ChatGPTをはじめとした生成AIの急速な普及により、多くの企業が業務効率化やコスト削減、新たな価値創出のために生成AIを活用し始めています。本記事では、国内外の企業における最新の生成AI活用事例を業種別・目的別に厳選してご紹介します。各企業がどのような課題に対して生成AIを導入し、具体的にどのような効果を上げているのかを詳細に解説。また、導入時の注意点や成功のポイントも併せて紹介するので、自社での生成AI活用を検討している方必見の内容です。理論だけでなく実践的な事例から学び、あなたのビジネスに最適な生成AI活用法を見つけてください
生成AIの基本概念と最新動向
生成AIの基本概念
生成AIとは、大量のデータを学習したモデルが新たなコンテンツ（文章・画像・音声・動画など）を自動生成する技術の総称です。従来のAIが「分析・分類・予測」に長けていたのに対し、生成AIは「創造的なアウトプット」を得意とします。
- 言語生成：ChatGPTやGPT-4などの大規模言語モデル
- 画像生成：MidjourneyやStable Diffusionなどで高品質なビジュアル出力
- 音声・音楽生成：VALL-EやMusicLMでナレーションや作曲を自動化
- 動画生成：SynthesiaやRunwayで映像コンテンツを自動制作
最新動向
- 大規模言語モデル（LLM）の急速進化：GPT-4などが登場し、より自然な文章生成・対話が可能
- マルチモーダルAIの台頭：テキストだけでなく、画像・音声・動画を横断的に扱う研究が進行
- 低コスト＆高効率化：オープンソースやクラウドサービスの充実で、スタートアップから大企業まで幅広い導入が進む
- 規制・倫理面の注目：EU AI Actなど、バイアスや著作権、プライバシー保護に関する国際的な議論が活発化
参考：
製造・建設業界の生成AI活用事例5選
パナソニック コネクト
パナソニック コネクトでは、AIアシスタントを導入し、1日あたり約5,000回という高頻度の利用実績を誇っています。これにより、生産性が大幅に向上し、従来は人手で行っていた問い合わせや作業支援の一部をAIが担うことで、現場担当者がコア業務により多くの時間を割けるようになりました。
パナソニック
同じくパナソニックでは、電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用しています。AIが設計案を自動生成し、エンジニアがその中から有望なプランを選ぶことで、試作や検討の手間が大幅に削減され、開発期間が短縮されました。結果として、製品の市場投入スピードを高めることに成功しています。
オムロン
オムロンでは、言語指示で動くロボット開発の中核技術として生成AIを導入しています。作業指示を文章で与えるだけで複雑な動作を自動生成できる仕組みにより、プログラミングの専門知識がなくてもロボットの動作を制御しやすくなりました。生産ラインの自由度が上がるだけでなく、実装コストの削減にもつながっています。
旭鉄鋼
旭鉄鋼では、製造現場のカイゼン活動に生成AIを導入し、作業効率を大幅に向上させました。従来のノウハウとAIによるデータ分析・生成を組み合わせることで、現場スタッフが目視で行っていた不具合検知や改善提案のプロセスが短縮。結果的に、全体の生産性が底上げされ、稼働コストの削減にも寄与しています。
江崎グリコ
江崎グリコにおいては、商品開発工程での生成AI活用により、開発期間を大幅に圧縮することに成功しました。AIが複数のフレーバーや成分組み合わせを自動生成し、チームがテストを繰り返すことで、人間が考えつかなかったアイデアを短期間で数多く実験可能に。人的コストも削減され、新商品の市場投入スピードが上がっています。
小売・サービス業界の生成AI活用事例５選
セブンイレブン
セブンイレブンでは、商品企画の工程に生成AIを導入し、その期間をおよそ90％短縮した事例が注目を集めています。従来は、社内会議や顧客アンケート結果など多数の情報を分析する必要がありましたが、AIが膨大なデータから新商品アイデアを自動生成してくれるため、担当者はアイデアの精査や具体的な商品化プランに集中できるようになりました。
