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生成AI活用とは？業務別の活用例・注意点・成果を出す5つのステップを解説

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公開日:2025.04.08　更新日:2026.01.18

生成AI活用とは？業務別の活用例・注意点・成果を出す5つのステップを解説

1 生成AIとは？基本的な仕組みと特徴
- 1.1 従来のAIとの違い（ルールベース／機械学習との違い）
- 1.2 なぜ今、生成AI活用が注目されているのか
2 成果で見る生成AI活用の効果
3 業務別の生成AI活用例
4 生成AIが苦手なこと
5 生成AIを活用する際の注意点とリスク対策
6 生成AIを活用するための5つのステップ
7 生成AI活用の成功事例
8 まとめ：生成AIを活用し、業務効率と創造力を最大化しよう！

生成AIを導入したものの、「結局何に使えばいいのか分からない」「業務で使われず形骸化している」と感じていないでしょうか。生成AIは万能ではなく、得意なこと・苦手なことを理解せずに使うと、期待した成果は得られません。

本記事では、生成AIの基本的な仕組みを押さえたうえで、業務別の活用例や実際に得られる効果、AIが不得意なことや注意すべきリスク、成果につなげるための5つの活用ステップを解説。

生成AIを「使える状態」にするための考え方をお伝えします。

生成AIとは？基本的な仕組みと特徴

生成AIは、人工知能の一種であり、テキスト、画像、動画、音声などのコンテンツを自動生成する技術です。従来のAIはデータ分析や分類が主な用途でしたが、生成AIは新たな情報を生み出す能力を持ち、さまざまな分野で活用が進んでいます。

近年では、ChatGPTやMidjourney、Runwayなどのツールが登場し、業務の効率化や創造的な作業を支援する存在として注目を集めています。本章では、生成AIの基本的な仕組みや活用分野、導入のメリットと課題について解説します。

従来のAIとの違い（ルールベース／機械学習との違い）

従来のAIは、大きく「ルールベースAI」と「機械学習型AI」に分類されます。ルールベースAIは、人があらかじめ決めた条件や手順に従って処理を行う仕組みで、業務フローが固定化された場面では高い再現性を発揮します。一方で、想定外の入力や状況変化には弱いという課題がありました。

機械学習型AIは、大量のデータからパターンを学習し、分類や予測を行う点が特徴です。画像認識や需要予測などで活用されてきましたが、基本的には「与えられた問いに対して判断する」ことが中心で、新しい文章やアイデアを生み出す用途には向いていませんでした。

生成AIはこれらと異なり、学習した知識をもとに文章・画像・コードなどを新たに生成できる点が最大の違いです。単なる判断や予測ではなく、「考えをまとめる」「原案を作る」といった人の思考プロセスに近い作業を支援できるため、業務の幅が大きく広がっています。

なぜ今、生成AI活用が注目されているのか

生成AI活用が急速に注目されている背景には、技術進化とビジネス環境の変化が重なったことがあります。特に、大規模言語モデルの登場により、専門知識がなくても自然言語でAIを扱えるようになった点は大きな転換点です。これにより、エンジニア以外の現場担当者でも業務に活用しやすくなりました。

また、多くの企業が直面している「人手不足」「業務の複雑化」「スピード要求の高まり」も要因です。従来は人が時間をかけて行っていた文章作成や情報整理、問い合わせ対応などを、生成AIが補助することで、生産性向上や業務効率化が期待されています。

さらに、クラウドサービスとして手軽に利用できる環境が整ったことで、初期投資を抑えながら試験導入できる点も後押ししています。こうした背景から、生成AIは一部の先進企業だけでなく、幅広い業種・規模の企業にとって現実的な選択肢となり、活用が進んでいるのです。

成果で見る生成AI活用の効果

生成AIの導入は、単なる業務の効率化に留まらず、企業の競争力を左右する具体的な成果をもたらし始めています。

本章では、カスタマーサポート、制作業務、そして営業活動という3つの主要領域において、生成AIがどのような劇的な変化と成果を生み出しているのかを詳しく解説します。

顧客対応時間の短縮

生成AIは、カスタマーサポートや社内問い合わせ対応において、対応時間の大幅な短縮に貢献します。例えば、よくある質問への回答案作成や、問い合わせ内容の要約・分類を自動化することで、担当者がゼロから文章を考える時間を削減できます。

