【事例付き】生成AIをビジネスでどう使う？具体的な活用方法

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近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの進化が急速に進んでいます。

自然言語処理や画像生成など、これまで人間にしかできないと思われていた創造的なタスクも、AIが高精度にこなせるようになり、あらゆる業界で導入が進み始めています。

本記事では、生成AIの基本を押さえつつ、実際のビジネスシーンでの活用方法と導入事例を紹介します。

生成AIとは？基本的な仕組みと特徴

生成AI（Generative AI）は、テキスト、画像、音声などのデータをもとに、新しいコンテンツを自動生成する技術です。

特に「大規模言語モデル（LLM）」をベースとしたAIは、文章の作成、要約、翻訳などに強みを発揮します。

ビジネスへの応用が進んでいる理由は、創造力と作業効率を同時に補完できるからです。

なぜ今、ビジネスにおける生成AI活用が注目されているのか

2023年以降、ChatGPTやClaudeなどの登場により、ビジネス用途にも十分耐えうる生成精度が実現しました。

これにより、単なる話題性にとどまらず、「人件費の削減」「業務の高速化」「質の向上」といった具体的な成果が得られるようになり、あらゆる企業が導入検討を始めています。

業界別！生成AIの具体的な活用事例

生成AIは業界を問わず活用されています。

以下では、主要な業界ごとに活用事例を紹介します。

マーケティング分野：コピー作成やキャンペーン設計

マーケターが日々頭を悩ませるキャッチコピーや広告文案の生成を、AIが支援してくれます。

ターゲット層やトーンを指定するだけで、複数案を瞬時に作成できるのでとても便利です。

SEO記事の下書き作成やSNS投稿案の自動生成も一般化しつつあります。

たとえば、ChatGPTでキャッチコピーを考えてもらいました。その際にChatGPTに与えた情報は以下のようになっています。

• ・今度リリースする、新商品のチョコのキャッチコピーを考えてください。
• ・サクサクのクランキー感が特徴です。

この情報を元に考えてもらいました。

ChatGPTが一瞬で新商品のチョコのキャッチコピーを考えてくれました。

また、「こういった情報を追加すると、さらに案を出せます」という提案もしてくれています。

営業・カスタマーサポート：チャットボットやFAQ自動生成

生成AIを組み込んだチャットボットは、顧客の質問に自然な会話で応答可能です。

FAQの自動生成や、問い合わせ履歴を学習した応答精度の向上も進んでいます。

サポート対応の時間とコストを大幅に削減できます。

Geminiにカスタマーサポート用のチャットボットの作成を依頼すると、以下のような回答が返ってきました。

チャットボットを作成するために必要な条件定義などを回答してくれています。

また、Geminiにチャットボットのコーディングを依頼したところ、専用のツールを使うことを提示されましたが、Python向けの簡単なコード例を依頼してみました。

Geminiは、「非常に基本的なテキストベースのコンソールのロジック」を生成してくれています。

実際のビジネスで使う上では、チャットボット作成ツールを利用することをおすすめしますが、チャットボットとはどういったものか、を試したい程度であれば、このコードで体験することが可能です。

人事・採用：求人票作成や面接質問の自動化

人材募集においても、職種や求めるスキルを入力するだけで求人票の草案を作成します。

面接で使える質問リストや評価ポイントの整理など、採用業務全体を効率化できます。

MicrosoftのCopilotに、「私は人事課に所属する面接官です。我が社の面接を受ける希望者に対して、どのようなことを面談すればいいか、質問を考えてください」と質問してみました。

