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徹底解説！企業でのAI活用事例30選──明日から試せる具体策も満載！

りんか | AI情報発信 /ビジネス/研究

こんにちは、Link AI広報担当のりんかです。今日は「企業でのAI活用事例」について思いっきり深掘りしてみたいと思います！AIと聞くと「何やらすごそう」「でも具体的にどう導入したら良いの？」といった疑問があるのではないでしょうか。

本記事では、実際にAIを導入して成果をあげている企業30選をまとめました。業界もバラバラで、本当にさまざまなAI活用が行われています。ぜひ「これって自分の会社でも応用できるかも」「この事例なら、うちの部署でもすぐ試せそう」という視点で読んでみてください。

AI導入というと「ハードルが高そう」「専門知識がないとムリ」と思われがちですが、実は最近はノーコードツールやクラウド型のAIサービスが充実していて、思いのほかカンタンにスタートできます。もちろん導入後の運用フェーズも重要です。本記事では、「なんとなくAIを入れたけど使いこなせない……」という状態にならないために、導入のポイントや運用のコツにも言及していきます。

さらに、記事の終盤には「明日からこれをやってみよう」「いつでもフォローしていきたいな」と思っていただけるような行動提案や、私たちLink AIでお手伝いできることについてのCTAもご用意しています。ぜひ、最後までお読みいただき、明日からの業務や事業拡大に活かしてくださいね。

それではいよいよ、AI活用事例30選のスタートです！長文なので、気になる部分だけつまみ読みしていただいてもOKですし、もちろん通しで読んでいただけるとうれしいです。

1. AI活用事例30選：大企業からベンチャーまで一挙紹介

1. パナソニックコネクト：AIアシスタントで業務支援

大手製造業グループの一角を担うパナソニックコネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントを構築して全社展開を推進中。導入後3ヶ月ほどで26万回以上の利用があり、日常業務のスピードが飛躍的に向上したそうです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 自社マニュアルやナレッジをまとめ、生成AIで問い合わせ対応を自動化

  • 社員がAIアシスタントに質問すればすぐ回答が得られるようにする

  • 外部クラウド連携など、セキュリティや権限管理を明確化


2. パナソニック：AIがモーター設計を改良

同グループ内で、電気シェーバーのモーターをAIが自動で設計し、人間のエンジニアよりも15％高い出力を出す設計を生み出したと話題に。モーターだけでなく、他の製品や車載部品への応用にも期待がかかっています。

具体的に何をしたらいいの？

  • CADデータや過去の設計情報をAIに学習させる

  • 新製品・改良品のアイデア出しをAIがサポート

  • アナログな部分は専門家のチェックを残しつつ最適化


3. オムロン：言語指示で動くロボットへ

製造現場向けロボットで有名なオムロンは、**自然言語で「この部品をこういう順番で並べて」**と指示すれば自動で動くロボットの開発を進行中。対話型の生成AIを組み合わせることで人間との協働がさらに円滑になるとされています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 社内で繰り返し行う作業のフローを洗い出し、手順データをAIに学習させる

  • 音声やテキストでロボットを制御できるインターフェースを開発

  • 安全性・セキュリティ要件もしっかり検討

https://www.omron.com/jp/ja/news/2021/11/c1111_1.html


4. 旭鉄鋼：現場カイゼンをAIで共有

製造現場の「コツ」や「改善ノウハウ」は属人化しがち。それを旭鉄鋼では、**生成AIがまとめ役となり、ノウハウをどんどん“横展開”**しているそうです。

具体的に何をしたらいいの？

  • ChatGPTなど生成AIツールと、社内データベースを連携

  • 過去事例をAIが即座に提示し、現場が再利用できる仕組みづくり

  • 社員全員でノウハウをアップデートし合う文化を育成


5. セブンイレブン：商品企画を10分の1の期間に

セブンイレブンでは、POSデータやSNS情報を分析し、アイデア出しや商品企画をAIがサポート。結果として新商品の企画期間が大幅に短縮され、タイムリーな商品投入が可能になったと言われています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 売上データや顧客の声をAIで分析、次のトレンドを予測

