AIとDXとの関係性は？成功事例や挫折ポイントを解説

近年のビジネスシーンにおいて、「DX」「AI」というキーワードが注目されて久しいですが、実際の日々の業務に活かしきれていないと感じる方も多いのではないでしょうか。

しかし、中にはAI技術を活用して社内DXに成功している企業も増えていることも事実です。そこで本記事では、DXと生成AIの関連性や生成AIで出来ることを改めて解説します。また、実際の企業成功事例もあわせて解説しますので、ぜひ参考にしてください。

そもそも生成AIとは？

そもそも生成AIとは、人工知能の一分野であり、人間が行う創造的な作業を模倣・支援する技術のことです。主な用途としては、テキストや画像、動画、音声などのコンテンツ生成に活用されます。

生成AIは、大量のデータを学習し、新しいコンテンツを自動生成する能力を持ちます。これにより、従来手作業で行われていたクリエイティブな業務を効率化し、時間とコストを削減することが可能です。

例えば、広告のコピーライティングや長文の要約、議事録の自動化、プログラミングなど、多岐にわたる場面で利用されています。

生成AIの導入は、企業や個人にとって競争力を高める重要な手段となっています。

DXとデジタル化の違い

まず、DX（デジタルトランスフォーメーション）とは、デジタル技術を活用してビジネスモデルや組織文化を根本的に変革することを指します。

一方、デジタル化とは、従来のアナログ業務をデジタルツールで置き換えることを意味します。言い換えれば、デジタル化はDXの一部に過ぎません。

DXは、単なる技術導入にとどまらず、企業全体のバリューチェーンや戦略を見直し、持続的な成長と競争力の実現を目的とします。デジタル化が当たり前となった今、ITを活用して業務効率を高めることは必須です。

例えば、生産管理システムの導入による製造プロセスの効率化やクラウドサービスを利用した情報共有の迅速化は必要不可欠なものとなっています。

DX推進やデジタル化と生成AIの関係とは

生成AIは、DX推進やデジタル化におけるひとつの手段ではありますが、とても効果は強力です。生成AIの導入は、企業に以下のような利点をもたらします。

まず、単純な作業に時間を費やす必要がなくなります。例えば、データの入力や整理、定型文書の作成を生成AIに任せることで効率化できるでしょう。

次に、データ分析や資料作成の作業時間が大幅に短縮され、生産性を向上できます。生成AIは、膨大なデータを短時間で処理し、重要なインサイトを抽出する能力を持つため、意思決定の迅速化に寄与することが可能です。

また、新しいアイデアの提案が容易になります。生成AIは、既存のデータを基に新たな発想を生み出すことができ、企業の創造力を高めます。これにより、デジタル化を実現しつつ、DXの定義である企業の成長や競争力の向上が可能となります。

生成AIでできること

生成AIで実現できることについて、具体的な事例を交えて解説します。以下の代表的な4つの項目で説明します。

1. テキスト生成
2. 画像生成
3. 動画生成
4. 音声生成

テキスト生成

最も頻繁に利用される方法として、テキスト生成があります。

膨大なデータをもとに自然な文章を生成できます。これにより、記事の執筆や報告書の作成、マーケティングコンテンツの生成を効率化が可能です。

実際の利用シーンとして、例えばニュース記事やブログ投稿、カスタマーサポートの自動応答などが挙げられます。

生成AIは、特定のトピックに関する膨大な情報を瞬時に収集し、意味のある文章を生成することができます。これにより、Webライターやマーケティング担当者の負担が軽減され、より戦略的な業務に集中できるようになります。

画像生成

高品質な画像を自動生成することもできます。これにより、広告やデザイン業務の効率を向上可能です。

例えば、製品画像の生成や広告バナーの作成、SNS投稿用のビジュアルコンテンツの制作を依頼できるでしょう。生成AIは、特定のテーマやスタイルに合わせて画像を生成することができるため、デザイナーの創造的な作業をサポートし、制作時間を短縮できます。

