人工知能（AI）技術の急速な進化により、私たちの日常生活やビジネス環境は変化しています。すでに多くの企業が、業務効率化やコスト削減、顧客サービスの向上を目指してAIの導入を行っているのが現状です。

とはいえ、具体的な活用方法や効果的な実装戦略に悩んでいる方からは、以下の声をよく耳にします。

• 「AIは重要だと理解しているが、自社にどう取り入れればいいのか分からない」

• 「他社の成功事例を知りたいが、情報が散在していて整理できない」

そこで今回は、業種別・職種別のAI活用事例を詳しく解説し、企業に最適なAI導入の道筋を示します。この記事を読むことで、AIの事例から具体的にイメージし、自社のビジネスに取り入れる参考にしてください。

AIの活用事例を知り、自社に最適な導入方法を探りたい方へ。業種別・職種別の具体的な成功事例と実装戦略をご紹介します。

企業がビジネスにAIを活用する重要性

企業がビジネスにAIを活用することの重要性は、今や疑う余地がありません。以下の利点から、すでに大企業から中小企業に至るまで、その活用は多くあります。

使い方次第ではあるものの、AIを活用しない企業は、急速に変化する市場環境において競争力を失うことも少なくありません。AIの導入は、もはや選択肢ではなく、持続的成長のための必須条件になりつつあるのです。

企業のAI・生成AIの活用事例一覧

これから紹介する企業のAI・生成AI活用事例を一覧表にまとめました。この表を参考に、自社の業種や職種に適したAI活用方法を検討する際の参考にしてください。

企業のAI活用事例（業種別）

AIの活用は、様々な業種で変化をもたらしています。各業種特有の課題に対し、AIがどのようなソリューションを提供しているのか、具体的な事例を見ていきましょう。

• 製造業

• 小売業

• 金融業

• 建設業

• 物流業

• 農業

• 医療

• 教育

• 環境

製造業

製造業における代表的な事例として、トヨタ自動車株式会社の取り組みが挙げられます。同社は、組立工程にAIを導入し、作業の効率化と品質向上を実現しています（※1）。

AIが作業時間の予測や部品の在庫管理を行うことで生産ラインを最適化し、作業のムダや非効率が軽減され、生産性が向上しました。さらに、AIによる品質チェックシステムを導入することで、人間の目では見逃しがちな微細な不具合も検出できるようになり、製品の品質向上にも貢献しています。

製造業におけるAI活用の詳細については、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。

小売業

小売業界の代表的な事例として、株式会社セブン‐イレブン・ジャパンの取り組みが挙げられます（※2）。同社は、ドライバーの長時間労働問題を解消するため、常温商品の配送システムを改善しました。

AIを活用した需要予測と配送最適化システムを導入し、翌日配送への切り替えを実現。ドライバーの深夜残業などの労働負担が軽減されました。

さらに、AIによる精密な需要予測により、従来懸念されていた売上減少のリスクも最小限に抑えることに成功しています。AIの活用が単なる業務効率化だけでなく、社会問題の解決と事業の持続可能性の両立にも貢献できることを示した好例です。

金融業

金融業界においても、AIの活用は業務効率化やリスク管理の向上に大きく貢献しています。その代表的な事例として、株式会社三菱UFJ銀行の取り組みが挙げられます（※3）。

三菱UFJ銀行が生成AI導入による業務効率化の効果を試算しました。その結果、労働時間の削減効果が月22万時間以上に相当すると見込んでいます。

加えて、11月に、約4万人の行員に対してマイクロソフトのクラウドサービスを通じてChatGPTの利用を開放。生成AIの活用方針としては、稟議書の作成や社内文書のドラフト作成などを想定しています。

建設業

建設業界の事例として、清水建設株式会社の取り組みが挙げられます。同社は、山岳トンネル工事の施工管理業務を効率化するため、「AIサイクル自動判定システム」を開発しました（※4）。

