6つの業種・業界からみる生成AI活用事例集
近年、生成AI(Generative Artificial Intelligence)の進化が目覚ましく、さまざまな業界でその応用が進んでいます。生成AIは、機械学習モデルを用いて新しいコンテンツを自動的に生成する技術であり、テキスト、画像、音声、動画など多様なメディア形式でのコンテンツ生成が可能です。この技術は、従来のAIとは異なり、新しいものを創造する能力を持ち、業務効率化やコスト削減、競争優位性の獲得など、多くのメリットをもたらします。
生成AIの市場規模は急速に拡大しており、2030年までに世界で2,110億ドル、日本国内でも1兆7774億円に達すると予測されています*1。この成長は、テクノロジー・通信業界、小売業、製造業、金融サービス業界、ヘルスケア業界、エンターテインメントとメディア、広告業界、自動車産業、教育など、さまざまな産業での生成AIの活用が進んでいることに起因しています。
本記事では、生成AIの基礎知識から各業種・業界での具体的な活用事例、導入のメリットと課題について詳しく解説します。生成AIの導入を検討している経営者や技術者の方々にとって、実践的な情報を提供することを目的としています。
目次
- 生成AIの基礎知識
- 業種・業界別で見る生成AIの活用事例
- 導入のメリットと課題
生成AIの基礎知識
生成AIとは何か?
生成AIは、機械学習モデルを使用して新しいコンテンツを自動的に生成する技術です。テキスト、画像、音声、動画など、多様なメディア形式でのコンテンツ生成が可能で、その応用範囲は広大です。例えば、ChatGPTはテキスト生成、DALL-Eは画像生成、TTS(テキスト・トゥ・スピーチ)は音声生成に利用されています。
従来のAIとの違い
従来のAIは、データやルールの学習を基に、検索結果から該当箇所を羅列するのみでした。しかし、生成AIは人間のように考え、新しい回答を生成する能力を持っています。これにより、特定の要件や目的に合わせてカスタマイズされたコンテンツを迅速に生成することが可能です。
生成AIの可能性と応用範囲
生成AIは、テキスト生成、画像生成、動画生成、音声生成など、多岐にわたる応用が可能です。例えば、ニュース記事や広告コピーの自動生成、医療画像の解析、バーチャルリアリティのコンテンツ生成など、多くの分野でその可能性が広がっています。
業種別で見る生成AIの活用事例
テクノロジー・通信業界
テクノロジー・通信業界では、生成AIがソフトウェア開発プロセスの最適化やワークフローの自動化、サイバーセキュリティ対策の強化に利用されています。例えば、ChatGPTを用いたカスタマーチャットボットは、顧客対応の効率化に大きく貢献しています。さらに、生成AIはデータ解析の自動化にも役立ち、リアルタイムでのトラフィック分析やユーザー行動の予測が可能となります。これにより、企業は迅速に市場の変化に対応し、競争力を維持することができます。
小売業
小売業では、生成AIが商品推奨の個別化やバーチャル試着機能の提供、需要予測の精度向上に役立っています。例えば、2024年春からセブンイレブンは生成AIを活用して、商品企画の期間を10分の1に短縮する取り組みを開始しています。*2 さらに、生成AIは在庫管理の最適化にも貢献しており、リアルタイムでの在庫状況の把握と需要予測が可能です。これにより、無駄な在庫を減らし、コスト削減を実現しています。*3
製造業
製造業では、生成AIが製品設計プロセスの加速や生産ラインの最適化、品質管理の向上に利用されています。パナソニックコネクトは、AIアシスタントを導入し、1日5000回の利用実績を上げています。*4 さらに、生成AIは予知保全にも役立ち、機械の故障を事前に予測してメンテナンスを行うことで、生産効率を向上させています。*5
金融サービス業界
金融サービス業界では、生成AIがリスク分析の高度化やパーソナライズされた金融アドバイスの提供、市場分析と予測の精度向上に貢献しています。例えば、詐欺検知の高度化により、金融機関のセキュリティが強化されています。*6 さらに、生成AIは顧客の行動データを分析し、個別化された投資アドバイスを提供することができます。*7 これにより、顧客満足度の向上とリスク管理の強化が図られます。
ヘルスケア業界
