【業界別】生成AIの活用事例｜事業に生成AIを導入するメリットや課題への対策を解説

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生成AIは、近年急速に進化し、製造業や小売業からIT業界まで、さまざまな業界で活用されています。幅広い分野で導入が進んでおり、業務効率化やコスト削減、創造性の補助など、多くのメリットをもたらしています。しかし、生成AIの導入には倫理的な問題や誤情報の生成、個人情報関連のリスクなどの課題も伴います。本記事では、業界別の生成AI活用事例を紹介しながら、導入のメリットや課題への対策についてくわしく解説します。

生成AIとは

生成AIとは、人工知能技術を用いて新たなコンテンツを自動的に生成する技術のことです。従来の人工知能が既存のデータを分析して判断を下すものであるのに対し、生成AIは全く新しい画像、音楽、動画、テキストなどを数秒から数分程度で生み出すことができます。

この技術により、たとえば企業のロゴデザインや広告用のキャッチコピー、製品の3Dモデルなどを短時間で作成することが可能になりました。また、生成AIを活用して、顧客との対話を自動化するチャットボットや、大量の文書を要約するシステムなども開発されています。

生成AIは、テキスト、画像、音楽など、多様なデータを学習し、人間が気づきにくい複雑なパターンを抽出して、新しいコンテンツを創出します。膨大なデータを高速処理し、革新的な組み合わせを生み出すことで、創造性を刺激し、人間の想像力を超えるような作品を生み出すことができます。

このような独創性と効率性の高さから、生成AIはビジネスのさまざまな場面で活用されはじめています。たとえば、製品開発のアイデア出しや、マーケティング戦略の立案、カスタマーサポートの強化などに応用され、業務プロセスの改善や新たな価値創造への貢献が期待されています。

生成AIの登場により、企業は創造的な業務にも人工知能を活用できるようになりました。これは単なる業務効率化にとどまらず、イノベーションの促進や競争力の強化にもつながる可能性を秘めています。今後、さらに多くの企業が生成AIを戦略的に導入し、ビジネスモデルの変革や新規事業の創出に取り組んでいくことでしょう。

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生成AIの各業界における活用事例

日本の大手企業においても、生成AIの積極的な活用が進んでいます。多くの企業が導入のメリットを実感し、業務効率化や新たな価値創造を実現しています。生成AIの活用は業界を問わず広がりを見せており、それぞれの業界特有のニーズに合わせた活用方法が模索されています。

ここでは、さまざまな業界における生成AIの活用事例を紹介します。各業界がどのように生成AIを活用し、どのような効果を得ているのか、具体的に見ていきましょう。

製造業における生成AIの活用事例

製造業では、生成AIを活用して製品設計の効率化や品質向上を図る取り組みが進んでいます。ある大手家電メーカーでは、電気シェーバーの新しいモーター設計に生成AIを導入しました。生成AIがゼロベースで設計した新構造のモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して15%も高い出力を実現しました。

この成功を受けて、同社は電動工具や車載用モーター、さらにはシーリングファンなど、他の製品にもAI設計の適用を検討しています。生成AIの活用により、人間の経験や勘に頼っていた部分を科学的かつ効率的に最適化できるようになり、製品性能の向上とコスト削減の両立が可能になりました。

また、別の企業では、生成AIを活用して製造現場の改善活動を効率化しています。過去の改善事例や注意点をまとめたデータベースを生成AIに学習させることで、現場の状況に応じた最適な改善案を即座に提案できるようになりました。これにより、改善活動の質が向上し、生産性の大幅な向上につながっています。

小売業における生成AIの活用事例

小売業では、生成AIを活用して商品企画や在庫管理の効率化を図る事例が増えています。ある大手コンビニエンスストアチェーンでは、新商品の企画プロセスに生成AIを活用しました。

生成AIが店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することで、商品企画にかかる時間を最大で90%も削減することに成功しました。

この取り組みにより、市場のトレンドや顧客のニーズにより迅速に対応できるようになり、新商品の開発サイクルが大幅に短縮されました。また、生成AIが提案する斬新なアイデアにより、これまでにない商品カテゴリの開発にもつながっています。

別の小売企業では、生成AIを活用して広告制作のプロセスを刷新しました。実物のモデルを使った撮影を行わずに、AIに人物画像から背景画像まで生成させ、グラフィック、ムービー、さらにはナレーションや音楽までも生成させることで、広告制作にかかるコストと時間を大幅に削減し、結果的にこれまでよりクリエイティブな広告表現を実現しています。

