生成AIの導入を検討しているものの、具体的な活用法や成功のポイントが分からずお困りではありませんか。本記事では、トヨタやメルカリなど国内有名企業による2024年最新の導入事例15選を目的別に徹底解説します。業務効率化から新規事業創出まで、多様な事例から導き出す成功の秘訣と、自社で導入するための具体的なステップがわかります。成功の鍵は「目的の明確化」と「スモールスタート」にあります。
1. 【2024年最新】生成AI 導入事例15選！トヨタからメルカリまで、成功の秘訣を徹底解説
2024年、生成AIのビジネス活用は新たなフェーズに突入し、業界や企業規模を問わず導入が加速しています。単なる業務効率化のツールとしてだけでなく、マーケティングの革新、顧客体験の向上、さらには研究開発や新規事業創出を牽引する戦略的な武器として、その価値が再認識されています。この記事では、国内の先進企業が生成AIをどのように活用し、具体的な成果を上げているのか、目的別に15の導入事例を厳選してご紹介します。トヨタ自動車やメルカリといったトップランナーたちの取り組みから、自社で成功を収めるためのヒントを探っていきましょう。
1.1 業務効率化・生産性向上を実現した生成AI導入事例
多くの企業が最初に取り組むのが、日々の業務に潜む非効率を解消し、生産性を飛躍的に向上させるための生成AI活用です。特に、社内文書の検索、資料作成、議事録の要約、ソフトウェア開発といった領域で目覚ましい成果が報告されています。ここでは、全社的な業務改革を実現した5社の事例を見ていきましょう。
1.1.1 トヨタ自動車 社内文書の検索・要約業務を効率化
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 膨大な技術文書や報告書から必要な情報を迅速に検索・要約し、意思決定を高速化する |
社内文書に特化した独自の対話型AIシステム（大規模言語モデル活用） |
文書検索時間の短縮、報告書作成工数の削減、技術ナレッジの継承促進 |
日本を代表する製造業であるトヨタ自動車では、長年蓄積されてきた膨大な技術文書やノウハウが大きな資産である一方、必要な情報へのアクセスに時間がかかるという課題がありました。そこで同社は、社内データに特化して学習させた独自の対話型AIを開発・導入。従業員が自然言語で質問を投げかけるだけで、関連文書を瞬時に探し出し、内容を的確に要約して提示できるようになりました。これにより、エンジニアは調査にかかる時間を大幅に削減し、本来の創造的な業務に集中できる環境が整いつつあります。
1.1.2 パナソニック コネクト 全社員へのCopilot導入と活用
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 全社員の生産性を向上させ、創造的な時間を創出する「働き方改革」の推進 |
Copilot for Microsoft 365 (旧称: Microsoft 365 Copilot) |
会議の議事録作成、メール文案作成、プレゼン資料の草案作成などの日常業務を大幅に効率化 |
パナソニック コネクトは、国内でいち早く全社員約1万人を対象に「Copilot for Microsoft 365」を導入したことで知られています。日常的に使用するWord、Excel、PowerPoint、Teamsといったアプリケーションに生成AIが統合されたことで、従業員は様々な業務を効率化できるようになりました。例えば、Teams会議の内容をリアルタイムで要約・文字起こししたり、簡単な指示だけでプレゼンテーションの草案を作成したりすることが可能です。全社レベルでの導入により、組織全体の生産性を底上げし、従業員がより付加価値の高い仕事に取り組む時間を創出する先進的な事例です。
1.1.3 日立製作所 ソフトウェア開発の生産性を向上
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| ソフトウェア開発のリードタイム短縮と品質向上 |
GitHub Copilot、Azure OpenAI Serviceなどを活用した独自開発環境 |
ソースコードの自動生成・提案による開発スピードの向上、コードレビューの効率化 |
日立製作所では、グループ全体のソフトウェア開発力を強化するため、生成AIを積極的に活用しています。特に、ソースコードの自動生成を支援する「GitHub Copilot」を大規模に導入し、開発者の生産性向上に繋げています。AIが文脈に応じたコードをリアルタイムで提案してくれるため、開発者はコーディング作業の時間を短縮できるだけでなく、新たな実装方法のヒントを得ることもできます。さらに、生成AIを活用したコードレビュー支援システムの開発も進めており、品質の担保と開発プロセス全体の高速化を目指しています。
1.1.4 KDDI 問い合わせ対応業務の自動化と品質向上
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| コールセンターにおけるオペレーターの応対品質の均一化と顧客満足度の向上 |
顧客との対話をリアルタイムで解析し、回答案を生成するAIシステム |
オペレーターの平均応答時間(AHT)の短縮、新人オペレーターの早期戦力化、応対品質の平準化 |
KDDIは、コールセンター業務の高度化に向けて生成AIの活用を進めています。顧客からの問い合わせ内容をAIがリアルタイムで解析し、社内マニュアルや過去の応対履歴から最適な回答案をオペレーターの画面に提示するシステムを導入。これにより、経験の浅いオペレーターでもベテラン並みのスムーズで的確な対応が可能になり、顧客満足度の向上と応対品質の均一化を実現しました。また、通話終了後にはAIが自動で応対内容を要約するため、後処理業務の負担も大幅に軽減されています。
1.1.5 大林組 建設現場の膨大な資料作成をAIで支援
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 建設現場における安全管理書類や施工計画書など、専門的な文書作成の負担を軽減する |
専門用語や社内規定を学習させた文書作成支援AI |
書類作成時間を最大50%削減、文書の品質向上と標準化 |
建設業界大手の株式会社大林組は、現場作業員の大きな負担となっていた専門的な書類作成業務に生成AIを導入しました。労働安全衛生法に関わる書類や日々の作業計画書など、作成に専門知識と時間を要する文書の草案をAIが自動で生成します。過去の優良な文書データを学習させることで、法令遵守はもちろん、社内基準に沿った高品質な文書を短時間で作成できるようになりました。現場の技術者が本来注力すべき施工管理や安全管理に集中できる環境を整備した、業界特有の課題解決事例として注目されています。
1.2 マーケティング・顧客体験向上に活用した生成AI導入事例
生成AIは、顧客一人ひとりに合わせたコミュニケーションや、心に響くクリエイティブの創出を可能にし、マーケティングと顧客体験（CX）の領域に革命をもたらしています。パーソナライズされたコンテンツ提供から広告制作の高速化まで、顧客とのエンゲージメントを深めるための活用事例をご紹介します。
1.2.1 メルカリ CS業務の迅速化と顧客満足度の向上
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| カスタマーサービス（CS）への問い合わせに対する回答作成業務の効率化と迅速化 |
Azure OpenAI Service |
問い合わせへの返信文案の作成時間を約3割削減、オペレーターの心理的負担の軽減 |
フリマアプリ「メルカリ」では、日々大量に寄せられる顧客からの問い合わせ対応が重要な業務です。同社は、Azure OpenAI Serviceを活用し、問い合わせ内容に応じて返信文案を自動生成するシステムを導入しました。AIが生成した文案をCS担当者が確認・修正して返信することで、ゼロから文章を作成する手間が省け、対応時間を大幅に短縮。これにより、より複雑な問題や丁寧な対応が求められる案件に時間を割けるようになり、サービス全体の顧客満足度向上に貢献しています。
