生成AIの面白い活用事例15選｜業務改善を目指すときのコツとは？

生成AIは業務効率化や新たな価値創出を実現する技術として、さまざまな業界で活用が進んでいます。金融業界では文書作成や顧客対応の支援、製造業では設計開発や品質管理の高度化、建築・不動産業界では設計支援や営業業務の効率化など、具体的な成果が報告されています。

当記事では、国内企業を中心とした生成AIの面白い活用事例を紹介しながら、業務改善のヒントを分かりやすく解説します。

金融業界では、生成AIの導入により業務効率化や人材育成の高度化が進んでいます。

金融機関は膨大なデータを扱う業種であり、文章作成や情報検索、顧客対応などの業務負担が大きい傾向があります。そのため近年は、生成AIを活用して業務プロセスの省力化や生産性向上を図る企業が増加しています。

ここでは、金融業界で用いられている生成AIの事例を紹介します。

三井住友フィナンシャルグループは、独自生成AIアシスタント「SMBC-GAI」を導入し業務効率化を実現しています。このツールはMicrosoft Teamsに組み込まれた常駐型AIとして設計され、文章要約や翻訳、情報検索、メール文案作成など幅広い業務を支援しています。Azure OpenAI Serviceを基盤に専用環境で運用されており、社外への情報流出リスクに配慮した仕組みが特徴です。

開発は短期間で実施されましたが、実際には約4か月のうち多くの期間を利用ルール整備に充てた点が重要です。生成AIの回答の正確性を利用者自身が確認する仕組みとして参照元URLを表示する機能も実装されており、ガバナンスと利便性の両立が図られています。

社内では専門用語の検索やプログラムコード生成など多用途で活用され、リリース当初の1日約6,000件から約12,000件へと利用回数が増加しました。今後はコールセンター業務のサポートなど顧客対応領域への展開も検討されており、金融DXの先進事例として注目されています。

宮崎銀行は生成AIを活用し、融資稟議書作成時間を約95％削減する業務改革を実現しました。

同行は日本IBMと共同で、融資業務に特化した生成AIアプリケーションを開発し、2024年4月から一部店舗で運用を開始しています。クラウド基盤上でAzure OpenAI Serviceと連携する構成とし、既存の生成AIアセットを活用することで約2か月という短期間で実用化に成功しました。

これまでは行員が手作業で作成していた稟議書をAIが自動生成することで、作業負担の大幅な軽減と業務品質の標準化が期待されています。また、中期経営計画「First Call Bank」の一環として、デジタル技術を用いた生産性向上や収益力強化の取り組みを推進しています。

今後は全店展開に向けてシステム精度の向上やデータ連携を進める方針であり、地方銀行における生成AI活用の代表的な成功事例として金融業界の関心を集めています。

三菱UFJ銀行はAIロールプレイングツールを導入し、人材育成の高度化と営業力強化を進めています。

SCSKが提供する「iRolePlay」は、インタラクティブソリューションズが開発したAI研修サービスであり、営業担当者が対話形式で実践トレーニングを繰り返し行える点が特徴です。時間や場所に縛られず学習できるため、従来の集合研修やOJTの課題であった指導時間不足の解消に寄与しています。

人材不足や顧客ニーズの多様化といった課題に対応するため、AIを活用した教育モデルの導入は金融業界で広がりつつあります。今後は新卒採用者やキャリア入行者など対象範囲を拡大し、優秀な営業ノウハウのデジタルアーカイブ化も計画されています。生成AIを活用した学習文化の醸成は、金融機関の競争力強化に直結する取り組みとして注目されています。

製造業界では、生成AIやAI技術の活用によって設計開発や品質管理、マーケティング領域の革新が進んでいます。

従来のものづくりは熟練技術者の経験や勘に依存する場面が多く、試作や検証に多くの時間とコストが必要でした。近年はAIによる設計最適化や検査自動化、プロモーションへの応用などが進み、生産性向上と新たな価値創出の両立が可能になりつつあります。

