生成AIは広告・教育・製造・小売・人事など、多くの業界で導入が進み、業務効率化を実現しています。しかし「自社でも効果的に運用できるのか」「どのように導入すれば成果につながるのか」という不安を抱える企業も少なくありません。
今回は、実際の活用事例と導入を成功させるポイントについて解説します。
生成AIの活用事例6選
ここでは、実際の企業で導入されている先進的な活用事例について解説します。
広告の動画・ナレーション・音楽をすべて生成AIで作成
AIが描き出す映像表現は、従来の撮影では難しかった非現実的な演出も可能にし、広告の自由度を飛躍的に高めています。
株式会社パルコでは、広告のグラフィック・ムービー制作において、登場人物から背景に至るまでをAI生成しています。さらにナレーションや音楽も生成AIで作成し、企画から完成までを一気通貫でAIが支える形を実現しています。
従来は複数の専門チームが担当していた領域をAIが統合的に担うことで、制作コストと時間の大幅削減につながっています。
生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
教育分野でも生成AI活用が進み、特に子どもの学習支援には高い効果が期待されています。
株式会社ベネッセホールディングスは、ChatGPTの技術を応用し、子どもたちが自由研究のテーマを選ぶ際にサポートするAIサービスを提供しています。このサービスでは、子どもの興味関心をもとに、AIがテーマ候補を提案し、研究の進め方や実験の工夫までアドバイスしてくれます。
子ども自身が“考える力”を育みながら学習を進められ、親や教師のサポート負担も軽減されているそうです。
石油化学プラント自動･最適運転システムの常時使用
製造業の中でも高度な専門知識が必要なプラント運転でも、生成AIによる自動化が進んでいます。
ENEOS株式会社では、石油化学プラントの運転をAIが自動制御するシステムを導入しました。AIが膨大なセンサー情報をリアルタイムで解析し、エネルギー効率やコストを最適化する運転を自動で選択する仕組みです。
構造設計AIシステム
建設業界でも、生成AIの導入が設計効率を飛躍的に高めています。
竹中工務店では、20年以上にわたって蓄積した構造設計データを学習したAIシステムを開発しました。従来の設計業務で多くの時間を占めていた計算作業をAIが担うことで、設計期間を大幅に短縮しています。担当者は創造的な設計に時間を割けるようになり、品質向上にもつながっています。
最適な値引き率を提示しロス低減
小売業界では、需要予測AIが店舗運営の精度を高めています。
イオンリテールでは、販売実績・天候・客数などをAIが学習し、その瞬間の需要を予測するシステムを導入しました。バーコードで読み取った商品情報と陳列数をもとに、AIが最適な値引き率を提示する仕組みです。この結果、売れ残りの防止と利益最大化が両立できているそうです。
人事AIエージェントによる候補者スクリーナー
人材採用の分野でも、時間のかかるスクリーニング業務をAIが効率化しています。
AIエージェント「Automation 360」の導入企業では、人事業務に特化したスクリーニングAIを構築し、候補者の経歴やスキルを自動で分析、さらに採用要件に合致する人材を素早く抽出しています。
これによって、最終選考までの時間を50％短縮し、採用コストを40％削減する成果を上げています。
▼AIエージェント「Automation 360」の導入事例をより詳しく知りたい方は
生成AIの活用を成功させる重要なポイント
生成AIを導入して成果を出すには、単にツールを取り入れるだけでは不十分です。ここでは、導入目的の達成に向けて押さえるべきポイントを解説します。
AIの得意・不得意を理解する
生成AIを効果的に活用するためには、「何ができて、何ができないのか」を関係者全員が正しく理解することが重要です。AIを導入すればすべての課題が解決するというような過度な期待は避け、得意領域を見極めて使うことが成果に直結します。
まずは小規模な利用から開始して、自社の業務にどのようにフィットするかを確かめながら、段階的に活用範囲を広げるのが理想的です。
AI導入の効果を数値的に試算する
