生成AIの活用は、ビジネスの効率化や新たなアイデア、コンテンツの創出などに役立つため、今後のビジネスにおいて、その重要性がますます注目されています。
本記事では、生成AIの特徴や従来のAIとの違い、様々な業界での具体的な活用事例、生成AIのビジネス活用における問題点や成功のポイントについても詳しく解説しています。
生成AIがビジネスにもたらす可能性と課題の理解にお役立てください。
生成AIとは?従来のAIとの違いは?
生成AIとは、与えられた情報やデータを基にして、新しいコンテンツを生成できるAIのことです。
生成AIを活用することで、文章、画像、音声、動画など、さまざまな形式のデータ生成が可能になります。
従来のAIと生成AIは創造性の点で大きな違いがあります。
従来のAIは、最初に決められた範囲でデータ分析や特定タスクを自動化するような限られた行動が主でした。
一方の生成AIは、学習したデータを分析し、それを基にして新しいアイデアや独自のコンテンツを作り出すことが可能です。 生成AIの登場により、ビジネスにおける多くの業務の自動化や効率化が期待されており、既にコンテンツ制作、カスタマーサポート、マーケティングなど、さまざまな領域で生成AIの活用が進んでいます。
生成AIのビジネス活用事例11選
生成AIは、ビジネスのさまざまな場面で活用が進んでいます。
以下はその代表的な活用方法です。
- 顧客満足度向上 ・広告、プロモーション
- 社内業務の効率化
- 社員教育 ・カスタマーサポートの効率化、自動化
- 書類作成
- 建築、内装デザイン
- 市場予測
- 教育サポート
- ソフトウェア開発
- 研究開発
それぞれの活用方法について、以下より具体的な事例をご紹介します。
1)顧客満足度向上:Alicia lulu
ウィッグメーカーのNAO-ARTが運営するブランドAlicia luluでは、パーフェクト社の技術を活用したヘアスタイルシミュレーションサービスを提供しています。
このサービスは、個人情報の登録は一切不要で無料利用が可能です。
ユーザーは自分の顔写真を使い、60種類以上もの多様なヘアスタイルを高い再現性で体験できます。
また、シミュレーション後の画像は保存可能で、気に入ったスタイルのウィッグの直接購入も可能です。
このような体験型のサービスの活用では、体験を通じて顧客満足度の向上や購買決定を支援する効果が期待できます。
参考: Alicia lulu「AIヘアスタイルシミュレーション」
2)広告、プロモーション:株式会社しまむら
株式会社しまむらは、ファッションセンターしまむらにおける販促活動やSNSを通じた情報発信に、AIモデル「瑠菜(るな)」を活用しています。
AIモデルを活用することで、狙ったターゲット層に対し、従来よりもスピーディーな販促活動の実現が可能となっています。
AIモデルの活用には、制作のリードタイム短縮やコスト削減効果、ブランディングやマーケティングの最適化などの効果が期待されています。
参考:株式会社しまむら「ファッションセンターしまむらからAIモデル「瑠菜(るな)」がデビュー!」
3)社内業務の効率化:NTT DATA
NTT DATAは、生成AIを用いたチャットサービスと社内ナレッジ検索システムを、社内業務の効率化に活用しています。
チャットサービスは全社員を対象に提供されており、文章作成やアイデア出しなどの業務をサポートしています。
社内ナレッジ検索では、独自開発のクローラーと組み合わせることで、高精度な情報検索を実現しています。
これらの取り組みにより、社員の生産性向上や業務時間の削減が実現され、9割以上の社員が継続利用を希望するなど高い満足度を得ています。
参考:NTT DATA「NTT DATAが実践!生成AIの導入で進化した職場に」
4)社員教育:株式会社9E
株式会社9Eは、オンライン面談や電話での対応を録画・録音し、文字起こしまでを一元的に管理するために、ACES Meetという商談解析AIツールを導入しています。
このAIツールを活用し、新人研修において過去の面談データを用いることで、研修期間を1ヶ月から約1週間に短縮することに成功しています。
このツールは面接対策、研修資料作成、情報共有、提案スキルの向上など、多岐にわたる用途で活用可能なため、導入の結果、社員の早期スキルアップや業務効率の向上が実現し、リモートワーク下での人材育成に大きく貢献しています。
参考:ACES Meet「OJTの期間が1/4に短縮!ACES Meetを新人研修に転用し早期の立ち上がりを実現」
5)カスタマーサポートの効率化、自動化:au
auは、LINEアカウント「auサポート」のチャットボットに生成AIを導入し、カスタマーサポートの効率化と自動化に取り組んでいます。
この取り組みは、2024年2月29日時点においては、国内主要企業での商品・サービスに関するカスタマーサポート領域において、生成AI搭載チャットボットを提供する初めての事例です。
生成AIは、お客様の長文の問い合わせから会話の意図を認識し、不足情報がある場合は再質問を行い追加で情報を集めることで、問い合わせの解決にかかる時間の短縮に役立てられています。
実際、既存のチャットボットに比べ、問題解決までの時間を約2割短縮することに成功しています。