実際にキャプテラが2024年に実施した『カスタマーサービスにおけるテクノロジーに関する調査』によると、AIの自動化と効率化により顧客対応時間が56%削減されたと結果が出ています。

出所：『カスタマーサービスにおけるテクノロジーに関する調査』

また、生成AIを活用することで、回答品質のばらつきを抑えられる点も重要です。過去の対応履歴やマニュアルを参照させることで、一定水準の回答案を短時間で生成でき、確認・微修正に集中できるようになります。結果として、対応スピードの向上だけでなく、顧客満足度の改善や、担当者の負荷軽減といった副次的効果も期待できます。

コンテンツ制作の工数削減

資料作成やコンテンツ制作の分野でも、生成AIは高い効果を発揮します。企画書や提案資料、ブログ記事の構成案、メール文面の下書きなどを生成AIに任せることで、作成初期にかかる工数を40〜60％削減できるケースがあります。特に「白紙から考える時間」を短縮できる点が、大きなメリットです。

生成AIはあくまで原案作成を担い、最終的な判断や調整は人が行うため、品質を保ったままスピードを上げることが可能です。複数パターンの案を短時間で生成できるため、比較検討や改善もしやすくなります。結果として、制作スピードの向上だけでなく、担当者がより付加価値の高い業務に時間を使えるようになります。

売上・成約率の改善

生成AIは直接的な売上創出だけでなく、営業・マーケティング活動の質を高めることで、成約率の向上に寄与します。

例えば、三井住友海上では、顧客のニーズ分析と提案最適化にAIを導入したことで、成約率が3倍に向上しました。

重要なのは、生成AIが営業担当者の代わりに判断するのではなく、準備と補助を担う存在として機能する点です。提案内容のたたき台を短時間で用意できることで、商談準備の質と量が向上し、結果として成果につながります。

このように、生成AIは売上に直結する業務プロセスを効率化し、間接的に収益向上を支える役割を果たします。

業務別の生成AI活用例

業務別で生成AIを活用したほうが良い（＝生成AIが得意なこと）例を7つご紹介します。なおいずれも具体的な指示例がないと期待した答えが返ってこないことが多いため、併せて指示例もご紹介します。

なお指示のテンプレートは以下です。

あなたは【役割】です。

【目的】のために、

【対象・前提条件】を踏まえて、

【アウトプットの形式・粒度・トーン】で作成してください。

制約条件：

・【文字数／分量】

・【含めたい要素】

・【除外したい要素】

文章（メールも含む）や資料の原案作成や要約

社内外のメールやメルマガ、商品の説明文やキャッチコピーといった1から文章を作成することや、打合せの文字起こしデータ（音声→テキスト化後）を読み込ませての要約や議事録の作成といった、文章をまとめることは得意です。文章にするのが苦手な方にとって有力な相棒となるでしょう。

・指示例

あなたは法人営業担当者です。

新規顧客にサービス概要を説明するメールを作成してください。

対象はITに詳しくない経営者で、

信頼感があり、簡潔なトーンでまとめてください。

文字数は300文字以内で、

専門用語はできるだけ避けてください。

文字の校正や論理性のチェック

文章作成に関連して、文字の校正業務も得意な領域です。例えば、社外にメールを送るときに、誤字脱字のチェックや表記ゆれなど、文章として誤りがある場合は、該当箇所の指摘・修正を提案します。

文字校正だけでなく、生成した文章や構成案に対して、「論理的な飛躍はないか」「結論は明確か」といった観点でフィードバックを求めることもできます。

・指示例

あなたは文章校正・校閲歴15年の編集者です。

以下のメルマガの文章の校正をしてください。

対象は中小企業の経営者で、ITに全く詳しくありません。

その人たちが理解できるようになるべく平易かつビジネスっぽくしてください。

専門用語はできるだけ避けてください。

LPや広告素材といった画像の生成

写真からアニメ風イラスト、抽象画などさまざまなスタイルの画像を生成できます（ただし無料の画像生成AIツールだと生成枚数に制限があることが多い）。

ブログで使うアイキャッチ画像や広告で使うバナーなど日常業務のさまざまな場面で活用でき、デザイナーに依頼する前のラフ作成や、ABテスト用の複数案作成として活用されるケースも増えています。

