最終更新日：2025/2/17
本記事について
生成AIの進化・浸透が進む中、国内でも導入する企業が増えています。生成AIにより、業務効率化や新しい価値の創造を加速させることが可能です。その活用方法は多岐にわたりますが、具体的にどのようなツールがあるのか、どういった効果が得られるのか、といった疑問を持つ人もいるでしょう。
本記事では、国内企業が生成AIを活用した成功事例を20選紹介します。生成AIを導入検討中の企業や、活用方法を模索している担当者の方にとって参考になる情報をまとめていますので、ぜひご覧ください。
目次
1 生成AIの基本と特徴
1-1 生成AIとは？仕組みとできること
1-2 生成AIの導入メリット
1-3 生成AI導入における課題
2 国内企業の生成AIビジネス活用事例20選
2-1 日本コカ・コーラ：生成AIを活用した広告戦略
2-2 パナソニック：AIでモーター出力15%UP
2-3 アサヒビール：画像生成AIで体験型プロモーション
2-4 鹿島建設：独自の対話AIを運用
2-5 株式会社テムザック：建築ワークロイドの導入
2-6 メルカリ：AI出品サポート機能でユーザーの効率化を促す
2-7 ビズリーチ：生成AIを使ったレジュメ自動生成機能を開発
2-8 湘南鎌倉総合病院：AI電話システムで業務負担を軽減
2-9 大林組：AIツールで3Dモデルを自動生成
2-10 SMBCグループ：独自AIアシスタントを開発
2-11 キング醸造：ノーコードAI予測プラットフォームで工数削減
2-12 中外製薬：「AI×抗体」により創薬プロセスが進化
2-13 株式会社NTTデータ：データから疾患・治療実態をAIシステムで把握
2-14 みずほフィナンシャルグループ：AIによる業務効率化
2-15 楽天証券：日本初の「投資相談AIアバター」開発
2-16 佐川急便：業界初のAI搭載荷積みロボット導入の実証実験
2-17 三菱倉庫：自動棚搬送AIロボットの導入
2-18 セガサミーホールディングス株式会社：デザイン案制作やアンケート集計にAI導入
2-19 江崎グリコ株式会社：社内AIチャットボットで問い合わせ件数31%減
2-20 東京ベイ潮見プリンスホテル：AIセルフチェックインサービスでペーパーレス化を実現
3 企業が生成AI活用を成功させるポイント5つ
3-1 自社の課題を明確にする
3-2 最適なツールを選定する
3-3 小規模でテスト運用を始める
3-4 社内教育とリテラシー向上を図る
3-5 導入後の効果測定と改善を行う
4 まとめ
1 生成AIの基本と特徴
はじめに、生成AIの基本知識と主な特徴を簡単に説明します。
1-1 生成AIとは？仕組みとできること
生成AIとは、学習したデータに基づき、文章や画像、音楽などの新しいデータを生成するAIのことです。ディープラーニング（深層学習）などの技術を採用し、オリジナルの高品質なデータを生成できます。
生成AIで生成できるコンテンツには、主に以下があります。
- 文章：ブログ記事、レポート、小説、論文など
- 画像：写真、イラスト、デザインなど
- 音楽・音声：楽曲、BGM、効果音、特定の人物の肉声に近い音声など
- 動画：アニメーション、CG、実写映像など
- その他：プログラムコード、3Dモデルなど
生成AIについて、詳しくは下記記事で解説していますのでご覧ください。
関連記事：生成AIとは？モデルの種類や仕組み・活用事例・メリットを解説
1-2 生成AIの導入メリット
生成AIを企業が導入することで、主に以下のメリットが期待できます。
- 業務効率化：さまざまな業務を自動化し、業務負担を軽減
- コスト削減：人件費や外注費、設備費などコスト削減が可能
- 品質向上：人間のスキルに依存せず、一定の品質を維持
- 新たな価値創造：既存の枠にとらわれないアイデアや表現の創生
- 顧客満足度の向上：パーソナライズ対応による体験の向上
- 競争力強化：革新的な技術の迅速な開発と市場優位性の確立
自社での導入目的や用途に合わせた生成AIの活用は、企業活動を後押しします。
1-3 生成AI導入における課題
生成AI導入には、以下のような課題も残されています。
- 大量の学習データの収集・準備
