生成AIユースケース18選｜業種別の活用事例 | 名古屋でホームページ制作、Web制作なら株式会社エッコ

「生成AIをビジネスに活用したいけれど、具体的にどんな使い方ができるのだろう」

このような疑問をお持ちの方は多いのではないでしょうか。

ChatGPTの登場をきっかけに、生成AIは急速にビジネスの現場へ浸透しています。

総務省の調査によると、2024年時点で国内企業の約46%が生成AIを導入済みまたは導入を検討中という結果が出ています。

しかし、いざ自社で活用しようとしても「何から始めればよいかわからない」という声をよく耳にします。

実際、生成AIの活用範囲はとても広く、文書作成やデータ分析からマーケティング、カスタマーサポートまで多岐にわたります。

本記事では、生成AIの代表的なユースケース9選と、金融・医療・小売・製造・教育といった業界別の活用事例を詳しく解説します。

さらに、営業・マーケティング・人事などの部門別活用方法や、導入を成功させるためのポイントもお伝えします。

この記事を読むことで、自社に最適な生成AIの活用方法が見つかるはずです。

ぜひ最後までお読みいただき、AI導入の参考にしてください。

生成AIの代表的なユースケース9選

生成AIは、さまざまなビジネスシーンで活用できる汎用性の高いテクノロジーです。

ここでは、多くの企業で導入が進んでいる代表的な9つのユースケースをご紹介します。

自社の業務に当てはめながら、活用のヒントを見つけてみてください。

リサーチ・翻訳・要約・分析
企画立案とフィードバック
メール・企画書などの文書作成
設計・デザイン案の作成
ソフトウェア開発・デバッグ支援
チャットボットによる顧客対応
コンテンツマーケティング
データ分析とレポート生成
音声・動画コンテンツの制作

リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIが最も得意とする分野のひとつが、情報のリサーチや翻訳、要約、分析です。

従来、こうした作業は担当者が長時間かけて手作業でおこなっていました。

しかし生成AIを活用すれば、膨大な資料を数分で要約したり、海外の文献を瞬時に翻訳したりすることが可能になります。

たとえば、競合他社の動向調査を生成AIにおこなわせると、複数のWebサイトから情報を収集し、わかりやすくまとめてくれます。

また、英語の論文や海外ニュースを日本語に翻訳する際も、専門用語を含めて高精度な翻訳が期待できます。

金融機関では、決算報告書や業界レポートの要約に生成AIを活用し、アナリストの作業時間を最大70%削減した事例もあります。

さらに、定量データの分析においても、売上推移のトレンドを読み解いたり、異常値を検出したりする作業をサポートしてくれます。

活用シーン	具体的な使い方	期待できる効果
競合調査	複数サイトの情報を自動収集・整理	調査時間を50%以上短縮
海外情報の翻訳	英語論文やニュースを日本語化	専門用語も高精度に翻訳
会議資料の要約	長文レポートを要点のみ抽出	読み込み時間を大幅削減
データ分析	売上データのトレンド分析	異常値の早期発見が可能

このように、リサーチ・翻訳・要約・分析は、生成AIの導入効果を実感しやすいユースケースといえます。

企画立案とフィードバック

新商品の企画やマーケティング施策の立案において、生成AIは強力な味方となります。

生成AIの大きな強みは、無限に近いアイデアを短時間で生成できる点です。

人間が15分で10個のアイデアを考えるとしたら、生成AIは同じ時間で100個以上のアイデアを出すことも可能です。

たとえば、新商品のネーミングを考える際、ターゲット層や商品特性を入力するだけで、数十種類の候補を提案してくれます。

また、企画書のたたき台を作成する場面でも、目的や背景を伝えれば、論理的な構成で企画案をまとめてくれます。

さらに注目したいのが、壁打ち相手としての活用です。

自分が考えた企画に対して「この企画の弱点は何か」「どのような改善点があるか」と質問すると、客観的なフィードバックを受けられます。

上司や同僚に相談する前の段階で、企画のブラッシュアップができるのは大きなメリットです。

ブレインストーミングの相手として100以上のアイデアを瞬時に生成
企画書の骨子を自動作成し、構成の抜け漏れをチェック
作成した企画に対する客観的なフィードバックを取得
競合との差別化ポイントや想定されるリスクを洗い出し
複数の視点からアイデアを評価し、優先順位を提案

このように、企画立案のプロセスに生成AIを取り入れることで、アイデアの質と量を同時に向上させることができます。

メール・企画書などの文書作成

ビジネスにおいて、文書作成に費やす時間は想像以上に多いものです。

メールの返信、報告書の作成、企画書のまとめなど、一日の業務時間の20〜30%を文書作成に使っているという調査結果もあります。

生成AIは、こうした文書作成業務を大幅に効率化できます。

たとえば、取引先へのお礼メールを作成する場合、要点を箇条書きで入力するだけで、丁寧な文面を自動生成してくれます。

また、社内向けの報告書では、データや箇条書きメモをもとに、読みやすい文章へ整えてくれます。

三菱UFJ銀行では、生成AIの活用によって月22万時間の労働時間削減を見込んでいると発表しています。

定型的な文書作成を自動化することで、社員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。

ただし、生成AIが作成した文書をそのまま使うのではなく、必ず人間がチェックして最終調整することが重要です。

文書の種類	生成AIの活用方法	注意すべきポイント
ビジネスメール	要点入力で丁寧な文面を自動生成	相手との関係性を考慮して調整
議事録	会議のメモから議事録形式に整形	発言内容の正確性を確認
企画書	骨子から論理的な構成へ展開	数値データの正確性を検証
報告書	データと要点から文章を作成	社内フォーマットに合わせて修正

