生成AIの活用事例はどんなものがある？
生成AIは企業の業務改革やイノベーションの起点として急速に注目を集めています。ChatGPTやMidjourney、Claudeなどのツールを活用し、文章生成や画像生成、資料作成、データ分析など幅広い領域で導入が進んでいます。
実際にどの企業がどのような業務で生成AIを活用しているのか、具体的な事例を業界別・職種別に詳しく紹介していきます。
【業界別】生成AIの活用事例
さまざまな業界で生成AIの導入が進んでいます。ここでは、小売、製造、医療、教育、広告といった主要分野において、実際に導入された事例を企業名とともに紹介します。
小売業｜Walmartの在庫管理と需要予測の高度化
米国最大手の小売業Walmart（ウォルマート）は、AIを活用して需要予測と在庫管理の高度化を図っています。過去の購買データ、天候、地域イベントなどを機械学習で分析し、店舗ごとの需要を高精度に予測しています。
その結果、欠品リスクの低減や在庫過剰による廃棄の削減に成功。従来の勘や経験に頼る発注から、データに基づく在庫最適化へと進化しました。
数百万の商品を扱うウォルマートにとって、このAI導入は業務効率と顧客満足の両立に大きく貢献しています。
製造業｜トヨタ自動車による不良品検知と品質管理の自動化
トヨタ自動車では、製造工程における品質管理の精度向上と効率化を目的に、AIによる外観検査の自動化を導入しています。
このシステムでは、画像認識AIを活用して製品の表面にある傷や欠陥をリアルタイムに検出。これにより、検査の精度とスピードが大幅に向上しました。さらに、作業員の目視検査に頼らないため、業務負担の軽減とコスト削減にもつながっています。
導入の背景には、人手不足への対応や、検査の属人化による品質のばらつきを解消するという課題がありましたが、安定した品質と効率的な生産体制を実現しました。
医療業界｜エムスリーによるカルテ作成と診療支援
医療業界では、エムスリー株式会社が生成AIを活用した「医師向け音声入力カルテ作成支援ツール」を開発しています。診察内容を音声で入力すると、AIが自動でカルテ文章を整形し、記録する仕組みです。
これにより医師の事務作業が大幅に軽減され、1人あたり月10時間以上の業務削減が実現されています。また、過去の症例データと連携することで、診断支援にも役立っています。
教育分野｜京都大学での論文添削・授業支援への応用
京都大学では、生成AIを使った教育支援の試験運用が進んでいます。学生のレポートをAIが自動添削し、文法・構成のフィードバックを即座に提供する取り組みや、教員の授業資料作成支援に生成AIが使われています。
特に留学生向けの日本語指導では、AIによる例文生成や言い換え支援が好評で、学習効率の向上に寄与しています。
広告・メディア｜博報堂の生成AIを使った広告企画
広告大手の博報堂DYホールディングスは、社内のクリエイティブ部門に生成AIを導入し、広告コピーやキャンペーンアイデアの初期提案をAIにより自動生成しています。
たとえばChatGPTや画像生成AI（Midjourney、Runway）を組み合わせることで、ビジュアルとキャッチコピーを同時に提示し、クリエイターの発想支援をしています。これにより、企画立案フェーズが最大40%短縮されたという報告があります。
【職種別】生成AI活用事例
生成AIは業界にとどまらず、職種ごとの業務に深く入り込み、効率化や付加価値創出に貢献しています。ここでは、職種別に実際の導入事例を紹介します。
マーケティング担当｜ChatGPTによるコンテンツ作成の自動化
楽天グループでは、ECサイトの商品紹介文やSNS投稿の作成にChatGPTを活用しています。マーケティング部門のスタッフがキーワードや商品の特徴を入力すると、AIが自然な文章を生成し、確認後すぐに使用可能です。
これにより、月間で数千件にのぼる商品説明文の作成時間が大幅に短縮され、社内では「人的リソースを戦略領域に集中できるようになった」と評価されています。
営業職｜商談準備や提案書作成におけるAIの役割
NECは営業担当者の業務効率化を目的に、生成AIを活用した提案書作成支援ツールを導入。顧客の業種・課題・要望を入力するだけで、類似事例や適切なソリューションを提案書の形で出力します。
