生成AIが普及して、自社で活用を検討している方も多いのではないでしょうか。この記事では、日本の大手企業の生成AIの活用事例を紹介します。また、導入を成功させるポイントも解説するので、ぜひ参考にしてみてください。

生成AIとは？

生成AI(ジェネレーティブAI)は、ディープラーニングを活用して新しいコンテンツを生成するAI技術です。文章、画像、動画、音楽など幅広いクリエイティブな成果物を生み出せます。

2022年末のChatGPTの登場以降、生成AIは急速に注目され、業務効率化に役立っています。企業では、生成AIを使ってレポート要約や広告画像作成などに利用されており、業務の自動化や生産性向上に寄与しています。従来のAIでは情報を探すことや分析することしかできませんが、生成AIでは独自のコンテンツ作成が可能です。

日本大手企業の具体的な生成AIの活用事例

パナソニック コネクト、江崎グリコ、ベネッセホールディングス、日本コカ・コーラ、ヤマト運輸株式会社、LINEヤフー、学研ホールディングスの日本を代表する企業の具体的な生成AIの活用事例を紹介します。

パナソニック コネクト：Chat GPTを活用したPXGOTの開発

パナソニック コネクト社は、生成AIを国内全社員に導入しました。Microsoft Azure OpenAI Serviceを用いて「ConnectAI」と呼ばれるAIアシスタントサービスを社内イントラネットに実装しています。これにより、社員が業務中にAIへ質問し、情報検索や翻訳、要約、文章作成、プログラミングなど多様な作業を効率化できる環境を整備しました。

導入後3か月で26万回、1日あたり5,800回の利用があり、特にプログラミングや社内広報業務での生産性向上が報告されています。また、社内データベースとの連携による業務効率化も進めており、今後さらに自社特化のAI運用も計画されています。

全社的なAI活用と人材育成にも取り組み、大規模な業務効率化を狙っています。

 江崎グリコ：開発スピード向上と企業戦略の見直し

江崎グリコは、2023年3月にAllganize Japanと提携し、バックオフィス業務の効率化を目的にAIチャットボット「Alli」を導入しています。これにより、従来電話やメールで行っていた問い合わせ対応が大幅に効率化され、約31%の業務負担軽減に成功しました。年間1万3,000件以上の問い合わせがAIによって処理され、バックオフィスのスタッフが本来の業務に集中できるようになりました。

さらに、江崎グリコは生成AIを使って需要予測を強化し、マーケティング戦略の向上にも取り組んでいます。販売トレンドや消費者の嗜好を精度高く予測するため、商品の開発期間の短縮が可能です。

 ベネッセホールディングス：新運営体制の導入と人員配置の変更を実施

株式会社ベネッセホールディングスは、グループ社員向けに自社開発したAIチャットツール「Benesse GPT」を提供しています。「Benesse GPT」とは、イントラネット上でキーワード入力により必要な情報が推薦されるツールです。セキュリティも担保されているため安心して利用できます。コーポレート部門では業務分析にAIを活用し、業務改善や社員のリソース効率化に成功しました。また、ベネッセは生成AIとノーコードツールにより、ライティング業務などのWeb制作の効率化を進め、コスト削減や制作期間短縮を実現しています。

2023年7月には「自由研究おたすけAI」をリリースしました。「自由研究おたすけAI」とは、小学生向けにAIキャラクターが自由研究のテーマ選定やアドバイスを提供するサービスです。デジタルリテラシー教育でも高評価を得ています。

日本コカ・コーラ：ボトルやロゴのデザインを自動生成

日本コカ・コーラ株式会社は、AI画像生成ツール「Create Real Magic」を一般公開し、消費者との関係性を強化しました。この取り組みは消費者に新しい体験を提供し、ブランドへの信頼感を高める革新的な方法として注目されています。

AI画像生成ツール「Create Real Magic」では、ユーザーがテーマやシーン、スタイルを選ぶことでオリジナルのクリスマスカードの生成が可能です。ボトルに貼るロゴやボトルデザイン、広告アイデアを創出する機能もあり、利用者が作成した画像の一部は屋外広告やSNSで紹介されています。

ヤマト運輸株式会社：配送業務の負荷を予測

ヤマト運輸株式会社は、約6500の宅急便拠点で数ヶ月先の業務量を予測可能なAI「荷物量予測システム」を開発しました。「荷物量予測システム」は、AIの開発と運用をスムーズに行うための「MLOps」を採用し、従業員や車両の適切な配置が可能です。

物流業界では地域や季節、曜日による荷物の繁閑差が大きな課題とされています。3ヶ月から4ヶ月先の荷物量を算出することで、従業員のシフトや車両の手配を最適化しています。さらに、MLOpsの導入により機械学習プロセスの加速や精度向上が実現され、運用工数やデータ前処理の時間が大幅に削減されました。

LINEヤフー：ソフトウェアの開発

LINEヤフー株式会社は、ソフトウェア開発に生成AIを活用し、エンジニアの業務負担を軽減しました。本格導入前のテストでは、約550名のエンジニアが1日あたり1〜2時間のコーディング時間を削減しました。現在は、コード提案やエラー発見、最適化にAIを活用しています。

