生成AIの進化は目まぐるしく、AIにより、私たちの仕事や生活は大きく変わりつつあります。
生成AIは、文章作成や要約、翻訳といった業務効率化はもちろん、企画のアイデア出しやプログラミング支援、マーケティング、カスタマーサポートまで、活用シーンは年々広がっています。
一方で、「実際にどんな使い方ができるの？」「メリットだけでなくデメリットも知りたい」と感じている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、生成AIの代表的な活用事例を12選と副業での活用事例3選をまとめました。生成AIを導入することによって得られるメリットや注意すべきデメリットについても分かりやすく解説します。
生成AIをこれから使ってみたい方や、活用のヒントを探している方はぜひ参考にしてください。
生成AIパスポート取得者が内容をチェック
当サイトの記事は、生成AIに関する基礎知識やリスク、適切な活用方法などを学ぶ「生成AIパスポート」の取得者が内容を確認しています。情報の正確性や分かりやすさを意識した記事づくりに努めています。
生成AIとは？活用できるシーン
生成AIとは、文章・画像・音声・動画などのコンテンツを自動で生み出すことができる人工知能のことです。
あらかじめ大量のデータを学習しており、質問に答えたり、文章を作成したり、アイデアを提案したりと、人の創造的な作業を支援します。
従来のAIが「分析」や「分類」を得意としていたのに対し、生成AIは新しい内容を生み出せる点が特徴です。
近年では、ビジネスの業務効率化から個人の学習や創作活動まで、幅広い分野で活用が進んでいます。
生成AIを活用すれば、文章作成や要約、翻訳といった日常的な作業をはじめ、情報整理や企画のアイデア出し、学習や調べもののサポートなど、さまざまな場面で役立ちます。
人が1から考える負担を減らしつつ、判断や工夫といった重要な部分に集中できる点が大きな特徴です。
生成AIは、人の代わりになる存在ではなく、目的に応じて使いこなすことで、仕事や生活をより便利にしてくれるツールだといえるでしょう。
生成AIが活用できる分野について、分かりやすく下表にもまとめましたので、ご参考ください。
| 活用分野 | 具体的な活用内容 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 文章作成・要約・翻訳 | 議事録作成、メール文面作成、資料要約、多言語翻訳 | 作業時間の短縮、文章品質の均一化 |
| 情報収集・分析 | 市場調査、競合分析、データ整理・要点抽出 | 調査工数削減、意思決定の迅速化 |
| 企画立案 | アイデア出し、企画案作成、キャッチコピー生成 | 発想支援、企画スピード向上 |
| プログラミング | コード生成、デバッグ支援、仕様理解 | 開発効率向上、人的ミス削減 |
| マーケティング | パーソナライズ施策、顧客分析、コンテンツ生成 | 顧客満足度向上、CV率改善 |
| カスタマーサポート | 問い合わせ対応、自動応答、FAQ生成 | 対応コスト削減、24時間対応 |
| 社内教育・人材育成 | 個別最適化学習、マニュアル作成 | 学習効率向上、教育負荷軽減 |
| クリエイティブ | デザイン案作成、シナリオ・構成案生成 | 制作時間短縮、表現の幅拡大 |
| 個人利用 | 旅行プラン作成、献立提案、スピーチ原稿 | 日常業務・生活の効率化 |
企業の生成AI活用事例12選！
ここからは、企業の生成AI活用事例について以下のように12選抜粋したものを解説していきます。
それでは、1つずつ詳しく見ていきましょう。
AI検品で検査員を1/4に削減
六甲バター株式会社では、神戸工場の立ち上げを機に、製品検査の進め方を見直しました。多くの品目を扱う現場では、これまで人の目に頼ってきた検査作業の負担が課題になっていたようです。
そこで、ベビーチーズの外観検査にAIを活用する取り組みが始まりました。清水建設と連携し、カメラで撮影した画像をもとに、AIが良否を判定する仕組みを検討していきました。
アルミ包装の反射や影の影響など、思うように進まない点もあり、判定基準については現場で調整を重ねてきたといいます。
現在では検査は安定して稼働しており、検査に関わる人員も大きく削減されています。検査を担当していたスタッフは、装置の操作や調整といった役割を担い、現場を支えています。
今後は、検査工程に加え、設備の状態を把握してトラブルを未然に防ぐ取り組みにも、AIの活用を広げていく考えのようです。
参考元：AIによる検品自動化の裏に試練あり。大手プロセスチーズメーカーの挑戦
専門知識をAIで蓄積し共有
