生成AI活用事例まとめ30選｜業務効率化を実現した成果を業種別・目的別に紹介

生成AIは、文章作成やデータ分析、アイデア出しなどを自動化し、ビジネスの生産性を飛躍的に向上させるポテンシャルを秘めています。しかし、「具体的に自社のどの業務に使えるのか」「何から始めればいいのか」がわからず、導入に踏み切れていない方も多いのではないでしょうか。

本記事では、生成AIによる業務効率化の基本から、製造業や医療、金融といった【業種別】、マーケティングやバックオフィスといった【目的別】の活用事例まとめ30選をご紹介。さらに、導入を成功させるための具体的なステップや、事前に知っておくべき注意点まで解説します。

この記事を最後まで読めば、自社に最適なAIの活用法が見つかり、業務改革に向けた確かな一歩を踏み出せるはずです。

業種別で紹介！生成AI活用事例のまとめ13選

生成AIの活用方法は、業界や職種によって千差万別です。しかし、多様な事例の中から自社に近いケースを見つけることで、導入後の具体的なイメージを掴み、成功の確度を高めることができます。

ここでは、業種別に抱える特有の課題を、生成AIがどのように業務効率化しているかを見ていきましょう。

【製造業】AIが検品・品質管理を自動化し、品質が安定

これまで熟練者の経験と勘に頼っていた製品の外観検査を、AIが代替します。学習させた画像データをもとに、人では見分けにくい微細な傷や汚れといった不良を瞬時に検知し、品質の安定と省人化を実現します。

これにより、検査基準が統一されヒューマンエラーも防げるため、製品全体の信頼性が大きく向上するでしょう。

【医療・介護】AIが診断を支援し、個別最適なケアプランを作成

膨大な医療論文や過去の症例データをAIが瞬時に解析し、医師がレントゲン写真などを読影する際の判断をサポートします。また介護現場では、利用者の健康状態や生活習慣といった個別データに基づき、最適なケアプランを数分で作成できます。

これにより、専門職の方々がより創造的で、人と向き合う時間に集中できるようになります。

【金融・保険】AIが不正利用を検知し、顧客一人ひとりに合った提案を実施

クレジットカードの利用パターンをAIがリアルタイムで学習・分析し、通常とは異なる動きを検知して不正利用を未然に防ぎます。また、顧客の資産状況やライフプランを分析し、最適な金融商品や保険を自動で提案することが可能です。

これにより、顧客満足度の向上と、より強固な信頼関係の構築に繋がります。

【小売・EC】AIが商品説明文や販促コンテンツを自動で生成

商品の特徴やキーワードを入力するだけで、顧客の購買意欲を高める魅力的な商品説明文を、AIがバリエーション豊かに大量生成します。

これにより、新商品の出品作業にかかる時間を大幅に短縮できます。さらに、顧客の購買履歴に基づいた販促メールを自動作成するなど、きめ細やかなマーケティング活動を支援します。

【農業】AIが生育状況を分析し、持続可能な農業を支援

ドローンが撮影した広大な農地の画像から、AIが作物の生育状況を精密に分析します。

これにより、収穫に最適なタイミングを予測したり、病害虫の発生を早期に発見して被害を最小限に抑えることが可能です。必要な場所にだけ、必要な量の水や肥料を与える「精密農業」を実現し、コスト削減と環境負荷の低減に貢献します。

【不動産】AIが魅力的な物件紹介文を作成し、顧客対応を効率化

物件の間取りや立地、周辺環境といった情報から、ターゲット顧客層に響く魅力的な紹介文をAIが自動で作成します。Webサイトへの掲載や広告作成の手間を削減し、より多くの見込み客にアピールできます。

