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。

一方で、「AIをどのように活用したらマネタイズできるのかわからない」という方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、AIのビジネス活用を検討されている方向けに、AIでマネタイズする5つの方法を事例とともにまとめてご紹介します。

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そもそもAI(人工知能)とは？

AIとは、「Artificial Intelligence(人工知能)」の略称で、コンピューターがまるで人間のように学習・判断・予測などの知的作業を行うことを可能にする技術のことを指します。

例えば、画像を認識し異常を検知する、過去のデータから未来を予測する、依頼を元に文章や画像を作成するなどの様々な活用が可能です。

近年、ビッグデータの蓄積や分析技術の進歩などにより、2020年以降その性能が飛躍的に向上し、幅広い業界・用途での活用が急激に進んでいます。

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AIを活用してマネタイズする５つの方法

生成AIによって生まれる代表的なマネタイズ方法として以下の5つが挙げられます。

• ①AIによる既存サービスのユーザー体験の進化
• ②AIベースで制作したコンテンツの販売
• ③AIベースの新規サービスの提供
• ④AI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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①AIによる既存サービスのユーザー体験の進化

1つ目のマネタイズ方法は、既存サービスのユーザー体験の進化です。AI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。

②AIベースで制作したコンテンツの販売

2つ目のマネタイズ方法は、AIベースで制作したコンテンツの販売です。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。

③AIベースの新規サービスの提供

3つ目のマネタイズ方法は、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。　

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、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、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。

④AIを活用できるアプリケーションの提供

4つ目のマネタイズ方法は、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。

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つ目のマネタイズ方法は、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。

AIを活用したマネタイズの事例１０選

企業によるAIを活用したマネタイズの事例として、以下の10事例が挙げられます。

＜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

＜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

＜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

＜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
• 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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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。

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。

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。

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。