生成AIの導入にあたっては、どのようなビジネス効果をもたらすのかを可能な限り数値化することが欠かせません。具体的な目標値が設定されていることで、プロジェクト全体の推進力が高まります。
導入前にROI（投資対効果）を算出しておきましょう。どの程度の成果を見込めるのかを客観的に判断できます。また、数値を基準に振り返ることで、改善ポイントが明確になり、次のステップに活かしやすくなる点も大きなメリットです。
従業員のAIリテラシーを向上させる
生成AIの価値を最大化するには、実際にAIを活用する従業員のリテラシー向上が欠かせません。具体的には、AIを正しく扱うためのトレーニングや、効果的なプロンプトの作り方に関する教育が重要な役割を果たします。
また、生成AIは誤った回答をする可能性があることも理解しておく必要があります。こうした限界を踏まえた上で使うことで、AIのメリットを活かしつつリスクを最小限に抑えることができます。
生成AIの活用を成功させる導入ステップ
生成AIを効果的に導入し、実際の成果につなげるためには、段階的なプロセスを踏むことが重要です。ここでは、導入から定着までの7つのステップを順に解説します。
ステップ1｜導入目的と課題を明確化する
最初に、生成AIを導入する目的と、解決したい課題を明確にします。抽象的な理由ではなく、「資料作成にかかる時間を30％削減する」など、具体的な目標を設定することがポイントです。
ステップ2｜生成AIが担う業務をリストアップする
次に、生成AIが実際に担う業務を洗い出します。すべての業務に導入する必要はなく、「文章生成」「画像生成」「顧客対応支援」など、AIの得意分野を意識して選定することが重要です。
ステップ3｜ツール選定とPoC（概念実証）の実施
導入候補となるツールを比較・検討した上で、小規模な環境でPoC（概念実証）を行います。PoCでは、ツールの操作性・出力精度・連携性などを確認し、自社の業務要件に適しているかを検証します。
この段階での結果は、導入後の成功を左右する重要な判断材料になります。現場担当者を交えてフィードバックを収集し、実運用を想定した検証を行うことが望まれます。
ステップ4｜業務内容に応じた最適な生成AIを選定する
AIツールは、文章生成・画像生成・分析・要約など特定分野に特化したもののほか、対話形式でさまざまな業務をサポートするものもあります。自社の目的と業務内容に合わせて、最も効果を発揮するAIツールを選定することが大切です。
例えば、マーケティングであればコピーライティングに強いAI、製造業であれば異常検知や設計支援に優れたAIを選ぶなど、用途特化型のツールを選定すると良いでしょう。また、セキュリティ要件やコスト、カスタマイズ性も慎重に検討することが重要です。
ステップ5｜生成AI活用のガイドライン・ルールを策定する
AIを安全かつ効果的に活用するためには、社内ルールの策定が不可欠です。特に、情報漏えいや誤情報のリスクを防ぐために、「入力してはいけない情報」や「出力結果の確認ルール」を明確に定めます。
さらに、生成したコンテンツの著作権や倫理面への配慮も重要です。ガイドラインを整えることで、社員が安心してAIを活用でき、組織全体で統一された利用方針を実現できます。
ステップ6｜スモールスタートで本格導入する
特定部署や限定的な業務に導入し、まずは小規模な範囲で試験的に運用します。運用上の課題が出てきたら改善点を洗い出し、解決していきましょう。
このプロセスを踏みながら、徐々に適用する業務、部署を広げていきます。
ステップ7｜導入効果を検証し、継続的に改善する
全社的に導入が完了した後は、具体的な数値を用いて効果を検証します。業務時間の短縮率、コスト削減、品質向上などのKPIを設定し、定期的に成果を評価しましょう。
まとめ
生成AIは多様な分野で効率化を実現しています。しかし、その成果を最大化するには、目的の明確化やAIの特性理解、適切なツール選定、ガイドライン整備など、計画的な取り組みが欠かせません。
もし「自社だけでAIを運用できるか不安」「どのツールを選べば良いかわからない」といったお悩みがある場合は、株式会社システムサポートが提供する「Automation 360 Managed Service」をご活用ください。
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