「AIを業務に活用したいけど、どのように進めればよいかわからない」

そんな悩みをお持ちの方は、AIの開発や導入の支援を行っている専門の企業に依頼するのがおすすめです。

本記事では、AIのビジネスを検討している方に向けて、日本国内のAI開発/導入支援企業を全部25社、わかりやすくご紹介します。

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【全２６社】日本国内のAI開発/導入支援企業一覧

日本国内のAI開発/導入支援企業一覧は以下の通りです。

＜AI開発・導入を総合的に支援している企業＞

• ①AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援
• ②WEEL：AIによる業務効率化のための導入支援サービスを提供
• ③ギブリー：AI導入やDX推進のための様々なコンサルティングを提供
• ④ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援
• ⑤FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援
• ⑥アイスマイリー：国内最大級のAI比較サイトでの知見を武器にAI導入を支援
• ⑦株式会社エンカラーズ：AI導入支援サービスを提供

＜AIの開発に強い企業＞

• ⑦Preferred Networks：ディープラーニング技術で有名な国内最大級のユニコーン
• ⑧Sakana AI：省電力な生成AI基盤モデルの開発
• ⑨エクサウィザーズ：AIシステム実装のためのプラットフォームを開発・提供
• ⑩PKSHA Technology：AIを用いたアルゴリズムソリューションの研究開発
• ⑪ELYZA：独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団
• ⑫オルツ：人々を単純労働から解放するパーソナルAIを開発
• ⑬アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究
• ⑭neoAI：生成AI研究の名門である東大の松尾研究室発の先端技術集団
• ⑮Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供
• ⑯Lightblue：67億パラメータの日本語LLMを開発

＜AI導入のコンサルティングに強い企業＞

• ⑰マッキンゼー：AIを導入する上で役に立つ知識が満載のレポートを公開
• ⑱ベイン・アンド・カンパニー：OpenAIの知見を取り入れたAI導入支援サービスの提供
• ⑲アクセンチュア：ビッグテックとコラボし、AIへの投資効果の最大化を支援
• ⑳PwC：生成AI専門のタスクフォースによる総合コンサルサービスを提供
• ㉑デロイト：戦略×AIで様々な業界の経営課題を解決
• ㉒KPMG：データ分析やトランスフォーメーション支援など多角的なサービスを提供
• ㉓日立コンサルティング：生成AIを安全に活用する環境構築を支援
• ㉔IBM：20,000人ものAIエキスパートによるビジネスコンサルティングを提供
• ㉕アビームコンサルティング：ABeam AI Platformという独自の課題解決方法を構築

それぞれの企業の概要やサービスの特徴についてわかりやすく紹介していきます。

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＜AI開発・導入を総合的に支援している企業＞

①AI総研：成果につながるオーダーメイドのAI導入を企画〜開発まで一気通貫で支援

AI総研は、企業の成果につながるAIやChatGPT導入の実現に向け、オーダーメイドの開発・コンサルティングを行っている企業です。

AIの導入が成果に繋がらないパターンとして、「他社の動向などに基づき、自社に最適ではない活用方法を選択してしまう」、「ベンダー都合での提案を受け、特定のツールなど打ち手ありきの導入を進めてしまう」などが挙げられます。

AI総研は、幅広い業界での支援経験や、国内最大級の法人向けAIメディア運営で培った豊富な知見に基づき、各社の課題解決・目的達成にこだわった、オーダーメイドでの戦略/企画の策定と開発・導入支援を強みとしています。

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②WEEL：AIによる業務効率化のための導入支援サービスを提供

WEELは、AIを活用して業務効率化をしたい企業に向けて、AIの活用方法や最新AI技術の導入方法・ツールを紹介するコンサルティング会社です。

AIソリューションの開発やエンジニアによる技術的なアドバイスなどのサービスを提供し、多くの企業のAIを活用した業務効率化を支援してきました。

また、WEELは、主に企業の担当者向けに、AI活用のノウハウを掲載した記事の発信も行っています。

③ギブリー：AI導入やDX推進のための様々なコンサルティングを提供

ギブリーは、生成AIを中心に、AI導入やDX推進の川上から川下までワンストップで支援するコンサルティング会社です。

AIの導入に向けた研修支援、プロンプトの作成支援、DX推進支援など、様々なタイプのコンサルティング業務を提供しています。

また、法人向けのChatGPT活用プラットフォームである法人GAIなどのプラットフォームも提供しており、コンサルティングにとどまらず、幅広いサービスを提供しています。