また、初期の問い合わせ対応や内見予約の調整をAIチャットボットが担うことで、営業担当者は商談などのコア業務に集中できます。

目的別で紹介！生成AI活用事例のまとめ17選

業種を問わず、多くの企業に共通する定型業務やノンコア業務を効率化する事例です。こちらもひとつずつ見ていきましょう。

【マーケティング・営業】AIがメール文面をパーソナライズし、顧客のエンゲージ向上

ターゲットとなる顧客の役職や業界、過去のやり取りなどを踏まえて、開封されやすい件名や心に響くメール文面をAIが個別に生成します。

これにより、一斉送信のメールでありながら、一人ひとりに語りかけるようなアプローチが可能になります。これまで手作業では難しかった大規模なパーソナライズを実現し、営業活動の初動を大幅に効率化します。

【カスタマーサポート】AIが問い合わせ内容を要約し、迅速な対応を支援

顧客からの長文の問い合わせメールや、オペレーターが録音した通話内容を、AIが瞬時に要約して重要な論点を整理します。過去の対応履歴データベースから最適な回答案をオペレーターに提示することで、対応品質を標準化し、新人でもベテランに近いレベルで顧客対応ができるようになります。

結果として、顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減を両立させます。

【バックオフィス（経理・人事）】AIが書類レビューや採用業務を効率化

契約書に潜むリスクや法的に不利な条項がないかをAIが自動でチェックし、法務担当者のレビュー時間を大幅に短縮します。人事領域では、膨大な数の応募書類から、求めるスキルや経験を持つ候補者をAIが瞬時に抽出し、採用のミスマッチを防ぎます。

これにより、バックオフィス部門はより戦略的な業務に時間を使えるようになります。

【開発・デザイン】AIがコーディングを支援し、創造的なアイデア出しを加速

実現したい機能を「会員登録フォームを作って」のように自然な言葉で指示するだけで、AIがプログラムコードの草案を生成します。

これにより、開発者は単純作業から解放され、より複雑な設計に集中できます。また、デザイナーがコンセプトを伝えると、AIが複数のデザインパターンを提案してくれるため、アイデアの壁打ち相手として創造性を刺激します。

【データ分析・経営企画】AIが市場レポートを作成し、迅速な意思決定を促進

最新の市場データや業界ニュース、競合の動向などをAIがインターネット上から自動で収集・分析し、経営判断に役立つレポートとして要約します。これまで専門のアナリストが数日かけて行っていた作業を数分で完了させることも可能です。

これにより、変化の速い市場環境に対応した、データに基づく迅速な意思決定を支援します。

【社内教育・研修】AIが従業員一人ひとりに合わせた研修を提供

従業員それぞれのスキルレベルやこれまでの経歴、キャリアプランに応じて、最適な学習コンテンツや研修プログラムをAIが自動で生成します。画一的な研修ではなく、個人の弱点を克服し長所を伸ばすパーソナライズされた教育を実現することで、学習の定着率を高めます。

結果として、組織全体のスキルアップを効率的に促進します。

生成AIが業務効率化にもたらす3つの効果

この章では、生成AIが業務効率化にもたらす3つの効果を解説していきます。

1. 業務の自動化・高速化による生産性向上
2. 人件費・リソースの最適化によるコスト削減
3. 創造的な業務への集中と人手不足の解消

ひとつずつみていきましょう。

効果1.業務の自動化・高速化による生産性向上

生成AIは、定型業務の自動化やデータ分析の高速化を通じて、従業員の生産性を大幅に向上できます。

例えば、メールの返信、報告書の作成、データ入力など、繰り返し行われる単純作業や定型的な業務は、生成AIで自動化が可能です。これにより、従業員はより付加価値の高い、創造的な仕事に集中する時間を増やせます。

また、生成AIは大量のデータを迅速に分析することが得意です。これまで人の手では見つけるのが難しかったパターンや傾向を発見し、よりスピーディーで的確な意思決定をサポートします。

