AI導入・開発事例を16業界・7職種別にご紹介！【2026年最新】AI Marketへの相談事例、「自社で何に使うか固まっていない」ご担当者必見

AI（人工知能）の導入を検討しているものの、自社の業界や業務に具体的にどう当てはめればよいかイメージが湧かない。他社はどこから手をつけているのか。そもそも自分の状況は相談できる段階に達しているのか。こうした疑問を抱えたまま情報収集を続けている担当者や経営者は少なくないはずです。

本記事では、AI Marketに寄せられた実際の導入・開発相談をもとに、医療・製造・金融・建設・物流など16の業界と、営業・経理・人事・法務など7つの職種にわたるAI活用の具体的な事例を紹介します。

さらに記事の後半では、AI Marketへの相談動向をもとに、「課題がまだ固まっていない段階からの問い合わせ」がいかに一般的かを実例で示しています。

業種・職種・導入ステージのどの段階にいる方にとっても、次の一手を考えるための手がかりが見つかる構成です。

AIシステム開発に必要な体制作り、工数や手順についてはこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

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医療・福祉・介護でのAI活用事例

医療分野はAIの導入が先行して進められている領域です。AIによる画像処理を用いた診断は既に臨床の現場で活用され、早期ガンの検出や治療に活用されています。

また、AIを搭載したロボットは外科手術や介護の現場に導入され、実際に患者と接触して医療保健の分野で活躍しています。

東芝デジタルソリューションズ株式会社と株式会社東芝は「疾病リスク予測AIサービス」を共同開発し、より具体的な健康指導を可能としました。6年先の6疾病（糖尿病、肥満症、高血圧症、肝機能障害、腎機能障害、脂質異常症）のリスクを予測するサービスとして、多くの医療機関で活用されています。

介護業界の事例についてはこちらで紹介しています。

医療分野に強いAI開発会社を選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

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不動産業界でのAI活用事例

不動産物件の査定においてAIが過去のデータから物件を分析し、査定額を算出するシステムが稼働しています。また、不動産取引に関わる文書の作成やビデオ画像による物件管理や点検補助などの作業でもAIが導入されるなど、担当者の業務削減が期待できるでしょう。

株式会社ライフデザインの開発事例として、AIツールであるイタンジ株式会社の「ノマドクラウド」を導入したところ、来店率が40％から50％に改善されたケースがあります。AIを活用したチャットボットにより、顧客への対応がより早くなったことや顧客管理のフォローが向上したことが要因になっているとわかりました。

不動産業界におけるAIの開発事例の詳細については不動産業界のAI活用事例の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

小売業界でのAI活用事例

多くのスーパーやデパートでは店舗の棚卸作業にAI搭載のロボットが導入されています。陳列棚の商品をカメラで確認し、画像認識により商品在庫と照らし合わせてPOS情報と在庫を同時に管理されます。

すでにアメリカではAmazonが無人スーパーを展開。客は陳列棚から商品を取り、レジを通らずにそのまま店舗を出ることができます。棚の映像と陳列情報から取った商品は特定され、事前に登録された客の情報からクレジットまたはバンクカードで自動決済される仕組みです。

小売業界におけるAI開発事例については小売業界のAI開発事例の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

教育業界でのAI活用事例

学校教育の場ではAI搭載のチャットボットやチュートリアルシステムが生徒の特性、個性ごとに一人一人の生徒の適性、学習進度を判断し、職業の選択をサポート。また、生徒への連絡事項やイベント事前準備などの学校のバックオフィス業務のサポートをAI化することにより、教師の時間を教育に集中して使うことができるようにします。

戸田市教育委員会の事例として、数学や英語のAIを活用した学習支援アプリ「Qubena」を活用し、生徒一人ひとりの理解度に合わせて教える個別最適化のアダプティブ・ラーニングを実施しました。授業中の演習問題をQubenaに置き換えたことで、教師の業務効率にもつながっているようです。

教育業界におけるAI開発については教育業界でのAI活用方法の記事でも紹介していますので、ぜひご参照ください。

製造業でのAI活用事例

製造の現場ではラインの自動化においてAIによる生産管理が一般的に行われています。最近の特徴的な活用法としては、製品検査の過程での目視検査のAI化が挙げられるでしょう。

トヨタ自動車では、シーイーシーのAIサービス「WiseImaging」を導入し、磁気探傷検査をAIによって自動化しました。結果として、見逃し率は0％、過検出率は8％と大幅に精度を改善できた事例があります。

