生成AIの活用事例21選から分かる企業成長戦略とは？活用と導入の方法を業界別・職種別に紹介！

近年、生成AI（ジェネレーティブAI）はさまざまな業界で急速に活用され、業務効率化やクリエイティブ領域に貢献しています。

製造業では熟練技能の数値化、建設業ではデザインの自動生成、アパレル業界ではデジタル接客の実現など、AIの活用範囲は広がり続けています。さらに、医療や広告、経理、デザインの分野でも生成AIの導入が進み、従来の業務プロセスを大きく変革しています。

本記事では、各業界・職種での生成AIの活用事例を詳しくご紹介します。

関連記事：「生成AIとは？種類や使い方、メリット・活用事例・従来AIとの違い・注意点を徹底解説！」

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製造業での生成AI活用事例

AIが熟練技能を数値化し、製造業の属人化問題を解決（中島合金株式会社）

中島合金株式会社は、三菱総研DCSと協力し、生成AIを活用した品質安定化プラットフォーム「Hepaisto」を導入しました。鋳造工程では、職人の経験に依存していた添加剤投入量の判断をAIが数値化し、適正値を瞬時に算出できるようになりました。

これにより、技能継承が容易になり、品質の安定や生産性向上が実現しました。

AI導入前は、熟練者の判断に頼らざるを得ず、技能の伝承に課題がありましたが、Hepaistoはデータを学習し、経験則に基づかない精度の高い数値を提示することで、標準化を可能にしました。

その結果、熟練者の負担が軽減され、有給取得率の向上にもつながっています。

関連記事：「製造業を生成AI（ジェネレーティブAI）が変える？自動・効率化活用事例・メリット・注意点解説！」

生成AI技術で環境に適応するロボット開発（NEC）

NECは生成AIとロボット技術の組み合わせを進化させ、ロボットが初見の環境でも適応して動作できる「世界モデル」を開発しました。この技術は、ロボットに人間のような環境予測と推論能力を提供し、「押す」「引く」といった繊細な動作を可能にします。

生成AI技術を駆使した、制御技術の強化により、雑然とした環境で箱の中にきっちりとモノを詰め込む作業にも対応可能となり、ロボットはティーチングなしで現場への即時導入が実現しました。

NECのロボットは、隠れた物体を想像して最適な動作を選択できるようになり、従来の技術では難しいとされていたタスクへの対応が可能になりました。生成AIの一種である拡散モデルを用いた動作計画の最適化は、ロボットがより効率的かつ正確に動作するための基盤を提供します。

関連記事：「生成AI（ジェネレーティブAI）をロボットへ導入する方法を徹底解説！」

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建設業・建築業での生成AI活用事例

生成AIが建築設計を効率化し、迅速なデザイン提案を実現（株式会社大林組）

株式会社大林組は、米SRI Internationalと共同で、生成AIを活用したファサードデザイン自動生成技術「AiCorb」を開発しました。スケッチや3DモデルのアウトラインをAIが解析し、瞬時に複数のファサードデザイン案を生成します。

さらに、設計プラットフォームHyparと連携し、生成されたデザインを3Dモデル化することで、設計プロセス全体を効率化しました。

従来、設計者が手作業で行っていたデザイン案作成を、生成AIが自動で行うことで、作業時間を大幅に削減し、迅速な提案が可能になりました。AIによるパラメータ推定により、立体的なデザインを即時に可視化し、設計の精度向上と合意形成の迅速化を実現しています。

家具の配置を3Dモデリング（Coohom）

中国発祥の企業Coohom（クーホーム）は、インテリアデザインに画像生成などを利用しています。クーホームは3D上モデリングされた物件に家具をドラッグ&ドロップで自由に配置して、内装をデザインしていくサービスを提供しています。

また、Coohomはインテリアデザインをすることができ、実際のインテリアの画像を編集し、色彩の調整や太陽光や照明の調整など細かく調整してシミュレーションできる機能も提供しています。

