【2024年最新】国内外の生成AIの市場規模は?今後の展望も解説
リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。
本記事では、生成AIの市場規模に関心のある方向けに、国内外の市場規模について、今後の展望とともにわかりやすくご紹介します。
またAI総研では、AI活用を検討する上で押さえておきたい、AI・ChatGPTの最新活用事例50選の狙いや取り組みをまとめたレポートを無料で配布しています。ご興味のある方は、以下リンクからダウンロードしてご活用ください。
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目次
国内の生成AI市場規模
![国内の生成AI市場規模](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/03/image-483-1024x640.png)
一般社団法人電子情報技術産業協会(JEITA)が算定した生成AI市場の需要額見通しによると、日本国内の生成AI市場の需要額は2023年時点で1,188億円、その後年平均47.2%の割合で成長し続け、2030年には約15倍となる1兆7,774億円に達するとされています。
世界の生成AI市場規模
![世界の生成AI市場規模](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/03/image-484-1024x640.png)
一般社団法人電子情報技術産業協会(JEITA)が算定した生成AI市場の需要額見通しによると、世界の生成AI市場の需要額は2023年時点で106億ドル(約1兆5,000億円)、その後年平均53.3%の割合で成長し続け、2030年には2,110億ドル(約31兆円)に達するとされています。
産業別でみると、製造業界で最も著しい成長が見込まれ、次いで金融業界、通信・放送業界、流通分野でも大きな市場規模に成長すると予想されています。
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企業が生成AIを活用する6つのメリット
![企業が生成AIを活用する6つのメリット](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-112-1024x486.png)
企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットとして以下の6つが挙げられます。
- ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
- ②業務サポートによる品質・スピードの向上
- ③社内知見の共有・業務の標準化
- ④マーケティングの最適化・費用対効果向上
- ⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
- ⑥新規商品・サービスの創出
それぞれについてわかりやすく紹介していきます。
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①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。
特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。
コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。
②業務サポートによる品質・スピードの向上
各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。
生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。
生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。
ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。
③社内知見の共有・業務の標準化
![生成AI 社内知見の共有・業務の標準化](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-84.png)
これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。
従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。
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④マーケティングの最適化・費用対効果向上
生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。
生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。
これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。
米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。
⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。
AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな顧客が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。
コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。
⑥新規商品・サービスの創出
生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計/デザインなどが可能です。
また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計/デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。
幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。
セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。
企業が生成AIを活用する7つのデメリット
![企業が生成AIを活用する7つのデメリット](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-3-1024x452.png)
企業が生成AIを活用する際の代表的なデメリットとして以下の7つが挙げられます。
- ①機密情報の漏洩
- ②プロンプトインジェクション
- ③著作権・商標権などの権利侵害
- ④ディープフェイク
- ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
- ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
- ⑦生成AIの過信による業務ミス
それぞれについてわかりやすく紹介していきます。
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①機密情報の漏洩
各ユーザーが生成AIに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。
そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、生成AIサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。
②プロンプトインジェクション
プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。
2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。
③著作権・商標権などの権利侵害
生成AIの既存の著作物を学習データ活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。
一方で、生成AIによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。
生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。
④ディープフェイク
![ディープフェイク ドナルド・トランプ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-4.jpg)
ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。
この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。
⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
生成AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。
例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。
⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
生成AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。
そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。
⑦生成AIの過信による業務ミス
生成AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。
生成AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。
例えば、生成AIを利用して法的な契約書を作成した場合、誤った法的内容を含む文書が作成されることも考えられます。このような状況では、法的な問題に発展する可能性が高まり、その結果、深刻なトラブルに繋がるリスクがあります。
企業が生成AI活用のリスクに対して取るべき6つの対応策
![企業が生成AIのリスクに対して取るべき6つの対応策](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-34-1024x387.png)
企業が生成AI活用のリスクに対して取るべき代表的な対応策として以下の6つが挙げられます。
- ①最適な生成AI活用範囲の設定
- ②最適なAIツールの選定・導入
- ③リスクを最小化するデータマネジメント
- ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
- ⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
- ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し
それぞれについてわかりやすく紹介していきます。
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①最適な生成AI活用範囲の設定
生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。
そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。
これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。
②最適なAIツールの選定・導入
![最適なAIツールの選定・導入 ChatGPT](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-35.png)
各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。
利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。
さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。
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③リスクを最小化するデータマネジメント
生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。
データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。
適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。
④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。
具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。
⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。
研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。
⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し
生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。
したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。
大手日本企業の生成AIの活用事例30選
![大手日本企業の生成AIの活用事例30選](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-116-548x1024.png)
大手日本企業の生成AIの活用事例として、以下の30選が挙げられます。
<製造業>
- ①パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
- ②パナソニック:電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
- ③オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ
- ④旭鉄鋼:製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用
<小売>
- ⑤セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
- ⑥パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
<メーカー>
- ⑦日本コカ・コーラ:生成AIを活用した消費者参加型の広告を展開
- ⑧アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
- ⑨サントリー:生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
- ⑩住友化学:研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築へ
- ⑪キンチョール:若者向けCMの企画とコンテンツ制作に生成AIを活用
<IT>
- ⑫LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
- ⑬メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
- ⑭ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
<教育>
- ⑮ベネッセ:生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
- ⑯学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供
<建築>
- ⑰大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
- ⑱西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
- ⑲鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
- ⑳竹中工務店:生成AIを活用した建設業ナレッジの検索システムを構築
- ㉑mign:リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供
<銀行>
- ㉒三菱UFJ銀行:生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
- ㉓SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
- ㉔みずほグループ:生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ
- ㉕宮崎銀行:融資業務の効率化に生成AIを活用
- ㉖七十七銀行:商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用
- ㉗横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ
<その他>
- ㉘au:人気CM「三太郎」シリーズを生成AIを活用しリメイクし話題に
- ㉙ベルシステム:AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化
- ㉚トランスコスモス:生成AIを活用しエスカレーションを6割削減
それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。
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製造業
①パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
![パナソニックコネクト:AIアシスタントを導入し1日5000回の利用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-117.png)
パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。
この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。
導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。
②パナソニック:電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
![パナソニック:電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-118.png)
パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AIがゼロベースで設計した新構造のモーターの採用を検討しています。
この生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いことが特徴です。
同社はAI設計の有効性を確認したとして、今後は電動工具や車載用のモーター、さらにシーリングファンなどにも適用する方針とのことです。
③オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ
![オムロン:生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-119-1024x576.jpg)
オムロンサイニックエックス(OSX)は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。
この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。
このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。
④旭鉄鋼:製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用
![旭鉄鋼:製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-119.png)
旭鉄工では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。
ChatGPTを活用することで、 カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。
このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。
小売
⑤セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
![セブンイレブン:生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-120-1024x538.jpg)
セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。
この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。
生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。
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⑥パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
![パルコ:広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/parco-1024x723.jpg)
パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。
この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。
人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。
メーカー
⑦日本コカ・コーラ:生成AIを活用した消費者参加型の広告を展開
![日本コカ・コーラ:生成AIを活用した消費者参加型の広告を展開](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-120-1-1024x776.jpg)
日本コカ・コーラは、広告制作に使用した画像生成AIツール「Create Real Magic」を一般公開しました。
このツールでは、ユーザーがアカウントを作成後、テーマやシーン、スタイルを選ぶことで、クリスマスカードを生成することが可能です。