また、市場分析に基づいた高度な商品開発も、LLM（大規模言語モデル）やデータ分析AIにより、迅速で的確なサイクルを実現できます。

製造業界のAI活用事例の記事では、製造業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

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金融業界でのAI活用事例

金融業は過去のデータの蓄積が多く、数的な処理が繰り返されることからAIの導入が比較的容易な業界です。ポジションを考慮したポートフォリオ管理やリスク分散と利益最大化のモデルなど、ファイナンシャルアドバイザーが行う投資関連の情報サービスはすでにほとんどがソフト化され、AIによりサポートされています。

みずほ証券では、AIを活用した音声認識により問い合わせ内容の分析を実施しました。これまで専門の担当者が通話内容を聞いてモニタリングしていた業務をAIと置き換え、大幅な業務時間の短縮に成功しています。

関連記事：「証券会社のAI活用事例8選！AI Marketへの相談事例、AIエージェントが必要な理由とは？株価予想・自動売買で潜在顧客獲得」

保険業界でのAI活用事例

金融業界と同様に保険業界も数値データを使ったシミュレーションが重要な業過です。AIを使った保険パッケージの最適化、自動見積サービスなど個人ごとの必要に合わせたによるサービスのカスタマイズが進められています。

ライフネット生命保険では、LINEおよびFacebook Messengerでの自動応答による保険診断・見積もりを可能としています。AIを活用したチャットボットを活用することで、遠方で直接来店しての相談が困難な方や電話相談が苦手な方への問い合わせのハードルを軽減しました。

なお、保険業界のAI活用事例の記事では、保険業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

広告業界でのAI活用事例

個人の嗜好が複雑になり、メディアとの関係が細分化されている現在、効果的な広告戦略のためにAIは中心的な役割を果たすようになっています。個人の行動・購買パターンの認識やトレンドの特定において、AIのディープラーニングによるパターン認識とクラス化により個人ごとに訴求アプローチを構成しなければなりません。

主なAI活用事例としては、Googleによる広告配信の自動化が挙げられます。複雑だった広告コンテンツの作成を自動化し、適切なユーザーに適切な広告が表示されるよう、AIの分析技術を上手く活用した事例です。今後もさらなるビジネスの拡大と業務効率化が期待できるでしょう。

また、2023年以降は、画像生成AIが進化を遂げており、画像生成AIを広告業務で活用するケースも増えています。

広告業界のAI活用事例の記事では、広告業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

人材業界でのAI活用事例

人材業界でもAIの導入が始まっています。特に初期的な人材スクリーニングではAIによるソーシャルメディアの検索は非常に有効なツール。また、エントリーシートやレジュメをAIが審査し、候補者のタレントプールの構成をリクルーターに提供し、採用計画を適正に進めることができます。

AIマッチングシステムの活用も注目されています。派遣登録者と企業のマッチングに要する時間を削減することを目指しており、マッチング精度の向上と業務効率化を同時に実現しています。

また、営業担当者の自然言語による問い合わせに対して最適な候補者を提案する機能を持っています。これにより、人材紹介のマッチング率が改善し、顧客満足度も大幅に向上しています。

freee株式会社ではLAPRAS株式会社の「LAPRAS SCOUT」というAIの人材サービスを導入しています。AIによるヘッドハンティングツールで、導入後、求人媒体にはいなかった人材に出会うことができたという事例がありました。

人材業界のAI活用事例の記事では、人材業界のAI活用事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

弁護士業界でのAI活用事例

弁護士の業務の多くは繰り返し業務であり、その内容は法的なルールに基づいた定型作業です。アメリカLawGeex社のAIによる契約書審査システムが人間の弁護士チームとその能力を競うデモンストレーションを行いました。

NDA契約の法的問題点を検出するこの勝負でAIは驚異的な差で弁護士チームを圧倒。弁護士チームが92分を費やしての正答率は85%、これに対してAIはわずか62秒で95%の正答率で問題点を発見しました。この結果を受けて法的問題の対処にAIの導入を検討する企業が増えています。

海外では弁護士業界ですでにAI開発が進められており、導入する企業が増えています。アメリカのROSS Intelligenceが開発する法律リサーチプロダクトの「ROSS」は、自然言語解析システムを中心に開発し、訴訟に必要な判例などの情報や相談内容の提示を効率化。AIでは困難とされている依頼者からのヒアリングなどの業務に専念できるように活用されています。