関連記事：「建設・建築業界での生成AI活用法・活用事例徹底解説！効率化・品質向上のための注意点とは？」

小売業での生成AI活用事例

商品企画のアイデア出しに活用（セブンイレブン）

セブンイレブンは、生成AIを利用することで商品開発のプロセスを大きく変化させています。Open AIやStability AIの画像生成AIを使用しています。

今まで蓄積した膨大なデータから新商品に関する画像を生成し、企画の初期段階でたくさんのアイデアを生成しています。AIの導入により、リアルタイムで消費者動向を分析して商品開発にフィードバックできるため、企画の時間効率や人的な労力を大きく削減・変革することを実現します。

セブンイレブンは2024年春から実際に導入し、商品企画にかかる時間が最大で90%削減される見込みであることを発表しました。

関連記事：「画像生成AIのビジネス活用事例！不動産・小売・医療・建築など幅広い分野を解説！」

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アパレル業での生成AI活用事例

生成AIがインフルエンサースタッフを再現し、接客を革新（株式会社パル）

株式会社パルは、AIを活用したデジタル接客システム「ファッションメイト」の実証実験を実施しました。ファッションメイトは、パルのインフルエンサースタッフのInstagram投稿データを学習し、本人の価値観やライフスタイル、嗜好、表現手法を再現する生成AIです。

これにより、顧客は実際のスタッフと会話しているような感覚でファッション相談ができ、商品提案やコーディネートアドバイスを受けることが可能になりました。

「秋のパルクロウィーク」期間中、13日間で約5,000回の会話が発生し、顧客から「本人と話しているようで楽しい」と好評を得ました。また、ファッションメイトの提案が実際の購買行動につながり、遠方の顧客にも接客機会を提供しました。

関連記事：「アパレル業界を生成AI（ジェネレーティブAI）が変える？効率化・生産性向上活用事例を徹底解説！」

教育での生成AI活用事例

生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート「自由研究おたすけAI β版」（株式会社ベネッセコーポレーション）

ベネッセは、生成AIを活用した「自由研究おたすけAI β版」を提供し、小学生が自由研究のテーマを見つけやすくするサポートを行っています。

このAIは、キャラクター「ラボリー」との対話を通じて、お子さまの学年や興味に応じたテーマをリアルタイムで提案し、質問を重ねることでアイデアを具体化していきます。

AIは入力内容を分析し、関連する自由研究テーマを瞬時に生成するため、従来のように時間をかけてテーマを探す必要がありません。また、難しい内容を学年に応じた表現に調整したり、質問に応じて新たな視点を提供したりすることで、自由研究の発展を促します。

関連記事：「学校・教育現場で生成AI活用！メリット・導入事例・導入時や活用のポイント徹底解説！」

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医療業界での生成AI活用事例

生成AIが医師の業務時間を1/3に短縮（恵寿総合病院）

恵寿総合病院は、2023年12月に生成AIを活用した業務効率化の実証実験を実施しました。医師の退院時サマリー作成業務では、プロンプトを活用し、生成AIが要約を自動作成。医師が確認・修正する流れにより、作業時間が最大1/3に短縮されました。

また、看護師の退院時看護要約作成や医療事務スタッフの診療情報提供書作成補助業務でも業務時間が短縮され、年間540時間の医師の作業負担軽減が見込まれています。

本実証実験は、医師の働き方改革を支援し、医療の質向上に貢献する可能性を示しました。

関連記事：「医療分野での生成AI活用法や事例、メリット、注意点を解説！医療品質の向上に生成AIはどう使われる？」

リアルな網膜剥離症例画像生成（イーグロース）

イーグロース株式会社では、網膜剥離の実際の症例画像と同程度の表現力を持つ疑似症例の画像生成AI技術を開発しました。現在の医学分野ではAIによる診断支援の研究が行われていますが、データ収集が難しくAIに学習させるデータパターンの不足が問題となっています。