また、生成AIは画像の加工や修正も自動で行ってくれるため、品質の高いビジュアルコンテンツを短時間で作成できます。

動画生成

動画コンテンツの自動生成も可能です。これにより、動画制作のコストと時間を大幅に削減できます。

例えば、プロモーションビデオや教育用コンテンツ、ソーシャルメディア用の短編動画を生成できます。生成AIは、シナリオの作成から編集までのプロセスを自動化し、質の高い動画を短時間で制作できます。

また、生成AIは動画内の音声や字幕の生成も行うことができるため、視覚と聴覚の両方に訴えるコンテンツを提供することができます。

音声生成

自然な音声を生成する能力も持ち合わせています。これにより、音声案内やナレーションの自動生成が可能です。

例えば、電話応答システムや音声ガイド、ポッドキャストの制作が効率化されます。生成AIは、人間の声に近い自然な音声を生成することができるため、リスナーに違和感を与えません。

また、生成AIは多言語対応も可能であり、国際的な企業やサービスにおいても活用することができます。

生成AIによるDX推進・デジタル化を積極的に行っている企業

DX推進・デジタル化において、生成AIの活用は高い効果を発揮します。

ここでは、代表的な成功事例として、4社の事例をご紹介します。

しまむら

ファッションセンターしまむらは、生成AI技術を活用して新たなDXを実現しています。

2023年、しまむらはタキヒヨー株式会社とAI model株式会社と共同で、生成AIモデル「瑠菜（るな）」を使ったプロモーションプロジェクトを開始しました。このプロジェクトは、AI技術を用いて作成された仮想モデルを活用し、ファッション業界に新しい風を吹き込む取り組みです。

生成AIモデルの最大のメリットは、撮影やスケジュール調整が不要な点です。実在のモデルではなく、AIによって生成された瑠菜は、いつでもどこでも必要なシーンに対応でき、撮影コストを最大70％削減できるとされています。

さらに、生成AIモデルはスキャンダルのリスクがなく、企業が謝罪や損失に追われることを避けられるため、企業側にとって非常に魅力的です。

生成AIモデルの導入により、しまむらはコスト削減とリスク回避を実現しつつ、柔軟で迅速なプロモーション活動に取り組んでいます。これはファッション業界におけるDXの成功事例として注目されており、生成AI技術を用いることで従来の広告手法にとらわれない新しいマーケティング戦略を構築できる可能性に繋がります。

参考：しまスタイル/トレンド発信メディア【しまむら公式】

日清食品ホールディングス株式会社

日清食品ホールディングス株式会社は、最新技術を活用してビジネスモデルの変革を目指す「NBX（NISSIN Business Transformation）」を掲げています。中でも特に注目すべきは、対話型AI「NISSIN-GPT」の導入です。

「NISSIN-GPT」は、日本マイクロソフトのAzure OpenAI ServiceとMicrosoft Power Platformを活用して開発され、2023年4月25日にグループ内の約3,600人の社員向けに公開されました。

このシステムは、社員が入力した情報が外部に漏れないよう設計されており、業務の生産性向上と創造的な活動に注力できる環境を提供可能です。さらに、AI技術の進展を見据え、今後も継続的にバージョンアップが予定されています。

また、「NISSIN-GPT」は業務の効率化を図るだけでなく、社員のリテラシー向上にも寄与しています。具体的には、AIから得られた情報の二次利用に関するリスクを周知するため、「チキンラーメン」のキャラクター「ひよこちゃん」を活用して注意喚起を行っています。

このようなDXの取り組みにより、日清食品は業務効率を高めつつ、創造性を発揮できる職場環境を実現し、企業全体の成長を促進しています。

参考：日清食品ホールディングス

大和証券グループ

株式会社大和証券グループ本社は、子会社である大和証券株式会社に対話型AI「ChatGPT」を導入しました。

導入に際して、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceを利用しており、外部に情報が漏れない安全な環境が準備されています。

