生成AIの活用は世界中で急速に進んでおり、近年日本でも身近になってきています。
しかし日本はまだまだ世界のAI先進国とはいえない状況です。海外での生成AI活用事例を知ることは、これからのAI導入や活用アイディアに役立つでしょう。
本記事では、海外企業でのビジネス活用例から意外な面白い事例まで、15選を紹介するので参考にしてください。
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海外企業の生成AIおよびAI活用事例10選
海外企業では生成AIや、AIの技術をどのように業務に活用しているのか、具体的な例を紹介します。
製造・金融・流通・サービス・ECなど多様な分野から活用事例を厳選したので、参考にしてください。
【製造】メンテナンスコスト25％削減
飲料および食品業界で、ペプシやトロピカーナなどの有名ブランドを展開するグローバル大手企業のPepsiCoでは、AI予知保全システムを導入しました。
製造設備の摩耗や異常をリアルタイムでモニタリングできるため、従来の突発的な故障を大幅に回避できます。
結果として、予期せぬダウンタイムが70％削減され、安定した生産体制が整えられました。さらに、AIによる効率的な管理で必要なメンテナンス作業のみを実施できるようになり、全体のメンテナンスコストも25％削減されています。
AIの予測力を活用したことで、生産性が向上し、コストダウンも同時に実現しています。
出典：「Artificial Intelligence at PepsiCo」
出典：「The Fascinating Ways PepsiCo Uses Artificial Intelligence And Machine Learning To Deliver Success」
出典：「AI in Predictive Maintenance for Rotating Machinery」
【製造】AI×生成AI を組み合わせた保全システムでダウンタイムを約50％削減
Siemensの予測保全プラットフォームでは、機械学習に加え、対話型の生成AI機能を統合することで直感的な操作と迅速な意思決定を可能にしています。
これにより、未計画のダウンタイム（機械停止）を 最大で約50%削減。過去の事例情報とリアルタイムデータを生成AIが組み合わせて提示することで、保全作業の質と速度が向上し、現場の効率性が高まります。
Siemensは、製造業など多業種の導入事例を通じて、このシステムがコスト削減と稼働率改善の両面で効果を発揮しています。
出典：「Generative artificial intelligence takes Siemens’ predictive maintenance solution to the next level」
出典：「Siemens adds generative AI to Senseye predictive maintenance solution」
【工場】AIの搭載で物流ロボットが進化
世界的自動車メーカーであるBMWは、工場の自動化を目指し、自社でスマート輸送ロボット（STR）を開発しました。
最先端のAI技術を搭載することで、人や物体の認識精度が飛躍的に高まり、複雑な工場内のルートでも自律走行しながら障害物を回避できます。
またフォークリフトや作業員の動き、障害物などを明確に識別し、秒単位でルートを考えられるので現場の変化にも柔軟に対応できます。
さらに事故率の低減による現場スタッフの安全性向上や、物流オペレーションの効率化、ミスの減少も可能に。AIとロボットの融合が、工場全体の生産性と安全性を上げています。
出典：「BMW Group is making logistics robots faster and smarter」
出典：「How AI is revolutionising production」
【金融】GPTを使いマーケティング向上
アメリカの大手銀行JPMorgan Chaseは、OpenAIのGPT-4モデルを活用したツール「IndexGPT」を導入し、革新的な金融サービスを実現しました。
同生成AIツールは、顧客がそれぞれの価値観に合わせて銘柄選定や投資をおこなえる設計で作られており、より柔軟で的確な投資戦略を立てられます。
またマーケティング部門では、膨大な市場情報や顧客データの分析をAIがサポート。従業員は最適なプロモーションやターゲティングを短時間で考えられます。
つまり顧客サービスの向上と業務効率化、さらには収益アップにも貢献しているのです。
出典：「JPMorgan Unveils IndexGPT in Next Wall Street Bid to Tap AI Boom」