後述する「アイデアの壁打ち」と組み合わせれば、これまで時間とコストがかかっていた画像制作プロセスを大幅に短縮できます。

・指示例

新規サービスのWeb広告用イメージを作成してください。

ターゲットは中小企業の経営者で、

信頼感・先進性が伝わるデザインにしてください。

カラーは青系を基調とし、

文字情報は少なめで、ビジネス向けの雰囲気にしてください。

データ分析と考察

従来のデータ分析といえば、BIツールや専用の分析ツールを使いましたが、これらのツールはデータの分析と可視化まででした。しかし、生成AIを使えば単なるデータの整理・可視化だけでなく、整理されたデータから次のアクションにつながる提案を自動で生成することができます。

また生成AIの進化により音声データやSNS投稿などの非構造化データを含めた分析支援も可能になっています。

・指示例

あなたは優秀なデータアナリストです。以下の情報に基づいて、データ分析の計画を立案してください。

目的: [例: 新製品Aの販売促進のためのターゲット層の特定]
利用可能なデータ: [例: 顧客の購買履歴、属性情報（年齢、性別、居住地域）、Webサイトのアクセスログ]
期待する出力:

分析のゴール設定
必要なデータの特定と前処理の計画
適用すべき分析手法の提案
想定される示唆（インサイト）

問い合わせ対応の自動化

これまで問い合わせの対応は、主に人が担っていたため、対応の質にばらつきが出がちでした。しかし、生成AIを利用したチャットボットやバーチャルアシスタントは、膨大な情報を使い顧客や社内からの問い合わせへ迅速かつ正確に対応することができます。

また生成AIは、問い合わせのデータを蓄積・学習する機能を備えているため、よくある質問や顧客の傾向などを可視化できます。これにより、FAQの改善やマニュアルの見直し、商品・サービスの改良にも活用できます。

・指示例

以下の問い合わせ内容に対する回答文案を作成してください。

対象は一般ユーザーで、専門知識はありません。

分かりやすく丁寧な表現で、

結論→理由→補足の順でまとめてください。

プログラミング・コード生成やデバッグ

これまで、プログラミングをしたりコード生成するときは、本や参考サイトからコードをコピーしたり、サンプルから書いていることが多かったです。しかし生成AIだと、例えば

「ユーザー認証機能を実装したい」「FAQを構造化データで書いてほしい」と指示すると、適切なライブラリやクラスと関連付けて、ほぼコピペできるコードを生成します。

またプログラミングだけでなくデバックも可能です。AIが大量のコードを学習しているため、この書き方はセキュリティホールを生む可能性があるといったリスクを自動で指摘できます。

・指示例

あなたはWebエンジニアです。

FAQページ用の構造化データ（JSON-LD）を作成してください。

Google検索でのリッチリザルト表示を目的としています。

HTMLへの埋め込み例も併せて提示してください。

アイデアの壁打ち（思考の整理）

アイデアや関連する質問を投げかけることで、多様な視点や創造的な示唆を引き出すことができます。アイデアが行き詰まったときや未知の業務で基準や方向性を示してもらうために使うことで、思考の幅を広げられます。

・指示例

新規サービスのアイデアを検討しています。

既存サービスとの差別化という観点で、

考えられるアイデアを5つ挙げてください。

それぞれについて、

メリットと懸念点を簡潔に整理してください。

生成AIが苦手なこと

生成AIが得意なことを業務別の活用例として7つご紹介しましたが、ここでは逆に苦手なことをご紹介します。

売上や財務のような数値確認や複雑な計算

生成AIは、人間のように数値を理解して計算を行っているわけではなく、過去に学習した大量のテキストデータをもとに、次に来る語や数値を確率的に予測して回答を生成しています。

例えば「1＋1＝2」という回答も、厳密に計算して導いているというより、「1＋1の後には2が続くケースが多い」という学習結果に基づいて出力されています。

そのため、簡単な計算であれば正しい結果を返すこともありますが、複雑な計算や条件が絡む場合、もっともらしいが誤った数値を出力してしまうことがあります。売上や財務のように、厳密な正確性が求められる数値確認には不向きと言えます。

このような特性を理解せずに数値をそのまま業務判断に使うと、誤った意思決定につながる可能性があります。そのため、生成AIをどこまで任せ、どこから人が確認すべきかを明確にするルール作りが重要です。

