2025.02.04

生成AIはどんなサービスに活用されている?代表的な事例を紹介【トゥモロー・ネット テックブログ】

生成AI(Generative AI)は、人工知能の一分野であり、与えられたデータやパターンから新たなコンテンツを生成する技術のことです。

具体的には、テキスト、画像、音声など多様な形式のデータを生成する能力を持ち、近年ではビジネスや医療、エンターテインメントなど幅広い分野での活用が進んでいます。

本記事では、生成AIがどのようなサービスに活用されているのかについて、事例を用いながら解説します。

生成AIとは?

生成AI(Generative AI)とは、人工知能の一分野であり、テキスト、画像、音声など多様なデータを自律的に生成する技術を指します。

特に、2022年にOpenAIが発表した対話型AI「ChatGPT」の登場により、その存在が広く認知されるようになりました。ディープラーニングやトランスフォーマーモデルの開発・大規模化によるもので、自然言語処理や画像生成などの分野で高い精度を実現しています。

さらに、クラウドコンピューティングの発展やGPUの進化により、計算資源が拡充され、AIの開発や利用が一般の開発者や企業にも広がりました。これにより、生成AIはビジネス、医療、エンターテインメントなど多岐にわたる分野での活用が期待されています。

生成AIの業務活用シーン

生成AIは、業務のさまざまな場面で活用され、効率化や生産性の向上に大きく貢献しています。以下に、主な活用シーンを紹介します。

会議音声の自動文字起こし

会議音声を自動でテキスト化する技術は、議事録の作成時間を大幅に短縮します。導入することで、参加者は正確な議事内容を共有でき、効率的なコミュニケーションが可能になるでしょう。さらに、録音内容を迅速に検索・活用できるため、業務のスピードアップにもつながります。

SNS投稿文案作成

SNSでの効果的な発信には、頻繁な投稿と斬新なアイデアが求められます。しかし、毎回新しい文案を考えるのは大きな負担です。生成AIは、過去の投稿データや最新のトレンドを基に、適切な文案を提案することで、担当者の負担を軽減しつつ、投稿の質を向上させます。

マーケティング施策の提案

市場データや消費者の嗜好を分析することで、生成AIは最適なマーケティング施策を提案します。これにより、企業はデータに基づいた迅速かつ的確な戦略を立てられるでしょう。限られたリソースで高い成果を上げるための有効な手段といえるでしょう。

商品デザイン・コンセプト制作

新商品のデザインやコンセプトのアイデア出しにも生成AIは活用されています。過去のデザインや市場の動向を基に提案されるアイデアは、斬新でありながら実用的なものが多く、クリエイターの発想を支援する役割を果たします。これにより、消費者ニーズに合致した商品開発が効率よく進められるでしょう。

顧客対応の自動化(チャットボット)

顧客対応を効率化する手段として、生成AIを活用したチャットボットが注目されています。AIは24時間体制で問い合わせに対応し、簡易的な内容であれば瞬時に回答を提供可能です。結果的に顧客満足度が向上するだけでなく、従業員はより専門的な業務に集中できる環境が整います。

生成AIを活用したサービス事例

ここでは、生成AIを活用した実際のサービス事例を7つ紹介します。

セキュリティ運用支援(NTT Com)

NTTコミュニケーションズは、生成AI「AI Advisor」を導入し、企業のセキュリティ運用を効率化しています。このソリューションは、大規模言語モデル(LLM)を活用して構成情報や契約書を解析し、脅威の検知や復旧対応を迅速に実施。また、アラート対応の自動化で運用者の負担を軽減し、サイバー攻撃や専門人材不足といった課題解決にも寄与しています。NTTのノウハウを活かし、各企業に最適なセキュリティ体制を提供することで、強固なセキュリティ運用を実現します。

参考:NTT Com、tsuzumiなどのLLMを活用したセキュリティ運用支援ソリューション「AI Advisor」を開発

観光案内サービス(羽田空港)

羽田空港では、訪日観光客向けに生成AIを活用した観光案内サービスを実施しました。多言語対応のAIキャラクター「ケンゾウ」が観光客に施設案内や鉄道情報、宅急便の発送案内を提供します。

英語や中国語など複数言語に対応し、旅行者の利便性を向上させるとともに、スタッフの負担軽減も実現しました。観光業界でのAI活用を推進するモデルケースとして、日本の多言語対応の課題解決につながっています。

参考:羽田空港でAIを活用した訪日観光客向け観光案内サービスの実証実験を開始。スタッフの業務負荷軽減に期待

AIクローン(積水ハウス)

積水ハウスは、住宅購入希望者向けに「AIクローンオーナー」を提供しています。このサービスは、オーナーのInstagram投稿をAIが学習し、実際の体験談を基にアドバイスを提供。24時間365日利用可能で、購入希望者が時間や場所を問わず利用できる環境を整えました。

AI技術を活用して、住宅購入に伴う不安や疑問を解消し、より快適な顧客体験を実現しています。今後は、さらに多様なニーズに応じたサービス拡充を目指しています。

参考:日本初、積水ハウスが住宅検討層向けにチャットで気軽に相談できる「AIクローンオーナー」サービスを開始

悩み相談(柏市)