文書作成の効率化は、生成AI活用の第一歩として取り組みやすいユースケースです。

設計・デザイン案の作成

製品設計やデザインの分野でも、生成AIの活用が急速に広がっています。

従来、デザイン案の作成には専門的なスキルと多くの時間が必要でした。

しかし生成AIを使えば、コンセプトを言葉で伝えるだけで、複数のデザイン案を短時間で生成できます。

建設大手の大林組では、建物のスケッチや3Dモデルをもとに、AIが外観デザインの複数案を提案するツールを開発しました。

これにより、設計者と顧客の意見のすり合わせがスムーズになり、最終決定までの時間が大幅に短縮されています。

パナソニックでは、電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用し、熟練技術者の設計と比べて出力が15%向上したという成果を発表しています。

Webサイトのデザインにおいても、ワイヤーフレームの作成やバナー画像の生成に生成AIを活用する企業が増えています。

名古屋のWebコンサル会社である株式会社エッコでも、クライアント向けのデザイン提案に生成AIを活用し、提案のスピードと質の向上に取り組んでいます。

建築物の外観デザインを複数パターン自動生成
製品のモーターや部品設計を最適化
Webサイトのワイヤーフレームをコンセプトから作成
バナー広告やSNS用画像を短時間で複数案生成
ロゴやアイコンのデザイン案を大量に出力

デザイン領域での生成AI活用は、クリエイティブ業務の効率化と品質向上を両立させる有効な手段です。

ソフトウェア開発・デバッグ支援

IT・開発部門において、生成AIはプログラマーの強力なアシスタントとなっています。

GitHub Copilotに代表されるAIコーディング支援ツールは、コメントや指示をもとにコードを自動生成してくれます。

LINEヤフーでは、約7,000人のエンジニアがGitHub Copilotを活用し、一人あたり1日約2時間の業務効率化を実現しました。

また、バグの発見や修正においても、生成AIは大きな力を発揮します。

エラーメッセージを入力すると、考えられる原因と修正方法を提案してくれるため、デバッグにかかる時間を短縮できます。

みずほフィナンシャルグループでは、システム設計書のレビューに生成AIを導入し、記載ミスや漏れを自動検出する実証実験をおこなっています。

さらに、技術ドキュメントの作成やコードのコメント追加といった付随業務も、生成AIが効率化してくれます。

活用シーン	具体的な内容	導入効果
コード生成	コメントや指示からコードを自動生成	開発スピードが約2倍に向上
デバッグ支援	エラー原因の特定と修正案を提案	バグ修正時間を50%短縮
コードレビュー	セキュリティ上の問題点を自動検出	品質向上とリスク軽減
ドキュメント作成	技術仕様書やマニュアルを自動生成	ドキュメント作成工数を削減

ソフトウェア開発における生成AIの活用は、エンジニアの生産性を飛躍的に高める可能性を秘めています。

チャットボットによる顧客対応

カスタマーサポートの分野では、生成AIを搭載したチャットボットの導入が加速しています。

従来のチャットボットは、あらかじめ設定したシナリオに沿った対応しかできませんでした。

しかし生成AIを活用したチャットボットは、自然な対話形式で柔軟に顧客の質問に回答できます。

24時間365日稼働できるため、深夜や休日でも顧客からの問い合わせに対応可能です。

これにより、顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減を同時に実現できます。

IBMの調査によると、CEOが優先する生成AIの活用領域として、カスタマーサービスがトップに挙げられています。

福井市では、公式LINEアカウントにAIチャットボットを導入し、ごみの出し方や防災情報など、市民からのよくある質問に24時間対応しています。

企業においても、製品の使い方やトラブルシューティングに関する問い合わせを、チャットボットが一次対応することで、有人対応の件数を大幅に削減しています。

24時間365日、顧客からの問い合わせに即時対応
よくある質問への回答を自動化し、オペレーターの負担を軽減
自然な対話形式で、顧客のニーズを正確に把握
対応履歴を蓄積し、回答精度を継続的に改善
多言語対応により、海外顧客へのサポートも可能

チャットボットによる顧客対応は、コスト削減と顧客満足度向上を両立できる代表的なユースケースです。

コンテンツマーケティング

マーケティング部門において、生成AIはコンテンツ制作の効率を飛躍的に高めています。

ブログ記事、SNS投稿、メールマガジン、広告コピーなど、マーケティングには大量のコンテンツが必要です。

生成AIを活用すれば、記事の構成案から本文の下書きまでを短時間で作成できます。

セブン&アイ・ホールディングスでは、生成AIをクリエイティブ制作に活用し、外部委託費用を最大84%削減したと報告されています。

また、A/Bテスト用に複数パターンのコピーを作成したり、ターゲット層に合わせてメッセージをパーソナライズしたりする作業も、生成AIが効率化してくれます。

パルコでは、広告の動画・ナレーション・音楽をすべて生成AIで作成する先進的な取り組みをおこなっています。

ただし、生成AIが作成したコンテンツをそのまま公開するのは避けるべきです。

必ず人間が内容を確認し、自社のブランドトーンに合わせて調整することが大切です。

コンテンツの種類	生成AIの活用方法	期待できる効果
ブログ記事	構成案作成と下書き執筆	制作時間を60%短縮
SNS投稿	トレンドに合わせた投稿文を生成	投稿頻度を2倍に向上
メールマガジン	ターゲット別にパーソナライズ	開封率・クリック率の改善
広告コピー	A/Bテスト用に複数パターン作成	コンバージョン率の最適化