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④ニューラルグループ：最先端のAIによる画像認識技術の導入を支援

ニューラルグループは、最先端のAI画像解析技術に強みを持つAIコンサルティング会社です。

画像解析技術に強みをもっており、多種多様な物体や人物の認識技術を導入・活用したソリューションを提供しています。

ニューラルグループの提供するソリューションは多岐にわたり、例えば、都市での人や車の流れを分析して混雑回避などの課題解決を図るデジフロー、画像認識技術を用いたファッショントレンドデータベースであるAI MDなどがあります。

⑤FRONTEO：金融や法律など専門業務へのAI導入を支援

FRONTEOは、AIの高度な分析能力を活かしたソリューションやコンサルティングを提供している会社です。

自社開発したAIエンジンであるKIBITは高度な分析能力を有しており、不正検知や創薬研究、犯罪捜査における鑑識など、専門性の高い業務において能力を発揮しています。

国内メガバンクグループや証券会社のAI導入支援をサポートした実績があり、多くの企業から高い評価を得ています。

⑥アイスマイリー：国内最大級のAI比較サイトでの知見を武器にAI導入を支援

アイスマイリーは、国内最大級のAI製品やサービスの比較サイト「AIsmiley」を運営するAIメディア運営、コンサルティング会社です。

AIプロダクトに関する情報発信や業界のカオスマップなどAI活用を検討する上で役立つ情報の発信や、コンサルタントによるAIプロダクトの活用支援など、AIに関する様々なサービスを提供しています。

アイスマイリーは、メディア運営で培ったAIに関する知見を武器に、企業によるAI導入の支援も行っています。近年では、IT導入補助金の申請支援を強化するAIsmilyコンソーシアムを組成し、AI導入にかかる金銭面でのサポートを行っています。

⑦株式会社エンカラーズ：AI導入支援サービスを提供

（画像：株式会社エンカラーズ）

株式会社エンカラーズは、横浜を拠点とするデジタルマーケティング会社で、AI導入支援サービスを提供しています。

同社は、企業の業務効率化や顧客対応の質向上を目的に、生成AIの活用を支援しています。

提供するサービスには、FAQチャットボットによる顧客対応の自動化や、

マーケティング資料の自動生成、社内ナレッジ検索ツールの構築があります。

これにより、オペレーター負担の軽減や業務時間の短縮、生産性の向上を実現しています。

また、顧客データと市場動向を活用したコンテンツの自動生成にも対応しており、

ブログ記事の自動生成によってコンテンツ量とエンゲージメントの大幅な向上を達成しています。

サービスは全国対応しており、多様な業種や規模の企業に向けた実践的支援を行っています。

詳しくはこちらをご覧ください。

＜AIの開発に強い企業＞

⑦Preferred Networks：ディープラーニング技術で有名な国内最大級のユニコーン

Preferred Networks（プリファードネットワークス）は、ディープラーニング技術の開発と実用化を促進し、社会課題の解決を目指す新興スタートアップです。

ディープラーニングやロボティクスなどの最先端技術の研究・開発を行い、様々な業界において業務の自動化・効率化を目指すプロジェクトを推進しています。

ディープラーニングに関する知見・技術力の高さとそれを現場に応用する力が評価され、数ある生成AI関連企業の中でもトップクラスの時価総額を誇っています。

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⑧Sakana AI：省電力な生成AI基盤モデルの開発

Sakana AIは、新たなアプローチにより省電力な生成AI基盤モデルの開発を行う、東京発のスタートアップです。

2023年にGoogle Brainの元日本部門統括David Ha氏と、AI革命の重要論文の著者Llion Jones氏の2人によって東京で立ち上げられ、NTTグループ、KDDIなどの大手企業から合計約45億円の資金を調達しています。

Sakana AIは、オープンソースのAIモデルを組み合わせ、巨大な言語モデルに匹敵する性能を持ちながら、消費電力を大幅に削減する生成AI基盤モデルの開発に取り組んでおり、この構想は社名の”Sakana” AIの由来にもなっています。

⑨エクサウィザーズ：AIシステム実装のためのプラットフォームを開発・提供

エクサウィザーズは、AIを用いた社会課題の解決を通じて幸せな社会の創出を目指すAIサービスの開発・提供会社です。

AIアプリケーション開発やAIシステム実装のためのプラットフォーム「exaBase」を通じて、年間250件以上のAI/DXプロジェクトを手掛けています。自社データを柔軟に連携できる法人向けChatGPTを提供するなど、生成AIの分野でも存在感を示しています。