トヨタ自動車株式会社では、生成AIを活用したエージェントシステムの整備を進めています。自動車産業が大きな転換期を迎える中、開発のスピードや扱う技術領域は年々広がっており、社内でも業務の複雑化が課題となってきました。
こうした状況を受けて開発されたのが、AIエージェント「O-Beya（大部屋）」です。
マイクロソフトおよびOpenAIの生成AI基盤を活用し、設計データや過去の知見をもとに、エンジニアが気軽に相談できる仮想の作業空間として構築されました。
エンジンやバッテリーなど分野ごとに複数のAIが用意され、質問内容に応じた情報を提示できる仕組みになっています。
たとえば走行性能に関する問いを投げかけると、関連する専門知識を踏まえた回答を得ることができます。これにより、これまで多くの資料を読み返していた情報探索の手間が軽減されました。
また、ベテランエンジニアが培ってきた知識を蓄積し、次の世代につなげていく点もO-Beyaの役割の1つです。2024年1月からは約800人のエンジニアを対象に運用が始まり、現在も日常的に活用されています。
トヨタ自動車では今後、O-Beyaに加えて、生産管理やデータ活用の分野にも生成AIの活用を広げていく方針のようです。
参考元：トヨタ自動車、エンジニアの知見を AI エージェントで継承へ ー 競争力強化に向け革新的な取り組みを開始
AI導入で手続き業務が楽に
国内に多くの店舗網を持つ三菱UFJ銀行では、早くからAIの活用に取り組んでおり、2016年には社内に専門組織を立ち上げ、業務のさまざまな場面でAIを取り入れる体制を整えてきました。
現在では、住宅ローンの審査や問い合わせ対応など、幅広い業務でAIが活用されています。その中でも特徴的なのが、「AI上司」と呼ばれる取り組みです。
銀行内に蓄積された会議の記録や業務関連の法令などを生成AIに学習させ、上司に相談するような感覚で業務上の課題に向き合える仕組みを目指しているとのこと。
このAI上司を活用することで、判断や検討にかかる時間を短縮し、日々の業務をよりスムーズに進められるようになることが期待されています。
三菱UFJ銀行では、生成AIが業務の「相棒」として自然に使われる環境を見据え、活用ルールの整備や社員向けの教育にも力を入れているといいます。
参考元：「AI上司」が行員の相談に乗ります…三菱ＵＦＪ銀がチャットＧＰＴ活用、業務効率化狙う
建物の立体イメージからデザインを生成
株式会社大林組は、米国シリコンバレーに拠点を置くSRI Internationalと共同で、建物の外観デザインを支援するAI技術「AiCorb（アイコルブ）」を開発しています。
スケッチや建物の立体的なイメージをもとに、外観案を自動で提案できる点が特徴的です。
これまでの設計業務では、設計者がスケッチやCADを使って案を作成し、修正を重ねながら完成度を高めていく必要がありました。要望に合わない場合は同じ作業を繰り返すことも多く、時間や手間がかかっていたといいます。
AiCorbでは、スケッチや立体イメージを読み込ませるだけで、AIが複数の外観デザイン案を即座に生成します。さらに、設計用プラットフォームと連携することで、生成されたデザインをもとに建物の立体イメージまで自動で作成できるようになりました。
これにより、顧客と完成イメージを共有するまでの工程が大幅に短縮され、打ち合わせの場で具体的な案を見せながら議論を進められるようになっています。外観と立体の両面から検討できることで、合意形成のスピード向上にも繋がっています。
参考元：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発
建築デジタルデータを整備
株式会社竹中工務店では、建設業界の生産性向上を目指してデジタル化を進めています。社内のさまざまなデータを集約・蓄積するための中核として、「建設デジタルプラットフォーム」を整備しました。
このプラットフォームでは、生成AIを活用した建設業特化型のナレッジ検索システム「デジタル棟梁」をはじめ、複数の活用が進んでいます。
例えば、建築画像を解析してヒビやサビといった劣化箇所を自動で抽出したり、過去の労災データをもとに発生リスクを予測して注意喚起を行ったりしているといいます。
特に「デジタル棟梁」は、社内の情報や経験を網羅し、専門性の高い質問にも的確に答えられる仕組みです。
従業員が業務上の相談をしたり、人材育成に活用したりすることで、日々の作業の効率化や知識継承に役立てられています。
参考元：「建設デジタルプラットフォーム」によるデジタルデータ活用
カスハラ対策に生成AIを活用
NTTドコモビジネス株式会社が提供する生成AI「tsuzumi」は、コールセンターでのカスタマーハラスメント（カスハラ）対策に活用されています。