Webマーケティングに強い株式会社エッコでは、クライアント企業のコンテンツマーケティング支援に生成AIを積極的に活用しています。

データ分析とレポート生成

経営判断やマーケティング施策の立案には、データに基づいた分析が欠かせません。

しかし、膨大なデータを集計し、グラフや表を作成し、レポートにまとめる作業は大きな負担です。

生成AIは、こうしたデータ分析からレポート作成までの一連の作業を効率化してくれます。

七十七銀行では、生成AIを活用して商品販売状況をチャネル別に分析・可視化するプロジェクトを開始しました。

PDFやExcelファイルなどの非構造化データをアップロードすると、AIが内容を認識し、指定フォーマットに自動転記する仕組みを構築しています。

また、売上データのトレンド分析や異常値の検出、将来予測なども、生成AIがサポートしてくれます。

AWSの調査によると、生成AIを使った自動レポート生成により、財務報告書や予測レポートの作成時間を大幅に短縮できると報告されています。

売上データから自動でグラフや表を生成
複数のデータソースを統合して一元的に分析
トレンドや異常値を自動検出してアラート
分析結果をわかりやすいレポート形式に整形
定型レポートの作成を完全自動化

データ分析とレポート生成の効率化は、意思決定のスピードを上げるうえで重要なユースケースです。

音声・動画コンテンツの制作

生成AIは、テキストだけでなく音声や動画の制作にも活用できます。

ナレーション音声の生成、動画編集の自動化、BGMの作成など、マルチメディアコンテンツの制作が効率化されています。

伊藤園では、生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用し、大きな話題となりました。

AIが生成した人物が本物と見分けがつかないクオリティであることに、多くの視聴者が驚きを示しました。

ナレーションにおいても、テキストを入力するだけで自然な読み上げ音声を生成できるツールが登場しています。

従来は声優やナレーターに依頼していた作業を、社内で完結できるようになりました。

また、動画編集においては、長時間の映像から要点だけを抽出してハイライト動画を自動作成する機能も実用化されています。

コンテンツの種類	生成AIの活用方法	導入のメリット
ナレーション	テキストから自然な音声を生成	外注費用の大幅削減
AIアバター	人物の動画をAIで生成	モデル撮影が不要に
BGM	シーンに合わせた楽曲を生成	著作権リスクを回避
動画編集	長尺動画から自動でハイライト作成	編集工数を削減

音声・動画コンテンツの制作における生成AI活用は、クリエイティブの可能性を広げる新しいユースケースです。

業界別の生成AI活用事例

ここからは、具体的な業界における生成AIの活用事例をご紹介します。

金融、医療・ヘルスケア、小売・EC、製造、教育の5業界について、実際の導入事例をもとに解説します。

自社の業界でどのような活用ができるか、参考にしてください。

金融業界：顧客対応の自動化とリスク分析
医療・ヘルスケア業界：カルテ要約と診断支援
小売・EC業界：商品説明とパーソナライズ
製造業：予知保全と設計効率化
教育業界：個別学習とコンテンツ生成

金融業界

金融業界では、顧客対応の効率化とリスク管理の高度化を目的として、生成AIの導入が進んでいます。

膨大な取引データや市場情報を扱う金融機関にとって、生成AIは業務効率化の切り札となっています。

三菱UFJ銀行やみずほフィナンシャルグループをはじめ、大手金融機関の多くが生成AIの本格導入を進めています。

金融機関名	活用内容	期待される効果
三菱UFJ銀行	社内文書・稟議書の作成支援	月22万時間の労働時間削減
SMBCグループ	AIアシスタント「SMBC-GPT」	文書作成・翻訳・コード生成の効率化
楽天証券	投資AIアシスタント	投資に関する質問への24時間自動回答
みずほグループ	システム設計書のレビュー支援	開発品質の向上

顧客対応チャットボットの導入

金融機関における顧客対応は、問い合わせ件数が多く、対応内容も複雑です。

生成AIを活用したチャットボットを導入することで、24時間体制での顧客対応が可能になります。

楽天証券では、2023年に「投資AIアシスタント」を公開しました。

ChatGPTを活用したこのチャットボットは、投資に関する質問に対して、初心者にもわかりやすく回答します。

図表や動画を用いた解説も可能で、24時間いつでも利用できる点が特徴です。

みずほ銀行でも、社内向けに生成AIチャットボットを導入しています。

営業店から本部への問い合わせ対応や、文書作成の効率化に活用されています。

口座開設や商品説明など、よくある質問への自動回答
投資初心者向けに、わかりやすい用語で解説
24時間365日対応による顧客満足度の向上
有人対応が必要な案件への適切なエスカレーション
対応履歴の蓄積による回答精度の継続改善

顧客対応チャットボットは、金融業界における生成AI活用の代表的なユースケースとなっています。

リスク分析レポートの自動生成

金融機関では、融資審査や投資判断のために、膨大なリスク分析が必要です。

生成AIは、こうしたリスク分析レポートの作成を大幅に効率化してくれます。

市場動向、企業の財務状況、業界トレンドなど、複数の情報源からデータを収集し、わかりやすいレポートにまとめます。

西松建設との共同プロジェクトでは、建設コストの予測に生成AIを活用しています。

建設費用への影響要因となるニュースや統計を分析し、高精度な物価変動予測を提供することで、見積もりリスクの軽減に成功しています。

また、不正検知の分野でも生成AIの活用が進んでいます。

三井住友フィナンシャルグループでは、ディープラーニングを活用した不正利用検知システムを導入しました。

顧客ごとの利用パターンをリアルタイムで解析し、異常な取引を即座に検出することで、不正被害の早期発見に貢献しています。

活用領域	具体的な内容	導入効果
融資審査	企業の財務分析レポートを自動生成	審査時間を50%短縮
投資分析	市場動向と企業情報を統合分析	アナリストの業務効率向上
不正検知	取引パターンの異常をリアルタイム検出	不正被害の早期発見
コンプライアンス	規制変更の影響分析レポート作成	対応漏れの防止