【金融】AIでカード不正検知と購買体験の向上
アメリカのMastercardはAIの活用により、クレジットカード取引の不正検知速度を従来の2倍に強化しました。加えて危険にさらされている加盟店の特定スピードも300％向上したそうです。
MastercardのセキュリティAIシステム最大の特徴は、プロンプトにカード所有者の加盟店訪問履歴を使用する点。
取引情報から顧客の行動が怪しくないかを判断でき、算出されたスコアが低いと不正利用の疑いが高いと判定します。同社のシステムでは、1取引あたりわずか50ミリ秒（0.05秒）以内にリスクスコアを算出し、即時判断するリアルタイム処理が可能です。
また子会社であるDynamic Yieldでは、個々の購買履歴や嗜好を基に最適な商品提案を自動化するAIツールを導入。よりパーソナライズされたショッピング体験を提供することで、顧客満足や売上の増加にもつなげています。
出典：「Mastercard accelerates card fraud detection with generative AI technology」
出典：「Dynamic Yield by Mastercard unveils Shopping Muse, the next generation personal retail assistant」
出典：「Mastercard supercharges consumer protection with gen ai」
【金融】AIコンシェルジュで対応時間短縮
アメリカン・エキスプレス（Amex）は、プラチナカード会員向けのコンシェルジュサービスに生成AIを導入し、顧客対応の時間を短縮をしました。
例えば、「ニューヨークでペット同伴可能なホテルを教えて」と頼まれたとします。従来では、オペレーターがネットやデータベースで調べて折り返し連絡する必要がありました。
そこでAIアシスタントが複雑な要望でも、迅速かつ的確な提案をオペレーターに教えられるようにし、対応時間を短縮。
さらに同AIツールは、特定の施設の営業時間や混雑時間帯など細かな情報を取得できる上、過去の消費行動から顧客の嗜好を分析した提案が可能です。
同社のオペレーターの85%以上が、AIによって時間の節約と対応品質が向上していると報告しているそうです。
出典：「How Amex uses AI to increase efficiency: 40% fewer IT escalations, 85% travel assistance boost」
【販売】11年分の作業をわずか数ヶ月に
アメリカ最大手の中古車販売業者カーマックスは生成AIを導入し、膨大な顧客からのレビューデータの要約を自動化しました。
人手で作成する場合、11年もの時間がかかる約5,000車種分のレビュー要約コンテンツを、AI活用によりわずか数ヶ月で完成。
アメリカでは中古車購入の際、多くの顧客がレビューを重視しますが、数が多すぎて結局判断できないという問題がありました。そこで生成AIがレビューを自動分析し、顧客に適切に要約した情報を伝えることで、顧客満足度と売上が向上。
さらに従業員はコンテンツ制作負担がなくなり、顧客への対応品質向上など、より付加価値の高い業務に集中できています。
出典：「CarMax puts customers first with car research tools powered by Azure OpenAI Service」
【飲食】AIドライブスルーで提供時間短縮
アメリカの大手ハンバーガーチェーン「ウェンディーズ」では、生成AIを活用した自動ドライブスルーシステムを導入しました。
AIの正確な音声認識とスピード対応によって、提供時間の短縮を実現。スタッフの介入なしでも、注文処理の正確さは86％で高精度です。
顧客がマイクに向かって注文した内容をAIが自動で受け付け、POSレジに送り、キッチンスタッフが調理する仕組みです。さらに顧客の過去の注文履歴や人気メニューに合わせた、レコメンドも可能。
またAIにより注文対応の負担が減ることで、従業員の業務効率化や対応品質の改善もできているそうです。
出典：「Leading Drive-Thru Innovation with Wendy’s FreshAi」
【インフラ】99％以上の監査時間短縮
アメリカに本社がある、グローバル電力企業AES社は、安全監査プロセスの自動化に生成AIを導入しました。
従来、監査には最大14日間を要していましたが、AIの活用によってわずか1時間へと99％以上短縮されました。
また膨大なデータや現場映像を24時間体制でリアルタイム分析できるため、現場の作業負担軽減とリスク管理の精度が同時に向上しています。