イーグロースは社会医療法人三栄会ツカザキ病院眼科と提携し、疾患画像の特徴を付加できる技術を開発しました。元画像の視神経や血管に関する特徴は維持しながら、網膜剥離の疾患による特徴も表現した疑似的な症例画像を生成できるようになります。

関連記事：「医療画像診断AIの現状と今後の課題解説！導入メリット」

創薬分野での生成AI活用事例

生成AIを活用した創薬技術の開発（富士通／理化学研究所）

富士通株式会社と国立研究開発法人理化学研究所は、2023年1月に、生成AIを活用した新しい創薬技術を開発しました。この技術は、電子顕微鏡画像からタンパク質の構造変化を広範囲に予測することを可能とするものです。

富士通社の生成AI技術「DeepTwin（ディープツイン）」と理研の創薬分子シミュレーションの知見を活用することで、大量の電子顕微鏡画像からタンパク質の立体構造を3D密度マップで復元し、様々な形態とその頻度を正確に推定します。さらに、タンパク質の立体構造を低次元で表現し、その変化を予測する技術を開発しました。この低次元特徴量を用いて、構造変化を生成AIで高次元データに復元し、予測を可能にしています。

これにより、標的タンパク質の構造変化の予測を従来の1日から2時間まで短縮ができたとしており、今後もこの技術をコア技術として活用していくとのことです。

関連記事：「製薬業界のAI活用事例！創薬・研究の効率化・自動化を実現】」

IT業界での生成AI活用事例

【LINEヤフー】独自業務効率化ツール「SeekAI」の導入

LINEヤフー株式会社では、生成AIを活用した独自の業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員向けに本格導入しました。このツールでは、RAGシステムが活用されています。

関連記事：「RAG（検索拡張生成）の導入事例は？検索システムと生成AIを導入した企業の活用事例を徹底解説！」

SeekAIは、社内ワークスペースツールや社内データを参照元として、従業員の質問に対して最適化された回答を提供します。社内データやワークスペースツールの情報を効率的に取得できる環境を提供し、従業員の確認や問い合わせにかかる時間を削減します。

結果として、部門を問わず多様な業務での効率化を実現しています。特に、エンジニアの技術スタック検索・選定時間の削減、カスタマーサポート業務での正答率向上に寄与しました。

広告業界での生成AI活用事例

生成AI広告「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」（株式会社パルコ）

株式会社パルコは、最先端の生成AI技術を活用したファッション広告「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」を制作・公開しました。本広告では、実際のモデル撮影を行わず、人物や背景、ナレーション、音楽に至るまで全て生成AIによって制作されています。

プロンプトを活用し、リアルなグラフィックを生成することで、撮影なしでも高いアート性とファッション性を表現しました。また、ムービーではAIモデルが登場する幻想的な世界が描かれ、ナレーションや音楽もAIによる合成音声を使用しています。

さらに、クリスマスオーナメントやプレゼントボックスなどのモチーフも画像生成AIで作成し、全国のPARCOで展開されるクリスマスディスプレイに活用されました。

関連記事：「画像生成AIで広告制作はここまで変わる！作成ステップ、将来性、メリット、事例完全解説」

アニメ・ゲーム制作業界での生成AI活用事例

アニメ・ゲーム制作に活用（レベルファイブ）

ゲーム会社のレベルファイブは、画像生成AIのStable Diffusionを活用して、ゲーム画面のレイアウト案を生成していることを発表しています。

2024年に公開予定の「メガトン級ムサシW」ではタイトル画面のレイアウト案をStable Diffusionで複数生成しています。「妖怪ウォッチ」シリーズでは、Stable Diffusionに対象となるキャラクターを学習させ、キャラクターの質感や雰囲気を変えて複数パターンの画像を生成しています。

このことにより制作にかかるコストや時間の大幅削減を実現しました。レベルファイブはこのほかにも背景画像の案出し、大観衆や背景素材の自動生成など幅広く活用しています。