国内企業でも先進的な取り組みが相次いでおり、DX推進の具体的な成功事例として注目されています。ここでは、製造業界における生成AIの活用事例を紹介します。

パナソニックホールディングスはAI設計技術の導入により、製品開発の効率化と性能向上を実現しています。

同社はロボット制御向け拡散モデル「Diffusion Contact Model」を開発し、接触を伴うタスクのシミュレーション精度向上を達成しました。従来は実機での試行錯誤が不可欠でしたが、AIによる高精度な接触力予測によりモデルベースでのパラメータ最適化が可能となり、ふき取り作業の学習時間を約80分から約25分へ短縮したと報告されています。

さらに電動シェーバー「LAMDASH」シリーズでは、AIがゼロベースでモーター構造を考案する設計手法が使われ、AIがものづくりの革新に寄与する代表例となっています。

この技術は電動工具や車載用モーターなどへの応用も検討されており、AIと高度シミュレーションの融合による開発期間短縮やコスト削減、人手不足の解消への貢献が期待されています。

伊藤園は生成AIによるAIタレントを広告や商品パッケージに起用し、新しいブランド価値の創出に取り組んでいます。

同社は特定保健用食品「お～いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMにAI生成タレントを日本で初めて採用し、未来の自分を表現する映像演出を実現しました。AIで生成した人物像をもとにクリエイターが微調整を行うことで、健康的で活動的なブランドイメージの訴求につなげています。

さらに生成AIを活用したパッケージデザインの刷新も実施し、時代に合ったプロモーション戦略を推進しています。AIを活用することで広告制作の自由度が高まり、ターゲット層に合わせた表現やスピーディな企画展開が可能となる点が大きな特徴です。このような取り組みは製造業におけるマーケティングDXの一例として評価されており、生成AIが製品開発だけでなく販促活動にも広がる可能性を示しています。

キユーピーはAIを活用した原料検査装置を開発し、食品製造工程の自動化と品質向上を進めています。

同社はディープラーニングによる画像解析技術を用い、惣菜の原料であるカット野菜の検査工程にAI装置を導入しました。従来は作業者が目視で不良品を選別していましたが、AIに「良品」のパターンを学習させることで、不良品を高精度に検出できる仕組みを構築しています。

この装置は2018年にベビーフード原料の検査で本格導入され、2019年以降は惣菜工場でも運用検証が進められています。操作はボタン1つで可能なシンプル設計とし、現場の作業負担軽減や安全性向上にも寄与しています。今後はグループ内の他工場への展開や他社への提供も視野に入れており、AIによる品質管理高度化と労働環境改善を両立する取り組みとして製造業界で注目されています。

建築・不動産業界では、生成AIやAI技術の活用により設計業務の高度化や営業活動の効率化、管理業務の省人化が進んでいます。

建築・不動産業界はプロジェクト単位の業務が多く、設計変更や顧客対応などに多くの時間を要する点が課題とされてきました。近年はAIを活用した設計支援や査定自動化、管理業務のデジタル化が進み、業務品質の向上とコスト削減の両立を目指す動きが広がっています。

大林組は構造設計支援AIを自社開発し、建築設計業務の効率化と高度化を実現しています。

同社は建築物の安全性や経済性を左右する「断面設計」の反復作業を効率化するため、長年蓄積された設計ノウハウを数式化したAIプログラムを開発しました。クラスタリングによる構造部材の自動グルーピングや、数理最適化手法を用いた断面提案機能により、従来は数時間を要した計算を数分程度で実施できるとされています。

また、設計過程の可視化機能によりAIが提示した結果の根拠を確認できるため、設計者の理解促進や別案検討にも役立ちます。同技術の導入によって断面設計にかかる期間は従来の約1週間から約1日に短縮され、設計者は創造的な業務へ時間を振り向けることが可能になりました。今後は鉄筋コンクリート造などへの適用拡大も予定されており、建築分野におけるAI活用の代表事例として注目されています。