- システム導入・運用にかかるコスト
- AIモデルの構築・運用に必要な知識を持つ人材の確保
- 著作権侵害など法的リスク
- バイアスや差別、誤情報の拡散による信頼性の低下
- 不正アクセスや情報漏えいのリスク
安全かつ効果的に生成AIを活用するためには、運用体制を構築するとともに、リスクへの対策を考慮する必要があります。
2 国内企業の生成AIビジネス活用事例20選
ここからは、国内企業における生成AIのビジネス活用事例を20例紹介します。多岐にわたる業界や業務での導入事例をピックアップしていますので、自社での生成AI導入を検討する際の参考にしてください。
2-1 日本コカ・コーラ：生成AIを活用した広告戦略
日本コカ・コーラでは、広告制作に生成AIを活用しています。2023年12月に一般公開された独自の画像生成AIツール「Create Real Magic」では、ユーザーが選んだテーマやシーン、スタイルに応じてクリスマスカードを生成します。
プロンプトを追加して、画像をカスタマイズできます。また、生成画像には透かしが入るため、AIツールで作成されたことを識別できる点もポイントです。生成された画像は屋外広告やSNSで紹介され、消費者参加型の新しい広告キャンペーン事例として注目を集めました。
また、コーヒーブランド「ジョージア」の若年層への訴求を強化するために、生成AIによる体験型プラットフォームを構築。ユーザーの入力に基づいたイラストや音楽を生成する機能や、占い結果を生成する機能をローンチしました。同時に製品リニューアルを実施し、運用開始後の累計出荷本数は4億本を突破しています。
誰でも「クリスマスカード」作れる画像生成AIツール、日本コカ・コーラが公開 自社の広告制作にも使用（ITmedia）
2-2 パナソニック：AIでモーター出力15%UP
パナソニックホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AI設計によるモーターを搭載し、出力を15%向上させました。
従来のモーター設計は、人間の経験と勘に基づいた改良が行われていたため、効果が限定的になりやすい点が課題でした。そこで、AIが自ら構造を考案し、計算を繰り返して性能を向上させる設計手法を開発。従来のようにモーターの基本構造を設定せずに、磁石の配置や材料を最適化することで、高性能なモーター設計が短期間で可能になっています。
また、すべてをAI任せにするのではなく、設計の自由度を一定範囲に制限し、効率的に最適解を導き出す手法が取られています。
2-3 アサヒビール：画像生成AIで体験型プロモーション
アサヒビールは、画像生成AIサービス「Stable Diffusion」による日本初の体験型プロモーション「Create Your DRY CRYSTAL ART」を展開しました。新商品の世界観を広め、商品の認知拡大や購入促進を目的としています。
ユーザーが任意のテキストや自身の画像をアップロードし、「水彩画風」「アニメ風」などのスタイルを指定することで、オリジナルのアート作品が生成されます。 この機能は、満20歳以上であれば誰でも利用可能で、同社のブランドサイト内で提供されました。
同社では、最先端技術を活用した情報発信を通じて、グループ理念の実現とともに、新たなライフスタイルの提案と生活文化の創造を目指しています。
2-4 鹿島建設：独自の対話AIを運用
鹿島建設は、自社専用の対話型AI「Kajima ChatAI」を運用しています。Microsoft社の「Azure OpenAI Service」を活用し、ChatGPTと同等のAI言語モデルを社内に構築しました。
この対話型AIツールは、従業員認証や利用履歴の記録などの機能が使えます。情報漏えいのリスクを抑えつつ、安全に利用できるようイントラネット内で提供されており、従業員約2万人が利用しています。
RPA業務支援チームでは、システムの自動化シナリオ開発における活用により、これまで1日かかっていた作業が数十秒で完了するようになりました。また、やり取りを数回繰り返すことでコードエラーを修正し、約80%のコードを短時間で作成できるなど、業務の大幅な効率化を達成しています。
2-5 株式会社テムザック：建築ワークロイドの導入
