企業のAIを活用した業務効率化事例10選｜AI活用を企業で進めるメリット・注意点を解説

近年、多くの企業がAI技術を導入し、業務効率化と生産性向上を実現しています。従来の手作業や単純作業をAIで自動化することで、単純な業務の負担やコストが軽減され『より人間にしかできない業務』に時間を活用できるようになりました。

しかし、昨今の生成AIはそれだけでなく、業務効率化を進めながらより生産効率をあげたり仕事の安全性をあげることにも役立てられています。

本記事では、そんな生成AIと従来型AIの違いをわかりやすく解説するとともに、様々な業界における実践的な活用事例を10件紹介いたします。各事例について、導入の背景から具体的な成果まで詳しく説明していきます。

さらに、企業がAIを効果的に活用するための具体的な導入ポイントと、一般的な課題への対処法についても解説します。AIの導入を検討している企業の皆様にとって、参考となる情報をお届けいたします。

生成AIとは？AIとの違いも解説

生成AI（ジェネレーティブAI）は、従来のAIと異なり、新しいコンテンツを生成する能力に特化した技術です。従来のAIは主にデータ分析や予測に使用されていましたが、生成AIは文章、画像、音声などを創造的に生成することが可能です。

従来のAIと生成AIの特徴について、詳しく解説していきます。

AI（人工知能）と生成AI（ジェネレーティブAI）の違い

従来のAI（識別系AI）は、主に既存のデータを分析し、パターンを認識して判断を下すことに特化しています。

例えば、画像認識では、大量の画像データを学習し、新しい画像が何を表しているかを識別します。音声認識では、音声データを学習し、人間の話す言葉を文字に変換します。データ解析においては、過去のデータから傾向を見出し、将来の予測を行います。

具体的な例として、ECサイトでの顧客行動予測があります。過去の購買履歴やウェブサイトでの行動データを分析し、顧客が次に何を購入する可能性が高いかを予測しています。

また、在庫管理では、過去の販売データや季節変動などを考慮して、適切な在庫量を予測し、過剰在庫や品切れを防ぎます。

一方、生成AI（ジェネレーティブAI）は、学習したデータを基に全く新しいコンテンツを創造する能力を持っています。

これは「0から1を生み出す」と表現されるように、既存のデータの単なる組み合わせではなく、創造的な出力を行います。

テキスト生成の例としては、ChatGPTがあります。与えられたプロンプトに基づいて、人間が書いたかのような自然な文章を生成します。

これは単なる定型文の組み合わせではなく、文脈を理解し、適切な情報を組み立てて新しい文章を作り出します。

画像生成では、MidJourneyやDALL-Eのようなツールが注目されています。テキストの説明から、それに合致する画像を一から生成します。これは既存の画像の組み合わせではなく、新しい視覚的要素を創造する能力を持っています。

さらに、音楽作成AIは、新しいメロディーやハーモニーを生成し、作曲家のように創造的な音楽を作り出すことができます。

生成AIの特筆すべき点は、人間の創造的な活動を補助し、時には超えるような能力を持っていることです。例えば、デザイナーのアイデア出しを支援したり、作家の執筆プロセスを加速させたりすることができます。

これにより、人間側の行動ではより高度な創造的思考や戦略的な判断に集中することができ、生産性と効率性の両面で大きな進歩が期待されています。

では、実際に今この生成AIが企業の業務においてどのように活用されているのかを、下記で10選でまとめています。確認していきましょう。

1. キューサイ株式会社｜顧客対応の自動化

健康食品メーカーのキューサイ株式会社では、AIを活用して顧客問い合わせ対応の効率化を実現しています。従来、「商品の効果が出るまでどのくらいかかりますか？」「この商品はどんな人におすすめですか？」といった基本的な質問が多く寄せられていました。

この課題に対し、24時間365日稼働する自動応答システムを導入。AIが顧客の質問を瞬時に理解し、適切な回答を提供することで、顧客満足度の向上と従業員の負担軽減を実現しています。

