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【業界別】企業の生成AI活用事例18選｜導入ステップも紹介
生成AIの組織活用が思うように進まないーーーそんなお悩みを抱えていませんか。実は、組織での活用に成功している企業は、技術的な精度よりも「何を解決するためにAIを使うのか」を重視しています。この記事では、多くの企業事例を参考に、生成AI活用を推進するヒントを提供します。
おさらい：生成AIとは
まず、生成AIの基本的な要点を振り返りましょう。
学習データをもとに創造的なアウトプットを生成できる
生成AIとは、人工知能（AI）の中でも、テキスト、画像、音声、動画など、新しいコンテンツを「生成」できるAIです。 従来のAIがデータの分類や予測を行うのに対し、生成AIは学習したデータをもとに創造的なアウトプットを生み出すのが特徴です。
職種・業界を問わずに活用が進んでいる
出典：総務省『令和6年版情報通信白書』第5章 デジタルテクノロジーの浸透
総務省の2024年の情報通信白書によると、業務での生成AI利用率は46.8％です。
実際に生成AIは、すでに、ビジネスの幅広い分野で活用されており、複雑なタスクを処理しています。
たとえば、カスタマーサポートでは自動応答システムとして、マーケティングでは広告コピーやニュースレターの生成、デザイン分野ではプロトタイプの作成に利用されています。業界別に見ても、各業界に特化した形で価値を発揮しています。
製造業では設計支援や生産計画の最適化が進んでおり、小売業では顧客データを活用した販促物の作成やレコメンド機能の強化に注力しています。一方、金融業ではリスク分析や顧客対応の自動化が注目されており、サービス業ではFAQの生成や顧客体験の向上といった具体的な用途が拡大しています。
AIの研究は進化しており、現在は複数のモデルの生成AIに協業させるチャットボット（対話型インターフェース）も登場しています。
そして2025年には、細かい指示を出さなくても自律的にタスクを遂行できる「AIエージェント」が活躍すると予測されています。
生成AI活用のメリット・デメリットから考える、導入に有利な環境
生成AIを活用するメリット・デメリットについても整理します。生成AIは幅広い場面で時短やコスト削減に役立ちますが、品質管理や活用環境の整備に課題が残ります。
| 生成AIのメリット | 生成AIのデメリット |
|---|---|
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注目業界の生成AI活用事例18
総務省の「情報通信白書 令和6年度版」が参照したボストンコンサルティンググループの分析によると、生成AIがサービスを提供できる市場のうち、市場や成長率が高いと見込まれるのは「銀行・金融・保険」「消費者向けビジネス」「ヘルスケア」「メディア」「公共セクター」の業界です。これらの業界の企業がどのように生成AIを活用しているか、順に見ていきましょう。
- 銀行・金融・保険
- 1. 三井住友銀行：専門性の高い業務を効率化し生産性が向上
- 2. 東京海上日動火災：損害確認資料の生成で効率化・ミス削減・顧客満足度向上
- 3. イオンフィナンシャルサービス：広告配信業務のデータ管理を効率化
- 4. エイチ・ツー・オー リテイリング：システム運用部門への社内窓口を生成AI化し継続的な精度向上を実現
- 5. セブン-イレブン・ジャパン：商品開発プロセスが10倍速になり市場ニーズに迅速に対応
- 6. DMM.com：：ユーザーレビューの承認判断を効率化し、ユーザー体験を向上
- 7. 中外製薬：独自AIで研究開発も他部門も生産性が向上
- 8. ライオン：多岐に渡る業務支援と知識伝承が可能な環境を実現
- 9. 京都大学医学部附属病院：多種の医療文書作成を効率化し医療事業者の働き方改革に寄与
- 10. 朝日新聞社：記事制作支援ツールで記者の作業負担軽減・制作スピード向上
- 11. 日本テレビ放送網：アイデア整理や要約、資料検索に使えるセキュアなチャット環境を開発
- 12. サイバーエージェント：生成AIを駆使してセキュリティオペレーションを効率化
- 13. 千代田区立九段中等教育学校：校内生成AIで授業の充実や校務効率化に挑戦
- 14. 東京都：生成AI利活用ガイドラインや事例集を公開し全職員が利用できる環境を整備