鹿島建設は、株式会社テムザックと共同で、システム天井施工ロボットの開発に取り組んでいます。このロボットは、オフィスビルのシステム天井施工を自動化する製品で、天井施工の幅広い工程をカバーする世界初の技術として注目を集めています。
各ロボットにはエッジAIが搭載されており、ロボット同士が作業情報を共有できます。また、上流工程の進捗に応じて、下流工程を調整しながら連携して施工を進められます。
この仕組みにより、施工現場の広さに応じたロボット投入や、搬入条件の厳しい環境下での利用も可能です。国内のオフィスビル建設現場にて、試験施工が実施されています。
株式会社テムザック 建築ワークロイドの導入（PR TIMES）
2-6 メルカリ：AI出品サポート機能でユーザーの効率化を促す
メルカリは、2024年9月より「AI出品サポート」機能の提供を開始しました。AI出品サポートは、出品用の写真をアップロードし、カテゴリーを選ぶだけで商品情報が自動入力される機能です。
商品説明や価格設定を考える手間が省け、最短3タップで出品が完了します。また、自動入力された内容は必要に応じて修正することも可能です。
メルカリのアンケート調査では、「商品情報の入力が面倒」「商品説明の書き方がわからない」といった課題が浮き彫りになっていました。AI出品サポートにより課題を解決し、初心者からヘビーユーザーまで幅広い人が利用しやすい環境の構築を進めています。
2-7 ビズリーチ：生成AIを使ったレジュメ自動生成機能を開発
ビズリーチは、AIを活用してレジュメを簡単に作成できる機能を開発しました。「レジュメ自動作成機能」は、求職者が回答した内容をもとに自動で職務経歴書を作成できる機能です。
レコメンド機能により、キーワード候補から選択することで直感的に情報を入力できるため、ユーザーの入力負担が軽減されています。また、1画面に1つの質問のみを表示するなど、スムーズな入力体験により、スマホ上で最小4タップでレジュメ作成が完成します。
導入後、職務経歴書の質が向上し、求職者が受け取るスカウト数が平均40％増加しました。
2-8 湘南鎌倉総合病院：AI電話システムで業務負担を軽減
湘南鎌倉総合病院は、Dr.JOY.との共同開発でAI予約電話システムを導入しました。従来は、患者からの電話がつながりにくいという不満が多く寄せられており、1日1,500件以上の着信がある中、約32％の電話を取り逃がしていました。
また、高齢者にはオンライン受付がハードルとなりやすい点も考慮する必要がありました。
課題解決に向けて、AI予約電話を導入したところ、平均対応時間は10.5分から3分まで短縮されています。また、電話応答率も68％から90％以上に向上。大雪による予約変更やキャンセルが殺到した際も、スムーズな対応を実現しています。
2-9 大林組：AIツールで3Dモデルを自動生成
大林組は、建築デザインの効率化を目指し、アメリカのSRI Internationalと共同でAIアシストツール「AiCorb（アイコルブ）」を開発しました。手描きスケッチやテキスト入力を基に、ファサードのデザイン案を生成する「デザイナーAI」と、3Dモデル化する「モデラーAI」という2つの機能を備えています。
「デザイナーAI」では、初心者でも簡単な操作で建築デザイン案を出力できます。また、「モデラーAI」は、窓の開口部などをパラメーター化することで、デザインの修正や環境性能の検討を迅速に行うことが可能です。
従来、約2ヶ月かかっていた建築デザインの初期検討を、1週間前後まで短縮することを目指しており、大幅な業務効率化が見込めます。また、設計者の発想を広げるアシストツールや、クライアントとの議論の叩き台としての活用も期待できます。
2-10 SMBCグループ：独自AIアシスタントを開発
SMBCグループは、社員専門のAIアシスタント「SMBC-GAI」を開発、導入しています。既存システムの「Microsoft Teams」に組み込まれており、検索から文章翻訳、要約、プログラミングコード生成など、幅広い業務支援機能を備えています。
社内専用環境で運用することで、情報の外部流出リスクを防いでいます。また、回答の正確性を判断するために、回答の参照元URLが表示される仕様です。