AIの導入により、カスタマーサポートスタッフは定型的な質問を行う必要がなくなり、より複雑で専門的な相談に注力できるようになりました。また、AIが基本情報を提供した後、スタッフが専門的なアドバイスを行うという効率的な連携が確立され、顧客サービスの質も向上した結果、テレビショッピング放映後のお問い合わせ件数を27.6件増加させることに成功しました。

さらに、AIシステムは顧客のニーズや傾向を分析し、対応の質を継続的に改善。キューサイはこの自動化により、高品質な顧客対応を維持しながら、より多くの顧客ニーズに応える体制を構築しています。

引用：テレビショッピング番組の制作に人工知能を活用し効果を確認 ～実際に放送した結果、お客さまからの入電件数が従来比27.6%増加～

2. 株式会社ブリヂストン｜製品開発の効率化・属人化の防止

タイヤメーカーの株式会社ブリヂストンでは、新製品の開発プロセスにAI技術を積極的に活用しています。特に新素材の開発において、過去の試験データを学習させることで性能予測が可能となり、開発プロセスが大きく変革しました。

従来の製品開発では、試作と試験を繰り返す必要があり、時間とコストがかかっていました。かつこれまでは研究員の経験やスキルといった部分に依存し品質管理を行なっていたため、属人的なリスクがあったと言います。

しかし、AIの導入により試作段階での性能予測が可能になり、試作回数を大幅に削減。過去のデータを解析し、最適な素材や設計を予測できるようになりました。開発者からは「試作回数が削減された分、より革新的なアイデアを検討する時間が増え、開発に対するやりがいも感じるようになった」という声が上がっています。

AIは品質管理や製品テストにも活用され、品質の安定性向上に寄与。将来的には完全自動化された製品開発環境を目指し、開発のスピードと精度を飛躍的に向上させています。

引用：ブリヂストン独自のモノづくりICTを搭載 最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に初導入

3. セプテーニHD｜広告コピーの生成でCTR2.1倍に

広告業界大手のセプテーニHDでは、広告コピーの作成に生成AIを効果的に活用しています。従来、広告コピー作成は創造的な仕事である一方で、多大な時間と労力を必要としていましたが、現在はAIが商品特性に応じた多様なコピーを短時間で自動生成できるようになりました。

このAIシステムは、商品やサービスの特徴を分析し、ターゲット層に最適なコピーを生成しており、クリエイターはAIが生成した基本的なコピーの改善に注力でき、作業効率が飛躍的に向上しました。

加えて、基礎的な広告の作成方法や過去に反応が高かった広告クリエイティブをAIに学習させることでより効率的かつ、人間の手戻りの少ない広告クリエイティブの生成を実現し、マーケティングにおけるPDCAもより早く回るようになったようです。AIが作成するコピーは過去のデータを基に最適化され、精度は日々向上しています。

結果セプテーニHDは、AIを活用して生産性と効率性の両立を実現し、広告業界に新たな可能性を示している事例となりました。

引用：【CTRが約2.1倍に改善】AI活用の本質を捉えた独自ソリューション実績のご紹介

4. 株式会社電力サポート中国｜設備点検の自動化

KDDI株式会社と東北電力ネットワーク株式会社は、ドローンで撮影した画像をAIが解析し、送電鉄塔のボルト・ナットの異常（抜けや緩み）を自動で検出するシステムを開発し、2024年4月から運用を開始しました。

従来の手作業による検査では、膨大な数のボルト・ナットの異常確認に時間と労力がかかり、個々の作業員の経験に頼る部分が大きかったが、AI導入により、効率的に異常を検出し、報告書作成までの作業を大幅に効率化しました。

このシステムにより、保守業務の品質向上と業務効率化が進み、引き続き、電力の安定供給に貢献することが期待されています。

引用：鉄塔点検業務を効率化するドローン点検サービスを提供開始

5. 日立ソリューションズ｜社内問い合わせ対応の効率化

近年、電力業界では送電線や変電所の点検作業にドローンとAI技術を積極的に活用しています。従来の点検作業は高所での作業が多く、作業員にとって非常に危険を伴う業務でした。

現在では、ドローンに搭載されたカメラで送電線や変電所の画像を撮影し、AIがその画像を解析して異常箇所を自動検出するシステムが導入されています。これにより、作業員は地上からドローンを操作するだけで、広範囲かつ精密な点検を安全に行えるようになりました。