医療・ヘルスケア業界

医療・ヘルスケア業界では、医師や看護師の業務負担軽減と、医療サービスの質向上を目的に生成AIの導入が進んでいます。

電子カルテの普及により蓄積された膨大な医療データを、生成AIが効率的に処理・分析することで、医療従事者の働き方改革に貢献しています。

電子カルテからの医療文書自動生成
患者の症状に基づく診断支援
医療研究における文献調査の効率化
患者向けの健康アドバイス提供
医療スタッフの教育・研修支援

カルテ要約と診断支援

医師は日々、多くの患者のカルテを確認し、診断と治療をおこなっています。

生成AIは、電子カルテの情報を要約し、診断に必要な情報を効率的に提示することで、医師の負担を軽減します。

東北大学病院では、日本語の大規模言語モデルを導入し、電子カルテから医療文書を自動生成する実証実験をおこないました。

その結果、医師の文書作成時間が大幅に削減され、診療の効率化に貢献したことが報告されています。

国立がん研究センター東病院では、患者のゲノムデータと症例データをAIで解析し、最適な治療の組み合わせを提案する研究を進めています。

また、大阪国際がんセンターでは、AIが患者の症状を聴取して診断補助をおこなうシステムの開発が進んでいます。

こうしたパーソナライズド医療の実現に向けて、生成AIが重要な役割を果たしています。

活用シーン	具体的な内容	期待できる効果
カルテ要約	患者の病歴・検査結果を自動整理	情報確認時間を短縮
診断支援	症状から考えられる疾患を提示	診断精度の向上
治療提案	ゲノム情報に基づく最適治療の提案	個別化医療の実現
問診支援	AIが患者の症状を聴取	医師の負担軽減

医療文書の作成効率化

医療現場では、診断書、紹介状、入院サマリーなど、多くの文書作成が必要です。

これらの文書作成に多くの時間を費やすことが、医師の働き方改革における大きな課題となっています。

生成AIを活用すれば、カルテの情報をもとに、各種医療文書を自動生成することができます。

NECと東北大学病院、橋本市民病院が共同でおこなった実証実験では、生成AIによる医療文書作成で作業時間が半減したという成果が報告されています。

また、保険請求に必要な書類の作成や、患者への説明資料の作成にも、生成AIが活用されています。

医療事務スタッフの業務効率化にも貢献し、医療機関全体の生産性向上につながっています。

診断書・紹介状の下書きを自動生成
入院サマリーをカルテ情報から作成
保険請求書類の記載項目を自動入力
患者向け説明資料をわかりやすく作成
医療文書のテンプレートを状況に応じて選択

医療文書の作成効率化は、医療従事者の働き方改革に直結する重要なユースケースです。

小売・EC業界

小売・EC業界では、顧客体験の向上と業務効率化の両面で、生成AIの活用が広がっています。

商品説明文の作成から、パーソナライズされた商品レコメンドまで、顧客接点のあらゆる場面で生成AIが活躍しています。

活用領域	具体的な事例	導入効果
商品企画	セブンイレブン：企画期間を10分の1に短縮	市場投入スピードの向上
在庫管理	ライフ：需要予測で廃棄ロス50%削減	コスト削減と環境配慮
マーケティング	セブン&アイ：外部委託費84%削減	クリエイティブ制作の内製化
顧客対応	メルカリ：AIアシスタントによる出品支援	出品者の利便性向上

商品説明文の自動生成

ECサイトでは、数千から数万点の商品説明文を作成・管理する必要があります。

商品の特徴を正確に伝え、購買意欲を高める文章を一つひとつ手作業で書くのは、膨大な労力がかかります。

生成AIを活用すれば、商品情報を入力するだけで、魅力的な説明文を自動生成できます。

ターゲット層や販売チャネルに合わせて、トーンや文体を調整することも可能です。

メルカリでは、「メルカリAIアシスト」機能を提供しています。

出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案してくれます。

この機能により、出品者は売れやすい商品説明を簡単に作成でき、取引の活性化につながっています。

商品スペックから魅力的な説明文を自動生成
ターゲット層に合わせた文体の調整
SEOを意識したキーワードの自然な組み込み
季節やトレンドに合わせた訴求ポイントの提案
多言語への翻訳による海外展開支援

商品説明文の自動生成は、EC事業者の業務効率化に直結するユースケースです。

パーソナライズドレコメンド

「あなたへのおすすめ」として表示される商品レコメンドは、ECサイトの売上に大きく影響します。

生成AIを活用することで、顧客一人ひとりの好みに合わせた、より精度の高いレコメンドが可能になります。

ウォルマートでは、生成AIを活用した商品検索・提案機能をスマホアプリに導入しました。

「ユニコーンをテーマにした子供のためのパーティー準備」のように、具体的なシナリオを入力するだけで、関連する複数の商品を提案してくれます。

従来のキーワード検索とは異なり、顧客のニーズを文脈から理解して最適な商品を提示できる点が特徴です。

ロレアルでは、「BeautyGenius」というAI美容アドバイスアプリを発表しました。

チャット形式での悩み相談や肌画像診断を通じて、一人ひとりに最適な美容法やおすすめ商品を提案します。

レコメンドの種類	従来の方法	生成AI活用後
商品検索	キーワード一致で検索	文脈を理解して関連商品を提案
類似商品提案	購買履歴に基づく類似商品	ライフスタイルを考慮した提案
クロスセル	同時購入されやすい商品	シーンに合わせた組み合わせ提案
新規顧客向け	人気ランキングを表示	初回の行動から好みを推測

製造業

製造業では、生産効率の向上とコスト削減を目的に、生成AIの活用が進んでいます。

設備の予知保全、品質管理、設計業務の効率化など、ものづくりの現場を支える多様なユースケースが生まれています。

設備の故障予測と予知保全
製品の品質検査と不良品検出
設計図面やドキュメントの自動生成
サプライチェーンの最適化
作業手順書やマニュアルの作成

予知保全と品質管理

製造業において、設備の故障は生産停止につながる大きなリスクです。

生成AIを活用した予知保全により、故障が発生する前に異常を検知し、計画的なメンテナンスが可能になります。

自動車製造などの業界では、AIを活用した予知保全ツールが、システムの問題を予測して対処するのに役立っています。

機械が動かなくなる前に、製造工程に影響が及ぶ問題を予測し、作業者に警告することで、突発的な生産停止を防いでいます。

品質管理の分野でも、生成AIが活躍しています。

製品の画像や検査データを分析し、不良品を自動検出するシステムが導入されています。

人間の目視検査では見逃しやすい微細な欠陥も、AIが高精度で検出できるため、品質の向上とコスト削減につながります。

活用領域	具体的な内容	導入効果
予知保全	センサーデータから故障を予測	計画外停止を80%削減
品質検査	画像解析による不良品検出	検査精度99%以上を実現
工程最適化	生産データの分析と改善提案	生産効率を15%向上
在庫管理	需要予測に基づく適正在庫	在庫コストを20%削減

