はじめに
AI技術は急速な進化を遂げており、様々な業界でビジネス活用が進んでいます。しかし「自社ではどのように活用したらよいのかわからない」と悩む企業も依然として多い状況です。この記事では、最新のAI活用事例と導入のポイントを紹介します。
企業のAI活用が加速する背景
なぜ今AIなのか
AIは未来の技術ではなく、ビジネスの成長と競争力強化に欠かせない「必須のアイテム」となっています。業務効率化やコスト削減、新たなビジネス機会の創出といった側面で、企業にとって大きなメリットをもたらします。
多くの企業が生成AIについての情報を毎日のようにニュースで目にしていますが、「生成AIを使うリスクのほうが大きいのでは？」「具体的にどれくらい効果があるのかわからない」といった疑問から、なかなか活用に踏み切れていない企業も少なくありません。
企業経営におけるAIの位置づけ
米IBM社のアービンド・クリシュナ会長兼CEOは「生成AIはインターネットの黎明期に似ており、今後10年の大きな転換点になる」と発言しています。生成AIはビジネスそのもののあり方を変えるゲームチェンジャーになり得る存在だと考えられています。
日経BPが発表した「AIビジネス事業創出・参入戦略2025-2028」によると、今後あらゆる業種がAIの影響を受けると予測されています。AIによる労働力不足解消や海外AI市場の動向に加え、弁護士事務所や小売業、運輸業などでビジネスモデルそのものが変化していく具体例も示されています。
業界別AI活用最新事例
製造業におけるAI活用
製造業では、AIを活用した不良品の検知が進んでいます。画像認識AIが製品の品質を検査し、人間の目では見つけにくい微細な欠陥も高精度で発見できるようになりました。さらにロボットと連動させることで、AIが検知した不良品を自動で除去することも可能になっています。
パナソニックでは、生成AIを活用して電動シェーバーのモーター設計を行い、熟練技術者による設計よりも質の高いモーターの設計に成功しています。
医療分野でのAI活用
AIの画像認識能力は、医療における画像診断に活用されています。AIが大量の診断画像を学習することで、がんが含まれている画像とそうでない画像を識別できるようになり、人間の医師よりも正確かつ迅速に病気の有無を判断できるケースも出てきています。
富士通は、新型コロナウイルスの感染が疑われる患者の胸部CT画像をAIが解析し、診断を行うシステムを開発しました。
小売・飲食業でのAI活用
小売・飲食業界では、AIを活用した需要予測、価格の決定・調整、チャットボットによる接客などの活用が進んでいます。
大手小売企業のウォルマートでは、生成AIを活用した高度な商品検索・提案を実現しています。
また、メルカリではAIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案するサービスを導入しています。
生成AI活用の最新トレンド
企業の生成AI活用パターン
企業が生成AIを業務利用するパターンとして、様々な活用方法が生まれています。特に注目されているのが、リサーチ業務の効率化です。生成AIを活用することで、ウェブ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になりました。
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、最新のウェブサイトからの情報取得や、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えるようになっています。
生成AIを活用した最新サービス事例
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。この機能は複数の大規模言語モデル（LLM）のデータと顧客インサイトを活用し、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、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。
Notionは、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」を提供しています。また、弁護士ドットコムは、リーガル領域に特化したLLM「リーガルブレイン」の開発を行っています。
生成AIを活用したビジネスモデル
企業による生成AIを活用したビジネスモデルとして、「既存ビジネスのユーザー体験の進化」と「生成AIベースで制作した商品・コンテンツの販売」の2つの大きな方向性があります。
既存ビジネスの進化事例
ウォルマートの高度な商品検索・提案やメルカリのAIアシスタントによる商品名・説明文提案は、既存ビジネスのユーザー体験を進化させた好例です。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になっています。
新たなコンテンツビジネス
NETFLIXは生成AIで背景を描いたアニメ「犬と少年」を公開し、レベルファイブは画像生成AIでイラストを作成してゲーム開発に活用しています。
また、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。このアプリ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もので、スマホに保存された画像からプロンプトを生成する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。
最近ではAIを活用した「教育型コンテンツビジネス マスタープログラム」など新たなビジネスモデルも生まれています。
AI導入のメリットとデメリット
主なメリット
