目的とし、仮説立案から検証、システム導入、そして運用までを一貫してサポートする協創スタイルにあります。

金融、交通、製造、エネルギーなど、幅広い社会インフラ分野でAIを活用したソリューションを提供しています。

例えば、鉄道の運行ダイヤの最適化や、工場の生産計画の自動立案、金融機関における融資審査の高度化など、大規模で複雑な課題解決を得意としています。

OT（制御・運用技術）とITを融合させた、日立ならではの強みを活かしたAI活用を推進しています。

日本のベンチャー・スタートアップである、生成AI企業とは？【7選】

日本には、独自の技術やユニークな視点で生成AI分野に挑むベンチャー・スタートアップ企業も数多く存在します。

大手企業とは異なる俊敏性や専門性を武器に、特定の領域で存在感を発揮しています。

ここでは、今注目すべき日本のAIベンチャー7社を紹介します。

革新的なサービスや新たな可能性を求めるなら、彼らの動向から目が離せません。

株式会社Preferred Networks：Chainer

株式会社Preferred Networks（PFN）は、日本を代表するAIベンチャーの一つです。

同社が開発したオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」は、国内外の研究者や開発者に広く利用され、日本のAI技術の発展に大きく貢献しました。

現在は、産業用ロボットの高度化、がんの早期診断支援、創薬研究など、深層学習技術を現実世界の課題解決に応用する「リアルワールド・インテリジェンス」の実現を目指しています。

特に、ロボットが自律的に作業を学習する技術や、高精度なシミュレーション技術に強みを持っています。

最先端の研究開発力と、それを社会実装へと繋げる実行力を兼ね備えた、日本トップクラスのAI企業です。

SENSY株式会社：SENSY

SENSY株式会社は、一人ひとりの「感性」をAIで解析し、パーソナライズされた提案を行う独自の技術を持つ企業です。

同社が開発したAI「SENSY」は、ユーザーの好みや行動履歴を学習し、その人が「好き」だと感じるであろうファッションアイテムや食品、店舗などを推薦することができます。

この技術は、アパレル業界の需要予測や、百貨店の接客支援、食品スーパーのマーケティングなど、幅広い分野で活用されています。

顧客一人ひとりに寄り添った「おもてなし」をAIで実現するというユニークなアプローチで、企業のマーケティング活動を支援しています。

感性という曖昧なものをデータ化し、ビジネスに活かす先駆的な取り組みが注目されています。

HEROZ株式会社：HEROZ Kishin

HEROZ株式会社は、「驚きを心に」をコンセプトに、将棋AIの開発で培った高度な技術力を様々な産業分野に応用している企業です。

同社のAI「HEROZ Kishin」は、将棋でプロ棋士に勝利した実績を持ち、その思考エンジンは金融業界の株価予測や建設業界の工程管理、エンターテインメント分野などに応用されています。

膨大な選択肢の中から最適な一手を導き出す将棋AIの技術は、ビジネスにおける複雑な意思決定を支援する場面で大きな力を発揮します。

独自のAIアルゴリズムを核に、BtoBの領域で企業の課題解決を支援するソリューションを提供しています。

株式会社オルツ：P.A.I.

株式会社オルツは、個人の思考や人格を再現する「P.A.I.（パーソナル人工知能）」の開発を目指す、ユニークなAIベンチャーです。

P.A.I.とは、私たち自身の意思をデジタル化し、クラウド上に配置して様々なデジタル作業を自動的に処理させることを目的としています。

将来的には、自分自身の分身であるAIが、会議に出席したり、メールに返信したりする世界の実現を目指しています。

その中核技術として、議事録の自動文字起こし・要約サービス「AI GIJIROKU」などを提供しており、多くの企業で導入されています。

個人の生産性を極限まで高めるという壮大なビジョンを掲げ、音声認識や自然言語処理の分野で高い技術力を示しています。

Sakana AI株式会社：Sakana AI

Sakana AI株式会社は、Google Brainの元研究者らが2023年に東京で設立した、今最も注目を集めるAIスタートアップの一つです。

同社は、自然界の進化の仕組みから着想を得て、複数の小規模なAIモデルを協調させ、より強力で効率的なAIを生み出す「進化的計算」や「集合知」といったアプローチを探求しています。