時事ニュースやリアルタイムな情報

ほとんどの生成AIは、開発時点で収集された期間のデータでトレーニングされています。そのため開発時点以降に発生したニュースや情報は対応できていません。また、世界中のデータを継続的に学習や更新しているわけではなく、情報を受け取ってから回答を生成するため、常に最新のニュースやリアルタイムの情報の提供はできません。

生成AIの情報には「いつのデータに基づいているか」という前提があります。最新性が求められる業務では、外部情報の確認や運用ルールを設けることが欠かせません。

感情や倫理観/常識に対する理解

この理由は、数値確認の章で述べたように、生成AIが学習データをもとに確率的に回答を生成しており、感情や倫理観を実際に理解しているわけではないためです。

例えば、大切な人を亡くした人に対して、教科書的で形式的な言葉を返すことはできますが、その人の感情や文脈を深く汲み取ることはできません。その結果、状況にそぐわない回答をしてしまう場合があります。

倫理や常識も同様です。これらは時代や文化、個別のシチュエーションによって変化します。しかし生成AIには道徳や社会的な背景そのものが存在しないため、ときに「空気が読めない」と感じられる回答をすることがあります。

このような特性から、対人対応や判断が伴う業務では、AIに任せきりにしない設計が必要です。人が最終判断を行う前提での活用ルールを定めることが、安全な運用につながります。

根拠を伴う緻密な判断

AIの判断は複雑なアルゴリズムの結果であり、人間のように「AだからB、したがってC」という明確な論理ステップを踏んでいるわけではありません。

例えば、採用の合否をAIに判断させた場合、学習データに含まれるバイアスの影響を受ける可能性があります。その結果、「なぜその人物を採用／不採用と判断したのか」という理由を、人間が納得できる形で説明することが難しくなります。

さらに、生成AIはもっともらしい形式を整えることを優先して回答するため、専門的な根拠を求めた際に、実在しない法律や論文を引用してしまうケースもあります。

生成AIの判断をそのまま採用するのではなく、人が根拠を確認し、責任を持って意思決定する体制を整えることが不可欠です。こうした観点を踏まえたリスク対策が、次章で重要になります。

生成AIを活用する際の注意点とリスク対策

生成AIは業務効率化や創造性の向上に大きく貢献する一方で、いくつかのリスクも伴います。

特に、誤情報（ハルシネーション）の生成、著作権や倫理的問題、情報漏洩などのリスクが指摘されており、適切な対策を講じなければビジネスの信用を損なう可能性があります。

企業が生成AIを活用する際には、これらのリスクを理解し、適切なルールやガバナンスのもとで運用することが重要です。本章では、生成AIの主なリスクとその対策について解説します。

関連記事：生成AIの導入リスク7選！リスク回避のための方法も解説

AIのハルシネーション（誤情報）のリスクと対策

生成AIは、大量のデータを学習することで高精度な出力を可能にしていますが、事実とは異なる情報（ハルシネーション）を生成するリスクがあります。特に、信頼性が求められる業務（ニュース記事の作成、法務・医療分野など）では、誤情報の拡散によるリスクが大きいでしょう。

【ハルシネーションの発生原因】

AIは確率的に最も適切と判断した単語を並べるため、事実確認を行わずに文章を生成する
学習データにバイアスが含まれている場合、偏った情報を出力する
ユーザーの質問に対して、無理に答えを作り出そうとすることがある

【対策】

AIの出力を必ず人間が確認する
- AIが生成した文章やデータは、そのまま使用せず、人間の手でファクトチェックを行う
信頼できるデータを活用する
- 社内データや信頼性の高い情報源（公式文書、学術論文）を活用し、AIの学習元を精査する
ハルシネーションが起こりやすい分野では補助的な活用に留める
- 生成AIを意思決定の最終判断に使わず、補助ツールとして活用する

特に、法務・金融・医療などの分野では、AIが生成した内容の正確性を確保するための厳格なルールが必要になります。

著作権・倫理的問題の回避策

生成AIの出力には、著作権や倫理的な問題が関係する場合があります。例えば、AIが学習したデータの中に著作権のあるコンテンツが含まれていると、生成されたコンテンツが著作権侵害に該当する可能性があります。また、偏った学習データに基づくAIの出力が差別的・不適切な表現を含むこともあります。