国内時価総額トップ100社の半数以上を含む500社超の企業にソリューションを提供しており、評判・実力ともにトップクラスのAIスタートアップです。

⑩PKSHA Technology：AIを用いたアルゴリズムソリューションの研究開発

PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）は、AIの自然言語処理、画像認識、ディープラーニングを用いたアルゴリズムソリューションを開発・提供している上場企業です。

様々なパートナー企業や大学と連携したAI研究を行うPKSHA ReSearchや、研究で培った知見を活かしたAIソフトウェアのPKSHA Enterprise AIの2つを主な事業として取り組んでいます。

PKSHAは、これまで165個のアルゴリズムを導入し、2000社以上の企業に導入され、毎日930万人以上のユーザーに使われています。

⑪ELYZA：独自のLLM開発に成功したLLMのプロフェッショナル集団

ELYZAは、ディープラーニング技術を軸に、大規模言語モデル（LLM）の開発やLLM活用の支援を手掛けています。

独自のLLMを開発した国内有数のLLMのプロであり、東京海上日動、SmartNews、マイナビ、デロイトトーマツなど数々の大手企業の業務効率化を支援してきた実績があります。

ELYZAは、さらに進化したLLMの開発に引き続き取り組んでおり、2024年3月には、700億パラメータの日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-70b」を開発し、デモを公開しました。

⑫オルツ：人々を単純労働から解放するパーソナルAIを開発

オルツは、パーソナルAIの研究開発を行い、人々を非生産的な労働から解放することを目指しているベンチャー企業です。

オルツが開発しているパーソナルAI「P.A.I.」とは、人の意思をデジタル化し、クラウド上に配置してあらゆるデジタル作業をクローンに行わせることができるAIです。これにより、24時間365日稼働でき、人的コストを大幅に削減できるAIクローンを作ることを目指しています。

また、P.A.Iの研究開発で培った高度なAI技術を駆使し、大規模言語処理モデル「LHTM-2」、自動議事録ツール「AI GIJIROKU」、24時間365日対応の「AIコールセンター」など様々なAIソリューションを提供しています。

⑬アラヤ：ディープラーニング、エッジAI、自律AIの開発研究

アラヤは、「すべてのモノにAIを宿らせる」というビジョンを掲げ、ディープラーニング、エッジAI、自律AIなどのAIアルゴリズム・プロダクト開発を手掛けるベンチャーです。

食品中の毛髪まで検出できる高性能外観検査AIソフト「InspectAI」、空調需要の予測・空調の最適運転制御を行う空調最適化ソリューションなど、ユーザーの多様なニーズに応えるAIソリューションを提供しています。

また、最先端の技術を常にサービスに取り入れるべく、AIの研究・開発やコンサルティングも行っています。

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⑭neoAI：生成AI研究の名門である東大の松尾研究室発の先端技術集団

neoAIは、著名なAI研究者である東京大学の松尾豊教授の研究室から誕生した生成AI特化のスタートアップです。

法人向けChatGPTサービス「neoAI Chat」などの法人向け生成AIソリューションの提供や生成AI開発・コンサルティングを手掛けています。

松尾研究室出身の新進気鋭の若手ビジネスパーソンにより創業され、生成AIのビジネス現場への応用によるビジネス変革を目指しています。

⑮Laboro.AI：オーダーメイドのAIソリューション「カスタムAI」を提供

Laboro.AI（ラボロ エーアイ）は、機械学習を活用したオーダーメイド型AI「カスタムAI」の開発事業やカスタムAI導入のためのコンサルティング事業を手掛けるベンチャーです。

社名の「Laboro」とは労働を表す「labor」の語源となったラテン語であり、AIにより労働を軽減・効率化し、成果を高められるAIを提供したいという意味が込められています。

同社のAIソリューション「カスタムAI」は、クライアントのビジネスにマッチするAIソリューションをオーダーメイドで提供し、画一的なパッケージ商品では対応困難な複雑なビジネスの課題解決に貢献します。

⑯Lightblue：67億パラメータの日本語LLMを開発

Lightblueは、画像解析や自然言語処理生成AIを軸にしたソリューションの開発・提供を行う東京大学発のスタートアップです。

SlackやTeamsなどのコミュニケーションツールとChatGPTを連携し生産性を向上するLightblue AssistantやChatGPTを安心して利用できる環境を提供するLightblue Chatなどのソリューションのほか、生成AI活用を検討している企業向けのワークショップの開催など様々な取り組みを実施しています。