日本コカ・コーラ
日本コカ・コーラは、消費者参加型の広告キャンペーンに生成AIを活用し、エンゲージメントの大幅な向上を実現しています。顧客からのフィードバックやSNS上のトレンドをAIが分析・生成し、広告コンセプトに反映することで、よりユーザーの興味・関心にマッチしたクリエイティブを短期間で作成できる仕組みを構築しました。
アサヒビール
アサヒビールでは、膨大な社内ドキュメントと問い合わせデータを生成AIに統合し、情報検索の効率化を図る試みを行っています。社員はキーワードやフレーズを入力するだけで、関連資料や社内ナレッジをAIが自動的に提案してくれるため、業務時間の削減と意思決定のスピードアップにつながりました。
サントリー
サントリーでは、テレビCMの企画段階で生成AIからアドバイスを得る仕組みを導入しました。AIが過去のCMデータや消費者の反応を分析し、キャッチコピーや演出の方向性を複数案提示してくれるため、クリエイターはそれらをヒントに新しいアイデアを展開できます。結果的に、斬新な映像コンセプトが生まれる確率が高まり、CM完成までの期間も短縮されました。
キンチョール
キンチョールの事例では、若者向けCM企画や関連コンテンツの制作に生成AIを活用したことで話題となっています。AIが短時間でターゲット層の嗜好データを分析し、CMのストーリーや映像アイデアを多数生成するため、広告チームはこれまでよりも多彩な選択肢から企画を絞り込むことが可能になりました。結果的に、ブランドイメージを若者へ効果的に浸透させるCMを短期間で制作することに成功しています。
金融・IT業界の生成AI活用事例５選
三菱UFJ銀行
三菱UFJ銀行では、生成AIの導入を通じて月22万時間という大規模な労働時間の削減を達成しました。これまで行員が対応していた問い合わせや書類整理などの業務をAIに一部任せることで、処理速度が上がるだけでなく、行員がより付加価値の高い業務にリソースを割けるようになったのが大きなポイントです。結果として、サービス品質の向上や顧客満足度アップにも寄与しています。
SMBCグループ
SMBCグループの事例では、独自の対話AIを開発・導入することで、従業員の生産性向上に成功しました。従来は専門部署やマニュアルを確認する必要があった業務問い合わせを、対話型のAIが一括して回答・案内する仕組みを構築。これにより、各部署の情報検索や業務フロー確認が効率化され、組織全体として業務の進行速度が加速しています。
みずほグループ
みずほグループでは、システム開発の品質向上を目的として、生成AIによるコードレビューや設計書の自動チェックを導入しました。AIが開発段階で潜在的なバグや最適化の余地を提示してくれるため、リリース前に問題を発見・修正しやすくなり、完成度の高いシステムを短期間で提供できる体制が整いました。結果的に、開発工数の削減やリリースサイクルの短縮が実現しています。
宮崎銀行
宮崎銀行では、融資業務の効率化に生成AIを活用しています。AIが顧客情報や財務データを解析し、融資判断に必要なエッセンスを自動的に抽出するため、審査プロセスがスピードアップ。行員はデータのチェックや最終判断に集中できるようになり、業務負荷を減らしながらも顧客対応の迅速化を実現しました。
七十七銀行
七十七銀行の取り組みでは、商品販売状況の分析・可視化に生成AIが導入されています。AIが膨大な取引データを解析し、特定商品の販売傾向や地域別の需要などをグラフやレポート形式で自動生成。担当者はそれらのデータを基に戦略的な販売計画を立案できるようになり、顧客ニーズへの対応力や収益性の向上を狙うことが可能になりました。
教育・医療・公共分野の生成AI活用事例５選
ベネッセホールディングス
ベネッセホールディングスでは、自由研究のテーマ選びをサポートする仕組みに生成AIを導入しました。生徒の興味や学習内容をもとに、AIが複数のテーマや取り組み方を自動生成して提案することで、従来なら保護者や教師が大きな手間をかけていたアイデア出しをスムーズに行えるようになっています。
学研
