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ビジネスにおける生成 AI: 6 つの主なユースケースと事例

生成 AI は主要な業務機能に大きな効果をもたらしますが、その価値を長期的に持続させるためには、適切なユースケースを選定する必要があります。

Sydney Scott

AI 担当編集ストラテジスト

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このブログでは以下についてご绍介します。

生成 AI はもはや試験運用の段階を超えています。現在は実環境に導入され、财务、人事、マーケティング、営業、オペレーションなど、企業の主要業務の変革を推進しています。導入や投資は拡大しています。Thomson Reuters 社によると、生成 AI の利用はしており、Gartner 社は生成 AI による収益が 2031 年まですると予测しています。

このように急速な普及が進む中、生成 AI を導入するだけで差別化を図ることは難しくなっています。しかし多くの企業は、現時点で最も効果的なユースケース、その導入方法、最大の成果を得るために生成 AI を安全に拡張する方法について明確な見通しが立っていないため、パイロット段階から抜け出せずにいます。

このガイドでは、ビジネスにおける生成 AI の主なユースケースについて詳しく解説するとともに、先進企業が生成 AI を活用して長期的な投資利益率 (ROI) を達成している方法をご紹介します。

生成 AI の利用は過去 1 年で 2 倍に増加しており、収益は 2031 年まで年率 63% の高い割合で上昇すると予測されています。

ビジネスにおける生成 AI の役割

生成 AI とは、既存のトレーニングデータからパターンを学習し、テキスト、コード、画像、構造化されたインサイトなど、新しいコンテンツを生成する AI システムを意味します。ビジネス環境に導入すると、AI でドキュメントのドラフトや提案を瞬時に生成できるため、人間はそれらを出発点としてレビュー、調整、導入を進めることができます。

生成 AI がビジネスにもたらす最大のメリットは、驚異的な規模とスピードにあります。膨大なデータや入力情報を整理?分析し、レビュー可能な出力を数秒で生成します。その結果、人間は手作業に追われることなく、高価値な戦略的業務に時間を振り向けることができます。

mini传媒の調査によると、社員の 4 分の 3 (77%) は AI によって生産性が向上したと回答しており、85% は週あたりの作業時間が 1 ～ 7 時間短縮されたと回答しています。このように生成 AI は時間短縮に大きく貢献します。その一方でパラドックスが生じています。AI によって短縮された時間のおよそ 40% は、目的のずれや質の低い出力の手戻りに費やされています。

生成 AI は導入するだけでは不十分です。適切なユースケースを選定し、効果的に導入?活用しなければなりません。成果を上げている組織は、リソースや目標に基づく実践的な導入方法を重視し、ロールアウトごとに適切なトレーニングやチェンジマネジメントを実施して、組織の足並みをそろえています。

生成 AI の主な 6 つのユースケース

生成 AI のユースケースがすべて同じように効果的とは限りません。大きな成果を生み出すためには、あらゆるテクノロジートレンドを追いかけるのではなく、テクノロジーが戦略に適合するか見極めなければなりません。生成 AI をワークフローに導入するには、チームに生成 AI を支える能力があるか、自社の具体的な業務に本当に適しているかをビジネスリーダーが事前に評価する必要があります。以下では、今日の企業における生成 AI の主なユースケースをいくつかご紹介します。

1.大规模なコンテンツの生成

コンテンツ生成は、生成 AI のユースケースの中で最も初期に導入され、広く普及しているものの 1 つです。一般的には (ブログやマーケティングキャンペーンなどの) テキストコンテンツを指すことが多いですが、画像、コード、デジタル出力など、多様なコンテンツに対応します。

このユースケースは、一貫性、正確性、ブランドを重視するコンテンツを、複数のチャネル向けに大量に作成する必要があるチームに最適です。

例:

マーケティングコンテンツ、営業資料、社内向けメッセージの初回ドラフトを生成する
ナレッジ记事や社内リソースのドラフトを作成?维持する
レポート、会议、ポリシーを简洁かつ実用的な出力に要约する
開発ワークフローを支援するコードスニペット、スクリプト、技術文書を作成する
定義された入力内容に基づいてビジュアルアセット、設計案、製品コンセプトを作成する
さまざまな形式でコンテンツを転用する (例: レポートを E メールやプレゼンテーションに変换する)

AI によって短縮された時間のおよそ 40% が、目的のずれや質の低い出力の手戻りに費やされています。

2.カスタマーサポートの自動化

生成 AI ソリューションは、カスタマーサービスワークフローを変革してチームを強力にバックアップすることで、チームが応答を加速し、より多くの問い合わせに対応できるよう支援します。時間のかかる定型作業を自動化することにより、生成 AI は顧客の問い合わせから問題解決に至るまでのプロセスを円滑化します。

回答を一から作成したり、複数のシステムを手作業で検索したりする必要はありません。サポートチームは AI が問題の背景を踏まえて生成したドラフトを使って作業を開始できます。これはカスタマーエクスペリエンスの向上をもたらします。

例:

顧客からのメール、チャット、サポートチケットに対する返信ドラフトを作成する
过去の対话を要约し、新しいサポート担当者が状况をすばやく把握できるようにする
类似する过去事例に基づいて解决策を提案する
回答に含めるべき関连情报をナレッジベースから抽出する
解決済みのケースを活用して新しいヘルプセンター記事を生成する

