生成AI導入の効果と最新事例　業務効率化の進め方とポイント

1 generative AIが変える業務効率

近年、生成AIとも呼ばれるgenerative AIは、企業における業務効率や生産性を大きく変えるテクノロジーとして注目されています。これは、膨大なデータをもとに文章や画像などを新たに作り出す仕組みのことで、たとえばレポート作成や分析レポート、チャットボットの回答内容などの自動化に役立ちます。こうした自動生成が進むと、単純作業に費やしていた時間が大幅に削減され、本来取り組むべき企画や戦略構築に注力できるようになるのです。

しかしながら、導入を検討している企業の多くは「社内でのAIリテラシー不足」や「どの業務から始めればいいかわからない」などの不安を抱えています。実際に導入をはじめてもPoC（概念実証）で終わってしまうケースや、効果測定の仕組みが不十分で、追加投資の判断に踏み切れないケースも見受けられます。こうした状況を解決するためには、明確な導入目的とロードマップを設定することが重要でしょう。

最近はビジネスリーダー向けの資格制度も登場しており、Google Cloudでは「Generative AI Leader」という認定資格を発表しています。この資格は技術的バックグラウンドがない方でも90分程度の試験でトレンドを把握でき、受験料は99ドルと比較的導入しやすい価格帯です（参考）。企業内部の人材育成に力を注ぐことで、generative AIをスムーズに活用できる組織体制を整えられるでしょう。

generative AIを強みにした業務効率化には、経営視点からの明確な目的設定と、実際の現場でのハンズオンが欠かせません。業務フローが複雑であればあるほど、テクノロジーによる導入効果も高くなる可能性があるからです。

2 generative AI toolsとmodelsの選び方

導入にあたってまず課題になるのが、どのgenerative AI toolsやmodelsを選択すべきかという点です。自然言語処理に特化したモデルなのか、画像生成や動画生成を得意とするモデルなのか、目的に応じて選ぶ必要があります。さらに、オンプレミス環境で運用するのか、クラウド環境で管理するのかによっても導入コストやセキュリティ要件が大きく変わります。

最近はオープンソース系のモデルやクラウドベンダーが提供するAIプラットフォームなど、選択肢が多岐にわたります。たとえばGoogle CloudのAIプラットフォームや、企業向けのgenerative AI solutionsを提供するスタートアップ企業などが有力候補となるでしょう。一方で、企業規模や業種によっては、高度なカスタマイズや業界特化型のAIが求められるケースもあるため、既成のツールだけでは十分でない場合もあります。

このようなとき活用したいのが、導入支援やコンサルティングをトータルで提供するサービスです。AMBL株式会社の「Generative AI Suite」のように、導入から運用改善まで伴走してくれるプランも登場しており、初期費用5万円から、月額ユーザーあたり300円という形で比較的導入ハードルが低い料金体系を打ち出しています（参考）。こうしたサービスを活用することで、自社に最適なgenerative AI toolsやmodelsの選定と素早い運用開始が可能になるでしょう。

選定時には、サービス提供企業の実績やサポート体制、導入後の拡張性などをしっかり見極めることが大切です。また、既に社内に導入している他のシステムとの連携性や、既存データの扱い方にも注目してください。自社の課題にフィットするツールを慎重に選ぶことが、後々のスムーズな活用につながります。

3 generative AI applicationsの実例：content creationからbusiness活用まで

generative AIの用途は多彩で、たとえばcontent creationでは文章や画像、動画、音楽などを自動生成して、マーケティング素材やSNS運用を効率化できます。特に、アイデア出しやクリエイティブ制作を行うデザイナーやマーケターにとっては、新しい発想を生み出す補助として大きなメリットを提供するでしょう。一方で、生成されるコンテンツの品質や著作権リスクなど、細心の注意を払う必要があります。

また、generative AI for businessとしては、顧客対応のchatbotやFAQシステムへの応用も盛んに行われています。複雑な問い合わせへの一次対応や、自動翻訳による多言語サポートまで実施できるため、サポート工数の削減だけでなく顧客満足度の向上にもつながります。さらに、内部文書の要約やデータ分析レポートの作成など幅広く応用できるため、自然言語処理技術の進化がビジネスの多方面に恩恵をもたらしています。

最新の事例としては、「生成AI大賞2025」というアワードが開催され、多くの分野での創意工夫が注目されています（参考）。ここではさまざまな業界の先進的な取り組みが共有され、表彰されることで、より広範な社会実装や技術発展が期待されています。こうした動きからも、generative AI applicationsの普及がいかに急速に進んでいるかを感じることができるでしょう。

さらに、教育や医療の現場でも活況を呈しています。教材作成の自動化や個々の学習進捗に合わせたレコメンドシステムなど、現場の負担を減らしつつ効果的な支援を行う事例が増えています。特に技能継承の分野では、ベテラン社員の暗黙知を可視化し、次世代の人材へ知識を伝える役割を果たすシステムが注目されており、「生成AIが技能継承に与える影響」も段階的に議論されています（参考）。

4 リーダーに求められるgenerative AIリテラシーと人材育成

generative AIを活用する上で欠かせないのが、現場を動かすリーダーのリテラシー向上です。これは単にAIの基本用語を理解するだけではなく、組織全体にどのようにAIを定着させて成果を出すかを考える力を意味します。企業トップやDX推進担当者が、AI活用の方向性や導入プロセスを正しく把握しないままプロジェクトを進めてしまうと、現場の混乱を招き、結局はPoCで終わってしまうケースも珍しくありません。

