生成AI活用事例を業界別に解説！企業が成果を出す活用方法と成功要因
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このような悩みはありませんか？
- 生成AI活用事例を調べているが、自社でどのように活用できるか分からない
- 他社の導入事例は見るものの、成果につながる活用方法を知りたい
- 生成AIを導入したいが、どの業務から始めるべきか判断できない
- AI導入後に現場へ定着させる方法を知りたい
近年、生成AIは業界を問わず普及が進み、業務効率化だけでなく、ナレッジ活用や技術継承、顧客体験向上、新たなサービス創出にも活用されるようになりました。一方で、成果を出している企業は決して多くありません。その背景には、AI導入そのものが目的化し、業務課題や運用設計が十分に整理されていないケースがあります。
本記事では、生成AIの基本的な仕組みや活用シーンに加え、人材サービス業・製造業・金融業・小売業・IT業界における最新の生成AI活用事例を紹介します。
さらに、パーソルワークスイッチコンサルティングの支援事例をもとに、企業が生成AI導入で成果を出すための成功要因や実務上のポイントを分かりやすく解説します。
生成AIとは？企業で活用が広がる理由
生成AIとは、文章や画像などのコンテンツを生成できるAI技術です。企業では生産性向上や人手不足への対応、ナレッジ活用を目的に導入が進んでいます。ただし、成果を得るためにはツール導入だけでなく、業務課題に合わせた活用設計が重要です。
生成AIの仕組みとできること
生成AIは、大量のデータを学習し、利用者の指示に応じて新しいコンテンツを生成するAIです。ChatGPTやMicrosoft Copilotなどが代表例で、文章作成、要約、情報整理、アイデア創出などを支援できます。
企業では提案書作成や会議議事録の要約、社内ナレッジ検索などで活用が進んでいます。重要なのはツールありきで考えるのではなく、自社の業務課題にどのように活用できるかを検討することです。
なぜ企業で導入が進んでいるのか
生成AI活用が広がる背景には、生産性向上への期待があります。資料作成や情報収集などの定型業務を効率化することで、社員はより付加価値の高い業務に集中できます。
また、ベテラン社員の知見を共有しやすくなるため、業務の属人化解消やナレッジ活用の高度化にも効果が期待されています。実務上は、AI導入そのものではなく、業務改革や組織全体の生産性向上を目的に活用することが重要です。
企業における生成AIの活用シーン
生成AI活用は、営業・人事・マーケティング・カスタマーサポート・管理部門など幅広い業務で進んでいます。特に、文章作成や情報整理が多い業務では効果が出やすく、導入時は業務課題との適合性を見極めることが重要です。
業務別に見る生成AI活用例
企業の活用例は特定の業界に限らず、多くの企業で業務効率化や品質向上に活用されています。まずは自社のどの業務に適用できるかを把握することが重要です。
| 部門 | 主な活用方法 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書作成、顧客向け文書作成 | 作成工数削減 |
| 人事 | 採用対応、面接質問作成 | 応募者体験向上 |
| マーケティング | コンテンツ作成、企画立案支援 | 制作効率向上 |
| CS | FAQ作成、問い合わせ対応支援 | 顧客対応品質向上 |
| 管理部門 | 議事録作成、文書要約 | 事務作業削減 |
例えば営業部門では提案書作成の時間短縮、人事部門では採用に関する問い合わせ対応の効率化などが期待できます。近年は単純な文章作成だけでなく、社内ナレッジの検索や情報整理にも活用範囲が広がっています。
活用検討時に押さえたいポイント
生成AIはすべての業務に適しているわけではありません。成功企業に共通する傾向として、まず効果が出やすい業務から活用を始めています。
特に効果を得やすいのは、文書作成や要約、情報検索などの定型業務です。一方で、採用判断や経営判断のように高い専門性や責任を伴う業務では、人による最終確認が欠かせません。
実務上は「AIで何ができるか」ではなく、「どの業務課題を改善したいか」という視点が重要です。業務負荷が高く、ルール化しやすい業務を優先的に選定することで、生成AI導入の効果を得やすくなります。