巨大な単一モデルを開発する主流のアプローチとは一線を画し、多様なモデルを組み合わせることで、より効率的で適応性の高いAIを構築できると考えています。

まだ設立から間もない企業ですが、その革新的なアプローチと世界トップクラスのメンバー構成から、次世代のAI技術を牽引する存在として大きな期待が寄せられています。

株式会社Jitera：JITERA

株式会社Jiteraは、「ソフトウェア開発の未来を創造する」をミッションに掲げ、生成AIを活用したソフトウェア開発プラットフォーム「JITERA」を提供する企業です。

このプラットフォームは、作りたいアプリケーションの概要をテキストで入力するだけで、AIがソースコードやインフラ、API連携などを自動で生成・構築するものです。

これにより、従来数ヶ月かかっていた開発期間を数週間に短縮し、開発コストを大幅に削減することが可能になります。

専門的なプログラミング知識がなくても、アイデアを素早く形にできるため、企業の新規事業開発やDX推進を強力にサポートします。

ソフトウェア開発のあり方そのものを変革する可能性を秘めたサービスとして注目されています。

株式会社FRONTEO：KIBIT

株式会社FRONTEOは、独自開発のAIエンジン「KIBIT（キビット）」を用いて、リーガルテック（法律×IT）やヘルスケア、ビジネスインテリジェンス分野で事業を展開する企業です。

KIBITは、少量の教師データから人間の暗黙知や機微を学習し、膨大なデータの中から必要な情報を見つけ出すことを得意としています。

特に、国際訴訟における証拠発見支援（eディスカバリ）の分野では、世界的に高い評価を得ています。

弁護士や専門家の判断基準を学習したAIが、数百万件の電子メールや文書の中から、訴訟に関連する重要な証拠を効率的に発見します。

専門家の知見をAIで再現し、高度な判断が求められる業務を支援する独自のポジションを確立しています。

実際に生成AIを活用している、生成AI企業とは？【10選】

生成AIは、もはや理論や実験の段階ではなく、実際のビジネス現場で成果を出し始めています。

様々な業界のリーディングカンパニーが、業務効率化や新たな顧客体験の創出を目指し、生成AIの導入を進めています。

ここでは、日本国内における具体的な活用事例を10社紹介します。

自社での活用を検討する上で、大きなヒントとなるでしょう。

サントリー

飲料大手のサントリーでは、商品企画やマーケティングに生成AIを活用しています。

具体的には、新商品のコンセプトやパッケージデザインのアイデア出しに画像生成AIを利用しています。

キーワードを入力するだけで、多様なデザイン案を短時間で大量に生成できるため、クリエイティブの選択肢が広がり、企画プロセスが大幅にスピードアップしました。

また、広告のキャッチコピー作成にもテキスト生成AIを導入し、これまで人手で行っていた作業の一部を自動化しています。

これにより、担当者はより戦略的な業務に集中できるようになり、マーケティング活動全体の質と効率の向上に繋がっています。

学研

教育サービス大手の学研では、子どもたちの学習体験を向上させるために生成AIの活用を進めています。

例えば、生徒一人ひとりの学習理解度に合わせて、AIが個別最適化された問題を出題するシステムの開発に取り組んでいます。

生徒がどこでつまずいているのかをAIが分析し、最適な復習問題やヒントを提供することで、より効果的な学習を支援します。

また、教員向けの支援ツールとしても活用が期待されています。

授業計画の作成や、教材の準備、生徒へのフィードバック作成といった業務をAIが補助することで、教員の負担を軽減し、生徒と向き合う時間をより多く確保することを目指しています。

