【業種別・目的別】生成AIの活用事例20選｜導入ポイントと注意点も

生成AIは、社内文書の要約や検索、問い合わせ対応、広告文案の作成、設計・開発支援まで、すでにさまざまな業務で使われています。

たとえば社内規程を自然文で検索したり、レビュー審査を自動化したり、営業資料や商品説明文の下書きを作ったりと、活用場面はかなり具体的です。

うまく導入できれば、業務時間の短縮だけでなく、属人化の解消やナレッジ活用の高度化にもつながります。

一方で、どの業務に向いているのか、どこまで自動化できるのか、情報漏えいや誤回答のリスクをどう抑えるのかは、事前に整理しておきたいところです。

実際に導入を検討する際は、単にツール名を比較するだけでは不十分です。

自社の課題に合う用途か、PoCから本番実装まで進められるか、既存システムと連携できるか、運用ルールやセキュリティまで含めて設計できるかを見ていく必要があります。

そこで、こちらの記事では、実在企業の公式確認できる生成AI活用事例を中心に、業種別・目的別で整理してご紹介します。

あわせて、生成AI活用支援に強いおすすめ会社10社も比較できるようにまとめました。

事例紹介だけでなく、生成AIの種類、導入時の選び方、費用と費用対効果の考え方、導入の流れ、注意点とリスク対策まで解説します。

自社での活用イメージを具体化したい担当者の方は、ぜひ参考にしてください。

生成AIの種類と主な活用領域

生成AIと一口にいっても、実務で使われる形はひとつではありません。

企業活用では、テキスト生成を中心に、検索拡張生成（RAG）、コード生成、文書要約、分類・審査支援などがよく見られます。

今回確認できた公式事例を踏まえると、主な活用領域は次のように整理できます。

• 社内ナレッジ検索：社内文書や規程、技術資料を自然文で検索する
• 文書作成支援：介護記録、商品説明文、営業資料、レポートの下書きを作る
• 問い合わせ対応：FAQや社内問い合わせの一次回答を自動化する
• 開発支援：コード生成、SQL作成、既存コードの解析を支援する
• 審査・分析業務：レビュー承認、非財務情報分析、アンケート分析に使う
• 研究・設計支援：研究開発や設計に必要な情報収集や知識活用を効率化する

また、利用技術にも違いがあります。

ChatGPT EnterpriseやGemini Enterpriseのような汎用生成AIを全社利用する例もあれば、Amazon BedrockやAmazon Kendraを使って社内データ連携型の検索基盤を構築する例、Gemini Code Assistのように開発特化で導入する例もあります。

つまり、生成AIの導入は「まずツールを決める」のではなく、対象業務に合う使い方を定め、その後に技術を選ぶ流れで考える方が現実的でしょう。

生成AIの活用が注目される理由

生成AIの活用が注目される大きな理由は、業務効率化の効果が比較的イメージしやすいからです。

文書作成、検索、要約、調査、コーディング補助のように、もともと人手で時間がかかっていた業務に適用しやすく、成果が見えやすい傾向があります。

実際、公式事例でも、業務時間の削減、分析速度の向上、開発生産性の改善、問い合わせ負荷の軽減といった成果が確認できます。

たとえば中外製薬では開発速度最大5倍、ニッセイアセットマネジメントでは分析効率3〜5倍、やさしい手では介護記録作成時間約30%削減といった結果が公開されています。

さらに、生成AIは単純な効率化だけでなく、埋もれていた社内知見を使いやすくする用途とも相性があります。

大豊建設やヤンマーホールディングスのように、技術資料や社内文書をRAG型で活用する事例は、属人化の解消や知識継承の観点でも参考になります。

一方で、誤回答や情報漏えいのリスク、参照データの品質、運用ルール整備の必要性も無視できません。

だからこそ、導入前に活用事例を確認し、どの業務にどう当てはめると成果が出やすいのかを把握することが大切です。

【業種別・目的別】生成AIの活用事例まとめ

まずは、公式情報で確認できた生成AIの活用事例を一覧で整理します。

業種も用途も分散しているため、自社に近い業務から読むと活用イメージを持ちやすくなります。

ここからは、用途別に代表事例をもう少し詳しく見ていきます。

業務効率化での活用事例

豊田自動織機ITソリューションズ｜社内ナレッジ検索で残業時間を約10%削減

豊田自動織機ITソリューションズは、社内に散在していた膨大な知見やファイルを活用するため、Gemini Enterpriseを全社員向けに一斉展開しました。

Google Drive基盤に加え、Outlook、SharePoint、OneDrive、GitHubなど計9種類のコネクタを接続し、500万超の社内ファイルを横断的に扱えるようにした点が特徴です。