このAIシステムは、人の目では見逃しやすい微細な異常も検出できます。ドローンが撮影した画像をAIが解析し、異常の兆候を瞬時に特定します。これにより、従来は見逃されがちだった小さなひび割れや錆び、腐食などの微細な不具合も早期に発見でき、設備の安全性が格段に向上しました。

AIの解析結果はリアルタイムで作業員にフィードバックされ、必要な修理やメンテナンスにすぐに対応できます。このドローンとAIの組み合わせは、点検作業の効率化だけでなく、設備の維持管理の精度を高め、長期的なコスト削減にもつながっています。

引用：送電線に沿ってドローンが自動飛行・撮影する「送電線点検用ドローン自動飛行システム」の開発・導入について

6. ヨネックス株式会社｜品質管理の精度向上

スポーツ用品メーカーのヨネックスでは、製品の品質管理にAI技術を効果的に活用しています。製品の検査工程において、高速カメラで撮影した画像をAIが分析し、微細な欠陥や不良品を漏れなく検出できるようになりました。この技術革新により、従来の目視検査から大きく進化し、品質管理の精度と効率が飛躍的に向上しています。

従来の品質管理では、検査員が長時間にわたり製品を目視で確認する必要があり、作業員には持続的な集中力が求められ、身体的・精神的な負担が大きい作業でした。また、目視検査では微細な欠陥を見逃すリスクがあり、製品品質への影響が懸念されていました。AIによる画像解析の導入で、これらの課題は解消されました。AIは高速カメラの画像を瞬時に解析し、製品の欠陥を高精度で検出します。作業員はAIが検出した情報に基づいて作業を行うため、検査の速度と精度が大幅に改善されました。

品質管理担当者は「従来の目視検査では長時間の集中力が必要で疲労も大きかったのですが、AIの導入により作業負担が大幅に軽減されました」と話します。また「検査精度が向上し、お客様により良い製品をお届けできるようになり、やりがいも増しました」と、AI導入後の満足感を語っています。

AIシステムの導入により、ヨネックスは品質管理の水準を一段と高め、顧客に常に高品質な製品を提供しています。製品の欠陥を早期に発見できることで、不良品の市場流出リスクを低減し、ブランドの信頼性を確保しています。

7. 三井住友海上火災保険株式会社｜音声認識×要約機能

三井住友海上火災保険株式会社と日本電気株式会社（NEC）は、事故対応業務に生成AIを活用した新システムを導入しました。このシステムは、顧客との通話内容を自動でテキスト化し、生成AIが迅速かつ正確に要約する仕組みを実現しています。

2024年内には自社だけでなく全国の企業へ展開する予定です。さらに、NECの「Generative AI Advanced Customer Program」に参加し、業界に特化した生成AI技術を活用して、今後も業務効率化と新たな価値提供を進めていくようです。

引用：～業務プロセスの変革を通じた生産性向上と新たな価値提供に向けて～事故対応に生成ＡＩの文章要約技術を導入

8. 東日本電信電話株式会社（NTT東日本）｜顧客サポートの向上

NTT東日本は顧客対応業務にAIチャットボットを導入し、24時間365日の迅速な対応を実現しています。従来、特にサービス障害や料金プランの問い合わせが集中する時間帯には長時間の待機が発生していましたが、AIの導入により大幅に改善されました。

AIチャットボットは問い合わせ内容を瞬時に解析し、サービス障害や料金プランの情報を自動提供。「問い合わせ集中時の待ち時間が大幅に短縮されました」と、カスタマーサポート担当者は効果を実感しています。

この導入により、担当者はより複雑で専門的な相談に注力できるようになり、顧客一人一人へのパーソナライズされたサービス提供が可能になりました。「お客様の満足度が向上し、複雑な相談にも集中できるようになりました」と担当者は話します。