利用者が生成した画像は、コカ・コーラの屋外広告やSNSで紹介され、消費者参加型の新たな広告の事例として注目を集めています。
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⑧アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
![アサヒビール:生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-120-2.jpg)
アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。
このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。
開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。
⑨サントリー:生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
![サントリー:生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-120-3-1024x576.jpg)
サントリー食品インターナショナルは、生成AIを企画に活用したwebCM、「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」を公開しました。
キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、生成AIからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。
キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。
⑩住友化学:研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築へ
![住友化学:研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-120-1024x446.png)
住友化学は、約6,500名の従業員を対象に、生成AIを活用した「ChatSCC」の運用を開始しました。
事前検証で約200の業務パターンをテストし、最大で50%以上の効率化を確認。この成果は、技術アイデアの創出や研究・製造データの分析など、幅広い領域での活用が期待されます。
今後は、同社の保有する独自データを学習させた、より効果的に利用できる特化型モデルの構築を予定しています。
⑪キンチョール:若者向けCMの企画とコンテンツ制作に生成AIを活用
![キンチョール:若者向けCMの企画とコンテンツ制作に生成AIを活用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-99-5-1024x576.jpg)
大日本除虫菊は、生成AIを活用したロングセラー商品「キンチョール」の新CM「ヤング向け映像」篇を公開し話題となりました。
このCMでは、画像生成AIを活用し、未来都市と「キンチョール」を融合させたポップで革新的な映像を制作。
またコンテンツ制作のみならず、若者向けのユニークなCMの企画案のブレストにも対話型の生成AIが活用されています。
IT
⑫LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
![LINE:エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-121-1024x640.jpg)
LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。
具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。
これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。
※ChatGPTや生成AIツールを活用する際に、コピペで使える定番のプロンプト21選や、上手に書くコツをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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⑬メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
![メルカリ:AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-121-1-1024x540.jpg)
メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。
本機能では、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ます。
本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。
⑭ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP
![ビズリーチ:生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-121.png)
ビズリーチは、転職活動をサポートするための新機能「職務経歴書の自動作成」を発表しました。
ユーザーは生成AIを活用し、職種やポジションなどの簡単な入力だけで、最短30秒でプロフェッショナルな職務経歴書を作成できるようになります。
この新機能は、転職希望者が自己のスキルや経験を効果的にアピールできるように設計されており、転職活動のハードルを大きく下げることを目指しています。
また、効果検証の結果、本機能を活用して職務経歴書を作成したユーザーは、スカウトの受信率が40%向上したという成果も上がっているとのことです。
教育
⑮ベネッセ:生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
![ベネッセ:生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/03/image-8-1024x683.jpg)
ベネッセは、小学生とその親をターゲットに「自由研究おたすけAI」をリリースしました。
このサービスは、生成AI「ChatGPT」の技術を利用し、自由研究のテーマ選定を支援し、子供たちの疑問に対してアドバイスを提供します。
子供たちは、自由研究にかけられる時間や興味のあるジャンルを入力することで、ラボリーから具体的なテーマやアイデアを受け取ることができます。
ベネッセのこの取り組みは、デジタルリテラシー教育においても保護者から好意的な反応を得ており、子供たちの学習をサポートする新しい形として注目されています。
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⑯学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供
![学研:生成AIを活用した個別アドバイスを提供](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-122-1-1024x474.jpg)
学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。
このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。
学研オリジナル学習システム(GDLS)は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。
建築
⑰大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
![大林組:生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-23-1024x562.png)
大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。
このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。
その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。
これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。
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⑱西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
![西松建設:生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-19.png)
西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。
本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。
この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。
⑲鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
![鹿島建設:業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-122.png)
鹿島建設は、自社および国内外のグループ会社従業員約2万人を対象に、独自開発した対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。
このAIの導入により、従業員は社内固有の業務に対する質問や情報検索を迅速に行え、業務効率と生産性が向上することが期待されます。
このAIは、情報が外部に漏洩しない安全な環境で動作しており、さらに、利用時の従業員認証や利用履歴の記録など、独自のセキュリティ機能を付加し、より安全に利用できるようになっています。
⑳竹中工務店:生成AIを活用した建設業ナレッジの検索システムを構築
![竹中工務店:生成AIを活用した建設業ナレッジの検索システムを構築](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-123.png)
竹中工務店は、生成AIを活用し、建設業に建設業に特化したナレッジ検索システム「デジタル棟梁」を構築しました。
「デジタル棟梁」は、社内文書を検索し、抽出した情報を基に回答を生成することで、建設業の専門知識を活かした独自のナレッジベースを形成します。
このシステムにより、社内の専門知識を基に高精度な回答を生成し、従業員の知識共有と問題解決が効率的に行えるようになります。
㉑mign:リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供
![mign:リノベーションのイメージ画像を生成するAIツールを提供](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-124.jpg)
株式会社mignは、リノベーションプランニングを支援する画像生成AIソリューションをリリースしました。
このソリューションでは、リノベーション前の部屋の画像をアップロードし、変更したい雰囲気や色を記述するだけで、AIがリノベーション後のイメージ画像を即座に生成します。
従来の設計プロセスでは、クライアントのインタビューを基にイメージ画像を作成し、フィードバックを受けて修正を重ねる必要がありました.