- 15. 宮崎県日向市：議会議事録や例規、業務マニュアルなどを学習させた生成AIで業務効率化
- 16. 大林組（建設）：スケッチを基に建物デザイン案を生成
- 17. オムロン（製造・精密機器）：卓球ロボットの進化に生成AIを活用
- 18. 三井物産（商社）：入札書解析の自動化を目指す
銀行・金融・保険
1. 三井住友銀行：専門性の高い業務を効率化し生産性が向上
同行では従来、専門用語の調査や膨大なメール作成、文章の要約や翻訳、プログラムのソースコード作成に多くの時間がかかっていました。
三井住友銀行グループは独自開発のAIアシスタント「SMBC-GAI」を導入し、これらの業務を効率化。専門用語の即座な検索、メールドラフトの生成、文章の正確な要約や翻訳、プログラミングコードの生成が可能となり、従業員の負担が軽減され、生産性が飛躍的に向上しました。
参考：https://www.smfg.co.jp/dx_link/article/0117.html
2. 東京海上日動火災：損害確認資料の生成で効率化・ミス削減・顧客満足度向上
同社では損害確認結果をもとにした資料作成が属人的で時間を要しており、業務効率化が課題でした。
そこで保険金支払の際に損害確認の結果に関わる資料の作成にを生成AIを活用。これにより資料作成時間が大幅に短縮され、作業ミスも減少。迅速な保険金支払いが可能となり、顧客満足度の向上にもつながりました。
参考：https://www.nttdata.com/jp/ja/services/generative-ai/#modal_01
3. イオンフィナンシャルサービス：広告配信業務のデータ管理を効率化
同社では広告配信のデータ分析や効果測定に多大なリソースを割いており、効率化が求められていました。
そこでGoogle Cloudの生成AIソリューションを活用し、広告配信データの傾向分析を自動化、精度の高いレポート作成を実現。また、ターゲット層に最適化した広告提案が可能となり、マーケティング施策の効果を向上。結果として、広告配信業務のコスト削減と売上増加の両立に成功しました。
消費者向けビジネス
4. エイチ・ツー・オー リテイリング：システム運用部門への社内窓口を生成AI化し継続的な精度向上を実現
同社は、生成AIを活用した問い合わせ対応アプリ「イルカくん」を開発し、システム運用チームの負担を軽減しました。Googleフォームと連携したこのシステムは、生成AIが一次回答を行い、未解決の場合は運用チームにエスカレーションする仕組みです。
これにより質問内容と回答データはスプレッドシートに自動で蓄積され、継続的な精度向上も実現しました。さらに、効率的な問い合わせ対応が可能となり、重要業務への注力が可能になりました。
参考：https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/generative-ai-case-studies
5. セガサミーホールディングス：生成AIによりデザイン案の数は100倍に、アンケート分析業務約80％の効率化
セガサミーは、自社製品画像を学習した画像生成AIとアンケート分析機能を有した生成AIを構築し、傘下の玩具企業に展開。これにより製品開発工数全体で最大20％を占めていたデザイン案制作・アンケート分析業務の負担を軽減することに成功。100倍となったデザイン案から選択の幅が広がってクオリティ向上に注力できるようになり、アンケート分析業務は80％に近い効率化を達成。この結果、コンテンツ制作のコストを削減するとともに、新たな市場への迅速な対応が可能となりました。
参考：https://www.segasammy.co.jp/ja/release/50127/
6. DMM.com：ユーザーレビューの承認判断を効率化し、ユーザー体験を向上
同社では膨大なレビューを手作業で確認する必要があり、信頼性の確保と効率化が課題でした。Amazon Web Servicesの生成AIを導入し、レビュー内容を自動分析して適切な承認判断を行う仕組みを整備。このシステムにより、レビュー管理の効率が大幅に向上し、ユーザー体験の質も向上しました。
参考：https://inside.dmm.com/articles/use-review-generative-ai-system/
ヘルスケア
7. 中外製薬：独自AIで研究開発も他部門も生産性が向上