関連記事：「背景画像を生成AIで自動制作おすすめツール！利用シーン・メリット徹底解説」

放送業界での生成AI活用事例

【NHK】リアルタイム放送の精度向上と多言語対応

NHKは、AIを活用してリアルタイム放送の精度向上と多言語対応を実現しています。特に注目すべきは、自動字幕生成システムの導入です。このシステムは、音声認識技術と自然言語処理を組み合わせることで、放送中の音声をリアルタイムでテキスト化し、高精度な字幕を生成します。

自動字幕生成システムにより、聴覚障害者や高齢者にとってより分かりやすい放送を提供することが可能になりました。

さらに、NHKは多言語翻訳システムを開発し、ニュース番組やドキュメンタリーの海外展開を加速させています。AIによる自動翻訳技術を用いることで、日本語の放送コンテンツを英語、中国語、スペイン語など複数の言語に迅速に翻訳し、字幕や吹き替えを生成しています。

関連記事：「テレビ・ラジオ業界のAI活用方法は？メディアでの活用事例・導入事例も徹底解説！」

不動産業界での生成AI活用事例

物件の内見をモデリング（RICOH）

RICOH 360は空間を360°デジタル化するサービス「AIステージング」を提供しています。物件を購入検討している顧客に対して、3D上でモデリングされた物件にバーチャルで家具を自動配置して、さまざまなパターンを提案することができます。

AIステージングでは、家具配置を実施したい画像をクリックするだけでAIが自動で家具を配置し、最大4パターンまで配置された後の画像を生成してくれます。

これにより顧客が物件のイメージをしやすくなり、成約率向上につながります。

関連記事：「不動産業界のAI導入事例！メリットや活用事例」

職種の生成AI活用方法

社内ヘルプデスク(AGC)

世界最大級のガラスメーカーであるAGC株式会社は、自社の生成AI活用環境「ChatAGC」に社内データとの連携機能を新たに搭載し、2023年8月からその拡張運用を開始しています。

2023年6月時点で「ChatAGC」は導入されていましたが、利便性の向上を目的にRAG技術を採用し、社内データを「ChatAGC」に統合しました。権限を付与された従業員は、社内データを基にした回答を得られるようになり、情報の効率的な活用が可能となります。

権限に基づいた情報アクセスを実現することで、セキュリティと利便性のバランスを取っています。

これにより、以下のような多様な部門での活用が期待されています。

• 開発部門：過去の開発・設計などの技術情報を含めた回答を得られる
• 製造部門：トラブル発生時に過去の製造情報から適切な対応策を迅速に得る
• 営業部門：顧客情報を基にニーズに適合した回答を得る
• 戦略企画部門：知財情報を基に、自社の事業活動に適合した回答を得る

関連記事：「RAGでヘルプデスクを効率化？対話型AIでは不十分な理由・導入メリット・活用事例を徹底解説！」

経理

生成AIは経理業務の効率化にも幅広く活用されています。請求書処理の自動化では、OCR技術と組み合わせてデータ入力を迅速化し、経費報告も領収書情報を自動分類することで手間を削減します。

財務報告の自動生成やレポートの要約により、経営判断を迅速化。不正検出では異常パターンをAIが検知し、財務リスクを軽減することも可能です。

さらに、契約書作成や経理知識の共有、社内規定の作成・更新にも活用され、経理部門全体の業務効率化に役立ちます。

関連記事：「経理に生成AIどう使う？すぐ使える活用方法9選・注意点を徹底解説！」

デザイン

デザインAIは、テキスト入力だけで高品質な画像を生成できる技術であり、従来のフリー素材検索やデザイナーによる制作を効率化します。

OpenAIのDALL·E3やStable Diffusionなどが代表例で、SNSのアイキャッチ画像制作や曖昧なイメージの具現化、インスピレーションの拡張に活用されています。

