生成AIは業務でどんな役に立つ？活用事例を紹介

プロジェクトマネジメントとは、特定の目標を達成するためのプロジェクトを計画したり実行したり管理したりすることです。プロジェクトを円滑に進めるために、スケジュールや人材リソース、必要なタスク、品質、コストなどを管理します。

生成AIが注目される最大の理由は、ChatGPTなどの生成AIの登場により、AIが人間のように自然な文章や画像を生成できるようになったことです。

従来のAIでは難しかった対話生成やコンテンツ作成が現実のものとなり、業界を問わず多くの企業がその業務活用に乗り出しています。特にテキストベースの生成能力の高さは、ホワイトカラー業務との親和性が高く、広範な導入を後押しする要因となっています。

また、生成AIの普及を支えているのは、その「使いやすさ」も特徴です。多くのツールは自然言語による指示で操作可能で、専門知識がなくてもすぐに業務に取り入れられます。

加えてノーコード・ローコード環境の登場により、マーケターや営業担当者など非エンジニア層でもAIを活用したワークフロー構築が可能になり、社内DXの実現を加速させています。

生成AIは、ゼロから新たなコンテンツを創出するAIです。従来のAIと異なり、分類や判断だけでなく、創造的なタスクも担える点が、高く評価されています。

従来の判別AIは、画像や文章など既存データを識別・分類することに特化していました。例えば、写真から猫を見つけるなどが典型例です。

一方生成AIは「猫がピアノを弾く画像」など、実在しないデータをゼロから作り出します。この創造的な能力により、生成AIはコンテンツ制作やクリエイティブ分野での活用が期待され、業務のあり方を根本から変える可能性を秘めているわけです。

また、文章、画像、音声、プログラムのコードなど、さまざまな形式のデータ生成に対応しているのも、生成AIの特徴です。従来のAIがルールに従った補助的な作業しかできなかったのに対し、生成AIは「考えながら創るAI」として、業務やサービス設計の前提を大きく変える存在となりつつあります。

生成AIは、すでに多様な領域で活用事例が増えつつあります。ここでは代表的な事例を、業界別に一つずつ紹介します。

老舗調味料メーカーのキング醸造は、需要予測精度のばらつきや人的工数の多さといった課題を抱えていました。これを解消するため導入したのが、名古屋大学発のAIベンチャー・TRYETINGが開発したノーコード予測AIの「UMWELT」です。

UMWELTは、社内の受発注データなど最低限の情報で高精度な予測が可能であり、専門知識がなくても活用できる点が評価されました。出荷拠点ごとの予測や、月単位・週単位など柔軟なアウトプット形式にも対応しており、現場業務に即したAI活用が実現しています。

既存の予測手法と比較して、同サービスは精度が高く、ノーコードでExcelとの連携も可能なため、IT部門に頼らずに生産計画や原材料手配の効率化に大きく貢献したということです。

結果として、食品ロスや在庫過多の削減、生産現場の負担軽減にもつながりました。

参考：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000029446.html

熊本県のスーパーマーケット「ダイノブ」では、NTTドコモ、インテージ、今村商事と連携し、生成AIを活用した店内サイネージ広告の自動生成・配信の実証実験を実施しました。

従来1週間ほど要していた広告コンテンツの作成を、生成AIにより画像・動画含め最短1時間以内に短縮できたということです。作成工程の約3分の2が半自動化され、現場の業務負担を大幅に軽減しました。

実験では、表示期間中の対象商品の売上が平均1.2倍、最大で3.3倍増加するなど高い効果が確認されるなど、その将来性にも注目したいところです。

今後は広告品質の向上や運用自動化の更なる進化を目指し、追加AIの導入を含む第2期の実証が予定されています。

宮崎銀行では、業務効率化と人手不足の解消を目的に、生成AIプラットフォーム「Gaixer」の実証実験を実施しました。

FAQ対応や文書作成といった日常業務の負担軽減を図るもので、Microsoft Azure OpenAI Serviceを基盤に構築されているサービスです。専門知識不要で使えるテンプレートを活用し、営業店や本部業務の迅速化を実現しました。

これまで、多くの時間を要していた行内規定の検索や、文書作成の作業時間が大幅に削減され、DX推進の具体的な成果が期待されています。

今後はセキュリティを担保しながら、より高度な金融業務への応用も視野にあるということです。

富士フイルムと国立精神・神経医療研究センターは、軽度認知障害（MCI）患者がアルツハイマー病（AD）へ進行するかを最大88％の精度で予測する、最新のAI技術を共同開発しました。