約10か月で導入した16種類のAI機能には、対話型AIアシスタント「LY ChatAI」やコード支援ツール「GitHub Copilot」が含まれます。「LY ChatAI」の導入により約7％の生産性向上が確認され、「GitHub Copilot」では10〜30％の向上が実現しました。約7000人のエンジニアが新サービスの開発に集中できるようになり、企業の競争力も向上しています。

学研ホールディングス：教育支援

学研ホールディングスは、独自の学習システム「GDLS」においてChatGPTを活用したシステムを提供しています。このシステムは、生徒の学習履歴や理解度に基づいて個別の学習アドバイスを提供し、学習効果を最大限に引き出すことが可能です。

ChatGPTを用いた「GDLS」は、各生徒に応じた問題を出題し、フィードバックを行うことで、一人ひとりに適した学習支援をします。学習の進度に合わせてAIロボットが励ましのメッセージを送ることで、生徒のモチベーション向上も期待できるでしょう。教育AIとして実績のあるKnewtonの分析に基づき、生徒の理解度に応じたメッセージを提供します。

生成AIの導入を成功させる5つのポイント

事業に生成AIを導入する際は、以下の5つに注意してください。

•  生成AIを利用する業務を選ぶこと  

•  生成AIの活用後に達成したい目標を設定すること  

•  生成AI活用後も定期的に成果を確認すること  

•  情報漏洩や著作権侵害に対する対策を事前に準備すること  

•  生成AIに詳しい専門家に相談すること  

上記の5つのポイントについて、詳しく解説していきます。

生成AIを利用する業務を選ぶ  

生成AIを導入する際は、現在の業務の中から生成AIを活用できる分野を選定しましょう。解決したい業務を選ぶことで、必要な機能が明確になり、逆に人が行うべき業務も判別できます。

生成AIは万能ではなく、得意不得意があるため、自社の状況やAIの特性を考慮した上で、課題や目的に応じたアプローチを検討することが重要です。このステップがプロジェクトの投資対効果に影響を与えます。

生成AIの活用後に達成したい目標を設定する

生成AI導入後の目標を明確に設定することも重要です。効果測定がしやすくなり、導入の成否を判断できます。例えば、業務効率化を目指す場合、業務に要していた時間の削減を計算することで、労働時間や人件費の削減に対する生成AIの効果を把握できるでしょう。

また、目標を共有し、関係者と合意形成を行うことで、プロジェクトの成功指標や進捗管理が容易になります。  

生成AI活用後も定期的に成果を確認する 

生成AI導入後は成果を定期的に確認し、改善を重ねることが重要です。生成AIを導入することで、全ての業務がスムーズに進むわけではありません。

成果を確認するために、具体的には目的の再確認、データの質・量評価、指示の適切さ、成果測定、フィードバック収集、プロセス見直し、再学習などの観点で振り返りをしてみてください。上記が少しでも不備があると得たい成果を得ることは難しいでしょう。

 情報漏洩や著作権侵害に対する対策を事前に準備する

生成AIの学習機能により、情報漏洩や著作権侵害のリスクが生じるため、事前の対策が必要です。生成AIはユーザーの入力データを学習し、個人情報や機密情報が第三者に生成される可能性があるため、重要データは活用しないことが望ましいです。

また、既存のコンテンツを引用して生成することで著作権侵害の恐れもあるため、社内での対策案を検討しておくことが重要です。

 生成AIに詳しい専門家に相談する  

社内で生成AIの専門知識が乏しかったり、導入後期待した成果を得られない場合は、生成AIに精通した専門家に相談しましょう。

専門家と話すことで、社内の生成AIにおける課題を明らかにし、期待した成果が得られなかった理由が明確になります。

まとめ

この記事では、日本の大手企業の生成AIの活用事例や、生成AIを導入を成功させるポイントも解説しました。

日本大手企業の生成AIの活用事例は以下のとおりです。

• パナソニック コネクト：Chat GPTを活用したPXGOTの開発

• 江崎グリコ：開発スピード向上と企業戦略の見直し

• ベネッセホールディングス：新運営体制の導入と人員配置の変更を実施

• 日本コカ・コーラ：ボトルやロゴのデザインを自動生成

• ヤマト運輸株式会社：配送業務の負荷を予測

• LINEヤフー：ソフトウェアの開発

• 学研ホールディングス：教育支援

また、事業に生成AIを導入する際は、以下の5つに注意してください。

•  生成AIを利用する業務を選ぶこと  

•  生成AIの活用後に達成したい目標を設定すること  

•  生成AI活用後も定期的に成果を確認すること  

•  情報漏洩や著作権侵害に対する対策を事前に準備すること  

•  生成AIに詳しい専門家に相談すること  

大手企業の生成AIの導入事例を参考にしながら、自社で解決したい問題を明確にして生成AIを取り入れるか検討してみてください。