このシステムは、ネットワークカメラの映像をAIが解析し、トンネル切羽の作業状況を自動判定します。判定結果はチャットツールを通じて関係者に即時共有されることから、現場職員の坑内待機時間を約40%削減に成功しました。

さらに、清水建設は「山岳トンネル施工データプラットフォーム」を活用し、施工データの集約・一元管理を実現しています。帳票作成の自動化が可能となり、担当職員の業務時間を約80%削減するという驚異的な成果を上げているのです。

そのほか、建設業におけるAI活用の詳細については、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。

物流業

物流業界においても、AIの活用事例として、日本電気株式会社（NEC）の取り組みが挙げられます。物流倉庫での作業効率化を目的として、AI画像認識技術を導入しました（※5）。

このシステムは、倉庫内の荷物の配置状況を画像で認識し、リアルタイムで分析します。AIが最適な作業動線を算出することで、作業者の移動距離を最小限に抑え、作業効率の向上を実現しています。

このようなAI活用は、人手不足や配送需要の増加といった物流業界の課題解決に大きな可能性を秘めているのです。物流業におけるAI活用の詳細については、こちらの記事でさらに詳しく解説しています。

農業

農業分野の代表的なAI活用の事例として、ヤンマーホールディングス株式会社の取り組みが挙げられます。同社は、AIを活用した「スマート農業」の実現に向けて、様々なソリューションを開発しています（※6）。

IoTの例として、水田の水位や温度を測定するセンサーや、牛の活動量を計測する首輪型デバイスは作業の効率化や生産性向上に貢献しました。また、ロボット技術では、GPSを利用した自動走行トラクターや、多機能型小型ロボット「Donkey」の開発が進んでいます。

AIの分野では、ディープラーニングを活用したドローンが害虫を検知し、ピンポイントで農薬を散布する技術が実用化されています。こうしたヤンマーの事例は、AIが農業分野にもたらす好例と言えるでしょう。

企業のAI活用事例（業種別）医療

医療分野においても、AIの活用が診断精度の向上や医療従事者の負担軽減に大きく貢献しています。その代表的な事例として、慶應義塾大学病院の取り組みが挙げられます（※7）。

慶應義塾大学病院は、AIホスピタル構想の下、様々な先進技術を導入しました。

これらの取り組みにより、患者への高度な医療提供と医療従事者の負担軽減を同時に目指しています。また、在宅患者モニタリングシステムやApple Watchを活用した心臓病早期発見など、病院外でのヘルスケアにも注力しています。

教育

教育分野におけるAI活用の事例として、同志社大学の取り組みが注目されています。

同大学は、生成AIを活用した学習・教育支援の実証事業を開始しました（※8）。この取り組みは、高等教育機関における個別最適化された学習環境の構築を目指しています。

具体的には、同志社大学が提供する「同志社データサイエンス・AI教育プログラム（DDASH）」の授業科目を対象に、生成AIを活用した学習支援と教育支援を実施します。

学習支援では、教科書の要約や設問作成、キーワード抽出などを行い、学生の理解度向上を図るイメージです。一方、教育支援では、課題・小テストの作成補助や採点支援、講義内容の見直しなどを行い、教員の業務効率化と教育品質の向上を目指します。

この取り組みは、AIが教育分野にもたらす可能性を示す重要な事例となっており、今後の発展も期待されています。

環境

環境分野におけるAI活用の先進的事例として、西日本電信電話株式会社（NTT西日本）の取り組みが注目されています。

NTT西日本は、廃棄物収集の効率化を目指し、IoTセンサーを活用した収集ルートの最適化システムを開発・導入しました（※9）。このシステムの主な特徴は以下のとおりです。

1. 超音波センサーで廃棄物容器内の堆積率を計測し、データをクラウドに送信して可視化

2. 収集したデータを分析し、適切な回収ルートと人員配置を計画

3. 複数事業者の共同回収にも対応し、少量排出の廃棄物でも効率的に回収

この取り組みにより、収集運搬事業者の業務効率化とコスト削減、小規模排出事業者のリサイクル量増加(約5%)、CO2排出量の削減(走行距離を約20%削減)などが期待できます。

