生成AIが変える185のリアルなビジネス活用事例：Googleからのヒント！
AIが私たちの身近な存在になりつつあることに、誰もが気づいていますよね。今や生成AIは、エンタープライズから政府、スタートアップまで、幅広く活用されている新たなビジネスのエンジンです。Googleが世界中のリーダーたちと共に築き上げた185のリアルな活用事例をもとに、これからの未来をどう切り開くべきか、そのヒントをあなたにお届けします！
生成AIの活用ヒントがここにある！
Google Cloud Next '24で発表された「101の生成AI活用事例」に続き、新たに84の事例が追加されました。顧客サービスの自動化、従業員の生産性向上、コードの生成、データ分析、サイバーセキュリティ、そしてクリエイティブなアイディアの実現まで、多岐にわたる生成AIの応用が紹介されています。
これらの185の事例は、企業、政府、研究者、スタートアップがGoogleのAIソリューションを活用して業務を強化する方法のスナップショットです。これらの事例は、6つの主要な領域におけるAIエージェントの開発に焦点を当てています。
6つの主要な領域におけるAIエージェント
顧客エージェント：カスタマーエクスペリエンスの進化
顧客エージェントの事例では、カスタマーエクスペリエンスの強化が多くの企業にとって中心的な目的となっています。例えば、Alaska Airlinesでは自然言語検索を導入することで、旅行予約の手続きを簡略化し、利用者にとってまるでプロの旅行エージェントとやり取りしているかのような体験を提供しています。これにより、予約プロセスの効率化と顧客満足度の向上が実現されました。
また、Mercado LibreはAIを用いたセマンティック検索を活用し、製品の推奨精度を向上させることで、ユーザーに対するパーソナライズされた購買体験を提供しています。このように、顧客エージェントの導入により、顧客が抱える不満や手間を解消し、より魅力的なサービスを提供できることが示されています。
従業員エージェント：内部業務の効率化と働きやすさの向上
従業員エージェントは、主に企業内部の業務効率化や従業員の生産性向上を目的として導入されています。Best Buyの事例では、AIを利用したリアルタイム要約技術を使い、コールセンターの通話時間を短縮すると同時に、従業員がより迅速に顧客のニーズに応えることを可能にしました。
また、Randstadのような大規模なHRサービスプロバイダーは、ジェネレーティブAIを使用して企業文化を変革し、ダイバーシティとインクルージョンの促進に寄与しています。これにより、従業員のエンゲージメントが高まり、病欠日数の減少といった効果も得られています。
コードエージェント：開発の効率化とコード品質の向上
コードエージェントの導入は、ソフトウェア開発プロセス全体の効率化と品質向上に大きく貢献しています。例えば、WayfairではCode Assistを利用し、開発環境のセットアップを迅速化することで、開発者の作業満足度と効率を大幅に向上させました。
また、ReplitはAIソリューション「Ghostwriter」を導入し、開発者同士のコラボレーションを強化することで、共同作業の質を向上させています。このように、コードエージェントを導入することで、開発者がより創造的なタスクに集中できる環境が整えられています。
データエージェント：データの価値最大化と意思決定支援
データエージェントは、企業が内部および外部のデータを効率的に活用するために導入されています。例えば、The Home Depotの「Sidekick」は、在庫管理を支援するAIツールであり、店舗スタッフがどの商品を優先的に補充すべきかを迅速に判断するのに役立っています。
また、Bayer Crop Scienceは、AIによる農業データ解析プラットフォーム「Climate FieldView」を活用し、農地の管理や肥料の使用効率を高めることを目指しています。データエージェントを活用することで、ビジネス全体の意思決定が迅速かつ正確になり、効率的な運営が可能になります。
セキュリティエージェント：迅速で高度なセキュリティ対応
セキュリティエージェントは、企業のセキュリティオペレーションを強化し、迅速な脅威検出と対応を可能にします。例えば、Palo Alto Networksは、ジェネレーティブAIを用いた24/7のセキュリティサポートを提供しており、エージェントの効率と対応時間を大幅に改善しています。