  • 品揃えや新商品の味・デザインをAI提案→人間が最終チェック

  • 合わないものを大胆にカットし、ヒット商品の開発に集中


6. パルコ：広告の動画・音声・音楽もすべて生成AI

ファッションビルのパルコは、モデル撮影を一切行わない広告を作成し、画像や音声もすべてAIが生成。これが大きな話題を呼びました。斬新な表現をスピーディーに生み出せるのも生成AIならではです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 広告制作プロセスにおいて、モデルや画像をAI生成に切り替えてみる

  • 社内クリエイティブチームにAIツール研修を実施

  • 最低限の実写素材をAIで拡張→クオリティ確認


7. 日本コカ・コーラ：消費者参加型広告

コカ・コーラは、消費者が自由にイラストや写真を作れるAIツールを公開。それを投稿してもらい、広告に採用するという新しいキャンペーンを実施しました。ユーザー巻き込み型でブランドロイヤリティを高める狙いです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 自社ブランドイメージに合うAI生成アプリを開発・公開

  • ユーザー投稿をSNS上で拡散→特に若年層のエンゲージメントUP

  • 企業側は低コストで多彩なクリエイティブを集められる


8. アサヒビール：社内検索の効率化

アサヒビールは研究開発部門中心に、社内情報検索を生成AIで効率化。既存資料から必要なデータをAIが要約・抽出してくれるので、手探りで探す時間を激減させたそうです。

具体的に何をしたらいいの？

  • ChatGPTなどに社内文書を読み込ませ、質問形式で検索

  • 社員教育や研究開発の時間ロスを減らす

  • FAQ運用を見直し、まとめてAIに回答させる


9. サントリー食品：AIがキャラを考え、擬人化CMを制作

サントリー食品はC.C.レモンを擬人化し、そのキャラクターの表情や音声、セリフまでAIで生成して話題を呼びました。広告リリース自体もAIで作成するという徹底ぶり。

具体的に何をしたらいいの？

  • スポットCMやウェブCMのキャラ企画をAIにやらせてみる

  • 原案を複数パターン用意→決定案のみを人間が細部を調整

  • プレスリリース文作成も含めてAI導入


10. 住友化学：研究開発を加速

住友化学では、約6,500人が利用できる社内用のチャットAIを公開。研究データを学習させており、技術アイデアや解析結果の提案が非常にスピーディーになったとのこと。

具体的に何をしたらいいの？

  • 研究レポート・実験データ等を特化型AIに学習させる

  • 大量の論文要約→研究アイデアを短時間で発想

  • セキュリティ厳守のクローズド環境を整備


11. キンチョール：若者向けCMでAI活用

大日本除虫菊（キンチョール）では、若年層向けのCMをAIで制作。従来の虫取り・殺虫剤のイメージを覆す、ポップでSF感のある映像をAIが提案し、大きな話題をさらいました。

具体的に何をしたらいいの？

  • ターゲット層を明確に絞り、それに合うテイストをAIに提示

  • 多数の案からコンセプトを抽出→クリエイターが仕上げ

  • 賛否両論も含めSNSでバイラルを狙う


12. LINEヤフー：AIで1日2時間のエンジニア工数削減

大規模IT企業のLINEヤフーは、プログラミング支援AI（GitHub Copilot）を導入。開発担当者一人ひとりのコーディング時間を1日1〜2時間削減し、大幅な生産性向上を実現。

具体的に何をしたらいいの？

  • ソースコード支援AI導入→コード自動生成やバグ検出

  • エンジニアは設計や品質向上に集中

  • コードレビュー体制や著作権リスク対策は必須


13. メルカリ：AIアシスタントで売れやすい商品名提案

フリマアプリで有名なメルカリは出品・販売アシスタント機能を実装。価格設定や説明文までAIが自動提案し、ユーザーの手間を大幅に削減。結果として出品数・売上増につなげています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 類似商品のデータをAIに集約→出品者が迷わないUIづくり

  • 適正価格や詳細な説明をAIがサジェスト

  • 将来的には購買支援や梱包支援まで含める


14. ビズリーチ：職務経歴書の自動作成でスカウト率UP

転職サービスのビズリーチは、**「ユーザーが生成AIで職務経歴書を作成しやすくする機能」**を提供。スキルを的確にアピールする文章作成がAIで支援され、スカウト率が40％アップしたとのことです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 自社のフォームやプロフィール入力欄とAIを連動させる