こういった面談用の質問も生成AIを使えばすぐに考えてくれます。

ビジネスにおいてこういった案だしは、多くの場面で活用できますし、業務効率につながるでしょう。

製造・物流：設計補助や予測メンテナンスへの応用

CADデータや過去の設計情報をもとに、新たなプロトタイプを生成したり、故障履歴からメンテナンス時期を予測したりする活用例が増えています。

生成AIが“ベテランの勘”を代替しつつあります。

教育・研修：カリキュラム作成や学習支援

従業員向けの研修資料を、スキルレベルや職種別にカスタマイズして作成できます。

質問応答型の学習ツールとしても活躍し、eラーニングのパーソナライズ化が実現できます。

生成AIを活用するメリットと課題

生成AIには多くの利点がありますが、注意すべき課題も存在します。

業務効率化とコスト削減のインパクト

AIが日常的な業務を肩代わりすることで、社員はより戦略的な業務に集中できます。

結果として生産性向上や人件費の削減、ミスの低減が可能になります。

ヒューマンエラーの削減と品質向上

定型業務や文書作成では、ミスのない安定した出力が可能です。

さらに、AIが出力した内容を人間がチェックする体制にすることで、精度の高い成果物が短時間で完成します。

生成AIが作成したものをノーチェックにするのではなく、人間がチェックすることで、より精度の高い成果物になります。

データ漏洩や著作権リスクとどう向き合うか

一方で、AIに入力する情報の管理や、生成物の著作権帰属の問題には慎重な対応が必要です。

社内ルールの整備や、利用規約の理解が不可欠となります。

個人情報を中心に、機密性の高い情報はうまくカモフラージュして生成AIに質問や作成してもらうことも必要です。

生成AI導入のステップとポイント

実際に生成AIを導入するには、段階的なアプローチが効果的です。

活用目的の明確化とユースケースの選定

まずは「何を目的に使うのか」を明確にしましょう。

社内業務の効率化か、顧客対応の自動化か。目的に応じて、適切なユースケースを選定します。

適切なツール選びと社内展開の方法

ChatGPT、Claude、Jasperなど、多数の生成AIツールが登場しています。

料金体系、精度、カスタマイズ性を比較し、自社に最適なものを選ぶことが重要です。

また、複数の生成AIを1つのプラットホームで使えるツールもあります。

本家バージョンより、月額料金がお得なものもあるので、下記の記事を中心に検討してみてください。

社内教育とルール整備の重要性

AI活用は全社員のリテラシー向上が成功の鍵です。

操作方法だけでなく、倫理的な使い方や情報管理の指針を周知する必要があります。

実際の導入企業インタビュー・事例紹介

ここでは、実際に生成AIを導入して成果を上げた企業事例を紹介します。

事例①：中小企業が生成AIで問い合わせ対応を自動化

ある従業員30名規模の中小IT企業では、日々の問い合わせ対応が社員の大きな負担となっていました。

特に、よくある質問（FAQ）への対応や、簡易なトラブルシューティングの返答に多くの時間を割かれており、コア業務が圧迫される状況が続いていました。

そこで、ChatGPT APIを組み込んだ社内チャットボット導入しました。

過去の問い合わせ履歴やナレッジベースを学習させ、よくある質問にはAIが即時に対応する仕組みを構築したのです。

導入から3ヶ月で問い合わせ対応件数のうち約30％を自動化に成功し、顧客満足度スコア（CSAT）は前年比で12%向上し。サポート担当者の残業時間も月10時間以上削減されました。

事例②：大手企業が生成AIで商品説明文を一括生成

国内大手のEC企業では、年間数千点にもおよぶ新商品の説明文の作成業務があり、各担当者の負担が大きな課題となっていたのです。

特に商品特徴やターゲット層ごとに異なるコピーライティングが必要で、外注にかかるコストも無視できない規模でした。

そこで、生成AIツール（ChatGPT＋独自チューニング）を使って、商品データベース（商品名・仕様・カテゴリなど）を入力すると、自動でSEOに最適化された説明文を出力する仕組みを構築しました。

月間300件以上の商品説明文が半自動で作成できるようになり、ライターによる最終チェックを経ても全体作業時間は従来の半分に短縮させられたのです。

このことで、リリーススピードが向上し、売上にも好影響をもたらしました。

事例③：教育機関が生成AIで研修コンテンツを制作

全国で企業研修を行うある教育機関では、業種や階層別に研修内容をカスタマイズする必要があり、コンテンツ作成に多大な工数がかかっていました。

特に中堅社員向けのスキルアップ教材や、若手社員向けのビジネスマナー研修資料などは、更新頻度も高く、担当講師の負担となっていました。

この課題に対して、生成AIを導入し、職種・レベル・目的を指定するだけでドラフト版の教材コンテンツを自動生成できる体制を整備したのです。

これにより、1講座あたりの作成時間を従来の約4分の1に削減させられました。

さらに、AIによるクイズ形式の設問作成や、受講者からのよくある質問への応答スクリプトの自動生成にも活用され、講師の準備負担が軽減しています。

結果として受講者満足度が向上し、研修サービスのリピート率も15%増加しました。

今後の展望と経営層・担当者が取るべきアクション

生成AIは今後ますます高度化・低価格化が進むと予想されます。

経営者や各業務に携わる担当者は、今後どのように生成AIに携わっていくべきなのかについて解説します。

生成AIの進化と求められるビジネススキル

生成AIは単にツールを使うだけでなく、「問いの立て方（プロンプト設計力）」や「判断力」が重要になります。

生成AIの出力を“使いこなす”力が問われる時代です。

明日から始める！スモールスタートのすすめ

いきなり全社導入せずとも、まずは特定部署や業務で試験導入し、効果検証を行うことが現実的です。

PoC（概念実証）から始めることで、社内理解も得やすくなります。

生成AIを導入するメリットを、1つずつ実感してもらうことが重要です。

まとめ

生成AIは万能ではありませんが、正しく活用すればビジネスに大きな革新をもたらします。

重要なのは、目的に合った使い方と、適切な導入体制を整えることです。

AIに「何をさせたいのか」を考えることが、成功の第一歩といえるでしょう。

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