2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

本記事では、業界別の企業によるAIのビジネス活用事例をメリットや活用方法とともにご紹介します。

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【業界別】AIのビジネス活用事例５０選

業界別のAIのビジネス活用事例50選は以下の通りです。

＜小売業界＞

• 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
• 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

＜製造業界＞

• ブリヂストン：タイヤ成形をAIが自動化し生産性と品質が大幅に向上
• JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保
• 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
• パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• 旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用
• 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
• シーメンス：製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化
• チューリング：自動運転電気自動車を生成AIでデザイン

＜IT業界＞

• 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
• 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

＜エンタメ業界＞

• ソニー：長年愛されているペットロボット「aibo」を開発
• 福岡ソフトバンクホークス：需要に応じて価格が変動するAIチケットを販売
• GROOVE X：自動運転技術を応用した癒し系ロボット「LOVOT」を開発

＜アパレル業界＞

• リーバイス：AIでモデルを生成し新たなショッピング体験を提供
• JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

＜飲料業界＞

• 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
• 伊藤園：AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• 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
• 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

＜建設業界＞

• 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
• 西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
• 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
• 清水建設：画像認識AIにより施工状況のOK/NGを判定

＜不動産業界＞

• 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

＜運輸業界＞

• ヤマト運輸：AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化
• 佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化し、作業工数を大幅に削減

＜教育業界＞

• 学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供
• ベネッセ：生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
• 長崎北高校：英作文の添削に生成AIを活用。活用ルール作りにも挑戦

＜金融・保険業界＞

• 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
• SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
• 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
• 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
• 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
• 宮崎銀行：融資業務の効率化に生成AIを活用
• ほくほくフィナンシャルG：多様な業務の効率化に生成AIを活用
• 共栄火災海上保険：社内問い合わせの自動化により定型的な照会が減少

＜ヘルスケア業界＞

• 東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測
• Google×メイヨークリニック：大量の医療データに効率的にアクセスできる生成AIを導入

＜農業業界＞

• オプティム：AIとドローンによるピンポイント農薬散布で農薬使用量の最適化
• デンソー：トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ
• スカイマティクス：AIが葉の色を解析し生育状況をいつでもどこでも把握可能に
• プレンティ：AIが植物工場を制御し最高の風味を持つ野菜・果物の栽培に成功

＜自治体＞

• 東京都：全局5万人の生成AI活用に向けガイドラインを策定
• 三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供
• 京都市：生成AIを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供
• 日置市：独自データを学習させた生成AIを構築し市民サービス向上へ
• 神戸市：職員向けの生成AI利用ガイドラインを策定

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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小売業界

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・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。

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、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。

製造業界

ブリヂストン：タイヤ成形をAIが自動化し生産性と品質が大幅に向上

ブリヂストンは、タイヤの製造工程の中でも特にボトルネックとなっていたタイヤの成形をAIにより自動化・自動制御することで、品質の担保や生産性向上を実現しています。

数百のセンサーによってゴムの形状などのデータを収集し、AIが分析することで高精度なタイヤを成形することに成功しました。万が一の事態に備え、人の手が必要な時には警告音がなるように設定されています。

これにより、生産性は2倍に上昇し、品質は15％向上するなど、大きな成果を出しました。

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JFEスチール：画像認識AIが製鉄所の作業員を検知し安全を確保

JFEスチールは、画像認識AIを工場に設置し、人物検知をさせることで作業員の安全を確保する新たなシステムを導入しました。

NECの画像認識技術を活用することで、照明が暗く作業員の動きも複雑な製鉄所内で、正確に人物を検知することに成功しました。作業員が立ち入り禁止のエリアに入るとAIが警報音を発し、工場ラインを停止させます。

このような作業員の安全確保のためのAI活用は、製造現場でAIを活用する重要な方法の一つとなっています。

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 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。

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。

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。

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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。

