生成AIは何に使えるのか？業界別20の活用事例と導入方法

こんにちは、スクーティー代表のかけやと申します。
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弊社は生成AIを強みとするベトナムオフショア開発・ラボ型開発や、生成AIコンサルティングなどのサービスを提供しており、最近はありがたいことに生成AIと連携したシステム開発のご依頼を数多く頂いています。

生成AIについて興味をお持ちの方、多くの業界でその活用法が急速に広がっています。「生成AIは何に使えるのか？」という疑問に答えるため、この記事では生成AIの基本から具体的な活用事例、そして導入方法まで詳しく解説します。医療や製造、金融、エンタメなど、多岐にわたる業界での革新的な事例を通して、生成AIの可能性を深く理解し、あなたのビジネスにも取り入れるヒントを提供します。

この記事では、生成AIの定義、仕組み、具体的な活用事例、導入方法について詳しく述べています。

生成AIとは？

まず生成AI導入について知りたいという方は、ぜひこちらの記事を先にご覧ください。
関連記事：生成AI導入の徹底ガイド：基礎知識から応用事例、未来展望まで

生成AIの基本的な定義と仕組み

生成AIとは、ユーザーからの指示やプロンプトに応じて、新しいテキスト、画像、音声などのコンテンツを自動的に生成する人工知能の一種です。これを実現するために、機械学習アルゴリズムが大量のデータセットでトレーニングされており、ユーザーの指示に最適な出力を提供します。

具体的には、与えられた情報をもとに、どの単語を、どの順番で並べるべきかを予測し、自然な文章やリアルな画像を生成します。生成AIは、予測型AIの一種として、与えられた情報に基づいて最適な回答を提供することができます。

これにより、生成AIは新しい文章や画像、音声コンテンツの作成、複雑なデータの要約、コードの生成、反復的なタスクの支援、顧客サービスのパーソナライズ化など、さまざまな用途に活用されます。生成AIの活用は、業界を問わず、効率化や新たな価値の創出に寄与しています。

生成AIの代表的な例

生成AIにはいくつかの代表的なツールが存在します。例えば、GoogleのBardやOpenAIのChatGPT、DALL-Eなどが挙げられます。これらのツールは、生成AIの可能性を最大限に引き出すために開発されており、さまざまな分野での応用が期待されています。

ChatGPTは、自然な会話を生成する能力を持ち、DALL-Eはテキストから画像を生成することができます。Google Bardは、Google LensやGmailなどの製品と統合され、特にリリース時には最大のデータセットでトレーニングされた言語モデルPaLM-2が使用されています。

これらのツールは、ユーザーのプロンプトに応じて、自然な言語での応答を生成することができ、さまざまな業界での活用が進んでいます。生成AIの進化により、これらのツールはますます多様なニーズに応えることができるようになっています。

生成AIの活用事例

生成AIは、医療、製造、ソフトウェア開発、金融サービス、メディア・エンターテイメント、広告・マーケティングなど、多岐にわたる業界で活用されています。それぞれの業界における具体的な活用方法を見ていきましょう。

医療・製薬業界における生成AIの活用事例

医療・製薬業界では、生成AIが新薬の発見や開発、患者に合わせた治療計画のカスタマイズ、病気の進行予測など、さまざまな場面で活用されています。生成AIは、医用画像の強化や新薬の発見、患者記録の簡素化、パーソナライズ化された治療の提供において重要な役割を果たしています。

例えば、X線やMRIの画像を補強し、病気の進行を予測する画像を生成することが可能です。また、生成設計を通じて新薬の研究開発を加速させることができ、Gartnerは2025年までに研究者の30％がこの手法を用いると予測しています。

さらに、医療従事者は生成AIを活用して患者情報を効率的に要約し、重要な情報を抽出することができます。これにより、個々の患者に合わせたカスタマイズされた治療計画を提供することが可能になります。

生成AIの活用により、医療の現場ではより迅速で正確な診断が可能となり、患者の治療効果を高めることが期待されています。

広告・マーケティング業界における生成AIの活用事例

広告・マーケティング業界では、生成AIがテキストや画像の自動生成、顧客とのインタラクションの改善に役立っています。生成AIは、マーケティング担当者がマーケティングキャンペーンで使用する、一貫性のあるブランドに沿ったテキストや画像を作成するのに役立ちます。

