生成AIの活用が進む中、実際に導入した企業はどのような効果を得ているのか、気になっている方も多いのではないでしょうか。

カスタマーサポートの自動化やコンテンツ制作の効率化、生産性の向上など、生成AIはさまざまな業務に応用されています。しかし一方で、導入にはコストや技術面の課題もあり、自社に合った活用方法を見極めることが不可欠です。

本記事では、生成AIを導入した企業6社の事例を紹介しながら、導入効果や活用分野をわかりやすく解説。さらに、自社で導入する際のステップや注意点もまとめています。

生成AIとは？

生成AIとは、テキスト・画像・音声などを自動で生成するAI技術のことです。代表例として、ChatGPTやStable Diffusionが広く知られています。

近年では、単なる業務の自動化にとどまらず、クリエイティブやマーケティング、データ分析分野でも活用が進んでいます。たとえば、以下のような用途があります。

• カスタマーサポートの自動応答
• ECサイトの商品説明や記事作成
• 製造業における生産管理の最適化

導入にはコストやリスクへの配慮も必要ですが、活用の可能性は今後さらに広がると期待されています。

生成AIの導入によるビジネス活用例

生成AIは、業務効率化や新たな価値創出の手段として、多くの企業で導入が進んでいます。

特に、カスタマーサポート・生産管理・プログラミング支援・マーケティング施策などの分野で効果を発揮しています。

ここからは、具体的な活用例を分野別に紹介します。

カスタマーサポートの自動化

生成AIを活用することで、問い合わせ対応の自動化と顧客満足度の向上が実現できます。従来のルールベース型チャットボットと異なり、生成AIは文脈を理解し、自然な対応が可能です。

たとえば、ChatGPTを組み込んだAIチャットボットは24時間稼働し、対応の属人化を防ぎながら業務負荷を軽減します。さらに、FAQの自動生成、問い合わせ内容の分析、多言語対応といった機能により、業務効率と顧客体験の両立が図れます。

生産管理の効率化

製造業において、生成AIは生産スケジュールの最適化や設備保全の高度化に貢献します。需要変動への柔軟な対応や、原材料コストの削減、安定した生産体制の構築が可能になります。

また、作業手順や品質管理データから教育用コンテンツを自動生成することで、新人育成の効率化にも寄与。リアルタイムでのフィードバックを通じて、個別最適なトレーニング支援も実現します。

プログラミングの補助

生成AIは、コードの自動生成・バグ検出・アルゴリズム提案などを通じて、開発効率を大きく向上させます。

たとえば、GitHub CopilotやChatGPTを使えば、簡単な指示で動作するコードが瞬時に生成され、作業時間が短縮されます。また、エラーチェックやコード最適化、複雑な処理のサポートや多言語コードの変換（例：Python → JavaScript）にも対応。

開発現場の柔軟性とスピードが大幅に高まります。

販促・集客用コンテンツの生成

生成AIは、広告・SNS投稿・ブログ記事・動画などの販促コンテンツの作成を効率化します。

たとえば、ChatGPTで商品説明やSEO記事を自動生成し、DALL·EやStable Diffusionで広告用のビジュアルを短時間で作成可能です。さらに、動画のシナリオ作成や編集もAIが支援。ターゲット層に応じたパーソナライズされた訴求がしやすくなり、ブランディング強化にも貢献します。

生成AIを導入した企業6社の事例

生成AIの導入は、業務効率化や新サービスの創出といった成果を多くの企業にもたらしています。ここでは、マーケティング・カスタマーサポート・製造・エンタメなどの分野で生成AIを活用している6社の実例をご紹介します。

1.日本コカ・コーラ｜「話すコカ・コーラ ゼロ」で顧客体験を強化

日本コカ・コーラは、生成AIを活用してパーソナライズ対話型キャンペーン「話すコカ・コーラ ゼロ」を展開しました。1万通りのプロフィールを持つAIキャラクターが、消費者の嗜好や行動データをもとに、アスリート風・ミュージシャン風など最適な人物像で対話を行います。

通常は膨大な工数がかかるパーソナライズ施策も、生成AIによって短期間で実現。SNSや口コミで話題を呼び、ブランド体験の深化と認知拡大に成功しました。

2.江崎グリコ株式会社｜AIチャットボットで社内業務を効率化

江崎グリコは、社内業務の効率化を目的に、AIチャットボット「Alli」を導入しました。情報が社内に分散し、問い合わせが多発していた課題を、生成AIで解決。

導入後は、従業員が即座に必要な情報にアクセス可能となり、年間13,000件以上の問い合わせのうち約31％を削減。FAQの更新も簡単になり、自己解決の文化が浸透。バックオフィスの負荷軽減と生産性向上に大きく貢献しました。