オープンハウスは生成AIによるチラシの文言作成の自動化や、AI不動産査定システムを導入し、営業業務の効率化と顧客対応力の向上を実現しています。

同社は営業業務の平準化や自動化を目的として、2020年より生成AIを使い、不動産チラシの文言などの自動作成を行ってきました。さらに、2025年にはSREホールディングス株式会社と協力し、AIによる不動産査定システムを使い、物件査定価格の算定を短時間で行える体制を整備しました。豊富な取引データと機械学習を組み合わせた査定エンジンにより、従来は時間を要していた査定業務を迅速化し、年間約1,200時間の業務削減効果が見込まれています。

チラシの文言作成を自動化することで、担当者の経験に依存しない高品質な資料作成が可能となり、営業担当者は顧客対応により多くの時間を充てられるようになりました。また迅速な査定提示は売却検討顧客の意思決定を支援し、サービス満足度向上にもつながると期待されています。

大京アステージはAIやデジタル技術を活用し、マンション管理業務の省人化と効率化を進めています。

同社はスマートキーや画像解析による遠隔監視システムを導入し、従来は管理員の常駐が必要だった鍵の貸し出しや違反駐車監視などの業務を自動化しました。さらに業務報告書のデジタル化により、現場で撮影した不具合情報をリアルタイムで共有できる仕組みを整えています。

モデルケースでは管理員1人あたりの月間業務時間を最大約55％削減できると試算されており、人手不足や高齢化といった社会課題への対応策として期待されています。さらに、居住者向けアプリによる開錠機能やオンライン手続きの導入など、サービス利便性向上にもつながっています。マンション管理のDX推進事例として、業界全体に影響を与える取り組みです。

広告・出版・マスコミ業界では、生成AIの導入によって制作業務の効率化やコンテンツ提案の高度化が進んでいます。

広告・出版・マスコミ業界は表現の正確性や企画力が重要視される一方、校正作業や企画立案などに多くの時間がかかる傾向があります。近年はAIによるチェック業務の自動化や読者体験のパーソナライズ化、開発プロセスの革新などが進み、業務品質の向上と新たな価値創出の両立を目指す取り組みが広がっています。ここでは、生成AI活用の具体例を解説します。

大日本印刷はAIを活用し、印刷物制作における校正・校閲作業の省力化を推進しています。

商品パッケージや広告物の制作では、法的表示や企業独自の表現ルールを確認するため、多くの人員が校正作業に関わる必要がありました。同社は業界共通ルールを知識データベース化し、企業ごとのCIや表記基準を追加設定できるSaaS型校正支援サービスの開発に向け、13社との合同検証を実施しています。

AIは文字や画像情報を認識し、原稿との不一致箇所のみを抽出して表示する仕組みを採用しており、人は重要部分のみを確認すればよい設計となっています。実用化により校正業務の負荷を約7割削減することを目標としており、制作現場の働き方改革を後押しする事例として注目されています。

KADOKAWAは生成AIを活用した「AI書店員」により、新しい読書体験の提供を進めています。

同社は大規模言語モデルを用いた体験型コンテンツ「AI書店員ダ・ヴィンチさん」を全国5店舗の書店で期間限定展開しました。来店者が質問に回答すると、AIが興味や感情に応じて最適な書籍3冊を提案し、推薦理由もその場で生成される仕組みです。

購買履歴に基づく従来型の推薦とは異なり、来店時の関心や気分に応じた提案が可能な点が特徴とされています。イベント「ニコニコ超会議2024」での展示を経て実店舗へ展開され、読者と書籍の新たな接点創出に寄与しています。出版業界における生成AI活用の象徴的な取り組みとして注目されています。

サイバーエージェントはAIを活用し、2028年までに開発プロセスの完全自動化を目指すビジョンを掲げています。

同社はAIエージェントとエンジニアの協働によって開発工程の再構築を進め、コーディングなどの作業コストを大幅に削減することで、企画や価値創出に集中できる体制の構築を狙っています。評価制度やキャリアラダーの刷新を含む組織改革も進めており、AI時代に適応した人材育成を強化しています。