設計ドキュメントの作成

製造業では、製品設計に関する図面や仕様書、作業手順書など、多くのドキュメント作成が必要です。

生成AIを活用することで、こうした設計ドキュメントの作成を効率化できます。

パナソニックでは、電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用しています。

熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いモーターをAIが設計したという成果が報告されています。

同社は今後、電動工具や車載用モーター、シーリングファンなどにもAI設計を適用する方針です。

また、設計変更が発生した際の関連ドキュメントの更新も、生成AIがサポートしてくれます。

図面の修正履歴を追跡し、影響範囲を自動で特定することで、更新漏れを防ぐことができます。

CADデータから仕様書を自動生成
設計変更時の影響範囲を自動分析
作業手順書をわかりやすい文章で作成
多言語への翻訳による海外工場展開支援
過去の設計データを活用した最適設計の提案

設計ドキュメントの作成効率化は、製品開発のスピードアップに直結するユースケースです。

教育業界

教育業界では、個別最適化された学習体験の提供と、教員の業務負担軽減を目的に、生成AIの活用が広がっています。

生徒一人ひとりの理解度に合わせた教材の提供や、教員の事務作業の効率化など、教育の質と効率の両立が期待されています。

活用シーン	具体的な事例	導入効果
個別学習	学研：ChatGPTを活用した学習アドバイス	一人ひとりに最適な学習体験
教材作成	ベネッセ：自由研究おたすけAI	生徒の学習意欲向上
振り返り支援	愛媛大学附属中：学習内容へのフィードバック	理解度の客観的把握
多言語対応	外国人生徒向け教材の自動翻訳	言語の壁を越えた学習支援

個別学習コンテンツの生成

従来の一斉授業では、生徒全員に同じ内容を同じペースで教えるため、理解度に差が生じやすいという課題がありました。

生成AIを活用すれば、生徒一人ひとりの学習状況に合わせた個別最適な学習コンテンツを提供できます。

学研ホールディングスでは、自社の学習プラットフォーム「GDLS」にChatGPTを組み込みました。

生徒の学習履歴や理解度に基づいて、個別指導のアドバイスを提供するサービスを開始しています。

各生徒の学習状況をリアルタイムで分析し、必要に応じた教材の提示や学習の方向性を示してくれます。

苦手分野を重点的に復習したり、得意分野をさらに伸ばしたりと、一人ひとりに最適化された学習体験が実現しています。

生徒の理解度に合わせた問題の自動出題
つまずきポイントを検知して補足説明を提供
学習進捗を可視化して目標達成をサポート
興味関心に合わせた発展的な学習コンテンツの提案
保護者向けの学習レポート自動生成

個別学習コンテンツの生成は、教育のパーソナライズ化を実現する重要なユースケースです。

教材作成の効率化

教員は、授業準備として教材やプリント、テストの作成に多くの時間を費やしています。

生成AIを活用することで、こうした教材作成の業務を大幅に効率化できます。

たとえば、単元の学習目標を入力するだけで、練習問題や確認テストを自動生成してくれます。

難易度を調整したり、解説を付けたりすることも可能です。

ベネッセコーポレーションでは、夏休みの自由研究を支援する「自由研究おたすけAI」を提供しています。

子どもたちの研究テーマ選びや資料収集をサポートし、学習意欲の向上に貢献しています。

愛媛大学教育学部附属中学校では、授業後の振り返り活動に生成AIを試験導入しました。

生徒が入力した学習内容に対して、AIがフィードバックをおこなうシステムにより、自己学習の促進と教員の負担軽減を両立しています。

教材の種類	生成AIの活用方法	期待できる効果
練習問題	単元に合わせた問題を自動生成	作成時間を70%短縮
テスト	難易度別の問題セットを作成	個別対応の充実
解説資料	生徒の質問に対する解説を生成	理解度の向上
授業スライド	指導案から視覚資料を作成	授業準備の効率化

部門別の生成AI活用方法

ここまで業界別の活用事例を見てきましたが、実際の導入は部門単位でおこなわれることが多いです。

営業、マーケティング、人事・総務、IT・開発、カスタマーサポートの5つの部門について、具体的な活用方法を解説します。

自社の各部門でどのように生成AIを活用できるか、イメージしながらお読みください。

営業部門：提案資料作成と顧客分析
マーケティング部門：コンテンツ制作とデータ分析
人事・総務部門：採用支援と社内問い合わせ対応
IT・開発部門：コード生成とドキュメント作成
カスタマーサポート部門：問い合わせ対応の自動化

営業部門での活用

営業部門では、提案資料の作成と顧客情報の分析に生成AIを活用できます。

見込み顧客への提案書作成は、営業担当者の大きな負担となっています。

生成AIを活用すれば、顧客の業種や課題に合わせた提案書のたたき台を短時間で作成できます。

過去の成約事例をもとに、効果的な提案ポイントを盛り込むことも可能です。

また、商談後のフォローメールや議事録の作成も、生成AIがサポートしてくれます。

商談内容をメモ書きで入力するだけで、丁寧な文面のメールや整理された議事録を自動生成できます。

顧客データの分析においても、生成AIは力を発揮します。

CRMに蓄積された顧客情報を分析し、アップセルの可能性が高い顧客を抽出したり、解約リスクのある顧客を予測したりできます。

活用シーン	具体的な使い方	期待できる効果
提案資料作成	顧客情報から提案書のたたき台を生成	資料作成時間を50%短縮
メール作成	商談後のフォローメールを自動生成	迅速な顧客対応が可能に
議事録作成	商談メモから議事録を整形	情報共有の効率化
顧客分析	CRMデータから有望顧客を抽出	成約率の向上