学研では、個別アドバイスシステムの中核として生成AIを活用し、生徒の解答パターンや苦手分野をAIが分析・分類。最適な学習アドバイスや追加教材を提示する仕組みを構築しました。その結果、生徒自身が自分の弱点を把握しやすくなり、学習効果が向上。講師の負担も軽減され、教育サービスの質全体が底上げされています。
デジタル庁
デジタル庁では、公的コメントの収集・処理プロセスに生成AIを活用しており、投稿された意見や要望をAIが自動で分類・要約する仕組みを導入しました。担当者がこれまでは手作業で振り分けていた作業をAIが代行することで、大量の意見を短時間で整理し、政策立案の参考にしやすくなっています。
経済産業省
経済産業省は、庁内での業務支援システムに生成AIを導入し、職員が大規模資料や膨大なデータを取り扱う際の負担を軽減しました。AIが求められる情報を自動でサマライズしたり、関連するデータを提案してくれるため、意思決定のスピードが向上。担当者は分析や戦略立案など、より付加価値の高い業務に注力できるようになったと報告されています。
東京都
東京都では、全局でChatGPTを導入し、行政業務の効率化を進めている事例が注目を集めています。問い合わせ対応の定型文作成や書類作成の支援など、局員が日常的に行うタスクをAIがサポートすることで、人的リソースの最適配分と業務のスピードアップを同時に実現。さらに、職員間の情報共有が促進されたことで、各局の連携強化にもつながっています。
目的別生成AI活用事例
情報検索・社内ナレッジ活用
アサヒビールでは、社内ドキュメントやデータベースを生成AIと連携させることで、情報検索のスピードを大幅に向上させました。従来、担当者が膨大な資料から必要なデータを手動で探し出す手間がかかっていましたが、AIがキーワード入力に応じて的確にサマライズや関連情報を提示してくれるため、分析や意思決定に費やす時間が増えています。
同様に、竹中工務店も建設業に特化したナレッジ検索システムを構築し、設計図面や施工事例といった技術情報をAIが横断的に整理できる仕組みを導入。過去のプロジェクトや社内ノウハウを素早く参照できるため、現場ごとの問題解決が進み、工期短縮や品質向上に寄与しています。
文書作成・要約
朝日新聞社では、記事制作の効率化を目的として、生成AIを活用した編集支援ツールを導入。AIがニュース素材から要約や見出し案を提案してくれるため、記者はチェックと編集作業に集中でき、作業負担が大幅に軽減されました。結果として、複数のテーマを同時進行で扱う際の生産性が向上しています。
一方、三菱総合研究所では、アンケート分析の時間を10分の1以下に短縮する取り組みを実施。AIが回答データを自動的に分類・集計し、分析レポートを要約形式で生成することで、アナリストは戦略立案に専念できるようになりました。
コード生成・開発支援
LINEでは、ソフトウェア開発の効率化を目指して、生成AIを活用したコード補完システムを導入。開発者が書いているプログラム内容やコメントをAIがリアルタイムに解析し、最適化やバグ修正を提案するため、リリースまでの時間を短縮すると同時に品質を高めています。
また、日立製作所は「Generative AIセンター」を設立し、独自の開発支援プラットフォームを構築。社内外のプロジェクトで培ったノウハウを集約し、コード自動生成やモデル最適化を実現することで、大規模開発でもスピードと品質を両立する体制を整えました。
カスタマーサポート
ベルシステム24では、人間のオペレーターとAIが協働するコールセンターを構築。AIが問い合わせ内容を把握し、必要に応じてオペレーターに詳細対応を引き継ぐ仕組みを採用した結果、対応時間の短縮と顧客満足度の向上を同時に達成。オペレーターが接客に注力しやすくなり、離職率の低減にも一役買っています。
トランスコスモスは、生成AIでのチャットボット導入により、問い合わせ対応のエスカレーションを約6割削減することに成功。これまで担当者が処理していた定型問い合わせをAIが一次的に解決し、複雑な案件のみを人間のスタッフに回すフローを構築したことで、人件費削減と顧客対応スピードアップが同時に実現しました。
デザイン・クリエイティブ制作