  • 職務経歴や実績をベースに、最適な表現を提案

  • 登録→ブラッシュアップ→応募という流れをスムーズに


15. ベネッセ：自由研究テーマ選びをAIがサポート

教育業界のベネッセでは、ChatGPTの技術を使って自由研究のテーマを自動提案するサービスを夏休み向けに提供。親子での学びの機会をさらに充実させました。

具体的に何をしたらいいの？

  • 学習系商品との連携→ユーザー体験を拡張

  • 保護者が希望する研究時間やレベルを入力→最適なテーマを生成

  • 感想文の書き方やリサーチ方法もAIが提案


16. 学研ホールディングス：個別アドバイス機能

学研は、生徒一人ひとりの学習進度に合わせて次のステップをAIが指示する機能を開発。AIロボットも導入し、学習意欲を高めるメッセージを随時提供しています。

具体的に何をしたらいいの？

  • オンライン学習プラットフォームにAI実装

  • 学習履歴やテスト結果から弱点を推定→個別ドリル出題

  • 教育現場の“先生不足”をAIが補う


17. 大林組：建設初期段階のデザイン生成

建設大手の大林組は、テキスト指示で建築物の外観デザインをAIが生成し、複数案を瞬時に作る仕組みを開発。「こんなイメージ」と伝えればすぐ画像化されるので、建築主との打合せがスピードアップするそうです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 設計初期の段階で複数のAI案を用意→クライアントと共有

  • イメージギャップを削減→修正回数の短縮

  • 3Dモデリングへスムーズに移行


18. 西松建設：建設コストの高精度予測

西松建設ではニュースや統計データをAIが解析し、建材価格や施工コストを先読みするシステムを運用。価格上昇のタイミングで早期発注するなど、購買戦略に活かしています。

具体的に何をしたらいいの？

  • マクロ経済データや建設業界ニュースを自動スクレイピング

  • 施工データとあわせて機械学習→コスト変動を予測

  • 資材発注のオペレーションに組み込む


19. 鹿島建設：独自対話AI「Kajima ChatAI」

鹿島建設はグループ約2万人が使えるChatAIを独自開発。業務に関する質問や調べものが一瞬ででき、作業効率が大幅アップ。セキュリティを最優先に考慮しつつ、社内外のデータを厳選して取り込んでいます。

具体的に何をしたらいいの？

  • まずはよくある社内文書やFAQを学習モデルに投入

  • 従業員の問い合わせログをフィードバック→精度アップ

  • 外部漏洩を防ぐ仕組みづくり（VPN、オンプレ環境など）


20. 竹中工務店：建設ナレッジ検索「デジタル棟梁」

竹中工務店はAIと社内文書を連携させ、専門知識や過去事例を横断検索し、回答を自動で要約するシステムを構築。現場の技術者が抱える疑問をスピーディーに解消。

具体的に何をしたらいいの？

  • 社内の施工レポートや図面をデジタル化→一括管理

  • AIが構造的に理解→「この構造なら過去にこういう事例が」等アドバイス

  • マルチデバイス対応で現場からすぐアクセス


21. mign：リノベーションイメージをAI生成

mignはリノベーションプランを画像生成AIで提案し、顧客が部屋のBefore/Afterをイメージしやすいサービスを展開。これによりプラン提案が一瞬で完了し、契約率を高めています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 物件の内観写真をAIに読み込ませ、希望のテイストを入力

  • 配色・家具配置・照明提案などをAIが一括で出力

  • 顧客と合意形成が早まり着工スピードUP


22. 三菱UFJ銀行：月22万時間の労働時間削減へ

大手銀行の三菱UFJ銀行は、ChatGPT導入により書類作成や稟議書作成などのバックオフィス業務を効率化。試算では月あたり22万時間の削減が見込まれています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 稟議書や企画書のひな形をAIが自動生成→担当者が加筆修正

  • 法令チェックなどは専門AIを導入し、担当部門の負担を軽減

  • ハイレベルな業務（顧客折衝や企画立案）により注力


23. SMBCグループ：独自対話AI「SMBC-GPT」

三井住友銀行グループは、**独自AIアシスタント「SMBC-GPT」**を開発し、文章要約やソースコード生成など多岐にわたる業務を支援。セキュアな社内環境で稼働し、機密漏洩リスクを最小化しています。