【著作権リスク】

生成された文章や画像が、既存の作品と酷似してしまう可能性がある
AIの学習データが著作権を持つコンテンツを含んでいる場合、問題が発生する可能性がある

【倫理的リスク】

AIの学習データにバイアスが含まれている場合、出力結果が偏った内容になる可能性がある
差別的な表現や、不適切なコンテンツが生成されるリスクがある

【対策】

商用利用可能なAIツールやデータを使用する
- AIの利用規約を確認し、企業向けのライセンスがあるツールを使用する
AIの出力をそのまま使用せず、人間が編集・監修する
- 文章や画像の生成後に、著作権や倫理的問題がないかチェックする
学習データの透明性を確保する
- AIモデルのトレーニングデータが公正なものであるか確認し、不適切なバイアスを取り除く

特に、企業が生成AIを活用する場合、コンプライアンスの観点から社内ルールを整備し、リスクを最小限に抑えることが求められます。

生成AIをビジネスで安全に活用するためのポイント

企業が生成AIを活用する際には、単に技術を導入するだけでなく、安全で効果的に活用するためのルールや運用体制を構築することが不可欠です。

【安全に活用するためのポイント】

社内ガイドラインの策定
- 生成AIの利用範囲や禁止事項を明確にし、従業員が適切に活用できるようルールを定める
- AIの出力結果をそのまま公開せず、必ず確認・編集を行うことを推奨する
セキュリティ対策の強化
- 機密情報や個人情報をAIに入力しないルールを設ける
- 社内専用のAI環境を構築し、安全なデータ管理を行う
リスク発生時の対応策を準備する
- 誤情報の拡散や著作権侵害の懸念が生じた場合の対応手順を定める
- 社内に専門チームを設置し、AIの適切な運用を監視する
継続的な改善を行う
- AI活用の効果を定期的に評価し、問題があれば対策を講じる
- 技術の進化に合わせて、ルールや運用方法をアップデートする

生成AIを安全に活用するためには、リスクを理解したうえで適切に管理し、定期的に見直すことが重要です。ルールを整備し、適切なガバナンスのもとで運用することで、生成AIのメリットを最大限に活かすことができます。

生成AIを活用するための5つのステップ

生成AIを効果的に活用するためには、適切な導入ステップを踏むことが重要です。闇雲に導入してしまうと、業務に適合せず活用されないまま終わるケースや、セキュリティリスクが発生する可能性があります。

成功する企業の共通点は、目的を明確にし、活用すべき業務を選定したうえで、適切なAIツールを導入し、運用ルールを整備している点です。また、実際の活用を進める中で継続的に改善し、社内での利用を拡大させることが、最大限の効果を引き出す鍵となります。

ここでは、生成AIを導入・運用する際に押さえておくべき5つのステップを解説します。

【Step 1】生成AIの活用目的を明確にする

生成AIを導入する前に、まずは「何のためにAIを活用するのか」を明確にすることが重要です。目的が曖昧なまま導入すると、効果的に活用できず、コストや工数ばかりがかかる可能性があります。

活用目的を決める際には、以下のような観点から考えるとよいでしょう。

業務効率化：ルーチンワークを自動化し、作業時間を短縮する
コスト削減：人手をかけずにコンテンツ制作や分析を行う
アイデア創出：新しいデザインや企画のヒントを得る

企業によってAI活用の目的は異なります。まずは、自社の業務課題を洗い出し、AIがどのように貢献できるかを整理しましょう。

【Step 2】活用する業務・分野を選定する

目的を明確にしたら、次にAIを活用する業務や分野を選定します。生成AIは、さまざまな用途で活用できますが、特に効果が期待できるのは以下のような業務です。

文章生成：メール、記事、レポート、コピーライティングなどの自動作成
デザイン：画像生成AIを活用した広告バナーやパッケージデザインの作成
カスタマーサポート：AIチャットボットによる顧客対応の自動化
データ分析：AIを活用した市場調査や予測分析

自社の業務に適した活用事例を見つけるためには、競合企業の事例を参考にするのも有効です。他社がどのように生成AIを活用しているのかを調査し、自社で応用できるかを検討しましょう。

【Step 3】適切なAIツール・モデルを選ぶ

活用する業務が決まったら、適したAIツールやモデルを選びます。生成AIにはさまざまな種類があり、用途に応じた選び方が重要です。

代表的なツールとその特徴は以下の通りです。

ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）：文章生成や対話型AIとして活用可能
Midjourney、Stable Diffusion：画像生成AIとしてデザイン・イラスト制作に活用
Runway、Pika Labs：動画生成・編集向けAI

