「企業がAIを活用するための事例集」

生成AIが多くの分野で導入され、企業は業務プロセスの効率化や顧客体験の向上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の活用が進み、製造業では不良品の検出や自動設計の最適化が進行中です。また、金融や医療分野でも、生成AIがリスク分析や診断支援などに活用されています。

この記事では、異なる産業ごとにAIの具体的な活用例を紹介し、小売業や製造業、金融業、エンターテイメント業界など、さまざまな分野でどのように技術が応用されているかについて解説します。

業界別｜生成AIの活用例

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技術を活用して、製品開発や広告宣伝、農業支援など様々な分野で革新を推進しています。2023年9月、生成AIを駆使したパッケージデザインを導入した「お〜いお茶 カテキン緑茶」をリリースしました。また、AIを使ったタレントを初めてテレビCMに起用し、商品の魅力を効果的に伝えています。さらに、富士通と協力してAI画像解析技術を開発し、茶葉の収穫時期を判断するシステムを構築しました。これにより、茶農家の負担を軽減し品質を向上させています。これらの取り組みによって、伊藤園は様々な分野での革新を実現し、製品の魅力向上や農業支援に貢献しています。

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」が導入されました。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。

2024年9月10日に、写真を撮るだけで商品情報を入力できる新機能「AI出品サポート」が導入されました。この機能により、わずか3回のタップで出品が完了し、出品時の情報入力に苦労していたユーザーにとってのハードルが下がり、初心者から頻繁に出品するユーザーまで、手軽に出品が可能になりました。

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、全国に約6,500の宅急便受付所を持ち、業務量を未来数か月分予測するために、AIを活用した「荷物量予測システム」を導入しました。このシステムには、「MLOps」と呼ばれるAIモデルの開発と運用を効率的に管理する手法が取り入れられており、それによって各拠点での従業員や車両の最適配置が可能となり、業務の効率化とコストの最適化が図られました。

ヤマト運輸は荷物の量が地域差や季節、曜日によって大きく変動するという課題に直面していました。そこで、将来の1か月間の荷物量を予測し、従業員のシフト作成や適切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。また、MLOpsを取り入れることで、機械学習プロセスの高速化と精度向上を実現し、運用コストの削減やデータ前処理作業時間の短縮など、業務効率化を実現しています。これらの取り組みにより、ヤマト運輸はデータに基づいた経営への転換を果たし、経営資源の最適な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を活用して、顧客対応の効率化を推進しています。チャットボットに生成AIを組み込んで顧客の質問に自動的に返答できるシステムを導入しました。これにより、応答時間が短縮され、顧客満足度も向上しています。さらに、AIが顧客の行動データを分析し、最適な提案を行う機能も導入しています。

2024年2月26日、楽天はOpenAI社との協業を発表しました。この協力により、業界向けの最新のAIツールを共同で開発し、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」を立ち上げました。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AIチャットサービスであり、生成AIの能力を全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いて業務効率化を図るため、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モデルから、複数のファサードデザイン案を即座に生成します。これにより、従来手作業で時間のかかっていた工程を省略し、素早い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、生成したデザイン案を3Dモデル化し、お客様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、MUFGはOpenAIとの提携を発表しました。具体的には、社内文書や稟議書の作成支援を通じて、月22万時間の労働時間削減を目指しています。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進めています。これにより、行内の業務負担軽減だけでなく、デジタル化の促進にも寄与しています。AI導入による顧客サービスや内部業務の改善例は、他の金融機関にも影響を及ぼしています。

サイバーエージェント

2024年10月、サイバーエージェントは生成AIの積極活用を競争力向上の柱とする方針を発表しました。同社は4月に「生成AIガイドライン」を制定し、社内コンテストを行うなどして、約2,200件のアイデアを収集するなど、社内での生成AIの推進に努めています。また、社員のAIスキル向上に注力し、「生成AI徹底理解リスキリング」研修を全社員対象に実施することで、AIに関する知識の向上を目指しています。これらの取り組みにより、サイバーエージェントは生成AIの積極的な活用を促進し、競争力の向上を目指しています。2026年までに同社は既存業務の6割を削減し、その時間をより生産性の高い業務に振り向けることを目標としています。

