生成AIは、ディープラーニングの技術を使って既存のテキストや画像から全く新しい文章や画像などを生成する技術であり、ディープラーニングの一種と位置付けられます。

本記事では、生成AIとディープラーニングの違いについて、仕組みや事例とともにわかりやすくご紹介します。

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【図解】生成AIとディープラーニングの違いとは？

生成AIは、ディープラーニングの技術を使って既存のテキストや画像から全く新しい文章や画像などを生成する技術であり、ディープラーニングの一種と位置付けられます。

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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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ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、大量のデータを学習し、自律的に注目すべき特徴の抽出・ルール改善を行い、分析や予測を行う機械学習の一種です。

人間の脳の神経細胞を模倣した技術であり、人間が指示しなくても自律的に注目すべき特徴を見つけ出し、識別が可能となります。

例えば、猫とウサギを区別する場合には、大量の猫とウサギの画像を学習することで、AIが自動で、「耳の長さに注目するべきだ」と判断し、識別を行えるようになります。

【図解】生成AIの仕組みとは？

生成AIがユーザーの質問や指示に基づき、文章や画像などのアウトプットを生成するまでの仕組みを図に表すと上の通りです。

ユーザーが生成AIに質問すると、生成AIは、学習済みの大量のデータの中から関連度の高い最適な答えとなる箇所を抽出し、それをもとに回答を出力します。その際、ディープラーニングという機械学習の手法を用いて、自らデータを学習し、人間が教えていないアウトプットを新たに生み出すこともできます。

これにより、生成AIは、人間が思いもつかないようなクリエイティブな文章や画像を生成することができます。

日本企業による生成AI活用の成功事例１０選

日本企業による生成AI活用の成功事例として、以下の10事例が挙げられます。

• ①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
• ②マンダム：画像生成AIが週40個のパッケージデザインを考案
• ③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
• ④マイナビ：求人広告のたたき台をAIが作成し、制作時間を３割削減
• ⑤名古屋鉄道：生成AIで1000時間分の業務削減に成功、遺失物データ処理への活用にも着手
• ⑥LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑦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
• ⑧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
• ⑨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
• ⑩旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

それぞれの事例について、具体的な成果とともにわかりやすく紹介していきます。

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①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。

②マンダム：画像生成AIが週40個のパッケージデザインを考案

化粧品大手のマンダムは、生成AIに自社商品のパッケージデザインを考案させるという取り組みを実施しています。

画像生成AIにより1週間で40個のデザイン案を作成し、それをもとに社員が最終的なデザインを完成させます。これにより、通常の2分の1のスケジュールでパッケージデザイン開発を行うことに成功しています。

画像生成AIの活用により、短期間で大量のアイデアの創出が可能となり、より効果的なデザインを考案することができるようになります。

③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。

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④マイナビ：求人広告のたたき台をAIが作成し、制作時間を３割削減

マイナビは、求人広告の制作に生成AIを活用しています。職種、報酬、福利厚生などの情報やアピールしたい内容を指定して、生成AIに指示を出すことで、生成AIが求人広告のたたき台を自動で生成します。

たたき台は5パターン作成されるので、広告主の意向や目的に合わせて、好きなパターンを選択することができます。

これにより、広告制作にかかる時間を3割も短縮するなど、大幅な業務効率化を実現しています。

⑤名古屋鉄道：生成AIで1000時間分の業務削減に成功、遺失物データ処理への活用にも着手

名古屋鉄道は、ChatGPTを一部社員の生産性向上に利用し、すでに累計約1000時間分の業務削減効果を得られています。

今回新たにChatGPTを活用して、駅や電車での遺失物のデータを自動で文字化する取り組みを開始しています。

この取組みでは、駅員のタブレット端末にChatGPTの画像認識技術を搭載しました。例えば、駅員が傘の忘れ物をタブレットで撮影すると、ChatGPTが傘であると認識し、データベースに自動で入力します。

名古屋鉄道では、年間約15万件の遺失物が発生し、1件当たり数分かけて情報を手作業で入力していました。ChatGPTの自動入力により、年間15万件の遺失物処理を効率化でき、大幅な業務時間の短縮に繋がると期待されています。

⑥LINE：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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⑦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。

⑧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。

⑨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。

⑩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。

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、従業員に生成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を導入するための４つのステップ

企業が生成AIの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。