企業の生成AI活用事例まとめ

生成AIはさまざまな業界で採用が進み、各社が業務効率の向上や顧客体験の改善に取り組んでいます。小売業界では需要予測やチャットボット対応、製造業では不良品の検出や自動設計の最適化が進んでおり、さらに、金融や医療ではリスク分析や診断支援といった分野でも生成AIが活躍しています。

本記事では、業界ごとに生成AIの具体的な活用方法を紹介し、小売や製造、金融、エンターテインメントなどのさまざま分野でどのように技術が応用されているかを解説します。

業界別｜生成AIの活用例

業界	活用事例	説明
小売・飲食	需要予測	顧客データとトレンドの分析を通じて、将来の商品の需要を予測。
	価格の自動調整	販売状況や在庫数のデータをもとに、需要に応じて最適な価格を設定。
	チャットボットによる顧客対応	AIチャットボットを活用し、注文受付やカスタマーサポートを自動化。
製造業	不良品検出	画像認識技術により、生産ラインでの不良品を高精度で検出し、品質管理を向上。
	自動製品設計	生成AIを活用し、製品の設計やデザインを効率的に自動生成。
	工場内自動作業	AIとロボットの連携で、工場内の作業プロセスを自動化。
金融・保険	信用リスクの評価	顧客の資産情報や消費履歴を分析して信用リスクを評価し、融資の可否を判断。
	不正取引検出	クレジットカード取引を監視し、不正利用を早期に発見して防止。
	保険料の調整	被保険者のリスクに基づき、適切な保険料を自動的に設定。
医療・ヘルスケア	画像診断支援	医療画像の解析を通じて、疾患の早期発見や診断精度の向上を支援。
	疾患リスク予測	健康データの分析により、将来の疾患リスクを予測し、早期予防策を提供。
	患者の遠隔診療サポート	テレメディスン（遠隔医療）でAIが診療を補助し、診断や患者管理をリモートでサポート。
建設業	建設コストの予測	原材料の価格や需要の変動を分析し、正確な建設コストを見積もる。
	自動設計書作成	生成AIで建物の設計書を効率的に自動生成し、作業の効率化を図る。
物流業	最適な配車計画	交通状況の分析を活用し、効率的な配車計画を策定。
	ドライバーの安全監視	AIカメラでドライバーの状態を監視し、居眠りの兆候を検出して事故防止を図る。
不動産業	物件推薦サービス	ユーザーの検索履歴をもとに、好みに合う物件を提案。
	物件価格の予測	市場データの分析に基づいて、物件の適正価格を見積もる。
農業	ドローンによる農薬散布	AI搭載ドローンで作物の状態を監視し、必要な箇所にのみ農薬を散布する。
	生育データの分析	作物の生育データをもとに、最適な栽培方法を提案。
エネルギー業界	エネルギー消費の効率化	AIでエネルギーの使用状況を監視し、効率的な消費を実現。
教育	パーソナライズ学習	学習者の成績や学習ペースを分析し、個別のカリキュラムや学習サポートを提供。
	試験結果の自動採点	AIが試験の自動採点を行い、迅速なフィードバックを提供。
メディア・広告	コンテンツのパーソナライズ	ユーザーの視聴履歴や興味関心に基づき、個別のコンテンツを推奨。
	広告効果の予測	AIが広告キャンペーンのパフォーマンスを分析し、予測を提供。
観光業	需要予測と価格調整	季節や需要を予測して、ホテルの料金やツアーの価格を最適化。
	チャットボットによる案内	AIチャットボットが観光案内や質問対応を行い、旅行者の利便性を向上。

国内企業の生成AI活用事例10選

トヨタ自動車

トヨタは、AI技術を活用して製造、自動運転、デザインなど多岐にわたる分野で革新を進めています。製造現場では、Google Cloudとのハイブリッドクラウド環境で「AIプラットフォーム」を構築し、現場のスタッフが自らAIモデルを開発できる仕組みを提供しています。自動運転分野では、NTTと共同で5000億円を投じ、交通事故ゼロを目指す「モビリティAI基盤」を開発しています。さらに、デザイン分野でも生成AIを活用し、効率的なデザイン作成が可能なツールを導入しました。基幹システムのアップデートにもAIを活用し、作業効率を50％向上させ、生産性の改善にもつながっています。このように、トヨタはAIを活用した次世代モビリティ社会の実現に向けて積極的に取り組んでいます。

