本記事では、生成AIを活用したビジネスモデルに関心のある方向けに、5つのビジネスモデルや具体的な事例、成功のポイントまでわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIのビジネス活用を検討している
• どのようなビジネスモデルがあるのか知りたい
• 具体的な事例を知りたい

本記事を読めば、生成AIを活用したビジネスモデルの検討に必要な最新情報を、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIを活用したビジネスモデル５選

生成AIによって生まれる代表的なビジネスモデルとして以下の5つが挙げられます。

• ①生成AIによる既存サービスのユーザー体験の進化
• ②生成AIベースで制作したコンテンツの販売
• ③生成AIベースの新規サービスの提供
• ④生成AIを活用できるアプリケーションの提供
• ⑤大規模データ基盤(LLM等)の提供

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生成AIによる既存サービスのユーザー体験の進化

1つ目のビジネスモデルは、既存サービスのユーザー体験の進化です。生成を活用することで、既存サービスの顧客体験をよりリッチ化・パーソナライズ化することで、アップセルや顧客のロイヤリティ向上が期待できます。

例えば、ECサイト上に顧客の好みを聞き、適切な商品をレコメンドするAIチャットボットを搭載する、SNSやフリマアプリ上にユーザーの投稿を助けるようなAI機能を追加するなどの活用が考えられます。

②生成AIベースで制作したコンテンツの販売

2つ目のビジネスモデルは、生成AIベースで制作したコンテンツの販売です。生成AIは文章・画像・音楽・動画など様々な種類のコンテンツを自動で制作することが可能です。　

例えば、既存のブランドやIPを活用したデジタルコンテンツの企画・制作や、製品の設計・デザインなどに活用し販売することで、従来よりも魅力的なプロダクトを低コスト・工数で実現することが可能となります。

③生成AIベースの新規サービスの提供

3つ目のビジネスモデルは、生成AIベースの新たな体験・価値を実現するサービスの提供です。　

生成AIを活用し圧倒的な体験・価値を提供することで、SNS・メディアなどの各サービス領域の既存プレイヤーをディスラプトする事例が今後多く出てくると考えられます。

検索サービスの領域では、Googleの圧倒的なポジションが、ChatGPTやAIを搭載したBINGの登場により脅かされている事例が、記憶に新しいのではないでしょうか。

そのため、toC向けであれば、生成AIを活用したレコメンドにより、圧倒的にパーソナライズされた投稿が表示されるSNSやニュースアプリ。toB向けであれば、生成AIを活用したコーディングにより、圧倒的に納期が短く低コストなシステム開発サービスなど様々な新規サービスが登場すると考えられます。

④生成AIを活用できるアプリケーションの提供

4つ目のビジネスモデルは、生成AIを特定の用途向けにより手軽に活用できるアプリケーションの提供です。

生成AIの代表格であるChatGPTでも、画像生成やコーディングなどの用途に活用することはできますが、初心者には利用のハードルが一定存在します。

そこで、それぞれの用途に特化した生成AIアプリケーションが多数登場しており、多くのユーザーを集め、マネタイズに成功しています。

⑤大規模データ基盤(LLM等)の提供

5つ目のビジネスモデルは、生成AIを個人や企業が活用するための、言語や画像などの大規模データ基盤の提供です。

大規模言語モデルの領域では、汎用型としてはOpenAIの開発するGPT-4が圧倒的な性能を誇っていますが、今後は金融や法律、不動産などの各領域に特化した言語モデルが登場し、特に法人利用が普及していくと考えられています。

そのため、各企業は自社に蓄積された専門性の高いデータを、大規模モデルとして整備し、外部向けに提供するという新たなビジネスモデルの構築が可能となります。

生成AIを活用したビジネスモデルの事例１０選

企業による生成AIを活用したビジネスモデルの事例として、以下の10事例が挙げられます。

＜生成AIによる既存ビジネスのユーザー体験の進化＞

• ①ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現
• ②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

＜生成AIベースで制作した商品・コンテンツの販売＞

• ③NETFLIX：生成AIで背景を描いたアニメ「犬と少年」を公開
• ④レベルファイブ：画像生成AIでイラストを作成しゲーム開発に活用

＜生成AIベースの新規サービスの提供＞

• ⑤Artifact：生成AIが記事の内容を理解し最適な記事を選定・表示するニュースアプリ
• ⑥Adobe sensei GenAI：各企業のニーズに応じた多様なアウトプットの生成

