生成AIの導入事例6選！企業の活用例・導入ステップ・リスク対策を解説

生成AIの活用が広がる中、「実際に導入した企業はどの業務で使っているのか」「どのような効果があったのか」を知りたい方は多いのではないでしょうか。

生成AIは、文章作成や画像生成だけでなく、問い合わせ対応、社内ナレッジ検索、メール返信文の作成、広告クリエイティブ制作、開発支援など、さまざまな業務で活用されています。

一方で、導入には情報漏洩、誤情報、著作権、運用コスト、社内定着といった課題もあります。導入事例を見る際は、単に成果だけを見るのではなく、どの業務に、どの範囲で、どのようなルールのもと導入したのかを確認することが重要です。

本記事では、生成AI・AIを導入した企業6社の事例を紹介しながら、ビジネス活用例、導入ステップ、注意すべきリスクを解説します。

生成AIとは？企業で注目される理由

生成AIとは、テキスト、画像、音声、動画、コードなどのコンテンツを生成できるAI技術です。代表的な例として、ChatGPTのような対話型AIや、画像生成AI、音声生成AI、コード生成AIなどがあります。

従来型AIが分類や予測を得意としていたのに対し、生成AIはプロンプトに応じて新しい文章や画像、回答案、要約などを作成できる点が特徴です。

近年では、単なる業務の自動化にとどまらず、カスタマーサポート、マーケティング、社内ナレッジ共有、コンテンツ制作、開発支援など、幅広い分野で活用が進んでいます。

生成AIでできること

生成AIは、さまざまな業務の下書き作成や情報整理を支援できます。たとえば、以下のような用途があります。

• 問い合わせ対応の一次回答を作成する
• FAQや社内マニュアルをもとに回答を生成する
• メールや提案書、報告書の下書きを作成する
• 広告文、SNS投稿、ブログ記事の案を作成する
• 画像やバナー、広告素材の案を生成する
• コードの補完やエラー原因の整理を行う
• 議事録や長文資料を要約する

ただし、生成AIの回答には誤りが含まれる可能性があります。業務で利用する際は、AIの出力をそのまま使うのではなく、人が確認・修正する運用が必要です。

生成AIと従来型AIの違い

企業のAI活用事例には、生成AIだけでなく、需要予測AI、画像認識AI、音声合成AI、自然言語処理AIなども含まれます。

生成AIは文章や画像などのコンテンツを作ることを得意とします。一方、従来型AIは、過去データをもとに予測したり、画像や音声を分類したり、異常を検知したりする用途で使われることが多いです。

自社で導入する際は、「文章や回答を生成したいのか」「需要を予測したいのか」「問い合わせを分類したいのか」など、目的に応じて適したAIを選ぶことが重要です。

生成AIの導入によるビジネス活用例

生成AIは、業務効率化や新たな価値創出の手段として、多くの企業で導入が進んでいます。

ここでは、代表的な活用例を分野別に紹介します。

カスタマーサポート・社内問い合わせ対応

生成AIを活用することで、問い合わせ対応の一次回答作成やFAQ案の作成、問い合わせ内容の分類などを効率化できます。

たとえば、AIチャットボットに社内FAQや商品マニュアルを登録すれば、よくある質問への回答を自動化しやすくなります。担当者は定型的な問い合わせ対応の負担を減らし、複雑な相談や個別対応に集中しやすくなります。

また、問い合わせログを分析することで、FAQの不足点やユーザーがつまずきやすい箇所を把握し、継続的な改善にもつなげられます。

マーケティング・コンテンツ制作

生成AIは、広告文、SNS投稿、メールマガジン、ブログ記事、商品説明文などの作成にも活用できます。

複数の訴求軸を短時間で出したり、ターゲット別に表現を変えたりできるため、コンテンツ制作の初期案作成に役立ちます。画像生成AIを組み合わせれば、広告バナーやキャンペーン用ビジュアルの案出しにも活用できます。

ただし、AIが作成した文章や画像は、ブランドイメージ、著作権、景品表示法、薬機法などの観点から確認が必要です。社外公開前には、必ず担当者によるチェックを行いましょう。

開発・プログラミング支援

生成AIは、コードの自動生成、エラー原因の整理、コードレビュー、テストケースの作成、仕様書の下書きなどにも活用できます。

GitHub CopilotやChatGPTのようなツールを使えば、開発者は定型的なコード作成や調査の時間を短縮しやすくなります。特に、既存コードの説明、別言語への変換、関数の改善案作成などに役立ちます。

一方で、AIが生成したコードには脆弱性やライセンス上の問題が含まれる可能性があります。業務システムへ反映する前に、セキュリティレビューやテストを行うことが重要です。