弁護士業界のAI活用事例の記事では、弁護士業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

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建設業界でのAI活用事例

建設業界では、現場の撮影写真からAIが画像認識によりひび割れなどの劣化の有無を判定する等、適正な改修計画で主に活用されています。

アメリカではBoston Dynamics社がAIを搭載した自律ロボットSpotにレーザースキャナーを装備させ、建設現場を自分で歩いて3Dデータを収集、進行状況を確認するとともに進捗記録の報告書を作成する現場監督の補助業務を担当しています。

また、国内では八千代エンジニアリングによりコンクリート防護壁や護岸の改修においてAIが活用されているようです。熟練が必要とされていたコンクリート劣化判定の作業がAIにより自動化されています。

建設業界でのAI活用技術は、スマートホームの発展にも大きく寄与しています。AIによる画像認識技術と連携したスマートホームセキュリティシステムは、不審者の検知や異常行動の察知など、より高度な防犯機能を提供します。

また、AIを搭載した小型ロボットが家庭内を巡回し、セキュリティの確認や設備の状態チェックを行うことで、住宅の安全性と快適性を向上させることができます。

関連記事：「建設・建築業界のAI活用事例！最新の開発状況と用途」

漁業でのAI活用事例

漁業ではAIにより最適な漁場の選択ととるべき魚種、サイズの情報が得られます。衛星写真や漁場ドローン、船上カメラや水中IoTデバイスにより収集されたデータからAIが魚が集まっている場所を判定。必要な漁獲高を算定することで漁獲効率を高めるとともに乱獲を防ぎ、維持可能な漁業を可能にしているのです。

また、養殖ではAIが魚種ごとに健康状態と水中環境の管理を行い、餌の量をコントロールすることでコストを抑えることに成功。水中に波動を送ったり音響シグナルを流したりすることで魚の行動を制御し、採餌場所を集中させて効率の良い給餌を可能にしています。

国内のAI開発事例として、株式会社ユー・エス・イーとオーシャンソリューションテクノロジー株式会社の協業で「トリトンの矛」というAIサービスを開発。ベテラン漁師の経験と勘をデータ化・分析し、効率的かつ生産性の高い漁業の実現を図りました。

農林業でのAI活用事例

農業ドローンによる広域での作付け監視システム、散水・施肥の最適化や自動運転トラクターなどの導入により、農家の作業負担が大幅に軽減されるとともに環境負荷の少ない農業を実現しています。土壌成分の変化や雑草の生育をディープラーニングで検出するAIにより、より高く早い収穫が可能です。

また、バーティカル農業のような完全管理環境下での農業により都市部での安全な食料が手に入るよう、ニュージャージーのBowery社によるバーティカル農場では、AIが温度や空気、水量を管理する環境のなかでロボットと数人の作業者により生育した作物が無農薬で栽培されています。

さらに、近年問題になっている害獣の侵入検知でもAIが活用されています。

農業のAI活用事例の記事では、農林業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

運輸・運送業界でのAI活用事例

実用化秒読み段階に入った自動運転車に加え、AIによる自動運転技術は航空機や船舶にも搭載が進められています。5Gによるスマートトランスポートでは自動車同士がお互いに通信しあって交通量を調整し、渋滞のない安全な運転環境を実現するでしょう。

自動運転で活躍している意外なAI技術、現状の問題点についてはこちらの記事で解説しています。

自動運転や航空機・船舶への搭載以外では、接客業務にAIが活用されている事例もあります。株式会社ティファナ・ドットコムが手がけたAIロボット「AIさくらさん」は、航空機内での過ごし方などの接客・説明をしてくれるキャビンアテンダントとして導入。

独自AIエンジンによる自然言語処理や画像認識、翻訳機能などあらゆるAI技術が搭載されているのが特徴で、業務効率やビックデータ解析などを行います。オンライン接客システムに強いAI開発会社はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

他にも、運送ルートの最短距離・時間を予測し、荷物の運送ルートの最適化などにもAIは活用されています。航空業界のAI活用事例の記事では、航空業界のAI開発事例について紹介していますので、ぜひご覧ください。