リリース当初は1日あたり約6,000件だった利用件数は、倍の12,000件まで増加し、約2秒に1回利用されるツールへと成長しました。今後は、コールセンター業務にもAIアシスタントを導入し、オペレーターのサポート業務や通話内容の記録作業をAIが代行する予定です。
2-11 キング醸造：ノーコードAI予測プラットフォームで工数削減
キング醸造は、AI予測プラットフォーム「UMWELT」を導入しました。同社では、複数の出荷拠点を抱える中、出荷予測のばらつきによる在庫過多や欠品対策という課題を抱えていました。
そこで、「UMWELT」を試験導入し、高精度な予測が可能であることが認められたため正式に導入。ノーコード対応のため、専門知識がなくても簡単に操作できます。また、社内の基幹システムや受発注システムの情報のみで運用が可能で、出荷拠点ごとや時間単位の柔軟な予測も可能です。
同社は、食品ロスの削減や業務工数の削減の実現を通じて、生産計画の最適化を目指しています。
需要予測AIで食品ロス削減と工数削減の実現へ｜「日の出みりん」を展開するキング醸造が、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入（PR TIMES）
2-12 中外製薬：「AI×抗体」により創薬プロセスが進化
中外製薬は、新薬候補となる抗体の構造設計に、機械学習を活用することで、創薬プロセスの最適化を進めています。従来は、研究員のデータ解析と、知識と経験に基づく評価を繰り返すことで開発が行われていました。
AIの機械学習により、大量のデータを迅速に解析し、最適な新規分子配列を自動生成できるようになります。よって、抗体の構造設計を効率的かつ高速に実施でき、研究員が他の業務に集中できる環境を整備することにもつながります。
中外製薬では、DXの推進により、創薬の成功確率を向上させるとともに、より効率的に新薬を開発することを目指しています。
2-13 株式会社NTTデータ：データから疾患・治療実態をAIシステムで把握
NTTデータは、エクサウィザーズと協業し、AIを用いた疾患・治療実態の可視化サービスを共同開発しました。医療情報プラットフォーム「千年カルテ」の100万件以上の電子カルテデータをAIに学習させ、データ解析により特定の疾患や患者層ごとの治療実態を可視化します。
国内の医療現場では、電子カルテデータの構造化や標準化が進まないなどの理由で、医療データの有効活用に課題がありました。そこで、NTTデータの匿名加工医療データと、エクサウィザーズのAI技術を組み合わせ、医薬品開発や医療支援の促進を目指しています。
2-14 みずほフィナンシャルグループ：AIによる業務効率化
みずほフィナンシャルグループは、事務手続照会や与信稟議作成における業務効率化を目的として、テキスト生成AIを導入しました。
事務手続照会や与信稟議作成の作業には、多くの時間とリソースがかかっていました。そこで、AIチャットボットを構築し、社内情報と連携させることで業務負担を軽減するとともに、書類作成の効率化に成功しています。
特に、与信稟議作成にかかる時間は10分まで短縮されました。また、業務のスピードと精度が向上し、従業員がより高度な業務に集中できる環境を実現しています。
2-15 楽天証券：日本初の「投資相談AIアバター」開発
楽天証券は、自社の生成AIチャットサービス「投資AIアシスタント」と「NVIDIA ACE」とを連携し、日本初のサービス「投資相談AIアバター」を開発しました。AIアバターは、顧客からの投資に関する質問に対し、人間らしい反応や日本語での適切な回答を合成音声で行います。
AIアバターが聞き耳を立てるしぐさや口の動きにより、まるでアバターと実際に対話しているような体験を提供します。楽天証券では、AIアバターを通じて顧客の投資に関する疑問解決をサポートし、資産形成の支援に取り組んでいます。
楽天証券、「NVIDIA ACE」を採用した日本初の「投資相談AIアバター」を開発（PR TIMES）
2-16 佐川急便：業界初のAI搭載荷積みロボット導入の実証実験