SMBCグループ

三井住友フィナンシャルグループ（SMBCグループ）は、金融業務の高度化と効率化を目指し、生成AIの活用を積極的に推進しています。

行内での問い合わせ対応に、独自の対話型AIを導入しました。

膨大なマニュアルや規定の中から、行員が必要な情報を迅速に見つけ出せるよう支援し、業務効率を大幅に向上させています。

また、市場動向の分析やリサーチ業務にも生成AIを活用しています。

大量のニュース記事や経済レポートをAIが要約・分析することで、アナリストや営業担当者が市場の変化を素早く把握し、顧客への提案に活かすことができます。

情報漏洩リスクに配慮し、セキュリティが確保された環境下での活用を徹底しています。

ビズリーチ

HRテック企業のビズリーチは、採用業務の効率化を支援するために、同社のサービスに生成AIを組み込んでいます。

求職者の職務経歴書をAIが読み込み、その内容を基に、企業が求める人物像に合ったスカウトメールの文面を自動で生成する機能を開発しました。

採用担当者は、AIが生成したドラフトを編集するだけで、質の高いスカウトメールを効率的に作成・送信できます。

これにより、候補者一人ひとりに合わせたパーソナライズされたアプローチが可能になり、採用の精度とスピードの向上に貢献しています。

採用担当者の負担を軽減し、より戦略的な採用活動に注力できる環境を提供しています。

オムロン

大手電機メーカーのオムロンは、製造業における生産性向上を目指し、工場の自動化に生成AIを活用しています。

同社の工場では、製品の組み立て工程において、AIを搭載したロボットが自律的に作業を行っています。

画像認識技術と組み合わせることで、ロボットが部品の位置や向きを正確に判断し、複雑な作業をこなすことが可能です。

また、製品の品質検査にもAIを導入しています。

AIが製品の外観を画像でチェックし、熟練の検査員でも見逃すような微細な傷や欠陥を瞬時に検出します。

これにより、検査精度の向上と省人化を両立させ、高品質な製品の安定供給を実現しています。

パナソニックコネクト

パナソニックコネクトは、自社のサプライチェーン改革やソフトウェア開発の現場で、生成AIを全社的に活用しています。

全従業員を対象に、セキュリティが担保された独自の対話AI環境を提供し、日常業務での活用を推進しています。

例えば、仕様書や報告書の作成、メールの文面作成、プログラムコードの生成などに利用され、従業員の生産性を大きく向上させています。

特にソフトウェア開発の現場では、AIがコード生成やレビューを補助することで、開発スピードが飛躍的に向上したと報告されています。

トップダウンでAI活用を推進し、全社的な業務改革に繋げている先進的な事例と言えるでしょう。

旭鉄工

自動車部品メーカーの旭鉄工は、中小製造業でありながら、IoTとAIを活用した生産性改善で注目を集める企業です。

同社は、旧式の工作機械にも安価なセンサーを取り付けて稼働データを収集し、そのデータをAIで分析することで、生産ラインのボトルネックや非効率な点を可視化するシステムを自社開発しました。

