
更新日:2025.03.18
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近年、テキストや画像、音声などを自動生成する生成AIが注目を集めています。しかし、具体的にどのように企業で活用できるのか、効果はどれほどなのか、といった疑問を持つ企業も多いのではないでしょうか。本記事では、生成AIの基本から具体的な活用方法、成功事例、導入時の課題とその解決策までを詳しく解説します。生成AIを効果的に活用し、企業の業務効率化や新規事業開発、さらにはDX推進を実現するためのヒントをお伝えします。
生成AIとは、機械学習やディープラーニングの技術を用いて、新しいデータやコンテンツを自動的に生成する人工知能の一種です。例えば、テキストの自動生成(チャットボットの応答など)、画像生成(製品デザインの自動作成)、音声合成(自動音声応答)などが挙げられます。これらは大量のデータを学習し、人間が作成したような自然なアウトプットを可能にします。
従来のAIはデータの分析やパターン認識が主な役割でしたが、生成AIは新たなコンテンツを「生み出す」能力を持っています。例えば、顧客の購買履歴から最適な商品を提案するだけでなく、その顧客に合わせたメッセージを自動生成することも可能です。これにより、よりパーソナライズされた顧客体験を提供できます。
生成AIを活用することで、企業は様々な新しい取り組みが可能になります。
日本の生成AI市場は急速に成長しており、2024年には1016億円に達し、初めて1000億円を超えると予測されています。この市場は2023年から2028年の間に年間平均成長率(CAGR)84.4%で成長し、2028年には8028億円に達する見込みです。特に、日本の中堅から大手企業でも、業務効率化や新規事業開発のために生成AIの導入を検討・推進する動きが活発化しています。
参照:IDC reserch-国内生成AI市場は今後5年で8,000億円規模への成長を予測 ~IDC Worldwide AI and Generative AI Spending Guideを発行~
生成AIの利用ケースとしては、要約、検索、翻訳などの一般的なオフィス用途に加え、特定の目的に特化したアプリケーションやエンターテインメント分野での自然言語ボットや音声・画像生成が含まれます。これらのユースケースは、短期的にはソフトウェア開発やセールスガイダンスが中心となり、長期的にはリスク管理や詐欺分析などが成長することが期待されています。
また、日本国内ではAIシステム市場全体も拡大しており、2024年には前年比41.6%増の1兆763億円に達し、2028年には2兆8911億円になると見込まれています。この背景には、生成AI技術の進展とビジネス活用への期待感が高まっていることがあります。
参照:総務省-第Ⅱ部情報通信分野の現状と課題 第9節AIの動向
このように、日本における生成AI市場は今後も急成長を続けると考えられており、その影響は多岐にわたる産業分野で見られるでしょう。
しかし、一方で導入に慎重な企業も少なくありません。その背景には、技術的な理解不足や投資対効果への不安、データセキュリティへの懸念など、さまざまな課題が存在します。特に、日本企業特有の組織文化や意思決定プロセスが、生成AIの導入を難しくしているケースも見受けられます。
競合他社が生成AIを活用して業務効率化や新規サービスの開発を進める中、自社が遅れを取ることへの危機感も高まっています。そのため、生成AIの効果的な活用方法を模索する企業が増えているのが現状です。
生成AIを導入したものの、期待したような成果が得られないと感じる企業も多く存在します。その主な原因として、以下の点が挙げられます。
生成AIが現場で活用されない、もしくは効果的に使いこなせていない原因として、以下の点が挙げられます。
パナソニック コネクト株式会社は、生成AIを活用した業務効率化の成功事例として注目されています。同社は2023年2月から、OpenAIのChatGPTをベースとした社内向けAIアシスタントサービス「ConnectAI」を開発し、日本国内の全社員約12,400人に提供を開始しました。具体的には、以下のような取り組みを行っています。
1. 日常業務における調査・文書作成の支援