大林組では、建物のデザイン案を生成AIに提案させる取り組みを行っています。通常は設計担当が手作業で描き起こす初期案をAIが大量に生成することで、検討の幅が格段に広がり、独創的かつ実現性のあるデザインを短期間で生み出せるようになりました。
セガサミーホールディングスも、エンターテインメント分野でのデザイン制作に生成AIを導入。試作品やコンセプトアートを多数生成し、デザイナーがアイデアを拡張できる環境を整えた結果、過去と比較しておよそ100倍ものデザイン案が生み出され、ヒット作品の開発サイクルが大幅にスピードアップしています。
生成AI活用の成功ポイントと導入ステップ
成功ポイント
明確な目的設定
まずは「何を効率化したいのか」「どの部分で革新を起こしたいのか」を明確にする。目的が曖昧だと成果も不透明になりやすい。
データ品質の確保
AIの出力は学習データに依存するため、誤ったデータや偏ったデータが含まれると期待外れの結果になる。
人間との協働体制
生成AIは万能ではないため、最終チェックやクリエイティブ判断は人間が行う。AIと人間が得意分野を分担することが重要。
導入ステップ
小規模トライアルから始める
いきなり全社導入を目指すのではなく、一部部署や特定業務でテスト運用して問題点を洗い出す。
必要リソースの確保とスキル育成
AIツール選定・学習データ整備などに関わる人材を確保し、足りない場合はオフショアや外部コンサルを検討。
ステークホルダーの合意形成
部署横断で導入効果を理解し、ガイドラインや運用ルールを整備。
段階的なスケールアップ
トライアルで得た成果と課題を踏まえ、適宜システムを拡張・改善していく。
他国オフショア開発との比較：なぜベトナムが注目されるのか
他国オフショア開発との比較：なぜベトナムが注目されるのか
オフショア開発先としては、中国・インド・フィリピン・ベトナムなど多岐にわたりますが、以下の表にまとめたメリット・デメリットとともに、生成AI開発の視点でベトナムが注目される理由を解説します。
| 国・地域 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 中国 | 大規模な人材市場があり、AI関連の先進技術や研究も豊富 | 人件費が年々上昇傾向にあり、地域差や各種規制の違いなどからプロジェクトの複雑化が進む場合も |
| インド | IT先進国としての実績が豊富で英語力が高く、大規模プロジェクト経験も多い | 優秀な人材への需要が高く、コストが上昇中。プロジェクト競争も激化しておりスピーディーなリソース確保が難しい場合がある |
| フィリピン | BPO（コールセンター）などの経験が長く、英語対応がしやすい | AI高度人材の確保が難しく、生成AIなどの高度技術領域においてはやや弱みがある |
| ベトナム | IT教育が進み、AI人材が増加。人件費が抑えられ、日本語学習者の増加でコミュニケーション面も良好 | 急成長中の市場のため優秀な人材確保には早めの動きが必要だが、逆にいえば高い成長ポテンシャルも期待できる |
生成AI開発でベトナムが注目される理由
IT教育水準の向上
- ベトナムの大学や専門教育機関でAIやデータサイエンスのカリキュラムが充実
- 生成AI開発に携わる若いエンジニアが増えており、技術力のあるチームを組みやすい
日本語サポートとコミュニケーションのしやすさ
- 日系企業の進出が加速しており、日本語を学ぶエンジニアが増加
- 時差が約2時間と少なく、オンライン会議などの調整が容易
コストパフォーマンスの高さ
- 他の主要オフショア拠点と比較して人件費が比較的安価
- 生成AI開発プロジェクトでも費用対効果が高く、迅速なリソース確保が可能
国内外の成功事例が増加中
- ベトナム企業が製造・小売・金融などで生成AI活用事例を積み上げており、AI開発ノウハウが蓄積
- 新たにオフショア開発を考える企業にとって、安心して任せられる環境が整いつつある
このように、ベトナムはコストと技術力、コミュニケーション面のバランスが良好で、生成AI開発を含む高度なプロジェクトでも十分に対応できる点が大きな魅力となっています。単なるコスト削減だけでなく、日本語でのコミュニケーションや柔軟な開発体制を求める企業にとって、今後ますます注目される存在と言えるでしょう。
