COLUMN
生成AIの業界別ユースケースを解説!
近年、人工知能の進化に伴い、「生成AI(Generative AI)」という新たな技術が注目を集めています。生成AIは、既存データをもとにテキストや画像、音声などの新しいコンテンツを創り出すことができ、その応用範囲はクリエイティブ業務からカスタマーサポートまで多岐にわたります。本コラムでは、生成AIの基本的な概念や進化の過程、主要な技術について詳しく解説します。また、自治体、医療、金融、小売、教育など各業界における具体的なユースケースを紹介し、NTT東日本が提供する生成AIソリューションについてもご案内します。生成AIの最新動向とその実用性に関心がある方は、ぜひご一読ください。
1. 生成AIとは
近年、人工知能の発展において「生成AI(Generative AI)」という新たな技術が注目を浴びています。従来のAIが既存データからパターンを学習して分析や分類を行うのに対し、生成AIはテキストや画像、音声などのコンテンツを自ら“生成”できる点が大きな特徴です。過去に学習したデータから新しいデータを創り出す技術は、クリエイティブ業務やカスタマーサポートなど幅広い領域で活用が進んでおり、既に私たちの身近な生活やビジネスの現場に変革をもたらしています。
1-1. 生成AIの進化と現実
生成AIが大きく台頭し始めたのは、深層学習(ディープラーニング)の研究が本格化してからだといわれています。初期はGAN(Generative Adversarial Network)のような手法が注目され、画像分野を中心に「AIが描いた絵」として話題を集めました。近年では、大規模言語モデル(LLM)をベースとした自然言語生成AIが急速に進化しており、わずか数年前には想像できなかったほど自然な文章を生成できるようになっています。とりわけ2022年末に公開されたChatGPTのようなサービスが世界的に注目を集め、企業や自治体を含む多様な組織が積極的に導入を検討しています。日本国内でも大手IT企業を中心に独自の日本語特化モデルが開発されはじめており、2023年は生成AI活用の普及元年になるともいわれています。実際、国内の調査では生成AIをビジネスに取り入れた企業の数が急激に増えており、今後も導入事例が増加すると予想されています。
1-2. 生成AIの主要な技術
生成AIを支える主要な技術としては、VAE(Variational Autoencoder)、GAN(Generative Adversarial Network)、拡散モデル(Diffusion Models)、そして大規模言語モデル(Transformer系モデル)などが挙げられます。VAEは確率的な空間表現を学習することでデータの潜在構造を把握し、新たなサンプルを生成できるのが特徴です。GANはふたつのネットワーク(生成器と識別器)が競い合う仕組みを利用して高品質なデータを生み出す手法として有名になりました。さらに、近年は拡散モデルがノイズ除去のプロセスを逆転させる形で高精度な画像生成を行う技術として脚光を浴びています。そして、大規模言語モデルはインターネット上の膨大なテキストデータから言語パターンを学習し、人間が自然に会話しているような文章を作り出せる点が画期的です。これらの技術革新により、テキストだけでなく画像や音声を含むさまざまな生成タスクが実用レベルに近づいています。
2. 生成AIの業界別ユースケース
生成AIがもたらすインパクトは大きく、自治体から医療、金融、小売、教育まで幅広い分野で導入事例が増えています。以下では、その具体的なユースケースを見ていきます。
2-1. 自治体
2-1-1. 住民からの問い合わせ対応
自治体が抱える大きな課題のひとつに、各種行政サービスに関する住民からの問い合わせ対応の問題があります。電話や窓口対応には多くの人員が必要とされ、夜間や休日の受付体制にも限界がありました。そこで、AIチャットボットを活用して24時間自動応答を行う取り組みが全国各地で進んでいます。例えば福井市では公式LINEアカウントや市ホームページ上にチャットボットを設置し、市民のよくある質問やごみの出し方、防災関連情報などに即時対応できる仕組みを整えました。これにより、職員の電話対応負担を軽減しつつ住民の利便性も高める効果が得られています。
参考:AIチャットボットがご質問に24時間365日自動でお答えします!/福井市
2-1-2. 防災情報の配信