3.株式会社御素麺屋｜来客予測システムで食品ロスを削減

御素麺屋は、生成AIを活用した来客予測システムを導入。過去の売上や気象データをもとに、最大1.5カ月先までの来客数と売上を高精度で予測できる仕組みを構築しました。

レジ端末やスマートフォンからリアルタイムで予測情報を確認できるため、生産量の調整や人員配置の最適化が可能に。これにより、年間100万円以上の食品ロス削減と、人件費1人分の削減を実現しました。

製造業におけるAI活用の好事例として注目されています。

4.非営利特定活動法人エフエム和歌山｜AIアナウンサーで災害時の情報発信を自動化

エフエム和歌山は、少人数体制による情報発信の課題を解決するため、AIアナウンサー「ナナコ」を導入。Amazon Pollyを活用し、深夜・早朝・災害時にも自動で原稿を読み上げる放送システムを構築しました。

2017年の台風時には、約5時間連続で災害情報を発信。さらに、多言語対応の災害情報ソフト「Da Capo」も開発し、他局にも展開しています。地域密着型メディアにおけるAI活用の先進事例です。

5.株式会社データグリッド｜広告向けのAIモデル画像を生成

データグリッドは、GAN（敵対的生成ネットワーク）を活用した全身モデル自動生成AIを開発。広告やアパレルECに向けて、実在しない高解像度人物画像を生成し、撮影コストの削減に貢献しています。

イメージナビとの連携で〈INAI MODEL〉サービスを提供し、長辺4200ピクセルの画像も配信可能。バーチャルモデルは契約不要・永久使用可能で、コストとリスクの両面で企業を支援。今後はメタバースでの活用も見込まれています。

6.星野リゾート｜AI支援ツールでメール対応を効率化

星野リゾートは、宿泊予約センターに生成AI支援ツール「KARAKURI assist」を導入。5,000以上のメールテンプレートを瞬時に検索できるようになり、新人育成のスピードや対応精度が大幅に向上しました。

AIが最適な返信文を自動提案することで、業務負担の軽減と顧客対応の高速化を実現。カスタマーサポート領域における生成AI活用の先進的な取り組みです。

ビジネスに生成AIを導入するための5ステップ

生成AIの活用に関心はあっても、「どこから手を付ければよいか分からない」と悩む企業は少なくありません。業務効率化や生産性向上を実現するには、段階的に計画し、適切な導入プロセスを踏むことが重要です。

ここでは、企業がスムーズに生成AIを導入するための5つの基本ステップを紹介します。

1.生成AIにできることを理解する

導入の第一歩は、生成AIの活用領域を正しく理解することです。文章作成・画像生成・データ分析・プログラミング支援など、多くの業務に応用可能です。

具体例

• カスタマーサポートの自動化
• マーケティングコンテンツの生成
• 生産スケジュールの最適化
• コード補完による開発効率化

まずは、自社の課題や業務フローの中でどこに生成AIを組み込めるかを整理しましょう。

2.生成AIを導入する目的を明確にする

次に重要なのが、生成AIを導入する目的の明確化です。目的が曖昧だと、効果測定やツール選定が困難になります。

目的別の活用例

• 業務効率化：カスタマーサポートの自動化
• 新サービス創出：パーソナライズコンテンツの提供
• データ活用強化：市場予測や顧客分析の高度化

導入目的を明確にすることで、効果測定指標の設定や社内の合意形成もスムーズになります。

3.生成AIを使用する際のリスクと対策を考える

生成AIの導入には、情報漏洩・誤情報・倫理リスクなどの懸念があります。安全かつ効果的に活用するには、リスクを事前に把握し、対策を講じておくことが重要です。

主なリスクと対策

• 情報漏洩：個人情報や機密情報は入力しないルールを策定。明確なガイドラインを整備。
• 誤情報の生成：AIの出力は必ず人が確認。ファクトチェックのフローを構築。
• 倫理・法的リスク：AIによる差別的出力や著作権侵害を防ぐため、倫理ガイドラインを策定し監視体制を整備。

これらを整備することで、リスクを最小限に抑えたAI活用が可能になります。

4.マニュアルやガイドラインを整備する

生成AIを社内で安全に活用するには、ルールの明文化と共有が不可欠です。入力制限や出力チェック、活用目的などをまとめたマニュアルやガイドラインを整備しましょう。

ポイント

• 機密情報の入力禁止ルール
• 人による最終チェックの義務化
• 目的・利用範囲・リスク管理の方針明記
• 定期的な内容の見直し

ガイドラインを運用しながらアップデートすることで、継続的なリスク管理と成果の最大化が図れます。

5.導入し改善を繰り返す

生成AIの導入は一度で完了するものではなく、継続的な改善が重要です。まずは小規模なプロジェクトで試験導入し、効果や課題を検証。その後、出力精度や業務改善度を定期的に評価し、必要に応じて以下を調整します。

