近年、ChatGPTなどの生成AIの登場・普及が世界的に話題となっているように、AIは人々の暮らしや仕事をより便利に・効率的にするツールとして大きな注目を集めています。

本記事では、AIの活用に関心のある方向けに、国内外のAIの面白い活用事例を10個ご紹介します。

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【2024年最新】国内外のAIの面白い活用事例１０選

国内外のAIの面白い活用事例として、以下の10事例が挙げられます。

• ①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
• ②LIFULL：生成AIで作成した1万通りのふわちゃんの画像を広告に起用
• ③ケンブリッジ大学：動画を参考に料理ができるAIロボットを開発
• ④三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供
• 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ロレアル：AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案
• ⑦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
• ​​⑧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
• ⑨伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• ⑩GROOVE X：自動運転技術を応用した癒し系ロボット「LOVOT」を開発

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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①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。

②LIFULL：生成AIで作成した1万通りのふわちゃんの画像を広告に起用

LIFULLは、画像生成AIを活用し、1万通りのふわちゃんをモチーフとした画像を作成し、SNSでの広告キャンペーンに活用しました。

このSNS企画に参加すると、ランダムに1枚の画像と、多様な「しなきゃ、なんてない。」と言うテーマに関するメッセージが届きます。　

同社は、この企画を通じて、人々が自分らしい生き方を見つけ、社会の多様性を受け入れるきっかけを提供したいと考えているとのことです。

③ケンブリッジ大学：動画を参考に料理ができるAIロボットを開発

ケンブリッジ大学の研究チームが開発した、生成AIを活用した「ロボットシェフ」は、料理の動画を見るだけで、その料理を再現できる能力を持っています。

このロボットシェフは、人間のように料理動画を通じて新しいレシピを学習し、実際に料理を作ることが可能です。

また、同ロボットは既存のレシピ通りに料理を作るだけでなく、オリジナルのレシピを考案する能力も持っているとのことです。

④三豊市：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。

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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・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。

⑥ロレアル：AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案

ロレアルは、「BeautyGenius」という、生成AIを活用した美容アドバイスアプリケーションを発表しました。

このアプリは、チャット形式での悩み相談や自身の肌画像による診断を通じて、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。

本サービスは、従来の商品検索がよりスムーズになるというメリットに加え、ニキビや抜け毛など、対面では相談しにくいことを気軽に相談できるというメリットも期待されています。

⑦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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​​⑧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

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。

⑨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、生成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生成AIを活用しています。

⑩GROOVE 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。

企業がAIを活用することでできる７つのこと

企業がAIを活用することでできることとして、以下の7つが挙げられます。

• ①新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援
• ②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化
• ③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現
• ④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む
• ⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化
• ⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援
• ⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

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新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援

新サービス/商品企画の業務は、人間が知恵を絞って行うというイメージが強いですが、膨大な情報を理解・分析し、多数のアイデアを自動で生成できるAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 市場動向分析：膨大なデータから、顧客のニーズや市場トレンドなどを高精度で分析・予測
• 企画アイデア立案：市場動向や自社の現状・強み等を踏まえたサービス/商品企画のアイデアを、短時間で数百・数千件リストアップ
• 企画アイデアの評価：企画アイデアを様々な観点から総合的に評価し、意思決定をサポート

②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化

開発・製造の業務では、設計からプロトタイプ開発、生産プロセスの最適化まで、幅広い場面でAIの活用が進んでいます。また、生成AIの登場により、製品だけでなく、ソフトウェアサービスやコンテンツの開発・制作にもAI活用が急速に広がっています。

＜活用業務例＞

• 製品設計の最適化：多数の設計/デザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、魅力的かつ省コストな設計を実現
• 製品製造ラインの自動化：画像認識・予測・実行系AIにより、製造ラインの以上検知や不良品の検出、ライン運用を自動化・効率化
• ソフトウェア・コンテンツ作成の自動化：生成AIを活用したシステム設計やコーディングの自動化により、開発期間やリソースを削減

③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現

流通業務は、需要に対して正確なボリューム・タイミングで供給することが求められるため、膨大なデータに基づく分析・予測を得意とするAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 出店戦略の立案：市場動向や対象エリアの人流データ・競合の出店状況などの膨大なデータに基づく分析・予測により、どのエリアや店舗形態で出店すべきかの意思決定をサポート
• 在庫管理の最適化：過去の販売データ・季節トレンド、市場動向などの膨大なデータに基づく分析・予測により、エリア・店舗ごとでの過剰在庫や在庫不足を防止
• 輸送の最適化：最新の各地点の在庫状況や交通状況や天候などの様々なデータに基づく分析・予測により、商品の効率的な輸送方法・ルートを決定

④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む

マーケティング領域では、従来より定量データ分析等でAI活用が進んでいましたが、文脈の理解や文書・画像の自動作成が可能な生成AIの登場により、マーケティング手法や社員の働き方などに革新が起こっている領域です。

＜活用業務例＞

• 更なる消費者理解のサポート：定量データに加え、消費者のレビューやSNSでの投稿などの定性データの両面から詳細な分析が可能
• コンテンツ作成の自動化：高精度なキャッチコピー、文章、画像/動画のクリエイティブの自動作成により大幅な効率化を実現
• 高度なパーソナライズの実現：各消費者のデータに基づき、対象者・チャネル・タイミング・コンテンツを最適化したマーケティングが可能

⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化

営業では、日々数多くの顧客との綿密なコミュニケーションが求められますが、各種情報を人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、大幅な効率化が進んでいます。

＜活用業務例＞

• 事務作業の効率化：メール文の叩き台の作成や議事録作成などの日常的な事務作業を自動化することで、各人の生産性を大きく向上
• 提案内容の検討サポート：市場/競合動向や自社商材などの膨大なデータと顧客のニーズを掛け合わせた分析により、精度の高い提案内容の叩き台を自動生成
• 提案資料の効率化：提案書のフォーマットや提案概要を学習させることで、文章やパワーポイントでの提案資料の叩き台を自動作成

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⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援

人事/採用業務は、定型的な作業が膨大に発生することや意思決定プロセスが属人的であることなどの課題を抱えることが多く、データに基づく作業の自動化や意思決定の支援に強みを持つAIと相性が良い業務です。

＜活用業務例＞

• 採用業務の効率化：採用募集の文面・資料作成や応募者管理、スケジュール調整などの業務を効率化
• 候補者の絞り込み：候補者の履歴書/職務経歴書と企業の採用条件や社員のパフォーマンスデータなどを掛け合わせた分析により、絞り込みを自動化
• 社員育成の支援：アンケートやパルスチェック、面談内容などを分析し、社員の成長・エンゲージメント向上に繋がる、キャリアパスや教育内容を提案

⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

カスタマーサポートは、人間が丁寧に対応することが重要というイメージが強いですが、人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、人手不足の解消や待ち時間の短縮など、大幅な満足度向上やコスト削減が進む業務領域です。

＜活用業務例＞

• チャットボットによる自動化：対話型/文章生成AI対話により、ECサイトやアプリケーション上での、チャット形式での、タイムリーな顧客対応24時間365日実現
• コールセンター業務の自動化：対話型/音声生成AIにより、電話での問い合わせの理解・適切な案内を、タイムリーかつ24時間365日提供可能
• 人力による対応の支援：問い合わせの振り分け自動化や人間が回答する際に参考になる情報のタイムリーな提供による支援

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。