シーメンス：製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化

シーメンスは、生成AIとデジタルツイン技術を駆使して、製造業のアプリケーション開発をサポートするサービスを提供しています。

本サービスでは、最小限のプログラミング知識でウェブアプリを構築できるツールに生成AIを導入することで、顧客のアプリ開発プロセスを効率化しています。

主に製造業での利用を想定しており、エンジニアは生成AIからの提案によって工場の生産性を最大化する部品の組み合わせやサイズの最適化などが可能となります。

チューリング：自動運転電気自動車を生成AIでデザイン

2030年の販売目標10,000台の「完全自動運転EV」のコンセプトカーを公開しました。

このコンセプトカーのスケールモデルや走行アニメーションは、画像生成AIであるStable Diffusionにより作成されたデザインを元に制作されています。

また、エンブレムデザインや工場のネーミングにも生成AIが活用されるなど、AI技術を様々なビジネス展開の中心に据えています。

IT業界

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

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。

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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。

エンタメ業界

ソニー：長年愛されているペットロボット「aibo」を開発

ソニーは、aiboというペット型ロボットを開発・提供しています。AIを搭載し、ユーザーや状況に応じて振る舞いを変えることができます。

単に人と触れ合うだけでなく、鼻のカメラで写真を撮影したり、人探しを手伝ったり、ご飯を食べる振る舞いを披露するなど、様々な機能を搭載しています。

また、ユーザーが簡単なプログラミングツールを活用することにより、aiboにオリジナルな振る舞いをさせることができるなど、よりaiboを楽しめる機能が実装されています。

福岡ソフトバンクホークス：需要に応じて価格が変動するAIチケットを販売

福岡ソフトバンクホークスは、需要に応じて価格が変動するAIチケットを販売しています。

過去の販売実績や現在のチームの順位、対戦成績、試合日時、席の位置などの情報からAIが需要予測し、価格を決定します。

AIがリアルタイムで価格を変動させるので、常に最適化された価格で販売することができ、売上の向上に寄与しています。

GROOVE X：自動運転技術を応用した癒し系ロボット「LOVOT」を開発

GROOVE Xは、LOVOT（らぼっと）という家族型ロボットを開発・提供しています。ペットのように心をケアするためのロボットとして開発されました。

LOVOTはAIによる自動運転技術を応用しており、物体を感知して身の回りの物との距離を測りながら移動することができます。また、声帯をシミュレーションしたシンセサイザーが様々な音を出し、人間との触れ合い方に応じて異なる鳴き声を発します。

一般家庭だけでなく、介護現場や保育現場など様々な場面で、人間の心を癒すために活用されることが期待されています。

アパレル業界

リーバイス：AIでモデルを生成し新たなショッピング体験を提供

リーバイスは、AIによりあらゆる体型・年齢・サイズ・肌色を再現できるファッションモデルを生成し、店舗で活用しています。

顧客は、自分の年齢や体型、趣味嗜好に合ったファッションモデルを選択し、服を着た時のイメージを視覚的に確認することができます。

顧客に対して新たなショッピング体験を提供するだけでなく、多様性にも配慮した取り組みとしてその社会的意義も評価されています。

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JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定

JINSは、ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定する「JINS BRAIN」というサービスを提供しています。

ユーザーがJINSのオンラインショップでメガネをバーチャル試着すると、AIがユーザーの顔の形や髪型をもとに、そのメガネが似合っているかどうかを判定します。

また、ランキング形式で各ユーザーに似合うメガネをレコメンドする機能も搭載されており、ユーザーが自分に似合うメガネを探し出すサポートをしています。

飲料業界

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。

伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「お〜いお茶　カテキン緑茶」のテレビCMに、AIで作成したモデルを起用しました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にもAIを活用しています。

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。

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。

建設業界

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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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。

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。

清水建設：画像認識AIにより施工状況のOK/NGを判定

清水建設は、ガス圧接継手の施工現場に画像認識AIを導入する取組みを実施しました。ビルの鉄筋継手をスマホで撮影した画像を画像認識AIに解析させ、施工状況が問題ないか否かを判定させます。

清水建設は、問題ないか否かを正しく判断させるために、正しく施工したガス圧接継手の数百枚の写真を教師データとして学習させました。

これにより、1か所当たり5分ほどかかっていた検査作業が、20秒から30秒に短縮されるなど、大幅な業務効率化を実現しています。

不動産業界

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

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。

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運輸業界

ヤマト運輸：AIオペレータによる集荷依頼対応の自動化

ヤマト運輸は、顧客からの集荷依頼の電話にAIの自動音声オペレータが対応する「AIオペレータ」を導入しています。

顧客がヤマト運輸のサービスセンターに電話し、音声ガイダンスに従いボタンを押すと、AIオペレータの受付が開始されます。オペレータに、集荷先の住所や希望する配達時間を伝えると、AIが音声を認識します。