AIを用する主なメリットとして、業務効率の向上、安定した作業品質の確保、人件費の削減などが挙げられます。人間が行っていた単純作業や分析をAIが代替することで、作業時間を短縮できるうえ、ヒューマンエラーの削減が可能になります。また、AIはモチベーションや体調などで作業効率が左右されず、24時間365日稼働することが可能です。
考慮すべき課題
一方で、AI活用には専門知識を持つ人材の確保やシステム構築に多額の投資が必要となるデメリットも存在します。多機能にすればするほど費用もかさむので、自社の課題を明確にし、その課題をクリアできるシステム構築を意識することが重要です。
また、生成AIの利用にはいくつかのリスクが伴います。一つ目のリスクは情報漏えいのリスクです。既に生成AIを活用している企業では、社内情報はOKで機密情報はNGなどのルール決めを行っている場合があります。常に情報漏えいのリスクを考えた運用をしておかなければ、企業の存続すら危ぶまれる可能性があります。
二つ目のリスクとしてレピュテーションリスクがあります。生成AIからアウトプットされる情報に誤りがあるケースがあるため、チェックせずに社外に出すと企業の評判を落としかねません。また、生成AIのアウトプットが肖像権や著作権などの法令に遵守されているかも考慮する必要があります。
AI活用成功のためのポイント
企業がAI活用を成功させるためには、いくつかの重要なステップがあります。まず、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。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。
本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的な改善を行うことで、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。
業務で活用するにあたっては、ユーザーとなる従業員に対する教育や各種ルールの取り決めなどの仕組み作りが必須となります。
最新のAI研究・開発動向
日経XTechの最新ニュースによると、モノからコトへの変化を見据えたダイキンのAI変革戦略や、大変革期におけるトヨタ、ホンダの次なる一手、製造業デジタル変革の最前線など、様々な業界でAIを活用した変革が進んでいます。
Unseedのような企業は、最先端のAI技術を用いたDXや衛星データ解析を展開しており、上場企業へのDX支援や最先端技術の共同研究を推進しています。こうした企業には国内トップレベルのエンジニアが在籍し、AIのコンペティションで受賞経験のあるメンバーや国内有数のAI研究所で社会実装を行っている専門家が参画しています。
今後の展望
AI導入の効果として特に注目されているのがデータ活用の高度化です。データを基にした迅速かつ正確な意思決定が可能となり、競争力が飛躍的に向上します。加えて、AIは新しい収益モデルの構築を支援し、持続可能な成長に貢献すると期待されています。
「AIビジネス事業創出・参入戦略2025-2028」によると、2028年までを視野に入れた市場の成長が定量的に示されており、成長著しい生成AIが果たす役割も業種ごとに分析されています。業種ごとのキープレーヤーや注目のスタートアップ、AI導入の課題、ビジネスチャンスについても詳細に解説されています。
企業の成長や発展を考えるのであれば、生成AIを活用しない選択肢を取ることは難しくなってきています。リスクヘッジの体制をしっかりと整えた上での積極的な活用が必要な時代に突入してきているのです。
解説：企業が知っておくべきAI活用のポイント
解説①：生成AIとは何か
生成AIとは、文章・画像・音声などの新たなコンテンツを自動で生成する技術です。従来のAIが既存データから分析や予測を行うのに対し、生成AIは全く新しいコンテンツを作り出せます。ChatGPT、Midjourneyなどがよく知られたサービスです。
解説②：AI導入の進め方
AI導入には段階的アプローチが効果的です。まず小規模な試験導入（PoC）を行い、効果を検証します。その結果を基に本格導入の計画を立て、実装後も継続的に改善していくサイクルが重要です。導入前には必ず解決したい課題を明確にしましょう。
解説③：AIのリスク管理方法
AI活用には情報漏洩、誤った情報の生成、著作権問題などのリスクがあります。対策として、利用ガイドラインの策定、AIの出力のチェック体制の確立、セキュリティ教育の徹底などが必要です。リスクを認識した上で適切に管理することで、AIの恩恵を最大限に受けられます。
解説④：AI人材の育成方法
AI活用には専門知識を持つ人材が必要です。外部研修の活用、オンライン学習プログラムの提供、実践的なプロジェクト参加などを通じて社内人材を育成しましょう。また、AIリテラシーを全社的に高める取り組みも重要です。
解説⑤：AI投資の費用対効果
AI導入にはコストがかかりますが、業務効率化、新サービス創出、顧客体験向上などの効果が期待できます。投資効果を最大化するには、自社の強みとAI技術をどう組み合わせるかの戦略が重要です。競合他社の動向も踏まえた中長期的視点での投資判断が求められます。
まとめ
AIテクノロジーは日々進化し、企業のビジネスモデルや業務プロセスを根本から変革しています。特に生成AIの登場により、これまで人間にしかできなかった創造的な作業の一部も自動化できるようになりました。
企業がAIを効果的に活用するためには、技術動向の把握だけでなく、自社の課題を明確にし、段階的な導入と継続的な改善を行うことが重要です。また、リスク管理や人材育成にも十分な注意を払い、バランスの取れたAI活用戦略を構築することが成功への鍵となります。
今後もAI技術は急速に発展し続けることが予想されます。企業はこの変化に対応し、AIをビジネスの競争力強化に活かしていくことが、持続的な成長のために不可欠となるでしょう。