文章や画像、プログラムコードなど、さまざまなものを自動で作り上げる「生成AI」。この記事では、そんな生成AIを活用して、実際に業務を効率化している企業の事例を業種別に紹介していきます。
「自社でも本当に使えるのかな？」「具体的にどんなことができるの？」
記事を読み終わる頃にはこのような疑問は解消され、生成AIがあなたの会社にもたらす可能性を具体的にイメージできるようになっているはずです。ぜひ、生成AIを活用して業務効率化を実現しましょう。
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なぜ今、生成AIが注目されているのか？
結論から言うと、生成AIは従来のAIでは実現困難だった「創造的なタスク」の実行を可能にし、企業の業務効率化や新規ビジネスの創出に大きく寄与できるポテンシャルを秘めているからです。
理由としては、まず「ディープラーニング」と呼ばれる技術の進化が挙げられます。これにより、生成AIは大量のデータから複雑なパターンを学習し、人間が作ったかのような自然な文章や画像を生成できるようになりました。また、インターネット上に存在する膨大なデータも生成AIの学習を後押ししています。
人手不足や働き方改革といった社会的な課題も、生成AIへの注目を高める要因のひとつです。企業は生成AIを活用することで、従業員の負担を軽減し、生産性を向上させたいと考えています。
例えば、文章、デザイン、プログラムコード、これらすべてを生成AIは自動で生成できます。今後生成AIは、企業の競争力を左右する重要な要素となり、ビジネスモデルの変革を促す可能性さえ秘めているのです。
生成AIが業務効率化にもたらす効果とは
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。
ひとつずつみていきましょう。
効果1.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.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.人手不足解消
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 |
【業種別】生成AIを活用した業務効率化の活用事例6選
生成AIは、すでに様々な業界で導入が進み、目覚ましい成果を上げています。
この章では、公共サービス、自動車・ITシステム開発、金融、小売、製薬、物流といった、幅広い業界における生成AIの活用事例を紹介していきます。
- 【公共サービス】生成AIで行政業務を効率化（神戸市）
- 【自動車・ITシステム開発】開発プロセスを効率化（トヨタ自動車、トヨタシステムズ、富士通）
- 【金融業】事務手続きの自動化、顧客対応を迅速化（みずほフィナンシャルグループ、三菱UFJ信託銀行）
- 【小売業（EC）】商品説明文の自動生成（楽天、ZOZO）
- 【製薬業】創薬プロセスを短縮、開発コストを削減（中外製薬、武田薬品）
- 【物流業】配送ルート最適化、荷物仕分けを効率化（ヤマト運輸、アルフレッサ）
各業界の事例から、生成AIがどのように業務効率化に貢献しているのかを参考にして、自社の生成AI活用のヒントにしてください。
事例1：【公共サービス】生成AIで行政業務を効率化（神戸市）
神戸市は、生成AIを活用して行政業務の効率化を推進している先進的な自治体のひとつです。
具体的には、AI文章生成ツールを活用して以下のような取り組みを実施しています。
| 【神戸市の活用例】 ・SNS投稿文の生成 ・FAQ（よくある質問）の作成 ・照会メールの作成 ・要望回答案の作成 ・研修問題の作成 ・アンケートの作成 ・議事録の要約 |
これにより、職員はより創造的な業務や市民対応に集中できるようになり、市民サービスの質が向上しています。これらの取り組みは、他の自治体にとっても参考になる、生成AI活用の好事例といえるでしょう。
事例2：【自動車・ITシステム開発】開発プロセスを効率化（トヨタ自動車、トヨタシステムズ、富士通）
自動車業界およびITシステム開発の分野では、生成AIが開発プロセスの効率化に役立っています。
トヨタ自動車は、Microsoft Azureなどを活用したマルチエージェントAI「O-Beya」を導入し、パワートレイン開発部門の業務プロセスを効率化しました。約800名のエンジニアが利用し、開発速度を向上させています。
| 【生成AIエージェントシステム「O-Beya（大部屋）」の特徴】 ・9つのAIエージェントを実装 ・振動や燃費など、さまざまな専門分野をカバー ・Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を構築 ・過去の設計報告書、法規制情報、ベテランエンジニアの手書き文書などを知識ベースに含めている |
参考：Microsoft「トヨタ自動車、エンジニアの知見を AI エージェントで継承へ ー 競争力強化に向け革新的な取り組みを開始」
また、トヨタシステムズと富士通はFujitsu Kozuchi Generative AIを活用し、既存システムのアップデート作業における非互換情報の抽出・修正を自動化しました。これにより、作業時間を約50%削減することに成功しています。
出典：PR TIMES「トヨタシステムズと富士通、基幹システムのアップデート作業に生成AIを活用し、作業時間の50％削減を実現」
今後、生成AIの活用は広がり開発プロセスの効率化と、より高品質な製品の開発を加速させるでしょう。
事例3：【金融業】事務手続きの自動化、顧客対応を迅速化（みずほフィナンシャルグループ、三菱UFJ信託銀行）
金融業界では、生成AIが事務手続きの自動化や顧客対応の迅速化に活用され、業務効率の大幅な改善に貢献しています。
みずほフィナンシャルグループは、社内向けテキスト生成AI「Wiz Chat」を導入し、事務手続き照会や与信稟議作成の自動化への取り組みを実施しています。これらが活用されれば、稟議資料の作成時間が従来の1〜2時間から約10分に短縮される見込みです。