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「「リアルな魔法を創り出す」プロジェクトを立ち上げました。」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。

2023年9月12日には、AIと協力して開発された特別な飲料「コカ･コーラ® Y3000 ゼロ・シュガー」が発表されました。この商品は、AIが未来に対する消費者の感情や希望、色調、風味などを分析し、独自の味わいを生み出しています。

Duolingo

言語学習アプリのDuolingoが2023年3月14日、OpenAIのGPT-4を使った新機能「Duolingo Max」を発表しました。この機能により、ユーザーは詳細なフィードバックを受けたり、会話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になりました。

2024年9月24日には、AIを使用した新機能「ビデオ通話」が導入されました。この機能では、ユーザーはアプリ内のキャラクター「リリー」とリアルな対話をしてスピーキングスキルを向上させることができます。同日、「アドベンチャー」という新しい学習機能も発表されました。この機能はゲーム感覚で学習を行い、AI技術を活用してユーザーの学習体験をカスタマイズし、より効果的な学習をサポートしています。

Spotify

Spotifyは、生成AI技術を利用して、ユーザーの体験を向上させています。2023年2月22日に、ユーザーの音楽好みを把握して適切な曲を選んで提供する、パーソナライズされたAIガイド「DJ」が発表されました。これにより、より豊かな音楽体験が提供されることになります。

2024年4月7日、ユーザーが独自の指示を入力することで、AIがプレイリストを生成する「AI Playlist」のベータ版がリリースされました。これにより、ユーザーは特定の気分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るようになりました。そして、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が導入されました。この機能を使えば、ユーザーは独自の画像やテキストを利用して、プレイリストのビジュアルを個性的に飾ることができます。

Adobe

アドビが、生成AI技術を活用した「Adobe Firefly」を発表し、テキストから画像やエフェクトを生成できる機能をクリエイターに提供しています。これにより、デザインのプロセスを効率化し、創造性をより広げることができるようになりました。

2024年10月14日、Adobe MAXカンファレンスにおいて、Fireflyが新機能「Generative Extend」を発表しました。この新機能はPremiere Proに統合され、映像編集者がAIを活用して既存の映像を拡張し、短い部分を埋めることが可能となります。同日、Photoshopでも新たなAI機能「Distraction Removal」が導入されました。この機能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サポートします。

Amazon

AmazonはAI技術を使って、顧客体験を向上させる取り組みを行っています。2023年4月、生成AIを活用した新機能「Amazon Q」が発表されました。この機能は、ソフトウェア開発の推進やビジネスデータの活用をサポートし、ユーザーの生産性を高める役割を果たしています。

2023年9月、Amazonは生成AIを活用したショッピング体験を強化することを発表しました。これにより、ユーザーはより個人に合った製品の推薦や詳細な製品説明を受けることができるようになりました。また、AmazonはAlexaの自然言語理解能力を向上させるためにも生成AIを活用しています。2024年10月、AnthropicのAIモデル「Claude」を利用した新しいAlexaバージョンが発表され、ユーザーとの対話能力が向上しました。

関連ニュース: アマゾンが開発中の生成AI「Olympus」は、GPTを凌駕する性能を目指しています。

テスラ

テスラは、生成AI技術を駆使して、自社製品やサービスの開発・向上に取り組んでいます。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は、車両から収集された大量のデータをAIモデルで分析し、運転状況を認識し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）」を開発しており、この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います。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とするソフトウェアスタックが構築されています。

