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ビジネスにおける生成AIの活用事例｜導入までのステップや成功する方法
ディープラーニングを駆使した技術「生成AI」。業務の効率化や顧客満足度の向上、生産性の向上などに役立つことから、幅広い分野で導入され注目を集めています。本記事では、ビジネスにおいて生成AIを活用している事例を、導入までのステップや成功する方法などと併せて解説します。
目次
生成AIとは？
生成AIとは、ディープラーニングを駆使してさまざまなコンテンツを生成できる学習能力を有するAIのことです。「ジェネレーティブAI」とも呼ばれます。深層学習や機械学習によって、新しい画像やテキストなどオリジナルのデータやコンテンツを生成できるのが特徴です。代表的な例として挙げられるのがOpenAI社の「ChatGPT」でしょう。
これまでのAIは、学習済みのデータから適切な回答を見つけたり、既存のデータをコピーしたりする能力はありましたが、新しいコンテンツを生み出すことはできませんでした。一方で生成AIは、独自のコンテンツを生み出す能力があるため、ビジネス分野での大きな役割を果たすことが期待されています。
生成AIにはさまざまな種類がありますが、ここでは主な5つのモデルを紹介します。
テキスト生成AI
代表的とも言えるテキスト生成AIとは、プロンプトと呼ばれる指示文章を入力するとテキストを自動的に生成するAIを指します。テキストをつくり出せる他、テキストデータの要約・翻訳もできるのが特徴です。最近では、インターネットでの検索にも活用されています。
▷生成AIのプロンプトとは？作成するステップやコツ・参考例文を紹介
画像生成AI
画像生成AIとは、テキストで指示をすると、テキストや他の画像を基に新しい画像を自動的に生成するAIのことです。画像生成AIで生成できる画像は、人物画や風景画、抽象画などさまざまです。すでにゲームやCMなどの分野で活用されています。
動画生成AI
動画生成AIとは、指示として入力したテキストから動画を連想し、自動的に生成するAIです。動画生成AIは、他の生成AIに比べて開発が難しいとされていますが、開発が進んだことで短時間の動画を生成できるようになりました。
音声生成AI
音声生成AIの技術は、テキストを入力するとAIが読み上げることです。テキストの内容に合わせた表現なども可能なので、人間が読み上げるのと変わらない音声が実現します。
また、特定の人物の音声を大量に取り込み学習することで、その人と同じ声でさまざまな文章を話せるAIもあり、本人の声を収録せずナレーションなどを制作することも可能です。
3Dモデル生成AI
画像生成AIと類似する3Dモデル生成AIとは、入力したテキストやスケッチ、2D画像などから連想し、ゲームや映画などで使われる立体的なデータを自動的に生成するAIです。すでに複数の企業から3Dモデル生成AIがリリースされています。
▷【簡単解説】生成AI（ジェネレーティブAI）とは？従来のAIとの違いや注意点、メリット・デメリット
ビジネスにおける生成AIの活用方法
生成AIは、さまざまなビジネスシーンで活用し業務効率化などにつなげられます。具体的な活用方法をお伝えするので、これから導入を検討している企業は、ぜひ参考にしてください。
顧客対応
問い合わせに対しても生成AIは内容を正確に理解でき、膨大なデータの中から該当の情報を探し出して適切に回答できるため、顧客対応に役立ちます。しかも、外国語での問い合わせにも対応できます。
常時顧客対応ができるように人間のオペレーターを配置するのは、人件費が大きな負担となるでしょう。しかし、チャットボットなど生成AIを利用すれば、24時間365日対応が可能です。顧客は自分の都合に合わせて問い合わせができるので、満足度が向上します。
社員にとっては顧客対応に時間をとられずに済み、コア業務に集中できる点もメリットです。
市場調査・分析
市場調査や分析も、生成AIが得意とする分野と言えるでしょう。生成AIは、大量のデータから必要な情報や関連する情報を収集し分析する能力を有しています。そのため、生成AIを使って迅速なデータ収集や詳細な分析を行うことで、市場や競合他社の動向などを明らかにできるのです。
生成AIは、分析したデータから新しい商品やサービスのアイデアを提案することもできます。生成AIを使えば、人間だけでは思いつかないようなアイデアを得られるでしょう。
マーケティング活動