さらに、Text to Imageだけでなく、Text to VideoやImage to Imageなどの生成技術も進化しており、今後の活用範囲が広がることが期待されています。

関連記事：「AIはデザインに活用できる？活用するメリット・デメリットやツール、事例なども含めて解説！」

尚、画像生成AIのビジネス活用事例はこちらで詳しく解説しています。

生成AI導入のリスクと課題を理解する

優れた技術ほど、大きなリスクも伴います。生成AIに対して経営者や開発者が抱く懸念を説明します。

適切な対策を講じることで他社に差をつけ、安全にイノベーションを進める好機でもあります。あなたの会社で懸念されるリスクは何なのか、事前に洗い出しを行い、対策を検討することが成功の第一歩と言えるでしょう。

機密情報の漏洩やセキュリティリスク

生成AIに対して経営者や開発者が抱く最大の懸念の一つは、機密情報の漏洩やセキュリティリスクです。トレンドマイクロの調査によれば、98.4%の組織が生成AIの業務利用に何らかのリスクを認識しており、そのうち61.3%が「機密情報の入力による情報漏洩」を懸念しています。

実際に、生成AIへの入力が原因で社外にデータが流出した事例も報告されているほどです。こうしたリスクを放置すれば、企業イメージの毀損や法的なトラブルにつながりかねません。

関連記事：「ChatGPTで情報漏洩が起こる？リスクに対処するポイントを徹底解説！」

ハルシネーション

生成AIには「ハルシネーション」と呼ばれる事実誤りを答えてしまう問題もあります。もし経営判断や契約手続きにおいて誤情報が使われれば、金銭的損失や法的リスクも発生し得ます。

関連記事：「生成AI、LLMのハルシネーションとは？原因は？リスクを抑える方法を徹底解説！」

生成AIの事業導入成功のための5ステップ

具体的にどのような導入プロセスを踏めば良いかを提案します。以下で紹介する5つのステップを順に進めることで、失敗を最小限に抑えながら、実践的に生成AIをビジネスへ活用する道筋が見えてくるはずです。

関連記事：「AI開発の基本とは？システム構築の流れ・手順」

ステップ1　活用目的の明確化と業務洗い出し

最初に行うべきは、生成AIを活用する目的を具体的に設定し、自社の業務領域を洗い出すことです。「商品開発のリードタイムを短縮したい」「問い合わせ対応の効率を高めたい」といった明確なゴールを定めることで、導入効果を数値化・測定しやすくなります。

有効なのが業務内容の棚卸しです。既存業務を細分化し、その中で生成AIが得意とする自動生成・要約・推論などが活用できる領域をリストアップします。

例えば、社内文書の要約、メール・報告書のドラフト作成など、ヒューマンリソースが多く割かれている部分に焦点を当てると、導入後のインパクトを明確に示しやすいです。

市場でどのような生成AIの活用方法があるか、事例集を参考にするのも一案です。「こんな業務にも応用できるのでは？」という視点で考えると、新たな可能性が見えてくるでしょう。

関連記事：「AI導入・開発事例を業界別にご紹介！機能上の分類・特徴もわかりやすく解説」

ステップ2　優先課題の選定とROIの検証

ステップ1で抽出した候補の中から、投資対効果が最も見込める領域に絞り込みます。「どのプロセスを改善すれば一番インパクトが大きいか」を検証する際には、コスト削減効果・売上増加見込み・顧客満足度向上など、複数の評価指標を設定し、定量化を試みると社内合意を得やすくなります。

特にROI（Return on Investment）を重視する場合は、「短期間で成果を測定しやすい業務」から着手するのが定石です。

ドキュメント要約やFAQ自動作成など、結果が数値で示しやすい領域をパイロット導入し、効果検証を行ってみましょう。成功すれば社内での評価が高まり、他部署への横展開もスムーズになります。