伊藤園

伊藤園は、AI技術を活用し、製品開発や広告宣伝、農業支援など多岐にわたる分野で革新を進めています。2023年9月、生成AIを活用したパッケージデザインを採用した「お～いお茶 カテキン緑茶」を発売しました。また、AIタレントを起用したテレビCMを日本で初めて制作し、商品の魅力を効果的に伝えています。さらに、富士通と共同でAI画像解析技術を開発し、茶葉の摘採時期を判断するシステムを構築しました。これにより、茶農家の負担軽減や品質向上に寄与しています。これらの取り組みを通じて、伊藤園はAI技術を活用し、製品の魅力向上や農業支援など、多方面での革新を実現しています。

メルカリ

メルカリは2023年10月17日、生成AIと大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアシスタント機能「メルカリAIアシスト」の提供を開始しました。第一弾として、出品済みの商品情報をAIが分析し、商品がより売れやすくなるよう出品者に改善提案を行う「出品商品の改善提案機能」を導入しました。一定期間売れ残っている商品に対して、AIがメルカリの過去の情報を元に、商品サイズや購入時価格などの追記すべき内容を提案し、おすすめの商品名等を自動生成します。開始当初はキャラクターグッズ、ポケモンカード、邦楽やK-POPのCD、参考書・小説など、全20カテゴリから順次対象を広げていく予定です。今後も、購入や出品をサポートする機能など、生成AI・LLMを活用した機能を拡充していく計画です。

さらに、2024年9月10日には、写真を撮ってカテゴリーを選ぶだけで商品情報の入力が完了する新機能「AI出品サポート」の提供を開始しました。これにより、最短3タップで出品が完了し、出品時の商品情報の入力に負担を感じていたユーザーのハードルを下げ、初心者から頻繁に出品を行うユーザーまで、手軽に出品が可能となりました。

パナソニック コネクト

パナソニック コネクト株式会社は、2023年2月よりOpenAIの大規模言語モデルを基盤とした社内向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」を導入し、全社員約1万2400人に展開しています。2024年6月25日の発表によれば、1年間で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。特に、戦略策定や商品企画などの業務で効果を上げ、社員のAIスキル向上にも寄与しています。また、2023年9月には自社固有の公開情報を活用した自社特化AIの試験運用を実施し、一定の精度での回答を確認しました。さらに、2024年4月からは品質管理に関する社外秘情報への対応も開始し、品質管理規定や過去の事例を基にした質問が可能となっています。今後は、自社データの整備を進め、「パナソニック コネクト コーパス」を構築し、AI活用の範囲を人事やカスタマーセンターなどの社内サービスにも拡大する計画です。

クロネコヤマト

ヤマト運輸株式会社は、全国約6,500の宅急便拠点における業務量を数か月先まで予測するため、AIを活用した「荷物量予測システム」を開発しました。このシステムには、AIモデルの開発と運用を効率的に管理する手法である「MLOps」を導入しています。これにより、各拠点での従業員や車両の適正配置が可能となり、業務効率化とコスト適正化を実現しました。

ヤマト運輸は年間を通じて膨大な荷物を取り扱っており、各センターでの荷物量は地域差や季節、曜日による変動が大きいという課題がありました。そこで、3～4か月先の1か月間の荷物量を予測し、従業員のシフト作成や適正な車両手配を行うために、AIを活用した荷物量予測システムを導入しました。さらに、MLOpsの導入により、機械学習プロセスの高速化と精度改善が進み、運用工数の大幅削減やデータ前処理作業時間の短縮など、業務効率化を達成しています。これらの取り組みを通じて、ヤマト運輸はデータドリブン経営への転換を図り、経営資源の最適配置とコスト適正化を推進しています。

楽天グループ

楽天グループは、生成AIを活用し、顧客対応の効率化を進めています。カスタマーサポートのチャットボットに生成AIを組み込み、顧客からの問い合わせに対して自動で回答を提供するシステムを構築しました。これにより、応答時間が短縮され、顧客満足度向上にも貢献しています。また、AIが顧客の行動データを分析し、最適な提案を行う仕組みも整備しています。

