大手企業の生成AIに対する取り組み事例をまとめてみた（資料あり）

近年、生成AIの発展と普及により、多くの企業がこの革新的な技術を業務に取り入れ始めています。この記事では、日本の大手企業が生成AIをどのように活用し、どのような取り組みを行っているかを詳細に調査し、資料と同時にまとめています。

各企業の事例を通じて、生成AIの実用的な応用や、導入における課題、そして将来の可能性などについての考察にも触れるため、ぜひ参考にしてください。

ベネッセホールディングスの生成AI導入への取り組み

資料：https://www.meti.go.jp/shingikai/monoinfoservice/digitaljinzai/pdf/01504_00.pdf

ベネッセホールディングスは、2023年4月から段階的に導入を開始した同社のDX戦略と生成AI導入の取り組みを公開しています。社内外の人材を各事業へ派遣するDigital Innovation Partners(DIP)を設立し、以下のスケジュールで取り組んでいます。

生成AIを社内で使える状態がスタートライン

各ステップにおいてもっとも重要なのは『体験できる機会』を用意したことです。ベネッセでは、スタートからAzure OpenAI Serviceを活用し、Benesse Chatという社内ChatGPT環境を導入・活用しています。

• セキュリティ面の配慮

• 入力情報の二次利用禁止

• クローズドな環境で運用

などの条件があるものの社員が安心・安全な環境で実際にAIチャットサービスを体験し、用途や将来性を探ることで『活用を促進した』のです。

体験できることのさらに先へ

生成AIの導入の価値を最大化し、事業として成長させるために、継続的な改善と体系的なアプローチとして下記の5ステップで進められています。

社内での活用から始め、徐々に顧客向けサービスへと展開しており、リスク管理と学習の観点から見ても優れています。

同時に行われたデータ人材の育成とスキルアップ

ベネッセでは、データを扱うデータサイエンティスト・アナリスト・エンジニアの3種において、以下の取り組みで育成とスキルアップも行っています。

• 自学自習

• 専門知識・スキル研修（資格取得支援制度も導入）

• デジタル基礎研修

専門力・実践力の観点を軸に、スキルマップでスキルを定義して成長を促しました。

【考察】ベネッセの取り組み事例からわかること

ベネッセホールディングスの戦略は、「慎重さ」と「新しいアイデアや方法の創出」のバランスが取れた、良い生成AI導入アプローチだと評価できます。「触れてみる」ところから「ビジネスとしてのスケール」まで段階的に行うアプローチは、他の中小企業にとっても参考になる優れた事例です。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

日清食品の生成AI導入への取り組み

資料：https://www.nissin.com/jp/ir/library/event/pdf/20240314_2.pdf

日清食品の取り組みは、リスク管理とコンプライアンスを重視しつつ、段階的な展開と具体的な業務プロセスへの組み込みを行っている点で生成AIの企業内活用の模範例といえます。

取り組み例として紹介された「NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo」は、以下のスケジュールで実施されています。

ChatGPTを社内活用する場合のリスクを2点に集約

日清食品では、ChatGPTの社内活用におけるリスクを二次利用と情報漏洩の2点に集約しました。ガイドライン策定や専用環境構築などの対策を実施しています。

初回ログイン時にはCEOメッセージの閲覧と簡易な問いへの回答を必須とし、2回目以降のログインでは、ひよこちゃんキャラクターによる注意喚起を表示するという継続的な啓発を行うことでコンプライアンスにも対策が施されています。

ひよこちゃんを使ったパターンは複数用意されており、一定期間で表示が切り替わることで「読むこと」を自然な形で誘導する工夫も凝らされていました。

営業・マーケティング領域で生み出された活用事例

日清食品の生成AIにおける取り組みでは、営業領域において全国8ブロックの営業拠点からプロジェクトメンバーを選抜し、活用を推進しました。その結果、顧客対応時間の増加や作業時間の削減などの効果も見られています。

また、マーケティング部門では、情報収集からアイデア出し、プレスリリース作成まで多岐にわたる用途でAIを活用しています。具体的なプロンプトテンプレートを作成し、効率的な利用を促進している点もポイントです。

営業で70%、マーケでは90％を超える利用率に

生成AIへの取り組みを経て、導入後には全社的に利用率が上昇しており、特に営業部門で高い利用率を示しています。2023年11月時点で、営業部門の利用率は約70%、マーケでは90％に達しています。

