AI導入を検討中の企業必見！AI事業と成功する活用戦略

2025.06.09

近年、さまざまな企業にAIが導入されはじめ、 ・「自分の企業でもAIを導入した方がいいんじゃないか」 ・「AIにはどのくらい費用がかかるのだろう」 ・「AIでどんなことができるのだろう」 などと考えている事業者の方も多いのではないでしょうか。 この記事ではAIはどんな業務ができるのか、AIを導入するにあたってどんな企業があるのかを、「ユースケース（活用目的）」ごと、さらに「費用帯」ごとに、実際の業界別導入事例をわかりやすく紹介します。 文書作成や問い合わせ対応、画像解析など、業種を問わず活用が広がるAIサービスの中から、自社に合った導入方法を見つけるヒントを提供します。 また、AI事業の最新動向にも触れており、AIを活用したビジネスの立ち上げを検討している方にも参考になる内容です。 そもそもAI事業とは？ AI事業とはなにか 近年、AI技術の進化にともない、「AIを使って新しい事業を始めたい」「AI導入支援をビジネスにしたい」といったニーズが高まっています。  実際、AIを活用したソリューションの提供や、企業の業務改善を支援する「AI事業」はさまざまな業界に広がりつつあります。 AI事業とは、AI技術を活用して価値を創出するビジネスの総称です。その形は多様で、たとえば以下のようなパターンがあります： 企業の業務にAIを組み込む導入支援（コンサルティング　　や開発支援） 自社でAI技術を用いたプロダクトやサービスを開発・販売 AIを活用したデータ分析や自動化ソリューションの提供 特定業界に特化したAIツールの提供（医療、製造、物流　　など） AI事業者の分類 経済産業省と総務省が策定した「AI事業者ガイドライン（第1.01版）」によると、上記1で紹介したコンサルティングや開発などの事業者は以下の3つに分類されています。（※一部要約）。 AI開発者（AI Developer）：AIモデルやシステム基盤を開発する役割 AI提供者（AI Provider）：AIをサービスや製品として提供・運用支援する役割 AI利用者（AI Business User）：実際に業務でAIを活用する企業や組織 ※出典：経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン（第1.01版）」。本記事では読みやすさのため、一部要約・簡略化しています。 このように、AI事業とは開発から運用・保守、さらには導入支援まで含む広範な活動を指し、AIをビジネスに取り入れる際には「技術」と「活用目的」の両方を明確にすることが成功のカギとなります。 AI事業の最新のトレンド４選！2025年、導入企業が注目すべき分野とは？ 近年、AI事業は技術の進化とともに急速に多様化しています。特に2024年以降は、生成AIの一般普及により、従来の開発・分析中心のAI事業から、業務支援やユーザーインターフェース改善へとシフトしつつあります。 ここでは、今注目されているAI事業の最新トレンドを、活用分野ごとに整理してご紹介します。 1. 生成AI（Generative AI）の本格活用 ChatGPTをはじめとする生成AIの登場により、文章・画像・音声の自動生成が業務に導入されはじめています。 ちなみに「生成AI」はChatGPTのように文章や画像、あるいは音声などを生成することができるAIの総称です。詳しくはこちら(URL) 主な活用例： マニュアルや議事録の自動作成（カスタマーサポート・社内報告） SNS投稿文の自動生成（広報・マーケティング） コールセンターでのAI応対文作成 ゲームや広告における画像・音声のAI制作 2. マルチモーダルAIの普及 「テキスト × 画像 × 音声」など複数の情報を統合して理解・応答するマルチモーダルAIが実用段階に入りつつあります。 注目ポイント： 医療分野で、画像診断＋カルテ文章の一体解析 教育現場での、音声フィードバック＋動画分析による学習支援 接客ロボットや自動案内システムでの自然な対話対応 3. 小規模事業者・自治体向けの低コストAI導 従来は大企業中心だったAI導入が、補助金・SaaSの普及により地方自治体や中小企業にも広がりを見せています。 