生成AI活用事例
生成AI活用は業界ごとに目的や期待効果が異なります。例えば製造業では技術継承や品質改善、金融業では情報検索や業務効率化、小売業では顧客体験向上が主なテーマです。ここでは業界別の代表的な生成AI活用事例を紹介します。
人材サービス業の活用事例
人材サービス業では、求人票作成、求職者対応、キャリア支援などの領域で生成AI活用が進んでいます。人材不足が深刻化するなか、業務効率化だけでなく、求職者や企業への提供価値を高めることが重要なテーマになっています。
パーソルホールディングスは、グループ全体で生成AI活用を推進し、生産性向上や新たなサービス開発に取り組んでいます。生成AIを単なる業務効率化ツールとしてではなく、はたらく人の可能性を広げるための基盤として位置付けている点が特徴です。企業と求職者双方への価値提供を強化し、人材サービスの高度化を目指しています。
パーソルキャリアは、転職サービスにおいて生成AIを活用した機能を提供しています。求職者の経験やスキルをもとに職務経歴書の作成を支援することで、転職活動時の負担軽減と応募書類の品質向上を実現しています。これにより、求職者は書類作成に費やす時間を減らし、本来注力すべきキャリア検討や企業研究に時間を活用できるようになります。
また、シェアフルでは、生成AIを活用した求人作成支援機能を提供しています。求人原稿の作成負担を軽減することで、企業はより迅速に人材募集を開始できるようになり、特にスピードが求められるスポットワーク領域での業務効率化に貢献しています。
人材サービス業における生成AI活用の本質は、採用担当者やキャリアアドバイザーの業務を代替することではありません。実務上は、生成AIによって定型業務を効率化し、人が求職者との対話やキャリア支援、企業とのマッチング精度向上といった付加価値の高い業務へ集中できる環境を構築することが重要です。
［参考］パーソルホールディングス『国内グループ社員の1万8,000人以上が生成AIを利用事業活用、業務利用を積極推進』
［参考］パーソルキャリア『転職サービス「doda」、サービス初の生成AIによる職務内容の自動生成機能を搭載』
［参考］シェアフル『就業実績を活用した「シェアフルエージェント」を開始』
製造業の活用事例
製造業では、技術文書の検索や品質改善、保守業務の効率化を目的に生成AI活用が進んでいます。特に、熟練技術者の知見継承や現場の生産性向上は、多くの製造業で共通する課題となっています。
パナソニック コネクトは、生成AIを活用したAIアシスタントサービス「ConnectAI」の利用を拡大し、社内業務の効率化や意思決定の迅速化を推進しています。資料作成や情報検索に加え、業務ノウハウの活用支援を進めることで、社員がより付加価値の高い業務へ集中できる環境づくりを進めています。製造業においても、単なる業務効率化ではなく、組織全体の生産性向上を目指した活用が特徴です。
また、日立製作所は、生成AIを活用した現場業務支援の取り組みを進めています。熟練技術者の知見や業務ノウハウをAIで活用できる環境を整備することで、保守・点検業務の効率化や技術継承を支援しています。現場で必要な情報へ迅速にアクセスできる仕組みづくりは、人材不足への対応や業務品質の向上にもつながります。
さらに、レゾナックは、生成AIを活用した研究開発業務の高度化に取り組んでいます。社内に蓄積された研究データや技術情報を活用し、研究者の情報収集や分析を支援することで、新たな材料開発や技術革新のスピード向上を目指しています。特に、膨大な技術情報を有効活用できる環境整備は、研究開発競争力の強化に直結する取り組みといえます。
製造業における生成AI活用の本質は、単なる自動化ではありません。実務上は、熟練者が保有する知識や経験を組織全体で活用できる仕組みを構築し、人材不足や技術継承といった経営課題の解決につなげることが重要です。成功企業に共通する傾向として、AI導入そのものではなく、業務改革やナレッジ活用を目的に取り組んでいます。
［参考］パナソニックコネクト『「聞く」から「頼む」へシフトしたAI活用で年間44.8万時間の削減を達成』
［参考］日立製作所『生成AIと数理最適化技術で、生産ラインの構成を自動立案する技術を開発』