また、社内システムと連携する場合は、API連携やカスタマイズの可能性も考慮するとよいでしょう。例えば、企業独自のデータを学習させたカスタムAIモデルを作成することで、より高度な業務支援が可能になります。

【Step 4】ルール・ガバナンスを整える

生成AIの活用には、リスク管理や社内ルールの整備も不可欠です。

特に、以下の3つのポイントに注意しましょう。

AIの利用ガイドラインを策定
- どの業務に使用するのか、許可されている用途と禁止事項を明確にする
- AI生成コンテンツの品質基準を設定する
セキュリティ・情報漏洩リスク対策
- AIに機密情報を入力しないようルール化する
- 社内専用のAI環境を構築し、安全な運用を行う
社内での教育・トレーニング
- AIを効果的に活用するための研修を実施する
- 従業員にプロンプト（AIへの指示）の最適な使い方を学ばせる

ルールが整備されていないと、誤った使い方によるトラブルが発生する可能性があります。導入前にしっかりと社内ルールを策定し、安全な活用を促進しましょう。

【Step 5】実際に活用・改善しながら最適化する

生成AIは、導入して終わりではなく、運用しながら継続的に改善していくことが重要です。

効果的な導入の流れは以下のようになります。

小規模導入から開始
- 特定の部署や業務に限定して試験運用を行い、効果を検証する
テストと本格運用
- AIの出力精度や業務改善効果を確認し、本格導入するか判断する
PDCAサイクルで継続的に改善
- AIの出力を分析し、プロンプトの調整やモデルの最適化を行う
- 業務の変化に応じて活用方法をアップデートする
成功事例を社内で共有し、活用範囲を広げる
- 生成AIの成功事例を社内に展開し、他部署でも活用できるようにする
- 活用事例を積み重ねることで、AIの効果を最大限に引き出す

生成AIは、活用方法によって業務の効率や成果が大きく変わります。適切な導入ステップを踏みながら、継続的に運用・改善を行い、自社に最適な活用方法を確立していきましょう。

生成AI活用の成功事例

生成AIは、業務の効率化や新たな価値創造を実現する技術として、さまざまな業界で導入が進んでいます。特に、金融、保険、小売、医療などの分野では、文章作成やデータ分析、顧客対応の自動化など、具体的な成果を上げている事例が増えています。

本章では、生成AIの活用に成功した企業の事例を紹介し、どのような課題を解決し、どのようなステップで導入・運用しているのかを解説します。

関連記事：生成AI導入の成功事例：企業が得た具体的なメリットとは？

① 三井住友銀行（SMBC）｜社内業務の効率化を実現

導入の背景
三井住友銀行では、膨大な業務量に対応するため、専門用語の検索、メール作成、文章要約、翻訳、プログラムのソースコード作成 などの業務を効率化する必要がありました。

導入のステップ

社内業務の課題を特定し、AIで対応可能な領域を整理
独自開発の生成AIアシスタント「SMBC-GAI」を導入
AIによる自動化により、専門用語の即時検索、メールドラフトの作成、文章の要約・翻訳、プログラムコードの生成 を実現
継続的なチューニングを行い、精度向上を図る

導入の成果

業務時間の短縮と従業員の負担軽減を実現
正確な情報検索と迅速な文章作成が可能になり、生産性が向上

② 東京海上日動火災保険｜損害確認資料の作成を効率化

導入の背景
東京海上日動火災保険では、損害確認の結果をもとにした資料作成が属人的で時間がかかる という課題がありました。特に、手作業によるミスが発生しやすく、業務効率の向上が求められていました。

導入のステップ

損害確認資料の作成プロセスを分析し、AIによる自動化の可能性を検討
生成AIを活用し、損害確認データをもとに資料を自動作成するシステム を導入
試験運用を実施し、精度や作業時間の削減効果を検証
本格運用を開始し、AIの継続的な改善を実施

導入の成果

資料作成時間の短縮と作業ミスの削減を実現
保険金支払いの迅速化により、顧客満足度が向上

③ DMM.com｜ユーザーレビューの承認プロセスを効率化

導入の背景
DMM.comでは、膨大なユーザーレビューを手作業で確認しており、負担が大きい という課題がありました。迅速なレビュー承認が求められる一方で、不適切なレビューを排除する必要がありました。