バックオフィス・ナレッジ共有

人事、総務、経理、情シスなどのバックオフィス部門では、同じ質問が繰り返し寄せられることが少なくありません。

生成AIを活用した社内FAQやAIチャットボットを導入すれば、従業員が必要な情報を自分で探しやすくなります。規程、申請方法、ITトラブル対応、経費精算ルールなどをナレッジとして整理し、AIが回答できる状態にすることで、問い合わせ対応の負担軽減につながる可能性があります。

需要予測・業務計画の支援

需要予測や業務計画の分野では、過去の売上、天候、曜日、イベント情報などをもとに来客数や販売数を予測するAIが活用されています。

これは厳密には生成AIというより、予測AIや分析AIに近い領域です。ただし、生成AIと組み合わせることで、予測結果の説明文を作成したり、改善施策の案を出したりする活用も考えられます。

AI導入を検討する際は、生成AIだけに限定せず、予測AIや分析AIも含めて自社課題に合う活用方法を検討しましょう。

生成AI・AIを導入した企業6社の事例

生成AIやAIの導入は、業務効率化や新しい顧客体験の創出など、さまざまな成果につながる可能性があります。

ここでは、マーケティング、社内問い合わせ、需要予測、情報発信、広告制作、カスタマーサポートの分野でAIを活用している企業事例を紹介します。

1.日本コカ・コーラ｜生成AIを活用した体験型キャンペーン

日本コカ・コーラは、「コカ・コーラ ゼロ」のキャンペーンにおいて、生成AIを活用した仕掛けを取り入れた体験型プロモーションを展開しました。

商品が話しかけてくるような世界観を再現し、Z世代を中心にSNSでの話題化を狙った施策として紹介されています。生成AIを単なる制作効率化だけでなく、ブランド体験を広げるための演出に活用した事例です。

この事例からは、生成AIを活用することで、消費者参加型のキャンペーンやパーソナライズされた体験設計に活かせる可能性があることが分かります。

参考：商品が話しかけてくる店舗 Z世代の注目集める、コカ・コーラ ゼロ｜AdverTimes.

2.江崎グリコ株式会社｜AIチャットボットで社内問い合わせを削減

江崎グリコは、社内問い合わせ対応の効率化を目的に、AIチャットボット「Alli」を導入しました。

導入前は、社内情報が複数の場所に分散し、従業員が必要な情報を見つけにくいことが課題でした。特に、情報システム部門には年間1万3,000件以上の問い合わせが発生しており、対応工数の削減が求められていました。

Alli導入後は、社内問い合わせの一部をAIチャットボットで自己解決できるようになり、情報システム部門への問い合わせ件数を約31％削減したと紹介されています。

この事例からは、AIチャットボットの導入では、ツールそのものだけでなく、社内ポータルへの導線設置、FAQ更新体制、現場が使いやすい運用設計が重要だと分かります。

参考：【導入事例】Glicoグループ様｜Allganize

3.株式会社御素麺屋｜来客予測AIで食品ロスと人員配置を改善

御素麺屋は、来客予測AIを活用し、廃棄ロスや販売機会ロスの削減に取り組んでいます。

この事例は生成AIというより、過去の売上や来客データをもとに将来の来客数を予測するAI活用事例です。来客数を予測することで、製造量や人員配置を調整しやすくなり、食品ロスや人件費の改善につなげられます。

店舗ビジネスでは、経験や勘に頼った発注・製造・配置が属人化しやすい傾向があります。AIを活用することで、データに基づいた意思決定を行いやすくなる点が参考になります。

参考：来客予測AIで、廃棄ロスと販売機会ロスの削減に挑む｜EBILAB

4.非営利特定活動法人エフエム和歌山｜AIアナウンサーで災害時の情報発信を支援

エフエム和歌山は、AIアナウンサー「ナナコ」を活用し、ニュースや天気予報、災害時の情報発信を支援する仕組みを構築しています。

ナナコは、Amazon Pollyを活用した音声合成によるアナウンサーです。エフエム和歌山の放送用ウェブシステムと連携し、ディレクターやアナウンサーがいない時間帯でも自動で放送を行える仕組みとして紹介されています。

この事例は、文章生成AIというより音声合成AI・自動放送システムの活用事例です。少人数体制の組織でも、AIを活用することで情報発信の継続性を高められる点が参考になります。

参考：AIアナウンサー ナナコ｜エフエム和歌山

5.株式会社データグリッド｜広告向けのAIモデル画像を生成

データグリッドは、AIを活用して実在しない人物画像を生成できる「INAI MODEL」を提供しています。

INAI MODELは、広告、マーケティング、デザイン用途に向けて、肖像権フリーのAI合成写真を提供するサービスです。実在するモデルを撮影する場合に比べて、モデル手配や撮影にかかる工数を削減しやすく、広告素材の制作効率化に役立ちます。