佐川急便、アメリカのAIロボティクス企業Dexterity, Incなどと共同で、「AI搭載の荷積みロボット」の開発と実証実験を行うプロジェクトを実施しました。今後の輸送力不足への対応を目的とし、1年間の実証実験を経て、早期の実用化を目指しています。
また、単なるロボット開発にとどまらず、国内初のトラック庫内の荷積み作業に最適なAI搭載ロボットの開発にも挑戦しています。荷積み作業は、荷物のサイズや重さ、送り状の内容など多くの要素を瞬時に判断しなければならず、熟練作業者の経験とノウハウが不可欠です。
長年の経験に基づく知識を、AI搭載ロボットに学習させることで、業務の効率化と省人化を図りつつ、持続可能な物流の実現を目指すとしています。将来的には、佐川急便の物流ネットワークに適応させた形での導入が検討されています。
2-17 三菱倉庫：自動棚搬送AIロボットの導入
三菱倉庫は、埼玉県三郷市にEC特化型の物流センターを開設し、ギークプラスの自動棚搬送AIロボット「EVE P500R」を50台導入しました。AIロボットは、人間が仕分け作業を行うピッキングエリアへ棚を運び、人間の代わりに商品を探し出し、運搬します。
また、クラウド倉庫管理システム（WMS）とも連携するなど、多様な物流ニーズに対応できる仕様です。導入により、商品のピッキング作業にかかる時間を削減でき、生産性の向上と省人化を達成しています。
三菱倉庫のEC向け物流センター「SharE Center misato」でギークプラスの自動棚搬送ロボットが採用（PR TIMES）
2-18 セガサミーホールディングス株式会社：デザイン案制作やアンケート集計にAI導入
セガサミーホールディングスは、業務の工数削減と効率化を目的とし、画像生成AIとアンケート分析AIを導入しました。「自社製品画像を学習した画像生成AI環境」は、AIによる多様なデザイン案の自動生成が可能です。
また、「アンケート分析機能が使える生成AI環境」では、顧客感情を含めた高精度な分析結果を、社内システムで迅速に獲得できます。
実証実験では、デザイナーがAI生成案を基にしたデザイン制作に集中できるようになり、デザイン案数が100倍に増加しました。また、アンケート分析において、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られ、約80%の業務効率化を達成しています。
同グループでは、産性と業務品質の向上を目指し、各種業務における生成AIの活用を進めています。
2-19 江崎グリコ株式会社：社内AIチャットボットで問い合わせ件数31%減
江崎グリコは、バックオフィスの業務効率化を目指し、AIチャットボット「Alli」を導入しました。従来、社内ポータルが各部署で分かれていたため、検索性が悪く、新入社員が情報を探しにくい状況でした。
その結果、社内の問い合わせ件数が増え、担当部署の業務負担も大きくなっていました。そこで、社員が自己解決できる環境を構築するために、AIチャットボットを導入。年間13,000件以上発生していた問い合わせ応対が約31％削減され、目標の30％削減を達成しました。
また、自動更新の仕組みを構築し、FAQメンテナンスの負担を減らすことで、問い合わせ応対の負担も軽減されています。同社では、システム担当者向けの業務アプリ専用のAIチャットボットの新設も計画しています。
Allganize、Glicoグループのバックオフィス効率化をAIチャットボット「Alli」で支援（PR TIMES）
2-20 東京ベイ潮見プリンスホテル：AIセルフチェックインサービスでペーパーレス化を実現
東京ベイ潮見プリンスホテルは、スマートチェックインシステムの「HOTEL SMART」による「施設案内サイト」の運用を開始しました。利用客は、客室やロビーにあるQRコードを読み取るだけで、館内案内やレストランの予約、おすすめ情報の確認が可能です。
また、誰でも直感的に操作しやすいインターフェースで、多言語表記にも対応しており、訪日客でも利用できる点も特徴です。導入により、開業準備の段階から課題となっていた紙の使用量削減を実現しています。また、利用者アンケートの回答件数も増加しています。
また、タイムリーな案内が実現したことで、フロント業務の負担も軽減されています。