加えてAIによる継続的な監視は、施設の温度や圧力変動など細かな異変をすぐに発見し、事故予防にも役立っています。
さらにヒューマンエラーがほぼなくなり、監査の制度も20％上がったということです。
出典：「AES: Scaling energy safety audits with Anthropic’s Claude on Google Cloud」
【EC】エージェントAIで利便性アップ
Amazonは2025年4月から、AIエージェントを活用した新機能「Buy for Me」の試験運用を開始しました。
Amazonが直接取り扱っていない他社ブランドの商品でも、ユーザーがAmazonアプリ上でスムーズに購入手続きを完結できます。
AIが顧客の嗜好や条件に合わせた最適な商品を自動検索し、商品の比較や購入までを一貫してサポートする仕組みです。
現時点では、Amazonは代理購入による手数料は徴収しておらず、購入先が配送・返品・カスタマーサービスを担当しているようです。
消費者が1つのサイトで他社ECの商品もまとめて購入できれば、サイト間の移動や個別会員登録の手間が省け、ユーザーの利便性が向上するでしょう。
出典：「Amazon’s new ‘Buy for Me’ feature helps customers find and buy products from other brands’ sites」
海外の面白い生成AI活用事例5選
続いては、海外の面白い生成AIやAI技術の活用事例を見ていきましょう。ビジネスシーンに限らず、日常生活やエンターテインメント分野でも、クリエイティブで多様な事例が登場しています。
最新技術を取り入れた海外のユニークな実践例から、今後のAI活用アイディアの参考にしてください。
AIによる観察学習でサラダを自律調理するロボット
ケンブリッジ大学の研究チームは、YouTubeや調理動画を視聴してサラダのレシピを学び、自律調理を行うロボットを開発しました。
最初にプログラムされた8種類の簡単なサラダレシピ（果物・野菜による分類）について、視聴した16本の動画をもとにニューラルネットが材料や手の動きを解析。93%の精度で正しいレシピを特定します。さらに、動画中で新たに示された第9のレシピを自律的に生成・追加し、これを調理するまでに成功したという成果があります。
ただし、この取り組みは現時点では研究レベルの概念実証であり、家庭や飲食業界向けに実用化されたロボットではありません。今後、映像から学ぶ調理ロボット技術の進化により、調理自動化・品質安定化や介護・共働き家庭などへの応用の可能性は広がっていくでしょう。
出典：「Robot ‘chef’ learns to recreate recipes from watching food videos」
生成AI搭載の対話型美容アシスタント『Beauty Genius』によるパーソナルアドバイス
世界的化粧品企業L’Oréal Parisは、生成AI（agentic AI）と AR／コンピュータビジョンを活用した対話型のバーチャル美容アドバイザー『Beauty Genius』を導入しました。
肌写真や簡単なアンケートから、150,000件以上の皮膚科医注釈や16,000件以上の肌画像の学習データを用いて、肌状態を分析。その結果、スキンケア、メイク、ヘアケアに関して約750以上の製品から最適な提案を行います。
さらに、バーチャルトライオン機能により、メイクやヘアカラーの仕上がりをARでリアルタイムに試すことも可能。これまで店頭でしか体験できなかった美容アドバイスや製品試着が、自宅から24時間いつでも受けられるようになったことで、利便性と安心感の向上、顧客満足やブランド信頼の強化につながっています。
出典：「最先端バイオプリント皮膚技術と生成AIコンテンツ・ラボでビューティテックを加速」
出典：「L’Oréal Paris『Beauty Genius」
生成AIが有名人の分身になりファンと交流
アメリカに本社を置くソフトウェア開発会社Soul Machines社は、生成AI技術を活用して実在アーティストのデジタル分身を制作しました。
代表的事例は、K-popグループ「Got7」のボーカルであるマーク・トゥアンのデジタル版「Digital Mark Tuan」の誕生。
本人そっくりの自然な声や表情、パーソナリティをAIによって再現したのです。ファンは仮想空間でマークと対話ができ、今までにない新たな交流体験が可能になりました。
同事例は、エンターテインメント業界の可能性を広げ、今後さらなる応用が期待されています。