商社業界における生成AIの活用事例

商社業界では、生成AIを活用して業務効率化や新規事業開発を進めています。ある大手総合商社では、生成AIを活用した入札書解析システムを開発。クラウド上で大規模言語モデルを用いて入札書を解析し、必要な項目を自動抽出することで、数百ページに及ぶ入札書の確認時間を大幅に短縮しました。さらに、必須確認項目の抽出漏れリスクも低減し、ミスのない入札書分析を可能にしています。

また、別の総合商社では、経理業務改革の実証実験をおこない、AI-OCR¹と生成AIを組み合わせて保証債務情報の抽出や支払調書の提出要否判定を自動化しました。その結果、保証債務情報の抽出で平均97%の正解率、支払調書の提出要否判定で98%の再現率を達成し、経理業務の効率化に成功しました。

商社の業務は多岐にわたりますが、生成AIの活用により、両社は業務効率の大幅な向上を実現し、競争力強化につなげています。

IT業界における生成AIの活用事例

IT業界では、生成AIを活用してソフトウェア開発の効率化や新サービスの創出を進めています。ある大手IT企業では、生成AIをソフトウェア開発プロセスに導入し、エンジニアの作業時間を1日あたり約2時間削減することに成功しました。

具体的には、実装したい機能や動作をエンジニアが生成AIに入力し、必要なコードを自動生成させたのです。これにより、開発時間が大幅に短縮され、エンジニアはより創造的な業務や新サービスの考案に集中できるようになりました。結果として、企業の競争力向上に大きく寄与しています。

また、別のIT企業では、生成AIを活用してフリマアプリの機能を強化しました。出品済みの商品情報を生成AIが分析し、売れ行きをよくするための商品名や説明文を自動生成して提案する機能を実装。この機能により、ユーザーの商品販売を支援し、取引の活性化につなげています。

教育業界における生成AIの活用事例

教育業界では、生成AIを活用して個別学習支援や教材開発の効率化を図る取り組みが進んでいます。ある教育サービス企業では、小学生とその保護者向けに、自由研究のテーマ選定を支援するAIサービスを開発しました。子供たちが自由研究にかけられる時間や興味のあるジャンルを入力すると、生成AIが具体的なテーマやアイデアを提案します。

このサービスにより、子供たちの創造性を刺激しつつ、保護者の負担も軽減することができました。また、デジタルリテラシー教育の一環としても評価され、子供たちの学習をサポートする新しい形として注目を集めています。

別の教育関連企業では、生成AIを活用して個別学習アドバイスを提供するシステムを開発しました。このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて、各生徒に最適な学習アドバイスを提供するものです。生成AIによる的確なアドバイスは、生徒の学習に対する興味関心を高め、結果として学習効果の向上に繋がっていると考えられます。

建築業界における生成AIの活用事例

建築業界では、生成AIを活用して設計プロセスの効率化やコスト予測の精度向上を図る取り組みが進んでいます。ある大手建設会社では、初期段階の設計業務を効率化する生成AIツールを開発しました。このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや3Dモデルを基に、生成AIが複数の外観デザイン案を自動生成します。

これにより、設計者は短時間で多様なデザイン案を顧客に提示できるようになり、顧客との意見のすり合わせや最終的なデザインへの合意形成が迅速化されました。結果として、設計プロセス全体の効率化とクオリティの向上が実現したのです。

また、別の建設会社では、生成AIを活用して建設コストの予測精度を向上させています。生成AIが建設コストへの影響要因となるニュースや統計データを分析し、物価変動の高精度な予測を提供します。これにより、建設費用の見積もりにおけるリスクが軽減され、より戦略的な購買活動が可能になりました。

金融業界における生成AIの活用事例

金融業界では、生成AIを活用して業務効率化や顧客サービスの向上を図る取り組みが進んでいます。ある大手銀行では、生成AIを導入して社内文書のドラフト作成や稟議書の作成などの自動化を実現。これにより、従業員が顧客との対話やサービス提供の質の向上により多くの時間を割けるようになりました。

さらに、ウェルスマネジメント業務においても生成AIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になるのではないかと期待されています。これにより、顧客満足度の向上と業務効率化の両立を目指しています。