1.2.2 アサヒビール 商品キャッチコピーの自動生成
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 新商品のキャッチコピーやプロモーション文案のアイデアを大量に創出し、企画の質とスピードを向上させる |
テキスト生成AI（rinna株式会社の日本語特化モデルなど） |
数時間で数百パターンのキャッチコピー案を生成、クリエイターの創造性を刺激 |
アサヒビールでは、新商品のマーケティング戦略において、商品の魅力を伝えるキャッチコピーの考案に生成AIを活用しています。商品コンセプトやターゲット層などの情報をインプットするだけで、AIが多様な切り口から数百ものキャッチコピー案を瞬時に生成。これにより、人間だけでは思いつかなかったような斬新な表現やアイデアが生まれ、マーケティング担当者の創造性を刺激しています。時間のかかるアイデア出しのプロセスをAIに任せることで、より戦略的な検討に時間を集中できるようになりました。
1.2.3 ベネッセコーポレーション 個別最適化された学習コンテンツの提供
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 「進研ゼミ」の受講生一人ひとりの学習理解度に合わせた最適な問題や解説を提供する |
独自の教育データと組み合わせた生成AIプラットフォーム |
生徒の学習意欲の向上、苦手分野の効率的な克服支援 |
教育業界のリーディングカンパニーであるベネッセコーポレーションは、「進研ゼミ」などのサービスにおいて、生成AIを活用したアダプティブラーニング（個別最適化学習）の実現に取り組んでいます。生徒の解答履歴や学習状況をAIが分析し、一人ひとりのつまずきの原因を特定。その上で、理解を促すための最適な解説文や、次に解くべき問題を自動で生成します。これにより、画一的な教材では難しかった、個々のレベルに完全に寄り添った学習体験を提供し、子供たちの学習効果を最大化しています。
1.2.4 LIFULL HOME’S 理想の住まい探しをサポートするAIチャット
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| ユーザーの曖昧な要望を汲み取り、対話を通じて最適な物件を提案する新しい住まい探し体験の提供 |
ChatGPT APIを活用したAIチャット機能 |
検索条件の入力だけでは見つからなかった潜在的なニーズに合った物件とのマッチング向上 |
不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」は、ChatGPTを活用したAIチャット機能を導入し、ユーザーの住まい探し体験を革新しています。「静かな環境でペットと暮らせる、日当たりの良い部屋」といった、従来の検索フォームでは入力しづらい曖昧な要望をチャットで伝えるだけで、AIがその意図を汲み取り、条件に合った物件を提案してくれます。対話を重ねることで希望がより明確になり、思いがけない理想の物件に出会えるなど、単なる検索ツールを超えたパーソナルアシスタントのような価値を提供しています。
1.2.5 DMM.com 広告クリエイティブ制作の高速化
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| Web広告で使用するバナー画像や広告文の制作プロセスを効率化し、多様なパターンのABテストを高速で実施する |
画像生成AI（Stable Diffusionなど）およびテキスト生成AI |
クリエイティブ制作時間を最大80%削減、広告効果の最大化 |
多岐にわたる事業を展開するDMM.comでは、デジタルマーケティングにおける広告クリエイティブ制作に生成AIを導入しています。画像生成AIを用いて多種多様なデザインのバナー画像を短時間で大量に生成し、テキスト生成AIでそれに合わせた広告文を作成。これにより、従来は時間とコストがかかっていたクリエイティブの制作とABテストのサイクルを劇的に高速化しました。データに基づいて効果の高いクリエイティブを迅速に見つけ出し、広告パフォーマンスを最大化する体制を構築しています。
1.3 研究開発・新規事業創出を加速させた生成AI導入事例
生成AIの能力は、既存業務の効率化に留まりません。膨大な論文やデータの分析、未知のパターンの発見、斬新なアイデアの創出など、これまで専門家が長大な時間を費やしてきた領域をAIがサポートすることで、研究開発（R&D）やイノベーション創出のスピードを飛躍的に高めることができます。
1.3.1 富士通 新材料開発の期間を大幅に短縮
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 新材料の探索と開発プロセスにおけるシミュレーションや実験の回数を削減し、開発期間を短縮する |
科学論文や特許情報を学習した研究開発特化の生成AIプラットフォーム |
有望な材料候補の予測精度向上、開発期間を数分の一に短縮する可能性 |
富士通は、新材料開発の分野で生成AIの活用を推進しています。AIに化学式や物性に関する膨大な論文・特許データを学習させ、目的の性能を持つ材料の候補を予測させるというアプローチです。従来、研究者の経験と勘に頼り、数多くの試行錯誤を繰り返していた探索プロセスをAIが代替・支援することで、実験回数を大幅に削減し、開発期間を劇的に短縮できると期待されています。これは、製薬や素材産業など、研究開発が競争力の源泉となる業界全体に大きなインパクトを与える取り組みです。
1.3.2 ソフトバンク AIを活用した新たなサービス企画
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 社内から新規事業のアイデアを募集・育成するプロセスにおいて、アイデア創出と事業計画の策定を支援する |
社内向け生成AIチャットサービス |
多様な視点からのアイデア創出、市場調査や競合分析の効率化 |
ソフトバンクは、全社員が利用できる独自の生成AIプラットフォームを構築し、新規事業の創出に活かしています。社員はAIを壁打ち相手として、新しいサービスのアイデアを膨らませたり、事業計画の草案を作成したりすることができます。AIに市場トレンドや関連技術について質問することで、一人では気づかなかった視点やビジネスチャンスを発見し、企画の質を高めることが可能です。ボトムアップでのイノベーションを促進する、組織的なAI活用の好例と言えるでしょう。
1.3.3 伊藤忠商事 市場分析と需要予測の精度向上
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 世界中のニュース、経済指標、市況データなどを統合的に分析し、市場動向や需要予測の精度を高める |
Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用した情報分析基盤 |
情報収集・分析業務の効率化、データに基づいた迅速かつ的確な意思決定の支援 |
総合商社である伊藤忠商事は、グローバルなビジネス環境の変化を迅速に捉えるため、生成AIを活用した情報分析基盤の構築を進めています。世界中から発信される膨大なニュースリリースやレポートをAIが自動で収集・要約し、特定の業界や商品に関する動向をレポートします。これにより、担当者は情報収集にかかる時間を大幅に削減し、より深い分析や戦略立案に集中できるようになります。変化の激しい現代において、データドリブンな意思決定の精度とスピードを高める上で不可欠なツールとなっています。
1.3.4 博報堂 アイデア創出と企画立案のサポート
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 広告やマーケティング戦略の企画立案プロセスにおいて、多様なアイデアや切り口を創出する |
クリエイティブ業務に特化した独自の生成AIアシスタント |
ブレーンストーミングの活性化、企画書の草案作成時間の短縮 |
