【生成AI×DX】上司が驚くスピードでDX化が進む方法をご紹介

メディア事業部AIライターの斉藤です。

みなさんの会社では、普段の業務に生成AIを活用していますか？近年、生成AIを活用してDX（デジタルトランスフォーメーション）を進める企業が増えつつあります。

業務を大幅に効率化できることに加えて、ビジネスに新たな価値を創造してくれる生成AIは、もはやビジネスにとって欠かせないツールとなりました。本記事では、生成AIによってDXを進める方法や、企業のDXを進めるにあたっておすすめのツールをご紹介します。

実際に生成AIでDXを推進した事例もご紹介していますので、ぜひ最後までご覧いただき、自社での生成AI導入を検討してみてください！

生成AIとDXの関係

生成AIの登場によって、企業や社会のDXはよりスピードを増し、現実的なものになりました。最近では頻繁に目にするようになった生成AIとDXですが、それぞれどのような関係なのかを解説します。

生成AIとDXの違い

まず生成AIとは、文章や画像、音声などを自動で作り出す技術のことです。生成AIはコンテンツ制作やマーケティング、教育、医療などのさまざまな分野で活用されており、人間の能力をさらに高め、新しい価値を生み出す可能性を秘めた最先端のAI技術として期待されています。

次にDXとは、「Digital Transformation（デジタルトランスフォーメーション）」のこと。一般的に「デジタルでないものをデジタルにすることにより、企業を変革できること」を指します。

つまり生成AIとDXの関係は、「生成AIを活用して、既存の価値観を根底から覆すような革新的なイノベーションを起こし、ビジネスや社会をより良いものに変えていくもの」。DX推進において、生成AIは「手段」、DXは「目的そのもの」となります。

経済産業省のDX推進ガイドライン

2018年12月に経済産業省が発表したDX推進ガイドラインの「デジタルガバナンスコード2.0」の中で、DXは下記のように定義づけられています。

企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。

引用：経済産業省｜デジタルガバナンス・コード2.0 

要約すると、「デジタル化によって企業組織・企業活動全体を変革させ、社会のニーズを満たし他の会社よりも儲かる仕組みをつくること」です。DXを進めることは、企業と社会双方にとって有益なものであると言えますね。

なお、生成AIの法人利用について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIの法人利用方法10選！法人向け生成AIツールや実際の事例も解説

生成AIを使ってDXを進める方法

生成AIを使ってDXを進めるためには、以下3つの手順を踏む必要があります。

1. 現状を可視化する
2. 生成AIによって業務を効率化する
3. 蓄積されたデータを共有する

1つずつ詳しく解説していきます。

手順1. 現状を可視化する

まずは、企業の問題点や改善点を明確にするためにビジネスや業務の現状を可視化しましょう。現状を可視化する方法としては、

• データ収集・分析
• ダッシュボード作成

などがあります。生成AIを使うことにより、上記の作業を自動化し、より高度な分析や予測を実施できます。

例えば「ChatGPT」なら、SNSやメールなどのテキストデータから顧客のニーズや感情を分析し、製品や営業に活かすことが可能となります。

手順2. 生成AIによって業務を効率化する

続いて、可視化したデータを元に、生成AIを使って業務の効率化を進めていきましょう。

手動の業務やアナログな作業は、生成AIによって効率化できます。
例えば「テキストからプレゼン資料を自動生成する」ツールなら、プレゼン資料作成にかかる時間・コストを大幅に削減可能です。

一方で生成AIの安易な導入は、部署間の情報断絶やコスト増大につながるリスクもあります。可視化したデータを元にDXを進めるときは、自社の全体像や外部の状況を考え、長期的な視点で考えることが大切です。

手順3. 蓄積されたデータを共有する

業務で生成AIを活用すると、数多くのデータが蓄積されていきます。これらのデータを社内で共有しましょう。全社員が同じデータを参照・活用できるシステムを整えることで、一貫した業務改善や意思決定が可能になるからです。

ただし、単にデータを共有するだけでいきなりDXが達成される訳ではありません。得られたデータを適切に活用し、定期的にPDCAサイクルを回すことが何よりも重要です。

生成AIによるDXでできること

• コストの削減
• 業務におけるミスの削減
• 新規事業の創出
• 生産性・業務効率の向上
• レガシーシステムの見直し

生成AIを活用してDXを進めることで、上記5つのことが実現できます。

コストの削減

これまで人間が手動で行っていた作業を生成AIによって自動化することで、様々な面でのコスト削減が期待できます。

発生する業務の頻度やシチュエーションに応じて上手くAIツールを活用することで、作業時間短縮や大幅な工数削減ができ、人件費の削減にもつながります。

また、生成AIは既存のデータを活用した新しい価値の創出もできるため、無駄な投資やリスクも減らせます。

業務におけるミスの削減

生成AIは、人がミスを起こしやすい作業でも正確にこなせます。例えば文章を生成するAIの場合、契約書やレポートなどの文法・表現ミスも自動でチェックが可能です。ヒューマンエラーをなくすことで、より信頼性の高い企業を目指せます。