＜生成AIを活用できるアプリケーションの提供＞

• ⑦にじじゃーにー：アニメイラストの生成に特化したアプリ「niji・journey」をリリース
• ⑧Notion：：あらゆるテキストアウトプットを自動化できるツール「Notion AI」を提供

＜大規模データ基盤(LLM等)の提供＞

• ⑨ブルームバーグ：難しい金融の専門用語に対応した独自のGPTを提供
• ⑩弁護士ドットコム：リーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」の開発

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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生成AIによる既存ビジネスのユーザー体験の進化

①ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現

ウォルマートは、生成AIを活用した商品検索・提案機能を同社のスマホアプリに導入することを発表しました。

従来の特定の単語での検索やタグ選択での検索とは異なり、顧客が店員に尋ねていたような抽象的な要望を文章で伝えると、生成AIが最適な商品を提案します。

例えば、「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書き込むだけで、複数の関連商品の提案が得られるようになりました。

これにより、顧客は必要な商品を一つ一つ検索する手間を省くことができ、大幅なユーザー体験向上が期待されています。

②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。

生成AIベースで制作した商品・コンテンツの販売

③NETFLIX：生成AIで背景を描いたアニメ「犬と少年」を公開

NETFLIXは、生成AIが描いた画像を背景に使用した短編アニメ「犬と少年」を公開しました。Netflixのアニメ部門Netflix アニメ・クリエイターズ・ベースと、AIキャラクター開発・研究企業のrinna、アニメ制作会社のWIT STUDIOが共同し、アニメーターの工数削減のための試験的なプロジェクトとして、制作されました。

著作権侵害のリスクを避けるためネットで収集された画像を学習ソースとせず、オリジナルのAIを作り、NETFLIXの過去のオリジナル作品を学習ソースとして背景画を生成しました。

AIにより、背景画作成の40～50％程を省力化でき、その分、重要な部分の質を高めることに時間を使えたとのことです。

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④レベルファイブ：画像生成AIでイラストを作成しゲーム開発に活用

イナズマイレブンやレイトン教授シリーズで有名なゲーム会社であるレベルファイブは、画像生成AI「Stable Diffusion」をゲーム開発に活用しています。

例えば、人気アニメ「妖怪ウォッチ」シリーズでは、主人公「天野景太」の3Dモデルの画像をAIで生成しました。過去の作品から複数の画像を抽出し、AIに学習させ、画像を出力して生成したものです。また、「イナズマイレブン」では、観衆や建築物の背景画像をAIで生成し、キャラクター画像と合成してイラストを作成しました。

レベルファイブは、画像生成AI以外にも、キャラクターの設定の案出しにChatGPTを活用したり、Webサイト制作の効率化のためにプログラミング支援ツール「GitHub Copilot」を活用するなど、様々なAIソリューションを用いています。

生成AIベースの新規サービスの提供

⑤Artifact：生成AIが記事の内容を理解し最適な記事を選定・表示するニュースアプリ

Artifactは、Instagramの共同創業者によって開発されたニュース記事アプリです。このアプリは、AIによる分析に基づき、個々のユーザーに関連性の高い高品質な記事を提供することを目的としています。

Artifactのフィードは、ユーザーの好みに基づいて、信頼性の高いパブリッシャーからの記事を選定し表示します。このプロセスには、独自の大規模言語モデル（LLM）が使用されており、記事の内容を数字として理解・選別し、各ユーザーが求めている質の高い記事を表示します。記事の内容を数字として理解した上で、個々のユーザーにとって最適な内容の記事を選ぶことができる点が最大の特徴です。

Artifactは、ChatGPTとも提携しており、ChatGPTで記事の内容を要約して冒頭に表示する機能や、釣りタイトルの問題に対処するためにChatGPTに適切なタイトルを付けなおさせる機能を提供しています。

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⑥Adobe sensei GenAI：各企業のニーズに応じた多様なアウトプットの生成