［参考］レゾナック『生成AIで手書き文章も含めた社内資料を活用する独自システムChat Resonacを開発』
金融業の活用事例
金融業では、問い合わせ対応、文書要約、社内ナレッジ検索などの業務で生成AI活用が進んでいます。特に金融機関は大量の文書やデータを扱うため、情報検索や分析業務との親和性が高いことが特徴です。
三菱UFJ銀行は、次世代のデータ・AI活用基盤としてDatabricks（データブリックス）を採用し、データ活用の高度化を進めています。金融機関では膨大なデータが日々蓄積されますが、それらを迅速に分析・活用することが競争力向上につながります。生成AIの活用により、データ分析や情報活用の効率化、新たな顧客価値の創出が期待されています。
また、SMBCグループは生成AIを活用した業務改革を推進しています。社内業務における情報検索や文書作成支援に加え、行員の生産性向上や顧客対応品質の強化を目指しています。従来は担当者の経験や知識に依存していた業務を支援することで、業務品質の標準化や意思決定の迅速化につなげています。
金融業における生成AI活用の本質は、単なる業務効率化ではなく、膨大な情報の中から必要な知識を迅速に活用できる環境を整備することにあります。成功企業に共通する傾向として、生成AIを顧客向けサービスだけでなく、行員の業務を支援する「社内アシスタント」として活用し、組織全体の生産性向上につなげています。
［参考］三菱UFJ銀行『次期AI共通基盤としてデータブリックスを採用』
［参考］SMBCグループ『独自に生み出したAIアシスタント「SMBC-GAI」開発秘話』
小売・流通業の活用事例
小売・流通業では、店舗業務の支援や商品開発、販促企画などで生成AI活用が進んでいます。商品数や顧客接点が多い業界だからこそ、生成AIを業務効率化だけでなく、顧客体験や商品価値の向上につなげる視点が重要です。
イオンリテールは、業務マニュアルや関連法令を学習し、従業員からの質問に音声や文字で回答する「AIアシスタント」を約390店舗に実装しました。ラウンジ案内や免税対応、拾得物への対応など、店舗で判断に迷いやすい業務を支援します。必要な情報をその場で確認できるため、新人・若手従業員の習熟促進や接客品質の向上が期待されます。
ローソンは、生成AIが発案した商品コンセプトをもとに、スイーツ、ベーカリー、サラダの3商品を開発しました。生成AIの提案をそのまま採用するのではなく、商品開発担当者が試作と検証を重ねて商品化しています。店頭販促でも「AI発案」を訴求し、商品開発の背景そのものを顧客体験に組み込んでいます。
これらの活用ケースから、小売・流通業では、生成AIが「従業員の判断を支援する役割」と「人の発想を広げる役割」の双方を担えることがわかります。実務上は、AIへ判断を任せきるのではなく、正確性の確認や試作・検証を人が担う運用設計が重要です。
［参考］イオンリテール『生成AIを活用した「AIアシスタント」を実装』
［参考］ローソン『生成AIを活用した商品開発に着手』
IT・サービス業の活用事例
IT・サービス業では、ソフトウェア開発支援だけでなく、社内ナレッジ活用や業務効率化、新たなサービス開発を目的に生成AI活用が進んでいます。特に、知的生産性の向上が競争力に直結する業界であるため、組織全体の生産性向上を目的とした導入が増えています。
LINEヤフーは、生成AIの活用を前提とした働き方改革を推進しています。社内業務への生成AI活用を積極的に進めることで、情報収集や文書作成、企画立案などの生産性向上を目指しています。AIを日常業務へ組み込むことで、社員がより創造性や専門性を発揮できる環境づくりを進めている点が特徴です。
また、ソフトバンクは生成AIやAIエージェントを活用し、業務効率化と新たな価値創出に取り組んでいます。単なる業務支援に留まらず、AIを活用したサービス開発や業務プロセス改革を進めており、企業競争力向上につなげています。
富士通も生成AIを活用した業務変革を推進しており、ソフトウェア開発やナレッジ活用、生産性向上を支援しています。特に、蓄積された技術情報やノウハウを組織全体で活用できる環境整備を進めることで、業務品質向上と開発スピード向上の両立を目指しています。