中外製薬は、生成 AI を活用した独自のアプリ「Chugai AI Assistant」を開発しました。このツールは、医薬品研究や開発におけるデータ分析やレポート作成、専門的な知識の共有を支援します。
独自の生成AI の導入により、研究者だけでなく他部門の社員も効率的に業務を遂行できる環境が整備され、組織全体の生産性が向上しました。
参考：https://note.chugai-pharm.co.jp/n/n36583815e96d
8. ライオン：多岐に渡る業務支援と知識伝承が可能な環境を実現
国内従業員約5,000人に公開された「LION AI Chat」は、企画資料の作成や専門用語の翻訳など多岐にわたる業務を支援。さらに、「知識伝承のAI化」ツールにより、膨大な社内データを短時間で検索・要約可能な環境を整備しました。
これらの取り組みは、社員が自発的に生成AIを活用し、部門ごとの業務効率化や創造的な活動に注力する環境を提供しています。
参考：https://www.lion.co.jp/ja/news/2023/4464
9. 京都大学医学部附属病院：多種の医療文書作成を効率化し医療事業者の働き方改革に寄与
京都大学医学部附属病院では、業務効率化と医師の働き方改革を目指して、生成AIを活用した文書作成支援システム「CocktailAI」を開発しました。このシステムは、カルテの内容をもとに生成AIが準備した定型文を差し替え、医師が確認・補足するだけで文書作成を完了できる仕組みです。
これによりカルテや手術記録など多岐にわたる医療文書作成の負担を軽減したことに加え、記述方法・記載内容の標準化も実現。医療従事者の働き方改革を進めています。
参考：https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/generative-ai-case-studies
メディア
10. 朝日新聞社：記事制作支援ツールで記者の作業負担軽減・制作スピード向上
朝日新聞社は、生成AIを活用したシステム「ALOFA」を開発し、記事制作の効率化と精度向上を実現しました。このシステムは、取材音声データの文字起こしを高精度で行い、要約やチャプター生成機能を搭載。さらに音声を聞きながら修正できるエディタ機能も充実させています。
これにより記者の作業負担を軽減し、記事制作のスピードを向上させました。
参考：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/asahi-contents-production-system-with-bedrock/
11. 日本テレビ放送網：アイデア整理や要約、資料検索に使えるセキュアなチャット環境を開発
DXプラットフォームによる業務改善を目指す同社では、生成AIを活用したシステム「FACTly-Mate」を開発しました。セキュアなチャット環境「Mate Chat」では、社員がアイデアの整理や文書要約、ヘルプデスク機能を効率的に利用可能に。社内ドキュメント検索や、部署間で点在していた資料へのアクセス性を向上する仕組みも構築し、業務効率の大幅な改善を達成しました。
今後は動画データを含むテレビ局独自の生成AI活用を進める計画です。
12. サイバーエージェント：生成AIを駆使してセキュリティオペレーションを効率化
サイバーエージェントは、セキュリティオペレーションの効率化を目的に、生成AIを活用したシステムを導入しました。セキュリティアラートの自動解析やレポート生成の効率化にとどまらず、検知結果を迅速に解析する仕組みを構築し、対応速度と精度を向上させています。
これにより、セキュリティ担当者が高度なタスクに集中できる環境を整備しました。
参考：https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202409/dify-bedrock-automate-security-operation/
公共セクター
13. 千代田区立九段中等教育学校：校内生成AIで授業の充実や校務効率化に挑戦
中学校1年生から高校3年生までが在籍しており、文部科学省の「リーディングDXスクール」に指定されている同校は、2024年から独自の校内生成AI「otomotto」を導入。全校生徒と教職員が生成AIを活用できる環境を整備しました。