柏市教育委員会は、生成AIを活用した「悩みチャット相談システム」を導入し、児童生徒の悩みを早期発見・解決する体制を整備しました。このシステムでは、小学5年生から中学3年生が24時間いつでも相談可能。

悩みに共感しストレスを軽減するとともに、必要に応じて教員やカウンセラーが対応します。いじめや不登校といった深刻な課題への対応を強化し、子どもたちが安心して学校生活を送れる環境づくりを目指しています。

参考:柏市、生成AIを活用して児童の悩みを早期発見・解決する「悩みチャット相談システム」の実証開始

カスタマーサポート(ソニー)

ソニーネットワークコミュニケーションズは、「NUROモバイル」に生成AIを活用した「NUROモバイル AIチャット」を導入しました。24時間対応可能なこのサービスは、約5秒でユーザーの質問に回答し、迅速かつ的確なサポートを提供します。

また、既存ユーザーだけでなく新規申し込み検討者にも対応を拡大したのも特徴です。参照ページや手順の提示で情報の正確性を担保し、カスタマーサポートの利便性向上とオペレーターの負担軽減を実現しました。

参考:ソニー、「NUROモバイル」に生成AIを用いたユーザー向けチャットサポート「NUROモバイル AIチャット」を導入

為替リスク管理システム(資生堂)

資生堂は、トレーダムが提供する「トレーダム為替ソリューション」を導入し、為替リスクの効率的な管理を実現。高度なAI技術で為替相場を予測し、適切なヘッジ取引を提案します。

外貨取引やリスク管理の一元化を可能にし、為替変動が経営に与える影響を軽減するのが特徴です。資生堂は導入を通じて経営の安定化を図り、グローバル市場での競争力向上を目指しています。

参考:資生堂、AI 為替リスク管理システム「トレーダム為替ソリューション」を導入

メンタルヘルスケアサービス(デンソー)

デンソーは、生成AIを活用した「Mente for Biz」を一部導入。AIが従業員の表情や声を分析し、ストレスの原因を特定しました。

24時間365日利用可能なシステムで、従業員が自身のメンタル状態をセルフチェック可能です。必要に応じて産業医やカウンセラーがフォローアップを行い、メンタル不調の早期発見とケアを実現しました。試験運用の後、全社展開を進め、働きやすい環境づくりを目指しています。

参考:デンソーがAIメンタルヘルスケアサービスの部分的導入を開始。メンタル不調・休職・離職の早期発見へ

生成AIの課題とリスク

生成AIは多くの可能性を秘めていますが、同時にいくつかの重要な課題とリスクも抱えています。以下に具体的なポイントを挙げ、それぞれの詳細を解説します

偏見や誤情報の拡散

生成AIは学習データに依存しているため、元データに含まれる偏見や不正確な情報がそのまま生成物に反映される可能性があります。

例えば、特定の属性に対する偏った表現や、不正確な歴史的事実の再生産が挙げられるでしょう。この問題を防ぐためには、学習データの選定時に公平性を確保することや、AIの出力を適切に監視する仕組みが重要です。

回答の正確性、ハルシネーションの課題

生成AIは高度な文章生成能力を持つ一方で、事実とは異なる回答や曖昧な表現を提示することがあります。この現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、AIが自信を持って誤った情報を生成する状況を指します。これを防ぐには、出力結果を検証する仕組みや、AIの回答範囲を適切に限定する設計が必要です。

著作権問題

生成AIが生成する内容には、著作権に関する課題が伴います。例えば、AIが学習したデータが著作権で保護されている場合、そのデータに基づく生成物が法的に問題となる可能性があります。リスクを軽減するためには、AIの学習に使用するデータセットを慎重に選定し、著作権法に準拠した運用を行うことが求められるでしょう。

セキュリティやデータ漏洩リスク

生成AIを活用する際には、セキュリティ面での注意も必要です。AIの学習には大量のデータが必要ですが、データに個人情報や機密情報が含まれる場合、悪意ある第三者に利用される可能性があります。安全なデータ管理と適切なアクセス制御が不可欠です。

利用者のスキルによって成果が大きく変わる

生成AIの出力結果は、利用者が入力する指示(プロンプト)の質に大きく依存します。適切なプロンプトを作成できなければ、AIのポテンシャルを十分に引き出せない可能性が高いでしょう。解決するためには、利用者がプロンプト作成スキルを習得するための教育や、ガイドラインの提供が効果的です。

まとめ

これまで紹介した生成AIを活用したサービスは、業界や分野を問わず幅広い領域で効率化や価値創出を実現している点が特徴です。

観光案内やカスタマーサポート、リスク管理からメンタルヘルスケアまで、生成AIは利用者の利便性を高めるだけでなく、企業にとっても業務負担の軽減や競争力向上につながっています。

しかし一方で、生成AIにはデータ精度や偏見、セキュリティリスクなどの課題も存在します。これらのリスクを適切に管理しながら、生成AIを活用することが重要です。

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この記事の筆者

株式会社トゥモロー・ネット

クラウドソリューション本部

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