生成系AIの活用事例8選
生成系AIは、幅広い業界で導入され、業務効率化だけでなく新たな価値創出にも貢献しています。まずは、各業界での具体的な活用事例を解説します。
事例1｜問い合わせ対応（観光業界）
観光業界では、問い合わせ対応業務の効率化に生成系AIを活用したチャットボットが導入されています。このチャットボットは、観光客からの予約や購入に関する質問に対し、24時間体制で自動応答が可能です。
運行状況や予約状況といったリアルタイムな情報にも対応できるため、従来の電話やメール対応の負担を大幅に軽減しています。
例えば、大型観光地を運営する事業者で、年間を通じて多くの問い合わせを処理する手間が課題となっていました。そこで、生成系AIを用いたチャットボットを導入し、顧客対応を自動化する取り組みを始めたそうです。人的リソースを削減しながらも迅速かつ的確な回答を提供できるようになり、顧客満足度の向上と業務の効率化を同時に実現しました。
事例2｜クリエイティブ制作（飲料業界）
飲料業界では、生成系AIを用いたクリエイティブ制作が広がりを見せています。例えば、生成系AIで作成したモデルやキャラクターをCMやSNSでのPR活動に活用するケースがあります。魅力的なコンテンツを短期間で制作できるようになったことは、大きな変革でしょう。
また、商品のパッケージデザインにも生成系AIが活用されています。従来はデザイナーが時間をかけて行っていた作業をAIが補助することで、最適なデザインを迅速に作り出すことが可能になりました。
事例3｜商品開発（食品業界）
食品業界の商品開発プロセスも、生成系AIによる革新が進んでいます。従来は試行錯誤を繰り返しながら進められていましたが、生成系AIを活用することで消費者の嗜好データに基づく開発が可能になりました。
ある食品メーカーでは、新商品の味を生成系AIが予測し、そのデータを基に試作品を開発しています。このアプローチにより、開発期間を従来の半分以下に短縮し、消費者のニーズに的確に応える商品を迅速に市場に投入できるようになったそうです。
また、生成系AIが提示するトレンドデータを活用することで、競争力のある新商品の開発も進められています。
事例4｜品質管理（製造業界）
製造業界では、品質管理システムに生成系AIを導入することで、不良品検出の精度とスピードが向上しています。生成系AIは、製造ラインでリアルタイムに製品を検査し、通常の目視検査では見逃されがちな微細な欠陥を検出します。
例えば、ある自動車部品メーカーでは、生成系AIを用いた品質管理システムを導入し、不良品の割合を大幅に削減しました。この取り組みにより、製品の信頼性が向上し、顧客満足度も高まりました。
また、自動化された検査プロセスによって、人員コストの削減と検査スピードの向上が実現しています。
関連記事：「製造業におけるAIの導入事例10選！導入手順や注意点も解説」
事例5｜需要予測（小売業界）
小売業界では、過去の売上データや天候、市場動向などの情報をもとに生成系AIが需要を予測しています。この需要予測は、適切な在庫管理を可能にし、無駄を削減することでコストの最小化を実現します。
例えば、ある大手スーパーでは、生成系AIを活用して季節商品や天候に影響される商品の需要を予測しています。結果として、販売機会を逃すことなく、適切なタイミングでの商品補充が可能になったそうです。
小売業界における在庫コストの削減や、収益最大化のヒントとなる事例のひとつです。
関連記事：「需要予測AIの導入事例5選！おすすめのサービスも紹介！」
事例6｜自動発注（小売業界）
小売業界における発注業務の効率化にも生成系AIが活用されています。価格や客数、天候、曜日といった複数の要素を分析し、最適な発注数を提案するシステムが導入されています。
例えば、あるスーパーマーケットチェーンでは、生成系AIを用いて店舗ごとに異なる需要を分析し、それに基づいて発注数を調整しているそうです。このシステムにより、売れ残りのリスクを抑えると同時に、欠品による機会損失を防ぐことが可能になりました。
また、発注業務の効率化によって、スタッフが他の業務に集中できる環境も整えられたとのことです。
事例7｜価格査定（不動産業界）
不動産業界では、生成系AIが賃貸や売買物件の価格査定に活用されています。生成系AIを用いることで、短時間で正確な価格推定が可能となり、顧客に迅速な対応を提供できます。
ある不動産企業では、生成系AIによる価格査定システムを導入し、担当者間での価格設定のばらつきを防いでいます。また、顧客が物件の市場価格をすぐに把握できるようになったため、意思決定のスピードが向上しました。
この取り組みは、顧客満足度の向上だけでなく、企業全体の業務効率化にも貢献しています。
事例8｜画像診断（医療業界）
医療業界では、生成系AIを活用した画像診断が進んでいます。生成系AIは、レントゲンやMRI画像の解析に用いられ、従来の方法では発見が難しい微細な変化を検知します。
例えば、ある病院では生成系AIを導入した診断システムを使用しており、初期段階の重大な疾患を早期に発見することが可能になりました。
このシステムは、医師の負担を軽減しつつ、診断の精度を向上させています。患者がより安心できる医療サービスを提供する一助ともなっているようです。
生成系AIの利用に関する最新の動向
生成系AIは、さまざまな分野で導入が進んでおり、その動向は多くの注目を集めています。特に業務効率化やコスト削減に寄与する例が増えており、自治体や企業での実績も多く聞かれるようになりました。
また、研究分野や金融業界など、これまでAI導入が進んでいなかった分野でも活用が本格化しています。ここからは、生成系AIの利用に関する最新動向を紹介します。
生成系AIの導入による実際の削減額
生成系AIの導入は業務効率化だけでなく、実際のコスト削減にも貢献することが示されています。実際の削減額は下記の通りです。
・A社において、電話問い合わせ対応時間が50％以上削減された
・B社において、社内問い合わせへのチャットボット活用により、年間約5億円ものコストが削減された
・C市では年間約200万円の運用コスト削減を達成
なお、自治体における活用例について、詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。
「自治体における生成系AIの活用方法とは？その導入事例を紹介」
金融業界で生成系AIの導入が本格化
2023年以降、金融業界での生成系AI導入が本格化しており、業界全体でAI利用拡大への取り組みが進められています。メガバンクをはじめ、多くの金融機関が実証実験を行い、業務効率化や新サービスの開発を模索しています。
この動きは、金融業界における生成系AIの価値が徐々に認識されつつあることを示しており、今後さらに多くの企業で活用が進んでいくでしょう。
研究分野における価値貢献
生成系AIは研究分野でも注目を集めており、2024年のノーベル化学賞に選ばれた研究者が、生成系AIを活用した成果を発表しました。この研究では、タンパク質の構造を高精度で予測するアルゴリズムが開発され、生命科学や医薬品開発において重要な進展がもたらされています。
生成系AIの活用により、これまで困難だった課題に取り組む新たな手法が提供され、研究の効率化や精度向上も期待されています。
まとめ
生成系AIは、さまざまな業界で業務効率化や新たな価値創出に活用されており、その可能性は今後さらに広がると期待されています。本記事で紹介した事例を参考に、自社の課題やニーズに合わせた導入を検討してはいかがでしょうか。
※この記事は、2024年12月時点での情報です。