【生産性向上の具体例】 ・書類の作成支援 ・プログラミングコードの作成支援 ・市場調査データの分析　など

効果2.人件費・リソースの最適化によるコスト削減

生成AIを効率的に活用すると、人件費、時間などが最適化され、企業のさまざまなコストを削減できます。

コスト削減に最も効果的なのが人件費です。生成AIが、単純作業や定型業務を代替していくことで大幅に人件費を削減できるでしょう。例えば、顧客への自動対応チャットボットがあればオペレーターの人件費が削減可能です。

また、業務の自動化や効率化が進むことで従業員の作業時間も短縮できます。その結果、人的・物的に余力が生まれ、収益性の向上につながるのです。

【コスト削減の具体例】 ・オペレーターの人件費削減 ・広告制作のコスト削減 ・在庫管理の最適化によるコスト削減　など

効果3.創造的な業務への集中と人手不足の解消

単純作業の代替や従業員の負担軽減を生成AIが実現することで、深刻化する人手不足問題の解消に貢献できます。

これまで、データ入力や書類作成、問い合わせ対応などの業務は人手を必要とするものでした。また、面倒な作業や時間のかかる作業は、従業員の負担が増すだけでなくモチベーションの低下にもつながります。

これらの業務を生成AIが代替することで、人手不足の状況下でも業務を継続し、サービスレベルの維持が可能になるのです。従業員一人当たりの労働時間も短縮され、満足度の向上に寄与します。

【人手不足解消の具体例】 ・コールセンターでの問い合わせ対応の自動化 ・採用業務における応募書類のスクリーニング ・製造現場における検品作業の自動化　など

生成AIによる業務効率化の3つのステップ

生成AIは、業務効率化や新たなビジネスチャンスの創出に大きく貢献できる可能性を秘めた技術ですが、導入すれば必ず成功するとは限りません。

この章では、生成AIの導入を成功に導くための3つのステップを解説します。

1. 目的の明確化：どの業務課題を解決したいか
2. 環境の整備：必要なデータの準備
3. 体制の構築：継続的な運用と保守

これらのポイントを押さえて、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出していきましょう。

ステップ1. 目的の明確化：どの業務課題を解決したいか

生成AIで何を解決したいのか、具体的な目標を設定することで効果的な業務効率化につながります。

生成AIツールにはさまざまな種類があり、それぞれ得意なタスクが異なります。目的が曖昧なままツールを導入してしまうと、期待した効果が得られなかったり、かえって業務が煩雑になったりするおそれがあるのです。

そこで、まずは解決したい課題を具体的に洗い出しましょう。「顧客対応の時間を短縮したい」「書類作成のミスを減らしたい」など、具体的な課題を特定していきます。

課題が特定できたら、次は最適な生成AIツールの選択です。文章生成、画像生成、音声生成、プログラムコード生成など、生成AIツールの種類は多岐にわたります。それぞれのツールの得意分野を理解し、目的に合ったものを選びましょう。

ステップ2. 環境の整備：必要なデータの準備

生成AIの性能は、学習データの質と量に大きく左右されます。適切なデータを用意することが、生成AI導入の成否を分けると言っても過言ではありません。

学習データの質が低いと、生成AIは誤った情報や偏った情報を学習してしまい、不正確なコンテンツや不適切なコンテンツを生成してしまう可能性があります。また、学習データの量が少ないと、生成AIは十分な学習を行えず、多様なコンテンツを生成することができません。

データの質を高めるためには、正確性、一貫性、偏りのなさに注意する必要があります。誤った情報や古い情報、特定の属性や意見に偏ったデータは、生成AIの学習に悪影響を及ぼします。

ステップ3. 体制の構築：継続的な運用と保守

生成AIは導入して終わりではなく、継続的な運用と保守が不可欠です。

生成AIの進化の早さは目を見張るものがあります。生成AIを効率的に活用していくためには、新しいバージョンやデータを定期的に更新し、モデルを再学習していかなければなりません。