この取り組みにより、英語での情報収集サポートや資料作成の効率化、文章やプログラミングの素案作成が効率化され、社員の業務負担の軽減が可能です。また、お客様対応や企画立案などの本来業務に充てる時間が増え、顧客満足度の向上にも繋がっています。

さらに、幅広い社員が利用することで、新たな活用アイデアの創出が期待されます。大和証券グループ本社は「金融・資本市場のパイオニア」を標榜しており、生成AIなど新技術を迅速に取り入れることで社会に新たな価値を提供することを目指しています。

また、大和証券グループ本社は、DXを推進することで社員の生産性向上と新たな価値創出を実現し、社会に対してより大きな貢献を目指しています。今後も新技術の導入を積極的に進め、業界のリーダーとしての地位を確立していくことが期待されます。

参考：株式会社大和証券グループ本社

ファミリーマート

コンビニ大手のファミリーマートは、2023年12月からの3カ月間で生成AIを活用した広範な実証実験を実施し、その結果として関連業務の約50％削減を見込むことができました。

これは、具体的な業務の効率向上に向けた取り組みの一環として、「セキュリティ・レギュレーション作成」「Q＆A作成・自動回答」「文書作成・要約」「定型シート作成」「法令・リスクの洗い出し」「翻訳」の6領域に注力した結果です。

このプロジェクトは、全社横断の「生成AIプロジェクト」として50人のメンバーが参加しており、短期間で具体的な効果が出ました。この成功の背景には、迅速な実証実験と成果の手応えを次のステップに活かすための強力な推進力がありました。

多くの企業が生成AIの導入に興味を持ちつつも、具体的な活用方法や実際の効果について疑問を持っていますが、ファミリーマートの事例は、そのような企業にとって非常に参考になるものです。

生成AIを導入する際には、データの蓄積・統合、生成機能の精度向上、業種別メソッドの体系化、機械学習との連携、ハードウェア進化との融合といったテーマを考慮する必要があります。これらの要素を効果的に活用することで、テクノロジーの価値を最大化することができます。ファミリーマートのように、自社業務に合わせて実証実験を行い、一定の成果を検証し、次のステップに進む手順は、多くの企業にとって参考になるでしょう。

参考：ファミマ「生成AIで業務を50％削減」の事例も 企業が活用するためのポイントとは？｜ITmedia ビジネスオンライン

生成AI導入にあたり挫折するポイントは？

生成AIは非常に便利なツールですが、社内において導入を推進するためにはいくつかのハードルがあります。

ここでは、3つの観点から挫折にいたるポイントについてご紹介します。

業務プロセス

AIの導入において、業務プロセスの変更は避けて通れない課題です。

特に、人の手で行われていた業務をそのままAIに置き換えるだけでは、期待した成果を得ることが難しいということは念頭に置いておきましょう。

AIの精度は常に100％を保証できるわけではないため、業務フロー自体をAIの特性に合わせて再設計する必要があります。

例えば、データ入力作業にAIを導入する場合、人間の手では気づかない微小なエラーをAIが検出することがありますが、逆にAIも特定のパターンに弱いことがあります。

こうした特性を理解し、ミスを前提とした業務フローを構築することで、AIの活用が現実的かつ効果的になるでしょう。精度が100％でないから役に立たないと判断せず、その精度を前提とした業務プロセスの変革を推進することで、AI導入のメリットを最大限に引き出すことが可能です。

組織・カルチャー

AIツールを導入しても、組織やカルチャーがそれに対応できなければ成果は得られません。

多くの企業が直面する問題は、AI運用のガイドラインや文化が社内に浸透しないことです。理想的な状態は、全社員が抵抗感なく自然にAIを利用することですが、一方で無理にAIの活用を促しても効果は得られません。

むしろ、無理強いをすることで、AIに対するアレルギー反応を引き起こし、導入の障害となるため注意が必要です。うAIツールの利便性を強調し、社員が自主的に学び利用する環境を整えることが重要といえます。