広告業界大手の博報堂では、クリエイターの創造性を拡張するためのパートナーとして生成AIを位置づけています。新しいキャンペーンのアイデアを考える際、AIにターゲット層や商品コンセプトを伝えて「壁打ち」をすることで、多様な切り口のアイデアやキャッチコピー案を得ることができます。AIを思考の触媒として活用することで、人間のクリエイティビティを刺激し、より斬新で効果的な企画を生み出すことを目指しています。企画書の構成案作成など、定型的な作業をAIに任せることで、クリエイターが本質的な価値創造に集中できる環境を整えています。
1.3.5 経済産業省 政策立案における情報収集と分析
| 導入目的 |
活用AI/技術 |
主な成果 |
| 国会答弁資料の作成、議事録の要約、各種調査など、行政業務の効率化と高度化 |
ChatGPT（Azure OpenAI Service） |
答弁作成にかかる時間の75%削減、職員の負担軽減と政策立案の質の向上 |
日本の官公庁も生成AIの導入に乗り出しており、経済産業省はその先進事例の一つです。特に、国会答弁の作成支援において大きな成果を上げています。過去の答弁や膨大な関連資料をAIに読み込ませ、質問内容に応じた答弁の骨子や関連データを瞬時に生成させることで、従来は深夜にまで及んでいた作成業務の時間を大幅に削減しました。これにより、職員は政策の企画・立案といった、より本質的な業務に時間を充てられるようになり、行政サービスの質の向上に繋がることが期待されています。
2. 【2024年最新】生成AI 導入事例15選！トヨタからメルカリまで、成功の秘訣を徹底解説
ChatGPTの登場以降、ビジネスの世界では生成AI（Generative AI）の活用が急速に進んでいます。国内でも業界を問わず、大手企業からスタートアップまでが業務効率化、新たな顧客体験の創出、そしてイノベーションの加速を目指し、生成AIの導入を本格化させています。しかし、「具体的にどのように活用すれば良いのか」「自社に導入するメリットは何か」といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
本章では、国内企業の生成AI導入事例を「業務効率化・生産性向上」「マーケティング・顧客体験向上」「研究開発・新規事業創出」という3つの目的別に分類し、合計15の先進的な取り組みを詳しく解説します。各社がどのような課題を持ち、いかにして生成AIを活用し、どのような成果を上げているのか。トヨタ自動車やパナソニック、メルカリといった名だたる企業の事例から、あなたのビジネスに活かせるヒントを見つけてください。
2.1 業務効率化・生産性向上を実現した生成AI導入事例
多くの企業が最初に取り組むのが、生成AIを活用した業務効率化です。これまで人間が多くの時間を費やしてきた定型業務や情報処理業務をAIに任せることで、従業員はより創造的で付加価値の高い仕事に集中できるようになります。ここでは、生産性向上に大きく貢献した5つの事例を紹介します。
2.1.1 トヨタ自動車 社内文書の検索・要約業務を効率化
日本を代表する製造業であるトヨタ自動車では、膨大な技術文書や報告書、議事録などの社内ナレッジが蓄積されています。同社は、これらの文書から必要な情報を迅速に探し出し、内容を要約するために生成AIを活用した対話型AIを開発・導入しました。このシステムは、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceを基盤としており、従業員が自然言語で質問を投げかけるだけで、関連文書を横断的に検索し、要点をまとめた回答を生成します。これにより、情報検索にかかる時間が大幅に短縮され、過去の知見を活かした迅速な意思決定や技術開発が可能になりました。
2.1.2 パナソニック コネクト 全社員へのCopilot導入と活用
パナソニックグループでB2Bソリューション事業を担うパナソニック コネクトは、全社員約12,500人を対象に「Copilot for Microsoft 365」を導入しました。この取り組みは、単なるツール導入に留まらず、AIを日常業務に組み込むことで働き方そのものを変革することを目的としています。社員は、会議の議事録作成、メールの文面作成、プレゼンテーション資料の骨子作成など、多岐にわたる業務でCopilotを活用。これにより、作業時間を削減し、創出された時間を顧客との対話や新しいアイデアの創出といったコア業務に充てることで、組織全体の生産性向上を目指しています。
2.1.3 日立製作所 ソフトウェア開発の生産性を向上
日立製作所は、社内のソフトウェア開発プロセスに生成AIを導入し、生産性の向上を図っています。具体的には、GitHub Copilotなどを活用し、ソースコードの自動生成や修正、仕様書などのドキュメント作成を支援しています。これにより、開発者はコーディング作業の負担を軽減し、より複雑なロジック設計や品質向上に注力できるようになりました。同社は「Generative AIセンター」を設立し、AI活用の知見をグループ全体で共有・展開することで、DX（デジタルトランスフォーメーション）を強力に推進しています。
2.1.4 KDDI 問い合わせ対応業務の自動化と品質向上
通信大手のKDDIは、コールセンターにおける顧客からの問い合わせ対応業務に生成AIを導入しました。AIは、顧客からの問い合わせ内容をリアルタイムで分析し、オペレーターに対して最適な回答候補や関連情報を提示します。さらに、応対終了後には、会話内容を自動で要約し、システムに記録します。これにより、オペレーターの応対時間の短縮と品質の平準化を実現し、顧客満足度の向上に繋げています。また、オペレーターの研修期間短縮や負担軽減にも貢献しています。
2.1.5 大林組 建設現場の膨大な資料作成をAIで支援
大手ゼネコンの大林組は、建設現場で必要となる膨大な量の書類作成業務に生成AIを活用しています。施工計画書や安全管理書類など、専門的な知識と定型的な記述が求められる文書作成をAIが支援。過去の類似案件データや関連法規を学習したAIが、文書のドラフトを自動生成することで、担当者の作業時間を最大50%削減することに成功しました。これにより、現場の技術者は書類作成業務から解放され、品質管理や安全管理といった本来の業務に、より多くの時間を割けるようになっています。
2.2 マーケティング・顧客体験向上に活用した生成AI導入事例
生成AIは、顧客とのコミュニケーションやエンゲージメントを高めるための強力なツールにもなります。パーソナライズされたコンテンツの提供や、クリエイティブ制作の高速化により、これまでにない新しい顧客体験を創出し、企業のブランド価値向上に貢献します。ここでは、マーケティング分野で成果を上げている5つの事例を見ていきましょう。
2.2.1 メルカリ CS業務の迅速化と顧客満足度の向上
フリマアプリ最大手のメルカリは、カスタマーサービス（CS）業務において生成AIを積極的に活用しています。顧客からの問い合わせ内容をAIが自動で要約・分類し、担当者に割り振ることで、対応の初動を高速化。さらに、問い合わせ内容に応じた返信文のドラフトをAIが生成し、オペレーターの業務をサポートします。これにより、一人ひとりのオペレーターが対応できる件数が増加し、返信までの時間も大幅に短縮。結果として、顧客満足度の向上に大きく貢献しています。
2.2.2 アサヒビール 商品キャッチコピーの自動生成
アサヒビールは、新商品のキャッチコピーや広告文のアイデア出しに生成AIを活用しています。商品のコンセプトやターゲット層などの情報をAIに入力するだけで、多様な切り口のキャッチコピー案を短時間で数百パターンも生成することが可能です。これにより、マーケティング担当者は、自らの発想だけでは生まれなかったような斬新なアイデアを得ることができ、クリエイティブの質と量の両方を向上させています。AIが生成した案をたたき台として、人間がさらに磨きをかけるという協業プロセスを確立しています。
2.2.3 ベネッセコーポレーション 個別最適化された学習コンテンツの提供