生成AIは、マーケティング活動においても力を発揮します。企業には、顧客の属性や購買履歴など数多くのデータが蓄積されています。生成AIでその顧客データを分析すれば、顧客の行動や嗜好を予測し、顧客それぞれに合わせたマーケティング戦略を立案し、実行できるでしょう。
マーケティング効果が期待できるだけではなく、顧客一人ひとりに合ったアプローチにより顧客満足度向上も見込まれます。
▷生成AIをマーケティングに活用する方法！参考事例やメリット・デメリット
文書の作成
メールや会議資料、報告書といった文書の作成業務にも、生成AIは役立ちます。例えば、生成したいメールの内容を入力すれば、目的に合ったメールの本文を生成してくれます。
また、データやニュース記事などを簡潔にまとめた会議資料や報告書が必要な場合、要約を指示すれば要点をつかんだ文章の生成も可能です。他にも、キャッチコピーの作成などもできます。
生成AIを活用することで、文書の作成を大幅にスピードアップできるため、業務効率化が叶うでしょう。
コンテンツ作成
生成AIは、WebサイトやSNS、動画などに使用するコンテンツも生成できます。イラストレーターや写真家、デザイナーに発注をすると、費用も時間もかかるものです。しかし、生成AIはスピーディーに生成してくれるうえ、費用も外注するのに比べて低額なので、コスト削減にもつながるでしょう。
デザインやイラストに関する知識がなくても、イメージする画像や動画のテイストや色などを選べば、イメージに合ったオリジナリティの高い画像や動画が出来上がるのも強みと言えます。
また、生成された画像や動画は、自分でコンテンツを作成する際のヒントとしても利用できます。
会議音声の文字起こし
会議の議事録作成にも生成AIは役立ちます。会議の音声を録音し、生成AIに録音データを基に文字起こしを命じれば、簡単に音声をテキスト化してくれます。さらに、要約機能を持つ生成AIを使って文字起こしから議事録を作成できるでしょう。
会議の開催頻度が高い職場で活用すれば、社員の負担軽減が見込まれます。
Webサイトやアプリの開発
生成AIはプログラミング言語と動作を指定すれば、自動でプログラムコードを生成してくれるので、プログラミングの専門家がいない職場でもWebサイトやアプリの開発が可能です。コードの間違いやエラー、バグなどの特定もできるため、プログラミングを専門とする職場でも業務効率化に活用できます。
Webサイトやアプリを作成する際は、デザインやロゴの作成なども生成AIで行えるので、制作期間の短縮や費用の削減にもつながるでしょう。
自治体における生成AIの活用事例
すでに自治体の中にも生成AIを活用し、住民の満足度向上などにつなげている例があります。生成AI活用の背景から効果までご紹介しましょう。
奈良県奈良市
約34万8,000人の人口を有する奈良市では、問い合わせ対応に生成AIを活用しています(2024年9月1日現在)。導入しているのは、株式会社ティファナ・ドットコムが開発したAIさくらさんDXシリーズ製品です。庁内の総合案内役と庁内対応の2つの用途で生成AIを利用しています。
前者では、奈良市役所を訪れた市民を対象に、各種手続きの窓口を案内する役割を果たしています。AIでは対応できない内容の場合は、職員につなぎ、職員が直接案内します。日本語だけではなく、英語や中国語(簡体字・繋体字)、韓国語にも対応しているので、市内在住の外国人への案内もスムーズです。
後者は、職員の疑問や問い合わせに対応するのが目的で導入した、ファイルやWebサイトなどの情報を基に自動的にFAQを生成してくれるチャットボットです。職員は確認したいことがあれば生成AIに質問し、回答を得られます。その結果、他部署に問い合わせる時間や自分で調べる時間を大幅に短縮でき、より専門的な業務に集中できるようになりました。
[出典:AIさくらさん「奈良市役所」]
福井県越前市
福井県越前市は、福井県のほぼ中央にある市です。越前市は、住民からの問い合わせへの迅速な対応と、職員の業務効率化を目的に、自治体内で初めてChatGPTを導入しました。導入にあたっては、システム開発会社とともに、ChatGPT機能を搭載した質問回答システムを構築しました。
住民向けシステムでは、手続きや制度、ごみ分別などの問い合わせに対し、質問回答システムが必要な情報を要約して提供します。情報の正確性を担保するため、住民向けシステムでは、市のWebサイトからしか情報を収集しません。