Google Cloud公式の顧客事例では、平均残業時間が前年度比約10%減少し、退職者数も前年度比約30%減少したと確認できます。

MIXI｜生成AI活用で業務時間を90%以上削減

MIXIは、ChatGPT Enterpriseを約1.5か月で実装し、全社員向けトレーニングやワークショップ、ハッカソンまで含めて全社活用を進めました。

OpenAI公式事例では、部署のプロジェクトによっては90%以上の業務時間削減を実現したとされています。

単にライセンスを配るだけでなく、社内教育や利用浸透まで含めて設計している点が参考になります。

ENEOSマテリアル｜生成AIで人事業務の工数を90%以上削減

ENEOSマテリアルは、ChatGPT Enterpriseを研究開発部門から広げ、全社員利用へ展開しました。

人事データ分析や調査業務にも適用し、OpenAI公式事例では、80%以上の従業員が業務改善効果を報告し、人事部のデータ集計と分析は90%以上削減、調査時間は数か月から数十分へ短縮したと公開されています。

全社横断での活用拡大を考える企業にとって、かなり示唆の多い事例です。

MUFG｜ChatGPT Enterpriseを全行員約35,000人に展開

MUFGでは、三菱UFJ銀行の全行員約35,000人にChatGPT Enterpriseを展開し、AIネイティブ化を進めています。

OpenAI公式事例で確認できるのは導入規模と用途が中心で、業務改善の定量成果は公開されていません。

ただし、金融機関の大規模導入事例として、ガバナンスを踏まえながら全社展開する際の参考にはなるでしょう。

タキヒヨー｜生成AIの全社導入で月450時間以上の工数を削減

タキヒヨーは、Amazon BedrockとGenUをベースに、アパレル業務向けの生成AI環境を全社導入しました。

営業支援、資料作成、デザイン案作成、専門用語の調査などに約160人が活用し、AWS公式導入事例では月450時間以上の工数削減を実現したと確認できます。

文書業務とクリエイティブ業務が混在する職種でも、生成AIを広く使えることがわかる事例です。

やさしい手｜生成AIで介護記録の作成時間を約30%削減

やさしい手は、在宅介護の介護記録作成やアセスメント情報作成支援にAmazon Bedrockを活用しました。

AWS公式導入事例では、介護記録の作成時間を約30%削減し、文書品質向上も実現したとされています。

人手不足が課題になりやすい現場業務で、記録負荷を下げる用途は導入しやすいテーマのひとつです。

問い合わせ対応・カスタマーサポートでの活用事例

DMM.com｜生成AIでユーザーレビュー審査を自動化

DMM.comは、Amazon Bedrockを使ってレビュー承認システムを開発し、ユーザーレビュー審査業務の自動化に取り組みました。

既存のAWS上のレビューシステムと連携させている点が実務的で、単独のAI導入ではなく、既存業務への組み込みを前提にしていることがわかります。

AWS公式導入事例では用途や構成は確認できますが、成果数値は公開されていません。

ベネッセホールディングス｜社内AIチャットをグループ社員約1.5万人に展開

ベネッセホールディングスでは、社内AIチャット「Benesse GPT（現：Benesse Chat）」を開発し、グループ社員約1.5万人に提供したことが公式リリースで確認できます。