Adobeは、顧客体験管理ソリューションであるAdobe Experience Cloudに生成AIを活用した新機能「Adobe Sensei GenAI」を搭載しました。

Adobe Sensei GenAIは、複数の大規模言語モデル（LLM）が持つ豊富なデータと顧客インサイトを活用しています。これにより、ユーザーをひきつけるキャッチコピーの生成、見込み客との対話自動化、あらゆるタッチポイントから収集したデータに基づくインサイトの生成など、企業のニーズに応じた様々なアウトプットを提供します。

これにより、企業は、自社の持つブランディングに沿ってパーソナライズされた顧客体験を効率的に提供することが可能となります。

生成AIを活用できるアプリケーションの提供

⑦Sizigi：アニメイラストの生成に特化したアプリ「niji・journey」をリリース

Sizigiは、アニメ系イラスト生成AI「にじジャーニー」を搭載したスマホアプリ「niji・journey」をリリースしました。

にじジャーニーは、テキストの指示に従って、AIがアニメイラストを生成するツールです。スマホに保存された画像をアップロードすると、その画像からプロンプトを生成することもできるなど、AIの扱いに慣れていない人のための機能も搭載されています。

画像生成AIにより比較的容易に画像作成機能を提供できるようになったことで、特定の目的に特化した画像生成機能を搭載したアプリの開発・提供に取り組む企業が増えています。

⑧Notion：あらゆるテキストアウトプットを自動化できるツール「Notion AI」を提供

文書やメモの作成やスケジュール・タスク管理ができる業務アプリであるNotionは、AIツール「Notion AI」を搭載しました。

文章の作成・要約やアイデア出し、会議のアジェンダ作成、メール文作成など様々な用途で使えるテキスト生成機能を有しています。

生成AIにより、自社で高い技術を有していなくても、テキスト作成の自動化機能を比較的容易に提供できるようになりました。これにより、多くの企業が、既存のアプリにテキスト自動生成AI機能を追加して利便性・ユーザー体験を向上させたり、個別の用途に特化したテキスト自動生成機能を主眼にした新しいアプリを開発するなど、新たな取り組みを実施しています。

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大規模データ基盤(LLM等)の提供

⑨ブルームバーグ：難しい金融の専門用語に対応した独自のGPTを提供

ブルームバーグは、金融業界に特化した大規模言語モデル「ブルームバーグGPT」を開発しました。難しい専門用語の多い金融業界に特化したモデルであり、金融業界における様々な自然言語処理（NLP）タスクを実行します。

ユーザーが、例えば、「Googleの直近の売上高と時価総額を教えてください」などと入力すると、GPTが金融データをもとにすぐに情報を取得して回答をします。

また、ブルームバーグGPTは、金融データと汎用データセットを組み合わせたアプローチを採っており、市場の分析や質疑応答、ニュースの分類など様々なNLPタスクを実行することができます。

⑩弁護士ドットコム：リーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」の開発

弁護士紹介プラットフォームを運営する弁護士ドットコムは、PKSHA Technologyと提携し、リーガル領域に特化した大規模言語モデルである「リーガルブレイン」の開発に取り組んでいます。

リーガルブレインは、弁護士ドットコムが持つ条文や判例などの豊富な法律データを学習しています。これに、PKSHA TechnologyのLLM「PKSHA LLMS」を取り入れることで、ユーザーがすぐに条文や判例などの情報を得られるようにすることを目指しています。

これにより、弁護士や法務担当者の法律業務が大幅に効率化されるだけでなく、一般の人も容易に法律知識を取得・理解することが可能になると期待されています。

企業が生成AIを業務利用する９つのパターン

企業が生成AIを業務利用するパターンとして以下の9つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④設計・デザイン案作成
• ⑤ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑦文章/画像等のコンテンツ作成
• ⑧チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑨サービス機能・顧客体験の進化

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リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④設計・デザイン案作成

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

⑤ソフトウェア開発・デバッグ

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑦文書/画像等のコンテンツ作成

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

⑧チャットボット等による顧客対応自動化

生成AIを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑨サービス機能・顧客体験の進化

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

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業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、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の構築が必要となります。

企業が生成AIを活用するための４つのステップ

企業が生成AI活用を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

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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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。