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物流業界でのAI活用事例

物流業界におけるAI活用は、配送業務の最適化から倉庫管理、需要予測に至るまで、幅広い領域で急速に進展しています。

配送業務では、AIによる配送ルートの最適化が大きな効果を上げています。例えば、ヤマト運輸株式会社はビッグデータとAIを活用した配送業務量予測システムを導入し、配送の生産性を最大20%向上させ、走行距離を最大25%削減することに成功しています。

倉庫管理においては、AIロボットの導入が進んでいます。例えば、自律協働型ピッキングロボットを導入し、ピッキング作業の効率化や作業者の負担軽減を実現しています。

需要予測の分野では、AIによる高精度な予測が在庫管理の最適化に貢献しています。過去の販売データに加え、市場トレンドや天候データなども総合的に分析することで、より精度の高い需要予測が可能になり、過剰在庫や欠品を防ぐことができるようになりました。

さらに、検品作業においてもAIの活用が進んでいます。AI画像認識技術を用いた検品システムを導入し、検品作業の生産性を向上させることに成功しています。

このように、物流業界におけるAI活用は、業務効率の向上、コスト削減、そして顧客満足度の向上に大きく貢献しています。

関連記事：「物流業界でのAI活用方法は？活用事例・導入事例を徹底解説！」

造船業界でのAI活用事例

造船業におけるAI活用の最新動向は、設計から運用、メンテナンスに至るまで幅広い分野で進展しています。

例えば、AIは船体設計の最適化に大きく貢献しています。膨大なデータを解析し、海洋条件や風速、潮流などの多様な要因を考慮して、最適な形状や素材を選定することが可能になりました。また、3Dモデリングやシミュレーション技術と組み合わせることで、設計の精度が大幅に向上しています。

製造プロセスにおいても、AIを活用したロボット技術の導入が進んでいます。切断、溶接、塗装、組み立てなどの作業の自動化により、生産効率の向上とコスト削減が実現されています。

さらに、AIとIoT技術を組み合わせた予測メンテナンスシステムが導入されつつあります。これにより、船舶の状態をリアルタイムでモニタリングし、問題が大きくなる前に対策を講じることが可能になりました。

関連記事：「AIは造船業界をどう変える？活用方法・メリット・事例を徹底解説！」

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職種別AI導入・開発事例7選

プロジェクト管理でのAI活用事例

プロジェクト管理（PM）におけるAI活用は、従来の「進捗の記録」から「リスクの予測」へとフェーズを移行させています。

機械学習を用いた予測モデルは、過去のプロジェクトにおけるチケット消化率やバグ発生傾向を学習し、人間が楽観的に設定しがちなスケジュールに対し、統計的に正しい完了予測日を提示します。PMは「遅れてから対処する」のではなく「遅れる前に対策を打つ」ことが可能になります。

また、生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用により、以下のような管理業務の自動化が急速に進んでいます。

• 会議音声からの議事録作成
• 要件定義書からのWBS（作業分解構成図）ドラフト生成
• 日報からの課題抽出

これによりPMは事務作業から解放され、ステークホルダー調整や意思決定といった、人間にしかできない高度なマネジメント業務に集中できるようになります。

営業でのAI活用事例

営業部門におけるAI導入は、「勘と根性」に依存した属人的なスタイルを、「データドリブンな科学的アプローチ」へと変革します。SFA/CRMに蓄積された過去の商談データや顧客属性をAIが分析し、成約確度の高いリード（見込み客）をスコアリングすることでアプローチの優先順位を自動で最適化します。

これにより、リソースを最も効果的な顧客に集中させることが可能です。

さらに、商談録画データの解析（カンバセーションインテリジェンス）によりトップセールスのトークパターンや顧客の反応を可視化・言語化し、チーム全体のスキル底上げに活用する事例が増えています。

また、生成AIを活用して、顧客ごとの課題にパーソナライズされた提案メールの作成や、商談後の議事録・ネクストアクションの自動整理を行うことでコアタイム（商談時間）の最大化を実現します。

経理でのAI活用事例

経理業務は、定型作業が多くルールが明確であるため、AIによる効率化効果が最も出やすい領域の一つです。従来のOCR（光学文字認識）にディープラーニングを組み合わせたAI-OCRは、請求書や領収書の非定型なレイアウトを高精度で読み取り、RPAや会計システムと連携して仕訳入力までを自動化します。

これにより、手入力工数の削減とヒューマンエラーの防止を同時に実現します。

また、AIは異常検知においても威力を発揮します。膨大な過去の仕訳データを学習したモデルが、通常とは異なる取引パターン（金額の急増、不自然な勘定科目など）をリアルタイムで検知し、経理担当者にアラートを出します。