また、生成AI特化の開発チームである「LLab」を設立し、67億パラメータの日本語LLMを開発するなど、独自の技術開発にも取り組んでいます。

＜AI導入のコンサルティングに強い企業＞

⑰マッキンゼー：AIを導入する上で役に立つ知識が満載のレポートを公開

世界的に有名なコンサルティング会社であるマッキンゼー・アンド・カンパニーは、AIや生成AI領域においてもコンサルティングサービスを展開しています。

世界中にある関連オフィスから集めた深い専門知識と幅広い業界でのコンサルティングの知見を武器に、生成AIの導入支援や市場調査などを支援しています。

また、定期的に生成AIやAIに関するレポートも公開しており、専門家による知見が詰まった最新の情報を無料で読むことができます。

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⑱ベイン・アンド・カンパニー：OpenAIの知見を取り入れたAI導入支援サービスの提供

ベイン・アンド・カンパニーは、アメリカのボストンを本拠とする世界的に有名な戦略コンサルティングファームです。

社内には、生成AIを専門とするコンサルタントを抱えており、生成AIに関するリサーチや導入支援などのコンサルティング業務を提供しています。

2023年2月には、ChatGPTを提供するOpenAIとの業務提携を発表しており、OpenAIの技術を取り入れた質の高いリサーチやコンサルティングの提供を目指しています。

⑲アクセンチュア：ビッグテックとコラボし、AIへの投資効果の最大化を支援

アクセンチュアは、世界120か国以上でクライアントを有する世界的に有名な戦略コンサルティングファームです。

近年はAIや生成AI関連のコンサルティングにも力を入れており、独自のAIプラットフォームであるAI HUBプラットフォームの開発・提供も行っています。

MicrosoftやGoogleなどのビッグテックともパートナー関係を結んでおり、各社のエコシステムを活用することで、顧客のAI投資効果を最大化する支援を可能にしています。

⑳PwC：生成AI専門のタスクフォースによる総合コンサルサービスを提供

PwCコンサルティングは、戦略策定から実行まで総合的なコンサルティングサービスを提供するグローバルファームです。

社内に生成AI専門のタスクフォースを抱え、生成AI市場への参入判断や導入支援、リスク管理支援などを行っています。

また、企業による生成AIの利用実態を調査したレポートを半年ごとに発表するなど、生成AIのビジネス活用を検討する上で役立つ情報の発信も行っています。

㉑デロイト：戦略×AIで様々な業界の経営課題を解決

デロイトトーマツコンサルティングは、デロイトグループの一員としてAIを含むあらゆるセクターにおいてコンサルティングサービスを提供しています。

小売、金融、医療、行政などあらゆる分野において、戦略とAIの融合による様々な経営課題を解決するソリューションを提供しています。

また、2024年の夏には、日本発の生成AI体験施設であるAI Experience Centerの建設も予定しており、より実践的なAI導入支援の提供が期待されています。

㉒KPMG：データ分析やトランスフォーメーション支援など多角的なサービスを提供

KPMGコンサルティングは、世界154か国に20万人の専門家を有するコンサルティングファームです。

生成AIに関するコンサルティング業務にも参入しており、データ分析プロセス構築支援や生成AIを活用したトランスフォーメーション支援など、企業の生成AI導入・活用を様々な角度から支援しています。

近年では、静岡銀行での生成AIを活用した対話パートナーの導入を支援したとして話題となりました。

㉓日立コンサルティング：生成AIを安全に活用する環境構築を支援

日立コンサルティングは、日立製作所が100％出資しているビジネスコンサルティング会社です。

日立製作所のGenerative AIセンターと連携し、生成AIを業務に活用したい顧客に向けて、セキュアな環境やガバナンスの構築も含めた生成AI導入支援サービスを提供しています。

日立製作所のITに関する知見を活かし、生成AIによる情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの対策・システム構築に強みを有しています。

㉔IBM：20,000人ものAIエキスパートによるビジネスコンサルティングを提供

IBMのグローバルコンサルティング部門であるIBMコンサルティングは、IBMのテクノロジーを活かしたビジネスの設計・構築・運営を支援しています。

20,000人を超えるAIエキスパートを抱えており、AIサービス・プロバイダー選定に関するアドバイスの提供や最新情報の発信、業務効率化支援を行っています。

AdobeやAWS、Microsoftなど、AIに参入する主要なテック企業とも戦略的パートナーシップを提携しており、これらのネットワークを活かした多角的な支援に強みを有しています。