また三菱UFJ信託銀行では、生成AIプロダクト「Kasanare」を活用し、業務マニュアルや仕様書の自動生成、問い合わせ対応の自動化を進めています。これにより、問い合わせ対応時間が50%削減され、PoC（概念実証）段階では正答率90%以上を達成しました。
| 【生成AIプロダクト「Kasanare」の特徴】 ・社内ヘルプデスクや社内研修といった社内効率化 ・コールセンターや FAQ システムといった業務の効率化 ・イベントや商業施設のコンシェルジュ的な接客自動化 |
参考：三菱UFJ信託銀行株式会社「金融市場取引業務における生成AIを活用した社内問い合わせ対応の自動化実現について」
これらの事例から生成AIは金融業界における業務効率化と顧客サービス向上の両立に不可欠な技術であることがわかります。
事例4：【小売業（EC）】商品説明文の自動生成（楽天、ZOZO）
小売業界、特にEC（電子商取引）分野では、生成AIが商品説明文の作成やマーケティング施策の最適化に活用され、売上向上に大きく貢献しています。
2024年3月から、楽天は「RMS AIアシスタント β版」という店舗運営支援ツールの提供を開始しました。
| 【店舗運営支援ツール「RMS AIアシスタント β版」の特徴】 ・商品説明文の自動生成 ・商品画像の加工 ・ユーザーからの問い合わせに対する回答文の生成 ・店舗の売上傾向データの分析と解説 ・AIチャットボットによる店舗運営の質問対応 |
参考：楽天「「楽天市場」、 AIを活用した店舗運営の効率化や生産性向上を推進・支援」
これらの取り組みにより、楽天は「楽天市場」をより高品質で利便性の高いプラットフォームに発展させることを目指しています。
一方、ZOZOはユーザーが投稿するアイテムレビューのガイドライン違反を検出する「アイテムレビューパトロール」ツールを独自開発しました。このツールには生成AIが活用されており、Google Cloud上で動作し、チェック件数を68.5%、担当者の作業時間を67.7%削減することに成功しています。
出典：PR TIMES「生成AIを活用し、ZOZOTOWN上のアイテムレビューガイドライン違反をパトロールするツールを独自開発」
生成AIの活用は今後ますます広がり、顧客体験のパーソナライズ化や、より効果的なマーケティング施策の実現を加速させるでしょう。
事例5：【製薬業】創薬プロセスを短縮、開発コストを削減（中外製薬、武田薬品）
製薬業界では、生成AIが創薬プロセスを効率化し、新薬開発の期間短縮とコスト削減に大きく貢献しています。中外製薬のAIによる主な開発テーマは以下のとおりです。
| 【AI技術の活用が見込まれている医薬品開発のテーマ】 ・医薬品候補分子探索 ・薬物動態予測 ・病理画像解析による、薬効・安全性の評価 ・自然言語処理を用いた論文検索 |
リアルワールドデータ解析やディープラーニング技術を用い、臨床開発や新薬創出における文書要約、情報抽出、臨床試験計画の作成支援などに生成AIが活用されているのです。
一方、武田薬品は医薬品承認申請書類の自動生成に、独自の生成AIツールを活用しています。統一フォーマットで自動生成することで従来の手作業による文書作成の負担を抑え、書類作成時間を約50%短縮できると期待されています。
| 【武田薬品のAI活用事例】 ・70ページのデータをほぼ瞬時に2つの文に要約 ・事実に基づいた文章を読みやすい文体で作成 |
これらの事例からも、生成AIの活用は製薬業界における研究開発の効率化と、新薬開発の加速には欠かすことができない存在になりつつあるといえるでしょう。
事例6：【物流業】配送ルート最適化、荷物仕分けを効率化（ヤマト運輸、アルフレッサ）
物流業界では、生成AIが配送ルートの最適化や荷物仕分けの効率化に活用され、物流コストの削減とサービス品質の向上に貢献しています。
ヤマト運輸とアルフレッサは、2021年8月にヘルスケア商品の共同配送の仕組み構築の一環として、データとAIを活用したシステムを導入しました。
このシステムには、配送業務量予測システムと配車計画システムが含まれており、以下のような効果が期待されています。
- 配送生産性の最大20%向上
- 走行距離とCO2排出量の最大25%削減
- 医療機関での対面作業時間の最大20%削減
出典：ヤマトホールディングス「配送業務量予測および適正配車のシステム導入について」
この取り組みは、労働力不足や環境負荷低減、医療機関の業務効率化など、多様な社会課題に対応することを目指しています。
生成AIによる業務効率化を実現するための3つのポイント
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重要なポイントを3つ解説します。
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。
ポイント1.目的の明確化
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。
ポイント2.データ準備
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。
ポイント3.運用・保守体制
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を導入する前に知っておくべき3つの注意点
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、特に注意すべき3つのポイントを解説します。
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.ハルシネーションへの対策
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
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。
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