BBVAは、Google SecOpsを活用して脅威検出と対応のスピードを向上させ、セキュリティインシデントへの迅速な対応を実現しました。セキュリティエージェントの導入により、脅威への対応がより精度高く、かつ短時間で可能になることが明らかです。
クリエイティブエージェント：創造的なプロセスの迅速化
クリエイティブエージェントは、デザインやマーケティング素材の作成を効率化し、クリエイティブな作業の負担を軽減します。Canvaの「Magic Design for Video」は、ビデオ編集のステップを省略し、ユーザーが迅速にシェア可能なビデオを作成できるようにしています。
また、Procter & Gambleは、Imagenを利用して社内のジェネレーティブAIプラットフォームを構築し、マーケティングチームが高品質なクリエイティブ資産をより効率的に生成できるようにしました。これにより、クリエイティブなプロセスが加速し、マーケティング活動の効果が向上しています。
参考：原文の185の生成AI活用事例リストを簡単整理
カスタマーエージェント
Alaska Airlines
技術: 自然言語処理 (NLP)
目的: 旅行予約の簡素化
解決する課題: AIを活用した会話型インターフェースで、顧客が知識豊富な旅行代理店と対話するような体験を提供。予約プロセスを効率化し、顧客体験を向上させる。Bennie Health
技術: Vertex AI
目的: 従業員の健康福利プラットフォームの強化
解決する課題: データ管理を自動化し、従業員とHRチームの意思決定を支援。効率性を向上させるための実用的なインサイトを提供。Beyond 12
技術: AI搭載のチャットボット
目的: 初めて大学に進学する学生へのコーチング
解決する課題: テキスト、アプリ、ウェブを通じてスケーラブルなコーチングを提供し、学生のキャリア準備を支援。CareerVillage
技術: モバイルアプリとウェブプラットフォーム
目的: 過小評価されがちな若者のキャリア準備支援
解決する課題: 35以上のキャリア開発活動を提供し、来年には100以上に拡充予定。職探しの準備を強化。Character.ai
技術: Google Cloud AIサービス
目的: リアルな会話型チャットプラットフォームの構築
解決する課題: 毎日テラバイトの会話データを無停止で管理し、ユーザーに自然な対話体験を提供。Click Therapeutics
技術: Gemini for Google Workspace
目的: 処方デジタルセラピューティクスの臨床試験効率化
解決する課題: 複雑な運営データを実用的なインサイトに変換し、患者体験を迅速に改善。Formula E
技術: 自然言語処理と音声認識
目的: レースコメントの要約
解決する課題: 2時間のレースコメントを2分のポッドキャストに要約し、多言語対応で配信。ドライバーデータとシーズンのストーリーラインを統合。General Motors’ OnStar
技術: 会話AI技術
目的: バーチャルアシスタントの強化
解決する課題: ユーザーの意図をより正確に認識し、車両に関する質問や操作を自然な対話でサポート。Gojek
技術: 音声認識AI
目的: GoPayサービスの利用簡素化
解決する課題: 音声コマンドでの操作を可能にし、入力作業を減らして請求支払い、送金などのタスクを迅速に完了。GroupBy
技術: Vertex AI Search for Retail
目的: AIファーストの検索・発見プラットフォームの開発
解決する課題: B2CおよびB2B小売業者向けに売上成長とブランド忠誠を強化し、製品の発見性を向上。Hotelplan Suisse
技術: カスタマイズされたチャットボット
目的: 旅行専門知識を活用した顧客対応
解決する課題: リアルタイムで顧客の問い合わせに回答し、gen AIを使用して旅行コンテンツを作成予定。Justicia Lab
技術: 画像認識と自然言語処理
目的: 亡命希望者や移民の法的プロセスの簡素化
解決する課題: 法的文書の情報を抽出し、個別のガイダンスを提供。Mercado Libre
技術: Vertex AI Agent Builderによるセマンティック検索
目的: デジタルショッピングプラットフォームの強化
解決する課題: 2億人以上の消費者に対して製品の推奨と発見性を大幅に改善。Motorola
技術: GeminiとImagen
目的: スマートフォンユーザーの生産性と創造性の向上
解決する課題: 会話の要約、通知のダイジェスト、画像作成、自然言語検索などの機能を提供。mRelief
技術: SMS対応AIチャットボット
目的: SNAP食品支援プログラムの申請プロセスの簡素化