教育事業を手がけるベネッセコーポレーションは、「進研ゼミ」などのサービスにおいて、生成AIを活用したアダプティブラーニング（個別最適化学習）の高度化を進めています。AIが、生徒一人ひとりの学習履歴や解答の傾向を分析し、つまずきの原因を特定。その上で、最適な復習問題や解説動画を自動で生成・提供します。これにより、画一的な教育ではなく、個々の理解度に合わせたオーダーメイドの学習体験が実現し、学習効果の最大化を図っています。
2.2.4 LIFULL HOME’S 理想の住まい探しをサポートするAIチャット
不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」は、生成AIを活用した対話型の住まい探しサービスを提供しています。「ペットと暮らせる日当たりの良いリビングが広い家」といった、利用者の曖昧な言葉による要望をAIが深く理解し、条件に合った物件を提案します。従来のキーワード検索では見つけにくかった物件との出会いを創出し、よりパーソナルで楽しい住まい探し体験を提供することで、顧客エンゲージメントを高めています。
2.2.5 DMM.com 広告クリエイティブ制作の高速化
多岐にわたる事業を展開するDMM.comでは、Web広告などで使用するバナー画像や動画広告の制作プロセスに生成AIを導入しています。画像生成AIやテキスト生成AIを活用し、広告クリエイティブの多様なバリエーションを自動で生成。これにより、制作時間を大幅に短縮し、より多くのA/Bテストを実施することが可能になりました。データに基づいた効果的なクリエイティブを迅速に投入できる体制を構築し、広告効果の最大化を実現しています。
2.3 研究開発・新規事業創出を加速させた生成AI導入事例
生成AIの能力は、既存業務の効率化に留まりません。膨大なデータから新たな知見を見つけ出し、人間の創造性を刺激することで、これまで不可能だったスピードでの研究開発や、全く新しいビジネスモデルの創出を可能にします。ここでは、イノベーションの最前線で活用されている5つの事例を紹介します。
2.3.1 富士通 新材料開発の期間を大幅に短縮
富士通は、生成AIを活用して新材料開発のプロセスを革新しています。AIに化学分野の膨大な論文や特許、実験データを学習させ、求める特性を持つ未知の材料の分子構造を予測・生成させるというアプローチです。従来、研究者の経験と勘に頼り、多くの試行錯誤を必要としていた開発プロセスをデータドリブンなものに変革。これにより、開発期間を数分の一から数十分の一にまで短縮できる可能性があり、次世代の半導体やバッテリー材料などの開発を加速させています。
2.3.2 ソフトバンク AIを活用した新たなサービス企画
ソフトバンクは、生成AIを新規事業や新サービスの企画立案プロセスに組み込んでいます。市場のトレンド、技術動向、社会課題に関する膨大なテキストデータをAIに分析させ、新たなビジネスチャンスやサービスコンセプトのアイデアを生成させています。AIを単なるツールとしてではなく、企画担当者の「壁打ち相手」や「発想の触媒」として活用することで、従来の発想の枠を超えた革新的なサービスの創出を目指しています。
2.3.3 伊藤忠商事 市場分析と需要予測の精度向上
総合商社の伊藤忠商事は、グローバルな市場動向の分析や、商品の需要予測に生成AIを活用しています。世界中のニュース記事、経済レポート、SNSの投稿といった非構造化データをAIがリアルタイムで収集・分析。地政学リスクやサプライチェーンの変動といった複雑な要因を考慮した、高精度な市場分析レポートを自動で作成します。これにより、担当者は情報収集と分析にかかる時間を大幅に削減し、より戦略的な意思決定に集中できるようになりました。
2.3.4 博報堂 アイデア創出と企画立案のサポート
広告代理店の博報堂は、広告クリエイティブやマーケティング戦略の企画立案プロセスを支援する独自のAIシステムを開発しています。プランナーが課題やキーワードを入力すると、AIがターゲットインサイトやコミュニケーションの切り口、具体的なキャンペーンアイデアなどを多角的に提案します。AIが人間とは異なる視点からアイデアを大量に提供することで、ブレインストーミングの質と量を高め、プランナーの創造性を最大限に引き出すことを支援しています。
2.3.5 経済産業省 政策立案における情報収集と分析
中央省庁である経済産業省も、生成AIの活用を始めています。特に、国会答弁の作成支援においてその効果を発揮しています。過去の議事録、白書、関連法規といった膨大な文書データをAIに学習させ、質問の趣旨に沿った答弁の骨子や関連資料を迅速に生成します。これにより、職員は資料検索や整理といった作業から解放され、政策の深い検討や分析といった、より本質的な業務に時間を投下できるようになり、政策立案の質の向上に繋げています。
【目的別】国内企業 生成AI導入事例一覧
| 目的 |
企業名・団体名 |
具体的な活用内容 |
| 業務効率化・生産性向上 |
トヨタ自動車 |
社内文書の横断検索と自動要約 |
| パナソニック コネクト |
全社的なCopilot活用による資料作成・議事録作成の効率化 |
| 日立製作所 |
ソフトウェア開発におけるソースコード生成・ドキュメント作成支援 |
| KDDI |
コールセンターでの応対記録の自動要約とFAQ検索支援 |
| 大林組 |
建設現場における施工計画書や安全書類のドラフト作成 |
| マーケティング・顧客体験向上 |
メルカリ |
カスタマーサポートにおける問い合わせ内容の要約と返信文案生成 |
| アサヒビール |
商品キャッチコピーや広告文のアイデア自動生成 |
| ベネッセコーポレーション |
生徒一人ひとりに最適化された学習問題・コンテンツの提供 |
| LIFULL HOME’S |
対話AIによるパーソナライズされた住まい探しサポート |
| DMM.com |
広告用バナー画像や動画クリエイティブの高速生成 |
| 研究開発・新規事業創出 |
富士通 |
AIによる新材料の分子構造予測と開発期間の短縮 |
| ソフトバンク |
市場トレンド分析に基づく新規事業・サービスのアイデア創出 |
| 伊藤忠商事 |
グローバル市場の動向分析と需要予測レポートの自動作成 |
| 博報堂 |
広告企画のブレインストーミング支援とアイデアの多角的な提案 |
| 経済産業省 |
国会答弁作成支援のための情報収集と論点整理 |
3. 【2024年最新】生成AI 導入事例15選！トヨタからメルカリまで、成功の秘訣を徹底解説
生成AIは、もはや単なる技術トレンドではなく、ビジネスの成長を加速させるための強力なツールとして、あらゆる業界で導入が進んでいます。しかし、「具体的にどのように活用すれば良いのか」「自社でも成果を出せるのか」といった疑問を持つ方も多いでしょう。本章では、国内の先進企業が生成AIをどのように活用し、成果を上げているのかを「業務効率化」「マーケティング」「研究開発」の3つの目的別に分類し、合計15の具体的な導入事例を詳しく解説します。各社の課題、導入アプローチ、そして得られた成果を知ることで、自社における生成AI活用のヒントがきっと見つかるはずです。
3.1 業務効率化・生産性向上を実現した生成AI導入事例
多くの企業が最初に取り組むのが、日々の定型業務や情報処理業務の効率化です。生成AIは、文章の要約、資料作成、プログラミング支援など、これまで人間が時間をかけて行っていた作業を瞬時に処理し、従業員がより創造的な業務に集中できる環境を生み出します。
3.1.1 トヨタ自動車 社内文書の検索・要約業務を効率化
自動車業界の巨人であるトヨタ自動車では、膨大な量の技術文書や社内報告書が日々蓄積されており、必要な情報を迅速に探し出し、内容を把握することが大きな課題でした。そこで同社は、独自の対話型生成AIツールを開発・導入。このツールは、社内文書を横断的に検索し、関連性の高い情報を抽出して分かりやすく要約する機能を持っています。従業員は自然言語で質問するだけで、必要な情報をピンポイントで入手できるようになり、調査にかかる時間が大幅に削減されました。これにより、意思決定の迅速化や、過去の知見を活かした新たな技術開発へと繋がっています。