サムスン電子

Samsung Electronicsは最新の生成AI技術を用いて、製品機能の向上やユーザーエクスペリエンスの最適化を推進しています。2024年1月18日、SamsungはGoogle Cloudと協力し、最新のGalaxy S24シリーズに生成AI技術を統合しました。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、言語翻訳や要約、検索など幅広いAI機能を利用することができます。

「サムスンは、家電製品に生成AIを利用しています。2024年9月5日、ベルリンで開催されたIFA 2024で、AI技術を搭載した冷蔵庫や洗濯機が発表されました。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目指しています。」

Netflix

Netflixは、生成AI技術を使って、視聴体験を改善する取り組みを行っています。2023年1月31日、Netflix Anime Creators BaseはrinnaおよびWIT STUDIOと協力して、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を使って背景美術の制作をサポートし、制作効率の向上を実現しました。

2024年11月5日、Netflixは「GenAI for Games」という新しい部門を立ち上げ、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スピードアップと新しいゲーム体験の創造を目指しています。また、Netflixは視聴者の好みに合ったコンテンツ推薦システムの強化にも取り組んでおり、世界中の視聴者の選好を分析して、より正確なパーソナライズドなおすすめを実現しています。

モルガン・スタンレー

2023年3月14日、モルガン・スタンレーは、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、クライアントに対してより適切な提案をすることが可能になりました。

2024年6月には、AIを利用した新しいツール「AI @ Morgan Stanley Debrief」が発表されました。このツールは、クライアントとの会議内容を自動でまとめ、フォローアップのメール作成やSalesforceへの記録作業をサポートします。これにより、アドバイザーの業務効率が著しく向上しました。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」が導入されました。このツールは、社内の多くの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、従業員の業務効率化とクライアントサービスの向上に貢献しています。

LinkedIn

LinkedInは、生成AI技術を活用して、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、求職者と企業の適合率を高めています。2024年6月には、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、利用者のキャリア目標に合わせて求人情報を提案し、ネットワーキングを支援します。

更に、2024年9月には、LinkedInがユーザーデータを活用したAIモデルの訓練を開始した。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る。ただし、ユーザーは設定でデータの使用を管理することができる。

生成系AIの市場規模予測と課題

生成AIは、今後数年で急速に市場規模を拡大すると予測されています。この成長の原動力は、生成AIの技術革新と、様々な業界での導入が急速に増加していることです。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、教育など様々な分野で活用されており、企業は生成AI技術に注目し、効率性と創造性の向上を目指しています。

「フォーチュン・ビジネスインサイトによる市場調査によれば、2030年までに生成AI市場の規模は膨大な数千億ドルに達し、具体的には2023年の約438億7,000万米ドルから2032年に約9,676億5,000万米ドルに増加する見込みです。予測期間中の年平均成長率（CAGR）は39.6%と予想されており、テキスト生成、画像生成、音声生成などの分野が企業によってユーザーエクスペリエンスの向上や効率的なコンテンツ制作に活用され、市場をけん引する見通しです。」

生成AIの発展に伴い、AIと人間の協力がますます進み、個別化されたサービスが飛躍的に向上する見込みです。たとえば、生成AIを用いることで、ユーザーのニーズに合わせた広告や学習体験、患者の病状に応じた医療ソリューションなどが提供可能となります。それにより、企業内のデータ管理やサポート業務の効率が向上し、多くの業界で生産性が向上することが期待されます。

生成AIの急速な進化には、倫理的な懸念やセキュリティリスクといった課題が潜んでいます。この課題に対処するためには、AIによる生成コンテンツの信頼性を高め、誤情報の拡散を防ぐための法規制の整備が進むかもしれません。しかし、これらの課題にしっかりと向き合いながら、技術開発と実用化が進めば、生成AIは将来のデジタル社会において重要な役割を果たすことが期待されています。

「関連ニュース：OpenAIの最高経営責任者とAIの専門家350人がAIが引き起こす「人類絶滅の危険」について警告」

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。

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