顧客からの問い合わせに対し、「tsuzumi」が自動で回答案を作成するだけでなく、顧客の感情や言葉遣いを分析して、深刻なトラブルにつながらない対応を促すことができます。
さらに、オペレーターが回答した内容を評価して「問題のない回答です」とフィードバックする機能もあり、日々の業務でモチベーションを保つ手助けにもなっています。
こうした仕組みにより、オペレーターは安心して対応に集中できるほか、カスハラ防止だけでなく、業務の負担軽減にもつながると期待されています。
参考元：コールセンターのカスハラ対策に生成ＡＩ…苦情を分析して回答例表示、従業員の負担減らす
月7万件のと合わせの処理時間を54％削減
株式会社JR西日本カスタマーリレーションズは、JR西日本お客様センターの運営を担当しており、月に約7万件もの問い合わせに対応しています。
従来、問い合わせ内容は要約して保存していましたが、この作業には時間と手間がかかり、オペレーターごとに要約の品質に差が出ることも課題となっていました。
そこで、自動要約に生成AIを活用する仕組みを導入。
オペレーターは電話応対後に、音声認識で文字起こしされたテキストをツールに貼り付けるだけで、自動的に要約が作成されるようになりました。
実証実験では、後処理時間が18％～54％も短縮できることが分かり、本格導入の決め手となったといいます。
実際に利用したオペレーターからは、「ほとんど手直しせずに使える」「とりとめのない内容もまとめてくれる」といった声が寄せられています。
今後は、要約された文章を分析し、サービス改善に役立てる活用も検討しているとのことです。
参考元：JR西日本カスタマーリレーションズとLLM DXパートナー ELYZA、通話内容要約業務に言語生成AIを導入
CM制作にAIを活用
サントリーホールディングス株式会社は、自社製品「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」のCM制作にChatGPTを活用しました（「やさしい麦茶、発芽大麦入りました。篇」）。
担当者がChatGPTを試してみたところ、偶然にも理想の部長キャラクターとして「やさしい麦茶宣伝部のAI部長」が誕生。
以降、AI部長の提案をもとにCM制作が進められ、キャストには声優の白井悠介さんが起用されました。
さらに、発芽大麦が入ったことを伝える内容についても、AI部長のフィードバックを参考に忠実に再現しています。
中には「突然バレエダンサーになって高速回転する」というユニークな提案もあり、CMではその演出もしっかりと取り入れられています。
冒頭ではChatGPTを活用して制作されたことも明記され、ユーモアあふれるCMに仕上がっています。
参考元：ChatGPTを使っていたらやさしい麦茶宣伝部の“AI部長”が誕生！
AIアシストツールで業務の効率化
SMBCグループでは、2023年7月に従業員専用のAIアシスタント「SMBC-GAI」を導入しました。
生成AIを活用し、専門用語の検索やメール下書き作成、文章の要約・翻訳、プログラミングコード生成など、幅広い業務で生産性向上に活用されています。
開発にあたっては、社内専用環境でのみ動作するプロトタイプを構築し、情報漏えいリスクを回避。
また、利用者が回答の正確性を確認できるよう参照URLを表示するなど、ルールづくりにも注力しました。
Microsoft Teamsに組み込むことで、従業員が日常的に手軽に利用できる仕組みも整備。
リリースまでわずか4か月でスピーディに進められた背景には、既存のMicrosoft 365環境やパートナーシップによる技術的蓄積があり、開発後はルールやマニュアルの整備に時間をかける形で安全性を確保しました。
導入後は「2秒に1回」利用されるほど日常業務に定着しており、生成AIの活用による効率化と人間による創造的業務の両立が進んでいます。
参考元：SMBCグループが独自に生み出したAIアシスタント「SMBC-GAI」開発秘話
コンビニの発注作業の手間を40％削減
株式会社セブンイレブン・ジャパンでは、店舗作業の効率化と従業員の負担軽減を目的に、設備や什器の改良に加えて、2023年から全店舗でAI発注システムを導入しました。
AIが天候や曜日、過去の販売実績をもとに需要を予測し、適正な発注数量を提案することで、品切れを防ぎつつ発注作業の手間を約40%削減。
店舗スタッフは発注以外の業務に時間を使えるようになり、品揃えや売場づくりの改善にも繋がっています。
参考元：店内作業効率化の取り組み
好きな写真のアート画像の生成