トヨタ自動車の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 業務効率化 |
独自開発の対話型AI |
社内技術文書の検索・要約 |
情報検索時間の短縮、意思決定の迅速化 |
3.1.2 パナソニック コネクト 全社員へのCopilot導入と活用
パナソニックグループでB2Bソリューション事業を担うパナソニック コネクトは、全社員約12,500人を対象に「Microsoft 365 Copilot」を導入し、全社的な生産性向上を目指しています。導入にあたっては、まず役員から利用を開始し、その有効性を確認した上で全社展開へと踏み切りました。メールのドラフト作成、会議の議事録要約、Excelデータの分析・グラフ化など、日常業務のあらゆる場面でCopilotを活用。特に、1時間の会議内容をわずか数分で要約・整理できる機能は高く評価されており、従業員一人ひとりの業務時間を創出しています。同社は、生成AIの活用を「従業員の能力を拡張する武器」と位置づけ、積極的な活用を推進しています。
パナソニック コネクトの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 全社的な生産性向上 |
Microsoft 365 Copilot |
メール作成、議事録要約、データ分析 |
会議後の作業時間短縮、資料作成の効率化 |
3.1.3 日立製作所 ソフトウェア開発の生産性を向上
日立製作所では、ソフトウェア開発のライフサイクル全体に生成AIを適用する取り組みを進めています。特に、ソースコードの自動生成やレビュー支援に大きな効果を見出しています。同社が開発したAI活用プラットフォームでは、設計書をインプットするだけで、仕様に沿ったソースコードの雛形を自動生成。これにより、開発の初期段階における工数を最大で50%削減することに成功しました。また、AIがコードの潜在的なバグや非効率な記述を指摘することで、品質向上とレビュー工数の削減にも貢献しています。ベテラン開発者の知見をAIに学習させ、組織全体の開発力を底上げする狙いもあります。
日立製作所の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| ソフトウェア開発の生産性向上 |
独自開発のAI活用プラットフォーム |
ソースコードの自動生成・レビュー支援 |
開発工数の削減、ソフトウェア品質の向上 |
3.1.4 KDDI 問い合わせ対応業務の自動化と品質向上
通信大手のKDDIは、コールセンターにおける顧客からの問い合わせ対応に生成AIを活用しています。従来はオペレーターがマニュアルを検索しながら対応していましたが、顧客との会話内容をAIがリアルタイムで解析し、最適な回答案をオペレーターの画面に表示するシステムを導入。これにより、オペレーターの応答時間が平均で約15%短縮され、保留時間も大幅に削減されました。さらに、新人オペレーターでもベテランと同水準の回答が可能となり、応対品質の均一化と顧客満足度の向上に繋がっています。将来的には、より高度な対話が可能なAIチャットボットによる完全自動応答の範囲を拡大していく方針です。
KDDIの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| コールセンター業務の効率化・品質向上 |
対話型AI、音声認識技術 |
オペレーターの応対支援、回答案の自動生成 |
応答時間の短縮、応対品質の均一化 |
3.1.5 大林組 建設現場の膨大な資料作成をAIで支援
スーパーゼネコンの一角である大林組は、建設現場における書類作成業務の負担軽減を目指し、生成AIの活用を推進しています。建設現場では、日々の作業報告書や安全管理書類など、膨大な量のドキュメント作成が求められます。同社は、現場の状況や作業内容を入力すると、報告書のドラフトを自動生成するシステムを開発。文章作成にかかる時間を8割以上削減できるケースもあり、現場監督者が本来注力すべき品質管理や安全管理により多くの時間を割けるようになりました。このシステムは、過去の膨大な報告書データを学習しており、専門用語や業界特有の表現にも対応しているのが特徴です。
大林組の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 現場の書類作成業務の効率化 |
Azure OpenAI Serviceなどを活用した独自システム |
作業報告書、安全管理書類の自動作成 |
書類作成時間の大幅な削減、現場監督者の負担軽減 |
3.2 マーケティング・顧客体験向上に活用した生成AI導入事例
生成AIは、顧客一人ひとりのニーズに合わせたパーソナライズされた体験の提供や、マーケティングコンテンツの大量生成といった領域で大きな力を発揮します。クリエイティブなアイデア出しから顧客サポートまで、その活用範囲は多岐にわたります。
3.2.1 メルカリ CS業務の迅速化と顧客満足度の向上
フリマアプリ大手のメルカリでは、日々寄せられる大量の顧客からの問い合わせ（CS）対応に生成AIを導入しています。AIが問い合わせ内容を瞬時に要約し、論点を整理して担当者に提示することで、状況把握の時間を大幅に短縮。さらに、過去の対応履歴から最適な回答文のテンプレートを自動生成し、担当者の返信作成をサポートします。これにより、問い合わせ1件あたりの対応時間を約30%削減することに成功し、より迅速な顧客対応を実現しました。迅速かつ的確な対応は顧客満足度の向上に直結しており、サービス全体の品質向上に貢献しています。
メルカリの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 顧客満足度向上 |
大規模言語モデル(LLM)を活用したCS支援ツール |
問い合わせ内容の要約、回答文の自動生成 |
CS対応時間の短縮、オペレーターの業務負荷軽減 |
3.2.2 アサヒビール 商品キャッチコピーの自動生成
アサヒビールでは、新商品やキャンペーンのキャッチコピー制作に生成AIを活用しています。商品の特徴やターゲット層、伝えたいイメージなどのキーワードを入力するだけで、AIが多様な切り口のキャッチコピー案を数百、数千単位で瞬時に生成。これまで人間のプランナーが数日かけて行っていたアイデア出しの工程を大幅に短縮し、より多くの選択肢の中から効果的なコピーを選定できるようになりました。AIが生成した意外性のある表現が、新たなクリエイティブのヒントになることも多く、人間の創造性を刺激する「壁打ち相手」としても機能しています。
アサヒビールの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| マーケティングコンテンツ制作の効率化 |
文章生成AI |
商品キャッチコピー、広告文案の大量生成 |
アイデア出しの時間短縮、クリエイティブの多様化 |
3.2.3 ベネッセコーポレーション 個別最適化された学習コンテンツの提供
教育事業を手がけるベネッセコーポレーションは、「進研ゼミ」などのサービスにおいて、生成AIを活用した個別最適化学習（アダプティブラーニング）の実現を目指しています。AIが生徒一人ひとりの学習履歴や解答の傾向を分析し、つまずいている箇所や次に学習すべき単元を特定。その生徒に最適な難易度の問題や解説動画を自動で生成し、パーソナライズされた学習プランを提供します。これにより、生徒は自分のペースで効率的に学習を進めることができ、学習意欲の向上にも繋がっています。教師や保護者にとっても、AIによる客観的な分析データは、的確な指導を行う上で貴重な情報源となります。
ベネッセコーポレーションの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 個別最適化された教育の実現 |
独自開発の教育特化AI |
学習コンテンツの自動生成、学習プランの最適化 |
学習効率の向上、生徒の学習意欲向上 |
3.2.4 LIFULL HOME’S 理想の住まい探しをサポートするAIチャット