具体的に何をしたらいいの？

  • カスタムモデルの学習データ作り→社内ルールや商品特性を反映

  • 従業員トレーニングで使い方を浸透

  • AIが間違った回答をした場合のエスカレーション体制


24. みずほグループ：システム開発品質向上

みずほフィナンシャルグループはシステム開発での設計書レビューをAIが行い、漏れや間違いを自動検出。特に勘定系システムの複雑なドキュメントにも対応し、品質向上と復旧リスクの軽減を狙います。

具体的に何をしたらいいの？

  • ドキュメント構造をAIが理解し、整合性を自動チェック

  • 大規模システムや金融特有の要件を細かくルール設定

  • 人手では見落としがちな関連項目のエラーを早期発見


25. 宮崎銀行：融資業務を効率化

地方銀行の宮崎銀行では、稟議書や融資関連書類の作成をAIが手伝い、行員の作業時間を大幅削減。対面接客の時間を増やすことで顧客満足度も向上すると発表しています。

具体的に何をしたらいいの？

  • 顧客データや過去の融資事例をAIに蓄積→パターン化

  • 書類作成を一括でフォーマット化し、AIが必要項目を入力

  • 審査判断はもちろん人間が最終確認


26. 七十七銀行：販売状況分析と可視化

七十七銀行は生成AIでPDFやHTMLなど非構造化データを自動解析し、商品販売状況をあらゆる切り口で可視化する仕組みを導入。分析レポート作成まで自動化し、意思決定のスピードが向上しています。

具体的に何をしたらいいの？

  • ECM（Enterprise Content Management）のデータをAIが取り込む

  • ダッシュボードで可視化→役員クラスもリアルタイムに把握

  • 定型レポートをAIが毎日自動生成


27. 横浜銀行：行内ChatGPTで文書作成効率化

横浜銀行では**独自の「行内ChatGPT」**を構築し、稟議書・契約書の下書きをAIに任せて時短化。高いセキュリティで管理しつつ、旧来の紙文化からの脱却を目指しているとのことです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 行内独自マニュアルを反映→回答に行内ルールを盛り込む

  • 品質の高いプロンプト設計→人事・総務部門にも展開

  • オフラインの紙文書もスキャン→AIに読み込ませる


28. au（KDDI）：人気CM「三太郎」を生成AIでリメイク

KDDIは正月CMで、人気シリーズ「三太郎」をアニメ風に再構築し、視聴者が自作の三太郎MVを生成AIで作れる企画を展開。ユーザー参加型で高い反響を得ました。

具体的に何をしたらいいの？

  • 自社キャンペーンサイトでAI機能を公開→ユーザーが自由に生成

  • SNS連携で拡散→視聴者とのインタラクションを強化

  • 広告費削減と高い宣伝効果を両立


29. ベルシステム24：コールセンター効率化

コールセンター大手のベルシステム24は、生成AIと人間のハイブリッドオペレーションを導入。AIがよくある質問を即答し、難しい問い合わせだけ人間が引き継ぐ仕組みで、顧客満足度と対応コスト削減を両立しています。

具体的に何をしたらいいの？

  • シナリオベースのチャットボットを生成AIにアップデート

  • 人間オペレーターがAIの回答をモニタリング→リアルタイム改善

  • カスタマーサクセスチームの教育も並行して行う


30. トランスコスモス：エスカレーションを6割削減

同じくコンタクトセンター事業を手がけるトランスコスモスは、オペレーターが困ったときAIにすぐ問い合わせる仕組みを構築。複雑案件で別部署へのエスカレーションが6割減り、問題解決をその場で完結させられるようになったそうです。

具体的に何をしたらいいの？

  • 対応履歴やマニュアルをAIに学習→質問すると該当箇所を瞬時に提示

  • 一次対応の精度UP→顧客満足度を高める

  • オペレーターの育成速度も上げられる


2. AI活用を成功させるポイント

ここまで30社30通りの事例を見てきましたが、「すぐに始められそう！」と思った方もいれば、「やはり難しそう……」と思った方もいるでしょう。AI導入で結果を出している企業には、いくつか共通点があります。