• 学習データの見直し
• UIやワークフローの改善
• マニュアル・ガイドラインの更新

現場の声を反映しながら改善を重ねることで、生成AIの導入効果を着実に高めていくことができます。

生成AIの導入におけるリスクや課題

生成AIは、業務効率化や生産性向上といった大きな効果をもたらしますが、運用を誤ると情報漏洩や誤情報の拡散、著作権侵害などのリスクを伴う可能性があります。そのため、導入にあたってはリスクを正しく理解し、事前に対策を講じることが不可欠です。

ここでは、生成AI活用において注意すべき4つの主要リスクとその対策を紹介します。

個人情報の漏洩リスク

生成AIに機密情報や個人データを入力すると、誤って外部に出力される可能性があります。 特にクラウド型AIでは、データが外部サーバーに保存されるケースもあり、情報漏洩のリスクは無視できません。

対策

• 機密情報の入力禁止を徹底データ管理ポリシーや利用規約の確認
• プライベート環境での運用・データ匿名化の導入

導入時には必ずセキュリティ対策と内部ルールの整備を行いましょう。

誤情報（ハルシネーション）の出力

生成AIは、もっともらしく見えるが誤った情報を出力することがあります。これがニュース記事、公式文書、調査資料などに含まれると、企業の信頼や意思決定に悪影響を及ぼすリスクがあります。

対策

• AI出力のファクトチェックを義務化
• 人間による最終確認フローの導入
• 信頼できるデータとの照合ルールを設定

誤情報の発信を防ぐ体制を整えることが重要です。

倫理・社会的配慮の欠如

生成AIは感情や倫理観を持たず、偏見や不適切な表現を出力する可能性があります。とくに災害や社会的課題に関するテーマでは、企業イメージの毀損や批判につながる恐れがあります。

対策

• AI出力のモニタリング体制の構築
• センシティブなテーマに関する使用制限
• 社内倫理ガイドラインの策定と共有

企業には、倫理的責任と安全な運用体制が求められます。

著作権・知的財産の侵害

生成AIは、学習データに基づいて著作物に類似したコンテンツを出力するリスクがあります。また、生成物の著作権の帰属が曖昧なケースも多く、商用利用には注意が必要です。

対策

• 利用規約・ライセンスの事前確認
• 自社データセットの活用
• 生成物に対する人手による調整や修正

法的リスクを回避する仕組みづくりが欠かせません。

生成AIを導入する際の注意点

生成AIは業務効率化や生産性向上に大きく貢献しますが、情報漏洩・誤情報・倫理問題・著作権侵害などのリスクも伴います。そのため、導入時には事前の対策と明確な利用ルールの整備が欠かせません。

ここでは、生成AIを安全かつ効果的に活用するために、導入時に注意すべき主なポイントを解説します。

セキュリティ・プライバシーを確保する

生成AIを安全に運用するためには、機密情報や個人情報の保護が最優先です。入力するデータは必要最小限にとどめ、匿名化・保存先の制限・アクセス権の管理を徹底しましょう。

クラウド型AIを利用する場合は、保存場所やプライバシーポリシーの確認が不可欠です。

さらに、利用状況の定期監査やモニタリング体制を整備することで、セキュリティリスクを最小限に抑えることができます。

ファクトチェックと運用ルールの整備を行う

生成AIは、誤情報（ハルシネーション）や著作物に似た表現を出力することがあるため、事実確認とガイドライン整備が必須です。

対策

• 出力内容の正確性を確認するチェック体制の構築
• 著作権や知的財産に関するリスク検証のフロー化
• 利用目的・範囲を明記したマニュアルやガイドラインの策定と社内共有

これにより、信頼性の確保と法的トラブルの回避が可能になります。

生成AIを安全かつ効果的に導入するために

生成AIは、業務効率化や新たな価値創出を実現できる一方で、情報漏洩・誤情報・倫理・著作権といったリスクも伴います。そのため、活用目的と適用範囲を明確にし、情報管理や出力確認の体制を整えることが重要です。

導入時には、ファクトチェックやマニュアルの整備、社内ガイドラインの共有を徹底し、安全な運用体制を構築しましょう。さらに、導入後も継続的に改善を重ねることで、生成AIの効果を最大限に引き出すことができます。