また、生成AIの利用状況をモニタリングして、問題点や改善点を早期に発見することも大切です。ユーザーからのフィードバックを収集し、学習データに反映させていきましょう。

生成AI導入前に知っておくべき3つの注意点と対策

生成AIは非常に有効な技術ですが、導入にあたって注意すべき点もあります。この章では、導入前に知っておくべき3つの注意点とその対策を解説します。

1. ハルシネーション（誤情報の生成）とファクトチェックの徹底
2. 著作権侵害のリスク管理
3. 従業員への教育とリテラシー向上

これらの注意点を理解して、生成AIを安心して活用できる環境を構築しましょう。

注意点1. ハルシネーション（誤情報の生成）とファクトチェックの徹底

生成AIは、「ハルシネーション」と呼ばれる現象に注意しなければなりません。ハルシネーションとは、事実とは異なる嘘の情報を指します。

生成AIは学習データに基づいて情報を生成します。そのため、学習データに誤った情報や偏った情報が含まれている場合、ハルシネーションが発生するおそれがあるのです。また、生成AIは、文脈や常識を完全に理解しているわけではないため、もっともらしい嘘を生成してしまうことがあります。

ハルシネーション対策として、生成AIが出力した情報は必ず人の目でチェックをすること、そして複数の情報源を参照して、情報の裏付けを取るようにしましょう。

注意点2. 著作権侵害のリスク管理

生成AIを利用する際には、生成物の利用範囲や権利関係を事前に確認し、著作権侵害のリスクを回避することが不可欠です。

生成AIは、インターネット上の大量のデータ（テキスト、画像、音楽など）を学習しているため、生成物に既存の著作物と類似した表現が含まれる可能性があります。もし、生成AIが生成したコンテンツを著作権者の許諾なしに利用した場合、著作権侵害となるおそれがあります。

このようなリスクを回避するには、利用する生成AIの利用規約を必ず確認し、生成物の利用範囲（商用利用の可否、改変の可否など）を把握することが重要です。生成AIツールによっては、生成物の利用範囲が制限されている場合があります。

注意点3.従業員への教育とリテラシー向上

生成AIの仕組み、適切な利用方法、倫理的な側面について、従業員に十分な知識と理解を提供することが、生成AI導入の成功を左右します。

生成AIのリスクは、情報漏洩や著作権侵害、ハルシネーションなど、さまざまです。この生成AIの特性を理解せずに利用すると、誤った情報や偏った情報を信じてしまい、不適切な意思決定につながるおそれがあります。

これらの対策で重要なのは、従業員に対して生成AIの基本的な仕組み、メリットとデメリット、利用上の注意点などを理解させるための研修を実施することです。

研修では具体的な事例を交えながら、生成AIをどのように業務に活用できるか、どのようなリスクがあるか、どのようにリスクを回避するかなどを説明していきます。また、生成AIの利用に関する社内ガイドラインを策定し、従業員に周知することも重要です。

生成AIの活用事例を参考にして、自社の業務効率化を目指そう

生成AIは今やビジネスに欠かせない技術となりつつあり、多くの企業がその導入に成功し、大きな成果を上げています。

本記事で紹介した活用事例や業務効率化へのポイント、注意点を参考にして、ぜひあなたの会社でも生成AIの活用を検討してみてください。継続的な改善を実施していくことで、生成AIは必ずやあなたのビジネスを次のレベルへと引き上げてくれるでしょう。

まずはあなたの会社の課題を洗い出し、生成AIで何ができるのかを具体的に考えてみることが最初の一歩です。

SHIFT AIでは、生成AIの導入支援、研修、コンサルティングを提供し、企業の業務効率化を一気通関で伴走支援します。また下記のリンクからは、「生成AI活用による業務効率化方法の習得」を推進している業種の実際の取り組み17選をまとめた事例集をダウンロードいただけます。自社と似た課題感を持つ会社が、どのようにAIを活用しているのか知りたい方はお気軽にご覧ください。