別の銀行では、独自の対話型生成AIを開発し、従業員の生産性向上を図っています。この生成AIは、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務をサポートしてくれるため、さまざまな業務の質とスピードが向上しています。

ゲーム業界における生成AIの活用事例

ゲーム業界においては、生成AIを活用してゲームコンテンツ制作の効率化や、よりリアルな体験の提供を目指す取り組みが進んでいます。ある大手ゲーム開発会社では、キャラクターデザインや背景画像の制作プロセスに生成AIを活用しました。

生成AIがプロンプトに基づいて多様なキャラクターや背景を自動生成することで、デザイナーは短時間で多くのバリエーションを検討できるようになりました。これにより、クリエイティブな作業に集中できる時間が増え、より魅力的で独創的なゲームコンテンツの制作が可能になっています。

また、別のゲーム会社では、生成AIを活用してゲーム内のNPC（ノンプレイヤーキャラクター）の会話を自動生成するシステムを開発しました。プレイヤーの行動や選択に応じて、NPCが自然な会話を生成することで、よりリアルで没入感のあるゲーム体験を提供。プレイヤーの満足度向上につながっています。

広告業界における生成AIの活用事例

広告業界では、生成AIを活用してクリエイティブ制作の効率化や、より効果的な広告戦略の立案を実現しています。ある大手広告代理店では、生成AIを活用してターゲット顧客に最適化された広告クリエイティブを自動生成するシステムを導入しました。

このシステムにより、従来よりも短時間で、より効果の高い広告を制作することが可能になりました。生成AIが膨大なデータを分析し、顧客セグメントに最適な広告要素を組み合わせることで、高いコンバージョン率を実現しています。結果として、クライアントの売上向上に大きく貢献し、広告効果の最大化を達成しています。

別の広告制作会社では、生成AIを活用して広告コピーの自動生成を行っています。ブランドの特徴や商品の強みを生成AIに入力して、複数のキャッチコピー案を瞬時に生成。クリエイターはこれらの案をベースに、さらに洗練された広告コピーを作成することができ、制作時間の短縮と創造性の向上を同時に実現しています。

これらの事例から、生成AIが広告業界におけるクリエイティブの制作プロセスを大きく変革し、効率性と効果の両面を向上させていることがわかります。

ビジネスに生成AIを導入するメリット

前述の通り、生成AIはさまざまな業界において大きな効果をもたらしています。製造業での製品設計の変革から、小売業における商品企画の効率化、さらには金融業界での業務プロセスの改善に至るまで、その影響は広範囲に及んでいます。

これらの事例を基に、生成AIをビジネスに導入することで得られるおもなメリットを見ていきましょう。

以降で、それぞれのメリットについて解説します。

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業務の効率化

生成AIの導入により、これまで人間が時間をかけておこなっていた多くの業務を自動化し、効率化することが可能になります。とくに、データ分析、文書作成、顧客対応などの分野で顕著な効果が表れています。

具体的な数値で見ると、ある調査では生成AIを使用することで1時間以上の時間短縮の成果を感じた方が41.6％にものぼり、生成AIを業務に活用することによって「ストレス軽減・思考負荷軽減」「アウトプットの質の向上」といった効果を感じているという声もあがっていました。

また、大手金融機関では、生成AIの導入により年間264万時間もの労働時間削減を目指しています。これは従来の業務プロセスを根本から見直し、生成AIによる自動化を積極的に推進した結果です。

このような業務効率化は、単に時間を節約するだけでなく、従業員がより創造的で付加価値の高い業務に集中できるようになるという副次的な効果も生み出しています。

創造性の補助

生成AIは、ビジネスにおける創造性を大きく補助する役割を果たします。アイデア創出の段階で、生成AIは膨大なデータや過去の事例を基に新しい発想を提案し、人間の創造力を刺激します。

たとえば商品開発において、生成AIが市場トレンドや消費者の嗜好を分析し、革新的な製品コンセプトを提案することができます。デザイン分野では、生成AIがユーザーの要望に基づいて多様なビジュアル案を即座に生成し、クリエイターの発想を広げてくれます。さらに、文章作成においても、生成AIが構成や表現のアイデアを提供し、ライターの創作プロセスを支援します。