解決する課題: 申請資格情報を分かりやすく提供し、数分で直接支援を提供。Personal AI
技術: パーソナル言語モデル
目的: 個人またはブランドのコミュニケーション体験の向上
解決する課題: 個人データに基づいた対話型メッセージングで生産性を向上させ、関係を深化。PODS
技術: Gemini
目的: リアルタイム広告の展開
解決する課題: ニューヨーク市の299地区全てでリアルタイムにデータに基づいた広告を表示し、6,000以上のユニークな見出しを生成。Quora
技術: Poeプラットフォーム（Gemini、Claude、Llama、Large 2）
目的: AIボットとの対話体験の提供
解決する課題: ユーザーが様々なAIボットとチャットし、情報を発見できるプラットフォームを構築。ScottsMiracle-Gro
技術: Vertex AI
目的: ガーデニングアドバイスと製品推奨の提供
解決する課題: 消費者向けに個別化されたアドバイスと製品推薦を提供し、ユーザー体験を向上。Snap
技術: Geminiのマルチモーダル機能
目的: 「My AI」チャットボットのエンゲージメント向上
解決する課題: 米国でのエンゲージメントを2.5倍以上に増加させ、ユーザーとの対話を強化。Tabiya
技術: 会話型インターフェース「Compass」
目的: 若者の雇用機会探索支援
解決する課題: 質問や情報要求を通じてスキルと経験を引き出し、適切な役割にマッチング。Telecom Italia (TIM)
技術: Google搭載の音声エージェント
目的: 顧客対応効率の向上
解決する課題: 多数の顧客電話を対応し、効率を20%向上。UPS Capital
技術: 機械学習
目的: 配送成功率の予測
解決する課題: 送付先住所の信頼スコアを提供し、配送の成功可能性を評価。Volkswagen of America
技術: Geminiのマルチモーダル機能
目的: バーチャルアシスタントの提供
解決する課題: myVWアプリで車両マニュアルの探索や質問対応。スマートフォンカメラでダッシュボードを指すと関連情報を表示。ADT
技術: AIエージェント
目的: ホームセキュリティの選択・注文・設定支援
解決する課題: 数百万の顧客が簡単にセキュリティシステムを選び、注文し、設定できるようサポート。
従業員エージェント
Alaska Airlines
技術: パーソナライズされたAI検索
目的: 旅行検索体験の向上
解決する課題: 高度なAI技術で顧客の早期エンゲージを促進し、ロイヤルティを高める。Best Buy
技術: Geminiを活用した生成AIバーチャルアシスタント
目的: 製品トラブルシューティングや注文管理
解決する課題: 顧客サービスを向上させ、エージェントが効率的にサポートを提供。Central Texas Regional Mobility Authority
技術: Vertex AI
目的: 交通運営の近代化
解決する課題: 交通システムを効率化し、スムーズな移動を実現。Etsy
技術: Vertex AIトレーニング
目的: 検索推奨と広告モデルの最適化
解決する課題: 購入者へのリスト提案を改善し、販売者のビジネス成長を支援。Golden State Warriors
技術: AIコンテンツ分析
目的: ファン体験の向上
解決する課題: Chase Centerアプリ内のコンテンツをパーソナライズし、ファンエンゲージメントを高める。IHG Hotels & Resorts
技術: 生成AI搭載チャットボット
目的: 休暇計画の支援
解決する課題: IHG One Rewardsモバイルアプリ内で次の休暇を簡単に計画できるよう支援。ING Bank
技術: 生成AIチャットボット
目的: セルフサービス機能の強化
解決する課題: 従業員が顧客問い合わせに対して高品質な回答を提供し、顧客体験を向上。Magalu
技術: Vertex AI
目的: インタラクティブな顧客サービスエージェント「Lu’s Brain」の構築
解決する課題: 顧客との対話を強化し、ブランドの人気を高める。Mercedes Benz
技術: 生成AI対応スマートセールスアシスタント
目的: オンラインストアのeコマース機能強化
解決する課題: パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを実施し、販売効率を向上。Oppo/OnePlus
技術: GeminiモデルとGoogle Cloud AI
目的: スマートフォンユーザー向けの革新的な体験提供