反対に、ある程度リスクや難易度が高いプロジェクトは、後回しにしても構いません。「小さく試して、大きく拡大する」という段階的アプローチこそ、最新技術導入の鉄則です。

関連記事：「AI開発・生成AIシステム開発・導入の費用相場は？」

ステップ3　スモールスタートとアジャイルな導入（PoC）

いよいよ導入フェーズに入ります。ここでのキーワードは「アジャイル」と「スモールスタート」です。

PoC（概念実証）やトライアル導入を通じて、短いサイクルで評価・改善を繰り返すことで、最終的な失敗リスクを低減できます。完璧を目指して準備に時間をかけすぎるよりも、まずは動かしてみることが重要です。

例えば、社内のごく限られたチームが生成AIを用いたドキュメント作成を実践し、どの程度の時短効果や品質向上が期待できるかを測定します。その結果を社内ポータルなどで共有すれば、成功事例として組織全体に波及しやすくなります。

万一、期待したほどの成果が得られなくても、スモールスタートであれば傷は浅く済みます。「走りながら考える」姿勢が、最新技術の急速な進化に対応するための最善策といえるでしょう。

ステップ4　リスク管理とガバナンス体制の構築

導入を進めるにあたっては、リスク管理とガバナンス強化も並行して行う必要があります。情報漏洩を防ぐため、社内ガイドラインで「機密情報を生成AIに入力しない」「著作権や個人情報を含むデータの扱いを明確化する」といったルールを策定しましょう。

システム面では、API通信を監視するプロキシやログ管理ツールを導入し、万一の不正アクセスやデータ持ち出しを未然に防ぐ体制が不可欠です。

また、法務部門との連携も大切です。生成AIがアウトプットするコンテンツに著作権上の問題がないか、利用規約はどうなっているかなど、事前に整理しておきましょう。

社内でトラブル事例が起こった場合は隠さず共有し、教訓を全体にフィードバックすることで、同じ過ちを繰り返さない仕組みを作ることがガバナンス強化の要となります。

「リスクはコントロール可能」という認識を組織に浸透させることで、恐れる未来を回避しつつイノベーションを加速させられるのです。

ステップ5　社内人材の育成とカルチャーづくり

最後に、人と組織の面から成功要因を固めます。生成AIによる取り組みを継続的に進めるには、社員一人ひとりのAIリテラシーが欠かせません。

社内研修や勉強会を開催し、基本的な技術概要や留意事項を学ぶ機会を設けましょう。トップダウンによる導入方針だけでなく、ボトムアップの創造的なアイデアが出てくる土壌を整えることも重要です。

例えば、企画部門の若手が生成AIを用いて新商品アイデアを生み出すプロジェクトを提案してきたなら、積極的に取り入れる仕組みを作ります。少々の失敗は責めず、挑戦を奨励する風土こそがイノベーションを呼び込みます。

また、評価制度に「AI活用で業務をどれだけ効率化できたか」「新しい価値を創出できたか」といった観点を追加すると、社員が前向きにAIを学び実践するモチベーションを高められるでしょう。

「人こそがテクノロジーを活かす最大の資産」です。テクノロジー導入だけでなく、運用する人材の成長を促し、全社的なカルチャーづくりを推進することが成功の決め手となります。

関連記事：「AI人材とはどういう人材か、AI人材の種類や必要なスキル、今後の需要などを紹介」

生成AIの活用事例についてよくある質問まとめ

生成AIの活用事例・活用方法まとめ

生成AIは、製造業・建設業・アパレル業界をはじめ、医療や広告、経理、デザインなど、多岐にわたる分野で革新をもたらしています。

業務の自動化や効率化だけでなく、新たなクリエイティブ表現の実現や、より高度なデータ分析・予測のサポートにも活用されており、その可能性は今後さらに広がると考えられます。

生成AIを適切に導入・活用することで、業務の生産性向上や新たな価値創出が期待されます。本記事を参考に、生成AIの活用方法をぜひ検討してみてください。

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