問い合わせ対応そのものの自動化事例とは少し異なるものの、社内向けの情報照会や業務支援基盤としての活用例として参考になります。

全社利用を前提に利用環境を整えた点は、社内ヘルプデスクや総務・人事問い合わせ対応へ広げたい企業とも相性がよいでしょう。

KDDI｜生成AI活用で営業準備時間を約74%削減

KDDIは、公式情報で社内版ChatGPT「KDDI AI-Chat」や、コールセンターDXに関する生成AI事例を公開しています。

また、Azure OpenAI ServiceやELYZA Works with KDDIなど、企業向けの生成AI導入支援サービスも確認できます。

公式ニュースでは、営業準備時間を約74%削減した取り組みが紹介されており、問い合わせ対応や応対支援の文脈でも活用の広がりを確認できます。

LINEヤフー｜約11,000人を対象に生成AI活用を全社展開

LINEヤフーは、全従業員約11,000人を対象に、業務での生成AI活用を前提とした働き方を開始したと公式発表しています。

さらに、人事・総務領域での生成AI活用本格化や、個人向けサービスでの生成AI活用事例も公開されています。

対外向け受託支援サービスかどうかは要確認ですが、問い合わせ対応や社内業務支援を含む大規模運用の実践例としては注目できます。

マーケティング・広告・コンテンツ制作での活用事例

メルカリ｜生成AIで商品説明文の作成を支援

メルカリは、「AI出品サポート」を提供開始し、出品時の商品説明文作成を支援しています。

公式リリースとOpenAI公式事例では、GPT-4o miniやGPT-4を活用し、出品体験の改善と出品者支援を進めていることが確認できます。

ECやマーケットプレイスだけでなく、商品紹介文や販促文の作成負荷が大きい企業にも応用しやすい事例です。

サイバーエージェント｜広告制作工程に生成AIを導入

サイバーエージェントは、公式サイトで「AIクリエイティブ」「AIクリエイティブBPO」などを公開しており、広告制作工程へのAI導入を進めています。

また、生成AI戦略、PoC、社内活用、開発AIエージェント導入などの公式発信も複数確認できます。

公開情報では自社活用やサービス紹介が中心ですが、広告・マーケティング領域で生成AIを実運用している企業事例として非常に相性のよい存在です。

HubSpot｜マーケティング・営業・顧客対応に生成AIを活用

HubSpotは、公式サイトで生成AIの活用事例記事やAIエージェント関連機能を公開しています。

マーケティング、営業、カスタマーサービス、CRMといった顧客接点業務で、コンテンツ生成や業務自動化に生成AIを組み込んでいる点が特徴です。

外部企業向けの個別開発受託は要確認ですが、マーケティング現場での生成AI活用を考える際の具体的な選択肢としては見ておきたいところです。

ベネッセホールディングス｜生成AIでWeb制作コストを4割削減

ベネッセホールディングスは、生成AIを活用したWebサイト制作・運用のPoCを実施し、公式リリースではコスト4割削減と制作期間短縮を確認できます。

コンテンツ制作やWeb運用業務は、下書き生成だけでなく、更新運用や改善サイクル全体で工数が発生するため、生成AIの効果が出やすい領域です。

設計・製造・商品開発での活用事例

中外製薬｜生成AIで開発速度を最大5倍に向上

中外製薬は、Gemini Code Assistを使ってコード生成やBigQuery向けSQL作成を支援し、開発速度を最大5倍に向上させました。

Google Cloud公式ブログで確認できる事例で、既存のGoogle Cloud環境とつながりやすい形で導入している点も重要です。

システム開発やデータ分析基盤の整備を担う部門では、とくに再現しやすい活用といえるでしょう。

大豊建設｜RAG型の社内文書検索基盤「大豊AI」を構築

大豊建設は、Amazon Bedrock、Amazon Bedrock Knowledge Bases、AWS Lambda、Amazon S3を用い、社内文書検索基盤「大豊AI」を構築しました。

既存検索ではラベリング負荷が高かった課題に対し、RAG型の検索システムで社内ドキュメント活用を進めています。

成果数値は公式サイトでは公開されていませんが、建設業の文書・図書管理や技術継承と相性のよい事例です。

ヤンマーホールディングス｜生成AIで技術資料検索とノウハウ継承を支援

ヤンマーホールディングスは、Amazon BedrockとAmazon Kendraを組み合わせ、技術資料や手順書を自然言語チャットで参照できる統合ナレッジ検索基盤を構築しました。

回答と参照元リンクを返す仕組みが特徴で、ノウハウ継承や技術文書活用の高度化を狙っています。

製造業におけるベテラン知見の継承や、複雑な手順書の検索性向上を考える企業に向いている事例です。

サンエー｜生成AIでレガシーコード解析を支援しデプロイ数約20%増へ

サンエーは、Amazon BedrockとGenUを活用し、AS/400の旧システム移行でレガシーコード解析やデバッグを支援しました。

また、議事録作成やアンケート分析にも利用を広げています。

AWS公式導入事例では、エンジニア1人あたりの年間デプロイ数が約20%増の75件見込みとなり、ベテランへの問い合わせ回数も減少したと確認できます。

ニッセイアセットマネジメント｜生成AIで分析効率を3〜5倍に向上

ニッセイアセットマネジメントは、統合報告書などの非財務情報分析業務に生成AIを導入しました。

AWS公式導入事例では、人とAIが協働する分析基盤を構築し、分析効率を3〜5倍に向上、分析作業時間を3分の1に短縮したとされています。

金融業界だけでなく、大量文書の読解や比較が必要な企画・調査・審査部門にも応用しやすい活用です。

アクト・ノード｜AIエージェントで見守り頻度を最大48倍・工数を50%削減

アクト・ノードは、Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Bedrock、Amazon Novaを用いた「見守りエージェントAI」を構築し、一次産業の人手不足や知識属人化に対応しました。