特に補助金は初期投資のハードルを下げ、SaaS型のAIサービスは月額課金などで専門知識がなくてもすぐに使えるため、導入障壁を大きく下げています。 補助金について詳しく知りたい方はこちら （経産省・中小企業庁「AI活用、導入の専門ノウハウ×資金支援」） 動きの例： ノーコードで導入できるAIチャットボット（人手不足対策）──プログラミング不要で導入可能。 RPA＋AIによる経費精算・文書チェックの自動化──RPA（定型業務を自動で処理するソフトウェアロボット）とAIを組み合わせ、人手で行っていたルーティン業務を効率化します。 公共窓口でのFAQ自動応答システム 4. AI倫理・セキュリティ対策の強化 AIの導入拡大に伴い、説明可能性（XAI）やプライバシー保護などへの関心も高まっています。 主な対応例： 経済産業省「AI事業者ガイドライン」に基づいた開発体制整備 学習データの偏りチェック（バイアス対策） 顧客からの同意取得やデータ削除対応 トレンドを踏まえて：どう選ぶべきか？ AI事業のトレンドは日々進化していますが、「何の課題を解決したいのか」というユースケース視点が導入のカギになります。 単に「流行っているから使う」のではなく、自社の業務や顧客体験をどう変えたいのかを明確にすることが重要です。 【2025年版】ユースケース別・価格帯別で選ぶAI導入支援企業まとめ 【価格帯ごと】AI導入企業比較表 価格帯（目安）企業名特徴・ユースケース例主な対象業界月額10万円〜eques（エクエス）生成AI・数理最適化・統計解析に強み。課題ヒアリング～PoC・開発・運用まで一貫支援。製薬・建設・小売の実績多数。製薬、小売、建設月額10〜100万円exaBase問い合わせ対応・FAQ自動化チャットボット。導入コスト・運用コストを抑えて導入可能。人材、社内IT支援月額10〜100万円BenefitterLINE連携型チャットボット。ブランド品査定や問い合わせ自動化に対応。小売、リユース、EC300〜600万円SENSY MD小売・アパレル向け需要予測AI。SKU単位での最適化で粗利18%改善の実績。アパレル、小売100万円〜（大規模は1000万円超）AmiVoice Cloud Platform音声認識AIによる物流・現場業務の支援。音声指示・確認で作業効率化とミス削減。物流、倉庫、製造業月額1〜50万円ノーコードAI SaaSチャットボットや議事録自動化など、スモールスタートに最適なノーコードツール多数。中小企業全般 ※本記事で紹介している価格帯は、各社の公表情報・導入事例・公開インタビューなどをもとに編集部が算出した目安です。実際の費用は業務規模や要件により変動しますので、導入時は個別にご相談ください。 【ユースケースごと】AI導入企業の比較表 解決したい課題・業務領域対応企業ソリューション概要想定される効果文書業務の効率化eques（エクエス）品質保証文書の自動生成・レビュー・検索（製薬業界など）作業スピード向上、ミス削減販売計画・需要予測の最適化eques、SENSY MD惣菜やアパレルの販売量・割引率を最適化粗利10〜18%の改善問い合わせ対応の自動化exaBase、BenefitterチャットボットによるFAQ対応やLINE査定の自動化対応コスト削減、業務の属人化解消図面やPDFの情報抽出・検索eques（エクエス）建設業における図面情報の自動抽出、文書検索など情報検索時間短縮、業務標準化音声入力で現場作業を支援AmiVoice Cloud Platform音声での指示確認により、仕分け作業などを効率化作業効率20%増、ミス84%減手軽なAI導入（スモールスタート）ノーコードAI SaaSノーコードツールでチャットボットや議事録作成などを即導入可能導入リスク低、すぐに試せる 企業別に詳しく紹介！ EQUES（エクエス） 製薬業界をはじめとする多様な業界に向けて、実務に根差したAIソリューションを展開しているのがEQUESです。例えば、製薬業界では品質保証文書や変更申請書の作成・レビュー・承認といった業務をAIで自動化。専門性が求められる薬学分野に特化したLLMを活用し、文書の精度と業務効率を両立しています。