不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」を運営するLIFULLは、ユーザーの住まい探しをサポートする対話型のAIチャットサービスを提供しています。「通勤時間は30分以内で、静かな環境がいい」「ペットと暮らせる日当たりの良い部屋」といった、曖昧で感覚的な要望をAIが汲み取り、条件に合った物件を提案してくれます。従来のチェックボックス式の検索では見つけにくかった、ユーザーの潜在的なニーズに合致する物件との出会いを創出。これにより、ユーザーエンゲージメントの向上と、サイトの回遊率アップに貢献しています。
LIFULL HOME’Sの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| ユーザー体験(UX)の向上 |
対話型AIチャット |
自然言語による物件検索、条件に合う物件の提案 |
潜在ニーズの掘り起こし、エンゲージメント向上 |
3.2.5 DMM.com 広告クリエイティブ制作の高速化
多角的な事業を展開するDMM.comでは、Web広告に用いるバナー画像や動画広告の制作プロセスに画像・動画生成AIを導入しています。広告のターゲットやコンセプトを指示するだけで、AIが複数のデザインパターンのクリエイティブを自動生成。従来はデザイナーが数日かけていた作業を数時間に短縮し、迅速なA/Bテストの実施を可能にしました。効果の高いクリエイティブを早期に特定できるため、広告効果の最大化に繋がっています。また、AIが生成した多様なデザイン案が、デザイナーにとって新たなインスピレーションの源泉にもなっています。
DMM.comの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 広告制作の高速化と効果最大化 |
画像生成AI、動画生成AI |
広告バナー、動画広告の自動生成 |
制作リードタイムの短縮、A/Bテストの効率化 |
3.3 研究開発・新規事業創出を加速させた生成AI導入事例
生成AIの応用範囲は、既存業務の効率化に留まりません。膨大な論文や特許データの解析による研究開発のスピードアップや、市場トレンドの分析を通じた新たなビジネスチャンスの発見など、企業の未来を創造する領域でもその価値を発揮し始めています。
3.3.1 富士通 新材料開発の期間を大幅に短縮
富士通は、化学分野における新材料開発のプロセスに生成AIを活用しています。求める特性（強度、耐熱性など）を入力すると、AIが膨大な化合物データベースや科学論文を基に、候補となる新たな分子構造を設計・提案。従来、研究者の経験と勘に頼っていた探索プロセスをデータドリブンなアプローチに変革し、開発期間を数分の一に短縮できる可能性を示しています。シミュレーションと組み合わせることで、実験回数を大幅に削減し、開発コストの低減にも貢献。創薬や半導体材料など、幅広い分野への応用が期待されています。
富士通の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 研究開発(R&D)の高速化 |
材料科学に特化した生成AI (マテリアルズ・インフォマティクス) |
新規材料の分子構造設計・提案 |
開発期間の大幅な短縮、開発コストの削減 |
3.3.2 ソフトバンク AIを活用した新たなサービス企画
ソフトバンクでは、社内から新規事業のアイデアを募るプロセスにおいて、生成AIを「アイデア創出パートナー」として活用しています。特定の社会課題や技術トレンドに関するキーワードを入力すると、AIが関連ニュースや市場データを分析し、考えられるビジネスモデルやサービス案を複数提示。これにより、企画担当者は短時間で多角的な視点を得ることができ、アイデアの幅と深さが格段に向上しました。AIとの対話を通じてアイデアをブラッシュアップしていくことで、より実現可能性の高い事業企画へと昇華させています。
ソフトバンクの導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 新規事業のアイデア創出支援 |
対話型AI、市場分析AI |
ビジネスモデルの壁打ち、サービス案の立案 |
企画の質の向上、アイデア創出の効率化 |
3.3.3 伊藤忠商事 市場分析と需要予測の精度向上
総合商社の伊藤忠商事は、世界中の経済ニュース、市況レポート、SNSの投稿といった膨大なテキストデータを生成AIでリアルタイムに分析し、市場のトレンドや地政学リスクをいち早く察知する取り組みを進めています。AIが情報の要約と比較分析を行うことで、アナリストは膨大な情報の読解から解放され、より高度な分析と戦略立案に集中できるようになりました。これにより、サプライチェーンのリスク管理や、将来の需要予測の精度が向上し、ビジネスにおける意思決定の質を高めています。
伊藤忠商事の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 市場分析・需要予測の高度化 |
自然言語処理(NLP)技術、予測AI |
経済ニュース・レポートの自動分析、市場トレンド予測 |
情報収集・分析の効率化、意思決定の精度向上 |
3.3.4 博報堂 アイデア創出と企画立案のサポート
広告会社の博報堂では、広告クリエイターやプランナーのアイデア創出を支援するツールとして生成AIを活用しています。広告のターゲット層や商品の特徴をインプットすると、AIが過去の成功事例や消費者インサイトに基づいて、斬新な広告コンセプトやプロモーション企画の切り口を提案。行き詰まった際の「発想のジャンプ台」として機能し、クリエイターの創造性を刺激します。AIを単なる作業代替ツールとしてではなく、人間のクリエイティビティを拡張する協創パートナーと位置づけている点が特徴です。
博報堂の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| クリエイティブ業務の支援 |
アイデア創出支援AI |
広告コンセプトの立案、企画の壁打ち |
アイデアの多様化、企画立案プロセスの効率化 |
3.3.5 経済産業省 政策立案における情報収集と分析
中央省庁である経済産業省でも、生成AIの活用が始まっています。特に、国会答弁の作成支援においてその効果を発揮。過去の膨大な議事録や関連法令、白書などをAIに学習させ、質問内容に対して関連性の高い資料や過去の答弁例を瞬時に提示するシステムを試行しています。これにより、担当職員が深夜まで行っていた資料探しの時間が大幅に削減され、政策の企画・立案といった本来の業務に注力できるようになりました。行政機関における業務効率化のモデルケースとして注目されています。
経済産業省の導入事例概要
| 目的 |
導入AI・技術 |
主な活用業務 |
成果 |
| 行政業務の効率化 |
Azure OpenAI Serviceなどを活用した文書検索・要約システム |
国会答弁作成支援、政策関連文書の分析 |
資料調査時間の短縮、職員の業務負荷軽減 |
4. 【2024年最新】生成AI 導入事例15選！トヨタからメルカリまで、成功の秘訣を徹底解説
生成AIは、今や一部の先進的な企業だけのものではありません。国内でも業界や企業規模を問わず、多様な目的で導入が進み、具体的な成果が次々と報告されています。本章では、国内企業の生成AI導入事例を「業務効率化・生産性向上」「マーケティング・顧客体験向上」「研究開発・新規事業創出」の3つの目的別に分類し、合計15社の具体的な取り組みを詳しく解説します。自社の課題解決のヒントがきっと見つかるはずです。
4.1 業務効率化・生産性向上を実現した生成AI導入事例
多くの企業が最初に取り組むのが、日々の定型業務や情報処理業務の効率化です。生成AIを活用することで、これまで人手に頼っていた作業を自動化・高速化し、従業員がより創造的な業務に集中できる環境を構築しています。
4.1.1 トヨタ自動車 社内文書の検索・要約業務を効率化