このシステムにより、機械の停止時間を正確に把握し、その原因を分析して改善に繋げるサイクルを確立しました。

AIが生産状況を常に監視し、異常の兆候を検知するとアラートを発するため、迅速な対応が可能になります。

高価な最新設備を導入することなく、既存の設備とAIの力で劇的な生産性向上を実現した好例です。

西松建設

大手ゼネコンの西松建設は、建設現場の生産性向上と安全性確保のために、生成AIの活用を進めています。

建設現場で撮影された大量の写真をAIが解析し、工事の進捗状況を自動で判定したり、安全基準が守られているかをチェックしたりするシステムを導入しています。

また、設計図面や仕様書などの膨大な文書をAIに読み込ませ、必要な情報を瞬時に検索できるシステムも開発しています。

これにより、現場監督や作業員が知りたい情報をすぐに手に入れられるようになり、手戻りの防止や作業の効率化に繋がっています。

人手不足が深刻化する建設業界において、AIは不可欠なツールとなりつつあります。

セブン・イレブン

コンビニエンスストア最大手のセブン・イレブンでは、店舗運営の最適化に生成AIを活用しています。

各店舗の販売データや地域の天候、イベント情報などをAIが分析し、商品の需要を予測して、最適な発注量を提案するシステムを導入しています。

これにより、食品ロスの削減と販売機会の最大化を両立させることを目指しています。

また、店舗のレイアウトや商品陳列の最適化にもAIが活用されています。

顧客の購買行動データを分析し、どのような陳列にすれば売上が向上するのかをAIがシミュレーションし、提案します。

データに基づいた科学的な店舗運営を実現するための強力な武器として、AIが活用されています。

日本コカ・コーラ

日本コカ・コーラは、マーケティング活動や自販機の運用効率化にAIを活用しています。

SNS上の投稿や消費者の声をAIで分析し、自社製品に対する評判や新たなニーズの兆候を把握しています。

この分析結果を、新商品の開発やプロモーション戦略の立案に活かしています。

また、全国に設置された自動販売機の管理にもAIを導入しています。

各自販機の販売データや設置場所の特性をAIが分析し、補充する商品の種類や本数、訪問する最適なルートなどをドライバーに指示します。

これにより、欠品を防ぎつつ、配送ルートを効率化し、運用コストの削減と売上の向上を実現しています。

利用する際に注意すべきこと、生成AI企業とは？

生成AIは非常に強力なツールですが、その利用には慎重さも求められます。

リスクを理解し、適切な対策を講じなければ、思わぬトラブルに繋がる可能性があります。

ここでは、企業が生成AIを安全かつ効果的に活用するために、特に注意すべき3つのポイントを解説します。

これらのルールを守ることが、持続的なAI活用の鍵となります。

個人情報や機密情報を入力しない

生成AIを利用する上で、最も基本的な注意点が、個人情報や企業の機密情報を入力しないことです。

特に、インターネット上で提供されている無料の生成AIサービスは、入力されたデータをAIの再学習に利用することがあります。

もし、顧客リストや新製品の開発情報、社内の財務データなどを入力してしまえば、それらの情報がサービス提供者のサーバーに保存され、他のユーザーへの回答に利用されるなど、意図せず外部に漏洩してしまうリスクがあります。

これを防ぐためには、セキュリティが確保された法人向けのAIサービスや、自社内に構築するプライベートなAI環境を利用することが重要です。

また、従業員に対して、どのような情報を入力してはいけないのかを明確にするガイドラインを策定し、周知徹底することが不可欠です。

人の目で検証する

生成AIが生成するアウトプットは、常に正しいとは限りません。

時には、「ハルシネーション」と呼ばれる、事実に基づかないもっともらしい嘘の情報を生成することがあります。

AIは学習データに含まれる情報の真偽を判断できないため、誤った情報や古い情報を基に、あたかも事実であるかのように回答してしまうことがあるのです。

そのため、AIが生成した文章やデータを、そのまま鵜呑みにするのは非常に危険です。

レポート作成やリサーチ業務で利用する際は、必ず出典を確認し、信頼できる情報源と照らし合わせるファクトチェックのプロセスを挟む必要があります。

最終的な判断は人間が行うという意識を持ち、AIをあくまで「優秀なアシスタント」として位置づけることが重要です。

社内のガイドラインを策定する

生成AIを組織的に活用していくためには、全社共通のルールとなるガイドラインの策定が不可欠です。

このガイドラインには、前述の情報セキュリティやファクトチェックのルールに加え、著作権に関する注意点も盛り込むべきです。

生成AIが作成したコンテンツが、既存の著作物を無断で学習・利用している可能性はゼロではなく、意図せず著作権侵害を犯してしまうリスクがあります。

どのような業務でAI利用を許可するのか、あるいは禁止するのか。

生成物を利用する際に、AIが作成したことを明記する必要があるか。

トラブルが発生した場合の責任の所在はどこにあるのか。

こうした点を明確に定め、全従業員が安心してAIを活用できる環境を整備することが、企業としての責任あるAI利用に繋がります。

こちらは企業がAI活用を進める上で参考となる、総務省が公開している「AI利活用ガイドライン」です。合わせてご覧ください。 https://www.soumu.go.jp/main_content/000624438.pdf