また、生成AIがデータを分析して問題点や改善点を発見したり、解決策を提供したりすることで、品質管理やリスク管理などの業務を強化し、顧客満足度や従業員満足度の向上にも大きく役立ちます。

生産性・業務効率の向上

既存のシステムを刷新しDXを推進することにより、会社横断的なシステムを構築しデータ活用も進み、生産性や業務効率が大幅に向上します。日々のルーティン業務の自動化や正確化が可能になり、従業員はさらに高度な業務やクリエイティブな仕事に時間をかけられるようになります。

レガシーシステムの見直し

レガシーシステムとは、構築されてから長い年月が経ち、さまざまな問題を生じさせているシステムのことを指します。

経済産業省は、2025年までにレガシーシステムが残存した場合、年間で最大12兆円（現在の約3倍）の経済損失が生じると計算しており、これを「2025年の崖」と呼んでいます。「2025年の崖」を引き起こす最大の原因は、日本企業の多くが抱える社内システムの複雑化やブラックボックス化と言われています。古いシステムであるが故にシステムを扱える人がいなくなり、ブラックボックス化を招いてしまうのです。

DXを推進することにより、AI技術を用いてシステムの最適化が可能になり、レガシーシステムの改善につなげられます。

参考記事：経済産業省「DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～」

新規事業の創出

ときに生成AIは、人間には思いつかないような革新的なアイデアを生み出します。例えば商品やサービスを設計するとき、生成AIは顧客のニーズをとらえるとともに、新しいトレンドや価値観を生み出すのです。

さらに、生成AIは異なる分野の情報を組み合わせられるので、まったく新しい視点や気づきを提供してくれます。このような生成AIの能力は、新しいビジネスチャンスを生むだけでなく、社会全体にポジティブな影響をもたらすイノベーションの源となるのです。

なお、生成AIが出力するアイデアについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ChatGPTはビジネスアイデアも出せる化物。MBA取得者よりも優秀な案を出すという論文が発表

生成AIを使ってDXを進めた事例

ここでは、生成AIを活用してDXを進めた事例をご紹介します。

• セブンイレブン
• 株式会社パルコ
• アサヒビール
• 住友化学
• LINEヤフー
• 学研
• 大林組
• 竹中工務店
• 三菱UFJ銀行
• みずほグループ
• トランスコスモス

1つずつ見ていきましょう。

事例①セブンイレブン

大手コンビニエンスストアのセブンイレブン・ジャパンは、商品企画に生成AIを導入し、企画にかかる期間を最大で10分の1に短縮する取り組みを始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。生成AIの導入によって商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

参考記事：セブンイレブン、商品企画の期間10分の1に　生成AI活用

事例②株式会社パルコ

大手商業施設の株式会社パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、すべて画像・動画生成AIを使って作成されています。グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽なども全て生成AIを活用した全く新しい形の広告です。人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

参考記事：パルコ「生成AI広告」挑戦の裏側　制作プロセス激変、意外な作品も

事例③アサヒビール

大手飲料メーカーのアサヒビール株式会社は、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発を開始しました。ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索の効率化を目的としています。

このシステムを活用することによって従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することが期待されています。

参考記事：アサヒビール｜生成AIを用いた社内情報検索システムを導入

事例④住友化学

住友化学株式会社は、約6,500名の従業員を対象に、生成AIを活用した「ChatSCC」の運用を開始しました。

事前検証で約200の業務パターンをテストし、最大で50%以上の効率化を確認できており、技術アイデアの創出や研究・製造データの分析など、幅広い領域での活用が期待されます。今後は、同社の保有する独自データを学習させた、より効果的に利用できる特化型モデルの構築を予定しています。

参考記事：社内向け生成AIサービス「ChatSCC」の運用を開始～飛躍的生産性向上と独自データの有効活用を目指す～ |  住友化学株式会社

事例⑤LINEヤフー

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減する取り組みを行っています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間の短縮を実現しました。これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

参考記事：LINEヤフー、ソフト開発に生成AI　作業1日2時間効率化

事例⑥学研

学研ホールディングスは、オリジナル学習システム「GDLS」でChatGPTを活用し、個別に最適な学習アドバイスを提供するベータ版を開始しました。このシステムは、生徒の学習履歴や理解度の変化に基づいて各生徒に対して適切な学習アドバイスを提供し、学習効果を最大化します。

