生成 AI（ジェネレーティブ AI）の活用事例や最新技術など、ビジネスに役立つおすすめコンテンツをご紹介します。 「生成 AI で一体何ができるの？」という疑問に対し、iret.media ではアイレットのエンジニアたちが実務で得た知見やノウハウ、基本から応用までを徹底解説しています。最新情報や具体的な導入事例も満載です。
生成 AI とは？ビジネス活用の最新事例から業務効率化の秘訣まで徹底解説
ページ監修者
西田 駿史
DX開発事業部モダンエンジニアリングセクションのセクションリーダー
AWS および Google Cloud を用いた開発案件のプリセールスエンジニア、プロジェクトマネージャー、アーキテクト、開発者
得意分野：生成 AI を利用したアプリケーション開発
受賞歴：
・Google Cloud Partner Top Engineer 2025（Fellow 2025）
・2024 Google Cloud Partner All-star in Sales
・2025 Japan AWS Top Engineers
・2023 - 2025 Japan AWS All Certifications Engineer
生成 AI（ジェネレーティブ AI）とは？
生成 AI（Generative AI）とは、人工知能（AI）の一種であり、学習したデータの特徴やパターンをもとに、テキスト、画像、音声、プログラムコードなどの新しいコンテンツを自ら生成できる技術を指します。
従来の AI はデータの分類や予測、識別が主なタスクでしたが、生成 AI は「創造的なアウトプット」を生み出す能力を持つ点が最大の違いです。これにより、作業工数の大幅な削減や DX（デジタルトランスフォーメーション）の促進が期待できます。
【比較表】従来の AI vs 生成 AI
| 項目 | 従来の AI（識別系） | 生成 AI（生成系） |
| 主な機能 | データの分類・予測・識別 | コンテンツの新規作成 |
| 価値 | 定型業務の自動化・精度向上 | 創造的業務のサポート・劇的な効率化 |
| 具体例 | 売上予測、スパム判定、顔認証 | 文書作成、画像生成、コード記述 |
生成 AI でできること：4つの主要領域
AI が生成するコンテンツの種類によって、活用シーンは大きく4つに分類されます。
1. テキスト生成：文章やアイデアの創出
西田
人間が書くような自然な文章を自動生成します。メールの草案作成、レポートの要約、ニュース記事の執筆、さらには小説のようなクリエイティブな執筆にも活用可能です。
AI
アイデア出しのサポートや、チャットボットによる自然な対話も得意としています。
2. 画像生成：言葉からビジュアルを具現化
西田
言葉による指示（プロンプト）だけで、オリジナルの画像やイラストを創り出します。
AI
アイデアの可視化、写真の修復、全く新しいアート作品の生成などが可能です。
3. 音声生成：自然なナレーションや音楽
西田
テキストを人間らしい自然な音声で合成します。自動音声案内やオーディオブックに利用されます。
AI
ゲームのキャラクターボイス制作や多言語合成により、アクセシビリティの向上を支援します。
4. 動画生成：映像制作の民主化
西田
文字や画像から動画コンテンツを自動作成します。
AI
アニメーションやプロモーションビデオ制作が手軽になり、専門知識がない人でもアイデアを映像化できるようになります。
【業種別】生成 AI の業務活用・効率化ユースケース
生成 AI を導入することで、コスト削減や生産性向上、アイデア創出の加速が期待できます。
- 営業・マーケティング：顧客分析による施策立案、キャッチコピーの大量作成、営業資料の自動生成。
- カスタマーサポート：24時間対応のチャットボット、問い合わせ内容の自動要約・分類。
- 人事・総務：社内規定に基づく社内問い合わせ対応、従業員アンケートの感情分析。
- 製造・建設：設計案の提案、安全管理のリスク予測、帳票などの非構造化データのデジタル化。
- 研究開発：新規事業のアイデア創出、論文作成の要約支援。
実際の生成 AI 導入事例：ビジネス課題解決のヒント
アイレットが手掛けた、DX を加速させる最新の導入事例をご紹介します。
1. 問い合わせ対応業務を「3割削減」
- クライアント： 株式会社36flip様
- 解決策： Amazon Bedrock を活用し、自社の就業規則やヘルプページを学習させた高精度チャットボットを導入。
- 効果： 問い合わせ対応工数を約3割削減することに成功しました。
2. コールセンターの応対メモを自動要約
- クライアント： KDDI株式会社様
- 解決策： オペレーターが記録したフリーフォーマットの応対メモを生成 AI が自動分類・要約。
- 効果： 活用が難しかったデータの有効分析が可能になり、レポート作成の効率化を実現しました。
3. 非構造化データ（手書き帳票）の検索効率化
- クライアント： 株式会社IHI機械システム様
- 解決策： Amazon Bedrock と Amazon Kendra を組み合わせ、属人化していた過去の設計データや手書き帳票を迅速に検索できる環境を整備。
4. 多言語検索精度向上とコスト削減
- クライアント： 株式会社第一興商様
- 解決策： Google Cloud の Vertex AI を活用し、楽曲名の多言語自動変換や歌詞データの自動文字起こしツールを開発。
- 効果： 外部リソースに頼らない対応が可能になり、大幅なコスト削減を実現しました。
生成 AI 導入でビジネスが変わる理由
- 大幅な業務効率化：文章作成やデータ入力の自動化による人件費削減。
- 非定型業務の自動化：RPA では難しかったクリエイティブな領域の自動化。
- 顧客体験（CX）の革新：パーソナライズされた提案と24時間対応。
- AI の民主化：専門知識がなくても全社員が活用できるツールの普及。
失敗しない生成 AI 導入の5ステップ
アイレットでは、導入検討から実装までトータルでサポートいたします。
- 現状分析：効率化可能な業務の洗い出し。
- 環境構築：セキュリティに配慮した基盤（AWS や Google Cloud、OCI）の整備。
- PoC（概念実証）：小規模なテストによる効果検証。
- 実装・展開：実際の業務フローへの組み込み。
- 改善・運用：精度向上に向けた継続的なチューニング。
西田
これらのユースケースだけでなく、生成 AI を活用すれば 様々なビジネス課題を解決していくことが可能です。私たちアイレットは、日々進化し続けている生成 AI とともに、新しい課題に挑戦し続けています。
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