アサヒビール株式会社では、「スーパードライ ドライクリスタル」のブランドサイト上で、誰でも簡単にオリジナル画像を作れるサービス「Create Your DRY CRYSTAL ART」を公開しました。
利用者は自分の写真や好きなテキストをアップロードするだけで、AIが個性的なアート画像を生成してくれます。
このサービスには、世界的に高性能とされる画像生成AI「Stable Diffusion」が使われており、体験型プロモーションでの活用は日本初の試みとなりました。
日常の写真や言葉が、AIの力で思いがけないアートに変わる楽しさを体験できる点が大きな魅力です。
参考元：画像生成AI「Stable Diffusion」を日本で初めて体験型プロモーションに活用
LINEメッセージの返事もAIで対応
皆さんもよく利用しているLINEでもLINEAIアシスタントという生成AIが活用されています。
「LINE AIアシスタント」とは、LINEアプリ内で使える生成AIサービスです。簡単に言うと、LINE上でチャットをするだけで、AIが質問に答えたり、文章や画像の処理を手伝ったりしてくれるアシスタントです。
主な特徴は以下の通りです。
- チャットで質問に回答：メッセージを送るとAIが文章で答えてくれる
- 文章の要約・翻訳：長文の内容を短くまとめたり、別の言語に翻訳したりできる
- 画像解析：画像の内容を解析して情報を提供
- 月額制サービス：OpenAIのAPIや「カロミルAPI」などを活用して提供
要するに、LINEの中で使える「賢いお手伝いさん」のような存在で、日常の作業や情報整理をサポートしてくれるサービスです。
参考元：LINE AIアシスタント
副業でも使える
企業のAI活用事例について12選紹介しましたが、「副業でも使いたい」という人もいるでしょう。
ここでは、副業で使えるAIの活用事例を3選紹介します。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
SNS投稿やブログ記事の自動生成
SNS投稿やメールマガジン、ブログ記事など、定期的に行う情報発信も、AIを活用することでぐっと効率化できます。
投稿の目的やターゲット層、文字数やトーンなどの条件をAIに詳しく伝えると、それに沿った複数の投稿案や下書きを瞬時に作成してくれます。
人間はその中から最適な案を選び、必要に応じて表現を微調整するだけで済むため、これまで文章作成に費やしていた時間や手間を大幅に削減可能です。
さらに、AIが提案する複数のパターンを比べることで、発想の幅も広がり、より多様で魅力的な情報発信が可能になります。
その結果、投稿の頻度を落とさずに質も向上させることができ、読者にとっても企業や個人にとっても価値のある情報を届けやすくなるでしょう。
AIを活用することで、忙しい日常業務の中でも、継続的で質の高い情報発信を実現できるのです。
広告バナー画像の生成
画像生成AIを活用すれば、広告バナーやSNS用の画像といったマーケティング素材を、これまで人間のデザイナーでは考えられなかったスピードと量で作成できます。
テキストで指示（プロンプト）を与えるだけで、背景や色、レイアウトが異なる複数の画像を瞬時に生成できるため、作業の効率は格段に上がります。
大量のバリエーションを短時間で作れることで、クリエイティブのテスト回数を増やせる点も大きなメリットです。
感覚や経験だけに頼るのではなく、実際のデータに基づいて広告効果を検証・改善できるため、より成果につながるマーケティング施策を進めやすくなります。
競合調査やレビュー分析
AIは、大量のテキスト情報を瞬時に読み込み、重要なポイントを抽出・要約するリサーチ作業に非常に向いています。
長文の分析や情報整理も、人間の作業速度とは比べ物にならないスピードで行えるため、膨大なデータを短時間で処理できます。
その結果、市場動向や顧客のニーズ、競合情報などを素早く把握でき、意思決定のスピードを大幅に向上させることが可能です。
リサーチにかかる時間を削減できることで、戦略の立案や施策の実行により多くの時間を割くことができ、効率的かつ精度の高いマーケティングや企画業務に活かせます。
生成AIを活用するメリットとデメリット
生成AIを活用するメリットとデメリットについて、簡単に確認できる表を作成しましたので、ご確認ください。
| 項目 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| 作業効率 | 膨大な文章作成や画像生成、リサーチ作業を短時間で実行できる | 生成にかかる時間は短いが、AIの学習や設定には準備時間が必要 |
| コスト削減 | 人手で行う作業を減らせるため、人件費や運用コストを削減できる | 初期導入コストやサーバー費用、ライセンス料がかかる場合がある |