これは内部統制の強化や不正会計の未然防止に直結します。月次決算の早期化とガバナンス強化の両立を目指す企業にとって、経理AIは必須のインフラとなりつつあります。

人事でのAI活用事例

人事領域（HRテック）では、採用から配置、定着支援まで幅広くAI活用が進んでいます。採用フェーズでは、自然言語処理を用いたレジュメ解析により、応募書類と求めるスキル要件のマッチング度を自動判定し、スクリーニング業務を大幅に効率化します。

また、面接の日程調整や候補者への一次対応をAIチャットボットが代行することで、採用担当者は候補者の動機付けなど対人業務に注力できます。

組織開発の面では、従業員の勤怠データ、パルスサーベイの結果、社内チャットのコミュニケーション量などを複合的に分析し、退職リスクやエンゲージメント低下の兆候を早期に検知する「退職予測AI」の導入も進んでいます。

これにより、人事やマネージャーはデータに基づいて適切なタイミングでケアを行うことができ、離職率の改善や組織パフォーマンスの最大化に寄与します。

人事評価でのAI活用事例

人事評価におけるAI導入は、評価者のバイアス（偏り）を補正し、納得感のある評価プロセスを構築するために活用されます。従来、評価者が主観や記憶に頼って行っていた評価に対し、AIは以下のような客観的なデータを集約・分析して、成果の証跡を可視化します。

• チャットツールやプロジェクト管理ツール上の活動ログ
• コードのコミット数
• 顧客からのフィードバック

これは評価者の判断を支援する重要な材料となります。

また、生成AIを活用した「評価コメント作成支援」も注目されています。評価者が入力した箇条書きのメモや評価ランクに基づき、被評価者のモチベーションに配慮した適切なフィードバック文章をAIがドラフトします。

これにより、マネージャーの評価業務負荷を軽減すると同時に、フィードバックの質を標準化し、人材育成につながる建設的な対話を促進します。

マーケティングでのAI活用事例

マーケティングは、AIによる「分析」と「生成」の両輪が最も機能する領域です。分析面では、顧客の行動ログや購買履歴を解析し、LTV（顧客生涯価値）の予測や、離反しそうな顧客セグメントの抽出を行います。

これにより、一律のマスマーケティングではなく、個々の顧客状況に合わせた「One to Oneマーケティング」を自動化・精緻化することが可能です。

一方、生成面では、画像生成AIやテキスト生成AIを活用し、以下のようなコンテンツを大量かつ高速に制作する体制が普及しています。

• バナー広告
• LP（ランディングページ）
• SEO記事
• メルマガ

さらに、A/Bテストの結果をAIが学習し、「どのキャッチコピーや画像がクリックされやすいか」を判断してクリエイティブを自動改善する運用も現実化しており、制作コストを下げながらCPA（獲得単価）を改善する成果が出ています。

法務でのAI活用事例

法務領域（リーガルテック）におけるAI活用は、契約審査のスピードと品質を劇的に向上させています。自然言語処理技術を用いた契約書レビューAIは、アップロードされた契約書と自社の法務基準や過去の契約データ、最新の法令を照らし合わせ、リスクのある条項や欠落している条項を数秒で指摘します。

さらに、修正案のドラフト提示まで行うことで、法務担当者のダブルチェック工数を大幅に削減します。

また、「リーガルリサーチ」の効率化も進んでいます。膨大な判例データベースや法令情報から、特定の論点に関連する情報をAIが文脈検索で抽出し、要約して回答します。

これにより、若手弁護士や法務スタッフのリサーチ時間が短縮されます。定型的な契約業務や調査をAIに任せることで、法務部門はM&Aや新規事業のリスク検討といった、より戦略的な法務業務にリソースを配分できるようになります。

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AI Marketでは「何から始めればいいか分からない」段階のご相談も歓迎！

ここまで、AI Marketの導入・開発事例を業界別・職種別にご紹介してきました。一方で、実際に寄せられる相談のなかには、「自社の業界はこの分類のどこに当てはまるのか」「そもそもこんな漠然とした状態で問い合わせてよいのか」と、最初の一歩を踏み出す前に迷われるケースも少なくありません。