3.データ分析とインサイト生成

あらゆる重要な意思决定がデータに基づいて行われる今日、データ分析の重要性はこれまでになく高まっています。組織は複雑なダッシュボード、レポート、構造化データへの対応に追われ、それらの数値をアクショナブルな戦略へと落とし込むことに苦慮しています。生成 AI はそのようなギャップを解消し、未加工のデータに起因するボトルネックを明確なインサイトへと変换することで、エグゼクティブがすばやく行動を起こせるよう支援します。

例:

レポート、ダッシュボード、データセットをわかりやすい言叶で要约する
利用可能なデータを使用して特定のビジネスに関する质问に回答する
组织の业绩に见られるトレンドや异常について説明する
复数のシナリオを比较して主な相违点を明らかにする
详细な分析を通じてサマリを収集し、エグゼクティブがすぐに活用できるようにする

4.人事/タレントマネジメント

人事部門は、採用、オンボーディング、社員の能力開発、社内コミュニケーションを支える情報を作成?更新することに膨大な時間を費やします。生成 AI はタレントマネジメントに伴う手作业の负担を軽减するだけでなく、一贯性の高い方法で社员や候补者にすばやく情报を提供します。

例:

职务要件に基づいて职务内容を作成する
社内コミュニケーション、最新情报、ポリシーに関する説明文のドラフトを作成する
パフォーマンスレビューや社員フィードバックを要约する
人事ポリシーや関连文书に基づいて社员からの质问に回答する
学习教材やトレーニング资料を生成する

5.财务/ビジネスプランニング

财务部門は現在、単に数字を計算するだけでなく、企業のあらゆる戦略的意思决定やプランニングに関与し、複雑な财务データを明確なアクショナブルインサイトへと迅速に変换しています。财务リーダーは、エグゼクティブが選択肢を評価して投資の優先順位を冷静に見極め、事業に実質的な影響を与える重要な意思決定を自信を持って行えるよう支援しています。

生成 AI システムは、财务情報を整理して明確かつアクショナブルなガイダンスへと変换し、财务担当者以外のステークホルダーが容易に理解できるようにすることで、業務の自動化?拡張を支援します。

例:

未加工のデータから财务レポートやサマリのドラフトを作成する
指标が変化した理由の説明する (変動要因、トレンド、推進要因)
シナリオを比较し、AI の予測分析を使って出力をモデリングする
契約書や财务ドキュメントを要约する
詳細な财务データをわかりやすいサマリに変换し、ステークホルダーが容易に理解できるようにする

6.製品开発とイノベーションの加速化

生成 AI がもたらす大きなメリットの 1 つは、製品イノベーションの初期段阶で最も顕著に表れます。この段階では不確実な状況下で作業が進められることが少なくありません。生成 AI モデルは必要に応じて出力を何度も修正?改善し、探索と反復を促進して、初期段階の作業を加速します。

例:

入力情报に基づいて製品アイデアや机能コンセプトを生成する
製品要件ドキュメントや仕様のドラフトを作成する
レビュー用の设计案やモックアップを作成する
機能やユーザーフローに対してさまざまなアプローチを探索する
製品の意思决定についてチーム间の认识をそろえるドキュメントを作成する

短期的ではなく長期的なメリットを生み出すには、生成 AI を基幹業務システムの一部と捉える必要があります。

生成 AI を戦略的アセットにする

多くの組織の課題は生成 AI を導入するかどうかではありません。AI をユースケースごとに個別に活用する段階から、組織全体が一貫した方法で効果的に活用する段階へと移行する方法を見極めることが重要です。

導入の初期段階においては通常、マーケティング向けツール、コーディング支援ツール、サポート向けのチャットボットなど、生成 AI を個別に活用します。このようなユースケースは短期的なメリットをもたらすかもしれませんが、システムの分断を招きやすく、ガバナンスを統一し、あらゆる業務機能に AI を拡大することを困難にします。

この段階を乗り越えるためには、生成 AI を個別のツール群と見なすのではなく、基幹業務システムの一部に組み込むことを検討しなければなりません。すでに主要な業務を支えているプラットフォームに AI を直接組み込むことで、プラットフォーム上のデータ、ワークフロー、統制機能が常に継承され、出力に反映されるようになります。

mini传媒などのプラットフォームは、生成 AI 機能を企業ワークフローに直接連携させることにより、統合されたシステムオブレコード内でこれらのユースケースを活用できるようにします。生成 AI の進化は続いています。その価値を最大限に引き出せるのは、生成 AI をシステムレベルで組み込み、スピード、一貫性、統制能力を保ちながら拡張することができる組織です。

着者について

Sydney Scott AI 担当編集ストラテジスト mini传媒

Sydney Scott は mini传媒の編集ストラテジストです。AI や最新のテクノロジートレンドに焦点を当てたソートリーダーシップコンテンツを作成しています。

Sydney はコンテンツ戦略、ソーシャルメディアマーケティング、ジャーナリズムの分野において 10 年以上の実績を持ちます。mini传媒に入社する以前は、Meta 製品のコンテンツ戦略を策定していたほか、トライベッカ映画祭、ESSENCE、BuzzFeed など、さまざまな場面でソーシャルストラテジスト/ジャーナリストとして活躍していました。

Sydney はテンプル大学でコミュニケーションの学士号を取得しています。

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1.大规模なコンテンツの生成

2.カスタマー サポートの自動化

3.データ分析とインサイト生成

4.人事/タレント マネジメント

5.财务/ビジネス プランニング

6.製品开発とイノベーションの加速化

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