さらに、2024年2月26日、楽天はOpenAI社との協業を発表しました。この協業により、通信業界向けの最先端AIツールの共同開発を進め、モバイルネットワークの計画、構築、管理における課題解決を目指しています。また、2024年11月5日には、楽天モバイルが「Rakuten Link」にAI機能を搭載した新サービス「Rakuten Link AI」を発表しました。このサービスは、ユーザーの悩み相談やアイデアサポートを行うチャット形式のAIサービスで、生成AIの力をすべての楽天モバイルユーザーに無料で提供しています。

大林組

大林組は、建築設計の初期段階における業務効率化を目的として、生成AIを活用した設計支援システム「AiCorb®」を開発しました。このシステムは、建物の大まかな形状を描いたスケッチや3Dモデルを基に、複数のファサードデザイン案を瞬時に生成します。これにより、従来は設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略し、迅速なデザイン提案が可能となりました。さらに、設計用プラットフォーム「Hypar」と連携することで、生成されたデザイン案を3Dモデル化し、顧客との合意形成を効率的に進めることができます。

セブン－イレブン・コーポレーション

セブン-イレブン・ジャパンは、AI技術を活用し、商品開発や在庫管理、顧客体験の向上など多岐にわたる分野で革新を進めています。2024年春から、生成AIを商品企画に導入し、企画期間を最大で10分の1に短縮する計画を発表しました。これにより、消費者のニーズに迅速に対応し、タイムリーな商品提供が可能となります。また、AIを活用した在庫管理システムを導入し、需要予測の精度向上や在庫の最適化を実現しています。さらに、AIによるデータ分析を活用し、顧客の購買履歴や嗜好を把握しています。これに基づき、個々の顧客に最適な商品提案やサービスを提供し、満足度の向上を図っています。これらの取り組みにより、セブン-イレブン・ジャパンはAI技術を活用して業務効率化と顧客満足度の向上を同時に実現し、競争力を強化しています。

三菱UFJ銀行

2024年10月15日、三菱UFJフィナンシャル・グループ（MUFG）は、OpenAIとの協業を発表しました。具体的には、社内文書や稟議書の作成を支援することで、月22万時間の労働時間削減を目標としています。また、顧客対応の精度向上や業務プロセスの合理化を通じて、金融業務の効率化を推進しています。これにより、行内での業務負担軽減とともに、デジタル化の促進に寄与しています。顧客サービスや内部業務におけるAI導入の事例として、他の金融機関にも影響を与えています。

サイバーエージェント

サイバーエージェントは2024年10月、生成AIの積極活用を競争力向上の要とする取り組みを発表しました。同社は4月に「生成AIガイドライン」を策定し、社内コンテストを開催して約2,200件のアイデアを集めるなど、社内での生成AIの徹底活用を推進しています。また、社員のAIリスキリングに注力し、全社員を対象に「生成AI徹底理解リスキリング」研修を実施して、AIに関する知識の底上げを図っています。これらの取り組みを通じて、同社は生成AIの積極的な活用を進め、競争力の向上を目指しています。同社は2026年までに既存業務の6割を減らし、浮いた時間をより生産性の高い業務に充てることを目標にしています。

グローバル企業の生成AI活用事例10選

コカ・コーラ

コカ・コーラは2023年3月20日、OpenAIおよびBain & Companyとの協力により、生成AI技術を活用したマーケティングキャンペーン「Create Real Magic」を開始しました。このキャンペーンでは、ChatGPT-4とDALL·Eを組み合わせた独自のAIプラットフォームを用い、消費者がコカ・コーラのアーカイブから提供されるブランド要素を活用してオリジナルのデジタルアートを生成し、共有することが可能となりました。

さらに、2023年9月12日には、AIと共同で開発した限定版飲料「Coca‑Cola® Y3000 Zero Sugar」を発表しました。この製品は、消費者の未来に対する感情や願望、色彩、風味などの視点をAIが分析し、独自の味わいを創出しています。

Duolingo

語学学習アプリのDuolingoは、2023年3月14日、OpenAIのGPT-4を活用した新機能「Duolingo Max」を発表しました。この機能により、ユーザーは回答に対する詳細なフィードバックや、会話練習のシミュレーションを通じて、より深い学習体験を得ることが可能となりました。

さらに、2024年9月24日には、AIを活用した新機能「ビデオ通話」を導入しました。この機能では、ユーザーがアプリ内のキャラクター「リリー」とリアルな会話を練習でき、スピーキングスキルの向上が期待できます。同日、ゲーム感覚で学習できる新機能「アドベンチャー」も発表されました。この機能は、AI技術を活用してユーザーの学習体験をパーソナライズし、より効果的な学習を支援しています。