課題がまだ具体的に固まっていない段階でのご相談は、まったく珍しいことではありません。

「何がしたいか」が明確な相談と同じくらい、「自社にAIで何ができるのか、どこから始めればよいのか分からない」という相談を数多くいただいており、こうした構想段階からの伴走こそが、AI導入の成否を左右する重要なフェーズだと考えています。

本セクションでは、課題が固まる前の相談がどのような背景から生まれ、その内容が技術トレンドとともにどう移り変わってきたのかを整理します。

【相談の背景】「何ができるか分からない」段階から寄せられる相談の実態

導入初期の相談には、いくつかの共通した背景とスタート方法のパターンが見られます。具体的な課題が固まっていない状態での相談は決して珍しいものではなく、むしろ標準的な入り口といえます。

時流に敏感な経営者層の主導による始動

AI技術の急速な進展を機会と捉え、経営者層みずからが旗振り役となって検討が動き出すケースが数多く見られます。

オーナーが「自社に合いそうなAIソリューションをいくつか提案してほしい」と方針を示し、担当者がその具体化に向けて相談に訪れた事例や、経営トップが「営業担当が訪問しなくても受注につながるような予測的なAIを構想できないか」という将来を見据えたテーマを掲げて情報システム部門が動き出した事例などがあります。

いずれも、業界のトレンドや時流をいち早く捉えた経営判断が起点となっており、現場の担当者はその構想を実現可能な形に落とし込むパートナーを探す、という流れで相談に至っています。

変化への危機感を背景とした全社的な検討

経営層の主導とあわせて、「何かしら取り入れなければ時代に取り残される」という前向きな危機感を原動力とする相談も多く寄せられます。

ある企業のDX推進担当からは、社員が個々に汎用的な対話型AIを使い始めており情報漏洩の懸念があるため、会社として安全に利用できる環境を整備したいという相談がありました。

全社を挙げてAI活用を進める方針のもと、まずは社員がAIに習熟することを目的に、汎用的な生成AIツールの全社配布から着手したという企業の事例も見られます。

「自社で何ができるのか」を知るための情報収集型の相談

「まずはAIについて知りたい」「他社の事例や活用メニューを示してほしい」というニーズも共通しています。

コンサルタント業務を手掛ける事業者からは、設計・現場管理・工程管理・維持管理といった幅広い領域について、生産性向上や報告書作成の自動化、過去成果の活用などあらゆる角度から有効な活用法を抽出し、メニューとして提示してほしいという相談がありました。

企業のサイエンス情報戦略部門からは、研究開発から営業までAIがどう活用されているかというトレンドを網羅的に整理し、社内報告の材料としたいという、課題の洗い出し以前の段階からの相談も寄せられています。

導入の進め方そのものについての相談

特定の開発案件に入る前に、進め方の設計から支援してほしいという相談も少なくありません。

製造業の技術部門からは、議事録作成や熟練者のノウハウ継承といった工場の業務効率化について、一社に絞り込むのではなく業務の棚卸しから一緒に進める伴走支援を求める相談がありました。

別の製造業のお客様からは、技術の進歩が速いなかでどの技術をいつ取り入れるべきかの方針づくりと、導入後も技術動向を踏まえて環境を更新し続ける体制づくりまでを支援してほしいという相談も寄せられています。

このほか、業務改革プロジェクトで部署横断の少人数を募り、実業務を通じてAI活用と内製化を探ろうとする企業など、小さく始めて段階的に広げるアプローチが数多く見られます。

これらの相談に共通するのは、課題そのものが固まっていない点にあります。

AI Marketでは、こうした段階の相談に対しても、専門のコンサルタントが他社事例や技術トレンドを示しながら対話を重ね、自社のどの業務に適用すれば効果が高いかを見極めるところから支援しています。

 【需要の変遷】特定タスクの自動化から業務プロセスの自律実行まで活用領域が広がっている

2021年から2026年にかけての相談を俯瞰すると、技術トレンドの進展に伴ってAIの活用領域そのものが大きく広がってきたことが分かります。ここで重要なのは、新しい用途が登場したからといって従来型の活用が廃れたわけではないという点です。

画像認識による検品や数値データに基づく予測といった識別・予測系のAIは現在も主力の相談分野であり続けており、そこに対話型AIやAIエージェントといった新たな活用の選択肢が積み重なることで相談全体の裾野が広がっているというのが実態です。