学研メソッドは、これまでもAIを活用し正答率に合わせた問題出題などを行っており、学習システム「GDLS」はその発展形となっています。

参考記事：学研オリジナル学習システム（GDLS）でChatGPTを活用し、生徒の学習効果を最大化する個別アドバイスを提供開始

事例⑦大林組

株式会社大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

これは、建物の大まかな形状を描いたスケッチやコンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能なツールです。このツールを活用することで、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略することに成功しました。

顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることが可能となり、設計者と顧客双方の満足度向上が期待されています。

参考記事：建築設計の初期段階の作業を効率化する「AiCorb®」を開発 | 大林組

事例⑧竹中工務店

株式会社竹中工務店は、生成AIを活用して建設業に特化したナレッジ検索システム「デジタル棟梁」を構築しました。「デジタル棟梁」は、社内文書を検索し、抽出した情報を基に回答を生成することで、建設業の専門知識を活かした独自のナレッジベースを形成します。

このシステムにより、社内の専門知識を基に高精度な回答を生成し、従業員の知識共有と問題解決が効率的に行えるようになります。

参考記事：竹中工務店、建設業ナレッジ検索「デジタル棟梁」を生成AI「Amazon Bedrock」で構築

事例⑨三菱UFJ銀行

三菱UFJ銀行は、生成AI「ChatGPT」の導入により業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。

生成AIの導入によって社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。

さらに、ウェルスマネジメント業務においても生成AIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると期待されています。

参考記事：三菱UFJ銀行、生成AIで月22万時間の労働削減と試算

事例⑩みずほグループ

みずほフィナンシャルグループは、生成AIを活用したシステム開発と保守の実証実験を開始しました。

この取り組みでは、システム開発段階での設計書レビューを支援し、設計書の記載間違いや漏れを自動検出することで、開発品質の向上を目指しています。

米Microsoftの「Azure OpenAI Service」を利用し、富士通がカスタマイズした生成AIで、システム設計書の精度を高め、迅速な復旧力の向上を狙います。

参考記事：みずほと富士通がシステム開発に生成AI、品質向上を狙った業務とは

事例⑪トランスコスモス

トランスコスモス株式会社は、生成AIを活用してコールセンターの生産性と対応品質を向上させる取り組みを進めています。

顧客からの難しい質問に対して、オペレーターが直接生成AIに問い合わせ、過去の社内ドキュメントから最適な回答を得る方法を採用しました。

この取り組みにより、最初に電話を受けたオペレーターが、専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減できる見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

参考記事：コールセンターが生成AIで効率化、トランスコスモスは「エスカレーション」6割削減 

生成AI×DXツール6選

DXを効率よく進めるには、生成AIツールの活用が欠かせません。生成AIツールの活用によって従来の作業プロセスを大幅に変えることができ、従業員はよりクリエイティブな作業や、人間がしなければいけない作業に時間をかけることができます。

ここでは、DX推進に役立つ生成AIツールを6つ紹介します。

• ChatGPT
• ChatGPT for Excel
• SlidesGPT
• MindOS
• Sider
• Chatspot

1つずつ見ていきましょう。

ChatGPT

「ChatGPT」とは、自然言語処理と呼ばれる技術を利用して、人間が理解しやすい自然な文章を生成するAIツールです。ChatGPTは、ユーザーの入力内容に応じて最適な回答やコメントを出力してくれます。

また、さまざまなシチュエーションに対応できるようにカスタマイズすることも可能。コミュニケーションの効率化や品質向上に貢献するツールとしても注目されています。

ChatGPT for Excel

「ChatGPT for Excel」とは、ChatGPTの技術をExcelに応用したAIツールです。ChatGPT for Excelは、セルに入力された文章を分析し、関連する情報やデータを自動的に抽出してくれます。

また、セルに入力された質問に対して適切に回答することも可能です。ChatGPT for Excelは、Excelの操作を簡単にするだけでなく、データ分析やレポート作成などの業務を効率化するツールとして活用できます。

SlidesGPT

「SlidesGPT」とは、ChatGPTを活用してプレゼン資料のスライドを自動で生成するAIツールです。

SlidesGPTは、ユーザーが入力したテーマやキーワードを元に、最適なレイアウトやデザイン、画像、グラフなどを選択してスライドを自動で作成してくれます。

また、スライドの内容や順序を自動的に調整したり、フィードバックすることも可能です。SlidesGPTは、プレゼン資料の作成時間や手間を大幅に削減するだけでなく、より質の高いスライドを作成できるツールとして評価されています。

MindOS

「MindOS」とは、生成AIを用いて専門的なAIエージェントを利用・開発できるプラットフォームです。MindOSは、専門的な知識を備えたAIエージェントが多数公開されており、複雑なニーズにも対応してくれます。

また、ユーザーが自身で文章や音声データを学習させることで、独自のAIエージェントを開発することも可能です。MindOSで自分好みのAIエージェントを開発することで、さまざまなタスクの効率化や品質向上を実現できます。