製造業におけるAI導入の課題解決に向けて、専門家によるコンサルティングサービスをご用意しています。最適なAIソリューションを一緒に見つけましょう。

企業のAI活用事例（職種別）

AIの活用は、業種だけでなく、以下の様々な職種においても変化をもたらしています。

• 営業

• マーケティング

• 人事

• 経理

• 総務・労務・法務

営業

営業部門におけるAI活用の先進的事例として、日本生命保険相互会社は、AIを活用した営業支援システムを導入しています（※10）。

2012年に導入した営業職員向け端末「REVO」を基盤に、約1000万人の顧客情報を分析し、顧客セグメントごとのニーズを抽出。これにより、約2000種類の最適なアドバイスメッセージを営業職員に提供しています。

このシステムにより、経験の浅い職員でも標準化された提案が可能になり、営業レベルの向上を図っています。さらに、人力での分析や提案作成の限界を克服するため、AIの導入を進めており、より精度の高い顧客対応と業務効率化を目指しているようです。

マーケティング

マーケティング分野におけるAIの先進的事例として、日本ケンタッキー・フライド・チキン株式会社（KFC）の取り組みが挙げられます。同社は、顧客エンゲージメント強化のためにカスタマーエンゲージメントプラットフォームを採用しました（※11）。

この導入により、KFCは顧客一人ひとりの情報や活動をリアルタイムで把握し、最適なタイミングで適切なコンテンツを提供できるようになります。

コロナ禍でのデリバリー需要増加やユーザー数の継続的な増加に対応し、アプリPush、メール、Webメッセージなど複数チャネルでのコミュニケーションを効率化。KFCはこれによりブランド価値を高め、顧客との絆を深めることを目指しています。

人事

人事分野におけるAI活用の先進的事例として、株式会社明光ネットワークジャパンの取り組みが注目されています。

同社は、人材不足という課題に直面し、従来の採用方法の限界を感じていました。そこで、データに基づいた採用を実現するため、AIを活用した採用支援ツールを導入しました（※12）。

応募者の持ち味と企業が求める能力のマッチング度を、高精度で分析できるツールです。導入後、明光ネットワークジャパンは過去の経験だけでなく、潜在的な能力も考慮した採用が可能になりました。

その結果、従来の面接では見逃されていた優秀な人材の発掘に成功しています。さらに、AIが分析したターゲット学生の傾向を面接担当者と共有することで、採用に対する意識改革も進んでいます。

経理

経理分野における生成AIの活用の先進的事例として、株式会社クラレの取り組みが注目されています。同社は、経理業務特化型AIを会計システムに導入し、業務効率化を実現しました（※13）。

クラレでは、RPAを独自に設計・開発し、「EUD（エンドユーザー開発）」方式を採用することで、柔軟な業務設計を可能に。この取り組みにより、経理部門の業務プロセスが改善され、作業時間の短縮と精度向上が実現しました。

データ入力や照合作業などの定型業務が自動化され、従業員はより付加価値の高い業務に注力できるようになったとのことです。また、AIによる異常値検知機能により、ミスの早期発見と対応が可能となり、財務報告の信頼性向上にも貢献しています。

総務・労務・法務

総務・労務・法務分野におけるAI活用の先進的事例としてみておきたいのは、貝印株式会社の取り組みです。同社は、生成AI搭載の法務支援ツールを導入し、契約書審査業務の効率化と品質向上を実現しました（※14）。

従来、月80～100件の契約書審査を3名で対応していた貝印株式会社では、新人教育に十分な時間を割けないことが課題でした。導入により、豊富なひな形と弁護士監修による高品質な情報を活用し、新人メンバーの基礎知識習得を効率的に進められるようになったのです。

AIの活用事例から見る今後の未来とは

AIの活用事例から見える未来は、企業活動のあらゆる側面で変化が起こると予測されます。

まず、AIの進化により、より高度な自動化と意思決定支援が実現されるでしょう。例えば、製造業では完全自動化された生産ラインが一般化し、小売業では需要予測の精度が向上すると考えられます。