生成AIがさまざまな場面で創造性をサポートしてくれるため、従来よりも短時間で質の高いクリエイティブ作品を生み出すことが可能となり、企業の競争力向上につながっています。

大幅なコスト削減

生成AIの導入は、ビジネスにおいて大幅なコスト削減をもたらします。まず、定型的な業務の自動化により人件費を大きく削減できます。

たとえば、カスタマーサポート業務にAIチャットボットを導入することで、24時間対応が可能になり、人的リソースを効率的に配分できます。また、データ分析や報告書作成などの業務でも、生成AIの活用により作業時間を大幅に短縮し、コストを削減できます。

製造業では、生成AIを用いた品質管理システムにより、不良品の発生を事前に予測して廃棄コストを削減することが可能です。マーケティング分野においても、生成AIによる効果的なターゲティングにより、広告費用対効果を向上させることができるでしょう。

生成AIというと、クリエイティブな部分がフォーカスされることも多いですが、さまざまな場面でコスト削減にも大きく寄与してくれるのです。

生成AI導入の課題

生成AIは多くのメリットをもたらす一方で、慎重に検討すべき課題も存在します。技術の進歩とともに解決が期待される問題もありますが、現時点では十分な注意が必要です。ここでは、生成AI導入時に直面する可能性のある課題について解説します。

間違った情報を生成する可能性

生成AIは、与えられた情報を基に新たな内容を生成しますが、その過程で誤った情報を作り出してしまう可能性があります。この現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれ、生成AIの大きな課題のひとつとなっています。

生成AIは、膨大なデータから学習した確率モデルに基づいて回答を生成します。しかし、このプロセスにおいて、AIは必ずしも事実関係を正確に理解しているわけではありません。そのため、もっともらしい文章の中に、誤った情報や存在しない事実を混ぜ込んでしまうことがあるのです。

この問題に対処するには、やはり人間が生成AIの出力をチェックし、その正確性を検証するしかありません。とくに、事実に基づく情報や専門的な内容を扱う場合は、生成AIの出力を鵜呑みにせず、必ず人間による確認を経るべきです。

また、生成AIを利用する際は、その特性を理解し、生成された情報の信頼性を適切に評価できる能力を身につけることが重要です。企業内でAIに対するリテラシー教育を実施し、従業員が生成AIの出力を正しく検証できるようにすることも有効な対策となるでしょう。

不適切な情報生成に対する対策の必要性

生成AIは膨大なデータを学習して出力を生成しますが、訓練データに含まれる偏見や不適切な情報が、学習したモデルやその出力に反映される可能性があります。その結果、誤った内容のほか、意図せず不適切な内容を生成してしまう危険性があります。

具体例として、暴力的、差別的な内容など倫理面で注意が必要なメッセージなどが生成されてしまう可能性があります。これは、学習データの中に含まれる偏見や不適切な表現を取り込んでしまうことが原因のひとつです。

自身で訓練データを使ったAIモデルを作成する場合には、定期的に訓練データを精査し、不適切な情報を除去するといった対策が必要でしょう。これにより、モデルの精度向上、生成AIの信頼性向上、倫理的な問題の回避、法的な問題など、リスクの回避につながります。

さらに、生成AIが作成した文章や画像などの出力をし、利用目的に対して適切な内容が得られているかチェックする必要もあるでしょう。とくに、広告や公式文書など、多くの人の目に触れるものについては、慎重な確認が求められます。

このように、生成AIを活用する企業においては、生成AIの利用に関するガイドラインを策定、生成AIの活用と同時のそのリスクをコントロールすることが重要です。

個人情報などが流出する危険性

生成AIの利用において、個人情報や機密情報の取り扱いには注意が必要です。ひとつの例として、生成AIを用いて複数の個人情報を取り扱った場合に生成AIが情報を混同し、意図せず第三者への情報漏洩につながるリスクが常に存在します。

とくに、個人情報を日常的に扱う医療機関、金融機関、教育機関などにとっては、このリスクは深刻です。生成AI利用上のセキュリティ対策が不十分な場合、企業の信用失墜や個人情報保護法違反など法的な問題に繋がりかねません。
対策として、チャット型AIであれば、案件ごとにチャットを新たに開始する、または生成AIモデルの状態をリセットするなど、案件の情報を分けて管理するなどの注意が必要です。