AIチャットボットの活用で、問い合わせ対応の効率化とサービス品質の向上を実現。今後もAI技術を活用し、顧客満足度と業務効率の更なる向上を目指しています。

引用：あなたの電話対応業務を生成AIが代行！ 電話業務の効率化・高度化を実現！

9. ホクト株式会社｜農業生産の最適化

きのこ生産大手のホクトでは、栽培環境の最適化にAI技術を積極的に活用しています。従来、きのこの栽培は作業員や栽培担当者の経験と勘に大きく依存していましたが、AIの活用により、温度、湿度、CO2濃度などの膨大なデータを正確に解析し、科学的な根拠に基づいた最適な栽培条件を導き出せるようになりました。

AIシステムは栽培環境の複数の要因をリアルタイムで監視し、最適な調整を自動で行います。これにより、きのこの生育に最適な環境を常時維持でき、収穫量の安定化と品質向上を実現しました。栽培担当者の方は「以前は経験と勘に頼る部分が大きかったのですが、AIの分析により、科学的な根拠に基づいた栽培が可能になりました」と、AI導入の効果を語っています。

今後もAI技術の進化に合わせて栽培環境の最適化を進め、より高品質で安定したきのこの供給を目指しています。

引用：ホクト、シイタケ栽培でAIロボット導入

10. 防衛省｜情報分析の効率化

防衛省は、AI活用推進基本方針を策定し、AIを防衛力強化のための重要な技術として導入しています。この基本方針は、防衛省がAIをどのように活用していくかをまとめた具体的な計画書であり、AI活用の分野や方向性を明確にしています。

AI活用の分野は、目標の探知・識別、情報収集・分析、指揮統制、無人アセット、サイバーセキュリティなど、広範囲にわたります。特に、AIは目標を迅速かつ正確に識別し、情報分析や指揮統制を支援するツールとして非常に有効です。また、後方支援業務や無人システムにもAIが活用され、効率化が進められています。

防衛省はこれらの分野でのAI導入を進める一方で、AI活用に向けた取り組みとして、データの標準化、クラウド活用、多様なAI人材の確保や育成などの戦略を実施しています。さらに、AI倫理や国際協力に関するガイドラインも策定しており、AI技術のリスクを最小限に抑えつつ、安全保障の強化を目指しています。

防衛省のAI活用は、防衛力を強化するだけでなく、新たな戦術や技術の開発、そして国際社会との協力の基盤を築くものと期待されています。

引用：防衛大臣記者会見

AI活用は目的から逆算した設計が重要

これらの事例から分かるように、AI活用の成功の鍵は、明確な目的設定にあります。「とりあえずAIを導入してみよう」ではなく、「この業務をこう改善したい」という具体的な目標から逆算して、適切なAI技術を選択することが重要です。

例えば、顧客対応の改善が目的なら、チャットボットの導入を検討する。製品開発の効率化が目的なら、データ分析AIの活用を考える。このように、目的に応じた適切なAI技術の選択が成功への近道となります。

まず、企業は業務プロセスの詳細な分析を実施し、非効率な部分や改善が必要な領域を特定します。その際、従業員へのヒアリングを通じて現場の声を収集し、具体的な数値目標を設定しましょう。

• 業務処理時間30%削減
• 製品開発精度10%向上

など。より具体的であればあるほどAI活用がうまくいきやすいでしょう。

次に、特定された課題に最適なAI技術を選定します。機械学習、自然言語処理、画像認識など、多様なAI技術の中から、最適なものを選択します。その際、既存システムとの互換性や統合の容易さ、コスト、導入期間、必要なスキルセットなどを総合的に評価してソリューションを決定します。

その後、小規模な範囲や部署でパイロットプロジェクトを実施し、AIの効果を確認します。明確な評価基準を設定し、AIの効果を定量的に測定します。フィードバックを収集し、必要に応じて調整を行います。このプロセスにより、AIの導入が実際に業務にどのような影響を与えるかを確認できます。

最後に、パイロットの結果を基に全社展開計画を策定します。従業員向けのトレーニングプログラムを実施し、AIツールの効果的な利用方法を教育します。定期的な効果測定と改善サイクルを確立し、AIの性能を継続的に最適化していきます。