また、マーケティングメッセージを新しい地域に広めるための翻訳ツールも提供しています。Gartnerは、2025年までにマーケティング担当者の30％がアウトバウンドマーケティング資料の作成に生成AIを使用するようになると予測しています。

• マーケティング用テキストと画像の生成: 一貫性のあるブランドメッセージを持つテキストや画像を自動的に生成し、マーケティングキャンペーンに活用します。生成AIは、マーケティング担当者がマーケティングキャンペーンで使用する、一貫性のあるブランドに沿ったテキストや画像を作成するのに役立ちます。また、マーケティングメッセージを新しい地域に広めるための翻訳ツールも提供しています。
• パーソナライズ化されたレコメンデーションの生成: 顧客の嗜好に基づいた商品レコメンデーションを強化し、よりインタラクティブな購買体験を提供します。生成AIは、顧客が気に入りそうな新しい商品を発見するのに役立つ強力なレコメンデーションエンジンの作成に役立ちます。生成AIを使用することで、このプロセスは顧客にとってよりインタラクティブなものになります。
• 商品紹介文の作成: 商品説明や紹介文を自動で生成し、コンテンツ作成の効率を向上させます。生成AIは、派手な広告キャンペーンだけでなく、商品紹介文の作成など、退屈で時間のかかるコンテンツ作成にも役立ちます。
• 検索エンジン最適化の強化: SEO対策として、画像タグやページタイトルの最適化を行い、コンテンツのドラフト作成にも活用します。SEOの専門家は、画像タグやページタイトルなどのタスクや、コンテンツのドラフト作成に生成AIを活用できます。また、ChatGPTやBardなどのツールを使用して、SEOランキングを向上させるためにコンテンツに加えるべき変更を提案してもらうこともできます。

製造業における生成AIの活用事例

製造業では、生成AIが設計プロセスの効率化やスマートメンテナンス、サプライチェーンの強化に利用されています。生成AIを活用して、効率性の向上、問題発生前のメンテナンスニーズの予測、エンジニアによるより優れた設計の迅速化、より強靭なサプライチェーンの構築などを実現できます。

• 設計プロセスの加速化: エンジニアやプロジェクトマネージャーは、生成AIを活用して設計アイデアを創出し、プロジェクトの制約に基づいて最適な設計を迅速に評価します。生成AIを使用することで、エンジニアやプロジェクトマネージャーは、設計アイデアを生成し、プロジェクトの制約に基づいてAIにアイデアを評価してもらうことで、設計プロセスを大幅に短縮できます。
• 機器のスマートメンテナンスソリューションの提供: 過去のデータを基に、機械の性能を追跡し、故障前に問題を予測・警告します。また、定期的なメンテナンススケジュールの提案も行います。メンテナンス担当者は、生成AIを活用して、過去のデータに基づいて重機の性能を追跡し、機械が故障する前に問題を警告することができます。また、生成AIは、定期的なメンテナンススケジュールを推奨することもできます。
• サプライチェーンの改善: 膨大な取引データや製品データを会話形式で処理し、サプライチェーンの問題を特定します。納品スケジュールの最適化やサプライヤーの推奨にも生成AIが活用されます。生成AIを活用することで、膨大な量の取引データや製品データを会話形式で技術とやり取りして分類し、サプライチェーンにおける問題の原因を突き止めることができます。また、生成AIは、納品スケジュールの生成やサプライヤーの推奨にも役立ちます。

ソフトウェア開発における生成AIの活用事例

ソフトウェア開発チームでは、生成AIがコードの生成や最適化、プログラミング言語の翻訳、テストの自動化に利用されています。生成AIは、プログラミング言語の使用経験が少なくても、より迅速にコードを作成・最適化するためのツールを提供します。