近年、多発する自然災害に対して自治体が迅速かつ的確な対応を求められる場面が増えました。福島県川俣町では生成AIチャットボットを導入し、住民が必要とする防災・避難情報をタイムリーに取得できるようにしています。緊急時にはチャット機能を通じて双方向の情報伝達も行い、町民の安否確認や避難誘導がスムーズになるメリットがあります。AIの導入によって、従来のメール配信に比べて到達率や即時性が改善されたと報告されています。
2-1-3. 公共データの解析と可視化
自治体には膨大なオープンデータや統計情報が集積されていますが、それらを活用しきれていないケースも多く見受けられます。そこで、AIのデータ分析機能を活用し、さまざまな分野で可視化や予測モデルの構築が進められています。沖縄県豊見城市ではNTT西日本との協力によって、人の流れや施設利用状況などを仮想空間上に再現し、都市計画に役立てる「みんなのまちAI®」の実証実験を行いました。これによって、観光施策や公共インフラの最適配置などを科学的なデータに基づいて検討できるようになり、行政サービスの質向上が期待されています。
参考:「AIによる都市シミュレーション機能を活用したまちづくり」に関する実証実験の実施について
2-2. ヘルスケア業界
2-2-1. ヘルスケアデータの解析
病院や診療所では電子カルテの普及が進んだことにより、大量の患者データが蓄積されています。しかし、そのデータを効率的に活用するには高度な分析手法が求められます。東北大学病院では日本語の大規模言語モデルを導入し、電子カルテから医療文書を自動生成する実証実験を行いました。結果として、医師の文書作成時間が大幅に削減され、診療の効率化に貢献したことが報告されています。さらに、カルテに記録される自由記述部分の要約や患者ごとの検査結果の整理にも生成AIが利用され、忙しい医療従事者の負担が軽減されつつあります。
参考:NEC、東北大学病院、橋本市民病院、「医師の働き方改革」に向けて、医療現場におけるLLM活用の有効性を実証 ~医療文書の作成時間を半減し、業務効率化の可能性を確認~
2-2-2. パーソナライズド医療
患者一人ひとりの病歴や遺伝情報、生活習慣に応じて治療方針や投薬を最適化するパーソナライズド医療の実現は、医療界の重要なテーマです。国立がん研究センター東病院などでは患者のゲノムデータと症例データをAIで解析し、最適な治療の組み合わせを提案する研究が進められています。また、大阪国際がんセンターが開発を進める遠隔問診AIや、AIが症状を聴取して診断補助を行うシステムでは、対面診療の時間を削減しつつ精度の高いケアを提供できると期待されています。こうした生成AIの活用は、医師の診療負担を減らしながら患者満足度を向上させる可能性を秘めています。
参考:「AI創薬プラットフォーム事業」の共同研究において、患者への対話型疾患説明生成AIの運用を開始
2-3. 金融業界
金融業界においては、生成AIは顧客サービスの自動化と不正検出という二大課題に対するソリューションとして注目されています。これにより、金融機関は業務効率化を図るとともに、情報セキュリティレベルの向上に寄与しています。
2-3-1. 顧客サービスの自動化
楽天証券は、2023年に「投資AIアシスタント」を公開し、ChatGPTを活用したチャットボットによる投資に関する質問への自動回答を実現しました。このシステムは、初心者にも分かりやすい解説や図表、動画を用いて投資情報を提供するもので、24時間体制で利用可能な点が大きな特徴です。また、みずほ銀行では、社内向けに生成AIチャットボットを導入し、営業店から本部への問い合わせ対応や文書作成の効率化を図っています。これらの事例は、金融業界における顧客対応や内部業務の迅速化を実現し、従来のマンパワーに依存した体制からの脱却を目指すものです。
参考:〈みずほ〉が見据える、10年後の金融。生成AIを活用して、業務効率化と新たなイノベーションの実現へ。
2-3-2. 不正検出と防止
金融取引における不正検出も、AIの重要な応用分野の一つです。三井住友フィナンシャルグループでは、ディープラーニングを活用した不正利用検知システムを導入し、従来のルールベースの監視から大幅な精度向上を実現しました。このシステムは、顧客ごとの利用パターンや取引データをリアルタイムに解析し、異常な取引を即座に抽出することで不正の早期発見に貢献しています。これにより、金融機関は被害の拡大を未然に防ぎ、安心して利用できるサービス提供を目指しています。
参考:三井住友銀行と日本総合研究所、AIを活用したサイバーセキュリティを強化
