生成AIによるDXは、業種や企業規模を問わず、ビジネスを大きく変える可能性を秘めた非常に重要な技術です。
この記事では、生成AIを利用したDXの基本から、実際に導入して成果を収めている企業の事例、そして導入を成功させるためのポイントや注意点まで徹底解説します。
生成AIによるDXがあなたのビジネスにどのような可能性をもたらすのか、ぜひ本記事を読んで具体的にイメージしてみましょう。
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なぜ生成AIを利用したDXが重要？企業が注目する背景とは
まず、生成AIとDXについて簡単に説明します。
| 【生成AIとは】 テキストや画像、音楽、プログラムコードなど、さまざまなコンテンツを新しく作り出すことができるAI（人工知能） |
従来のAIは、与えられたデータを分析したり、決められた作業を自動化したりすることが得意でした。一方、生成AIは人間のように創造的な活動ができる点が大きく異なります。
| 【DX（デジタルトランスフォーメーション）とは】 デジタル技術を活用して、ビジネスモデル、業務プロセス、組織文化などを根本的に変化させ事業上の優位性を確立する技術 |
単にITツールを導入するだけでなく、デジタル技術を前提とした新しいビジネスのあり方を追求することがDXの本質です。
それでは、なぜ企業は生成AIとDXに注目しているのでしょうか？ その背景には、現代社会が抱える課題と、それらを解決できる可能性が生成AIとDXにあるからです。
具体的には、少子高齢化による労働力不足、グローバル競争の激化、顧客ニーズの多様化などが挙げられます。これらの課題に対応するため、企業は生成AIを活用して業務を自動化・効率化したり、DXによって新しいビジネスモデルを構築したりする必要に迫られています。
生成AIとDXをどのように事業に活用すれば良いのか？次章では、さまざまな企業の活用事例をみてみましょう。
生成AIのDX活用事例12社を紹介
この章では、実際に生成AIを利用したDXを活用している企業12社の事例を紹介します。
- 【デンソー】生成AI搭載自律型ロボットでプログラム作成工数を3〜4割削減
- 【トヨタシステムズ】基幹システムのアップデート作業時間を約50%削減
- 【パナソニック コネクト】ConnectAIで年間約18.6万時間の労働時間を削減
- 【三菱UFJ銀行】生成AI導入で月間約22万時間の労働時間削減に成功
- 【日本総研＆富士通】三井住友銀行のシステムバージョンアップに生成AIを活用、非互換情報抽出時間を約65%削減
- 【日本生命】内勤職の業務効率化で、業務量を最大30%削減目標
- 【NEC】生成AI活用プラットフォームで医療DXを推進
- 【LINEヤフー】独自のAIアシスタント「LY ChatAI」で、従業員の生産性が約7％向上
- 【サントリー】生成AIを活用し、C.C.レモンの擬人化キャラでブランド訴求
- 【セブン-イレブン】AI発注で品切れ防止＆業務時間を約4割削減
- 【アスクル】AI需要予測モデルで物流センターの商品横持ち指示作成工数を約75%削減
- 【ビズリーチ】生成AI活用で職務経歴書作成支援、スカウト受信数40%アップ
製造業、小売業、金融業など、さまざまな業界の事例を通して、生成AIとDXがビジネスにどのような変化をもたらすのか、具体的なイメージをつかんでいきましょう。
【デンソー】生成AI搭載自律型ロボットでプログラム作成工数を3〜4割削減
自動車部品メーカー大手のデンソーは、生産現場の効率化を目指し、生成AIを搭載した自律型ロボットを開発しました。このロボットは、なんと人間が自然な言葉で指示を出すだけで、自動でプログラムを作成してくれるのです。
従来のロボットは、専門の技術者が複雑なプログラミングを行う必要がありました。しかし、この新しいロボットは、例えば「部品AをBの位置に移動させて」といった簡単な指示を理解し、ChatGPTと音声認識モデルWhisperを組み合わせたシステムによって、最適な動作プログラムを自動生成します。
この技術により、デンソーはロボットのプログラム作成にかかる時間を3〜4割も削減することに成功しました。
出典：日経クロステック「デンソー系がロボットのプログラムに生成AI、工数を3～4割削減」
【トヨタシステムズ】基幹システムのアップデート作業時間を約50%削減
トヨタグループのIT企業であるトヨタシステムズは、基幹システムのアップデート作業に生成AIを活用し、作業時間を約50%削減することに成功しました。
基幹システムとは、企業の業務を支える重要なシステムのことです。しかし、システムのアップデートには互換性の問題など、さまざまな課題がつきもの。これまでは、専門の技術者が手作業で問題点を探し出し修正する必要があり、多くの時間と労力がかかっていました。
そこでトヨタシステムズは、富士通の「Fujitsu Kozuchi Generative AI」を導入。このAIは、システムアップデートに伴う問題点を自動的に検出し、修正案を提示します。その結果、担当者の作業時間は約半分に短縮されました。