  1. 明確な課題設定
    どの業務を効率化したいのか、どの課題をAIで解決したいのかをハッキリさせましょう。「とりあえず導入してみる」だと、使われないAIシステムで終わる可能性大です。

  2. スモールスタートとアジャイル運用
    大がかりに始めるのではなく、まずは一部門や小規模プロジェクトでテスト導入し、効果を測定。その結果を踏まえて徐々に拡大していくやり方が成功しやすいです。

  3. 運用面の体制づくり
    AIを導入しても、社員が使いこなせなければ意味がありません。ガイドブックや研修の実施、問い合わせサポート体制の整備など、人や組織レベルのフォローが必須です。

  4. セキュリティ・ルール整備
    社内機密や個人情報を扱う場合、入力した情報が外部に漏洩しない設計や、運用ルールの明示は欠かせません。特にチャットボット系AIを導入するときは要注意。

  5. 継続的なアップデート
    AIは導入して終わりではなく、使いながら学習データを増やし、精度を高めることが重要です。継続的なチューニングや追加開発の予算も見込んでおきましょう。

3. 明日からできるアクションプラン

  1. 業務の棚卸し：部署内で「どんな作業に時間がかかっているか」「AIにやらせると早そうな業務はどれか」をざっくりリストアップ。

  2. AIツールの試用：ChatGPTやMidjourney、あるいは文書要約ツールなど無料・安価で試せるツールをまず触ってみる。

  3. AI導入の相談やセミナーを検討：自社だけで難しい場合は、外部の専門家やベンダーにアドバイスを求めましょう。

  4. 簡単なPoC（概念実証）を回す：小さな業務や一部門でAIを試し、定量的に効果を測定。成功すれば社内横展開もスムーズ。

  5. 社内勉強会・ナレッジ共有：部署をまたいだ勉強会やチャットルームを作り、AI活用事例を共有し合う仕組みをつくる。

AI導入で大事なのは「まずやってみる」こと。そして小さく成功を重ねながら、組織全体に広げていくことが王道パターンです。

4. あなたのAI導入をLink AIがお手伝いします

本記事を読んで、「何かしらAIを使ってみたいけど、具体的にどうやって進めればいいの？」と思った方、もしくは「社内の説得の仕方から教えて欲しい……」という方も多いでしょう。

私たちLink AIは、AIエージェントやAIアバター、AIシステムの開発を中心に、「AIを使って企業課題を解決する」ためのサポートをしています。実は、今回ご紹介したような事例の中でも、ベンダーとしてお手伝いしてきた経験が多数あります。

  • 特定業務を自動化するAIチャットボットの導入支援

  • 画像生成AIや音声生成AIを使った広告・プロモーション企画

  • アバターやAIエージェントと接続した新規事業開発

などなど、幅広くAI導入のご支援が可能です。また、まだ構想段階でも大丈夫。「何ができるかイメージが湧かない」という段階からお気軽にご相談ください。

5. お問い合わせ・SNSフォローはこちら

最後までお読みいただきありがとうございます。AI活用が具体的にイメージできましたでしょうか？「うちの会社でもチャレンジしてみたい！」と少しでも思われたら、以下からお気軽にお問い合わせください。

▼お問い合わせ先

私たちLink AIでは、みなさんのビジネスにAIの力をプラスして、より便利で生産性の高い未来を実現するお手伝いができればと願っています。

日々、X(旧Twitter) でも最新情報を発信していますので、ぜひフォローしてみてくださいね。

「ちょっとした相談をしてみたい」「AI導入にあたっての進め方をざっくり知りたい」という場合にも、お気軽にDMやリプライをいただければうれしいです！

以上が「企業でのAI活用事例30選」のご紹介でした。長文になりましたが、どれかひとつでも「明日から試せそう」なアイデアがあったなら幸いです。「具体的な導入ステップをもう少し知りたいな」という方は、ぜひお問い合わせフォームやSNSでお気軽にご連絡ください。

明日からの業務が、きっと少し変わる。AIが、あなたのビジネスをもっと面白くする。

それでは、また次回の記事でお会いしましょう！

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