また、建設業界では図面やPDFからの情報抽出、小売業界では需要予測などにもAIを応用。さらに、クリエイティブ業界においては生成AIによる制作支援も行っており、非常に幅広い対応力が特徴です。  クライアントの課題を丁寧にヒアリングし、PoCから運用まで顧客に寄り添い伴走するコンサルティング体制も強みの一つ。低コストでひとまずAI導入したいと考えている方におすすめです。 SENSY株式会社 「感性を理解するAI」というユニークなコンセプトを掲げ、アパレルや小売、食品業界を中心に需要予測と販売最適化を支援するのがSENSYです。主力製品「SENSY MD」は、複雑なデータを活用して精度の高い予測を実現。在庫管理や廃棄の最適化に貢献しています。また、顧客ごとの「好み」を学習する感性解析AIにより、パーソナライズされた接客やレコメンドも可能に。チャットボットやLINEを活用した接客ソリューションも展開中です。  アパレル以外にも金融や物流、不動産、外食など多業種に導入されており、今後の拡張性にも注目が集まっています。 ExaWizards（exaBase） 社会課題の解決をミッションに掲げ、AIを実務にどう活かすかを徹底的に考えるテック企業がExaWizardsです。 主力プラットフォーム「exaBase Generative AI」は、多様な業種に対応するAIツール群を揃え、特に業務の自動化・効率化に強みを発揮します。市場分析、人材配置、資材カット最適化といった業務にもAIを応用でき、画像・音声・テキスト解析といった基本機能も充実。単なるツール提供にとどまらず、業務課題の特定からDX体制の構築支援まで、伴走型のサポート体制を整えています。 Benefitter（ベネフィッター） Benefitterは、チャットボットを中心に業務自動化を支援するソリューションを提供しています。TeamsやLINEといった日常的に使うツールと連携し、申請・予約・パスワードリセットなどを自動化。定型業務の手間をぐっと減らすことができます。また、外部サイトでは顧客対応の自動化にも対応しており、法人営業や接客支援にも活用されています。GUIでシナリオ設計ができるため、非エンジニアでも柔軟に対応可能。マーケティングやCRMとの連携、ログの分析を通じて、業務改善と戦略設計の両方に貢献します。 AmiVoice Cloud Platform（アミボイス・クラウドプラットフォーム） 音声認識技術を活用して業務を効率化するのが、AmiVoice Cloud Platformです。会議の議事録作成、コールセンターの通話記録、ボイスボット構築など、音声が発生する現場で幅広く活用されています。製造・建設の現場での日報作成、動画の字幕生成など、専門性の高い用途にも対応。話者識別や要約機能など、精度と機能性のバランスが魅力です。APIやSDKでの提供により、柔軟なシステム構築が可能。20年以上の実績をもとに、信頼性の高いサービスを提供しています。 ノーコードAI SaaS 誰でも簡単にAIを導入できるノーコードSaaSサービスも注目を集めています。プログラミング不要で、チャットボットや議事録作成ツールを構築できるため、小規模事業者でもすぐにAIを活用できます。FAQ自動応答や、会議音声の要点抽出といった業務支援が中心ですが、売上分析・予約管理といったより複雑な業務にも対応。他の業務システムや生成AIとの連携も可能で、データを軸にした高度な業務改善を実現します。スモールスタートから大規模運用まで、柔軟な拡張性が魅力です。 まとめ：業界・課題に寄り添うAIパートナーの選び方とは？ AIを活用した業務改善が進む中で、成果を出す企業とそうでない企業の差は、「誰と組むか」で大きく分かれます。今回ご紹介した企業には、それぞれ以下のような特徴が見られました。 業界特化の深い知見 　EQUESの製薬業界向け文書AIや、SENSYのアパレル・食品小売向け需要予測など、専門性に根ざしたAI設計が特徴です。既存の業務にフィットするため、導入のハードルが低く、成果も出やすくなります。 現場起点の業務効率化 　AmiVoiceやBenefitterのように、議事録作成・社内申請・ヘルプデスクなど、実際の業務フローに即した自動化機能は、「すぐに使えるAI」として高く評価されています。 