さらに、AIと人間の協働がより深化し、創造性を要する業務でもAIが重要な役割を果たすようになるでしょう。マーケティングや商品開発において、AIが消費者の潜在的なニーズを発見し、製品やサービスの創出につながります。

また、AIの活用により、企業の意思決定プロセスがより迅速かつ正確になり、市場変化への対応力が向上すると予想されます。このような変化は、企業の競争力強化と持続可能な成長につながるでしょう。

まとめ

AIの活用は、業種や職種を問わず、企業の競争力強化と持続可能な成長に不可欠な要素となっています。すでに製造、小売、金融、建設など、様々な分野でAIが業務効率化や意思決定支援に貢献しています。

しかし、AIの導入には専門知識と戦略的アプローチが必要です。自社の課題を明確にし、適切なAIソリューションを選択することが成功のポイントです。NOVELでは、豊富な導入実績を持つ専門家が、貴社に最適なAIソリューションをご提案します。まずは無料相談からお声がけください。

よくある質問（FAQ）

生成AIの身近な活用アイデアは何がある？

生成AIの身近な活用アイデアは多岐にわたります。

例えば、AIチャットボットを導入して顧客サポートを24時間体制で提供したり、AIによる自動データ分析で業務効率を向上させたりできます。また、AIを活用して会議の議事録を自動作成したり、マーケティング用の広告コピーを生成したりすることも可能です。

詳細な活用アイデアについては、こちらの記事をご覧ください。

生成AIの海外事例はある？

生成AIの海外事例は数多く存在し、様々な業界で取り組みが行われています。例えば、自動車業界では、BMW北米が大規模言語モデル(LLM)を活用したプラットフォームを開発し、顧客サービスの向上を図っています。

Eコマース分野では、Alibaba社が視覚障がい者向けの点字のリアルタイム翻訳技術を導入し、サービスの利便性を高めています。海外企業の生成AI実装事例について、さらに詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。

AIに奪われる仕事とは？

AIに奪われることが多い仕事は、主に反復的で定型的な業務です。具体的には、データ入力や単純な事務作業、基本的な顧客対応などが挙げられます。

AIの導入は「仕事の奪取」ではなく、「仕事の刷新」と捉えるべきでしょう。将来的には、AIと協働できる能力が重要になると予想されます。

身の回りにある自動化されている機械は？

身の回りには、既に多くの自動化された機械が存在し、私たちの日常生活を支えています。

この自動化された機械は、AIやセンサー技術、IoTなどの最新技術を駆使して開発されており、私たちの生活をより便利で効率的なものにしています。今後も、さらに多くの分野で自動化が進むことが予想されます。

AIの分野にはどのようなものがありますか？

AIの分野は広範囲にわたり、日々新しい技術や応用が生まれています。主な分野としては、以下のようなものがあります。

この分野は互いに関連し合い、多くのAIアプリケーションでは複数の分野の技術が組み合わされています。AIの進化により、この分野はますます発展し、私たちの生活やビジネスに大きな影響を与えていくでしょう。

【この記事の参考文献・サイト】

• ※1：https://business.nikkei.com/atcl/NBD/15/depth/012400491/

• ※2：https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/00914/00008/

• ※3：https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUB270LP0X21C23A1000000/

• ※4：https://www.shimz.co.jp/company/about/news-release/2024/2024009.html

• ※5：https://jpn.nec.com/press/202309/20230912_01.html

• ※6：https://www.yanmar.com/jp/agri/agri_plus/information/075.html

• ※7：https://www.hosp.keio.ac.jp/about/aihospital/

• ※8：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/16308/

• ※9：https://www.env.go.jp/content/900535534.pdf

• ※10：https://www.itmedia.co.jp/business/articles/1707/18/news015.html

• ※11：https://ecnomikata.com/ecnews/33570/

• ※12：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000048.000046088.html

• ※13：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000123.000061842.html

• ※14：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000453.000036601.html