生成AIを活用したビジネスとは？業務効率化した事例やメリットを徹底解説

2024-03-02

ChatGPTをはじめ、生成AI技術の進化はビジネスの業務効率化に大きな変革をもたらしました。企業の中には、すでに生成AIをビジネスに取り入れることで成果を出しているところもあります。

この記事では、ビジネス現場の業務効率化に注目して、実際に成果が確認された事例を取り上げます。生成AIの登場によってできるようになったことは何か。どのようにできるようになったのか。この記事を読破すれば、ビジネス活用のビッグヒントが得られますよ。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。

生成AIの概要

ChatGPTやGoogle Geminiを代表とする生成AI。いままでのAIとは違い、生成AIは自然言語での質問を理解します。さらに人間のようになめらかなテキストやプログラムコードを生成できます。これらがAIのビジネス活用に革新をもたらしたのです。

しかも生成AIは世界中の膨大なテキストから学習しています。その広範な知識を組み合わせて、どんな分野であっても、新しいコンテンツを高速に生み出します。これは人間には決して真似できないことです。

生成AIは、仕事に留まらず組織のあり方にすら影響をもたらすとすら言われています。

なお、生成AIの職場での活用術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×仕事術】職場で神様扱いされる活用事例11選

生成AIをビジネスで活用するメリット

生成AIのビジネス活用は、業務の自動化や効率化から始まっています。文書の校正・要約・翻訳や、プログラムコードの自動生成能力に驚いた人も多いでしょう。そんな生成AIの業務効率化メリットを紹介します。

単純作業を効率化できる

生成AIは直接的な価値を生み出さない仕事を処理するのが得意です。ひとつひとつは単純なのに、膨大な数を繰り返さなければならない仕事は利益に繋がりにくく生産性を低下させる要因です。生成AIを活用すれば、こうした仕事の負担を軽減させることも可能です。

例えば生成AIを使えば、データ入力の自動化やメール応答文の自動作成ができます。定型的な問い合わせ対応に生成AIを組み込んだチャットボット（自動応答プログラム）が、社内外からの問い合わせに対応できるのです。

アイデアを量産できる

生成AIは、アイデアの量産や壁打ちと呼ばれる、アイデアへのフィードバックが得意です。生成AIは膨大な知識を学習しています。それら知識を組み合わせることで、数多くのアイデアを高速に生成できるのです。

例えばビジネスやマーケティングの企画、コンテンツ作成のアイデア出しや壁打ち。ビジネス問題の解決にも応用できます。生成AIは異なる業界・分野からの事例を引用しての、新しい解決策の提案ができるのです。

スキルを要する作業が簡単にできる

従来、スキルを備えた人間にしかできないと言われてきた作業。その多くが生成AIの登場によって自動化できるようになりました。

以下はその例のいくつかです。

記事や学習教材、テスト、広告クリエイティブなど、コンテンツの自動生成や作成支援
校正・要約・翻訳・書き換え
論文、文献調査などリサーチの支援

さらにGPT4の”Advanced Data Analysis”を使えば、大量データの高度な分析やレポート作成までもが自動化できるのです。

生成AIをビジネスで活用するデメリット

その一方で、ビジネスに悪影響を与えかねないデメリットも存在します。例えばコンテンツやプログラムコードの自動生成は諸刃の刃です。場合によってはトラブルを引き起こすこともあり得ます。以下は、もっとも注目されているデメリットです。

フェイク&低品質なコンテンツの増加

生成AIを使ったコンテンツは、大量かつ低品質なものも少なくありません。その一方で、大きな社会問題となっているのが「ディープフェイク」です。例えば「トランプ大統領　逮捕」と検索すると、本物としか見えないフェイク（偽物）画像が出てくることがありました。

すでに生成画像に透かしを入れるなど、あらゆるところで対策が検討・導入されています。しかし生成AIを悪用する側とのイタチゴッコが続いているのが実情です。今後、生成AIをもってフェイクを制する技術の開発が期待されます。

参考記事：生成AIでディープフェイクが劇的に簡単化、対抗策に画像のワクチン

クリエイターを中心とした失業率増加

生成AIの登場によって、クリエイターの失業率が増加すると懸念されています。反対に生成AIはクリエーターの支援ツールになるとの見方もありますが、将来どうなるかは明確な見通しが立っていません。

現時点では欧米、日本のいずれにおいても顕著な失業率の増加は認められていません。しかしこの問題は、著作権や倫理的な問題とも深く関係します。今後、これらの問題に関する検討が継続され続けることでしょう。

