リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

　

日本でも、多くの上場企業が生成AIを活用し、業務効率化やサービスの質向上に役立てています。

　

本記事では、生成AIの活用を検討している方に向けて、国内で生成AIの活用に取り組む上場企業の一覧を、各企業の取り組み内容や成果とともにわかりやすくご紹介します。

この記事の著者

代表取締役

西本 匠

ボストンコンサルティンググループにて、製造/IT/小売業界等幅広い業界の大手企業様ならびに中央省庁様へのAI活用戦略策定/実行支援に従事。慶應義塾大学経済学部卒

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【2024年最新】生成AI活用に取り組む上場企業一覧

国内における生成AIの活用に取り組む上場企業として、業界別に以下の20社をご紹介します。

　

＜製造業界＞

• ①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
• ②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

　

＜小売業界＞

• ③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
• ④J.フロントリテイリング：パルコが広告の動画・ナレーション・音楽を生成AIで作成

　

＜メーカー＞

• ⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
• ⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築へ

　

＜IT業界＞

• ⑦LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑧KDDI：人気CM「三太郎」シリーズを生成AIを活用しリメイクし話題に
• ⑨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

　

＜建設業界＞

• ⑩西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
• ⑪鹿島建設：業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入
• ⑫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

　

＜銀行・金融業界＞

• ⑬SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
• ⑭みずほグループ：生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ

　

＜教育業界＞

• ⑮ベネッセ：生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート
• ⑯学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

　

＜その他の業界＞

• ⑰グノシー：ChatGPTを活用した動画AI要約記事を提供
• ⑱LIFULL：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
• ⑲ベルシステム：AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化
• ⑳トランスコスモス：生成AIを活用しエスカレーションを６割削減

　

それぞれの企業がどのように生成AIを活用しているかについて、わかりやすく紹介していきます。

　

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＜製造業界＞

①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。

②オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロンサイニックエックス（OSX）は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

 　

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

　　

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

＜小売業界＞

③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。

　

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④J.フロントリテイリング：パルコが広告の動画・ナレーション・音楽を生成AIで作成

J.フロントリテイリング傘下のパルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

　

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

　

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

＜メーカー＞

⑤アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

　

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

　　

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築へ

住友化学は、約6,500名の従業員を対象に、生成AIを活用した「ChatSCC」の運用を開始しました。

　

事前検証で約200の業務パターンをテストし、最大で50%以上の効率化を確認。この成果は、技術アイデアの創出や研究・製造データの分析など、幅広い領域での活用が期待されます。

　

今後は、同社の保有する独自データを学習させた、より効果的に利用できる特化型モデルの構築を予定しています。

＜IT業界＞

⑦LINE：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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⑧KDDI：人気CM「三太郎」シリーズを生成AIを活用しリメイクし話題に

KDDIは、2024年のお正月を祝して、人気の「三太郎シリーズ」CMを生成AIを使ってアニメーションにリメイクし話題となりました。

 　

視聴者はCMを視聴するだけでなく、特設サイトで自分だけのオリジナル三太郎MVを生成AIを使って作成できるという、参加型の新しいCMの形を実現しました。

　

この取り組みは、通常のCM以上の視聴者のロイヤリティ向上や、先進的な企業イメージの訴求への貢献に繋がっていると考えられます。

⑨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。

＜建設業界＞

⑩西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。

　

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

　　

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

　

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⑪鹿島建設：業務に関する質問や情報検索が行える独自のAIを導入

鹿島建設は、自社および国内外のグループ会社従業員約2万人を対象に、独自開発した対話型AI「Kajima ChatAI」の運用を開始しました。

　

このAIの導入により、従業員は社内固有の業務に対する質問や情報検索を迅速に行え、業務効率と生産性が向上することが期待されます。

　　

このAIは、情報が外部に漏洩しない安全な環境で動作しており、さらに、利用時の従業員認証や利用履歴の記録など、独自のセキュリティ機能を付加し、より安全に利用できるようになっています。

⑫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。

＜銀行・金融業界＞

⑬SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

　

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

　

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。

　

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⑭みずほグループ：生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ

みずほフィナンシャルグループは、生成AIを活用したシステム開発と保守の実証実験を開始しました。

　

この取り組みにより、システム開発段階での設計書レビューを支援し、設計書の記載間違いや漏れを自動検出することで、開発品質の向上を目指しています。

　

特に、勘定系システム「MINORI」の一部商品に関するアプリケーションとインフラ基盤の設計手法が対象です。

　

米Microsoftの「Azure OpenAI Service」を利用し、富士通がカスタマイズした生成AIで、システム設計書の精度を高め、迅速な復旧力の向上を狙います。

＜教育業界＞

⑮ベネッセ：生成AIが自由研究のテーマ選びをサポート

ベネッセは、小学生とその親をターゲットに「自由研究おたすけAI」をリリースしました。

　

このサービスは、生成AI「ChatGPT」の技術を利用し、自由研究のテーマ選定を支援し、子供たちの疑問に対してアドバイスを提供します。

　

子供たちは、自由研究にかけられる時間や興味のあるジャンルを入力することで、ラボリーから具体的なテーマやアイデアを受け取ることができます。

　　

ベネッセのこの取り組みは、デジタルリテラシー教育においても保護者から好意的な反応を得ており、子供たちの学習をサポートする新しい形として注目されています。

⑯学研：生成AIを活用した個別アドバイスを提供

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。

　

このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

　

学研オリジナル学習システム（GDLS）は、生徒が毎日ログインする習慣を促し、学習への意欲を高めます。さらに、学研メソッドはこれまでもAIを活用し、正答率に合わせた問題出題などを行っており、GDLSはその発展形となっています。

＜その他の業界＞

⑰グノシー：ChatGPTを活用した動画AI要約記事を提供

グノシーは、同社が提供するニュースアプリにおいて、動画コンテンツの要約文をChatGPTが自動生成する動画AI要約記事を開発しました。

　

YouTubeの長いニュース動画も正確に要約し、わかりやすく伝えることで、ユーザー体験を向上させています。

　

ChatGPTによる文章自動生成機能をコンテンツにうまく取り入れた事例として、注目に値します。

　

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⑱LIFULL：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。

⑲ベルシステム：AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化

コールセンターのベルシステム24は、生成AIと人の力を融合させたハイブリッド型コールセンター運営サービスを提供しています。

　

このサービスでは、AIチャットボットが顧客からの問い合わせを受け、簡単な質問には即座にAIが回答し、難しい問い合わせには人間が対応するアプローチを取っています。

　

この新たなアプローチにより、顧客サービスの迅速化と効率化を図り、高品質な顧客対応を実現しています。

　

また、生成AIの導入により企業側の大幅なコスト削減にも貢献しています。

⑳トランスコスモス：生成AIを活用しエスカレーションを６割削減

トランスコスモスは、生成AIを活用してコールセンターの生産性と対応品質を向上させる取り組みを進めています。

　

顧客からの難しい質問に対して、オペレーターが直接生成AIに問い合わせ、過去の社内ドキュメントから最適な回答を得る方法を採用しています。

　

この取り組みにより、最初に電話を受けたオペレーターが、専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

企業が生成AIを活用する６つのメリット

企業が生成AIを活用する際の代表的なメリットとして以下の６つが挙げられます。　

　

• ①業務自動化による人手不足解消・コスト削減
• ②業務サポートによる品質・スピードの向上
• ③社内知見の共有・業務の標準化
• ④マーケティングの最適化・費用対効果向上
• ⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化
• ⑥新規商品・サービスの創出

　

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業務自動化による人手不足解消・コスト削減

生成AIを活用することで、リサーチや分析、メール分・資料作成など様々な社内業務を自動化することができ、人手不足解消やコスト削減を実現することができます。

　

特に定型的な業務は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

　

コンサルティング会社のニールセン・ノーマン・グループの調査によると、顧客対応・ビジネス文書作成・コーディングの業務に生成AIを活用したところ、従業員の生産性が66%向上したとの結果が得られました。

②業務サポートによる品質・スピードの向上

各種業務に生成AIを活用することで、効率化だけでなく、アウトプットの品質やスピードを向上させることができます。

　

生成AIは膨大な学習データから最適なアウトプットを生成できる点が特徴であり、また人間と異なり24時間365日疲労せずに稼働し続けることが可能です。

　

生成AIを各社の独自のデータや知見を組み合わせて活用することで、経験の浅い従業員でも、一定以上のアウトプットを作成できるようになります。

　

ボストンコンサルティンググループの調査によると、製品開発におけるアイデア創出・企画業務に生成AIを活用したグループは活用しなかったグループと比較して、40%高い成績を納めたとのことです。

③社内知見の共有・業務の標準化

これまで、社内の各所に文書やPDFデータの形で点在していた知見を、生成AIを活用し構築したデータ基盤に統合することが可能です。

　

従業員は自分の置かれた状況や知りたい知見をチャット形式で入力することで、業務マニュアルやノウハウなどの最適な知見に即座にアクセスすることが可能となります。

　

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④マーケティングの最適化・費用対効果向上

生成AIは、データ分析と文章・画像などのクリエイティブ作成を得意としており、マーケティング業務と非常に相性が良いです。

　

生成AIを活用することで、個々のユーザーの行動や興味に基づいてパーソナライズされた広告・クリエイティブを生成可能です。

　

これにより、ターゲット層へのアピールが強化され、より高いエンゲージメントとコンバージョン率を期待できます。

　

米国のマーケティングテクノロジー企業のOmnekyによると、生成AI活用により広告業務の8割を自動化し、ROIを従来の3.5倍まで向上させられるとのことです。

⑤顧客体験のパーソナライズ・自動化

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

　　

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな接客・対応が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

　

コールセンター大手のトランス・コスモスは、生成AIの活用により、最初に電話を受けた担当者が専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

⑥新規商品・サービスの創出

生成AIは膨大なデータに基づき、従来の人間の発想に囚われないクリエイティブや商品やサービスの企画や設計/デザインなどが可能です。

　

また、生成AIの特徴として、多様なパターンの企画案や設計/デザイン案を即時に出力可能な点が挙げられます。　

　

幅出しのプロセスは生成AIを活用し、評価・選定の部分は人間が担うというサイクルを回すことで、従来のアプローチよりも、よりよい商品やサービスを創出することができます。

　

セブンイレブンは、生成AIを活用した店舗の販売データやSNS投稿データの分析の実施を発表しており、商品企画にかかる期間が最大で従来の90%短縮される見込みとのことです。

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。