また、成功事例を共有してAIの有用性を実感させることで、組織全体にAI活用の文化を根付かせることができるため、成功事例は積極的に共有していくようにしましょう。

ビジネスモデルの壁

ビジネスモデルの変革もまた大きな障壁となります。既存のビジネスにマイナスの影響を及ぼす、あるいは導入のメリットが見えない場合、収益モデルの再設計やビジネスモデルの組み替えが必要になります。

例えば、人材派遣企業では、AIによって作業工数が半減すると顧客に請求する金額も半減してしまいます。これではAI導入のインセンティブが働きません。また、広告代理店では、AIがデザイン性の高い広告を大量に作成できるようになると、従来の強みが失われる可能性があります。

このような場合、トップが主導して収益モデルの再設計を行い、AI導入による新たなビジネスチャンスを見出すことが求められます。AIを単なるコスト削減ツールと捉えるのではなく、新たな価値を生み出す手段として位置づけることが成功への鍵です。

生成AIを社内に導入する方法

生成AIを社内に導入する際には、いくつかのステップに分けて取り組む必要があります。この章では、以下のステップに分けて導入方法について解説いたします。

1. 導入目的の明確化
2. 生成AIに置き換える業務を選定
3. 生成AI管理体制の作成
4. 適切な生成AIツールの選定
5. 効果検証とフィードバック

導入目的の明確化

生成AIを社内に導入する際、まずその目的を明確にすることが重要です。導入の背景として、どのような問題を解決したいのか、具体的にどのような成果を期待しているのかを設計します。

例えば、作業の効率化や生産性の向上、コスト削減、新しいビジネスモデルの創出などが考えられます。これらの目的を明確にすることで、AI導入の方向性が定まり、全社的な理解と協力を得ることが容易になります。また、目的が明確であれば、導入後の効果測定も容易になるでしょう。

生成AIに置き換える業務を選定

次に、生成AIに置き換える業務を選定しましょう。具体的な業務一覧を作成し、どの業務がAIによって効率化できるかを評価します。

例えば、定型的なレポート作成やデータ入力、顧客対応の自動化などが対象です。業務の選定には、AIが得意とするパターン認識や自然言語処理を活用できる業務を優先しましょう。

AIが得意とする業務を渡すことにより、AI導入の効果が最大化されると同時に、従業員の負担軽減にもつながります。

生成AI管理体制の作成

AI導入後の運用を円滑に進めるためには、適切な管理体制を整備することが不可欠です。具体的には、AIの管理責任者を決定し、運用に関するガイドラインを策定します。

必要に応じて業務プロセスを変更し、AIが効果的に機能するような環境を整備しましょう。また、社員がAIを正しく利用できるように、教育やトレーニングも必要です。

管理体制の整備により、AI導入の成功率が高まり、問題発生時の対応もスムーズに行えるようになります。

適切な生成AIツールの選定

生成AIツールは目的に応じて選定することが重要です。

例えば、自然言語処理を用いた文章生成にはOpenAIのGPTシリーズが有用ですが、データ分析や予測にはIBM WatsonやGoogle Cloud AIが適しています。

また、画像生成や編集にはAdobe Senseiが役立つでしょう。これらのツールを比較検討し、自社のニーズに最も合致するものを選定することで、導入後の効果を最大化できます。

効果検証とフィードバック

最後に、AI導入後は効果検証とフィードバックが重要です。具体的には、導入前に設定したKPI（重要業績評価指標）を基に、AIのパフォーマンスを評価することです。

その結果をもとに、AIの運用方法や業務プロセスを改善しましょう。定期的なフィードバックを行い、AIの精度向上や新たな業務への適用を検討することで、AI導入の効果を最大限に引き出し、継続的な業務改善を図ることが可能です。

まとめ

生成AIは、企業のDX推進やデジタル化において強力なツールです。適切な導入と運用によって、生産性の向上や新たな価値創出が可能となります。

競争優位性獲得のためにも、生成AIを効果的に活用していきましょう。生成AIの導入は、企業の成長と革新を促進し、未来のビジネスモデルを支える基盤です。

生成AIを積極的に導入し、DX化を実現することで、持続可能な成長を目指しましょう。