リスクを回避するには、大切なデータをどこで処理するかも重要です。たとえば、海外のクラウドサービスを利用する場合、海外のサーバーにデータが保存されるため、現地の事業者に適用される関連法のほか、現地のプライバシー保護制度の影響を受ける場合があり、留意が必要です。このような状況では、日本の法律による管理下にないため、情報の管理が難しくなる可能性があります。

一方で、国内のデータセンターでは、日本の法律やプライバシー保護に関する規制が適用されるため、より安心してデータを管理することができます。日本の著作権法は機械学習モデルの訓練や利用制限が少ないため、国内のデータセンターは、生成AIの訓練や利用においても魅力的です。また、データの安全性、法規制への対応、日本語による迅速なサポートなど、多くのメリットがあります。とくに、個人情報を取り扱う企業や、日本の法規制に準拠したデータ管理が必要な企業にとっては、国内のデーターセンターサービスの利用は有力な選択肢と言えるでしょう。

生成AIの活用は多くの可能性を秘めていますが、同時にこれらの課題にも真摯に向き合う必要がありますが、適切な対策を講じることで、生成AIの恩恵を最大限に享受しつつ、リスクを最小限に抑えることができるのではないでしょうか。

事業で生成AIを活用するならGPUクラウドサービスがおすすめ

さくらインターネットは2016年からGPUリソースサービスを提供しており、2024年1月から大規模言語モデルなどの生成AI向けクラウドサービス「高火力」を提供しています。

「高火力」は、自社で運用している北海道の石狩データセンターを中心に提供しています。石狩データセンターは、水力発電を中心とした再生可能エネルギー100%で運用しており、CO2の年間排出量ゼロを実現しています。

生成AIを開発・運用するには、高性能かつサステナブルなGPU環境が必要不可欠です。さくらインターネットはサステナブルな石狩データセンターを中心に、国内の生成AI市場に追い風を吹かせ、さらに盛り上げるため、高性能なGPUを広く提供することを目指しています。

ここからは、生成AI開発の初心者からプロのクリエイターまで、さまざまなニーズに対応したさくらインターネットの生成AI向けGPUクラウドサービス「高火力」を紹介します。

高火力 PHY

高火力 PHYは、「NVIDIA H100 Tensor コア GPU」搭載のベアメタルサーバーを提供するサービスで、複雑なデータセットの解析や大規模モデルのトレーニング、機械学習や科学シミュレーションに適しています。

高度なAI研究や大規模な機械学習プロジェクトを行うプロフェッショナルや研究機関におすすめです。最高レベルの性能と柔軟性を求めるユーザーに最適なサービスといえるでしょう。

高火力 VRT

「高火力 VRT」は、VM型GPUクラウドサービスです。NVIDIA製のハイパフォーマンスGPUを仮想マシン上で提供し、クラウドの利便性をそのままにご利用いただけます。時間単位、日単位、月単位と柔軟な契約形態を採用しており、コスト効率を重視するプロジェクトにも最適です。機械学習やディープラーニング、リアルタイム性が求められるAIワークロードにも対応でき、短期間でGPU環境が必要な場合にも便利です。さらに、さくらのクラウドの機能と組み合わせることで、学習モデルを利用したアプリケーションを一元的に管理できます。コストを抑えつつ高性能なGPU環境を必要なときだけ利用したい研究者や開発者に最適なサービスです。

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まとめ

生成AIは、ビジネスに革新をもたらし、効率化を推進する強力なツールとなっています。多様な業界での成功事例が示すように、生成AIの活用は業務効率化、創造性の向上、コスト削減など、多岐にわたる利点があります。

一方で、倫理的問題や情報の正確性、セキュリティリスクなどの課題も存在します。これらの課題に適切に対処しつつ生成AIを活用することで、企業は競争力を高め、新たな価値を創造することができます。

生成AIの導入を検討する際は、その可能性と課題を十分に理解し、戦略的に活用することが成功への鍵となるでしょう。

1. OCR（Optical Character Recognition：光学文字認識）とは、PDFや画像に書かれている文字列を、デジタルなテキストデータに変換する技術。AI-OCRは、ディープラーニングを用いることで、飛躍的に精度向上したOCRをさす。 ↩︎

「さくらのAI」の導入事例

さくらインターネットの「さくらのAI」は、日本国内完結型の生成AIプラットフォームです。国内完結のインフラで、企業の機微なデータをセキュアに扱ったAI活用を促進します。

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