Spotify

Spotifyは、生成AI技術を活用し、ユーザー体験の向上を図っています。2023年2月22日、パーソナライズされたAIガイド「DJ」を発表しました。この機能は、ユーザーの音楽嗜好を理解し、適切な楽曲を選曲することで、より深い音楽体験を提供します。

さらに、2024年4月7日には、ユーザーが独自のプロンプトを入力することで、AIがプレイリストを生成する「AI Playlist」をベータ版で導入しました。これにより、ユーザーは特定のムードやシチュエーションに合わせたプレイリストを簡単に作成できます。2024年10月22日には、プレイリストのカバーアートをカスタマイズできる新機能を発表。同機能では、ユーザーが独自の画像やテキストを使用して、プレイリストのビジュアルを個性的に演出できます。

Adobe

アドビは、生成AI技術を活用した「Adobe Firefly」を発表し、クリエイターがテキストから画像やエフェクトを生成できる機能を提供しています。これにより、デザインプロセスの効率化と創造性の拡張が可能となりました。

さらに、2024年10月14日、Adobe MAXカンファレンスにて、Fireflyの新機能「Generative Extend」を発表しました。この機能は、Premiere Proに統合され、映像編集者が既存の映像をAIで拡張し、短いギャップを埋めることが可能となります。同日には、Photoshopにおいても新たなAI機能「Distraction Removal」を導入しました。このツールは、画像内の不要な要素を自動的に検出・削除し、編集作業の効率化を支援します。

Amazon

Amazonは生成AI技術を活用し、顧客体験の向上を図っています。2023年4月、生成AIを活用した新機能「Amazon Q」を発表しました。この機能は、ソフトウェア開発の加速やビジネスデータの活用を支援し、ユーザーの生産性向上に寄与しています。

さらに、2023年9月には、生成AIを活用したショッピング体験の強化を発表しました。これにより、ユーザーはよりパーソナライズされた製品推薦や詳細な製品説明を受けることが可能となりました。AmazonはAlexaの自然言語理解能力の強化にも生成AIを活用しています。2024年10月、AnthropicのAIモデル「Claude」を活用した新しいAlexaのバージョンを発表し、ユーザーとの対話能力を向上させました。

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テスラ

テスラは生成AI技術を活用し、自社製品やサービスの開発・改善を進めています。特に、自動運転技術の向上や人型ロボット「Tesla Bot（Optimus）」の開発に注力しています。

テスラの自動運転機能では車両から収集した膨大なデータをAIモデルで解析し、運転状況の認識や判断能力を高めています。これにより、より安全で効率的な自動運転の実現を目指しています。また、テスラは、生成AIを活用して人型ロボット「Tesla Bot（Optimus）」を開発しています。同ロボットは、危険な作業や単調な作業を代行することを目的としており、バランス制御やナビゲーション、知覚、現実世界との相互作用を可能にするソフトウェアスタックを構築しています。

サムスン電子

サムスン電子は、生成AI技術を活用し、製品の機能向上やユーザー体験の最適化を進めています。2024年1月18日、サムスンはGoogle Cloudと協力し、最新のスマートフォン「Galaxy S24」シリーズに生成AI技術を導入しました。これにより、ユーザーはテキスト、音声、画像の生成機能を活用でき、翻訳や要約、検索など多彩なAI機能を提供しています。

サムスンは家電製品にも生成AIを活用しています。2024年9月5日、ベルリンで開催されたIFA 2024にて、AI技術を搭載した冷蔵庫や洗濯機を発表しました。これらの製品はユーザーの使用パターンを学習し、最適な動作を提案することで、エネルギー効率の向上や利便性の向上を図っています。

Netflix

Netflixは、生成AI技術を活用し、視聴体験の最適化を進めています。2023年1月31日、Netflixアニメ・クリエイターズ・ベースは、rinnaおよびWIT STUDIOと共同で、AIを活用したアニメーション短編『犬と少年』を公開しました。このプロジェクトでは、AIを用いて背景美術の制作を支援し、制作効率の向上を図りました。