これにより、資料作成にかかっていた時間が平均して1案件あたり5〜7時間削減され、顧客対応により多くの時間を充てられるようになっています。
開発・エンジニア職｜コード生成AIの活用と生産性向上
サイバーエージェントでは、ソフトウェア開発現場でGitHub Copilot（OpenAIのCodexをベースにしたコード生成AI）を導入。フロントエンドやAPIの実装時に、自動補完やテストコードの生成を行い、開発者の作業負担を軽減しています。
導入後、社内のPoCではコーディング作業の時間が最大30%削減されるという結果が出ており、今後はプロダクションレベルへの本格導入が検討されています。
人事・総務｜社内文書の自動作成と問い合わせ対応AIの導入
富士通では、社内向けの人事・総務文書（就業規則・休暇制度の説明など）をNotion AIで自動作成し、社員ポータルサイトに掲載しています。また、社内チャットに生成AIを組み込んだFAQボットを配置し、社員からの問い合わせに自動応答。
この取り組みにより、人事総務チームの問い合わせ対応時間が月間で30時間以上削減され、人的リソースを戦略的な人材施策に振り向けることができています。
導入目的と使用ツールの実例
生成AIの導入には明確な目的があり、使用されるツールも業務内容に応じて最適化されています。ここでは、実際の企業がどのような目的でどの生成AIツールを使っているのか、具体的な事例を紹介します。
ChatGPTを使った顧客対応の自動化
三井住友銀行は、顧客からの問い合わせに対応するチャットボットにChatGPTを導入しました。FAQ形式では対応できなかった柔軟な質問にもAIが対応できるようになり、顧客満足度の向上に貢献しています。
また、オペレーターの負担も軽減され、問い合わせ全体の約40%をAIが自動で処理できるようになったと公表されています。
Midjourneyでのクリエイティブ制作の効率化
株式会社CAMPFIRE（クラウドファンディングプラットフォーム運営）は、プロジェクト紹介用のイメージ画像を作成する際、Midjourneyを活用。デザイナーがプロンプトを入力するだけで、数秒でビジュアルイメージが生成され、複数案から選択・調整が可能になります。
これにより、外注にかかるコストと納期の短縮を実現し、クリエイティブ制作のPDCAを高速化しました。
Notion AIによる業務マニュアルの作成支援
株式会社サイボウズでは、社内のナレッジ共有の一環として、Notion AIを活用した業務マニュアルの自動作成を進めています。社員がメモとして書いた情報をAIが整理・構造化し、標準化されたマニュアルに変換する仕組みを導入。
この取り組みにより、属人化していた業務ノウハウを組織全体で共有できるようになり、新人教育の効率化にもつながっています。
生成AI導入で得られた成果とは？
生成AIを導入した企業では、業務の効率化やコスト削減、売上向上など、具体的かつ数値的な成果が多く報告されています。ここからは、実際に導入によって得られた成果を見ていきましょう。
業務時間30%削減を実現した事例
ソフトバンク株式会社は、社内資料の作成や議事録の要約業務にChatGPTを試験導入。従来、人が3時間かけていた業務がAIにより1時間以下で完了するようになり、業務時間を約30％削減することに成功しました。
同社は「単純作業の自動化によって、社員が本来取り組むべき戦略業務に集中できるようになった」と発表しています。
年間コスト1000万円削減につながった導入効果
大手不動産企業の野村不動産では、顧客対応チャットボットに生成AIを導入。人件費に換算して年間約1000万円分のコスト削減効果を見込んでいます。
特に、夜間や休日の問い合わせにもAIが対応できる体制を整えたことで、顧客満足度と業務効率の両立が実現しました。
売上アップ・顧客満足度向上を実現した具体例
ユニクロ（ファーストリテイリング）は、オンラインストアに生成AIを活用したスタイリング提案機能を導入。顧客の過去の購買履歴や現在の季節、流行をもとにAIが最適なコーディネートを提案する仕組みです。