これにより、情報の授業ではコーディングのバグ修正やWebサイトのアイデア出し、国語の授業では文章の情景の画像描出や小説の筋書き作りなど、多くの用途で学習を支援しています。教員の校務効率化にも寄与しており、創出された時間を生徒と関わる時間に充てるなど、教育の質の向上の兆しが見えています。
参考：https://sip.dis-ex.jp/article/256
https://www.keinet.ne.jp/teacher/report/interview/24/241216.html
14. 東京都：生成AI利活用ガイドラインや事例集を公開し全職員が利用できる環境を整備
東京都では職員約5万人が利用できる生成AI環境を整備し、行政業務の効率化と透明性向上を図っています。2023年8月には「文章生成AI利活用ガイドライン」を策定し、全職員が適切に生成AIを活用できる指針を提供。また、活用事例集を公開し、行政の課題解決やサービス向上の具体例を共有しました。
この取り組みにより、職員はドキュメント作成や情報検索などの業務を迅速かつ正確に遂行できるようになり、都民サービスの向上を目指しています。
参考：https://www.metro.tokyo.lg.jp/tosei/hodohappyo/press/2024/01/30/22.html
15. 宮崎県日向市：議会議事録や例規、業務マニュアルなどを学習させた生成AIで業務効率化
同市は庁舎内業務の効率化と市民サービス向上を目指し、「生成AI日向市モデル」を策定しました。そのうえで、議会の議事録や例規、業務マニュアルなどの独自データを学習させた生成AI「Hyuga_AI（愛）」を開発。行政職員が日常業務で必要な情報を迅速に検索・活用できる仕組みを整備しました。
約4ヶ月のPoC（概念実証）期間で、職員1人あたり平均20分の作業時間削減を達成し、今後は全職員への展開と機能のさらなる拡充を計画しています。
参考：https://special.nikkeibp.co.jp/atclh/NXT/24/microsoft0222/
その他
16. 大林組（建設）：スケッチを基に建物デザイン案を生成
同社は設計プロセスの効率化と創造性向上を目指して「AiCorb（アイコルブ）」を開発。このシステムは、スケッチや3Dモデルを基に複数の建物デザイン案を自動生成し、設計者の負担を軽減。さらに、生成されたデザインをHyparプラットフォームと連携して3Dモデル化し、迅速なプロトタイプ作成を可能にしています。
これにより、設計初期段階での提案速度が大幅に向上し、顧客との合意形成を効率化しました。また、AIが新たなデザインアイデアを提示することで、設計者の創造性を刺激し、より革新的な建築デザインの実現に貢献しています。
参考：https://www.obayashi.co.jp/news/detail/news20220301_3.html
17. オムロン（製造・精密機器）：卓球ロボットの進化に生成AIを活用
同社は、自然言語でロボットを制御する技術の開発に挑んでいます。2024年11月に公開された卓球ロボット「フォルフェウス」には、生成AIを活用して指示内容を解析し、動作に自動変換するアルゴリズムを搭載。
この技術により、プレイヤーとのラリー状況や会話内容を基に、個別対応が可能なラリー条件を提案できるようになりました。これらの取り組みは、生産現場での作業効率化だけでなく、スポーツや教育分野でのAI応用の可能性も広げています。
参考：https://www.omron.com/jp/ja/news/2024/11/c1119-2.html
18. 三井物産（商社）：入札書解析の自動化を目指す
三井物産は、社内生成AI「MBK Private AI」を導入し、業務効率化と精度向上を推進しています。このシステムは特に入札書解析業務において成果を発揮しており、数百ページに及ぶ入札書類の確認作業を自動化。
これにより、熟練者が約12時間、経験の浅い担当者が約65時間要していた作業時間を大幅に短縮しました。また、社員の業務支援を目的に、生成AIを活用したプラットフォームを社内全体で展開し、業務負担軽減を実現しています。
参考：https://www.mitsui.com/jp/ja/ir/library/online2024/message/cdio.html
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/contribution-mitsui-tender-document-analyzer/