また、チャットアドバイザーへの引き継ぎ時に会話の要約内容を提供することで、チャットアドバイザーの回答支援としても活用されています。
さらに、この技術はアドバイザーの研修にも活用されており、アドバイザーのスキル向上にも役立っています。
参考:au「au、チャットボット問い合わせ対応に生成AIを活用開始」
6)書類作成:ビズリーチ
ビズリーチは、転職活動における職務経歴書作成を支援するため、「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」ツールを開発しました。
職務経歴書は転職時の最初の段階で重要になる書類ですが、その作成には時間がかかり、さらに魅力的な内容にすることが難しい面もありました。
ビズリーチのツールは、簡単な質問に回答するだけで、質の高い職務経歴書の作成を可能にしています。
実際に行われた検証では、ツールを使用した会員は、使用しなかった会員と比較して、平均40%多くのスカウトを受け取ることが確認されています。
参考:PR TIMES「ビズリーチ「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」を開発。東京大学マーケットデザインセンターと共同で、GPTツールの性能評価を発表」
7)建築・内装デザイン:CGworks
CGworksは、建築・内装デザイン業界向けの画像生成AIサービス「MyRenderer」を開発しました。
MyRendererは、簡単な操作で質の高いデザイン案の自動生成を可能にしています。
MyRendererでは、ユーザーが画像をアップロードし、キーワードを選択するだけで、約1分でレンダリングが完了します。
豊富なデザインスタイルは毎週更新されており、2024年9月時点で約1000社が利用登録しており、業界での活用が進んでいます。
また、MyRendererでは、生成AIで懸念される著作権問題に対して、サービス開発の初期段階から配慮されているため、デザイナーや設計者が安心して使えるサービスとなっています。
参考:CGworks「建築・内装に特化した画像生成AIサービスがリリース」
8)市場予測:西松建設
西松建設は、建設業界の物価変動予測のために。
経済特化生成AIプラットフォーム『xenoBrain』を導入しています。
このプラットフォームは、建設資材物価指数や建築費指数、鉄の価格など約670種類の指標を予測することで、見積もりや発注のタイミングの判断に活用できます。
西松建設では、このプラットフォームを、特に見積から着工、発注までの期間における価格変動リスクの軽減や、価格上昇が予測される資材の早期発注判断に役立てています。
また、全国の積算や調達担当者との情報共有にも活用が検討されています。
参考:PR TIMES「西松建設、経済特化生成AI『xenoBrain』で建設業界の物価変動を先読み」
9)教育サポート:学研メソッド
学研ホールディングスのグループ会社である学研メソッドは、学研オリジナル学習システム(GDLS)にChatGPTを活用したサービスのベータ版提供を開始しました。
このシステムでは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいてメッセージを発信することで、個別に最適な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化することが目指されています。
また、生徒一人ひとりに合わせたメッセージを送ることで、生徒が毎日ログインする習慣の促進効果も期待されています。
参考:学研メソッド「ChatGPTを活用したサービスのベータ版提供を開始しました。」
10)ソフトウェア開発:NTTPC
NTTPCでは、生成AIを活用したソフトウェア開発の効率化を進めています。
2023年度には、GitHub CopilotやChatGPTを活用することで、ソフトウェア開発スピードにおける4割の時間短縮、1日あたり約68分の作業時間短縮などの効果が確認されています。
また、生成AIを利用した人の8割が業務に対するモチベーションアップを感じるなど、ソフトウェア開発において、単に作業が効率化するだけでなく、心理的な面においても良い効果が出ることが確認されています。
NTTPC「生成AIを活用したソフトウェア開発の業務効率化の取り組み紹介」
11)研究開発:三井物産
三井物産は、米国の半導体大手NVIDIA社と協力して、AI創薬支援サービス「Tokyo-1」を提供しています。
創薬研究では、AIの活用により研究コストや時間が従来の1/3に短縮するとの予測もあります。
実際にAIを活用することで、非臨床試験を通過する確率が従来の10から20倍になった企業の報告もあります。
Tokyo-1には創薬研究を効率化するだけでなく、製薬企業同士をつなぐコミュニティを提供する役割もあり、非競争領域での企業間連携を促進し、業界全体の底上げも図られています。
参考:三井物産「AIが創薬にもたらす未来――三井物産×NVIDIAが仕掛ける創薬支援サービス「Tokyo-1」」
生成AIのビジネス活用における問題点
生成AIはビジネスのさまざまな場面で役立ちますが、特有の問題点も存在します。
特に生成AIには、法律、品質、セキュリティの3つの問題点があるため、活用に際してはこれらの問題点に留意が必要です。
法律の問題