【パナソニック コネクト】ConnectAIで年間約18.6万時間の労働時間を削減
パナソニックグループのBtoBソリューション企業であるパナソニック コネクトは、「ConnectAI」と呼ばれる社内AIアシスタントを導入し、年間約18.6万時間もの労働時間を削減しました。
ConnectAIは、社員からの質問に答えたり、文書の作成をサポートしたり、さまざまな業務を支援します。例えば、会議の議事録作成、企画書の作成、情報収集など、これまで人間が行っていた作業をAIが代行してくれるのです。
その結果、パナソニック コネクトでは、1回あたり平均約20分の業務時間短縮を実現。ConnectAIのアクセス回数（12ヵ月）は、なんと約140万回にも上りました。
出典：パナソニック ホールディングス株式会社「パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想」
【三菱UFJ銀行】生成AI導入で月間約22万時間の労働時間削減に成功
三菱UFJ銀行は生成AIの導入により、月間約22万時間の労働時間削減効果を見込んでいます。同行は約4万人の行員を対象に、米マイクロソフトのクラウドサービス経由で生成AI「ChatGPT」の利用を開始しました。
生成AIは、稟議書の作成や社内文書の下書き作成などに活用されています。削減された時間は顧客との対話や、より付加価値の高いサービスの提供に充てられる予定です。
具体的には、社内の提案事例や顧客の年齢などを基に生成AIが最適な提案を作成します。これにより、行員は生成AIの提案を参考にしながら、顧客一人ひとりに合わせた運用商品などの提案が可能になったのです。
【日本総研＆富士通】三井住友銀行のシステムバージョンアップに生成AIを活用、非互換情報抽出時間を約65%削減
日本総研（日本総合研究所）と富士通は、三井住友銀行のシステムバージョンアップに生成AIを活用する共同実証を行い、生産性向上を実現しました。
金融業界では、システムの高度化・複雑化に伴い、基幹システムのインフラのバージョンアップは、膨大な時間とコストを要する作業となっています。特に、バージョンアップによる非互換性の特定と対応は、システム停止などのリスクを伴うため、大きな課題となっていました。
この課題に対し、日本総研と富士通は生成AIの活用による共同実証を開始。富士通が開発した独自のシステムを用いて、RHEL（Red Hat Enterprise Linux）のバージョンアップに伴う非互換情報を抽出しました。
従来、リリースノートからの非互換情報抽出は、膨大なドキュメントを目視や手作業で精査する必要がありましたが、今回の実証ではその抽出時間を約65%削減しています。
出典：富士通「プレスリリース」
【日本生命】内勤職の業務効率化で、業務量を最大30%削減目標
日本生命は、内勤職の業務効率化を推進しており、2029年度までに業務量を最大30%削減することを目標に掲げています。
その取り組みの一環として、マイクロソフトの生成AIツール「Copilot」を導入。会議の議事録作成、資料の要点抽出、保険関連の法律条文の確認など、さまざまな業務に活用しています。
例えば、Copilotで会議の音声を自動的にテキスト化し、さらに議事録まで簡単に作成できるのです。また、大量の資料の中から必要な情報を素早く抽出したり、複雑な法律の条文をわかりやすく要約したりすることもできます。
参考：ニュースイッチ「内勤職の業務量30％削減へ、日本生命が挑む生成AI活用の本気度」
【NEC】生成AI活用プラットフォームで医療DXを推進
NECは、病院経営の最適化や持続可能な地域医療の実現を目指し、「ヘルスケア生成AI活用プラットフォーム」を2025年2月から順次提供開始することを発表しました。
近年、医療現場では人件費の高騰や医療従事者不足など、さまざまな課題が深刻化しています。同社では、この生成AI活用プラットフォームがこれらの課題解決に貢献できると考え、実証実験やサービス化を進めています。
【ヘルスケア生成AI活用プラットフォームの概要】
出典：NEC「NEC、医療DX推進を目指し、「ヘルスケア生成AI活用プラットフォーム」を提供開始」
【LINEヤフー】独自のAIアシスタント「LY ChatAI」で、従業員の生産性が約7％向上
LINEヤフーは、生成AIの活用を積極的に推進しています。個人向けサービスを中心に、約10ヶ月で合計16件の生成AI機能を導入しました。
また、生成AIを活用するための社内研修を実施し、試験に合格した従業員に独自のAIアシスタント「LY ChatAI」を提供しています。
独自AIアシスタントの導入の結果、従業員の生産性が約7%向上。また、エンジニア約7,000名を対象に導入したAIペアプログラマー「GitHub Copilot」では、約10%〜30％の生産性向上が確認されています。