マーケティング部門での活用

マーケティング部門は、生成AIの恩恵を最も受けやすい部門のひとつです。

コンテンツ制作の効率化とデータ分析の高度化の両面で、大きな効果が期待できます。

ブログ記事、SNS投稿、メールマガジン、広告コピーなど、マーケティングには大量のコンテンツが必要です。

生成AIを活用すれば、コンテンツの構成案から下書きまでを短時間で作成できます。

A/Bテスト用に複数パターンのコピーを生成したり、ペルソナ別にメッセージをパーソナライズしたりすることも容易です。

データ分析の面では、キャンペーンの効果測定や顧客セグメント分析に生成AIを活用できます。

複雑なデータを自然言語で質問するだけで、インサイトを含んだレポートを生成してくれます。

株式会社エッコでは、クライアント企業のマーケティング支援に生成AIを積極的に活用しています。

Webコンサルティングのノウハウと生成AIを組み合わせることで、より効果的なマーケティング施策の立案と実行を支援しています。

ブログ記事の構成案と下書きを自動生成
SNS投稿のアイデア出しと文案作成
メールマガジンのパーソナライズ配信
広告コピーのA/Bテスト用バリエーション作成
キャンペーン効果のデータ分析とレポート生成

人事・総務部門での活用

人事・総務部門では、採用業務の効率化と社内問い合わせ対応の自動化に生成AIを活用できます。

採用活動においては、求人票の作成や候補者へのメール対応、面接日程の調整など、多くの事務作業が発生します。

生成AIを活用すれば、職種の特性に合わせた魅力的な求人票を短時間で作成できます。

また、応募者への連絡メールや選考結果の通知なども、テンプレートをもとに効率的に作成できます。

社内問い合わせ対応は、人事・総務部門の大きな負担となっています。

「有給休暇の申請方法は？」「経費精算のルールは？」といった質問に、毎回個別に対応するのは非効率です。

生成AIを活用した社内チャットボットを導入すれば、こうした定型的な質問に24時間自動で回答できます。

パナソニックコネクトでは、社内向けAIアシスタントを導入し、1日約5,000回の質問に対応しています。

活用シーン	具体的な使い方	期待できる効果
求人票作成	職種に合わせた求人文を生成	応募者の増加
候補者対応	選考連絡メールを自動生成	対応スピードの向上
社内FAQ	就業規則に関する質問に自動回答	問い合わせ対応工数を削減
研修資料	オンボーディング資料を作成	新入社員の早期戦力化

IT・開発部門での活用

IT・開発部門では、コードの生成とドキュメント作成の効率化に生成AIを活用できます。

GitHub Copilotに代表されるAIコーディング支援ツールは、開発者の生産性を大幅に向上させています。

コメントや指示を入力するだけで、適切なコードを自動生成してくれます。

LINEヤフーでは、約7,000人のエンジニアがGitHub Copilotを活用し、一人あたり1日約2時間の業務効率化を実現しています。

デバッグ作業においても、エラーメッセージを入力すると原因と修正方法を提案してくれるため、問題解決が迅速になります。

ドキュメント作成の面でも、生成AIは大きな力を発揮します。

技術仕様書、APIドキュメント、運用マニュアルなど、開発に付随する文書を効率的に作成できます。

コードにコメントを追加したり、既存のドキュメントをわかりやすく書き直したりすることも可能です。

コードの自動生成と補完
バグの検出と修正方法の提案
コードレビューとセキュリティチェック
技術ドキュメントの自動生成
レガシーコードの解析と現代化支援

カスタマーサポート部門での活用

カスタマーサポート部門は、CEOが優先する生成AI活用領域としてトップに挙げられる分野です。

問い合わせ対応の自動化と、オペレーターの業務支援の両面で、大きな効果が期待できます。

生成AIを搭載したチャットボットを導入すれば、よくある質問への回答を24時間自動化できます。

従来のシナリオ型チャットボットとは異なり、自然な対話形式で柔軟に対応できる点が特徴です。

有人対応が必要な案件については、適切にオペレーターへエスカレーションする仕組みも構築できます。

オペレーター支援の面では、問い合わせ内容に対する回答候補の提示や、対応後のサマリー作成などに生成AIを活用できます。

これにより、オペレーターは複雑な問い合わせへの対応に集中でき、顧客満足度と対応効率の両方を向上させることができます。

活用シーン	具体的な使い方	期待できる効果
一次対応の自動化	よくある質問への自動回答	有人対応件数を50%削減
回答候補の提示	問い合わせ内容から最適回答を提案	対応時間を30%短縮
サマリー作成	対応内容の要約を自動生成	後処理工数を削減
ナレッジ作成	問い合わせ事例からFAQを生成	ナレッジの充実