これにより、顧客からの電話対応にかかる人員コストの大幅な削減、業務効率化に成功しました。

佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化し、作業工数を大幅に削減

佐川急便はAIで配送伝票の入力業務を自動化する取り組みを実施しています。

AIが手書きの文字を読み取ったうえで、伝票を自動で入力します。ディープラーニング技術によって、擦れた文字や取消線で修正された数字なども認識することができ、その認識制度は99.995%以上に達するとのことです。

これにより、月約8400時間相当の作業工数の削減、コストカットに成功しました。

教育業界

学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

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。

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。

長崎北高校：英作文の添削に生成AIを活用。活用ルール作りにも挑戦

長崎北高校では、英語学習の一環として対話型AI「CHATGPT」の活用が進められています。生徒たちは、英作文の添削や長文読解のサポートとしてAIを活用し、自分の弱点を把握し、学力向上に役立てています。

AIの活用により、生徒たちは文法や表現方法など、自分では気づけなかった点を瞬時に指摘され、学習効率の向上につながっています。

こちらの事例の特徴は、AIを使った授業で生徒たちが自ら活用法を実験・検討し、ガイドライン作成に挑戦している点です。

生徒たちは、AIのメリットだけでなくデメリットも理解し、便利さを最大化するためのルール作りに積極的に参加しています。こうした取り組みは、AIとの付き合い方を考え、問題解決能力を養う貴重な機会となっています。

金融・保険業界

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。

※AI/ChatGPTを導入する前に必ず押さえておきたい、主要なリスクと具体的な対策をまとめた資料をダウンロード頂けます。
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SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

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。

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。

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。

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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。

宮崎銀行：融資業務の効率化に生成AIを活用

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。

ほくほくフィナンシャルG：多様な業務の効率化に生成AIを活用

ほくほくフィナンシャルグループは、北陸銀行と北海道銀行において、生成AIを活用する実証実験を開始しました。

このプロジェクトは、銀行業務の効率化とアイデア創出を目的としています。

生成AIは、行内の業務規定の問い合わせ対応、融資に関する文書作成支援、プログラムの作成やバグ検出と修正方法の提示など、多岐にわたる業務に活用される予定です。

実証実験の成功を基に、実業務での適用を目指し、両行内に生成AI環境を構築する予定です。

共栄火災海上保険：社内問い合わせの自動化により定型的な照会が減少

共栄火災海上保険は、パナソニックソリューションテクノロジーが提供する社内問い合わせ向けAIチャットボット「WisTalk」を導入しました。

同社は、1000名以上の営業担当者から日々問い合わせが来ており、朝から晩まで電話が鳴り続けている状態でした。この状況を改善するため、AIチャットボットを導入し、問い合わせ対応を自動化しました。

これにより、マニュアルを読めばわかるような定型的な照会が減少し、業務効率化や従業員の負担軽減を実現することができました。

ヘルスケア業界

東京ミッドタウンクリニック：健康診断データをもとに疾病リスクをAIが予測

東京ミッドタウンクリニックは、人間ドックを受診した患者に対して疾病リスクの予測結果を報告する際に、疾病リスク予測AIサービスというツールを活用しています。

疾病リスク予測AIサービスとは、東芝デジタルソリューションズが提供するソリューションで、１年分の健康診断データをもとにAIが６年先までの６疾病（糖尿病・高血圧症・脂質異常症・腎機能障害・肝機能障害・肥満症）のリスクを予測するサービスです。

これにより、より正確な疾病リスク予測を患者に届けることができるだけでなく、疾病リスクの予測にかかる医師の工数を削減し業務効率化を達成することができます。

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Google×メイヨークリニック：大量の医療データに効率的にアクセスできる生成AIを導入

アメリカの有名な病院であるメイヨークリニックは、Googleと提携し、同社の生成AIソフトウェアを導入することを発表しました。

まずは、Generative AI App BuilderのEnterprise Searchを導入し、AIによるチャットボット機能を活用して、医療従事者が患者の病歴や診断画像、研究論文などのあらゆる医療情報に効率よくアクセスできるようにする予定です。