出典：LINEヤフー「LINEヤフー、個人向けサービスを中心に16件で生成AIを活用 従業員約2万人に生成AIアシスタントを提供」
【サントリー】生成AIを活用し、C.C.レモンの擬人化キャラでブランド力を強化
サントリーは、人気飲料「C.C.レモン」のプロモーションに生成AIを活用し、ブランドイメージの強化に成功しました。
同社は、生成AIを使ってC.C.レモンを擬人化したキャラクターを制作。このキャラクターは、テレビCMやWeb広告などに登場し、商品の魅力をアピールしています。
これまで、キャラクターの制作には多くの時間とコストがかかっていました。生成AIを活用することで、よりスピーディーに、そして多様なキャラクターを生み出すことが可能になったのです。
【セブン-イレブン】AI発注で品切れ防止＆業務時間を約4割削減
大手コンビニエンスストアのセブン-イレブンは、全店舗にAI発注システムを導入し、品切れ防止と業務効率化を実現しています。
これまで多くの店舗では、在庫が一定数を下回ると自動で発注数を計算する「設定発注」という仕組みを使用していました。しかし、この方法は在庫が減ってから発注するため、品切れが発生することがあったのです。また、発注数の設定は手動で行う必要があり、手間もかかっていました。
そこでセブンイレブンは、AIを活用した新しい発注システムを導入。このシステムは、天候、曜日、過去の販売実績など、さまざまなデータを基にAIが需要を予測し、最適な発注数を提案します。在庫がなくなる前に発注できるため、品切れの心配もありません。
さらに、店舗従業員がデータを入力する手間も省けるため、発注作業にかかる時間を約4割も削減できました。
出典：セブン-イレブン・ジャパン「サステナビリティレポート」
【アスクル】AI需要予測モデルで物流センターの商品横持ち指示作成工数を約75%削減
アスクルは、物流センターと補充倉庫間の商品輸送計画にAIを活用した需要予測モデルを導入し、全国の物流拠点に展開を開始しました。
従来、物流センターと補充倉庫間の商品の移動（横持ち）は、担当者が経験に基づいて手作業で計画を立てていました。しかし、この方法では担当者によって予測精度にばらつきが生じ、緊急の輸送が頻繁に発生するという課題があったのです。
そこでアスクルは、AIを活用した需要予測モデルを自社開発。「いつ・どこからどこへ・何を・いくつ運ぶべきか」をAIが指示することで、データに基づいた商品輸送が可能となり、需要予測の精度が向上しました。
その結果、商品横持ち指示の作成工数が約75%削減、入出荷作業が約30%削減、フォークリフト作業が約15%削減されるなど、大幅な業務効率化を実現しました。
【ビズリーチ】生成AI活用で職務経歴書作成支援、スカウト受信数40%アップ
転職サイト「ビズリーチ」は、生成AIを活用した職務経歴書の作成支援機能を導入し、ユーザーのスカウト受信数を40%アップさせることに成功しました。
この機能は、ユーザーが入力した情報に基づいて、より魅力的な職務経歴書を自動生成してくれます。企業の採用担当者が注目するポイントを押さえた文章を作成してくれるため、ユーザーは自分のスキルや経験を効果的にアピールできるようになりました。
その結果、企業からのスカウト数が増加し、転職活動の成功率にも好影響を与えています。
生成AIを利用したDX導入を成功させるための3つのポイント
ここでは、生成AIを利用したDXの導入を成功させるための3つのポイントを解説します。
これらのポイントを参考にして、効果的な導入計画を立てましょう。
ポイント1. 課題と目標を明確にする
生成AIを利用したDX導入を成功させるには、解決したい課題と達成したい目標を明確にすることが重要です。「なんとなく便利そうだから」という理由で導入しても、期待した効果は得られません。
まずは、自社の現状を分析し、どこに課題があるのかを具体的に洗い出しましょう。例えば、「顧客からの問い合わせ対応に時間がかかりすぎる」「社員の残業時間が多い」「新商品の開発が遅い」など、具体的な課題を特定していきます。
次に生成AIを利用したDXによって何を達成したいのか、具体的な目標を設定しましょう。「顧客からの問い合わせ対応時間を20%削減する（1年後までに）」といった具合に、具体的で測定可能な目標を設定します。
課題と目標を明確にすることで、導入すべき生成AIを利用したDXの種類や、導入後の効果測定の方法も明確になるのです。
ポイント2. 生成AI人材を育成・確保する
生成AIを利用したDXの推進には、AIに関する知識やスキルを持った人材が不可欠です。しかし、AI人材は不足しており、獲得競争も激しくなっています。そこで、社内での人材育成と、外部からの人材採用を並行して進めることが重要になってきます。
社内育成については、社員全体のAIリテラシーを高めるための研修を実施しましょう。AIの基礎知識や、生成AIツールの使い方などを学ぶことで、社員がAIを身近に感じ、活用する意欲を高められます。