成功事例に学ぶ生成AI導入の実践ポイント
生成AIの導入と活用を成功させるためには、以下のステップを踏むとよいでしょう。
- 構築
- 利活用
- 検証
構築
構築では、以下の取り組みを行うことがポイントとなります。
- 生成AI活用のビジョンと目標の明確化
- 技術的・組織的な調査とリソースの評価
- データの収集と整備
- モデルの選定とトレーニング
まず、生成AIを導入する際の目標設定が基本となります。どの業務を改善したいのかを明確にすることで、活用の方向性が定まります。朝日新聞社の記事制作支援ツールや、エイチ・ツー・オー リテイリングのシステム運用窓口の事例は、明確な目的により業務改善を実現できた好例と言えるでしょう。
利活用
利活用の段階では、以下の取り組みを行うことがポイントです。
- プロンプト習得度の向上
- 生成AI活用シーンの幅を広げる
次に、個人やチームなど小さい範囲で導入を始めて、徐々に広げるような段階的なアプローチが重要です。初期段階では効果検証を実施し、成功例をより大きい範囲で共有することが求められます。このような事例は、研究開発からスタートして全社展開に及んだ中外製薬をはじめ、いくつもあります。
さらに、技術リテラシーの向上と教育体制の整備が必要です。社員がAIの仕組みを理解し、自発的に活用することで、技術の可能性を最大限に引き出すことが可能となります。事例で紹介したDMM.comではこの前段としてオペレーション部門を中心とした生成AI活用教育の取り組みを行いました。
（事例：https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/dmm/）
これらの成功要素を包括的にサポートするスキルアップAIの「生成AI活用アクセラレーター」は、戦略設計から運用支援、教育プログラムまでを一気通貫で提供します。
生成AI活用アクセラレーター | スキルアップAI | AI/DX人材育成・組織構築 支援パートナー
https://www.skillupai.com/private-training/generativeai-accelerator/
よくある質問
生成AIを活用する際に頻出する質問を、一問一答形式でまとめました。
ふとした疑問の解決にお役立てください。
導入に関する質問
Q: 生成AIを導入する際の費用は？
A: 費用は使用するツールやサービス、導入規模、カスタマイズの程度によって異なります。無料ツールから高額なエンタープライズ向けソリューションまで幅広い選択肢があり、初期費用や運用費用も考慮する必要があります。
Q: 生成AIを導入する際の注意点は？
A: 導入目的を明確にし、質と量が十分なデータを確保することが重要です。また、利用のガイドラインを定め、著作権侵害を避けるなどの倫理的配慮と、情報漏洩を防ぐなどのセキュリティ対策を徹底することが重要です。
Q: 生成AIはどのような業務に活用できますか？
A: コンテンツ制作やカスタマーサポート、マーケティング、営業、人事、研究開発、製造、金融、不動産など幅広い業務に利用できます。例えば、記事作成やFAQの自動生成、パーソナライズ広告などに効果的です。
Q: 生成AIで業務効率をどう向上させるのですか？
A: 繰り返しの作業やデータ分析などを自動化することで、作業時間を短縮し、人的リソースを削減できます。これにより、従業員は創造的な業務に集中できるようになります。
まとめ
生成AIが企業にもたらす価値は、業務効率化とイノベーション促進にあります。一方で、課題も存在します。生成AIの導入には初期投資や技術リテラシーの向上が必要です。また、誤情報やバイアス、法規制の遵守も課題となります。これらの課題を克服するためには、段階的な導入アプローチ、運用体制の強化が欠かせません。専門家の支援は大きな力となるでしょう。
本記事で紹介した事例ではいずれも、課題を明確化し、自社のニーズに合ったAI活用方法を選択しています。社員が使いやすい仕組みを構築し、継続的に改善を図ることを前提に、貴社独自の競争力を生み出すイメージを膨らませてください。
弊社スキルアップAIでは、生成AI活用を促進するための包括的なソリューションを提供しています。下のバナーより詳細をご覧いただけます。貴社のニーズや課題に合わせたご提案をさせていただきます。
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