この技術は、MRI画像と認知能力スコアを組み合わせて、海馬や前側頭葉の萎縮パターンに基づく予測を行うものです。深層学習を活用し、学習データが限られる中でも高い精度を実現できたということです。

将来的には、AD新薬の臨床試験における患者選定への応用が期待されています。また、その汎用性の高さから、他の神経疾患や個別化医療への展開も視野に入れた研究が進められている技術です。

東進ハイスクールは、日本マイクロソフトと連携し、生成AIを活用した英作文添削講座「英作文1000本ノック」を開講しました。

本講座では、大学入試レベルの和文英訳問題1,000題を対象に、即時かつ個別最適化された添削指導を何度でも受けることが可能です。Azure OpenAI Serviceを基盤とし、セキュリティと安定性を両立している点も特徴と言えます。

これにより、生徒の英語表現力向上に加え、学校教員の添削業務負担軽減にも貢献するサービスです。

既に1,000名以上の生徒がトライアルを実施し、高評価を得ていることから、今後は教育DXの中核施策として、全国の高等学校への展開も予定されています。

生成AIの導入は、企業に多くのメリットをもたらします。以下の2つは、その代表的な利点です。

生成AIは、膨大なデータをもとに自然言語や画像を生成・要約・分類する能力を備えています。これを有効活用すれば、従来は人手で行っていた業務を、高速かつ高精度に処理することが可能です。

カスタマーサポートにおける自動応答、契約書や議事録の自動生成、マーケティング施策のアイデア抽出など、幅広い業務領域で効率化ができるでしょう。

知的労働にかかる時間を削減できるため、社員のリソースを創造的・戦略的な業務へと再配分できます。

生成AIは、人件費や外部委託費の抑制に直結するコスト削減効果が高い施策です。

これまで数日かかっていた企画書やプレゼン資料の作成が数時間で完了し、専門スタッフの外注に頼っていた翻訳や文章校正も、社内で対応可能になるでしょう。

また、24時間稼働するチャットボットを導入すれば、顧客対応の稼働人員を減らし、スケーラビリティの高い運用が実現するでしょう。

生成AIはすでに多くの業務領域で実用化が進んでいますが、今後はさらに高度な業務への応用が広がると予想されます。

既存業務の大半は生成AIに代替され、高度かつ複雑な意思決定に人員を集約できる時代が、すぐに訪れるかもしれません。

生成AIは今後、単純な定型業務だけでなく、専門性を伴うホワイトカラー業務も担うこととなるでしょう。

実際、すでに法務分野では契約書や規約文書の草案作成、レビュー支援が進み、財務分野では財務レポートや会議資料、社内議事録の自動生成が実用化されています。

将来的には、知識集約型業務におけるAIの補助的活用が、全社的な生産性向上のカギを握るはずです。

生成AIの強みである文脈理解能力は、今後パーソナライズされた顧客体験の提供に一層活用されるでしょう。カスタマーサポートでは過去のやりとりを踏まえた的確な対応が可能となり、対応時間や誤解を大幅に削減できます。

また、営業支援やCRM分野では、顧客の属性や行動履歴をもとにした提案文やフォローアップメールの自動作成などで当たり前となるでしょう。

個別最適化されたアプローチが、プロのそれと変わらないクオリティで自動化されるようになると考えられます。

地方自治体や行政機関では、職員の業務負担が大きく、人手不足も深刻化しています。こうした現場において、活躍するのが生成AIです。

住民対応用のFAQの整備、自動応答チャットボット、行政文書や通知文の自動生成などが、すでに現場では導入されつつあります。これにより、問い合わせ対応の迅速化や書類業務の効率化が進み、住民サービスの質向上と同時に、職員の働き方改革にも寄与するでしょう。

この記事では、生成AIが組織の業務をどのように効率化していくのかについて、解説しました。AIによってカバーできる業務範囲は少しずつ増えており、じきに業務の大半はAIによって自動化できることとなるでしょう。

人手不足の深刻化やキャッシュフローの悪化についても、効率的なAIの導入によって解消が可能なことから、早期にAI導入に向けた運用体制を構築していくことが大切です。