AIが生成したコンテンツの著作権、学習データに含まれる著作物などの取り扱いについては、法的解釈が定まっていない部分も多く存在します。
そのため、生成AIのビジネス活用では、著作権、商標権、肖像権などの法的問題に注意しておく必要があります。
生成AIをビジネスで活用する際には、明確な利用方針の策定や生成コンテンツの慎重な確認プロセスを整備して、早い段階から法的リスクに備えておくことが必要です。
また、AI技術の進展に伴う法制度の変化にも注意を払い、必要に応じて専門家のアドバイスを受けることが望ましいでしょう。
品質の問題
AIが生成したコンテンツには、時に不適切な表現や誤情報が含まれることがあります。
そのため、生成AIが出したコンテンツをそのまま使った場合、不適切な表現や誤情報により、業の評判が損なわれる可能性があります。
また、生成AIにはフェイクコンテンツの問題も存在します。
現実には存在しない情報や画像の生成が、誤った情報の拡散や社会的混乱を招く場合もあります。
これらの問題に対処するには、人間による確認プロセスを導入する、利用者への適切な教育を行うなどの対策を行っていくことが重要です。
セキュリティの問題
生成AIのビジネス利用においては、機密情報の流出リスクに注意する必要があります。
生成AIは学習データに含まれる情報を記憶し、それを基に新しいコンテンツを生成します。
このプロセスで、学習させた機密情報が意図せず出力に含まれてしまう可能性があります。
例えば、社内文書や顧客データを学習したAIが、これらの情報を含む文章を生成してしまうケースが考えられます。
また、AIシステムへのサイバー攻撃により、学習データそのものが流出するリスクもあります。
このようなセキュリティリスクに備えるためには、AIに学習させるデータの選択や利用範囲の設定を慎重に検討する必要があります。
生成AIのビジネス活用を成功に導くポイント
生成AIのビジネス活用では、以下のようなポイントを押さえた運用を心がけることが、成功への近道となります。
- 生成AIを活用する業務と目的を明確に定める
- 成果とデータを元に継続的に学習を進める
- 社員教育を徹底する
- リスク対策を実施する
生成AIを活用する業務と目的を決める
生成AIの導入を成功させるには、まず活用する業務と目的を明確に定めることが重要です。
目的を明確にしておくことで、適切なAIツールの選択や、必要なデータの準備、人材の配置などを効果的に行え、導入後の効果測定も行いやすくなります。
例えば、顧客サポートの効率化、商品開発の促進、新たなマーケティング施策の立案など、生成AIを活用する具体的な業務や目的を設定し、さらにその業務や目的に応じて、AIの導入により期待される効果を数値で評価できるよう、KPI(重要業績評価指標)を設定しておくことも有効な対策となります。
成果、データを元に学習を進める
最初に学習させたデータだけでは、生成AIが期待する動作を行えない場合も多くあります。
その場合、生成AIの性能をさらに引き出すためには、使用後の成果やフィードバックなどのデータを活用し、期待した行動や成果が出せるよう、精度を向上させていくことが効率的な生成AIの運用につながります。
社員教育を進める
生成AIを効果的に活用するには、利用する社員の教育も重要です。
社員教育では、AIツールの基本的な使い方から、AIの特性や限界、内包するリスクに対する理解など、幅広い教育が必要となります。
例えば社内で生成AI活用に向けた教育プログラムを提供したり、実際の業務でAIを活用するワークショップを行ったりすることは、生成AI活用に向けた社員教育を推し進めることに役立ちます。
企業全体のAIリテラシーが向上すれば、AIツールの活用が進み、業務効率の向上や新たなアイデアの創出にもつながるでしょう。
リスク対策を徹底する
生成AIには、法律や品質、セキュリティ面のリスクが存在することは、先ほどもお伝えしたとおりです。
これらのリスクに備えるためは、アクセス権限の管理、法的指針の明確化、人間によるチェック体制の整備などの対策を行う必要があります。
リスク対策を徹底することで、将来的な生成AIによるリスクを軽減し、生成AIのより安全で効果的な活用が可能となります。
美容、ファッション業界の生成AI活用はご相談ください
美容・ファッション業界においても、生成AIの活用は急速に進んでいます。
生成AIの活用は、顧客体験の向上や業務効率化を通じ、企業の成長につながる大きな可能性を秘めています。
例えば、今回ご紹介した活用事例の中では、Alicia luluが提供するウィッグのバーチャル試着体験において、バーチャル社のAIヘアスタイル技術が使われています。
AI ヘアスタイルの活用により、髪型やウィッグなどの最終的な仕上がりをリアルに再現することで、顧客満足度の向上に貢献できます。
さらに、バーチャルヘアカラー技術も合わせて活用すれば、よりお客様一人ひとりに合った髪型と髪色の提案が可能になります。
パーフェクト社では、この他にもAI肌分析、ARバーチャルメイク、さらにはアクセサリー類の試着まで、さまざまなバーチャル体験を実現できる技術を提供しています。
美容、ファッション業界で、生成AIを活用した新たなビジネス展開をお考えの方は、ぜひパーフェクト社にご相談ください。
お客様のニーズに合わせた具体的な提案をさせていただきます。