出典：「Love K-pop star Mark Tuan’s new EP? You can discuss it with ‘Digital Mark,’ his AI twin」
ChatPDFを使って秒速学習
膨大なPDFファイルを瞬時に解析し、内容の要約、疑問への回答まで自動で対応できるAI技術を応用したChatPDFの事例です。
通常なら数時間～数日かかる文書の情報整理や学習を、ChatPDFを使えば数秒から数分で実現できると、海外でも話題に。
ユーザーはPDFファイルをアップロードするだけで、重要ポイントのリスト化や難解な部分の説明など、自分に最適化された情報を取得できます。教育現場や業務の資料整理、論文レビューなど幅広い用途で活用が可能です。
出典：「ChatPDF公式」
ミュージシャン支援に特化した生成AIツール
米国発のオープンソース研究プロジェクト「Magenta」は、機械学習を使ってMIDIメロディやサウンドの自律生成を試みる実験ツールです。さらに、音楽制作支援を目的としたツールセット「Music AI Sandbox」では、最新の音楽生成モデル「Lyria 2」を統合しました。
これらは、ミュージシャンの作業に足りないアイデアを補い、創作の壁を乗り越える補助ツールです。生成される音源は高音質仕様で、生成時にはSynthIDによるウォーターマーク管理も施されています。
テキストから自律的に完成曲を生成するというよりは、創作支援を主眼とした生成AI技術として位置付けられています。アイデア生成やリアルタイム音響実験を通じて、ミュージシャンの表現幅を拡げるツール群といえるでしょう。
出典：「Music AI Sandbox, now with new features and broader access」
AIの活用が最も進んでいる国は？
世界で生成AIやAI技術の導入が加速する中、イギリスのメディア企業「Tortoise Media」が毎年、各国のAI能力を示すランキングを発表しています。
主な評価基準は、実装・イノベーション・投資の3つです。同メディアによる83カ国別のAIランキング「Global AI Index」最新情報によると、現在以下のような状況になっています。
| 順位 | 国名 | ポイント |
| 1 | アメリカ | 100 |
| 2 | 中国 | 53.88 |
| 3 | シンガポール | 32.33 |
| 4 | イギリス | 29.85 |
| 5 | フランス | 28.09 |
| 6 | 韓国 | 27.26 |
| 7 | ドイツ | 26.65 |
| 8 | カナダ | 26.39 |
| 9 | イスラエル | 25.52 |
| 10 | インド | 23.82 |
| 11 | 日本 | 20.31 |
| 12 | スイス | 20.12 |
| 13 | オランダ | 19.98 |
| 14 | サウジアラビア | 19.91 |
| 15 | フィンランド | 19.25 |
| 16 | 香港 | 18.72 |
| 17 | オーストラリア | 18.50 |
| 18 | スペイン | 17.74 |
| 19 | ルクセンブルク | 17.28 |
| 20 | アラブ首長国連邦 | 16.99 |
上位はアメリカが圧倒的に先陣を切り、中国、シンガポールと続いています。日本は11位にランクインしており、アジア圏内では中国・シンガポール・韓国の次に位置づけています。
また同調査によると、規模の評価ではアメリカと中国が圧倒的なものの、国の人口または経済規模に対する評価では、シンガポール・イスラエル・スイスが上位のようです。
生成AIの市場規模は急速に拡大している
カナダとインドに拠点を置く市場調査企業Precedence Researchによると、2025年の生成AI市場規模は、378億9,000万米ドルに到達すると推定しています。
すでに2024年時点で258億6000万米ドルに達しました。さらに今後も高水準の成長が見込まれており、2034年には約1兆50億7000万米ドルへと拡大するとの予測が発表されています。
つまり2025年～2034年の年平均成長率（CAGR）が約44.20%に達することを意味しさらに幅広い現場でAI導入が進んでいくと予想されます。
今後10年にかけて、AIの成長はさらに進化し、ほぼ全ての業界でAIが活用されていくといえるでしょう。
海外で生成AIの活用を規制する動きもある
欧州連合（EU）は、2023年末に世界初となる本格的なAI規制枠組み「EU AI Act（人工知能規則）」の政治合意をし、2024年8月1日に発効しました。
同規則では、以下のようなAIによる許容できないリスクを定めています。