AWS公式ブログでは、見守り頻度を最大48倍に拡大し、生産者の工数を50%削減したと確認できます。

現場状況の把握と知見継承を同時に進めたい業種では、とても示唆の大きい事例です。

生成AIを導入するときの選び方

生成AIを導入するときは、まず「どのツールを使うか」ではなく、どの業務をどう変えたいかから整理する必要があります。

事例を見ても、成果が出ている企業は、対象業務と期待効果が比較的明確です。

選定時には、次の点を確認しましょう。

• 対象業務が明確になっているか
• PoCだけで終わらず、本番運用まで見据えているか
• 社内文書や既存システムと連携する必要があるか
• 誤回答時の確認フローを設計できるか
• 機密情報を扱うための権限管理や利用ルールを整えられるか
• 内製で進めるのか、外部パートナーの支援を受けるのか

また、利用目的によって選ぶべき構成も変わります。

全社的な業務効率化ならChatGPT EnterpriseやGemini Enterpriseのような横断利用型が候補になりますし、社内文書検索ならRAG構成、開発支援ならコード生成特化型が合いやすくなります。

とくに、ハルシネーションの影響を受けやすい業務では、参照元を返せる仕組みや、人が最終確認する運用設計までセットで考えることが重要です。

生成AI導入の費用相場

生成AIの費用は、SaaSを試す段階なのか、PoCを行うのか、本番システムとして構築するのかで大きく変わります。

以下は、確認できた調査情報にもとづく代表的な費用相場です。

費用が変わる主な要因は、導入方法、要件の複雑さ、データ整備量、既存システム連携範囲、PoCの有無、運用保守水準などです。

RAG環境を組む場合は、モデル利用料だけでなく、ナレッジ整備や権限設計、検索精度調整の工数も見ておく必要があります。

見積もり時には、次の点を確認しておきたいところです。

• 要件定義費用が別建てか、PoC費用に含まれるか
• PoC後の本番開発費用が別途発生するか
• 見積もりが人月単価ベースか総額固定か
• API利用料やクラウド費用が含まれるか
• 既存システム連携費用やデータ整備費が含まれるか
• 運用・保守に監視、障害対応、改善対応がどこまで入るか

費用対効果を見るときは、単に導入費を抑えるより、どの工数がどれだけ減るかを先に置く方が判断しやすくなります。

たとえば月450時間以上の削減や、分析作業時間3分の1のように、削減対象が明確な業務ほど、投資対効果を評価しやすくなるでしょう。

【早見表】生成AIに強い日本企業おすすめ比較

ここでは、公式情報で確認できた内容をもとに、生成AI活用支援に関連する10社を比較します。

外部企業向けの受託支援が明確な会社と、自社での先進的な活用実績が中心の会社が混在しているため、自社が求める支援範囲に合うかを見ながら比較してください。

なお、比較表の「生成AI活用の実装・運用」は、公式情報上で専用サービスや明確な対応実績が確認できるかを基準にしています。

受託範囲や契約条件の詳細は、個別に確認するのが確実です。

生成AI開発おすすめ会社10選をご紹介

1. TISI株式会社｜企画から運用まで一気通貫で支援

TISI株式会社は、公式に生成AI導入支援サービス、AIコンサルティングサービス、Agentic AI Platformを提供しているDX・SI型の企業です。

企画構想、PoC、開発、実装、運用まで一気通貫で支援することを公式情報で確認できます。

強みは、単なる助言にとどまらず、実装や運用まで踏み込んだ支援メニューが明確なことです。

セキュアな生成AI環境構築や、業務活用の企画構想にも対応しており、生成AIを業務に組み込む実務面まで相談しやすい構成になっています。

また、公式ニュースでは、artienceへの「Agentic AI Platform」導入や、アットストリームコンサルティングと連携した生成AI活用によるシステムコンサルティング業務の生産性向上が確認できます。

自社環境に構築するプランやSaaS型プランも案内されており、比較的具体的に導入イメージを持ちやすい会社です。

料金は公式情報で一部確認できます。

たとえばAgentic AI Platformは個別開発型が月額480,000円～、SaaS型が月額140,000円～で、SaaS型は初期費用不要とされています。