生成AI導入を成功させるポイント

生成AIの導入は、ただツールを入れれば成功するというものではありません。

明確な目的設定から段階的な導入、人材育成、セキュリティ対策まで、押さえるべきポイントがあります。

ここでは、生成AI導入を成功させるための4つのポイントを解説します。

明確な目的とKPIの設定
スモールスタートで効果検証
社員のITリテラシー向上
セキュリティ対策の徹底

明確な目的とKPIの設定

生成AI導入で最も重要なのは、何のために導入するのかを明確にすることです。

「競合他社が導入しているから」「経営層からAIを使えと言われたから」という理由では、成功は難しいでしょう。

まずは自社の業務課題を洗い出し、生成AIで解決できる課題を特定することが重要です。

「メール作成に1日2時間かかっている」「レポート作成が属人化している」といった具体的な課題を見つけましょう。

そのうえで、測定可能なKPIを設定することが大切です。

「作業時間を30%削減する」「問い合わせ対応件数を1.5倍にする」など、数値で効果を測れる目標を立てます。

KPIを設定することで、導入後の効果検証が可能になり、継続的な改善につなげられます。

設定項目	悪い例	良い例
目的	AIを使って業務を効率化する	メール作成時間を月20時間削減する
対象業務	社内全体の業務	営業部門の提案資料作成
KPI	効率が上がったと感じる	資料作成時間を50%短縮
期間	特に決めていない	3か月後に効果測定を実施

スモールスタートで効果検証

生成AIの導入は、小さく始めて効果を検証しながら拡大していくのが成功の秘訣です。

いきなり全社展開するのではなく、特定の部門や業務に絞ってPoC（概念実証）を実施しましょう。

たとえば、マーケティング部門のブログ記事作成や、カスタマーサポートのFAQ対応など、効果が見えやすい領域から始めるのがおすすめです。

PoCの結果をもとに、何がうまくいって何がうまくいかなかったかを分析します。

うまくいった施策は横展開し、課題があった部分は改善策を講じてから次のステップへ進みます。

このアジャイルなアプローチにより、リスクを抑えながら着実に導入範囲を広げることができます。

業務にAI導入をお考えなら、名古屋のWebコンサル会社、株式会社エッコにご相談ください。

豊富な導入支援の実績をもとに、スモールスタートから本格展開まで伴走型でサポートいたします。

効果が見えやすい業務領域を選んでPoC実施
3か月程度の期間で効果を検証
成功事例を社内で共有し、横展開を推進
課題があった部分は原因を分析して改善
段階的に導入範囲を拡大

社員のITリテラシー向上

生成AIは、使い手のスキルによって成果が大きく左右されるツールです。

同じツールを使っても、プロンプト（指示文）の書き方次第で、出力の質が大きく変わります。

そのため、生成AIの導入と並行して、社員のITリテラシー向上に取り組むことが重要です。

研修プログラムを通じて、生成AIの基本的な使い方や効果的なプロンプトの書き方を教育しましょう。

また、生成AIの限界や注意点についても理解を深めることで、適切な活用ができるようになります。

AIリテラシーの向上は、生成AIの導入効果を最大化するための必須条件といえます。

研修内容	具体的なテーマ	期待できる効果
基礎知識	生成AIの仕組みと特徴	適切な活用場面の理解
操作方法	各種ツールの使い方	日常業務での活用促進
プロンプト	効果的な指示文の書き方	出力品質の向上
リスク理解	ハルシネーションや情報漏洩	安全な活用の徹底

セキュリティ対策の徹底

生成AIの導入にあたっては、セキュリティ対策を徹底することが欠かせません。

機密情報を生成AIに入力してしまうと、情報漏洩のリスクが生じる可能性があります。

まず、社内ルールやガイドラインを策定し、生成AIに入力してよい情報とそうでない情報を明確にしましょう。

個人情報や機密情報、顧客データなどは、原則として入力しないルールを徹底することが重要です。

また、入力したデータがAIの学習に使われない設定になっているかどうかも確認が必要です。

Microsoft Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockなど、企業向けのセキュアな環境で生成AIを利用することも検討しましょう。

SMBCグループでは、専用環境上で動作する「SMBC-GPT」を開発し、セキュリティを確保しながら生成AIを活用しています。

生成AIに入力してよい情報の範囲を明確化
機密情報や個人情報の入力を禁止するルール策定
データが学習に使われない設定の確認
企業向けセキュア環境の検討と導入
定期的なセキュリティ教育の実施

生成AI活用時の注意点

生成AIは便利なツールですが、活用にあたっては注意すべき点があります。

ハルシネーション、著作権、情報漏洩、AI依存など、リスクを理解したうえで適切に活用することが大切です。

ここでは、生成AI活用時の4つの注意点について解説します。

ハルシネーション（誤情報）への対策
著作権・知的財産権の確認
情報漏洩リスクの管理
過度なAI依存を避ける

ハルシネーション（誤情報）への対策

生成AIの大きな課題のひとつが、**ハルシネーション（幻覚）**と呼ばれる現象です。

これは、生成AIがもっともらしい嘘の情報を生成してしまう問題を指します。

生成AIは、学習データのパターンをもとに「それらしい」回答を生成しますが、内容の正確性を保証するものではありません。

実在しない文献を引用したり、誤った数値を提示したりするケースが報告されています。

このため、生成AIの出力をそのまま信頼することは危険です。

特に、事実関係の確認が重要な業務では、必ず人間が内容をチェックする必要があります。

対策として、信頼できる情報源と照合する、複数回生成して結果を比較する、専門家にレビューを依頼するなどの方法があります。

対策方法	具体的な内容	適用場面
事実確認	出力内容を信頼できる情報源と照合	レポートや記事の作成時
複数生成	同じ質問を複数回おこない結果を比較	重要な判断材料の収集時
専門家レビュー	専門知識を持つ人間が内容を確認	技術文書や法的文書の作成時
出典の明記	参照元を明示するよう指示	リサーチや調査業務

著作権・知的財産権の確認

生成AIが作成したコンテンツには、著作権や知的財産権に関する注意が必要です。

生成AIは、学習データに含まれる既存のコンテンツをもとに新しいコンテンツを生成します。

そのため、生成された文章や画像が、既存の著作物に酷似している可能性があります。

特に、商用利用する場合は、著作権侵害にあたらないか慎重に確認する必要があります。

また、生成AIが作成したコンテンツの著作権が誰に帰属するかについても、法的な整理が進んでいる段階です。

対策としては、生成AIの出力をそのまま使うのではなく、人間が加工・編集することが推奨されます。

また、画像生成AIを使う場合は、商用利用可能なツールを選び、利用規約を確認することが重要です。

生成されたコンテンツが既存の著作物に酷似していないか確認
商用利用時は特に慎重にチェック
生成AIの出力を人間が加工・編集して使用
利用するツールの利用規約を確認
不明な点は法務部門や専門家に相談