ノーコード・GUIでの簡便な導入 　ノーコードSaaSやGUI設計のチャットボットなど、ITリテラシーが高くない現場でも扱えるツールが増えてきました。これにより、AI活用の裾野が広がっています。 幅広い業界・業務への応用力 　ExaWizardsのように、小売から製造・金融まで多業種に対応できる企業は、自社の業務が複数領域にまたがるケースでも安心です。 このように、「どんな技術か」よりも「誰の、どの業務に役立つか」が重要な視点になってきています。 AIは万能ではありませんが、現場に根ざした形で導入されれば、間違いなく強力な助けになります。本記事が、そうした「使えるAI」の導入に向けた一助となれば幸いです。

【AI開発】基礎から徹底解説！AIの導入・開発フローをわかりやすく解説

2025.06.06

「AI はまだリスクが高い」「活用イメージが湧かない」 ――そんな懐疑や不安の声が、日本企業の現場では根強く聞こえます。 しかし、先行企業が得ている ROI（投資利益率, Return on Investment）はすでに可視化されつつあり、“リスクを超えて価値へ変える” フェーズに入っています。 AIが一気に身近になったいま、AI を業務フローに組み込む最大の魅力は“効率を桁違いに引き上げられる”ことにあります。データ分析やレポート作成、チャット対応といったルーチンワークを AI が 24 時間ノンストップで肩代わりすれば、担当者は本来の創造的な仕事へ時間を振り向けられます。 たとえば、生成AIを導入した製薬企業では、社内ドキュメント作成コストを 70% 削減(万協製薬株式会社HPより抜粋) できました。こうした事例が示す通り、AI 開発はもはや遠い未来の話ではありません。むしろ 日本企業が競争優位を築くための現実的な一手 です。 本記事では、その一手を迷わず踏み出すために必要な 基礎知識・導入フロー・費用感 を、実際の事例を交えながら徹底解説していきます。 1.そもそも AI とは何か？ AI (Artificial Intelligence) とは、厚生労働省による「AIの定義と開発経緯」によると「明確な定義は存在しないが、大量の知識データに対して、高度な推論を的確に行うことを目指したもの」の総称のことをいいます。AIは実際の業務では主に製品の異常検知や、患者の診察、画像の解析など、AIの特徴である「分析と予測」に特化した業務に多く使用されます。近年、様々な生成AIのサービスや、ChatGPT などのLLMが登場し、日常の業務の効率化や、ちょっとした相談など、私たちの生活のさまざまな場面で AI を使う機会が増えています。AIといっても、分析が得意なAIと、創造が得意な生成AIとでは役割が違います。従来のAIが「分析・予測」を主な機能とするのに対し、生成AIはそれらに加え、“新しいコンテンツを創造する”能力を持つ点でAIの可能性を広げました。次章では、この両者の違いについて解説します。 2. AI と 生成AI (ジェネレーティブ AI) の違い 生成AIは、既存のAIが得意とする「分析・予測」とは異なり、新しいテキスト、画像、音声などのコンテンツを「創造」することに特化したAIです。具体例として、LLM（ChatGPT、Gemini）、画像生成AI（DALL-E、Midjourney）、音声生成（WaveNet、VALL-E X）、コード生成AI（Copilot、Cursor）などが挙げられ、その用途は日常の雑多なものからプロの活用まで多岐にわたります。なかでも 、テキスト領域で圧倒的な成果を示しているのが Large Language Models（LLM／大規模言語モデル） です。OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiといったサービスはLLMとして知られており、聞いたことがある方も多いと思います。次に、生成AIとLLMとは、どういう関係かについて解説していきます。 3. 生成AI と LLM は何が違う？ LLM (Large Language Model) とは、巨大な言語データで訓練された深層生成モデルの総称で、AI ⊃ 生成AI ⊃ LLM という包含関係を持っています。