この事例からは、生成AIがクリエイティブ制作の初期案作成だけでなく、広告素材そのものの制作手段としても活用されていることが分かります。

参考：INAI MODEL 公式サイト

6.星野リゾート｜生成AI支援ツールでメール対応を効率化

星野リゾートは、宿泊予約センターにAIエージェント「KARAKURI assist」を導入し、メール対応業務の効率化に取り組んでいます。

KARAKURI assistは、社内ナレッジをもとに生成AIがメール文面のドラフトを作成する機能を備えたオペレーター支援ツールです。宿泊施設の営業時間や食事時間など、社内ルールや専門用語を踏まえた返信文作成を支援します。

この事例からは、生成AIを顧客対応に活用する場合、AIにすべてを任せるのではなく、オペレーターを支援する仕組みとして導入する方法が有効であることが分かります。

参考：若い人材が増える中、経験に頼らないメール業務プロセス確立｜カラクリ株式会社

生成AIを導入するための5ステップ

生成AIの活用に関心はあっても、「どこから手を付ければよいか分からない」と悩む企業は少なくありません。

生成AIを安全かつ効果的に活用するには、いきなり全社展開するのではなく、目的と対象業務を絞り、段階的に導入することが重要です。

1.活用できる業務を洗い出す

まずは、自社の業務の中で生成AIを活用できる領域を洗い出します。以下のような業務は、生成AIの効果を検証しやすい候補です。

• 問い合わせ対応の一次回答
• FAQや社内マニュアルの作成
• 議事録や長文資料の要約
• メール文面や提案書の下書き
• 広告文やSNS投稿の案出し
• 社内ナレッジ検索
• コード作成やレビュー支援

ポイントは、繰り返し発生している業務や、担当者の工数が大きい業務から検討することです。

2.導入目的とKPIを明確にする

次に、生成AIを導入する目的を明確にします。目的が曖昧なままだと、ツール選定や効果測定が難しくなります。

たとえば、以下のような目的とKPIを設定できます。

• 問い合わせ対応の効率化：対応件数、削減時間、一次解決率
• コンテンツ制作の効率化：制作時間、修正回数、公開本数
• 社内ナレッジ共有：FAQ利用率、検索回数、問い合わせ削減数
• 開発支援：コード作成時間、レビュー工数、バグ修正時間

導入目的とKPIを決めておくことで、社内の合意形成や導入後の改善が進めやすくなります。

3.リスクと利用ルールを整理する

生成AIを業務に使う場合は、情報漏洩、誤情報、著作権、倫理面のリスクを事前に整理する必要があります。

特に、顧客情報、個人情報、契約情報、未公開資料、ソースコードなどを扱う場合は、入力してよい情報と入力してはいけない情報を明確にしましょう。

社内ルールでは、以下の項目を定めるのがおすすめです。

• 利用できる生成AIツール
• 入力してよい情報・禁止する情報
• 出力結果の確認フロー
• 社外公開前のチェック体制
• 著作権や商標権に関する確認方法
• トラブル発生時の相談窓口

ルールを作るだけでなく、社員が実際に使えるように研修やFAQを整備することも重要です。

4.小さく試せる業務からPoCを行う

生成AIは、最初から全社導入するのではなく、特定の部署や業務でPoCを行うと効果を検証しやすくなります。

たとえば、カスタマーサポートのFAQ作成、人事部門の問い合わせ対応、営業部門のメール文案作成など、対象を絞って試験導入します。

PoCでは、利用率、削減できた作業時間、回答精度、現場満足度、リスク発生件数などを確認しましょう。期待した効果が出ない場合は、プロンプト、参照データ、運用ルール、対象業務を見直します。

5.効果検証しながら改善・展開する

PoCで一定の効果や課題を確認したら、対象部署や利用範囲を少しずつ広げます。

導入後も、生成AIの出力品質や利用状況を定期的に確認し、以下のような改善を続けることが大切です。

• FAQやマニュアルの更新
• プロンプトや回答ルールの見直し
• 利用ガイドラインの改訂
• 社員向け研修の実施
• 利用ログや問い合わせ内容の分析

生成AIは導入して終わりではありません。現場の声を反映しながら、運用を継続的に改善していくことで、業務に定着しやすくなります。

生成AIは、導入事例を見るだけでは自社に合う活用方法を判断しにくいことがあります。特に、社内FAQや問い合わせ対応に活用する場合は、既存ナレッジの整理、回答精度、セキュリティ、有人対応への切り替えルールを事前に検討することが重要です。