こうした状況を打開するためには、まず全社的な研修やワークショップの実施を検討することが重要です。Google CloudのGenerative AI Leader資格のように、実際のビジネス課題に対してどのようにAIを当てはめるかのヒントを得られる教育プログラムがあると、非常に効果的です。知識が平易に共有されれば、現場のメンバーも抵抗感なく日常業務でAIを活用しやすくなります。

また、人材育成は特定の技術者だけでなく、企画担当やマーケティング担当にも必要です。generative AIはツールさえ導入すれば成果が上がるわけではなく、社内の複数部門が協力しながら反復的に使い込むことでこそ真価を発揮します。このため、課題設定からデータ整備、運用ルールの策定、成果の評価まで、組織力が試されるわけです。DXの推進リーダーは、各部署のジョイントを担う重要な役割といえるでしょう。

特に生成AIを使った新規事業の立ち上げや、マーケティングの高度化、顧客アプローチの革新に挑む場合は、既存業務の邪魔にならない形で小規模にPoCを始めることが推奨されます。チーム内での理解が深まり成功体験を積むほど、より多くの部署が導入に積極的になっていくのです。

5 セキュリティ面から見るgenerative AI solutions導入のポイント

generative AIの導入を進める際には、セキュリティや著作権面での配慮が欠かせません。新たなコンテンツを自動的に生成できるからこそ、偽情報の拡散リスクや機密データの漏洩リスクが高まる可能性があります。また、著作権侵害に該当する画像やテキストを不注意に生成してしまう可能性もあるため、ガイドラインや体制づくりが急務です。

実際に、generative AIが悪用されわいせつ物の製作や有名人の画像を勝手に加工したコンテンツが売買されるといった問題が報告されています（参考）。こうした例を見ると、ビジネス用途での運用においてもしっかりしたモニタリングと対策が求められることは明白です。

さらに、画像生成や動画生成、音声生成の分野では、作成物が本物と見分けがつかない高精度のものが増えています。万一、ユーザーや消費者を欺く目的で使われてしまえば、その企業の信頼が大きく揺らいでしまうでしょう。したがって、導入にあたりセキュリティポリシーだけでなく、利用規約や著作権ポリシーを明確にしておくことも非常に重要です。

加えて、データの扱いにも注意が必要です。特に個人情報や顧客情報を扱うビジネスシーンでは、データの匿名化やアクセス権限の厳格化など、事前のセキュリティ対策が不可欠です。オンプレミスかクラウドかを選ぶ際も、どの国のサーバーを利用するかによって法規制が変わるので、事前にリスク評価を行い、最適な選択肢を検討しましょう。

6 失敗しないgenerative AI development：PoCから定着化へ

PoC止まりで終わらせず、generative AIを実際の業務に根付かせるには、いくつかのステップが必要です。まずは小さい範囲でPoCを実施し、具体的なKPIを設定して効果を測定します。例えば、レポート作成の工数がどれだけ削減されたのか、顧客からの問い合わせ対応がどの程度スピードアップしたのか、といった実績を示すことで社内の理解と協力を得やすくなります。

システム開発やカスタマイズも、最初のうちは焦らず、既存のgenerative AI platformsを活用してみるのがおすすめです。その上で、自社の業務要件に合わせて機能追加やモデルの精度向上を図りましょう。AMBL株式会社の「Generative AI Suite」のようなサービスは、業務フロー改善やシステム連携まで幅広くサポートしてくれるため、工数削減とスケジュール短縮に効果的です（参考）。

もう1つ大切なのは、導入後の継続的なトレーニングとチューニングです。AIモデルは常に新しいデータを取り込み、環境変化に対応していくからこそ本来の性能を発揮します。そのため、運用開始後も定期的なメンテナンスを行い、モデルのアップデートや精度検証を設計段階で計画しておくことが重要です。

このようにPoCの成功体験を積み重ねながら徐々にスケールアップすることで、人材不足や予算制約といった課題を抑えつつ、DX推進を加速させられます。特に経営層やリーダーがAIプロジェクトの成果を正しく評価し、社内での認知度と期待値を高める努力を続けていくことも欠かせないポイントとなるでしょう。

7 今後のgenerative AI trendsと未来への進化

これからのgenerative AIはさらに進化し、業界を超えて新しいビジネスモデルを生み出す可能性があります。たとえば、音楽生成や動画生成の精度が上がれば、エンターテインメントから広告制作まで革新が期待できるでしょう。実際にAIが影響を与える分野は教育、医療、製造業など多岐にわたり、その社会的影響は計り知れません（参考）。

生成AIが社会に与えるインパクトは、単に新しいコンテンツを生み出すだけでなく、新たな職種や働き方を誕生させたり、組織構造自体を変化させる可能性があることです。生成AIモデルの特性を理解し、適切に運用するリーダーや専門家が増えることで、企業は競合他社との差別化を図ることができます。一方で、偽情報やプライバシー侵害などのリスクも引き続き議論されるでしょう。

倫理的・法的なガバナンス強化の必要性も今後さらに高まると考えられています。企業がgenerative AIを本格的に取り入れるためには、技術分野のみならず社会的な視点からの配慮が欠かせません。そして、このテクノロジーをどのように責任を持って活用し、ビジネスと社会の両面でプラスの価値を創出できるかが、今後の大きなテーマになっていくでしょう。

先進技術の波に乗り遅れたくない、DXの停滞を打開したい、そんな企業や担当者にとっては、今こそgenerative AIの導入を検討する絶好のタイミングといえます。すでに様々なアワードや事例を通じて成功事例が蓄積されており、それらを参考にしながら新たな価値創造へと踏み出してみてください。続けるうちに、企業全体のイノベーション風土が育まれていくはずです。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
著書「頭のいい人が話す前に考えていること」が、82万部（2025年3月時点）を売り上げる。
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