今後の将来性、日本の生成AI企業とは？

日本の生成AI市場は、今後ますます拡大していくと予測されています。

少子高齢化による労働力不足という社会課題を背景に、業務効率化や生産性向上を実現する切り札として、生成AIへの期待は非常に大きいものがあります。

これまではIT業界や一部の大企業が活用を牽引してきましたが、今後は製造、医療、教育、建設といった、より幅広い産業分野での導入が進むでしょう。

特に、日本の強みである製造業において、設計開発や品質管理、熟練技術の継承などに生成AIが活用されることで、新たな国際競争力を生み出す可能性があります。

また、NTTの「tsuzumi」のように、日本語の扱いに長けた国産のLLMが登場したことで、国内企業がより安心して導入できる環境も整ってきました。

今後は、特定の業界や業務に特化した「特化型AI」の開発が進み、より現場のニーズに即したソリューションが増えていくと考えられます。

日本の生成AI企業は、欧米の巨大IT企業と正面から競うだけでなく、日本の社会や文化に根ざした独自の価値を提供することで、大きな成長を遂げるでしょう。

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。

自社だけでAIの導入から活用までを進めるのが難しいと感じる場合は、専門のコンサルティングサービスや導入支援プラットフォームを活用することも有効な選択肢です。

専門家の知見を借りることで、自社の課題に最適なAIソリューションを見つけ、導入の失敗リスクを最小限に抑えることができます。

まずは、本記事で紹介した企業のサービスや事例を参考に、自社のどの業務に生成AIを活かせそうか、小さなステップから検討を始めてみてはいかがでしょうか。

生成AIを使いこなし、ビジネスを加速させるための第一歩を踏み出しましょう。

こちらは日本総研による、生成AIが日本経済に与える影響と今後の針路について論じたレポートです。合わせてご覧ください。 https://www.jri.co.jp/file/report/jrireview/pdf/15770.pdf

知らないと損？生成AI導入で「失敗する企業」と「成功する企業」の決定的な違い

多くの企業が生成AIの導入を急いでいますが、そのうちの何社が本当に成果を上げているのでしょうか？実は、ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）の調査では、多くの企業が試験的な導入の段階で壁にぶつかっていることが示唆されています。ツールの導入だけで満足してしまう「失敗する企業」と、それを武器に成果を出す「成功する企業」。その分かれ道は、一体どこにあるのでしょうか。

【落とし穴】多くの企業が陥る「とりあえず導入」の罠

生成AIの導入でつまずく企業には、いくつかの共通点があります。最も多いのが、「何のために使うか」が曖昧なまま、流行に乗ってツールを導入してしまうケースです。これでは、現場の従業員もどう活用していいかわからず、結局一部の社員が少し使うだけで終わってしまいます。

失敗する企業の共通点：

目的が曖昧：「とりあえずChatGPTを導入してDX推進」という号令だけで、具体的な課題が設定されていない。
現場の無視：経営層だけで導入を決め、実際に業務で使う従業員の意見やITスキルが考慮されていない。
効果測定の欠如：「なんとなく効率が上がった気がする」で終わり、投資対効果が不明確なまま放置される。

ツールを入れること自体が目的化してしまい、ビジネス上の成果に結びつかないのです。

引用元：

ボストン・コンサルティング・グループ（BCG）の調査によると、リーダーの約90%が生成AIを最優先事項と位置づけているものの、多くの組織はパイロット段階での停滞から抜け出せずにいます。（Krishnan, A., et al. “GenAI Is a Sprint, a Marathon, and a Maze.” BCG, 2023年）

【成功の秘訣】課題解決から始める「逆引き」アプローチ

一方、生成AIをうまく活用している企業は、ツールの導入からではなく「課題の解決」からスタートしています。彼らはAIを魔法の杖ではなく、あくまで課題解決のための「手段」と捉えているのです。

成功への3つのステップ：

ステップ①：具体的な課題を設定するまずは「毎日の問い合わせメールへの返信に2時間かかっている」「毎週の定例会議の議事録作成が負担だ」といった、現場の具体的な課題を洗い出します。
ステップ②：小さな成功体験を積む全社で一斉に導入するのではなく、まずは課題を抱える特定の部署やチームで試します。そこで「AIを使ったら作業時間が半分になった」というような小さな成功体験を積み重ね、効果を実感してもらうことが重要です。
ステップ③：伴走してくれるパートナーを見つける自社にAIの専門家がいなくても、問題ありません。ツールの提供だけでなく、業務への定着までをサポートしてくれる専門企業と連携することで、導入の失敗リスクを大幅に減らすことができます。

生成AI導入の課題と解決策については、こちらの記事で詳しく解説しています。合わせてご覧ください。 https://taskhub.jp/useful/generative-ai-adoption-challenges/}

まとめ