センスとコミュニケーションのしやすさを重視するなら、ベトナムを中心に検討するのも有効な戦略でしょう。
Q＆A
Q1. 生成AIを導入する際に無料版と有料版はどう違いますか？
無料版は基本機能を試すのに適していますが、大規模運用や高度なサポートが必要な場合は有料版を選択することが多いです。ビジネス用途なら、サーバーリソースの確保やサポート体制の有無をよく比較しましょう。
Q2. AIが作ったコンテンツの著作権は誰のものになりますか？
著作権の帰属はサービスや国の法律によって異なります。オープンソースや商用ツールの利用規約を必ずチェックし、必要に応じて法律専門家に相談するのが安心です。
Q3. 社内リソースが不足していても導入できますか？
クラウドやAPIを通じて簡易的に始めることは可能です。ただし、本格的な大規模開発やカスタマイズを見据えるなら、オフショア開発や外部コンサルを検討すると効果的です。
まとめ
近年、生成AIは言語や画像、音声、動画など多彩な分野での実用化が進み、大企業から中小企業、さらには公共機関まで幅広い組織で導入が急増しています。その導入効果として、業務効率化や新規アイデアの創出、リスク管理の強化など、多方面でメリットをもたらすのが特徴です。一方で、バイアスリスクや機密情報の取り扱い、最終的なチェックを人間が行うフローの確保といった点には十分な注意を払い、適切なガイドラインを設けることが欠かせません。
また、社内リソースや専門人材が不足している場合には、オフショア開発や外部パートナーとの連携を検討するのも有効な選択肢です。特にコストを抑えつつスピーディーにプロジェクトを進行したい企業にとっては、海外の優秀なAI人材と協力してプロジェクトを推進することで、競合他社に先駆けた成果を得やすい環境が整うでしょう。
ベトナムのオフショア企業紹介サービス「SKILL BRIDGE」へ
生成AIの導入を検討しているものの、「社内リソースが足りない」「コストを抑えつつ高い技術力を確保したい」といった課題を抱える企業は少なくありません。そこでおすすめなのが、ベトナムのオフショア企業を紹介するサービス「SKILL BRIDGE」です。
「SKILL BRIDGE」のメリット
まず注目すべきは、低コストでありながら高度な技術力を確保できる点です。IT教育が進んだベトナムでは優秀なAIエンジニアが続々と育成されており、人工知能やデータサイエンスといった先端技術の分野でも豊富な人材を見つけやすいのが特徴です。日本と比べると人件費が抑えられるため、予算を最小限にしつつも質の高い開発を期待できます。
さらに、豊富な開発実績があることも大きな魅力です。AI以外にもWeb開発やモバイルアプリなど、多岐にわたる事例を有するベトナム企業が多数提携しているため、異なるジャンルのプロジェクトであっても安心して任せられる体制が整っています。これにより、幅広い技術スタックやビジネス要件にも柔軟に対応できるでしょう。
また、日本語サポートが充実している点は、コミュニケーション面での不安を払拭してくれます。実際に多くのベトナムエンジニアやコーディネーターが日本語を学習しており、要件定義や契約内容のすり合わせがスムーズです。時差が少ないこともあいまって、円滑なプロジェクト進行をサポートします。
最後に、「SKILL BRIDGE」は一貫したフォロー体制を提供しているため、契約からプロジェクト開始までをトータルサポートしてくれるのが大きな利点です。オフショア開発が初めての企業でも、細かな連絡や調整を任せられるので安心してプロジェクトを進められます。これらのメリットを総合すると、ベトナムのオフショア企業と連携したい企業にとって、「SKILL BRIDGE」は最適なパートナーとなり得る存在と言えるでしょう。
コストを抑えつつ高いクオリティのAI開発を行い、「生成AI 活用事例」の恩恵を自社ビジネスで最大化したいなら、ぜひ「SKILL BRIDGE」の活用を検討してみてください。初めてオフショア開発を行う企業でもスムーズにプロジェクトを進められる体制が整っており、リソース不足や専門人材の確保などの課題を一挙に解決できるでしょう。