日本を代表する製造業であるトヨタ自動車は、膨大な社内文書や技術資料の活用を効率化するため、独自の対話型AIを開発・導入しました。MicrosoftのAzure OpenAI Serviceを基盤とし、セキュリティを確保した環境で運用されています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
社内に点在する膨大な技術文書や議事録から、必要な情報を探し出すのに時間がかかっていた。専門用語が多く、内容の理解や要約にもスキルと工数を要していた。 |
| 導入内容 |
社内文書を学習させた対話型AIを開発。自然言語での質問に対して、関連文書を横断的に検索し、要点をまとめた回答を自動生成するシステムを構築。翻訳やプログラムコードの生成にも活用。 |
| 成果 |
情報検索や資料読解にかかる時間が大幅に短縮。企画書作成や意思決定のスピードが向上し、全社的な生産性向上に貢献。若手社員の技術習得支援にも繋がっている。 |
4.1.2 パナソニック コネクト 全社員へのCopilot導入と活用
パナソニックグループの中でもB2Bソリューション事業を担うパナソニック コネクトは、全社員約1万人を対象に「Microsoft 365 Copilot」を導入し、働き方改革を加速させています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
会議の議事録作成、メールの文面作成、プレゼンテーション資料の準備など、日常業務に付随するノンコア業務に多くの時間が割かれていた。 |
| 導入内容 |
TeamsやWord、Excel、PowerPointなどの日常的に使用するツールに組み込まれたCopilotを全社展開。会議内容の自動要約、メール返信文のドラフト作成、データに基づいたグラフ作成などをAIが支援。 |
| 成果 |
従業員一人ひとりの作業時間を削減し、より付加価値の高いコア業務への集中を促進。社内アンケートでは、多くの従業員が「生産性が向上した」と回答し、業務の質の向上にも繋がっている。 |
4.1.3 日立製作所 ソフトウェア開発の生産性を向上
社会イノベーション事業をグローバルに展開する日立製作所は、ソフトウェア開発の現場に生成AIを導入し、開発ライフサイクル全体の生産性向上に取り組んでいます。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
複雑化・大規模化するシステム開発において、コーディングやテスト、ドキュメント作成にかかる工数の増大が課題となっていた。開発者のスキルセットによる生産性のばらつきもあった。 |
| 導入内容 |
GitHub Copilotなどを活用し、ソースコードの自動生成や補完、仕様書からのテストコード生成などを支援。日立独自の開発フレームワークに最適化されたAIモデルの活用も推進。 |
| 成果 |
開発者のコーディング時間を平均で約30%削減。バグの早期発見やコード品質の標準化にも貢献し、プロジェクト全体の開発スピードと品質を向上させている。 |
4.1.4 KDDI 問い合わせ対応業務の自動化と品質向上
通信大手のKDDIは、コールセンターにおける顧客からの問い合わせ対応業務に生成AIを活用し、オペレーターの業務負荷軽減と応対品質の向上を両立させています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
多様化するサービスに関する問い合わせに対し、迅速かつ正確な回答が求められる一方、オペレーターの教育には時間がかかり、応対品質の維持が課題だった。 |
| 導入内容 |
顧客との会話内容をAIがリアルタイムでテキスト化・要約。問い合わせ内容に応じて、社内マニュアルやFAQから最適な回答候補をオペレーターの画面に提示するシステムを導入。 |
| 成果 |
オペレーターが回答を探す時間が大幅に短縮され、平均応答時間（AHT）の短縮を実現。新人オペレーターでもベテラン並みの品質で対応可能になり、顧客満足度の向上に繋がった。 |
4.1.5 大林組 建設現場の膨大な資料作成をAIで支援
大手ゼネコンの大林組は、建設現場における安全管理書類や施工計画書など、膨大な量の書類作成業務に生成AIを導入し、現場監督の負担軽減を図っています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
建設現場では、日々の作業報告書や安全書類、各種申請書など、多種多様な書類作成が現場監督の大きな負担となっていた。過去の類似案件の資料を探すのも一苦労だった。 |
| 導入内容 |
過去の施工データや安全基準などを学習させた独自の生成AIシステムを構築。工事の概要や条件を入力するだけで、各種書類のドラフトを自動で作成。 |
| 成果 |
書類作成にかかる時間を最大で50%以上削減することに成功。現場監督が本来注力すべき品質管理や安全管理、工程管理といったコア業務に集中できる環境を実現した。 |
4.2 マーケティング・顧客体験向上に活用した生成AI導入事例
生成AIは、顧客とのコミュニケーションやクリエイティブ制作の領域でも大きな力を発揮します。パーソナライズされた顧客体験の提供や、マーケティング活動の高速化・高度化を実現した事例を見ていきましょう。
4.2.1 メルカリ CS業務の迅速化と顧客満足度の向上
フリマアプリ「メルカリ」は、日々大量に寄せられる顧客からの問い合わせ対応（CS）に生成AIを導入し、応対のスピードと質を飛躍的に向上させています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
事業の拡大に伴い、問い合わせ件数が急増。CS担当者の負担が増加し、顧客を待たせる時間も長くなる傾向にあった。応対内容の属人化も課題だった。 |
| 導入内容 |
問い合わせ内容をAIが自動で要約・分類し、過去の対応履歴から最適な回答文案を自動生成するシステムを導入。担当者はAIが生成した文案を確認・修正するだけで迅速に対応可能に。 |
| 成果 |
問い合わせ1件あたりの対応時間を約40%短縮。これにより、より複雑な問題や丁寧な対応が必要な案件に人的リソースを集中させることが可能となり、顧客満足度の向上に繋がった。 |
4.2.2 アサヒビール 商品キャッチコピーの自動生成
飲料メーカー大手のアサヒビールは、新商品のキャッチコピーや広告文案のアイデア出しに生成AIを活用し、マーケティングのクリエイティブプロセスを革新しています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
新商品のコンセプトやターゲット層に響くキャッチコピーを考案するには、多くの時間とブレインストーミングが必要だった。人間の発想だけではアイデアが固定化しがちだった。 |
| 導入内容 |
商品の特徴、ターゲット層、伝えたいイメージなどのキーワードを入力すると、AIが多様な切り口のキャッチコピー案を数百パターン瞬時に生成するツールを導入。 |
| 成果 |
アイデア出しの時間を大幅に短縮し、マーケティング担当者が「どの案が最も効果的か」を吟味・洗練させる時間に注力できるようになった。AIが提示する意外な表現が新たなヒットのきっかけになることも。 |
4.2.3 ベネッセコーポレーション 個別最適化された学習コンテンツの提供
「進研ゼミ」や「こどもちゃれんじ」で知られるベネッセコーポレーションは、生成AIを活用して、生徒一人ひとりの学習レベルや理解度に合わせた教育コンテンツを提供しています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
集団教育では、生徒一人ひとりのつまずきポイントや得意分野に完全に対応することが難しかった。学習意欲を維持させるための個別アプローチが求められていた。 |
| 導入内容 |
生徒の学習履歴や解答データをAIが分析。間違えた問題の原因を特定し、その生徒に最適な解説や類題を自動で生成・提供するアダプティブラーニングシステムを構築。 |
| 成果 |