その結果、同機能を活用したユーザーの購買率が通常の1.3倍に上昇し、同時に「選ぶ楽しさ」が向上したことで顧客満足度の向上にも貢献しました。
導入における課題と失敗事例
生成AIの導入は多くのメリットをもたらす一方で、運用にあたっては様々な課題や失敗も報告されています。ここでは、実際の企業が直面した問題やその教訓を紹介し、導入時の注意点として整理します。
セキュリティリスクと社内ルールの整備不足
楽天グループでは、生成AIの業務活用を進める一方、社内情報の漏えいリスクを危惧し、導入にあたって厳格なルール整備が求められました。ある部署では、ChatGPTに業務データをそのまま入力しようとしたケースが発覚。社外に情報が流出する恐れがあるため、使用ガイドラインの再整備と社員教育が急務となりました。
この事例からも、生成AIの導入時にはセキュリティポリシーと運用ルールの徹底が欠かせません。
誤回答による業務トラブルの発生事例
大手保険会社の一部では、FAQ業務に生成AIを活用した初期段階で、誤った情報を顧客に提供してしまうトラブルが発生しました。これは、AIの回答が事実に基づいていない「ハルシネーション（幻覚）」によるもので、結果的に信頼性の低下と業務フローの見直しを余儀なくされました。
このケースでは、回答に対する人間による最終チェック体制を導入し、品質の担保を図ることで問題を解決しています。
社内教育が不十分だったために定着しなかった例
地方の中堅製造企業では、生成AIを試験導入したものの、現場担当者の理解不足と使い方の定着の難しさから、半年以内に運用が停止されました。導入初期に十分なトレーニングやユースケースの共有が行われなかったことが主な要因とされています。
この失敗から、導入においては「技術」よりも「人」に焦点を当てた体制づくりとサポートが重要であることがわかります。
2024年〜2025年の生成AI活用動向
生成AIは今なお急速に進化しており、2024年から2025年にかけては、より多様な業界や公共分野にまで活用が広がっています。ここでは、直近の注目動向や最新導入事例を紹介します。
国内大手企業が注目する新しいAIツール
2024年以降、国内の大企業では「ChatGPT Enterprise」や「Claude 3」、「Google Gemini」など、より高性能かつセキュアな生成AIツールの導入が進んでいます。
たとえば三菱UFJ銀行は、機密情報を含む業務でも使えるように社内専用の生成AIプラットフォームを構築。業務効率化を進めつつ、セキュリティ対策との両立を実現しています。
また、LINEヤフーでは独自の大規模言語モデル（LLM）開発も進行しており、日本語環境に最適化された生成AIの活用が本格化しています。
自治体・官公庁に広がる生成AIの活用例
地方自治体でも生成AIの導入が始まっています。兵庫県明石市では、市民からの問い合わせ対応に生成AIを用いたチャットボットを導入。人手不足の中でもスムーズな対応を可能にし、住民満足度の向上につながっています。
また、経済産業省では、政策文書のドラフト作成支援に生成AIを試験的に活用し、作業時間の短縮とアイデアの多様化を図っています。
海外先進事例から見る今後のトレンド
海外では、MicrosoftやAmazon、Metaなどの大手テック企業が、生成AIを組み込んだプロダクトを次々と展開。特に、Microsoftは「Copilot for Microsoft 365」によって、WordやExcelなどの業務ソフトに生成AIを本格統合し、生産性向上を実現しています。
また、アメリカの大手小売企業ウォルマートでは、顧客の買い物履歴を元にレコメンドや店舗配置までAIが最適化。業務効率だけでなく、売上向上にも貢献しています。
このような先進事例から、今後は「業務支援」から「意思決定支援」への活用が進むと予想されます。
生成AI活用の成功ポイント＆注意点
生成AIの導入を成功に導くためには、ツールそのものの性能だけでなく、社内体制や運用フロー、目的の明確化が重要です。ここでは、実際の導入企業の傾向や失敗例をもとに、成功の鍵と注意点を整理します。
導入前に整理すべき社内体制と目的