社内規定やマニュアルなどの膨大な文書から必要な情報を迅速に検索・抽出できる仕組みを整備。通常、文書検索や資料作成に費やしていた時間を大幅に削減しました。
2. 高度な戦略策定や商品企画の支援
商品企画部門では市場動向や競合情報を調べる際、「ConnectAI」を活用することで必要な情報を短時間で収集・整理し、企画立案の時間を大きく短縮しています。
戦略策定時には、過去のデータや市場レポートを「ConnectAI」が整理・分析したうえで要点を提示し、担当者はより高度で本質的な戦略の立案に集中できるようになりました。
3. 製造現場での専門的知識の提供
特に製造業特有の素材や製造工程に関する専門知識を「ConnectAI」が回答できるようにチューニング。現場作業者が必要な技術情報を即座に確認できるようになり、生産ラインでのトラブル対応や改善策検討のスピードが向上しました。
参考:Panasonic Group ニュース-パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想
LINE株式会社とヤフー株式会社は、ソフトウェア開発におけるAIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」を正式に導入しました。このツールは、AIがコードの提案やエラー検出、最適化ポイントの提示を行うことで、エンジニアがより効果的かつ効率的に作業を進めることを支援します。
導入前の準備段階として、2023年6月から8月にかけて、両社のエンジニア約550名を対象に「GitHub Copilot for Business」のテスト運用を実施しました。その結果、以下の効果が確認されました。
参考:LINEヤフー ニュース-LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始
生成AIを内製化することで、以下のメリットがあります。
一方で、以下のリスクも考慮する必要があります。
「AI女子」は、企業の生成AI活用・浸透を支援する常駐型DX人財サービスです。
「AI女子」は生成AIはもちろんのこと、Excel、VBA、RPA、IT、デジタルマーケティングなどのスキルと実務経験を兼ね備えているプロ集団です。そのため、生成AIだけではなく、各技術を掛け合わせた本質的な課題解決・業務効率化のサポートが可能です。
数多くの企業に常駐してきた経験から、現場のボトルネック発掘や課題特定、有効施策の提案・実施、分析・効果検証を得意とし、「慎重なPoCを行い生成AIツールを導入したものの社内活用率が低い」「費用対効果が低い・社内で目立った成果がない」「人手不足でPDCAが回っていない」といった課題に向き合い、生成AI活用促進をサポートします。
生成AI活用促進のための戦略・施策策定、データ加工・作業自動化、貴社ユースケースの発掘・展開、分析・効果検証など、貴社の課題・フェーズに合わせた、最適な人財をアサインし効率的にご支援いたします。
生成AIに関する各種問い合わせに迅速対応し、専用ヘルプデスクでサポート。
定期的な勉強会や研修を通じて、社員のリテラシー向上と活用率の向上。
ポータルサイトやメルマガを活用し、最新情報や成功事例を効果的に発信。
貴社独自のプロンプト作成、既存プロンプトの添削、各部署へのヒアリングを通じた高度なプロンプト作成を実施。
生成AIに読み込ませるためのデータ加工・クレンジング、RAG検証。活用ログの解析や集計分析作業を請負
VBA、RPA、GASなどを活用したスクリプト構築や、生成AIと他ツールの連携による業務効率化を推進。
生成AI導入・活用促進に合わせた運用体制や目標設定の見直し、業務プロセス全体の最適化、部門間連携を強化するための仕組みづくり・推進体制構築を支援。
生成AIは、企業の業務効率化や新規事業開発、さらには競争力の向上に大きく貢献します。しかし、その導入と活用には明確な戦略と専門的な知識が必要です。本記事で紹介した成功事例や解決策を参考に、自社に最適な生成AI活用方法を見つけてください。
また、「AI女子」の人財サービスを活用することで、専門人材不足という課題をクリアし、生成AIの可能性を最大限に引き出すことができます。「AI女子」は、企業の生成AI活用を全面的にサポートし、業務設計からプロンプト作成、データ整備、検証、社員教育までトータルで支援いたします。ぜひ一度、「AI女子」にお問合せください。