導入のステップ

手作業によるレビュー管理の負担を軽減するため、AI導入を検討
Amazon Web Servicesの生成AIを活用し、レビュー内容の自動分析・適正判断を行うシステム を導入
試験運用を実施し、誤判定の発生率や業務削減効果を検証
本格運用を開始し、継続的な改善を実施

導入の成果

レビュー承認プロセスの効率化により、作業時間を削減
適切なレビュー管理を実現し、ユーザー体験の向上に貢献

④ 京都大学医学部附属病院｜医療文書作成の負担を軽減

導入の背景
京都大学医学部附属病院では、カルテや手術記録などの医療文書作成の負担が大きく、医師の業務負担が増大している という課題がありました。特に、書類作成にかかる時間が診療時間を圧迫していました。

導入のステップ

医療文書作成のプロセスを分析し、AIによる自動化の可能性を検討
生成AIを活用した文書作成支援システム「CocktailAI」を開発
AIがカルテの内容をもとに定型文を自動生成し、医師が確認・補足するだけで文書が完成する仕組みを導入
試験運用を実施し、医療従事者のフィードバックをもとに改善

導入の成果

医師の文書作成時間を削減し、診療に集中できる環境を実現
文書の記載内容を標準化し、業務の効率化と精度向上を達成

⑤ セブン-イレブン・ジャパン｜商品開発プロセスの高速化

導入の背景
セブン-イレブン・ジャパンでは、消費者のニーズが急速に変化する中で、新商品開発のスピードを向上させる必要があった という課題がありました。従来の市場分析や企画プロセスは時間がかかり、競争力の維持が難しくなっていました。

導入のステップ

商品開発プロセスを分析し、生成AIを活用した効率化の可能性を検討
AIを活用して、消費者データの分析や新商品アイデアの生成を支援
生成AIによるトレンド分析を活用し、商品企画の方向性を迅速に決定
AIの提案をもとに試作品を開発し、市場投入のスピードを向上

導入の成果

商品開発のスピードが従来の10倍になり、市場ニーズへの対応力が向上
AIによるデータ分析で、より消費者ニーズに即した商品開発が可能に

上記5つの事例から、生成AIの導入は、業務効率化だけでなく、生産性向上・新たな価値創出・顧客満足度の向上につながることがわかります。企業ごとの課題に応じて適切な活用方法を選ぶことで、生成AIの可能性を最大限に引き出すことができるでしょう。

まとめ：生成AIを活用し、業務効率と創造力を最大化しよう！

生成AIの活用は、業務効率化だけでなく、新たな価値の創出や競争力の向上にも大きく貢献します。

本記事で紹介した事例のように、適切な導入ステップを踏み、目的に応じた活用を行うことで、企業の生産性を飛躍的に向上させることが可能です。

しかし、自社に最適な生成AIの導入には、専門的な技術やノウハウが不可欠です。「どのようなAIを開発すればよいか」「既存の業務にどう組み込めば効果的か」といった課題に直面している企業も多いでしょう。

そんなときに頼れるのが、GeNEE（ジーン）のAI開発サービスです。

GeNEEでは、各企業の課題やニーズに合わせたオーダーメイド型のAIシステム・ツール開発を提供しています。業界ごとの特性や社内文化を考慮した設計を行うため、導入後も高いパフォーマンスを発揮できるのが特徴です。

さらに、開発後もデータチューニングや見直し作業を継続的に行い、長期間活用できるAIを構築します。

生成AIの導入を検討している企業の方は、ぜひGeNEEのAI開発サービスをチェックしてみてください。

GeNEEのAI開発サービス

監修者

飯嶋シロ
コンテンツマーケティングディレクター

＜略歴＞

慶應義塾大学卒業後、日系シンクタンクにてクラウドエンジニアとしてシステム開発に従事。その後、金融市場のデータ分析や地方銀行向けITコンサルティングを経験。さらに、EコマースではグローバルECを運用する大企業の企画部門に所属し、ECプラットフォームの戦略立案等を経験。現在は、IT・DX・クラウド・AI・データ活用・サイバーセキュリティなど、幅広いテーマでテック系の記事執筆・監修者として活躍している。

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