こんな企業におすすめ：生成AIの構想整理からPoC、実装、運用までを一社でまとめて相談したい企業。

2. 株式会社NTTデータ｜業務変革とPoCに強みを持つ大手SI

株式会社NTTデータは、公式に生成AI専用ページやAIエージェント導入支援ページを公開しており、生成AI活用を業務変革につなげる取り組みを進めています。

PoCや導入支援、開発に関する公式情報があり、大規模業務への適用を検討する企業にとって有力候補です。

特徴は、業種別の顧客事例やデータインサイト記事が充実していることです。

営業業務変革、ソフトウェア開発、AIエージェントなど、単なる技術紹介ではなく、業務変革の文脈で生成AIを扱っている点に強みがあります。

公式記事では、テプコカスタマーサービス株式会社と、実際の営業業務における生成AI活用の可能性を探るPoCを実施したことが確認できます。

また、非機能RFP診断の生成AI活用事例など、超上流工程への応用も紹介されています。

一方で、運用保守の範囲や料金は公開情報だけでは確認できません。

本番運用後の支援体制まで重視する場合は、提案段階で詳細を確認しておきたいところです。

こんな企業におすすめ：大規模業務へのPoCやAIエージェント活用を、業務変革の文脈で検討したい企業。

3. 株式会社サイバーエージェント｜広告・クリエイティブ領域のAI実装に強い

株式会社サイバーエージェントは、公式サイトでAI関連事業やAIクリエイティブ、AIクリエイティブBPO、価格エージェントなどを公開しているAI開発・実装型の企業です。

広告制作やデジタルマーケティングに生成AIを組み込む取り組みを、公式情報で複数確認できます。

とくに注目したいのは、広告制作の全工程にAIを導入する「AIクリエイティブ」の考え方です。

社内活用だけでなく、業務改革や実運用まで視野に入れた発信が多く、マーケティング領域での実装知見が蓄積されていると見られます。

また、生成AI戦略、PoC文化、Difyを活用した業務改善、開発AIエージェント導入への投資などの公式コンテンツも豊富です。

研究開発組織であるAI Labの存在も公開されており、先端技術をサービスに落とし込む体制を確認できます。

ただし、外部企業向けの契約形態やセキュリティ・AIガバナンス支援の詳細、料金体系は要確認です。

マーケティングや広告運用の中でどこまで個別支援が受けられるかは、案件単位で確認する必要があります。

こんな企業におすすめ：広告・マーケティング・クリエイティブ制作に生成AIを実装したい企業。

4. KDDI株式会社｜法人向けAI導入から定着化まで幅広く対応

KDDI株式会社は、法人向けAIサービスとして、AI導入から高度活用までワンストップ支援すると公式に案内しています。

Azure OpenAI ServiceやELYZA Works with KDDIなどの生成AI関連サービスも確認でき、導入から活用まで幅広く相談しやすい会社です。

特徴は、社内活用事例と法人向けサービスの両方を公開している点です。

社内版ChatGPT「KDDI AI-Chat」や、コールセンターDX、営業支援など、現場に近い使い方を具体的に確認できます。

公式ニュースでは、「ミドル業務革新」においてAzure OpenAI Serviceなどを活用し、営業準備時間を約74%削減したとされています。

問い合わせ対応や応対記録、営業準備のような情報処理業務との相性がよい会社といえるでしょう。

AI原則も公開しており、ガバナンス面の情報が確認できるのも安心材料です。

一方で、PoCの具体メニューや契約条件、料金の詳細は公開情報だけでは十分にわかりません。

こんな企業におすすめ：コールセンター、営業支援、社内業務効率化を含めて法人向けの生成AI導入を相談したい企業。

5. 株式会社日立製作所｜業務特化型LLMと伴走支援に強み

株式会社日立製作所は、公式に生成AI関連の専用サービスを提供しており、「生成AI活用プロフェッショナルサービス powered by Lumada」や「業務特化型LLM構築・運用サービス」などを確認できます。