職員向けシステムでは、職員の問い合わせに対し、各種計画や会議録などから必要な情報を収集して回答します。また、収集した情報は資料作成などに役立てられるため、資料作成の時間を短縮できるだけではなく、全庁的な情報把握ができる効果が見込まれています。
[出典:AI総合研究所「越前市、AIチャットGPT業務試験導入」]
学校における生成AIの活用事例
教員の業務負担軽減が求められる教育現場においても、生成AIの導入は進んでいます。今後を担う子どもたちに、生成AIの正しい使い方を教える役割も学校には求められています。実際に生成AIを取り入れている先進事例をお伝えしましょう。
つくば市立みどりの学園義務教育学校
茨城県つくば市立みどりの学園義務教育学校は、小中一貫教育を行う公立校で、「日本最先端の先進的ICT教育」を目指しています。同校は、文部科学省が指定する「生成AIパイロット校」のひとつで、IT環境を整え、2040年を見通したビジョンに基づきIoTを意識した取り組みを行っています。
導入にあたり、まずは教師を対象に研修を実施し、生成AIを学校教育に取り入れる必要性などを学びました。その後、日本マイクロソフト株式会社による子どもたちへの授業を経て、実際に生成AIを授業に取り入れました。授業に生成AIを取り入れたところ、子どもたちは新たな気づきを得るなど効果が生まれたそうです。
[出典:超教育協会「『日本最先端の先進的ICT教育』実践校の取り組みから生成AI活用のヒントを探る 第149回オンラインシンポレポート・前半」「『日本最先端の先進的ICT教育』実践校の取り組みから生成AI活用のヒントを探る 第149回オンラインシンポレポート・後半」」]
東北大学
東北大学は1907年に創立し、学部や大学院で1万7000人以上の学生が学んでいます(2023年5月1日現在)。同大学は、2024年4月に国立大学法人では初めて生成AI応対チャットボットをWebサイトなどで運用を開始しました。
東北大学では2021年3月に多言語対応のチャットボットを導入していました。しかし、あらかじめ想定問答集を作成し、そこから回答する仕組みだったため、想定外の質問には対応できないという課題があったのです。
そこで、多様な言語表現にも対応できるように生成AIの導入を決断しました。さらに、生成AIは事前登録されたデータから自動で検索・回答の生成を行うため、質問や回答を作成する手間も省けます。これにより、業務効率化やコスト削減を見込んでいます。
[出典:国立大学法人東北大学「生成AI応対チャットボットを国立大学法人で初めて導入」]
製造業における生成AIの活用事例
新規事業の創出やコスト削減、生産性の向上などが求められる製造業でも、生成AIを活用しています。生成AI導入の目的から課題解決までを見ていきましょう。
中外製薬株式会社
中外製薬株式会社は、がん領域の医薬品や抗体医薬品では国内No.1のシェアを獲得している製薬会社です(2023年時点)。
同社は2016年頃から社内でAI研究所の立ち上げを行い、2019年にはDXを部門横断で推進する「デジタル戦略推進部」を発足させました。さまざまな取り組みを行う背景には、同社の「DXの全社ごと化」があります。経営トップのコミットメントや推進体制の構築などにより、DX化への気運が高まり、結果として生成AIの活用にも弾みがつきました。
生成AIに関しては「生成AIの全社ごと化によって、全社員が生成AIを使いこなし、全社DXを圧倒的に加速する」を掲げています。この考えの下、推進体制の整備や生成AI基盤の整備、価値創出や効率化の推進を進めてきました。具体的には、2023年8月にはMicrosoftの生成AIサービス「Azure OpenAI Service」を利用した「中外版ChatGPT」を全社展開しました。
こうした取り組みにより、生成AIによるバリューチェーンの圧倒的効率化やR&D領域における新たな価値創出を目指しています。
[出典:CHUGAI DIGITAL「生成AIの全社ごと化に取り組む中外製薬。リスキリングの専門家と語り合う、生成AIで変わる人と組織の未来」]
日本特殊陶業株式会社
日本特殊陶業株式会社はセラミックス開発技術をベースに、環境・エネルギー・医療・モビリティ・情報通信の各事業を展開しています。
同社はこれまで多くのデータ可視化、分析ツールを導入してきましたが、データをプログラムで整形して利活用するところまでには至っていませんでした。加えて分析用のデータ処理やダッシュボードの開発ができるスキルを持つ社員が少なく、データを検証する際の壁となっていました。