医療データに限らず、生成AIの大規模言語モデルを活用することで、大量の情報に効率的にアクセスできるシステムを構築することが可能であり、あらゆる業界で注目されています。

農業業界

オプティム：AIとドローンによるピンポイント農薬散布で農薬使用量の最適化

オプティムはAIとドローンを活用して農薬散布を効率化・最適化する技術を提供しています。

ドローンが畑の上を飛行して撮影した画像と病害虫が発生している画像をAIが比較判定して、病害虫が発生している地点を特定します。これにより、病害虫が発生している地点のみピンポイントで農薬を散布することができるようになります。

この技術はすでに実用化され、農薬量の大幅な節約と農薬散布の作業時間の大幅な短縮に貢献しています。例えば、大豆栽培では、農薬の使用量が慣行栽培での使用量より90％以上も削減され、農薬散布の時間も90％以上短縮されたという結果が出ています。

デンソー：トマトの自動収穫ロボットを開発。人手不足解消へ

デンソーは、AIを搭載したトマトの自動収穫ロボットを開発しました。AIロボットが24時間稼働し、完全に自動でトマトを収穫することができます。

AIの画像認識技術を用いてトマトの実がどこにあるかを認識し、それをもとにAIがロボットアームの動きを制御します。

これにより、収穫作業の自動化を実現でき、人手不足の解消や農作業の効率化、生産性の向上に貢献すると期待されています。

スカイマティクス：AIが葉の色を解析し生育状況をいつでもどこでも把握可能に

スカイマティクスは、AIで作物の生育状況を管理するシステム「葉色解析サービスいろは」を開発しました。

ドローンが撮影した画像をAIが解析し、葉の色や作物の生育状況、雑草、害虫の有無を診断・記録します。

これにより、農地全体の状況や各農作物の状況の把握・管理業務が大幅に効率化されます。また、農作物の生育状況や解析の結果はクラウド上に保管され簡単に共有できるので、どこにいても手元のスマホやPCから生育状況や害虫の発生の有無を知ることができます。

プレンティ：AIが植物工場を制御し最高の風味を持つ野菜・果物の栽培に成功

アメリカの農業スタートアップであるプレンティは、AIが植物工場を制御することで、わずかな水分量で味の良い野菜や果物を栽培できる技術を開発しました。

垂直に立てた柱のような栽培装置で土を使わずに野菜や果物を栽培。温度や湿度、二酸化炭素濃度などのデータをもとに、AIが作物ごとに最適なパラメーターを設定します。これにより最高の風味をもった野菜・果物の栽培に成功しています。

また、パラメーターの最適化は、水分の使用量の削減や農作物の収穫量の増加にも繋がっており、農作業の生産性向上・コスト削減にも貢献しています。

自治体

東京都：全局5万人の生成AI活用に向けガイドラインを策定

東京都は、職員を対象にした文章生成AIの利活用ガイドラインを策定し、全局約5万人がChatGPTを利用できる環境を構築しました。

この動きは、都政サービスの品質向上と効率化を目指すもので、特にガイドラインには個人情報保護や著作権に関するルールがなど、安全な利用に向けた方針が含まれています。

今後、本取り組みにより職員へのガイドライン浸透とAIの効果的な活用が期待されています。

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三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供

香川県三豊市は、市民からのゴミ出しのルール等に関する問い合わせに対応するために、ChatGPTを活用した実証実験を開始しました。

このチャットボットは、AIが市民からの問い合わせに24時間365日回答することで、業務の効率化と市民サービスの向上を目指しています。

また、本サービスは市内の外国人市民からの問い合わせにも対応できるよう、50カ国語以上に対応しています。

京都市：生成AIを活用した子育て支援チャットボットサービスを提供

京都市は、子育て施策に関する制度や手続きの問い合わせに対応するため、24時間365日サービスを提供する生成AIチャットボットを導入しました。

利用者は自由なテキスト入力や選択肢を通じて、AIと対話しながら必要な情報を得ることができます。

このサービスにより、利用者は時間や場所に制限されずに、簡単かつ迅速に子育てに関する支援を受けられるようになりました。

日置市：独自データを学習させた生成AIを構築し市民サービス向上へ

宮崎県日向市は、「日向市DX推進計画」の一環として、生成AIを活用した行政サービスの向上に向けた研究を開始しました。

このプロジェクトでは、「Microsoft Azure OpenAI」を利用して、市民サービスの向上と庁舎内業務の効率化を目指します。

具体的には、市が保有するデータを利用して、生成AIによる対話型のサービスを開発し、将来的にはLINEなどのアプリケーションと連携して、24時間対応可能な市民向けサービスを提供することを目指しています。

