こんなにあるの?企業における生成 AI の活用事例 9 選を一挙に紹介!

こんなにあるの?企業における生成 AI の活用事例 9 選を一挙に紹介!

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こんなにあるの?企業における生成 AI の活用事例 9 選を一挙に紹介!

昨今、 ChatGPT をはじめとした生成 AI が大きな注目を集めており、様々な企業が自社のビジネス成長に向けて生成 AI を活用しています。しかし、生成 AI という言葉を聞いたことがあっても、その内容や具体的な活用例などを詳しく理解していない方も多いのではないでしょうか?

本記事では、生成 AI の概要や活用事例、生成 AI の活用を成功させるためのポイントなど、あらゆる観点から一挙にご紹介します。自社で生成 AI の活用を検討されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

まずは、生成 AI の概要について理解しておきましょう。

生成 AI ( Generative Artificial Intelligence )は機械学習の一分野であり、コンピュータープログラム自身がデータや情報を新しく生成する能力を有した、次世代の AI を意味する言葉です。

従来の AI は学習済みデータの中から適切な回答を探し出す役割が一般的でしたが、生成 AI は新しいデータやコンテンツを生成し、 0 から 1 を生み出せる点が大きな特徴となっています。なお、一般的には「生成 AI 」という単語が使われますが、「ジェネレーティブ AI ( Generateve AI )」という名称で呼ばれることもあります。

一般的な生成 AI は、膨大なトレーニングデータをもとに繰り返し学習することで、新しいデータやコンテンツを生成できるように設計されています。生成 AI の代表例としては OpenAI 社が 2022 年 11 月に公開した「 ChatGPT 」であり、これはテキストデータに基づいて、文章を自動生成できる生成 AI の一つとなっています。

また、 ChatGPT のような自然言語処理モデルに加えて、画像生成モデルも生成 AI の代表的なモデルであり、事前に学習した画像パターンなどを基にして、新しい画像を生成できます。この他にも、様々な場面で生成 AI の活用が期待されており、自社のビジネスを成長させるうえでは、生成 AI が有効な武器になると言えるでしょう。

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ここまで、生成 AI の概要について解説しましたが、生成 AI をビジネスに取り入れることで、企業はどのような恩恵を受けられるのでしょうか?本章では、生成 AI をビジネスに取り入れるメリットについてご説明します。

新しいアイデアを創出できる

従来、クリエイティブな仕事は人間が手作業で行っていましたが、生成 AI を活用することで、何もないところから新しいアイデアを自動的に生み出せるようになりました。例えば、新しい広告デザインや音楽、映像など、生成 AI で作成できるコンテンツは多岐にわたります。このように、企業が生成 AI を活用すれば、効率的かつスムーズに多彩なアイデアを創出することが可能になります。

既存業務を自動化 / 効率化できる

生成 AI はクリエイティブな作業だけではなく、日常業務の自動化・効率化にも大きく寄与します。例えば、生成 AI で高精度なチャットボットを構築することで、カスタマーセンターなどの問い合わせ対応を効率化できます。その結果、社員は利益に直結する重要性の高い仕事に集中できるようになり、結果として自社のビジネス成長に繋がります。

顧客とのリレーション強化に繋がる

既存顧客の基本属性(年齢・性別・居住エリアなど)や行動履歴などを学習データとして活用し、それらを生成 AI と連携させることで、顧客一人ひとりの特性に合わせたコンテンツや製品のレコメンドなどを個別に通知できます。その結果、ユーザーの理解や顧客とのリレーション強化に繋がり、追加受注や解約阻止に直結します。

昨今、多くの企業がビジネス用途で生成 AI を利用しています。本章では、企業における生成 AI の活用事例を 9 つに厳選してご紹介します。

テレビ CM の作成(伊藤園)

※参考リンク:伊藤園 公式 YouTube 「お~いお茶 カテキン緑茶 TV ー CM 「未来を変えるのは、今!」篇

伊藤園では、新商品のテレビ CM を作成する際に生成 AI を活用しています。従来のテレビ CM は、人気のある芸能人やタレントなどを起用することが一般的でしたが、同社は AI で生み出した「 AI タレント」に商品(ペットボトル飲料)を持たせて、テレビの視聴者にアピールを行ったのです。このように、クリエイティブ領域で生成 AI を活用した、代表的な事例の一つであると言えるでしょう。

商品画像の作成(サイバーエージェント)

※参考リンク:サイバーエージェント公式 HP 「極予測 AI 、生成 AI を活用した商品画像の自動生成機能を開発・運用開始へ

サイバーエージェントでは、商品画像の撮影に大きな課題を抱えていました。ロケーションや天候、機材など、様々な要素を考慮する必要があるため、多くの時間とコストを費やしていたのです。そこで、同社は生成 AI を活用し、商品画像を自動生成するための「極予測 AI 」という機能を開発しました。これを活用することで、実際に撮影したような高いクオリティの商品画像を様々なシチュエーションで自動生成できるようになり、大幅な業務効率化やコスト削減を実現しています。

広告アイデアの創出(コカ・コーラ)

※参考リンク:コカ・コーラ公式 HP 「コカ・コーラ、新しい AI プラットフォームを使用してデジタル アーティストを「本物の魔法の創造」に招待

コカ・コーラでは、生成 AI を活用した「 Create Real Magic 」という AI プラットフォームを独自に構築しており、広告アイデアの創出に繋げています。また、 Create Real Magic は生成 AI の技術を用いてクリエイティブなアート作品を創出できるため、コカ・コーラのボトルやロゴなどを自動生成することも可能です。このように、生成 AI の技術を駆使してクリエイティブ制作を効率化し、販売戦略の中に組み込んだ好事例となっています。