IT・サービス業における生成AI活用の本質は、単なる業務効率化ではありません。成功企業に共通する傾向として、既存業務へ生成AIを組み込み、情報検索や文書作成といった定型業務を効率化することで、人が企画立案や顧客支援、新規サービス開発などの付加価値の高い業務へ集中できる環境を構築しています。
［参考］LINEヤフー『人事総務領域での生成AI活用を本格化』
［参考］ソフトバンク『わずか2カ月半で250万を超えるAIエージェントを作成』
［参考］富士通『生成AIでシステム改修を全自動化』
企業が生成AI導入で成果を出すための成功要因
生成AI導入で成果を左右するのはAIの性能ではなく、導入目的・活用対象業務・推進体制の設計です。成功企業に共通するのは、業務課題を起点に活用領域を定め、現場への定着まで見据えて取り組んでいる点です。
導入目的とKPIを明確にする
生成AI導入を成功させるためには、まず「何のために導入するのか」を明確にすることが重要です。
実務上よく見られる失敗例は、「他社が導入しているから」「AIが注目されているから」といった理由で導入を進めるケースです。この場合、成果の判断基準が曖昧になり、利用が定着しないまま終わることがあります。
例えば、提案書作成業務であれば「作成時間を30％削減する」、問い合わせ対応であれば「回答時間を短縮する」といったKPI（重要業績評価指標）を設定することで、効果を測定しやすくなります。生成AI活用は手段であり、業務課題の解決や経営成果につなげる視点が重要です。
活用対象業務を具体化する
生成AIはすべての業務に適しているわけではありません。成功企業は、効果が出やすい業務から段階的に適用しています。
具体的には、議事録作成、文書要約、情報検索、提案書作成支援など、ルール化しやすく作業負荷の高い業務が代表例です。一方で、人事評価や重要な経営判断など、高度な判断や責任が求められる業務では人による確認が欠かせません。
導入前に業務プロセスを整理し、「どの業務でどの程度の効果を期待するのか」を明確にすることが、成果創出の第一歩となります。
定着化を見据えた推進体制を整える
生成AI導入の成否は、技術よりも利用定着で決まることが少なくありません。
現場では「使い方が分からない」「何に活用すればよいか分からない」という課題が発生しやすいため、活用ルールや教育施策の整備が重要です。また、経営層による利用推進と現場管理職による活用支援を両立させることで、組織全体への浸透が進みやすくなります。
成功企業に共通する傾向として、導入後も活用事例の共有や利用状況の分析を行い、継続的に改善を進めています。生成AI活用で成果を出すためには、ツール導入だけでなく、業務改革と組織変革の視点を持つことが重要です。
まとめ
生成AI活用は、人材サービス業・製造業・金融業・小売業・IT業界などの幅広い業界で広がっています。成果を出している企業に共通するのは、AI導入そのものを目的とせず、業務課題の解決手段として活用している点です。
実際の活用領域も、業務効率化だけでなく、ナレッジ活用、技術継承、顧客体験向上、新たな価値創出へと広がっています。
成功の鍵はAIの性能ではなく、導入目的の明確化、活用設計、利用定着までを見据えた運用体制の構築にあります。
【押さえておきたい重要ポイント】
- 業界横断で活用が拡大
- 業務課題起点で導入する
- AIと人の役割を整理する
- 定着化まで設計する
生成AI導入で失敗する企業の多くは、ツール導入が目的化しています。まずは解決したい業務課題と期待効果を明確にし、KPIを設定することが重要です。
また、人事評価や経営判断など高度な判断が必要な業務では人による確認が欠かせません。経営層と現場の双方が活用方針を共有し、利用ルールや運用体制を整備することが成果創出につながります。
まずは、自社で工数がかかっている業務や属人化している業務を洗い出し、生成AIとの適合性を確認してみましょう。そのうえで、小規模なPoC（概念実証）から始め、効果を検証しながら段階的に活用範囲を広げることをおすすめします。
実務上は、ツール選定以上に業務改革と定着化の設計が重要です。まずは自社の課題整理から着手することが、生成AI活用成功への第一歩となります。
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