前章でも触れましたが、ChatGPTやGeminiなどの生成AIはLLMに該当し、自然言語を理解・生成できるため、QA ボットや要約、自動翻訳に強みがあります。LLM は、インターネット上の膨大な文書を学習し、「単語（トークン）の次に来る確率」を連鎖的に予測することで長い文章を生成します。 その結果、質問回答、要約、翻訳、さらにはプログラムコード生成まで、人間の会話に近いアウトプットが可能になりました。自然言語で AI に指示できるようになったことで、従来の業務を大幅に変えることなく、AI の分析・予測力を活かせるようになりました。 いかがでしたでしょうか？第1章から第3章では、AIの基礎知識としていくつかの種類とその関係性について解説してきました。次章からは、実際のAIの開発・導入の流れを解説します。 4. AI システム開発の基本・導入フロー ① 課題定義 ② 検証・PoC(概念実証) ③ 本開発 (モデル & API & UI) ④ 開発システムの導入・運用支援 ⑤ 新機能開発などアップグレード ⑥ 事業展開 AIシステム開発・導入の基本的な流れは上記の通りです。AIシステム開発において特に重要なのは、最初の課題定義です。この段階を徹底的に行うことで、「何がどれだけ改善されるのか」が明確になり、投資判断がしやすくなり、結果としてリスクを減らし、費用対効果の高いAIシステムを構築できます。では、具体的にどのように課題定義を進めていけばよいのでしょうか。 5. AI開発のリスクを最小限にするには？ AIを活用した課題解決には、AIの特性を理解し、業務内容との組み合わせを検討することが不可欠です。AIの得意分野と業務を融合させることで、従来の常識を打破する新たな可能性が生まれます。AIの特性としては、 業務効率化 – 人手作業の大幅削減 24/7 稼働 – 非稼働時間ゼロ 意思決定の高度化 – データドリブンな判断 イノベーション創出 – 新サービス／ビジネスモデルの土台 などが挙げられます。上記の特性に加え、AIの「分析・予測」を最大限活かすには、自社の“高頻度・単純・データが豊富”な業務を探すと、AI 投資の ROI が高いです。他にも、他社のAIの活用事例について、どのようなことを行なっているのかについての知識をつけておくことも重要です。 AI導入事例5選｜ 医療や小売など業界別にわかる活用方法とメリットここまでで、AI開発における課題定義の重要性をご理解いただけたと思います。しかし、AIに関する理解や事例からの課題解決法を学んでも、実際の業務でAIが業務に耐えうる十分な精度を発揮できるかという懸念は残るかもしれません。そのような場合に推奨されるのが、PoC（概念実証）の実施です。 6. 精度が気になる？── PoC で“失敗コスト”を最小化 PoC（Proof of Concept）は、本開発（モデル、API、UI）に進む前の検証段階であり、「小さく作って、早く学ぶ」ための実証実験を指します。多くの企業が、実際に業務で利用可能なレベルのAIを開発できるかを検証するため、AIベンダーと依頼者の間で連携し、要求水準への到達を目指します。これは通常、開発プロセスにおける②の段階として位置づけられており、本開発よりも少ない費用で、手早く試すことできる点が特徴です。 7. AI 導入費用の目安と見積もりポイント AI導入の費用は、解決したい課題やプロジェクトの規模、データの準備状況などによって大きく異なります。初期の実現可能性検証（PoC）から、本格的なシステム開発、そして運用・保守に至るまで、各段階で必要な投資の内容も変わってきます。重要なのは、投資に対してどれだけの効果（業務効率化、コスト削減、新たな価値創出など）が見込めるかを検討することです。弊社では、お客様の状況に合わせた最適なAI活用プランと費用感について、個別にご相談を承っております。ROI（投資利益率）のシミュレーションなども含め、具体的な検討を進めるお手伝いが可能ですので、ぜひお気軽にお問い合わせください。 8. まとめ｜リスクを価値へ変える第一歩を踏み出そう AIは新しい技術ですが、Gmailの作成サポートや検索結果の要約など、私たちの日常生活にすでに浸透しつつあります。AIの性質を理解し、AIを事業に活用する道程を理解することで、「AIは特殊な技術」という認識は薄れ、「事業成長のための実用品」として捉えられるようになるのではないでしょうか。本記事がAI開発の最初の一歩を踏み出すための一助になれば幸いです。AIの存在感が増す社会において、AI技術とどのように向き合うべきか、今後も記事を通じて情報発信していきますので、ぜひご期待ください。 ご質問や具体的なご相談は、弊社お問い合わせフォームからお気軽にご連絡ください。