システム開発への生成AI適用支援も公開されており、企業向けの本格導入に向いた会社です。

強みは、顧客伴走型で業務へ落とし込む支援メニューを明確にしている点です。

汎用利用ではなく、業務特化型のLLM構築や運用を含めた提案ができるため、標準ツールでは足りない企業とも相性があります。

公式事例では、北海道支社での生成AI徹底活用プロジェクトや、日立グループ内の社内ITにおける生成AI活用が確認できます。

さらに、数百の事例で獲得したOTナレッジ活用手法により、お客さま業務を支援するAIエージェント実現に関する発表もあります。

料金は公開されていないため要確認です。

また、セキュリティやガバナンスの専用サービス有無は、今回確認した範囲だけでは詳細把握が難しいため、提案時に確認するとよいでしょう。

こんな企業におすすめ：業務特化型LLMや大規模システム連携を前提に、伴走支援を受けながら生成AIを導入したい企業。

6. ソフトバンク株式会社｜定着化支援まで視野に入れた法人向け支援

ソフトバンク株式会社は、法人向けの生成AIソリューションを公式に提供しており、導入から業務プロセスへの組み込み、業務変革までを対象としています。

環境構築、データ整備支援・AI開発基盤、活用・定着化支援という3つの観点で整理された公式ページがあり、導入後の活用促進まで見据えているのが特徴です。

とくに「生成AI定着化支援サービス」を提供している点は大きな強みです。

生成AIは、導入よりも現場定着が難しいケースが多いため、教育や利用促進まで支援対象に入るかどうかは比較時の重要な判断材料になります。

公式導入事例としては、営業部門での生成AI活用や、RAGとデータ構造化による社内規程・ルール確認の高度化が確認できます。

自社データを安全に活用したい企業や、社内問い合わせ・規程検索の改善を狙う企業に向いています。

料金は具体額まで公開されていませんが、公式情報では月額固定料金、従量課金、無償トライアル、個別見積もりといった料金体系を確認できます。

利用モデルや導入形態によって条件が分かれるため、見積もり時に費用内訳を細かく確認したいところです。

こんな企業におすすめ：生成AIを導入するだけでなく、社内定着や自社データ活用まで含めて支援してほしい企業。

7. 株式会社メルカリ｜自社プロダクトへの生成AI実装実績が豊富

株式会社メルカリは、生成AI・LLMを活用した機能を自社サービスに実装している企業です。

公式リリースでは「メルカリAIアシスト」や「AI出品サポート」の提供開始が確認でき、ユーザー向け機能へ生成AIを組み込む実績があります。

強みは、机上検討ではなく、実サービス上で生成AI機能を運用していることです。

OpenAI公式事例では、GPT-4o miniやGPT-4を用いて出品体験改善を進めていることが確認でき、生成AIを顧客接点に組み込む実装力を感じさせます。

また、社内向け生成AI活用やAIガバナンス・セキュリティに関する発信もあります。

ただし、公開情報で確認できるのは主に自社活用であり、外部企業向けのAIコンサルや受託開発サービスについては要確認です。

なお、確認できた料金情報はメルカリモバイルに関するもので、生成AI支援サービスの料金ではありません。

そのため、生成AI活用の発注費用としては別途問い合わせが必要です。

こんな企業におすすめ：顧客向けプロダクトやEC・マーケットプレイス機能に生成AIを組み込む実装事例を参考にしたい企業。

8. HubSpot Japan株式会社｜マーケティング・営業・CRMのAI活用に向く

HubSpot Japan株式会社は、公式サイトで生成AIの活用事例記事、AIエージェント関連機能、AI機能のセットアップ手順、導入支援サービス、AI倫理ページを公開しています。

マーケティング、営業、カスタマーサービス、CRMといった顧客接点業務でAIを活用したい企業に向く会社です。

特徴は、自社プロダクトの中にAI機能を組み込み、導入から運用まで業務フローに近い形で提供していることです。

コンテンツ生成、営業支援、顧客対応の自動化など、比較的導入しやすいユースケースが揃っています。

公式情報では、顧客対応エージェントが1件の解決あたり60円、案件創出エージェントが1リードあたり120円、データエージェントが1件の回答あたり12円など、成果に応じた料金体系の一部を確認できます。

また、AIエージェント関連ではProfessionalプラン96,000円／月という情報も公開されています。

一方で、外部企業向けのAIコンサルやPoC、受託開発を明示的に請け負うかは公式情報だけでは判断できません。

個別開発を依頼したい場合は、対応範囲を事前に確認する必要があります。

こんな企業におすすめ：マーケティング、営業、CRMの現場で、既存業務フローに近い形でAIを使い始めたい企業。

9. 株式会社ベネッセホールディングス｜教育・Web運用での実証事例が豊富

株式会社ベネッセホールディングスは、公式リリースで社内AIチャット「Benesse GPT（現：Benesse Chat）」の開発と全社展開、生成AIを活用したWebサイト制作・運用のPoC、教育サービス実証事業への参画などを公開しています。