| アイデア創出 | 新しい広告案や文章パターン、画像などを大量に生み出せる | AIの提案は過去データに基づくため、完全にオリジナルで独創的とは限らない |
| データ活用 | 膨大な情報を分析して要約・抽出できる | 情報の正確性は保証されないため、人間のチェックが必要 |
| 作業の標準化 | 品質やフォーマットを統一したアウトプットが得やすい | 指示（プロンプト）の精度によって結果が変わるため、運用には慣れが必要 |
| 学習・スキル向上 | AIのサポートにより、専門知識がなくても一定レベルの成果物を作れる | AI任せにすると、担当者自身のスキル向上が遅れる可能性がある |
このように生成AIを活用することで、上記のようなメリットとデメリットがあると考えられます。
それぞれメリットとデメリットについて詳しく噛み砕いてまとめましたので、そちらもご参考ください。
生成AIのメリット
生成AIを活用すると、業務効率化やクリエイティブの幅の拡大など、さまざまなメリットが得られます。
例えば、文章作成では、ブログやSNS投稿、メールマガジンなどの下書きを瞬時に複数パターン作れるため、従来かかっていた時間を大幅に削減できます。
また、画像生成AIを使えば、広告バナーやSNS用の素材を高速かつ大量に作れるため、テストや改善の回数を増やし、データに基づく効果的なマーケティングも可能です。
さらに、AIは大量のデータを瞬時に分析して要点をまとめることが得意です。
市場調査や顧客分析のリサーチ作業を効率化できるため、意思決定のスピードを上げられます。
人間では時間がかかる作業もAIに任せることで、クリエイティブや戦略立案など、より価値の高い業務に集中できるのも大きな利点です。
要するに、生成AIは「作業のスピードアップ」と「質の向上」を両立させるツールとして、現代の業務やマーケティングで欠かせない存在になりつつあります。
| 活用分野 | 生成AIを使うメリット | 効果・イメージ |
|---|---|---|
| 文章作成 | 下書きを瞬時に複数パターン作成 | SNS投稿、ブログ記事、メールマガジンの作成時間を大幅削減 |
| 画像・動画作成 | 高速かつ大量に素材を生成 | 広告バナーやSNS用画像のテスト回数増加、データに基づく改善 |
| リサーチ・分析 | 膨大なデータから要点を抽出・要約 | 市場や顧客ニーズを素早く把握、意思決定のスピード向上 |
| 業務効率化 | 単純作業をAIに任せる | 人間はクリエイティブ業務や戦略立案に集中可能 |
生成AIのデメリット
生成AIは便利な反面、いくつか注意すべき点もあります。
まず、AIは膨大なデータを学習して回答を生成しますが、必ずしも正確な情報だけを返すわけではありません。
間違った内容や古い情報が混ざることもあるため、最終的な判断は人間が行う必要があります。
また、クリエイティブな作業ではAIが提案するアイデアに偏りが出たり、独創性が十分でない場合もあります。
AI任せにしすぎると、オリジナリティの低下につながることもあるでしょう。
さらに、生成AIの利用にはセキュリティや個人情報保護の観点から注意が必要で、情報の取り扱いや社内ルールの整備が欠かせません。
つまり、生成AIは「便利なツール」である一方で、正確性の確認や独自性の補完、セキュリティ管理など、人間側の工夫やチェックが必要な点があることを理解して使うことが重要です。
| デメリット | 内容 | 注意ポイント |
|---|---|---|
| 正確性の問題 | AIは誤った情報や古い情報を生成することがある | 最終判断は人間が行う必要がある |
| 創造性の偏り | 提案されるアイデアが偏ることがある | 独創的な要素は人間が補う必要がある |
| データ・情報管理 | AIに入力した情報が外部に漏れるリスク | 社内ルールやセキュリティ対策が必要 |
| プロンプト依存 | 指示の出し方によって回答の質が大きく変わる | 質の高い指示（プロンプト）の工夫が必要 |
まとめ：生成AIを活用して業務と発想を加速させ副業もスムーズに！
生成AIは企業の業務効率化や情報整理だけでなく、副業や個人の創作活動でも大きな力を発揮します。
文章作成や画像生成、リサーチなど、従来時間がかかっていた作業をスピーディに行えるため、限られた時間でも成果を最大化可能です。
企業の事例に見られるように、定型作業の効率化や品質向上が期待できる一方、副業では自分のアイデアを素早く形にしたり、情報収集やテストを手軽に行えるのが魅力です。
生成AIをうまく活用すれば、仕事も趣味も副業も、もっと自由に効率よく進められるでしょう。
コメント