身近な例となる社内問い合わせの効率化も実施

日清食品の生成AIにおける取り組みでは、過去の問い合わせ履歴をAIに学習させ、回答業務の効率化の実現も行われています。

• 適切な回答のヒット率：55%から70%に向上

• 作業工数の削減率：24%から32%に向上

適切な回答のヒット率と作業工数の削減率が向上し、オペレーターの負担軽減につながっています。

日清食品の生成AIを実現した製品DBや売上データなどの情報検索

今回の取り組みで使われた「NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo」では、AIを業務システムと連携させ、製品在庫や売上データなどの情報を参照可能にしています。

また、業務システム群をまとめて統合データベースにし、より多様で広範囲な回答生成になるとしています。

【考察】日清食品の取り組みからわかること

日清食品の取り組みで見られたデータ連携の推進と継続的な改善サイクルの確立は、AIの有用性を大きく高めます。営業部門から始め、成功事例を他部門に横展開する戦略は、リスクを最小限に抑えつつ、効果的に全社展開する方法としても有効です。

利用率や効果の測定、フィードバックを基にした改善サイクルも確立されており、具体的な業務プロセスにAIを組み込んでいることで実際の業務効率化につながった好例といえます。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

パナソニックコネクトの生成AI導入への取り組み

• 資料1：https://news.panasonic.com/jp/press/jn240625-1

• 資料2：https://news.panasonic.com/jp/press/jn230628-2

パナソニックコネクトでは、AIアシスタントサービス「ConnectAI」を2023年2月から国内全社員（約12,400人）に展開しています。OpenAIの大規模言語モデルをベースに開発し、業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスク軽減を目的としたものです。

シャドーAIとは、簡単に言えば、会社が公式に認めていない「影の」IT環境のことです。会社の情報システム部門が正式に管理していないにもかかわらず、従業員が業務で使用しているパソコンやスマートフォン、さらにはクラウドサービスなどを指します。

導入にあたって行われたスケジュールは、以下のとおりです。

自社特化AIの試験運用開始で課題の解決を狙う

ConnectAIの運用から見えてきた以下の課題に対応するために、自社公式情報を活用したAIの開発プロジェクトを開始しました

1. 自社固有の情報に関する質問への回答ができないこと

2. 回答の正確性を確認できないこと

3. 長いプロンプト入力にハードルがあること

このConnectAIの全社展開から約7ヶ月後の2023年9月、Webサイト約3,700ページ、ニュースリリース495ページ、対外向けのパナソニック コネクトホームページ3,200ページを回答に利用する取り組みも実施しています。

2024年4月には、さらに拡張し、品質管理に関する社外秘情報630件、11,743ページに対応するAIの活用も開始しています。

AIプロンプト添削機能の追加でさらに便利に

2024年6月、ConnectAIに対し、プロンプトエンジニアリングの観点に基づいてユーザーインターフェースがカスタマイズされ、よくある日常業務15件のプロンプトサンプルがトップ画面に用意されました。

今後の展開としては、「パナソニック コネクトコーパス」の構築、人事、社内ITサポート、カスタマーセンターなどへの活用拡大、将来的に「オートノマスエンタープライズ」（自律型の企業）の実現を目指すことなどが挙げられています。

2023年6月～2024年5月における1年間の活用実績

• 労働時間削減：18.6万時間

• 1回あたりの平均時間削減：約20分

• アクセス回数：1,396,639回（12ヶ月）

• 直近3か月の利用回数：前年同期比41％増

企業全体の生産性向上に役立ち、より複雑な分析や文書作成まで、幅広いタスクでAIを利用できることがわかりました。また、直近3か月の利用回数が前年同期比で41％増加していることは、以下の点を示しています。

• ユーザーの満足度が高く、有用性が認識されている

• AIの機能や精度が継続的に改善されている

• 社内でのAI活用の文化が定着しつつある

【考察】パナソニックの取り組みからわかること

パナソニック コネクトの事例は、段階的な導入と継続的な改善、自社特化AIの開発、具体的な成果の可視化など、大企業における生成AI導入の先進的なモデルケースとして、他企業にとっても参考になる点が多いと考えられます。

自社の公開情報や社外秘情報を活用したAIの開発、AIプロンプト添削機能の追加や、活用範囲の拡大計画は、生成AIの効果を最大化するための継続的な取り組みとしても有効です。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Googleが公開している事例

資料：https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/generative-ai-case-studies

Google Cloud は、企業における生成 AI の活用事例を紹介しています。企業は顧客サービスの向上から内部業務の効率化まで、様々な目的で AI を導入し、競争力を高めています。

Google Cloudでは、生成AI活用を推進するため、「生成 AI Innovation Awards」を開催し、さらなる事例の発掘と共有を行う予定です。

【考察】Googleの取り組みからわかること

Google Cloud は、小売、メディア、製造、医療など、多様な産業分野での生成 AI 活用を支援しています。AIは単なる業務効率化だけでなく、新しいサービスの創出やビジネスモデルの変革にも役立つものです。