これにより、AIの導入が単なる技術導入ではなく、具体的な業務改善につながります。

このような逆算型アプローチは、AIの導入を成功させるための重要な要素です。企業は自社の課題や目標を明確に定義し、それに最適なAI技術を選択・導入することで、より効果的なAI活用を実現できるでしょう。

業務効率化によるメリット・注意点

メリット1.時間削減｜手作業による負担軽減

業務効率化の最も顕著なメリットの一つは、時間の削減です。特に、契約書レビューのような手作業による負担の大きい業務において、その効果は顕著です。

AIを活用することで、従来人間が行っていた単純作業や反復作業を自動化し、大幅な時間短縮が可能となります。これにより、従業員はより付加価値の高い業務に時間を割くことができるようになります。

メリット2.生産性向上｜人間がより戦略的な業務へ集中可能

時間削減と密接に関連して、生産性の向上も重要なメリットです。AIが定型業務を担うことで、人間はより戦略的で創造的な業務に集中できるようになります。

例えば、データ分析や新規事業の企画立案など、人間の知恵と経験が必要とされる高度な業務により多くの時間を割くことが可能になります。

メリット3.コスト削減｜人件費やミスによる損失低減

業務効率化は、コスト削減にも大きく貢献します。人件費の削減はもちろん、人為的ミスによる損失も大幅に減少させることができます。

特に、24時間稼働可能なAIシステムを導入することで、夜間や休日の対応にかかるコストを削減できます。

メリット4.24時間稼働｜休むことなく処理可能な業務の増加

AIシステムは24時間365日稼働可能であり、人間の労働時間の制限を超えて業務を処理することができます。

これにより、顧客サポートや情報処理など、常時対応が求められる業務の効率が飛躍的に向上します。グローバルビジネスにおいても、時差の問題を解消し、シームレスな業務遂行が可能となります。

メリット5.精度向上をサポート｜人為的ミスの削減と一貫性の確保

AIの導入により、人為的ミスを大幅に削減し、業務の精度と一貫性を向上させることができます。特に、データ入力や分析など、高い集中力と正確性が求められる業務において、その効果は顕著です。

AIは疲労することなく、常に一定の品質で業務を遂行することができます。

注意点1.セキュリティ対策: データ漏洩防止策が必要

AIシステムの導入に伴い、データセキュリティの重要性が増します。個人情報や機密情報の取り扱いには十分な注意が必要であり、適切なセキュリティ対策を講じることが不可欠です。

データ暗号化やアクセス制御など、包括的なセキュリティ戦略の策定が求められます。

注意点2.誤情報依存: AI出力結果への過信によるリスク回避

AIの出力結果を過信することのリスクも認識しておく必要があります。AIも誤りを犯す可能性があるため、重要な意思決定には人間による確認と判断が不可欠です。

AIを補助ツールとして活用し、最終的な判断は人間が行うという姿勢が重要です。

注意点3.従業員教育: AI活用スキルの向上が必要

AIシステムを効果的に活用するためには、従業員のスキルアップが欠かせません。AI技術の基本的な理解や、AIツールの操作方法など、新たなスキルセットの習得が必要となります。

継続的な教育プログラムの実施が、AI導入の成功には不可欠です。

注意点4.コスト管理：導入・運用コストの適切な見積もり

AI導入には初期投資や運用コストがかかります。これらのコストを適切に見積もり、長期的な視点でROI（投資収益率）を評価することが重要です。

また、システムの更新や保守にかかる継続的なコストも考慮に入れる必要があります。

まとめ

業務効率化によるこれらのメリットと注意点を十分に理解し、適切に対応することで、企業はより効率性や生産性を高め、企業の成長を実現することができるでしょう。

このように、生成AIは、企業の業務効率化や創造的な作業を支援する強力なツールとして注目されています。コンテンツ制作や製品開発、カスタマーサービスなど多岐にわたる分野で活用されており、NetflixやThe Washington Postがその例に挙げられます。

ただし、AIの出力には常に人間による確認と倫理的な配慮が必要です。AIと人間の協働を促進することで、創造性と生産性を向上させ、新たな価値を生み出すことができます。

企業はこれらの変化に適応し、AIと人間の協働を促進する組織文化を育成することが今後の重要な課題です。

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