AI導入事例7選｜ 医療や小売など業界別にわかる活用方法とメリット

2025.05.21

「業務をAIで効率化したい…でも本当に効果があるの？」 「他社はどんなふうにAIを活用しているんだろう？」 そんな疑問や不安を感じたことはありませんか？ この記事では、そんな疑問にお答えしながら、AI導入の実例を通じてその効果と可能性をわかりやすく紹介していきます。 そもそも「AI」とはなんでしょうか?　一言でいうと「人間っぽく考えて処理するコンピュータシステム」の総称です。 近年ではこのAI技術が大きく進化し、病院、企業や銀行など、さまざまな業界で導入が進んでいます。 本記事では、AI導入によって現場の課題をどのように解決し、どんな成果につながったのかを具体的な事例を交えて紹介します。   自社での導入を検討している方、あるいは新規AIビジネスの立ち上げを視野に入れている方にとって、実践的なヒントを得られる内容にもなっています。 そもそもAIとはなにか AIは正式には人工知能(Artificial Inteligence)と呼ばれ、厚生労働省による「AIの定義と開発経緯」によると、「明確な定義は存在しないが、大量の知識データに対して、 高度な推論を的確に行うことを目指したもの」とされています。 すなわち、人間のように学習し、判断して行動するコンピュータシステムのことで、大量のデータを学習しそのパターンをもとに予測や判断を行う「機械学習」と呼ばれる技術を基盤としています。 身近な例としてはたとえば、スマートフォンの顔認証機能、自動翻訳に加え、ChatGPTなどのような「生成AI」も話題になっています。AIを用いて文書や画像の生成を行うこの「生成AI」の技術は日常やビジネスのさまざまな場面で使われ始めています。 近年、急速にこのAI技術が発展したことにより企業でも業務の効率化や人手不足の解消を目的にAIの導入が進んでいるのです。 さらに詳しく知りたい方のために、AIの種類や仕組みについてはこちらで解説しています！ AIを導入するメリットとデメリット AIの導入は、業務効率のアップやコスト削減といった大きなメリットがある一方で、注意すべき点もあります。でも、特徴やリスクをしっかり理解して使えば、AIは心強い味方になります。まずはできるところから、無理なく取り入れていくことが成功のカギです。 ■ 主なメリット ① 業務の自動化による効率化 ② 人的コストの削減 ③ データ分析の高度化で意思決定が迅速に まず「業務の自動化」については定型業務を自動化することができるということです。たとえばカスタマーサポートのコールセンターの対応にAIチャットボットを導入することで24時間体制での対応が可能となり、さらにオペレーターの負担も大きく軽減されました。 次に「人的コストの削減」はAIを活用することで、少ない人数でより多くの業務をこなせるようになるということです。たとえば、製造業ではAIによる外観検査システムを導入することで、人手による目視チェックを削減し、検査精度も向上しました。 「データの分析の高度化で意思決定が迅速に」は、膨大なデータをAIがリアルタイムで分析し、的確なインサイトを提供できることを示しています。例えば、小売業では購買データをAIが分析することで、売れ筋商品の予測や在庫最適化が可能になり、機会損失の防止にもつながっています。 ■ 主なデメリット ① 初期導入コストや運用負担が大きい ② 専門人材の確保や教育が必要 ③ AIの判断ミスやバイアスのリスク まず「初期導入コストや運用負担が大きい」については、高性能なハードウェアや専用ソフトウェアの準備に多額の費用がかかるうえ、導入後も定期的なメンテナンスやアップデート、トラブル対応が必要となります。 