さらに、2024年11月5日、Netflixは新たに「GenAI for Games」部門を設立し、生成AIを活用したゲーム開発に着手しました。この取り組みは、ゲーム開発プロセスの加速と新しいゲーム体験の創出を目指しています。Netflixは視聴者の嗜好に合わせたコンテンツ推薦システムの強化にも取り組んでいます。グローバルな視点からユーザーの好みを分析し、より精度の高いパーソナライズド推薦を実現しています。

モルガン・スタンレー

モルガン・スタンレーは、2023年3月14日、OpenAIのGPT-4を活用した内部知識管理システムを導入しました。このシステムにより、財務アドバイザーは膨大な投資戦略や市場調査データに迅速にアクセスでき、クライアントへの提案をより的確に行うことが可能となりました。

さらに、2024年6月には、AIを活用した新ツール「AI @ Morgan Stanley Debrief」を発表しました。このツールは、クライアントとのミーティング内容を自動で要約し、フォローアップのメール作成やSalesforceへの記録を支援します。これにより、アドバイザーの業務効率が大幅に向上しました。また、2024年10月には、投資銀行部門やリサーチ部門向けに、生成AIを活用したアシスタント「AskResearchGPT」を導入しました。このツールは、社内の膨大なリサーチレポートからデータや洞察を迅速に抽出・要約し、スタッフの業務効率化とクライアントサービスの向上に寄与しています。

LinkedIn

LinkedInは生成AI技術を活用し、ユーザーのプロフィール作成や求人情報のマッチング精度を向上させ、求職者と企業のマッチング効率を高めています。2024年6月、LinkedInはプレミアム会員向けにAIアシスタント機能をテスト導入しました。この機能は、ユーザーのキャリア目標に合わせた求人情報の推薦や、ネットワーキングの支援を行います。

さらに、2024年9月、LinkedInはユーザーデータを用いたAIモデルのトレーニングを開始しました。これにより、求人情報の推薦精度やプロフィール作成支援機能の向上が期待されています。ただし、ユーザーは設定からデータの使用を管理できます。

生成系AIの市場規模予測と課題

生成AIは、今後の数年で急速に市場規模を拡大すると予測されています。この成長の原動力には、生成AIの技術革新と、さまざまな業界での採用が急増していることが挙げられます。例えば、生成AIはマーケティング、エンターテインメント、金融、教育など多様な分野での応用が進んでおり、企業は効率性とクリエイティビティの向上を目指して生成AI技術に注目しています。

フォーチュン・ビジネスインサイトの市場調査によると、生成AIの市場規模は、2030年までに数千億ドルに達すると予測されています。具体的には、2023年の約438億7,000万米ドルから、2032年には約9,676億5,000万米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率（CAGR）は39.6%と見込まれています。特に、テキスト生成や画像生成、音声生成など、企業がユーザーエクスペリエンスの改善や効率的なコンテンツ制作に利用する分野が市場を牽引する見込みです。

生成AIの進化に伴い、AIと人間の共同作業がより深まり、今後はパーソナライズされたサービスが大幅に向上すると期待されています。例えば、生成AIを活用することで、カスタマイズされた広告、個別化された学習体験、患者の病状に適した医療ソリューションなど、よりユーザーのニーズに合わせたサービスが提供できるようになります。また、企業内でのデータ管理やサポート業務の効率化にも寄与し、多くの業界で生産性向上に貢献します。

しかし、生成AIの急成長にはいくつかの課題もあります。倫理的な懸念やセキュリティリスクへの対応が求められるほか、AIによる生成コンテンツの信頼性や誤情報の拡散を防ぐための法規制が進む可能性もあります。これらの課題に対応しつつ、技術開発と実用化が進めば、生成AIは未来のデジタル社会を形作る重要な役割を果たすと考えられています。

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まとめ：AIの加速度的な進歩に期待感

生成AIは多様な業界で活用が進み、各分野での効率向上とユーザー体験の改善に貢献しています。小売業では需要予測や自動価格設定、製造業では不良品検出や自動設計などが展開され、金融や医療分野でもリスク評価や診断支援での導入が進行中です。また、企業は、生成AIの活用を通じて競争力の向上を目指しており、トヨタやAmazon、Spotifyといった大手企業が積極的に取り組んでいます。生成AI市場は今後も急速に拡大し、2030年には数千億ドル規模に達すると予測されています。しかし、この成長には、倫理面での懸念やセキュリティリスクなどの課題も伴うため、技術開発と法的な整備が重要とされています。生成AIはデジタル社会の未来に欠かせない存在となりつつあります。