教育分野と社内業務改革の両面で生成AIを活用している点が特徴です。

社内AIチャットは、グループ社員約1.5万人に提供されたことが確認できます。

また、Webサイト制作・運用改革のPoCでは、コスト4割削減と制作期間短縮が公式情報で示されており、コンテンツ制作・運用部門にとって参考になる事例です。

さらに、経済産業省「未来の教室」の生成AIを用いた教育サービス実証事業への参画や、産学連携組織「Generative AI Japan」発足など、外部連携も確認できます。

ただし、外部企業向けの受託サービス提供メニューや料金は公開情報では確認できません。

そのため、発注先というよりは、教育や大規模社内活用の事例を学ぶ対象として見ておくと理解しやすいでしょう。

こんな企業におすすめ：教育領域やWeb運用業務での生成AI活用事例を参考にしながら、自社活用のヒントを得たい企業。

10. LINEヤフー株式会社｜大規模な全社活用とサービス実装の先進事例

LINEヤフー株式会社は、全従業員約11,000人を対象に、業務での生成AI活用を前提とした新しい働き方を開始していることを公式に公表しています。

さらに、個人向けサービスを中心に16件で生成AIを活用していることや、人事・総務領域での本格活用も確認できます。

特徴は、社内業務効率化と対顧客サービス実装の両面で生成AIを展開している点です。

RAG関連やAI基盤、責任あるAIに関する発信もあり、技術面とガバナンス面をあわせて進めていることがわかります。

公式リリースでは、LINE AIサービスの提供開始や、人事総務領域で2026年春までに新たに10件のAI活用ツールを順次運用開始する予定も確認できます。

ただし、外部企業向けのAIコンサルや受託開発サービスとして発注可能かは、公開情報だけでは判断できません。

なお、確認できた具体料金には「LINE AIアシスタント 有料プラン」の月額200円などがありますが、これは消費者向けサービス料金です。

企業向け支援費用とは区別して確認する必要があります。

こんな企業におすすめ：全社活用や顧客向けサービス実装の先進事例を参考に、生成AIの展開イメージを具体化したい企業。

生成AI活用を成功させるポイント

生成AI活用を成功させるには、最初から全社導入を急ぐより、成果が測りやすい業務から始めることが有効です。

実際の事例でも、社内検索、記録作成、分析、コード生成など、対象が比較的明確な業務で成果が出ています。

成功のために押さえたい観点は次のとおりです。

• 導入目的を明確にする：何を何％改善したいのかを決める
• 対象業務を絞る：まずは高頻度・高工数の業務から始める
• 参照データを整える：RAGでは社内文書の品質が精度に直結する
• 人の確認フローを残す：誤回答や不適切出力への対策が必要
• 利用ルールを整備する：入力禁止情報や権限範囲を明確にする
• 教育と定着化を進める：配布だけでは利用が広がりにくい

また、成功事例を見ると、ツール導入そのものよりも、業務設計と運用設計に時間をかけているケースが目立ちます。

生成AIは導入して終わりではなく、使い方を組織に根付かせてはじめて成果につながります。

生成AI導入の流れ

生成AIを導入する場合は、一般的に次のような流れで進みます。

1. 課題と導入目的を整理する
2. 対象業務と活用領域を選定する
3. 利用ツールや技術構成を決める
4. PoCを実施して効果とリスクを検証する
5. 運用ルールとセキュリティ方針を整備する
6. 本番導入して利用部門を広げる
7. 運用しながら改善と定着化を進める

とくに重要なのは、PoC段階で「精度が高いか」だけを見るのではなく、現場で実際に使えるかまで確認することです。

入力データの準備負荷、既存システムとの接続、誤回答時の業務影響、現場の受け入れやすさなどもあわせて見ておく必要があります。

たとえば、社内文書検索なら「回答精度」だけでなく、「参照元を表示できるか」「閲覧権限を守れるか」を確認したいところです。

文書生成なら、「下書きとして十分か」「最終確認工程をどこに置くか」が運用定着のカギになります。

生成AIを導入する際の注意点とリスク対策

生成AI活用でまず注意したいのは、もっともらしい誤回答を返す可能性があることです。

とくに規程、法務、金融、医療、契約、顧客案内のように、誤りが業務影響につながる場面では、人による確認を前提に設計する必要があります。

主なリスクと対策は次のように整理できます。

• 情報漏えい：入力禁止情報の定義、閉域環境や企業向けプランの利用、権限管理を行う
• ハルシネーション：RAGの活用、参照元表示、最終確認フローの設置で抑える
• 著作権・権利問題：生成物の利用範囲や二次利用ルールを社内で定める
• 不適切出力：用途制限、プロンプト設計、監査ログの確認体制を整える
• 属人的な利用：ガイドライン、教育、テンプレート整備でばらつきを減らす