自社の業務に生成AIをどの範囲で活用できるか確認したい場合は、まずは導入目的と対象業務を整理してみましょう。

生成AI導入時に注意すべきリスクと対策

生成AIは業務効率化や新たな価値創出に役立つ一方で、運用を誤ると情報漏洩、誤情報、著作権侵害、ブランド毀損などのリスクにつながる可能性があります。

ここでは、企業が生成AIを導入する際に注意すべき主なリスクと対策を紹介します。

個人情報・機密情報の漏洩リスク

生成AIに顧客情報、従業員情報、契約情報、未公開資料などを入力すると、情報管理上のリスクが生じる可能性があります。

特にクラウド型の生成AIサービスを使う場合は、入力データの保存場所、学習利用の有無、管理者設定、アクセス権限、ログ管理を確認しましょう。

対策としては、以下が挙げられます。

• 個人情報や機密情報を入力しないルールを定める
• 入力データを匿名化・マスキングする
• 法人向けプランやセキュアな環境を利用する
• 利用ログを確認できる体制を整える
• 社内ガイドラインと研修を実施する

誤情報・ハルシネーションのリスク

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあります。これをハルシネーションと呼びます。

調査資料、公式文書、顧客向け回答、法務・労務・医療・金融に関する情報などで誤情報が含まれると、企業の信頼や意思決定に影響を与える可能性があります。

対策としては、以下が重要です。

• AIの出力をそのまま使わず、人が確認する
• 重要な内容は公式情報や一次情報と照合する
• 回答根拠を確認できる仕組みを使う
• 社外公開前のチェックフローを整える
• AIが回答できない範囲を明確にする

著作権・知的財産権のリスク

生成AIは、学習データや入力内容の影響により、既存著作物に似た文章や画像を出力する可能性があります。

広告、Webサイト、商品パッケージ、SNS投稿、動画、資料などにAI生成物を使う場合は、著作権、商標権、肖像権、利用規約を確認しましょう。

対策としては、以下が挙げられます。

• 利用するAIツールの規約を確認する
• 特定の作品・作家・ブランドを模倣する指示を避ける
• 生成物を人が確認・修正する
• 商用利用可能なツールや素材を使う
• 権利確認が必要な制作物は法務部門に相談する

倫理・公平性・ブランド毀損のリスク

生成AIは、偏見のある表現、不適切な表現、差別的な内容、企業ブランドに合わない表現を出力することがあります。

特に、採用、評価、金融、医療、教育、災害、社会問題などセンシティブなテーマでは、出力内容が社会的な批判やブランド毀損につながる可能性があります。

対策としては、以下を検討しましょう。

• センシティブなテーマでの利用範囲を制限する
• 公開前に人が表現を確認する
• ブランドガイドラインに沿って出力を調整する
• 不適切な出力が出た場合の報告フローを整える
• 社員に生成AIのリスク教育を行う

社内ガイドラインと教育体制の整備

生成AIを安全に活用するには、技術的な対策だけでなく、社内ルールと教育体制が欠かせません。

経済産業省のAI事業者ガイドラインでも、生成AIに関する知的財産権の侵害、偽情報・誤情報の生成・発信などのリスクが示されています。また、個人情報保護委員会も、生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、利用目的の範囲内であるか確認するよう注意喚起しています。

企業で生成AIを活用する際は、以下のような項目をガイドラインにまとめるとよいでしょう。

• 利用できるAIツール
• 入力禁止情報
• 社外公開前の確認フロー
• 著作権・商標権への配慮
• 業務別の利用例と禁止例
• トラブル発生時の相談先
• 定期的な見直し方法

参考：AI事業者ガイドライン｜経済産業省

参考：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について｜個人情報保護委員会

生成AIの導入事例を参考に、自社に合う活用方法を見つけよう

本記事では、生成AI・AIを導入した企業事例を紹介しながら、ビジネス活用例、導入ステップ、注意すべきリスクを解説しました。

生成AIは、問い合わせ対応、社内ナレッジ共有、メール返信支援、広告制作、コンテンツ作成、開発支援など、さまざまな業務で活用できます。一方で、情報漏洩、誤情報、著作権、倫理面のリスクもあるため、導入前にルールと運用体制を整えることが重要です。

まずは、問い合わせ対応やFAQ作成、議事録要約、メール文案作成など、効果を検証しやすい業務から小さく始めるとよいでしょう。導入後は、利用状況や現場の声を確認しながら、対象業務を広げていくことが大切です。

生成AIの導入事例を参考にしながら、自社の課題に合う活用方法を検討してみましょう。