スマートチェックインシステム・PMSの「HOTEL SMART」の「施設案内サイト」が『東京ベイ潮見プリンスホテル』にて採用（PR TIMES）
3 企業が生成AI活用を成功させるポイント5つ
企業が生成AI活用を成功させるために、意識したいポイントを5つ紹介します。
3-1 自社の課題を明確にする
生成AIの導入を検討する際には、目的を明確にすることが重要です。目的があいまいなまま導入を進めると、期待した効果が得られないだけでなく、コストや時間が無駄になってしまう可能性があります。
社員へのヒアリングなどを通して現状の課題を洗い出し、優先的に解決すべき課題を決定するとともに、導入によって得たい成果を明確化しましょう。
3-2 最適なツールを選定する
生成AIツールには、文章生成に特化したもの、画像や動画を生成できるもの、など多様なツールがあり、それぞれ特徴や機能が異なります。前項で明確化した課題や導入目的に合わせて、最適なツールを選定することが重要です。
ツールを選ぶ際は、以下の項目を踏まえて比較検討しましょう。
- 必要な機能が揃っているか
- 操作しやすいか
- 導入・運用コストが見合っているか
- 情報漏えい対策などセキュリティ性は十分か
- 導入前後のサポート体制が充実しているか
3-3 小規模でテスト運用を始める
生成AIツールの導入準備ができたら、試験運用から始めることをおすすめします。最初から本格的な導入を行うのではなく、まずは小規模な範囲でテスト運用を実施しましょう。
テスト運用を通じて、画面表示や使い勝手、運用中に考えられる課題などを検証できます。テスト運用で得られた結果を踏まえ、本格導入に向けて改善することが重要です。
3-4 社内教育とリテラシー向上を図る
生成AIを効果的に活用するためには、社員の理解と協力が不可欠です。生成AIの基礎知識はもちろん、機能や具体的な活用方法などを含めて、正しい知識を習得する機会を設けましょう。
また、倫理的な問題や利用時の注意点についても学んでおく必要があります。オンライン講座や研修などの社内教育を通じて、社員のリテラシー向上を図ることが重要です。
3-5 導入後の効果測定と改善を行う
運用中は、定期的に効果の測定と改善点の洗い出しを行い、対応を行う必要があります。生成AIを導入して終わりにせず、期待した効果が得られているか、問題点はないか、といった点を定期的に検証する必要があります。
効果測定の結果に基づき、ツールの設定の見直しや運用方法の改善に取り組みましょう。PDCAサイクルを回すことで、生成AIの活用効果を最大化できます。
4 まとめ
ビジネスの現場において、生成AIの活用が急速に広がっています。さまざまな新しいツールが登場する中で、業務効率化や顧客満足度の向上を実現するには、最適なツールの選定と運用体制の構築が重要です。
今回紹介した生成AI活用事例を参考に、自社での生成AI活用について具体的に検討してみましょう。
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20周年を迎えた当社は新代表にアイスマイリー社（AIメディア）の板羽晃司を代表に迎え、新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。
- コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
- これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
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これからもバイタリフィはお客様をAIソリューションで支え、変化の激しい現代を生き残れる会社となれるよう、しっかりサポートさせて頂きます。
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投稿者プロフィール
株式会社バイタリフィ マーケ担当
株式会社バイタリフィは生成AI活用したSaaS/Web/アプリ/基幹システムの開発会社です。2025年9月で20周年を迎えました。今後もお客様、代理店様、協業会社様と共にDX化をサポートしていきます。