• コードの生成: 開発者は生成AIを利用して、コードの作成や最適化、自動補完を行い、開発プロセスを効率化します。ソフトウェア開発者は、生成AIを使用して、コードの作成、最適化、自動補完を行うことができます。生成AIは、類似情報のライブラリと比較することで、コードブロックを作成できます。また、開発者が入力し始めたコードの残りの部分を予測することもできます。これは、スマートフォンでテキストメッセージを入力する際の自動補完機能とよく似ています。
• プログラミング言語の翻訳: 開発者が異なるプログラミング言語間でコードを翻訳する際に生成AIが支援し、ソフトウェアの対話を容易にします。生成AIは、開発者がプログラミング言語を必要とせずにソフトウェアと対話するためのツールとなりえます。生成AIは翻訳者として機能します。
• テストの自動化: 生成AIはソフトウェアのロジックとユーザー操作を学習し、多様なユーザーシナリオに基づいたテストケースを自動的に作成します。開発者は、生成AIを使用して、潜在的な問題を強調表示し、他のAI手法よりも高速にテストシーケンスを実行することで、自動テストプロセスを改善できます。生成AIは、ソフトウェアのロジックとユーザーの操作方法を学習し、さまざまなユーザーシナリオを実証するテストケースを作成できます。

金融サービス業界における生成AIの活用事例

金融サービス業界では、生成AIが投資戦略の策定や顧客とのコミュニケーション、文書作成と規制監視に活用されています。McKinseyによると、生成AIは銀行業界に年間2,000億ドルから3,400億ドルの価値を追加できるとされています。

具体的には、生成AIは投資戦略の作成において、顧客の目標に応じた最適な投資を推奨し、迅速かつ正確な取引を実行します。また、顧客と投資家へのコミュニケーションと教育において、複雑な金融情報をわかりやすく伝えることで、顧客サービスを向上させます。

さらに、文書作成の迅速化と規制の監視において、規制の変更を監視し、必要に応じて文書を自動作成することで、法的遵守を支援します。

• 投資戦略の作成: 生成AIは、あなたやあなたの顧客の目標に応じた最適な投資を推奨することができます。この技術は、人間の投資家よりもはるかに速く取引を見つけて実行することができ、しかもあなたが望む取引の種類に合わせて設定したパラメータ内で実行することができます。
• 顧客と投資家へのコミュニケーションと教育: 金融サービスの専門家は、顧客や同僚に複雑な情報を伝えなければならないことがあります。生成AIは、顧客サービスの専門家を増加させることなく、超パーソナライズ化された顧客サービスを提供することができます。
• 文書作成の迅速化と規制の監視: 生成AIは、規制活動を監視し、変更があれば通知し、投資調査や保険証券などの文書のドラフトを作成することができます。

メディア・エンターテイメント業界における生成AIの活用事例

メディア・エンターテイメント業界では、生成AIが音声・映像コンテンツの作成や編集、スポーツイベントのハイライト生成、コンテンツ管理の効率化に役立っています。生成AIは、ビジュアルコンテンツの作成と編集、スポーツイベントの短いハイライトビデオの作成、コンテンツ管理システムの操作を容易にするのに役立ちます。

• 音声・映像コンテンツの作成: 生成AIは、ゼロから新しいビデオコンテンツを作成できます。また、視覚効果の作成、グラフィックの追加、編集の効率化などにより、視覚コンテンツをより迅速に作成するのに役立ちます。生成AIは、ゼロから新しいビデオコンテンツを作成し、視覚効果の作成やグラフィックの追加、編集の効率化を支援します。
• スポーツやイベントのハイライト生成: スポーツやライブイベントでは、生成AIは瞬時にハイライトリールを作成し、ファンが自分のカスタムハイライトを作成できるようにします。例えば、ファンは特定のプレーやトーナメントシリーズのハイライトを生成することができます。スポーツやライブイベントでは、生成AIは瞬時にハイライトリールを作成し、ファンが自分のカスタムハイライトを生成できるようにします。
• より良いコンテンツ管理のためのタグ管理: 生成AIは、膨大なメディアライブラリにタグ付けとインデックス付けを行うことができ、必要なときに必要なファイルを見つけやすくします。上記の製造業の例と同様に、生成AIは、複雑なメディアライブラリから探している情報やメディアを会話形式の言語を使用して見つけることができます。膨大なメディアライブラリにタグ付けとインデックス付けを行い、必要なときに必要なファイルを見つけやすくすることで、コンテンツ管理を改善します。