生成AIを導入する際、最も重要なのは「何のために使うのか」という目的の明確化です。
たとえば、NECは社内での生成AI活用に際し、「生産性向上」「ナレッジ共有」「社員の創造性支援」という明確なゴールを設定。目的別に使用範囲や適用部署を段階的に広げたことで、スムーズな導入に成功しました。
社内体制としては、情報システム部門だけに任せるのではなく、業務部門や管理部門との連携が重要です。AI利活用推進チームを社内に立ち上げた企業では、定着率が高く、失敗が少ない傾向にあります。
現場担当者を巻き込んだ運用体制の作り方
現場の業務フローをよく理解している担当者を巻き込むことで、現実的で実用的なAI活用が可能になります。
たとえば、KDDIでは現場のオペレーターや営業担当者からユースケースを吸い上げ、それをもとにAI活用範囲を設計。トップダウンだけでなくボトムアップ型の運用体制が、実務へのスムーズな適用につながりました。
このように「ツールを与える」のではなく、「どう活用できるかを一緒に考える」プロセスが導入成功の鍵となります。
成果が出るまでに必要な期間と運用コスト
生成AIの効果は短期間で現れるケースもあれば、数か月〜1年かかることもあります。
NTTコミュニケーションズでは、AIチャットボット導入初期は回答精度に課題がありましたが、半年かけてFAQのデータ整備とAI学習を繰り返し、最終的に問い合わせ対応の自動化率が60％超まで上昇しました。
また、クラウドAIサービスの利用には初期コストは低いものの、継続的な運用・改善にかかるリソース（人件費・教育コスト）を見積もることが重要です。
よくある質問
生成AIの導入や活用に関して、多くの企業担当者や個人から寄せられる疑問をまとめました。これから導入を検討する際の参考にしてください。
生成AIの活用におすすめの業界はどこ？
生成AIは業種を問わず活用が進んでいますが、特に以下の業界で導入が加速しています。
- 広告・メディア業界：コピーやアイデア出しに活用されており、博報堂やADKなど大手企業が導入。
- 製造業：トヨタや日立製作所などが設計支援やマニュアル作成にAIを活用。
- 小売業：セブンイレブンやイオンが在庫管理や販促支援に応用。
- 医療・教育：カルテ自動作成や大学での論文支援など、専門性の高い分野でも導入が進行中。
導入費用や運用コストはどれくらい？
使用するツールや規模によって異なりますが、以下が目安です。
- ChatGPT API（ビジネス利用）：月数万円〜数十万円（使用量に応じて）
- Midjourneyなどの生成系ツール：月額数千円〜
- 自社開発や大規模導入：初期構築費で数百万円、運用費は年間で数百万円〜
無料プランやスモールスタートが可能なサービスも多いため、試験導入から始める企業も増えています。
自社でもすぐに導入できるツールは？
以下のツールは、専門知識がなくても導入しやすいと評判です。
- ChatGPT（OpenAI）：業務支援・文章作成に汎用性が高い
- Notion AI：業務マニュアル作成やドキュメント整理に便利
- Canva AI機能：デザインや資料作成を自動化
- Google Workspace Duet AI / Microsoft Copilot：既存のオフィスツールに連携可能
多くのツールがクラウドベースで提供されており、社内のPC環境に導入しやすいのも特長です。
生成AIの精度はどこまで信頼できる？
生成AIは進化を続けており、多くの業務で十分な精度を持っていますが、注意も必要です。
- 誤情報（ハルシネーション）の可能性があるため、重要な情報は必ず人が確認する体制が必要です。
- 最新情報や専門知識の反映には限界があるため、継続的な学習・チューニングが欠かせません。
信頼できる出力を得るためには、プロンプトの工夫や利用ルールの整備が有効です。
生成AIは、小売・製造・医療・教育など幅広い業界で活用が進み、業務効率化やコスト削減といった具体的な成果が出ています。実在企業の事例から学ぶことで、自社への応用イメージも明確になります。
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