さらにAIドリブン推進室の設置やリスキリング施策の拡充など、全社的なAI活用の基盤整備を推進しています。AIによる開発革新は広告・メディアサービスの迅速な創出にもつながる可能性があり、業界の将来像を示す先進事例です。

教育・IT・農業など幅広い分野でも、生成AIやAI技術を活用した業務改革や価値創出の取り組みが進んでいます。

従来は専門知識や経験に依存していた業務をAIが支援することで、効率化や新たなサービス創出が可能となっています。教育支援やコンテンツ流通の仕組み改革、農作業の自動化など、多様な領域でAI活用が広がっており、業界の枠を超えたイノベーション事例として注目されています。

ベネッセは生成AIを活用した「自由研究おたすけAI」を開発し、教育分野における学習支援の高度化を進めています。

同サービスは小学生と保護者向けに提供され、米OpenAIの技術を活用しながら短期間で開発が行われました。リリース後は利用者の8割以上から役立ったとの評価を得ており、システム不具合の報告もなかったとされています。生成AIを活用した教育支援サービスの成功事例として、今後の学習支援領域での展開が期待されています。

noteは生成AI時代における新たなコンテンツ流通モデルの構築に取り組んでいます。

同社は経済産業省およびNEDOが推進する生成AI開発支援プロジェクト「GENIAC」に参画し、RAG（検索拡張生成）技術を活用した大規模データベースの整備を進めています。出版社や学術団体、ウェブメディアなどの高品質コンテンツをAIが参照できる仕組みを構築し、情報の正確性向上と権利者への対価還元の両立を目指しています。

利用履歴の可視化により、公正な収益分配を実現する仕組みづくりが進められており、AIとクリエイターが共存できるエコシステムの確立を目標としています。

農業分野ではAIを活用した作業効率化の取り組みも進んでいます。きゅうり農家の小池誠氏は、収穫後の仕分け作業を効率化するため、カメラによる画像認識システムを自作し等級分けを自動化しました。きゅうりの大きさや色、形状を判定し9分類に仕分けする作業は熟練した経験が必要でしたが、AIによる判断支援により作業時間の短縮が可能となりました。

繁忙期には1日約8時間を要していた仕分け作業の負担軽減につながり、品質向上に向けた栽培作業へ時間を振り向けられる点が特徴です。小規模農家でも導入可能な低コストAI活用事例として、農業DXの象徴的な取り組みと言えます。

生成AIで業務改善を進めるには、解決したい課題を明確にした上で段階的に導入することが大切です。

生成AIには文章生成、画像生成、要約、データ分析など多様な機能があり、用途に応じて適切なツールを選ぶ必要があります。しかしツール導入自体を目的化すると効果が見えにくくなるため、まず業務のどこに課題があるのかを整理し、AIで補助できる範囲を見極めることが求められます。

たとえば、定型文作成や情報整理などの作業をAIに任せることで、担当者は企画や判断業務に集中しやすくなります。また社内に蓄積されたデータやノウハウを活用すると、AIの回答精度や実務適合性が高まりやすい傾向があります。導入は小規模な業務から試行し、効果を確認しながら対象範囲を拡大すると、現場の負担を抑えつつ成果を得やすくなります。

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生成AIは単なる業務の自動化ツールではなく、企業活動のあり方そのものを変革する可能性を持つ技術として注目されています。実際に金融、製造、建築、不動産、広告、教育など多様な業界で活用が進み、業務効率化や人材育成の高度化、新しい顧客体験の創出といった成果が生まれています。

今後は社内データの活用や導入プロセスの最適化を進めることで、より実務に即した効果を得られるでしょう。生成AIの導入は段階的な検証と組織全体での理解促進が重要であり、適切な活用により企業競争力の強化や持続的な成長につながる取り組みとして期待されています。