また、RAGを導入すれば自動的に安全になるわけではありません。

参照する文書が古い、重複している、権限設定が曖昧といった状態では、むしろ誤利用の原因になることもあります。

そのため、導入前後で確認したいのは次の3点です。

まず、どの情報を入力・参照してよいか。

次に、誰がどこまで利用できるか。

そして、出力内容を誰が最終確認するかです。

この3つが曖昧なまま運用を始めると、便利さより管理負荷の方が大きくなるおそれがあります。

よくある質問

Q.1 生成AIとは何ですか？

生成AIとは、文章、画像、音声、コードなどを自動で生成できるAIの総称です。企業活用では、とくに文章生成、要約、検索支援、コード生成、問い合わせ対応支援などで使われることが多く、既存業務の工数削減や知識活用の高度化に役立ちます。

Q.2 生成AIはどの業務に活用しやすいですか？

活用しやすいのは、文書作成、要約、社内検索、調査、議事録作成、コード生成、レビュー審査、問い合わせ一次対応などです。共通するのは、情報の読み書きや整理に時間がかかる業務であることです。一方で、最終判断に高度な責任が伴う業務では、人の確認を前提に使う必要があります。

Q.3 生成AI導入時の注意点は何ですか？

主な注意点は、情報漏えい、ハルシネーション、権利処理、利用ルール不足の4つです。とくに社内機密や個人情報の入力ルール、参照データの整備、出力結果の確認フローは導入前に決めておきたいところです。業務影響が大きい領域では、参照元付きの回答やRAG構成も検討するとよいでしょう。

Q.4 情報漏えいを防ぐにはどうすればよいですか？

企業向けプランや閉域環境の利用、権限管理、入力禁止情報の明文化、ログ管理などが基本対策になります。また、社内文書を使う場合は、どの文書を参照対象にするか、誰が閲覧できるかを整理しなければなりません。便利さだけで導入せず、運用ルールまで含めて設計することが大切です。

Q.5 ハルシネーション対策には何が有効ですか？

代表的なのは、参照元データを使うRAG、回答に出典を付ける設計、利用用途の限定、人による最終確認です。とくに社内規程、契約、金融、医療のような正確性が重視される業務では、AIの回答をそのまま採用しない運用が前提になります。精度評価は、モデル単体ではなく業務全体で見ることが重要です。

Q.6 生成AIはまず何から始めるべきですか？

まずは、自社で時間がかかっている定型業務を洗い出し、削減効果を測りやすいテーマを1つ選ぶのがおすすめです。たとえば社内文書検索、議事録作成、FAQ下書き、営業資料作成などは着手しやすい領域です。そのうえでPoCを行い、精度、現場の使いやすさ、運用ルールの妥当性を確認してから本番導入へ進めると失敗しにくくなります。

自社に合った生成AI活用の進め方を選ぼう

生成AI活用を成功させるうえで大切なのは、話題性やツール名で判断するのではなく、自社のどの業務をどう改善したいのかを起点に考えることです。

実際の事例でも、成果が出ているのは、対象業務と期待効果が比較的明確なケースでした。

また、会社によって得意分野はかなり異なります。

PoCから本番実装まで一気通貫で支援する会社もあれば、広告・CRM・社内活用など特定領域で強みを持つ会社、自社での先進事例が豊富な会社もあります。

比較するときは、支援範囲、実装や運用まで任せられるか、自社データ連携やRAGに対応できるか、セキュリティや利用ルール整備まで見てもらえるかを確認したいところです。

あわせて、PoC後の本番移行条件や運用保守の範囲も見積もり段階で整理しておくと安心です。

次のアクションとしては、まず自社の高工数業務を洗い出し、生成AIで改善したいテーマを1つ決めましょう。

そのうえで、必要な支援範囲を整理し、複数社に相談して提案内容や進め方を比較するのがおすすめです。

費用、実績、得意領域、支援範囲、サポート体制を横並びで見ていくことで、自社に合う発注先や導入方法を見つけやすくなります。

事例を参考にしながら、まずは小さく検証し、成果が見えた領域から広げていく進め方が現実的でしょう。

エラビサキでは、生成AI活用支援会社の対応領域・提供形態・実績・料金などを整理し、自社の条件から発注先候補を比較できるデータベースを構築していきます。