そこで、同社はGoogle CloudをはじめとしたGoogleの各種サービスを利用し、データ活用に乗り出したのです。各種サービスを使いデータ連携の仕組みを進めたのですが、その際に役立ったのが生成AIのVertex AIです。
Vertex AIにはSQL生成機能があり、さらにコード説明も生成してくれます。これによって、各事業部門がデータ分析を簡単に実施できる環境が整備されました。加えてコード説明機能は、SQLの作成プロセスの理解に役立ち、スキル向上にも寄与すると見込まれています。
[出典:Google Cloud 公式ブログ「日本特殊陶業:生成AIとBigQueryを駆使して構築する効率的な統合データ基盤-Vertex AIによるSQL記述支援」]
医療現場における生成AIの活用事例
医療従事者の業務負担軽減が求められる医療現場でも、生成AIは大きな役割を果たしています。生成AIを導入した病院の事例をお伝えしましょう。
京都大学医学部附属病院
1899年に京都帝国大学医科大学附属医院として開設され、2024年に開設125周年を迎えたのが、京都大学医学部附属病院です。
同院は他の医療機関に患者を紹介するケースが多く、文書作成に多くの時間を費やしていました。作成時間を短縮し、患者と向き合う時間や勉強時間を増やすために、生成AIに着目したのです。そこで同院の眼科とフィッティングクラウド株式会社は、生成AIを活用して医療文書作成業務を効率化する「CocktailAI」を開発しました。バックエンドのAIサービスには、Google CloudのVertex AIなどが採用されています。
2024年5月に概念実証が完了し、運用が開始されたところです。検証では、生成された文章のうち56%が「そのままで利用可能」または「微修正のみで利用可能」、36%が「記載追加のみで利用可能」に分類されました。結果から、文書作成タスクの大幅な軽減が期待できると分かったのです。
今後も同院では先進的な企業と連携しながら、医師と患者の役に立つ研究開発を進めていく予定です。
[出典:Google Cloud 公式ブログ「京都大学医学部附属病院:生成AIを活用して文書作成業務を効率化し、医療現場の働き方改革に貢献」]
恵寿総合病院
恵寿総合病院は、石川県能登地域唯一の地域医療支援病院として、医療のみならず介護や福祉、健康増進や生活支援など多面的に住民を支えています。
2024年4月開始の「医師の働き方改革」に備え、同院は2023年12月1日から29日まで、Ubie株式会社と生成AI活用に関する実証実験を実施しました。同院で導入している「ユビーメディカルナビ」に生成AIを活用できる機能を実装し、医療従事者が実際に業務で生成AIを利用し検証。
その結果、生成AIの活用で業務効率が見込まれる業務が明らかになりました。それが、退院時サマリー作成業務や退院時看護要約作成業務、主治医意見書・診療情報提供書作成補助業務です。例えば、退院時サマリー作成業務は、生成AIにサマリー作成を指示し主治医が内容を確認し、必要であれば修正することで、平均5分の作成時間の短縮が実現しました。
同院は2024年年始に被災したものの、今後も積極的に業務効率化などを進めていくつもりです。
[出典:PR TIMES「恵寿総合病院とUbie、生成AIを活用した「医師の働き方改革」の実証実験を実施l」]
生成AIの導入までのステップ
生成AIの導入は顧客満足度や生産性の向上につながりますが、ポイントを押さえて導入しなければ効果は出ません。成果につなげるためにも、導入までのステップを解説します。
生成AIの導入目的を明確にする
最初に、生成AIを導入する目的を明確化しましょう。目的が不明確だと、導入後の効果測定ができません。業務効率化や顧客体験の向上、人件費削減など導入目的を明確にするには、自社の課題の洗い出しが不可欠です。
目的の共有により、社員の生成AI導入へのモチベーション向上も期待できるでしょう。
生成AIを利用する業務を決める
目的が明確化されたら、どの業務で生成AIを利用するのか検討してください。生成AIは、特定の機能に特化しているため、目的達成につながらない生成AIを導入しても効果は出ません。
例えば、人件費削減を目的に、外注していた画像の作成を生成AIで代替するのであれば、画像生成AIの導入が必要となります。
生成AIツールを決める
導入目的や利用する業務に合った生成AIツールの選定を行いましょう。さまざまな生成AIツールがリリースされているため、性能や機能を十分に比較してください。