ヘルスケア業界では、生成AIが医療画像の解析や個別化された治療計画の作成、新薬の設計と開発に利用されています。臨床段階のバイオテクノロジー企業であるInsilico Medicine社は、生成AIを用いて新薬の設計を行っています。
また、2023年6月には、生成AIを用いて発見・設計された世界初の抗線維化小分子阻害剤であるINS018_055の第II相臨床試験において、患者への初回投与が完了し、さらなる評価のための第II相臨床試験を開始したことを発表しました*8。
自動車産業
自動車産業では、生成AIが自動運転車の開発においてリアルなトラフィックシナリオや環境を模擬するために利用されています。これにより、自動車のセンサーやアルゴリズムの訓練が効果的に行われ、より安全な運転支援システムの開発が進んでいます。さらに、生成AIは車両の設計プロセスの最適化にも役立ちます。
導入のメリットと課題
業務効率化とコスト削減
生成AIを導入することで、クリエイティブなコンテンツ制作のスピードが飛躍的に向上し、人的リソースとコストの削減が可能です。例えば、広告業界では、生成AIを活用することで、広告コピーの自動生成が可能となり、制作時間とコストを大幅に削減できます。
競争優位性の獲得
生成AIを活用することで、競合他社との差別化を図り、市場における競争優位性を確立することができます。例えば、パーソナライズされた広告を提供することで、顧客満足度を向上させ、ブランドロイヤルティを高めることができます。
リスク管理と段階的導入
生成AIの導入は、段階的に進めることでリスクを最小限に抑えることができます。小規模なプロジェクトからスタートし、生成AIの効果を測定しながら、段階的に導入を進めることで、リスクを最小限に抑えられます。
技術的・倫理的課題への対応
生成AIの導入には、技術的な課題や倫理的な課題も存在します。例えば、生成AIによるコンテンツ生成が著作権やフェイクニュースの問題に関連することを懸念する声もあります。これらの課題に対しては、透明性の確保や高品質なトレーニングデータの使用、人間による監視など、適切な実践方法に従うことが重要です。
まとめ
生成AIは、さまざまな業界で革新的な変化をもたらし、業務効率化やコスト削減、競争優位性の獲得など、多くのメリットを提供します。生成AIの市場規模は急速に拡大しており、今後もその成長が期待されています。生成AIの導入を検討している企業は、自社の特性や目的に合わせて生成AIの活用方法を検討し、段階的に導入を進めていくことが重要です。
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出典:
*1 JEITA、生成 AI 市場の世界需要額見通しを発表
https://www.jeita.or.jp/japanese/topics/2023/1221-2.pdf
*2 セブンイレブン、商品企画の期間10分の1に 生成AI活用
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC25AYT0V21C23A0000000/
*3 株式会社ファーマクラウド「メドオーダー」
https://www.pharmacloud.co.jp/
*4 利用回数は想定の5倍超、ChatGPT全社導入から3カ月でのパナソニック コネクトの利用実績
https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2307/04/news061.html
*5 富士電機株式会社「AI技術による予知保全を実現。現場型診断装置 SignAiEdge」
https://www.fujielectric.co.jp/products/foodfactory/solution_detail/solution_signaiedge.html
*6 NEC AI技術による予知保全を実現。現場型診断装置
https://jpn.nec.com/fintech/ai/risk/index.html
*7 MUFG「AI投資とは?メリット・デメリットやロボットアドバイザーとの違いを解説!」
https://www.bk.mufg.jp/column/shisan_unyo/b0173.html
*8 生成AIで発見・設計された初の医薬品が第II相臨床試験段階に – 初めて患者に投与
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000075178.html