- 公共空間でのリアルタイム顔認識
- 行動や社会経済的地位、個人的特徴に基づいて人々を分類する
- 危険な行動を促す音声起動玩具など、特定の脆弱な人々に対する認知行動操作
上記は法執行目的では、裁判所の承認により例外が認められる場合がありますが、基本的には禁止アプリケーションと定められます。
また医療機器・交通・教育・法執行など高リスクが懸念される場でのAIシステムに対しては、導入前の評価や継続的な監視が必要です。
さらに生成AIの透明性を強化するため、高度なモデルによる生成物はユーザーに対してAIによるものであると明示することが義務付けられています。
今後の動きを注視して生成AIを活用しよう
EUのAI規制の制定は、イノベーションへの影響とプライバシー保護の両面でさまざまな評価がされています。
一部では技術進化の障害になると懸念の声もある一方、安全性や透明性の担保は今後のAI普及に不可欠です。
各国で規制やガイドラインが整備されるなか、企業やユーザーは導入するAIツールのリスクを理解し、利用範囲を適切に判断しなければなりません。
拡大が止まらない生成AIと共に、世界的な基準が変わっていくので、常に新しい情報を確認しながらAIを活用していきましょう。
AI導入で注意すべき4つのポイント
AIの活用が拡大する一方で、導入時には慎重なリスク管理と現場での適切な対応が欠かせません。AI導入を進める際には、特に以下の4つのポイントに注意しましょう。
- 情報漏洩のリスク
- 著作権侵害のリスク
- 嘘や誤情報が出力される可能性
- リテラシーが必要
それぞれ詳しく解説していきます。
情報漏洩のリスク
生成AIは多量のデータを学習・処理する性質があるため、情報漏洩リスクへの十分な注意が必要です。
AIに機密情報や個人情報を入力した際、無意識のうちに外部流出や第三者への誤送信が発生する可能性があります。
また、AIシステム自体がサイバー攻撃の標的となることも考えられ、不正アクセスによる情報搾取のリスクも伴います。
そのため、データの暗号化やアクセス制限、セキュリティ設定の徹底が不可欠です。加えて企業の場合、従業員への教育や運用ルールの明確化も実施することで、安全にAIを活用する基盤を整えられるでしょう。
著作権侵害のリスク
生成AIが生み出すコンテンツには、常に著作権侵害のリスクが存在します。
生成AIはインターネット上のデータや他者の著作物から学習するため、知らないうちに既存作品と類似したアウトプットをすることがあるからです。
権利者から無断で利用したと判断されれば、法的トラブルにつながる恐れもあります。したがって生成AIを使用する際は、著作権に触れないデータの使用と必要な許可を取得しているかの確認が重要です。
また生成AIサービスの選定時に、提供元が著作権関連の対策を整備しているかを確認しましょう。
嘘や誤情報が出力される可能性
生成AIは高精度な情報提供が可能な一方で、必ずしもすべての出力が正確とは限りません。
学習データの誤りや情報が古い場合、または文脈を取り違えた際に事実と異なる内容や誤解を招く情報が出力されるリスクがあります。
そのため、AIが出力した内容は必ず人間が確認し、必要に応じて信頼できる情報源と照合することが重要です。AIの活用と同時に、ファクトチェックを徹底するようにしましょう。
リテラシーが必要
生成AIを業務に導入する際には、企業全体または個人のAIリテラシーの向上が不可欠です。
AIの仕組みや機能、限界を十分に理解しないまま運用すると、誤った判断や予期せぬリスクを招くことがあります。
例えば、生成AIの出力結果を過信して不適切な意思決定をし、期待した成果が得られないケースも少なくありません。
全従業員を対象とした継続的な学習やガイドラインの整備を進めることで、AI導入のメリットを最大化し、安全で有効な活用ができます。
まとめ：生成AIの海外事例をヒントに効果的な活用を
海外の生成AIやAI技術の活用は、製造・金融・サービス・ECなど多様な業界やシーンで、大きな効果を生み出しています。
なかには面白い事例やクリエイティブな取り組みも多数あり、今後のAI活用のヒントとなるでしょう。
また市場規模は急速に拡大しており、併せて規制やリスク管理の重要性も増しています。安全な活用のためには、最新の情報を確認しながらAI導入を進めていくことが大切です。
SHIFT AIではAIの使い方や導入に関することなど幅広い相談を無料で受け付けています。また、AI人材の育成支援やワークショップも実施しています。AIの活用を検討している方はぜひお気軽にご相談ください。
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