次に「専門人材の確保や教育が必要」という点では、AIを有効活用するには機械学習やデータサイエンスの知識を持つ人材が不可欠ですが、そうした人材は市場で希少なため、採用や育成にコストと時間がかかります。 そして「AIの判断ミスやバイアスのリスク」は、AIが学習データに基づいて判断を下すという特性からくる課題です。たとえば、偏ったデータを学習したAIが採用選考に使われた場合、特定の層に不利な判断を下してしまうといったリスクが現実に起きています。 ■ 導入時の注意点 目的を明確にしたうえで、小規模から試験導入する 信頼できるデータとガバナンス体制を整備する 現場と連携し、使い方を周知・教育することが重要 AIは強力なツールですが、導入には冷静な判断と段階的な運用が求められます。 AIが解決できる課題とは？ AIは、人手不足や業務の非効率、膨大なデータの分析、顧客対応の自動化など、さまざまなビジネス課題を解決する力があります。 一般的にAIが解決できる課題 人手不足  → 繰り返し作業や単純業務を自動化することで、人手に頼らず業務を回せるようになります。 業務の非効率  → AIが業務フローを最適化したり、作業の優先順位を提案したりすることで、時間とコストの削減が可能です。 膨大なデータの分析  → 人では処理しきれない大量のデータを短時間で解析し、有用なインサイトを導き出します。 顧客対応の自動化  → AIチャットボットや音声認識技術を使えば、24時間体制での対応や問い合わせの即時処理が可能になります。 一般的に、こうした課題はAIによって効率的に解決されつつあります。ここからは、実際にAIがどのような現場で活用されているのか、具体的な導入事例を紹介していきます。 AIの導入事例 1.三菱UFJ銀行 三菱UFJ銀行では主に以下のような業務においてAIを導入しています。 社内手続きの照会 膨大なマニュアルやガイドラインから必要な情報を迅速に取得するため、ChatGPTを活用しています。これにより、検索時間の短縮や手続きミスの減少が期待されています。 稟議書の作成支援 融資に関する稟議書のドラフトを自動生成することで、作成時間の短縮や情報の正確性向上を図っています。 ウェルスマネジメント業務 顧客の財務データや市場動向を分析し、個別の投資戦略を提案するなど、顧客対応の質の向上を目指しています。 また、三菱UFJ銀行はこのように各所でAIを導入し業務を自動化することにより、月間約22万時間の労働時間の削減効果が得られると試算しています。（日刊工業新聞、日経新聞より） 2.大丸松坂屋百貨店 大丸東京店のベーカリー部門では、2023年2月に需要予測AIを導入した結果、実証段階の3ヶ月で売上高が前年同期比で約67％アップしました。さらに、約40万円分の食品ロスも削減されています。 これは、AIが日々の販売データをもとに最適な発注量を予測し、発注の精度を大幅に高めたことによる成果です。（日経クロステックより） またこのケースにおいて特筆すべきなのは推進チームがほぼ全員IT初心者でありながら現場に足繁く通うことでこのプロジェクトを成功させたことです。この成功は、「高度な専門知識がなくても、現場の意志と継続的な取り組み次第でAI活用は実現できる」という好例となっています。 3.パナソニックコネクト パナソニックコネクト株式会社はパナソニックホールディングスの傘下にある事業会社の一つです。 パナソニックコネクトでは生成AIを積極的に業務に取り入れ、生産性の向上と社員のAIリテラシー向上を同時に推進しています。 2023年2月に導入された、社内専用AIアシスタント「ConnectAI」は社員が24時間いつでもAIに質問できる環境を提供しています。これはChatGPTをベースにして、社内で使われているルールや方針、業務手順、社内ナレッジなどの会社固有の情報に特化しています。 これにより社員が会社に関するあらゆる情報を瞬時に得ることができるようになり、結果として一年間あたり18.6万時間の労働時間を削減。 また、検索エンジン代わりのような用途から、戦略策定や商品企画などの1時間以上の生産性向上につながる利用が増え、製造業らしい活用（素材に関する質問、製造工程に関する質問等）も増加したことから社員のAIリテラシーの向上も見受けられました。 （パナソニックパナソニックグループニュースより） 4.国立がん研究センター 国立がん研究センターも様々な分野においてAIを導入しています。 国立がん研究センターは大腸の画像をAIで解析し、大腸がんを早期発見するソフトウェアを開発しました。この大腸がんは医師による肉眼での認識が難しく、発症を見落とすケースがあることを踏まえて開発されましたが、結果として大腸がんの症例のうち死人が医師やすい「隆起型」の約95%、死人が難しい「表面型」の約78%を正しく検知できました。 （国立がん研究センター「WISE VISION 内視鏡画像解析AIの臨床的有用性」より） さらに国立がん研究センターは2025年3月、生成AI（人工知能）を活用することで、新薬の臨床試験（治験）の作成効率が大きく向上したという研究結果を発表しました。 国立がん研究センターは新薬の臨床試験の報告書の下書きに生成AIを導入し、その結果作成した119件のうち8割は人が少し修正するだけで完成版になりました。（日経新聞より） 5.東京ガス 東京ガスが導入したのは、AI音声認識を活用したカスタマーサポート支援システムです。このシステムは、顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化し、オペレーターの画面上に表示。その内容をAIが分析し、適切な応対内容やFAQのリンクを即座に提示します。 この仕組みにより、オペレーターは会話の流れを逃すことなく、迅速かつ的確に対応できるようになりました。 結果として年間1万1000時間の業務時間削減を達成しました。また生成AIが応対をサポートすることで新人オペレータの教育負担も軽減され、全体の対応品質も安定しました。 （東京ガストピックスより） 6.はつはな果蜂園 広島県で養蜂と果樹栽培を行う「はつはな果蜂園」では、養蜂の効率化を目的にAI・IoTを活用したシステム「Bee Sensing」を導入。これは、巣箱内の温度や湿度を遠隔で監視できるシステムで、異常兆候の早期発見や巣箱管理の省力化に貢献しています。 センサーのデータをAIで分析することで、蜂の活動状態や分蜂の予兆を把握しやすくなり、適切なタイミングでの介入や収穫判断が可能に。これにより、現地訪問の手間を減らしつつ、収穫量や品質の維持に役立てられています。 （総務省「【ICT訪問記】養蜂業×IoT/AIでより効率的・高品質なハチミツ生産を目指す」より） 7.うしの中山（大隈ファーム） 鹿児島県の畜産業者・有限会社うしの中山では、ローカル5GとAIを組み合わせたカメラ・見回りロボット・分娩監視システムを導入。これにより、異常牛の早期発見で緊急出荷・死亡牛を38%削減し、母牛の分娩事故率も2.4%まで低下しました。また、出荷時期の最適化により約16%の牛で肥育期間を1カ月短縮するなど、AIによってコスト削減と生産効率向上の両立を実現。 さらに、DXによって素牛の導入・出荷作業も約3割削減され、人手不足の課題にも対応しています。 （総務省　「AI画像解析や見回りロボットによる 高品質和牛の肥育効率化に向けた実証」より） まとめ｜AI導入のカギは「目的」と「想像力」 企業をはじめ、医療機関や研究機関などさまざまな分野でAI導入が進んでおり、業務改革の手段として定着しつつあります。 今回紹介した事例に共通するのは、AIを活用する目的が明確であることです。たとえば、生成AIを「社内外の何でも屋」として活用し、単純作業の自動化や迅速な情報提供を実現したケース。また、医療や製造現場では画像解析などの高度なテクノロジーの一端としてAIを導入し、人間の判断を補助する役割を担っています。さらに、小売業界ではAIによる需要予測を通じて、売上の最大化と廃棄ロスの削減を実現しました。 これらの成功事例に共通するのは、「AIに何ができるのか」を正しく理解し、「AIを使ってどう変革するか」を具体的に描けているという点です。AIは魔法の道具ではなく、明確なビジョンを持ってこそ、その力を発揮します。 まずは、自社の課題に目を向け、「どこにAIを活かせるか？」を想像することから始めてみましょう。