神戸市：職員向けの生成AI利用ガイドラインを策定

神戸市は、生成AIの利用ガイドラインを定め、職員がChatGPTなどの生成AIを業務で適切に利用するための基準を設けました。

このガイドラインでは、情報漏洩リスクの回避や法令遵守、他者の権利尊重など、AI利用時の様々な注意点が詳細に説明されています。

これにより、神戸市は業務効率の向上を図りつつ、市民の権利と財産を守るという重要なバランスを保つことを目指しています。

企業がAIを活用する７つのメリット

企業がAIを活用する代表的なメリットとして以下の7つが挙げられます。

• ①生産性向上
• ②人手不足解消
• ③人件費などのコスト削減
• ④業務品質向上・標準化
• ⑤高度なデータ活用
• ⑥コミュニケーションの円滑化
• ⑦顧客満足度の向上

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生産性向上

生成AIなどの技術発展により、定型的な作業はもちろん、判断や創造性の求められる業務でもAI活用による自動化・業務サポートが進んでいます。

例えば、新規事業・商品の企画やソフトウェアのコーディング、広告のクリエイティブ作成、採用における候補者の絞り込みなど、幅広い業務領域で大幅な生産性向上が可能です。

また、自動化できる業務はAIに任せて、人間は人間にしかできない高付加価値の業務にフォーカスすることで、顧客満足度の向上や、新たなサービスの創出などに繋げることができます。

②人手不足解消

AIは、人手を確保しずらい、定型的で繰り返される作業の自動化・サポートを得意としており、24時間/365日、体調やモチベーションに左右されることなく働いてくれます。

例えば、工場での検品などの作業や顧客からの問い合わせ対応などの業務の大部分をAIにより自動化することが可能です。

③人件費などのコスト削減

生成AIなどの技術発展により、AIによる自動化・効率化ができる業務範囲は拡大し、より大幅な人件費などのコスト削減が可能になっています。

そのため、幅広い業界の多くの企業が導入を進めており、競合企業に対し、より商品・サービスをより安く届けるために、AIによるコスト削減は極めて重要な取り組みとなっています。

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④業務品質向上・標準化

AIによる業務プロセスの自動化により、ヒューマンエラーや属人的な仕事の仕方のズレをなくすことで、業務品質向上や標準化が可能です。

また、AIを活用し社内データ・知見を統合、チャットボットなどの形式で手軽にアクセス可能とすることで、全従業員がタイムリーに最適な判断や作業を可能にする取組も進んでいます。

⑤高度なデータ活用

AIの最大の強みである膨大なデータに基づく分析により、戦略的な意思決定の支援から実行の最適化まで行うことができます。

例えば、事業の課題抽出や新規事業・サービスの立案、製造・流通の最適化、マーケティングのパーソナライズで高度なデータ活用が可能です。

⑥コミュニケーションの円滑化

生成AIは、人間の用いる言語・言い回しで情報のインプットとアウトプットが可能なため、社内外のコミュニケーションの円滑化に大きく貢献します。

社内向けでは、メール作成や議事録作成、要約、翻訳などに活用でき、社外向けでは、顧客からの問い合わせへのチャットボットでの即時対応などに活用することができます。

⑦顧客満足度の向上

AI活用は社内業務効率化のイメージが強いですが、近年顧客満足度の向上に向けた活用も進められています。

例えば、市場分析に基づく商品・サービスの企画や、各顧客の状況・ニーズを踏まえたサービスのパーソナライズ・機能強化、即時かつ丁寧な顧客対応などの実現にAIが活用可能です。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・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中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、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分析や対応、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、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状や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

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~数ヶ月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AI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩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AIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、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活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、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活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、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重要となります。

企業がAIを活用するための４つのステップ

企業が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：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用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、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。