Sider

「Sider」とは、ChatGPTがブラウザ上でどこでも使えるようになるChromeの拡張機能です。Siderには、主要機能として「チャット」「聞く」「書く」、サブ機能として「ChatPDF」「Bing/Bard」「YouTubeの要約」があります。

ChatGPTと同様の機能はもちろん、Webページの要約やデータ抽出など、ChatGPTにはない独自の機能も多数備わっています。Siderはただ便利なだけでなく、ChatGPTの使用用途を大幅に拡張するツールとして評価されています。

Chatspot

「ChatSpot」は、HubSpotのAIを搭載した会話型のチャットボットです。

HubSpotは、企業のマーケティングと販売を支援するために設計され顧客や売上などを追跡できるツールです。
HubSpotと連携したChatSpotは、チャット形式でコマンドを入力することで、お客様のCRMデータを操作できます。また、メールの送信や情報の取得だけでなく、長文コンテンツの生成にも利用できます。
主にマーケティングや営業に役立ちます。

生成AIをDX推進に活用する際の注意点

生成AIをDX推進に活用する注意点として、以下の４つが挙げられます。

• ロードマップを引く
• 用いるデータの量と質の向上
• AI人材の確保
• 情報漏えいのリスク

1つずつ解説していきます。

ロードマップを引く

生成AIを活用したDXには、優先して取り組むべきタスクを明確化し適切なアプローチを実践するために、ロードマップの策定が必要不可欠です。

DX推進に伴うロードマップを引く際には、以下のステップを実践しましょう。

1. ビジョンの明確化
2. 現状の分析
3. 自社の強みの調査
4. マイルストーンおよび指標を設定

ロードマップは生成AIをどの領域で活用するかを明確化でき、適切な種類や設計を決定することにも活用できます。策定する際には、AIの適用範囲や優先順位、タイムラインや予算、導入後の運用や改善なども含められると、より精度を高められます。

また、策定したロードマップは結果に基づいて定期的に改善し、目的を再確認しながら必要なタスクを適切に処理できる状況を作ることが大切です。

用いるデータの量と質の向上

DXに生成AIを活用する際に、用いるデータの精度が低いと導き出される結果の精度も下がってしまいます。生成AIを十分に活用するためにも、以下のことを必ず行いましょう。

• データ量を増やす
• 不正確なデータは排除する
• 欠損値は補完する

データが少ない場合には標本誤差が大きくなり、検討に値するほどの正確性を高めた結果は得られにくくなります。不正確なデータの排除・欠損値の補完などのデータクレンジングを行うだけでも、AIの精度を高められるので事前準備として行うのがおすすめです。

AI人材の確保

DXに生成AIを活用する際には、データサイエンティストなどのAIを扱う知識を有する人材が必要です。採用・育成によって自社で完結する方法と、AI専門のコンサルタントおよびベンダーの利用によって補完する方法の2つが挙げられます。

生成AIに関するオンライン講座・研修やワークショップなどを利活用し、AI人材の確保と環境づくりまで視野に入れて動くことが大切です。

情報漏えいのリスク

生成AIの活用は、情報漏えいのリスクもあります。生成AIを使う際、ユーザーが入力したデータはAIの学習に用いられる可能性があるためです。

AIツールによっては、安全性を向上させ入力したデータを学習に用いないよう設定できるものもありますが、自社で生成AIを使う場合は自社データを学習させなければいけない局面もあるでしょう。さらに、外部からAIがハッキングを受ける可能性も否めません。

日本ディープラーニング協会が公開しているAIの利用に関するガイドラインでも、「特に個人情報・秘密情報・機密情報」などの秘匿性が高い情報に関して、それらをAIに入力しないよう強く呼びかけています。自社データを入力する場合でも、秘匿性の高い情報は入力しないよう注意してください。

参考記事：日本ディープラーニング協会

なお、ChatGPTを企業利用するリスクと対策について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→ChatGPTを企業利用するリスクと対策5選｜実際の企業事例と共に解説

生成AIを使ってDXを進めよう

本記事では、生成AIを活用して上司が驚くスピードでDXを進める具体的な方法についてご紹介しました。以下で簡単に内容を復習しましょう。

まず、生成AIを使ってDXを進めるためには以下の手順が必要です。

1. 現状を可視化
2. 生成AIで業務を効率化
3. 蓄積されたデータを共有

また、生成AIを活用してDXを進めることで、以下のことが実現します。

• コストの削減
• 業務におけるミスの削減
• 生産性・業務効率の向上
• レガシーシステムの見直し
• 新規事業の創出

生成AIはただ業務を効率化するツールではなく、人間の能力をさらに高め、新しい価値を生み出す可能性を秘めています。実際にDXに成功している事例も参考に、さらにDXを進めたい企業の方はぜひ生成AIを活用してみてください。

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最後に

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