参考記事：生成AIはクリエイティブな仕事をどう破壊していくか

権利&責任の所在が不透明

生成AIが生成したコンテンツの著作権の所有者や、そのコンテンツが違法な内容を含む場合、誰が責任を負うべきかが明確ではないケースがほとんど。AIに関する法律や規制は各国とも十分に整備が追いついていません。

一方、EUでは2023年6月に「AI規則案」を採択しました。本規制では、AIを特性別に分類し、そのリスクレベルに応じた規制が適用されます。企業は新たな規制環境を見据えた活動に今から着手する必要があるでしょう。

参考記事：生成系AIが作ったイラストや文章に著作権はあるの？専門家に聞いてみた、デジタル時代の著作権の在り方【前編】

なお、生成AIの法人利用方法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による業務効率化の事例7選

ここからは生成AIを使った業務効率化を検討している方に向けて、とっておきの活用事例を紹介します。いずれも成果が実証済みのものばかりです。生成AI時代の情報システム部門のあり方を探求している方にも必読ですよ。

事例①カスタマーサービスで活用する

カスタマーサービスは、生成AIが最も威力を発揮しているとされる分野です。この分野は新人ではサービス品質が低いうえに、育成が高コスト。それに離職率が高いのも問題です。そこで業務効率化による労働負担軽減のために生成AIの活用が進んでいます。

新人教育やナレッジ検索の支援ツールとして活用することで、スタッフ戦力の底上げや顧客対応の品質向上にも貢献しているのです。

参考記事：カスタマーサービスにAIを導入する効果と導入事例

事例②企画書や提案書づくりを効率化する

マイクロソフトは生成AIを統合した365 Copilotが、未来のオフィス環境であるとのビジョンを打ち出しました。

社内にある大量の資料を再利用しながらの企画書や提案書の作成は重い負担です。そこで資料作成の自動化のみならず、資料作成の環境づくりを生成AIで内製する事例が出てきました。

例えばGoogle Workspaceで、GAS(Google Apps Script)のコードをChatGPTに生成させるのです。Googleスライドやスプレッドシートを使っての作業を自動化させるなどChatGPTを用いた業務改善が期待されています。

参考記事：Google WorkspaceとチャットGPTで簡単にガスのコードを作成する方法

事例③データのクレンジングや集計・分析・レポート作成を自動化する

社内会計や販売管理システムなどに眠っているデータをCSVで取り出して分析したい。ただ、いざ活用しようとしても、データの曖昧さや重複の問題にぶつかり頓挫する。そうした悩みを抱える企業も多いはず

ChatGPTは、クレンジングと呼ばれるデータの修正作業が得意です。そのうえ”Advanced Data Analysis”を使えば集計・分析・レポート作成の自動化までをやってくれます。

今までお金を使って解決していた問題を、プロンプトと呼ぶ指令文の書き方を覚えることで解決できるのです。

参考記事：【超便利】ChatGPTのAdvanced Data Analysisとは？使い方を50個紹介

事例④LangChainを使って高度なデータ分析を自然言語で行う

同じデータ分析でも、SQLというデータベース操作言語を使ってデータを操作する場合があります。

このとき「LangChain」というAIライブラリを使えば、自然言語でデータの操作ができます。SQLを知らなくてもChatGPTに自然言語で依頼すると、その質問をSQLに変換して自動で実行するのです。

この事例はSQLのような技術知識がなくても、自然言語でデータ活用ができるように環境構築をすること。それが情報システム部門の新しい役割に加わることを示唆しています。

参考記事：職種担当別「すぐに試せるChatGPTのユースケース」アルプが教える、生産性を上げる活用事例

事例⑤契約書の作成・ルールのチェック・管理を自動化する

とりわけ大規模な組織における契約書の作成・ルールのチェック・締結・管理は頭痛の種です。ところが最近、これらの作業をAIが自動化する「AI契約書管理サービス」が生まれました。

このサービスのメリットには、契約書チェック作業の効率化、契約締結までのスピードアップなどがあります。もちろん、このサービスはあくまでも補助ツール。専門知識を提供し法的責任を負うのは、利用者なのは変わりありません。最終的なチェックは必ず人間が行う必要がありますが、業務効率は大きく改善することでしょう。

参考記事：契約書作成や管理をAIで効率化！リーガルチェックからリスクマネジメントまで機能やメリットを紹介