解決する課題: ニュース要約、音声録音の要約、AIツールボックスなどの機能を提供し、ユーザー体験を向上。Samsung
技術: Gemini ProとImagen 2
目的: Galaxy S24スマートフォンの機能強化
解決する課題: テキスト要約、情報整理、画像編集機能を提供し、ユーザーの生産性と創造性を向上。Minnesota Division of Driver and Vehicle Services
技術: 双方向リアルタイム翻訳
目的: 非英語話者向けサービスの向上
解決する課題: ライセンス取得やその他のサービスを非英語話者にも提供し、アクセス性を改善。Pepperdine University
技術: Geminiを使用したGoogle Meet
目的: リアルタイム翻訳キャプションとノート作成
解決する課題: 多言語話者の学生と教員がGoogle Meetでのコミュニケーションを円滑に行えるよう支援。Sutherland
技術: AIによる提案応答の自動化
目的: クライアント対応チームの強化
解決する課題: 人間の専門知識とAIを統合し、リアルタイムで提案応答を自動化。Target
技術: Google Cloud AI
目的: パーソナライズされたオファーとカーブサイドピックアップの提供
解決する課題: TargetアプリとTarget.comでAIソリューションを導入し、顧客体験を向上。Tokopedia
技術: Vertex AI
目的: データ品質の向上
解決する課題: 販売されるユニークな製品数を5%増加させ、プラットフォームの信頼性を強化。US News
技術: Vertex AI Search
目的: 検索機能の最適化
解決する課題: クリック率、ページ滞在時間、トラフィック量を二桁成長させ、ユーザーエンゲージメントを向上。IntesaSanpaolo
技術: 生成AI
目的: 銀行業務の変革
解決する課題: 生産性と運営効率を向上させるために生成AIを探索。Macquarie Bank
技術: 生成AI
目的: 銀行業務の最適化
解決する課題: 生産性と運営効率を強化し、業務プロセスを改善。Scotiabank
技術: 生成AI
目的: 銀行業務の効率化
解決する課題: 生産性と運営効率を向上させ、顧客サービスを強化。
コードエージェント
2bots
技術: Google Cloud AIソリューション
目的: チャットボットとバーチャルエージェントの提供
解決する課題: 企業の顧客対応を変革し、効率的なサポートを実現。Augment
技術: AIパーソナルアシスタント
目的: ノートテイキングと情報収集の強化
解決する課題: カレンダー、メール、テキスト、ソーシャルメディアから情報を収集し、ユーザーの生活を整理。Bayes Impact
技術: デジタルケースマネージャー「CaseAI」
目的: 非営利団体向けのAI製品開発
解決する課題: NGOのシステムと統合し、個別のアクションプランを自動作成。ケースワーカーの作業時間を週平均25時間削減。Bell Canada
技術: カスタマイズ可能なコンタクトセンターAI
目的: ビジネス顧客向けのAIエージェント提供
解決する課題: 呼び出し対応を自動化し、Agent Assistで人間エージェントに提案と感情分析を提供。顧客運営で2000万ドルの節約。Best Buy
技術: Contact Center AI
目的: 会話要約のリアルタイム生成
解決する課題: ライブエージェントが顧客理解に集中できるようにし、平均通話時間を30〜90秒短縮。顧客とエージェントの満足度を向上。Camanchaca
技術: バーチャルアシスタント「Elon」
目的: デジタルチャネルでの顧客サービス効率化
解決する課題: 6週間で開発し、デジタルチャネルを通じた顧客対応を効率化。Certify OS
技術: AIによる資格認証とライセンス発行の自動化
目的: 医療提供者の監視
解決する課題: 時間のかかる資格認証やライセンス発行を自動化し、医療ネットワークの効率を向上。Mark Cuban’s Cost Plus Drugs
技術: Gemini for Google Workspace
目的: GmailでのAI機能活用
解決する課題: 従業員が毎週平均5時間を節約。AI生成の文字起こしや自動フォーマットで手動プロセスを効率化。Dun & Bradstreet
技術: Geminiによるメール生成ツール
目的: パーソナライズされたコミュニケーションの支援