㉕アビームコンサルティング：ABeam AI Platformという独自の課題解決方法を構築

アビームコンサルティングは、NEC傘下の日本のITコンサルティング会社です。AIを活用することで、膨大なデータ収集・分析など、人間では困難な社会課題の解決を目指して、AIコンサルティング業務を提供しています。

「ABeam AI Platform」という独自の課題解決メソッドと技術基盤を用い、課題の特定から課題を解決するAIサービスのデザイン・提供まで、一気通貫で支援しています。

NECの傘下として、長年にわたり積み上げたITコンサルの知見が評価され、三井物産や花王など、国内の多くの大手企業を支援しています。

AI開発/導入支援会社を選ぶ際の３つのポイント

AI開発・導入支援会社を選ぶ際のポイントとして以下の３つが挙げられます。

• ①社内での検討がどこまで進んでいるのか？
• ②どのような用途でAIを活用したいのか？
• ③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か？

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社内での検討がどこまで進んでいるのか？

企業でのAI活用の推進は、一般的にリサーチ・企画・開発・運用のステップで進められます。そこで、社内での検討がどのステップまで進んでいるのかによって、マッチする開発会社は異なります。

もし、企画の部分まで進んでいるのであれば、開発・運用に強みのある会社、リサーチ・企画の段階にあるのであれば、企画を含めたAI活用の知見や一気通貫での支援に強みのある会社が適していると言えます。

②どのような用途でAIを活用したいのか？

AI活用の用途は大きく、議事録作成や翻訳など多くの企業で共通する基本的なものと、各社の個別課題や目的に合わせ、カスタマイズを行うものの大きく２つに分けられ、マッチする会社が異なります。

前者の場合は、個別に開発を行わずとも、既に用途ごとに特化したAIツールを導入することで、コストを抑えた業務効率化が可能であることが多いです。一方後者の場合は、各社の事業・業務理解や課題の整理を行った上で、オーダーメイドの開発支援に強みを持つ企業への依頼がマッチしています。

③社内でプロジェクトを推進するためのリソースは十分か？

AI活用のプロジェクトを推進するには、開発を担当するエンジニアはもちろん、プロジェクトの設計・推進を行うプロジェクトマネージャーなど様々な役割・人材が必要となります。

単に開発を行うエンジニアだけを補強したいのか、プロジェクトの推進まで一気通貫で依頼をしたいのかによって、マッチする会社は異なります。

企業のAI導入の成功事例７選

日本企業のAI導入の成功事例として、以下の7つが挙げられます。

• ①JINS：ユーザーが試着したメガネの似合い度をAIが判定
• ②ソフトバンク：新卒採用にAIを導入し、業務時間を4分の1にまで短縮
• ③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減
• ④清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮
• ⑤JFE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
• ⑥日経：昔の新聞をAIで読み取り、データ化。95％の精度を実現
• ⑦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

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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①JINS：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。

②ソフトバンク：新卒採用にAIを導入し、業務時間を4分の1にまで短縮

ソフトバンクは、新卒採用業務にAIを活用し、新卒採用にかかる作業時間を削減する取り組みを実施しました。

AIに過去のエントリーシートを学習させることで、AIが合否を判定するAIモデルを構築。不合格判定のエントリーシートについては、人間がダブルチェックを行うなど、能力のある人材を見逃さないようにする体制も整備しました。

これにより、採用担当スタッフの作業時間が4分の1にまで削減され、年間ベースでは、680時間から170時間に短縮することに成功しました。

③佐川急便：AIで配送伝票の入力を自動化。月8400時間の作業工数の削減

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。

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④清水建設：画像認識AIが施工状況のOK/NGを判定し、検査作業を1/10に短縮

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、20～30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。

⑤JFE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。

⑥日経：昔の新聞をAIで読み取り、データ化。95％の精度を実現

日経新聞は、1876年の創刊時から1970年代までの約100年分の新聞記事をAIで読み取り、テキストデータ化する取り組みを実施しました。

従来の技術では困難であった古い新聞の文字の読み取りも、AIの画像認識能力により実現可能となりました。様々な工夫をこらすことで、読み取り精度を95％まで高めることに成功しています。

これにより、紙媒体でしか存在しなかった過去の新聞をデジタルデータ化し、文字検索を行うことができるようになります。

⑦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。

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を導入するための４つのステップ

企業がAI導入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。