AI アシスタントの活用(パナソニックホールディングス)

※参考リンク:パナソニックホールディングス公式 HP 「 AI アシスタントサービス「 PX - GPT 」をパナソニックグループ全社員へ拡大 国内約 9 万人が本格利用開始

パナソニックホールディングスでは、社員の業務効率化を目的として「 PX - GPT 」という AI アシスタントサービスを開発しました。 PX - GPT は全社員がイントラネット上でアクセスできるようになっており、様々な業務の効率化・自動化に大きく寄与しています。また、同社では AI 利用に関するルール整備にも力を入れており、 AI を安全かつ便利に活用するための環境を構築している点も大きな特徴だと言えます。

製造現場の運用改善(旭鉄工)

旭鉄工では、 200 を超える製造現場での様々な改善事例を社内に蓄積していますが、各社員が紙・ファイルで事例を個別保管しており、組織全体で相互共有できていない点が大きな課題となっていました。そこで、同社は生成 AI の一つである ChatGPT に事例集の中身を学習させ、社員が自然言語で AI に質問することで、必要な情報を即座に返してくれる仕組みを構築しています。

ソフトウェアの開発( LINE ヤフー)

LINE ヤフーでは、ソフトウェア開発の領域で生成 AI を活用しています。具体的には、 Microsoft の子会社である GitHub の「 GitHub Copilot 」を採用しており、これは人間が入力した自然言語の内容をもとにして、コードを自動生成してくれるツールです。その結果、 1 日あたり 2 時間ほどのコード作成時間の短縮に繋がり、エンジニアの負荷軽減や生産性向上を実現しています。

Generative AI センターの設立(日立製作所)

日立製作所では、生成 AI の社内活用を促進するために「 Generative AI センター」を新たに設立しました。同センターには、生成 AI に詳しい AI 研究者やデータサイエンティストなどの専門家が多数集まっており、大勢のスペシャリストによって日立グループ全体の生成 AI の利用促進を行っています。具体的には、生成 AI のユースケース作成や生成 AI を活用したアプリケーション開発、人材育成など、 Generative AI センターの活動内容は多岐にわたります。このように、組織全体で生成 AI の利用促進に取り組んでいる特徴的な事例だと言えるでしょう。

社員の AI スキル向上( KDDI )

KDDI では、社員の AIスキル向上を目的として生成 AI を活用しています。同社は「 KDDI AI - Chat 」という AI チャット機能を開発し、市場調査や新規アイデアの創出、文章作成など、社員の様々な業務を AI がサポートしてくれる環境を構築しました。これにより、組織全体の生産性向上を実現するとともに、 KDDI AI - Chat を社員が使いこなすための教育プラグラムの新設にも力を入れています。

日本政府の生成 AI 活用(自民党)

生成 AI の波は一般企業だけではなく、日本政府(自民党)にまで広がっています。自民党は 2023 年 1 月に「 AI の進化と実装に関するプロジェクトチーム」という組織を結成し、日本における AI 戦略の在り方や AI に関連する法整備、政策提言などを積極的に行っています。企業における生成 AI の活用事例ではありませんが、とても興味深い内容であるため、この記事内でご紹介させていただきました。

最後に、生成 AI の活用を成功させるためのポイントを 3 つご紹介します。前述した活用事例の内容も踏まえながら、どのような点を意識すべきなのかを見ていきましょう。

生成 AI の活用領域を明確化する

前述した多くの事例に共通していることとして、生成 AI の活用領域を明確化している点が挙げられます。例えば、クリエイティブ創作やソフトウェア開発、社員の業務サポートなど、生成 AI を利用する具体的な業務を決めています。

生成 AI は高性能な技術であるが故に、実現できることの幅が広く、目的を定めずに使用すると、思うような効果を得られない可能性があります。そのため、まずは自社が改善したい課題を洗い出し、生成 AI によって効率化・自動化したい領域を慎重に検討してください。

最新の生成 AI 情報をキャッチアップする

昨今、生成 AI に対する世間の関心度は非常に高く、日々新しいサービスが次々に展開されています。また、一口に生成 AI と言っても、特徴や強みはサービスごとに異なるため、自社の状況に合わせて最適なものを選ぶことが重要なポイントになります。

そして、適切なサービスを選択するためには、日頃から最新の生成 AI 情報をキャッチアップすることが大切です。これにより、新しいサービスの情報や市場トレンドなどを把握できるようになり、自社で生成 AI を活用する際に大いに役立ちます。

なお、先程ご紹介した日立製作所の Generative AI センターは、生成 AI の情報を一元的に集約するための代表的な取り組みであると言えるでしょう。

生成 AI の活用を促進するための企業文化を醸成する

生成 AI の活用を成功させるためには、 AI 活用を促進するための企業文化の醸成が必要不可欠です。パナソニックホールディングスや KDDI の事例のように、組織全体で生成 AI を活用する仕組みを構築することで、 AI の導入効果の最大化や自社のビジネス成長に繋がります。

そのためには、経営層が生成 AI に対する理解を深めて、積極的に組織全体の AI 活用をリードしていくことが求められます。加えて、生成 AI の活用に関するプロジェクトチームを発足し、全社員に AI 活用の必要性やメリットを伝えることで、自社の AI 活用をスムーズに進められるようになり、会社全体に浸透させることが可能になります。

本記事では、生成 AI の概要や活用事例、生成 AI の活用を成功させるためのポイントなど、あらゆる観点から一挙にご紹介しました。

生成 AI を活用することで、新規アイデアの創出や既存業務の自動化など、様々なメリットを享受できます。実際、数多くの企業が生成 AI を活用し、自社の生産性向上を実現しているため、この記事を読み返して具体的な事例内容を理解しておきましょう。

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