情報漏洩リスクの管理

生成AIを利用する際、入力した情報が外部に漏洩するリスクに注意が必要です。

一般向けに公開されている生成AIサービスでは、入力したデータがモデルの学習に使われる可能性があります。

機密情報や個人情報を入力してしまうと、それが他のユーザーへの回答に反映されるリスクがあります。

実際に、サムスン電子ではChatGPTへの機密情報入力が問題となり、社内での利用を一時禁止した事例があります。

対策としては、まず社内ルールを明確化し、入力してよい情報の範囲を定めることが重要です。

また、企業向けのセキュアなAPIサービスを利用することで、データが学習に使われないよう設定できます。

Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockなど、企業向けのサービスを検討することをおすすめします。

リスクの種類	具体的な内容	対策方法
学習への利用	入力データがモデル学習に使用される	学習に使用されない設定を選択
情報の再出力	他ユーザーへの回答に反映される	機密情報の入力を禁止
ログの保存	入力内容がサーバーに保存される	企業向けサービスを利用
不正アクセス	アカウント乗っ取りによる情報漏洩	多要素認証の設定

過度なAI依存を避ける

生成AIは便利なツールですが、過度に依存することは避けるべきです。

AIに頼りすぎると、人間本来の思考力や判断力が低下するリスクがあります。

生成AIはあくまでもサポートツールであり、最終的な判断や意思決定は人間がおこなう必要があります。

特に、クリエイティブな発想や倫理的な判断が求められる場面では、人間の関与が欠かせません。

また、生成AIの出力をそのまま使い続けると、自社独自の視点や強みが失われる可能性もあります。

AIを使いこなす人間を育てることが、長期的な競争力につながります。

生成AIと人間の役割分担を明確にし、それぞれの強みを活かした業務設計を心がけましょう。

AIの出力を鵜呑みにせず、人間が内容を確認・判断
クリエイティブな発想や倫理的判断は人間が担当
AIに頼らない思考力・スキルの維持向上
自社独自の視点や強みを大切にする
AIを使いこなす人材の育成に投資

生成AIの今後の展望

生成AIの進化は急速に進んでおり、今後さらに活用の幅が広がることが予想されます。

AIエージェント、マルチモーダルAI、業界特化型モデルなど、注目すべきトレンドをご紹介します。

これらの動向を把握し、自社のAI戦略に活かしていきましょう。

AIエージェントとの連携
マルチモーダルAIの進化
業界特化型モデルの普及

AIエージェントとの連携

生成AIの次のステージとして注目されているのが、AIエージェントです。

従来の生成AIは、人間の指示に対して回答を返すだけの「対話型」でした。

一方、AIエージェントは、目標を与えられると自律的にタスクを計画・実行する能力を持ちます。

たとえば、「競合他社の動向をまとめたレポートを作成して」と指示すると、情報収集から分析、レポート作成までを自動でおこないます。

複数のツールやサービスを連携させ、複雑なワークフローを自動化することも可能です。

MicrosoftのCopilotやGoogleのGeminiなど、大手テック企業がAIエージェントの開発を加速させています。

今後、AIエージェントが普及すれば、より高度な業務の自動化が実現すると期待されています。

比較項目	従来の生成AI	AIエージェント
動作方式	指示に対して回答を返す	目標に向けて自律的に行動
タスクの範囲	単一のタスクを処理	複数タスクを連携して処理
人間の関与	都度指示が必要	初期設定後は自律的に動作
活用例	文章作成、質問回答	業務プロセス全体の自動化

マルチモーダルAIの進化

マルチモーダルAIとは、テキスト、画像、音声、動画など複数の形式のデータを同時に処理できるAIです。

従来の生成AIは、テキスト処理に特化したものが主流でした。

しかし最新のモデルでは、画像を見て説明文を生成したり、音声を聞いてテキストに変換したりすることが可能になっています。

GPT-4VやGeminiなど、マルチモーダル対応のモデルが次々と登場しています。

これにより、ビジネスシーンでの活用範囲が大幅に広がることが期待されています。

たとえば、製品の写真をアップロードするだけで商品説明文が生成されたり、会議の録音から議事録が自動作成されたりします。

人間のように複数の感覚を使って情報を処理できるAIへと進化が進んでいます。

テキストと画像を同時に理解して回答を生成
音声ファイルから文字起こしと要約を自動作成
動画の内容を分析してハイライトを抽出
複数形式のデータを統合した分析レポートを作成
より自然なインターフェースでの操作が可能に

業界特化型モデルの普及

汎用的な生成AIに加えて、特定の業界に特化したモデルの開発が進んでいます。

金融、医療、法務、製造など、専門知識が必要な分野では、汎用モデルでは精度が不十分な場合があります。

業界特化型モデルは、その分野の専門データで追加学習されているため、より正確で実用的な回答が期待できます。

たとえば、医療分野では医学論文や臨床データで学習したモデルが開発されています。

これにより、より専門的な質問にも正確に回答できるようになっています。

日本国内でも、日本語に特化したモデルや、特定業界向けのカスタマイズモデルの開発が進んでいます。

今後は、自社のデータで追加学習したカスタムモデルを持つことが、競争優位性につながると考えられています。

業界	特化型モデルの特徴	期待される効果
金融	金融用語や規制に精通	コンプライアンス対応の精度向上
医療	医学知識と診療ガイドラインを学習	診断支援の精度向上
法務	法令や判例を網羅的に学習	契約書レビューの効率化
製造	技術文書や設計データで学習	設計支援の高度化