以下では、相談の重心がどのように移り変わってきたかを時系列で整理します。

2021年〜2022年：特定タスクの自動化（識別・予測）

この時期の相談の中心は、画像認識による検品や数値データに基づく予測など、人の目や勘が担っていた判断を特定の工程で代替するものでした。製造現場では、汎用的なエッジデバイスを用いた外観検査の自動化など、ハードウェアと密接に関わる画像解析の相談が多く見られます。

あわせて、過去の購入実績や市場動向、製品のライフサイクルから受注時期を予測したいといった需要予測の検討や、モデルを自社開発するための教師データ整備に関する相談もあり、「特定のタスクでAIが技術的に成立するか」を確かめる段階の案件が多くを占めていました。

こうした識別・予測系の相談は一過性のものではなく、現在に至るまで継続的に寄せられている分野です。

2023年〜2024年：対話型AIとRAGの普及（知識活用）

汎用的な対話型AIの台頭を受け、新たに「言葉でAIを使いこなすこと」と「社内ナレッジの検索・活用」への関心が加わりました。

カスタマーサポートの領域では、数千ページに及ぶPDFマニュアルと対話型AIを連携させて専門的な問い合わせに対応させたいという相談や、サポートデスクへの問い合わせを音声で完結させたいという相談が増えています。

社内文書をRAG（検索拡張生成）で活用する相談も広がり、点在する社内資料の自然文検索、研究データの統合分析、約20万件蓄積された保守履歴からの故障検索などセキュリティを担保しながら自社データを参照させるシステムの構築が定着しました。

画像生成についても、住宅デザインの自動生成や広告用バナー、啓発ポスターの作成など業務への具体的な組み込みが始まっています。識別・予測系の相談が続くなかに、これらの言語・生成系の用途が新たに重なってきた時期といえます。

2025年〜2026年：AIエージェントと自律実行（プロセス完結型）

2025年〜2026年の相談では、AIと対話するだけでなく、AIが自ら一連の業務プロセスを実行することへの期待が高まっています。

自律型のコード生成AIを活用した開発・業務効率化に関する問い合わせが顕著になり、補助金情報の収集から複数資料の整合確認、決まったフォーマットへの申請書ドラフト作成までを一貫して実行するエージェント構想や、RPA製品の操作シナリオを自然言語の指示から自動生成する構想など、複数のステップをAIに一任する相談が見られます。

さらに、手術現場での工具組み立てのリアルタイム判定や、半導体チップに搭載する小型AI IPの探索といった専門業務の高度な自律化に加え、オープンライセンスの軽量モデルを自社環境に導入して運用したいといった、モデル選定の段階から踏み込んだ相談も増えています。

こうして見ると、AIの活用は、大規模な工場ラインでの検品や設備制御といった現場の自動化から、オフィスにおける文書検索や議事録作成、さらには個人の日常業務を支えるタスク支援まで、その対象を着実に広げてきました。

一部の作業という「点」の自動化に、情報の要約・検索という「線」の活用が加わり、さらに業務プロセス全体という「面」をAIが自律的に動かす用途が重なりながら拡大し続けているのです。

AI Marketでは、課題が明確な開発案件はもちろん、「何ができるか分からない」「どこから着手すべきか判断できない」という導入初期段階の抽象的な相談に対しても、各分野に精通したコンサルタントが、活用可能性の整理から進め方の設計、最適な開発パートナーの選定までを一貫して支援しています。

自社のどの業務にAIを適用すれば効果が高いかを見極めるところからご一緒できますので、AI活用の構想段階の方も、ぜひお気軽にご相談ください。

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AIについてよくある質問まとめ

AI（人工知能）を使った開発は最適なAI開発会社へ

AIの活用事例は、特定の先進企業だけのものでなく、業種・職種・企業規模を問わず着実に広がっています。

一方で、自社の状況に最も適した技術の選定、既存システムとの連携設計、導入後の運用体制まで考慮すると、情報収集だけでは判断が難しい局面も出てきます。

業界固有の商習慣や現場の制約、保有データの種類と量によって最適なアプローチは大きく異なるため、他社事例をそのまま自社に当てはめることには限界があります。

AI Marketでは、業界・職種・導入ステージを問わず、構想段階からの相談に専門のコンサルタントが対応しています。

累計1,000件以上の相談実績をもとに、貴社の状況に合った開発パートナーの選定・紹介まで一貫してサポートしていますので、具体的な案件がある方も、まだ何も決まっていない方もぜひ一度ご相談ください。