生徒が「わからない」を放置することなく、効率的に学習を進められるようになった。学習効果の向上はもちろん、「自分に合った学び方ができる」という体験が学習意欲の向上にも繋がっている。 |
4.2.4 LIFULL HOME’S 理想の住まい探しをサポートするAIチャット
不動産・住宅情報サイト「LIFULL HOME’S」は、生成AIを活用した対話型の住まい探しサービスを提供し、ユーザーの潜在的なニーズを掘り起こしています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
従来の検索方法では、「駅徒歩5分」「家賃10万円以下」といった明確な条件がないと物件を探しにくかった。「静かで日当たりの良い部屋」といった曖昧な要望に応えるのが難しかった。 |
| 導入内容 |
「通勤に便利で、休日は公園でリラックスできるような街は？」といった自然な言葉での相談に対し、AIが対話を通じてユーザーのライフスタイルや好みを理解し、最適な物件や街を提案するチャット機能を導入。 |
| 成果 |
これまで条件検索ではたどり着けなかったユーザー層にアプローチ可能になった。対話を通じて新たな気づきを提供することで、エンゲージメントを高め、より満足度の高い住まい探し体験を実現。 |
4.2.5 DMM.com 広告クリエイティブ制作の高速化
多岐にわたる事業を展開するDMM.comは、Web広告で用いるバナー画像などのクリエイティブ制作に生成AIを導入し、制作プロセスの抜本的な効率化を実現しています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
効果的な広告を配信するためには、多種多様なデザインパターンのクリエイティブを大量に制作し、ABテストを繰り返す必要があった。この制作プロセスに多大な時間とコストがかかっていた。 |
| 導入内容 |
商品画像やテキスト、ターゲット層などの情報を入力するだけで、AIが複数のデザインパターンの広告バナーを自動で生成するシステムを開発。配色やレイアウトの最適化もAIが行う。 |
| 成果 |
クリエイティブ制作にかかる時間を従来の10分の1以下に短縮。これにより、より多くのパターンのABテストを高速で実施できるようになり、広告効果の最大化に貢献している。 |
4.3 研究開発・新規事業創出を加速させた生成AI導入事例
生成AIの能力は、既存業務の効率化に留まりません。未知の領域である研究開発や、新たなビジネスチャンスの発見といった、企業の未来を創造する活動においても活用が始まっています。
4.3.1 富士通 新材料開発の期間を大幅に短縮
ITサービスの巨人である富士通は、自社の研究開発部門において、新素材の開発（マテリアルズ・インフォマティクス）に生成AIを活用し、画期的な成果を上げています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
新しい機能を持つ材料の開発は、無数の分子構造の組み合わせを試行錯誤で実験・評価する必要があり、一つの材料開発に数年から十年単位の期間と莫大なコストを要していた。 |
| 導入内容 |
求める特性（強度、耐熱性など）を入力すると、AIがシミュレーション技術と連携し、その特性を持つ可能性のある未知の分子構造を予測・生成するプラットフォームを構築。 |
| 成果 |
従来の手法では発見が困難だった高性能な材料候補を短期間で発見。開発期間を数分の一に短縮することに成功し、次世代半導体や医薬品開発などへの応用が期待されている。 |
4.3.2 ソフトバンク AIを活用した新たなサービス企画
ソフトバンクは、社内の新規事業開発プロセスに生成AIを積極的に取り入れ、アイデア創出の質と量を向上させています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
変化の速い市場で競争優位性を保つためには、常に新しい事業の種を見つけ、迅速に事業化する必要があった。アイデアの枯渇や、既存事業の枠に囚われた発想が課題だった。 |
| 導入内容 |
社内アイデアソンや新規事業立案のワークショップで生成AIを活用。市場トレンド、技術シーズ、社会課題などのデータをAIに与え、新たなビジネスモデルやサービスコンセプトの壁打ち相手として利用。 |
| 成果 |
AIとの対話を通じて、担当者が思いもよらなかった異分野の技術の組み合わせや、新たな顧客セグメントを発見。企画の初期段階における検討の質とスピードが向上し、有望な事業シーズの創出に繋がっている。 |
4.3.3 伊藤忠商事 市場分析と需要予測の精度向上
大手総合商社の伊藤忠商事は、トレーディング業務や事業投資の意思決定において、生成AIを活用した高度な市場分析と需要予測を行っています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
グローバルなサプライチェーンや市況は、地政学リスク、経済指標、天候など無数の要因に影響される。これらの膨大な情報を人手で分析し、将来を予測するには限界があった。 |
| 導入内容 |
世界中のニュース、経済レポート、衛星データなどをAIがリアルタイムで収集・分析。特定の商材に関する市場のセンチメント（市場心理）を分析し、将来の価格変動や需要動向を予測するレポートを自動生成。 |
| 成果 |
担当者が情報収集と分析にかける時間を大幅に削減し、より高度な戦略立案や交渉に集中できるようになった。データに基づいた客観的な予測により、意思決定の精度が向上し、ビジネスリスクの低減に貢献。 |
4.3.4 博報堂 アイデア創出と企画立案のサポート
広告業界をリードする博報堂は、クリエイターの創造性を拡張するツールとして生成AIを活用し、広告企画のブレインストーミングやコンセプト開発に役立てています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
クライアントの課題を解決する斬新な広告アイデアを生み出すためには、多角的な視点と発想の飛躍が求められるが、人間の思考には無意識のバイアスや固定観念が存在する。 |
| 導入内容 |
生活者のインサイトデータや過去の広告事例を学習させたAIと対話しながらアイデアを練るシステムを導入。ターゲット層のペルソナをAIが生成し、そのペルソナになりきってアイデアへのフィードバックを行うといった活用も。 |
| 成果 |
AIを「優秀な壁打ち相手」とすることで、クリエイターは短時間で多様なアイデアの種を得られるようになった。企画の初期段階でのクオリティが向上し、クライアントへの提案の説得力も増している。 |
4.3.5 経済産業省 政策立案における情報収集と分析
中央省庁である経済産業省も、生成AIの活用を積極的に進めています。特に、国会答弁資料の作成支援など、行政事務の効率化で成果を上げています。
| 項目 |
内容 |
| 課題 |
国会会期中は、議員からの質問通告に対し、膨大な量の過去の答弁、関連法令、白書などを参照して、正確かつ整合性のとれた答弁資料を短時間で作成する必要があり、職員に大きな負担がかかっていた。 |
| 導入内容 |
Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用し、省内に蓄積された行政文書を学習させた専用のAIチャット環境を構築。質問内容に関連する過去の答弁やデータを瞬時に検索・要約し、答弁骨子の作成を支援。 |
| 成果 |
資料作成にかかる時間が大幅に短縮され、職員の長時間労働の是正に貢献。より質の高い政策の企画・立案といった本来注力すべき業務に時間を割けるようになり、行政サービスの質の向上にも繋がることが期待されている。 |
5. まとめ
本記事では、トヨタ自動車やメルカリなど、国内先進企業における生成AIの導入事例を目的別に15選紹介しました。成功企業に共通するのは、「目的の明確化」や「スモールスタート」といった秘訣です。生成AIはもはや特別な技術ではなく、業務効率化や顧客体験向上を実現し、競争力を高めるための必須ツールとなりつつあります。本記事で解説した導入ステップを参考に、自社での活用を具体的に検討してみてはいかがでしょうか。