また、この資料ではセキュアな環境でのAI利用や個人情報保護に言及しているものもあり、GoogleがAIの倫理的・安全な使用を重視していることもうかがえました。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

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AWSの生成AI活用事例

資料：https://aws.amazon.com/jp/ai/generative-ai/customers/?customer-references-cards.sort-by=item.additionalFields.sortDate&customer-references-cards.sort-order=desc&awsf.customer-references-location=all&awsf.customer-references-industry=all

AWSでは、ソフトウェア関連での生成AIの活用が多く見られました。以下は、主要な事例をまとめたものです。

【考察】AWSの取り組みからわかること

AWSは、生成AIを既存のクラウドサービスと緊密に統合し、幅広い業界でのAI活用を促進しています。特に、Amazon Bedrockなどのサービスを通じて、企業が独自のAIアプリケーションを容易に開発・展開できる環境を提供しています。

AWSの事例は、コスト削減、効率化、パーソナライゼーション、イノベーション促進など、多岐にわたる効果を示し、スタートアップや中小企業のAI活用も積極的に支援しており、AIの民主化を進めていることがうかがえます。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

Microsoftの生成AI活用事例

資料：https://www.microsoft.com/ja-jp/ai/ai-customer-stories

マイクロソフトでも、様々な業界での生成AI（主にAzure AIサービス）の活用事例を紹介しています。以下、特徴的な事例をまとめました。

【考察】Microsoftの取り組みからわかること

マイクロソフトは、既存のビジネスソフトウェアやクラウドサービスとの統合を強みとし、企業が日常的な業務プロセスにAIを組み込みやすい環境を提供しています。

OpenAI との提携を活かしたAzure OpenAI Serviceの展開など、最先端のAI技術を企業向けに最適化して提供する戦略が見られます。業務効率化、コスト削減、顧客体験の向上、新サービスの創出など、多様な目的で利用できるでしょう。

関連記事：Azure OpenAI Serviceとは？基礎知識と導入するメリット

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

デロイトが公開している生成AI活用事例

資料：https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/about-deloitte/articles/about-deloitte-japan/ai-dossier-2023.html

デロイトは「業界別生成AI活用のすゝめ～The Generative AI Dossier～」というレポートで、6つの主要業界における生成AIの活用事例を紹介しています。

【考察】デロイトの取り組みからわかること

デロイトは、コンサルティング企業としての強みを活かし、AIの技術的側面だけでなく、ビジネス戦略や組織変革の観点からもAI活用を捉えています。特に、Trustworthy AI™フレームワークを通じて、AIの倫理的・責任ある利用を重視しつつ、効率、スピード、スケール、キャパシティにおいて優位性を提供できるとしています。

生成AI導入で少しでも悩みや疑問があればお気軽にお問い合わせください。貴社の業務に合わせた生成AIの導入を「検討段階」からサポートいたします。

まとめ：生成AIに対する取り組み事例を全体で見た結果

生成AIに対する企業の取り組み事例を考察してみると、以下の傾向がありました。

• リスク管理と効果検証を重視した段階的なアプローチを採用している

• 社内データと生成AIと組み合わせてより精度の高い回答や分析を行っている

• 自社特化AIを開発して営業・マーケティング領域で生成AIを活用している

• AI活用のためのスキル向上や、AIと協働するための新しい働き方の導入などの人材面での取り組みも重視している

生成AIは単なる汎用ツールではなく、各企業の特性や目的に合わせてカスタマイズされ、既存のビジネスプロセスに深く統合されつつあることがわかります。今後は、より多くの企業が先進事例を参考にしながら、自社の特性に合わせた効果的なAI活用を模索していくことが予想されます。

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【参考・出典】
- ベネッセホールディングス: 
<https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_jinzai/pdf/015_04_00.pdf>

- 日清食品: 
<https://www.nissin.com/jp/ir/library/event/pdf/20240314_2.pdf>

- パナソニックコネクト:
  <https://news.panasonic.com/jp/press/jn240625-1>
  <https://news.panasonic.com/jp/press/jn230628-2>

- Google Cloud: 
<https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/generative-ai-case-studies>

- AWS: 
<https://aws.amazon.com/jp/ai/generative-ai/customers/?customer-references-cards.sort-by=item.additionalFields.sortDate&customer-references-cards.sort-order=desc&awsf.customer-references-location=*all&awsf.customer-references-industry=*all>

- Microsoft: 
<https://www.microsoft.com/ja-jp/ai/ai-customer-stories>

- デロイト: 
<https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/about-deloitte/articles/about-deloitte-japan/ai-dossier-2023.html>