解決する課題: 販売者が見込み客や顧客に対して個別化されたメールを作成しやすくする。複雑なクエリにも対応可能なインテリジェント検索機能を提供。England’s Football Association
技術: Vertex AIによるスカウティングレポートの要約
目的: 将来の才能発見
解決する課題: 歴史的および現在のスカウティングレポートを要約し、国際チームが将来の才能を発見するのを支援。Fireflies.ai
技術: 自然言語処理と機械学習
目的: 会議の文字起こし、要約、分析
解決する課題: 会議や録音を自動で文字起こしし、要約と分析を行うことで、チーム間のコラボレーションと情報共有を改善。Fluna
技術: Vertex AI、Document AI、Gemini 1.5 Pro
目的: 法的契約書の分析と作成の自動化
解決する課題: 法的文書のデータ抽出を92%の精度で実現し、機密情報のセキュリティと信頼性を確保。Hemominas
技術: オムニチャネルチャットボット
目的: ドナー検索とスケジューリングの効率化
解決する課題: AIソリューションでドナーの検索とスケジュール管理を自動化し、血液供給管理を最適化。年間50万命の救命が可能に。Hiscox
技術: BigQueryとVertex AI
目的: 保険のリードアンダーライティングモデルの構築
解決する課題: 複雑なリスクの見積もり時間を3日から数分に短縮し、保険プロセスを自動化・加速。LiveX AI
技術: AIエージェント
目的: 顧客サポートと製品教育の向上
解決する課題: 製品教育を強化し、顧客の転換率を向上させ、解約を減少。シームレスなVIP体験を提供。Opportunity@Work
技術: 生成AI
目的: 優れた候補者の特定
解決する課題: コミュニティカレッジ、軍事サービス、現場経験などの代替ルートでスキルを持つ候補者を特定し、雇用機会を拡大。Quantum Metric
技術: Gemini ProによるFelix AI
目的: デジタルアナリティクスと意思決定の簡素化
解決する課題: ウェブやモバイルセッションを自動で要約し、顧客サービスチームが重要な瞬間を迅速に把握。Randstad
技術: Gemini for Workspace
目的: 職場文化の変革
解決する課題: より多様で包括的な職場を実現し、病欠日数を二桁削減。Sprinklr
技術: Sprinklr AI+
目的: 統合型顧客体験管理プラットフォームの強化
解決する課題: 生成AI機能を顧客サービス、インサイト、ソーシャルメディア管理、マーケティングに提供し、企業のガバナンス、セキュリティ、データプライバシーを確保。Thomson Reuters
技術: Gemini Pro
目的: 大規模文書処理の高速化
解決する課題: 2百万トークンのコンテキストウィンドウを活用し、タスクを最大10倍速く処理。文書全体をコンテキスト内で処理可能。Warner Bros. Discovery
技術: Vertex AIによるAIキャプショニングツール
目的: キャプション作成のコストと時間の削減
解決する課題: 機械学習を活用し、キャプション作成のコストを50%、時間を80%削減。U.S. Air Force
技術: Vertex AI SearchとConversation
目的: PDF検索ポータルの開発
解決する課題: e-published PDFの検索、閲覧、読書を90日以内に実現し、情報アクセスを迅速化。Avery Dennison
技術: 生成AI
目的: 安全で柔軟なコラボレーションの実現
解決する課題: 従業員が生成AIを活用して生産性を向上させ、成長を促進。Bank of New York Mellon
技術: バーチャルアシスタント
目的: 従業員の情報検索支援
解決する課題: バーチャルアシスタントを通じて従業員が必要な情報や回答を迅速に見つけられるようにする。Bayer
技術: AIによるデータ分析と知的検索
目的: 放射線プラットフォームの構築
解決する課題: 放射線技師がデータ分析を通じて医療要件に合致した文書を作成し、規制承認を効率化。Bristol Myers Squibb
技術: Vertex AIとGoogle Workspace
目的: 臨床試験の文書プロセスの変革
解決する課題: 文書作成時間を数週間から数分に短縮し、科学者の作業効率を大幅に向上。BenchSci
技術: 生成AIソリューション
目的: 生物学研究の支援
解決する課題: 複雑な生物学的関連性を理解し、新薬の開発を迅速化し、時間と資金を節約。Cintas
技術: Vertex AI Search