2-4. 小売業界
小売業界においては、在庫管理やマーケティング分野でのAI活用が急速に進んでいます。消費者の購買行動をリアルタイムで解析し、需要を正確に予測することで、売上向上とコスト削減の両面で大きな効果が見込まれています。
2-4-1. 需要予測と在庫管理
大手スーパーのライフでは、AIによる需要予測システムを導入し、売上データや天候、地域イベントなど複数の要因を加味して発注計画を最適化することで、在庫回転率を35%向上させ、廃棄ロスを50%削減する成果を挙げています。
出典:スーパー「ライフ」、AIによる需要予測を導入 生鮮食品などに対応 - ITmedia NEWS
2-4-2. パーソナライズドマーケティング
一方、顧客の嗜好に合わせたパーソナライズドマーケティングは、小売業界におけるAIの代表的な応用例です。ECサイトや実店舗の会員データをもとに、生成AIが各顧客に最適な商品のレコメンドやキャンペーン情報を自動生成することで、プロモーション効果が平均45%向上し、広告制作費の大幅削減につながっています。セブン&アイ・ホールディングスは、生成AIの活用によってクリエイティブ制作の外部委託費用を最大84%削減するという成果を上げるなど、マーケティングの効率化と収益改善の両立を実現しています。これにより、小売企業はよりターゲットに響くメッセージを発信し、消費者とのエンゲージメントを深めています。
参考:セブン&アイは生成AI活用で外部委託費84%減、先進20社の取り組みを一挙公開
2-5. 教育業界
教育分野でも、生成AIは個別指導や学習支援、さらには学習効果の評価と分析といった形で、従来の教育現場に革新をもたらしつつあります。特に、個々の生徒に最適化された指導を実現するためのツールとして、今後の教育戦略においても注目されています。
2-5-1. 個別指導と学習支援
学研ホールディングスは、自社の学習プラットフォーム「GDLS」にChatGPTを組み込むことで、生徒の学習履歴や理解度に基づいた個別指導のアドバイスを提供するサービスを開始しました。このシステムは、各生徒の学習状況をリアルタイムで分析し、必要に応じた教材の提示や学習の方向性を示すことで、従来の一斉授業では得られなかった個別最適な学習環境を実現しています。
参考: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
2-5-2. 学習効果の評価と分析
さらに、学習効果の定量的な評価にも生成AIが活用されています。愛媛大学教育学部附属中学校では、授業後の振り返り活動に対して生成AIを試験導入し、生徒が入力した学習内容に基づいて、AIがフィードバックを行うシステムを導入しました。この取り組みにより、生徒は自分の理解度を客観的に把握し、必要な補習や復習の指導が迅速に行われるようになりました。また、ベネッセコーポレーションは、夏休み自由研究を支援する「自由研究おたすけAI」を提供し、子どもたちの研究テーマ選びや資料収集をサポートすることで、学習意欲の向上に寄与しています。こうした取り組みは、生成AIが教育現場における指導支援ツールとしての有用性を裏付けるものです。
3. 生成AIの活用をご検討ならNTT東日本にお任せください
NTT東日本では、自治体向けに生成AIの環境提供や活用促進に関するコンサルティング、生成AIのユースケース創出に向けた技術支援を行っております。
また、生成AI導入にあたってのガイドライン制定や情報セキュリティを遵守した生成AIシステム環境の構築などの支援を行っています。
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4. まとめ
生成AI(Generative AI)は、テキストや画像、音声などのコンテンツを生成できるAI技術であり、近年急速に発展しています。生成AIはビジネスや日常生活に大きな影響を与えています。特にChatGPTの登場以降、企業や自治体での導入が進み、日本国内でも日本語特化モデルの開発が活発化しています。これにより、自治体の問い合わせ対応や防災情報提供、医療分野でのカルテ要約、金融業界の顧客向けチャットボット、小売業のマーケティング、教育分野の個別指導など、多様な分野で活用が広がっています。今後、さらなる導入が期待され、社会全体に変革をもたらす技術として注目されています。
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