また、セキュリティ対策も重要です。社内に蓄積されたデータから情報収集を行う場合、生成AIツールのセキュリティ対策が不十分だと、情報漏洩の恐れがあります。
生成AIの運用体制を整える
生成AIツールを適切に使用するためには、社内の運用体制の整備も欠かせません。まず運用ルールを策定しましょう。生成AIには著作権侵害や情報漏洩のリスクがあります。生成AIツールでは個人情報や著作権侵害の恐れがある画像などは扱わないなど、ルールを決め、社内で共有してください。
社員研修の実施も必要です。生成AIツールの導入目的や使い方、注意点などを、研修を通じて社員に浸透させることで、効果的に活用できるでしょう。
生成AIの試験運用をする
生成AIを本格導入する前に、試験運用の実施をおすすめします。小規模で試験運用しながら効果を測定し、改善点や問題点があれば改善を行ってください。これにより、本格導入時のトラブル発生を防げるでしょう。
試験運用で蓄積されたノウハウは、研修や運用ルールに反映し、社内での共有を進めてください。
生成AIを業務に本格導入し必要に応じて改善する
試験運用で問題なく生成AIが利用できると判明したら、いよいよ本格導入を開始します。
業務で生成AIを活用したからといって、すぐに成果につながるわけではありません。導入効果が見られない場合は、「生成AIへの指示が的確ではない」など問題が潜んでいる可能性があるので、原因を究明してください。
成果を検証しながら継続的に改善していくことで、導入効果があらわれてくるでしょう。
▷生成AIを活用するリスク｜具体例や講じるべき対策・リスクマネジメントについて
生成AIの導入を成功させる方法
企業や教育現場、自治体では生成AIの導入が進んでいますが、必ずしも成功しているところばかりではありません。生成AIの導入を失敗させないために注意したいポイントをお伝えしましょう。
投資対効果がどのくらい得られるか事前に算出する
生成AIを導入する前に、投資対効果を算出してみましょう。
生成AIの導入には、金銭面でも労力面でもコストがかかります。導入目的や生成AIを活用する業務内容によっては、導入しても十分な成果が期待できず、投資対効果が得られないケースも考えられます。想定される効果が投資に比べて不十分であれば、導入に対する社員のモチベーションは上がりません。
前もって投資対効果について十分に検討してから、導入を進めてください。
アジャイル開発で生成AI業務の質を高める
生成AIの導入を成功させるには、アジャイル開発がおすすめです。アジャイル開発とは、優先度が高い機能から計画・設計し、テストと修正を重ねながらブラッシュアップする開発手法です。仕様変更に柔軟に対応できる強みがあります。
生成AIは導入後も自社の業務に合わせて調整していくことで、導入目的を達成できます。アジャイル開発により、生成AIが扱うデータや生成AIへの指示方法を細かく修正していけば、生成AIを使った業務の質が向上するでしょう。
情報漏洩・著作権侵害などのリスクを理解する
生成AIは情報漏洩や著作権侵害などのリスクを理解して利用しなければ、企業の信頼性を棄損する恐れがあります。
生成AIは膨大なデータから学習を行いますが、そのデータの中に個人情報や機密情報が含まれていれば、後々もデータ生成時に個人情報や機密情報が使われるかもしれません。また、外部のイラストレーターや写真家から納品された画像などからデータを生成する場合、著作権や肖像権を侵害する画像が生成される危険性もあります。
生成AIで扱うデータの範囲や取扱い方法を事前に決め、ルールの徹底を図ってください。
使い手の生成AIに関する知識・能力を向上させる
生成AIのポテンシャルを引き出せるかどうかは、使い手の知識や能力に左右されます。そのため、社員の知識やスキル、AIリテラシーの向上を図りましょう。
具体的には、研修の実施や実践的なトレーニングなどが挙げられます。生成AI活用の目的や必要性、効果などを社員に伝えれば、より積極的な活用が期待でき、生成AIのポテンシャルを最大限引き出せるでしょう。
▷【2024年最新】おすすめの生成AIサービス14選｜特徴や無料製品を紹介
活用事例を参考に生成AIの導入を検討してみよう
人材不足が深刻化する中、生成AIは人の代わりとして多様な業務を担ってくれます。さらに生成AIは新たなアイデアの源泉としても期待されています。本記事でご紹介した活用事例を参考にし、自社での生成AIの導入をぜひご検討ください。
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