一方、本ソリューションを活用することで、プランナーや設計者の作業負担と時間を大幅に削減し、クライアントに迅速にビジュアルで提案できます。
銀行
㉒三菱UFJ銀行:生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
![三菱UFJ銀行:生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-20-1024x538.png)
三菱UFJ銀行が生成AI「ChatGPT」の導入により、業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。
生成AIの導入により、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。
さらに、ウェルスマネジメント業務においてもAIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると検討しているとのことです。
※生成AI/ChatGPTを導入する前に必ず押さえておきたい、基礎知識や導入方法3パターンの比較、リスクと対策などをまとめた資料をダウンロード頂けます。
⇒生成AI/ChatGPT導入マニュアルの資料ダウンロードはこちら(無料)
㉓SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
![SMBCグループ:独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-21.png)
三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。
本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。
また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。
㉔みずほグループ:生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ
![みずほグループ:生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-24-1024x499.png)
みずほフィナンシャルグループは、生成AIを活用したシステム開発と保守の実証実験を開始しました。
この取り組みにより、システム開発段階での設計書レビューを支援し、設計書の記載間違いや漏れを自動検出することで、開発品質の向上を目指しています。
特に、勘定系システム「MINORI」の一部商品に関するアプリケーションとインフラ基盤の設計手法が対象です。
米Microsoftの「Azure OpenAI Service」を利用し、富士通がカスタマイズした生成AIで、システム設計書の精度を高め、迅速な復旧力の向上を狙います。
㉕宮崎銀行:融資業務の効率化に生成AIを活用
![宮崎銀行:融資業務の効率化に生成AIを活用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-124.png)
宮崎銀行は融資関連書類の作成の効率化に向け、生成AIを業務に本格導入しています。
生成AIは行員の業務を支援し、個人差があった業務を均一化することで、対面営業時間を増やし、より質の高い顧客サービスにつなげます。
また、行内のデータを一元化し、生成AIを用いて業種ごとの稟議書のパターンや財務データ、交渉・取引の履歴を稟議書などの作成に活用するとのことです。
㉖七十七銀行:商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用
![七十七銀行:商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-17.png)
七十七銀行は生成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。
プログラミングコードの自動生成や表・グラフの可視化、分析結果のレビュー文書生成などが主な活用領域です。
すでに、PDFやHTMLなどの非構造化データをアップロードすると、AIが記載内容を認識・抽出し、大規模言語モデル(LLM)がこれらを構造化して指定したフォーマットに自動で転記するシステムを構築済みとのことです。
㉗横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ
![横浜銀行:独自の生成AIを開発し文書作成業務の効率化へ](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-125.png)
横浜銀行は、「行内ChatGPT」を利用して従業員の業務効率化を図っています。
このシステムは、文書作成業務の効率化を実現し、利用することで作業時間を大幅に削減します。
この「行内ChatGPT」は、横浜銀行の各種規程やマニュアルなど行内情報の照会に対応可能であり、高いセキュリティ基準のもとで管理されています。
この取り組みにより、従業員は高度な業務や新たな業務に集中することが可能となります。
その他
㉘au:人気CM「三太郎」シリーズを生成AIを活用しリメイクし話題に
![au:人気CM「三太郎」シリーズを生成AIを活用しリメイクし話題に](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-126.jpg)
KDDIは、2024年のお正月を祝して、人気の「三太郎シリーズ」CMを生成AIを使ってアニメーションにリメイクし話題となりました。
視聴者はCMを視聴するだけでなく、特設サイトで自分だけのオリジナル三太郎MVを生成AIを使って作成できるという、参加型の新しいCMの形を実現しました。
この取り組みは、通常のCM以上の視聴者のロイヤリティ向上や、先進的な企業イメージの訴求への貢献に繋がっていると考えられます。
※生成AI/ChatGPTの活用を検討する際に必ず押さえておきたい、基礎知識から活用の進め方、ポイントまでをまとめた資料をダウンロード頂けます。
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㉙ベルシステム:AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化
![ベルシステム:AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-126-1.jpg)
コールセンターのベルシステム24は、生成AIと人の力を融合させたハイブリッド型コールセンター運営サービスを提供しています。
このサービスでは、AIチャットボットが顧客からの問い合わせを受け、簡単な質問には即座にAIが回答し、難しい問い合わせには人間が対応するアプローチを取っています。
この新たなアプローチにより、顧客サービスの迅速化と効率化を図り、高品質な顧客対応を実現しています。
また、生成AIの導入により企業側の大幅なコスト削減にも貢献しています。
㉚トランスコスモス:生成AIを活用しエスカレーションを6割削減
![トランスコスモス:生成AIを活用しエスカレーションを6割削減](https://metaversesouken.com/ai/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/image-126.png)
トランスコスモスは、生成AIを活用してコールセンターの生産性と対応品質を向上させる取り組みを進めています。
顧客からの難しい質問に対して、オペレーターが直接生成AIに問い合わせ、過去の社内ドキュメントから最適な回答を得る方法を採用しています。
この取り組みにより、最初に電話を受けたオペレーターが、専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。
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