外部採用については、AIエンジニアやデータサイエンティストなど、専門知識を持つ人材を積極的に採用しましょう。ただし、即戦力となる人材は限られています。長期的な視点でポテンシャルのある人材を採用し、育成していくことも検討しなければなりません。
また、外部の専門家と連携することも有効です。SHIFT AIでは、これまでさまざまな企業のAI研修を支援してきました。「どこから手をつけて良いか分からない」「自社に合ったAI人材の育成方法が知りたい」 などのお悩みをお持ちの方は、まずはSHIFT AIの無料相談会をご利用ください。
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ポイント3. 効果検証と改善を繰り返す
生成AIを利用したDXは、導入して終わりではありません。導入後も、定期的に効果を検証し、改善を繰り返すことが重要です。
まずは、生成AIを利用したDXの導入効果を定量的に測定しましょう。例えば、「顧客からの問い合わせ対応時間を20%削減する」という目標を設定した場合、実際にどれだけ時間が短縮されたかを測定します。
次に、課題や改善点の洗い出しです。目標を達成できなかった場合は、その原因を分析し対策を検討します。生成AIの精度が低い場合は、追加の学習データを投入したり、パラメータを調整したりする必要もあるでしょう。
そして、改善策を実行し、再び効果を検証します。
この「Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Act（改善）」のPDCAサイクルを継続的に回すことで、生成AIを利用したDXの導入効果を最大化できるのです。
生成AIのDX導入で失敗しないための3つの注意点
生成AIとDXは、企業にとって大きな変革のチャンスですが、導入に失敗するケースも少なくありません。事前の計画不足や現場の協力が得られないなど、失敗の原因はさまざまです。
この章では、生成AIとDXの導入で失敗しないために、特に注意すべき3つのポイントを解説していきます。
注意点1. 目的が曖昧なまま導入しない
生成AIを利用したDXの導入で最もよくある失敗は、目的が曖昧なまま導入してしまうことです。
「AIを導入すれば、何となく業務が効率化するだろう」「DXに取り組まないと時代に乗り遅れる」といった漠然とした理由で導入しても、期待した効果は得られません。
導入前に、「なぜ生成AIを利用したDXが必要なのか」「何を解決したいのか」「どのような効果を期待するのか」を明確にしましょう。
例えば、「顧客からの問い合わせ対応時間を20%削減し、顧客満足度を向上させる」「社員の残業時間を月10時間削減し、ワークライフバランスを改善する」など、具体的で測定可能な目標を設定することが重要です。
注意点2. 現場の意見を聞かずに一方的に進めない
生成AIを利用したDXの導入は、経営層やIT部門だけでなく、現場の従業員の理解と協力が不可欠です。一方的に導入を進めてしまうと、現場の反発を招き、プロジェクトが頓挫してしまうおそれがあります。
導入前には必ず現場の従業員にヒアリングを実施し、業務上の課題やニーズを把握しましょう。「どのような業務に時間がかかっているのか」「どんなツールがあれば便利になるか」など、現場の生の声を聞くことが大切です。
また、ワークショップや意見交換会などを開催し、現場の従業員と積極的にコミュニケーションを取ることも有効です。生成AIを利用したDXによって、どのようなメリットがあるのか、業務がどのように変わるのかを丁寧に説明し、理解と協力を得ていきましょう。
注意点3. セキュリティ対策を怠らない
セキュリティ対策も非常に重要です。生成AIは、機密情報の漏洩や、誤った情報の拡散などのリスクがあります。また、DXによってシステムが外部と接続される機会が増えるため、サイバー攻撃のリスクも高まります。
万が一に備え、以下のようなルールなどを設けておきましょう。
| 【ルールの一例】 生成AIを利用する際には、 ・機密情報や個人情報を入力しない ・生成AIが出力した情報を必ず人がチェックする など DXを推進する際には、 ・アクセス制御や認証を強化する ・定期的にシステムの脆弱性を診断する など |
セキュリティ対策を徹底することで、生成AIを利用したDXのリスクを最小限に抑え、安全に活用することができます。
生成AIのDX12社の活用事例を参考に、自社のビジネスを加速させよう
本記事では、製造業や小売業、金融業など、さまざまな業界における12社の具体的な導入事例を紹介しました。
生成AIとDXは、労働力不足の解消、生産性向上、顧客体験の向上など、企業に多くのメリットをもたらします。しかし、導入目的を明確にし、現場の意見を聞き、セキュリティ対策を徹底するなど、注意すべき点も少なくありません。
本記事で紹介した事例やポイントを参考に、自社の課題解決に最適な形で生成AIとDXを活用していきましょう。生成AIとDXは、企業の未来を切り拓くための強力なツールとなるはずです。
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