本記事では、生成AIに関心のある方向けに、面白い生成AIの事例からビジネスでの活用方法までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 面白い生成AIの事例を知りたい
• 生成AIで何ができるのかを知りたい
• 生成AIのビジネスへの活用を検討している

本記事を読めば、生成AIの面白い事例やビジネス活用に関する最新情報を、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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【2024年最新】国内外の生成AIの面白い活用事例９選

国内外の生成AIの面白い活用事例として、以下の9つが挙げられます。

• 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

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。

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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。

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。

生成AIを活用してできること９選

生成AIを活用してできることとして以下の9つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④設計・デザイン案作成
• ⑤ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑦文章/画像等のコンテンツ作成
• ⑧チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑨サービス機能・顧客体験の進化

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リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④設計・デザイン案作成

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

⑤ソフトウェア開発・デバッグ

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑦文書/画像等のコンテンツ作成

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

⑧チャットボット等による顧客対応自動化

生成AIを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

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⑨サービス機能・顧客体験の進化

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

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、従業員が生成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。