目的: 内部ナレッジセンターの開発
解決する課題: カスタマーサービスとセールスチームが必要な情報を容易に検索できるようにし、業務効率を向上。Covered California
技術: Document AI
目的: 書類と検証プロセスの自動化
解決する課題: 住民が保険申請を行う際の文書作成と検証を自動化し、消費者と従業員の体験を改善。Dasa
技術: AIによるデータ分析
目的: 医師の検査結果分析支援
解決する課題: 医師が検査結果から重要な発見を迅速に検出できるよう支援。DaVita
技術: DocAIとHealthcare NLP
目的: 腎臓ケアの変革
解決する課題: 医療記録の分析と患者洞察を提供し、エラーを削減。医師と看護師が個別化ケアに集中できるようにする。Discover Financial
技術: Vertex AI
目的: コンタクトセンター担当者の情報検索と統合
解決する課題: 詳細なポリシーと手順を迅速に検索・統合し、顧客対応を効率化。HCA Healthcare
技術: バーチャルAIケアギバーアシスタント「Cati」
目的: ケアの継続性確保とワークフローの改善
解決する課題: シフト間のケア継続を支援し、臨床ドキュメントの作成を効率化して医師と看護師が患者ケアに集中できるようにする。The Home Depot
技術: アプリ「Sidekick」
目的: 店舗スタッフの在庫管理支援
解決する課題: AIによる在庫優先順位付けとアクション管理を提供し、棚の補充を効率化。Los Angeles Rams
技術: AIによるコンテンツ分析と選手スカウティング
目的: チームの競争力強化
解決する課題: ゲーム戦略や選手パフォーマンスをリアルタイムで分析し、競技力を向上。McDonald’s
技術: データ分析、AI、エッジ技術
目的: 従業員と顧客の体験向上
解決する課題: 千店舗にわたるレストランでのイノベーションを迅速に実装し、運営効率と顧客満足度を向上。Pennymac
技術: Gemini for Workspace
目的: HRチームの採用とオンボーディングの加速
解決する課題: 採用プロセスを効率化し、新従業員のオンボーディングを迅速に実施。Robert Bosch
技術: 生成AI対応マーケティングソリューション
目的: マーケティングプロセスの効率化
解決する課題: 100以上の分散部門でリソース配分を最適化し、マーケティング活動の効率と効果を最大化。Symphony
技術: Vertex AI
目的: 金融およびトレーディングチームのコラボレーション支援
解決する課題: 多様な資産クラスにわたるチーム間の協力を強化し、金融サービスの効率を向上。Uber
技術: AIエージェント
目的: 従業員の生産性と効果の向上
解決する課題: 通信履歴を要約し、前回の対話からコンテキストを提供するツールでフロントラインスタッフのサポートを強化。U.S. Dept. of Veterans Affairs
技術: エッジAI
目的: 癌検出の改善
解決する課題: 遠隔地の医療施設で拡張現実顕微鏡（ARM）を使用し、癌を迅速かつ正確に検出。U.S. Patent and Trademark Office
技術: AI駆動技術
目的: 特許と商標の審査プロセスの効率化
解決する課題: AI技術を導入し、審査プロセスの質と効率を向上。Verizon
技術: 生成AI
目的: ネットワーク運用と顧客体験チームの支援
解決する課題: チームが必要な回答を迅速に得られるようにし、運用効率を向上。Victoria’s Secret
技術: AIエージェント
目的: 店舗スタッフの情報検索支援
解決する課題: 製品の在庫情報やフィッティングのアドバイスをリアルタイムで提供し、顧客への推薦をパーソナライズ。Vodafone
技術: Vertex AI
目的: 契約条件の検索と理解
解決する課題: 10,000以上の契約条件を検索・理解し、通信事業者との契約を最適化。WellSky
技術: Google Cloud HealthcareとVertex AI
目的: ドキュメント作成時間の削減
解決する課題: 労働時間外のドキュメント作成時間を減少させ、従業員の効率を向上。Woolworths
技術: Google Workspaceの「Help me write」とGemini
目的: 従業員のコミュニケーション支援
解決する課題: 10,000以上の管理従業員が「Help me write」を使用してコミュニケーションを改善。Geminiを活用してプロモーションとカスタマーサービスを強化。Box
技術: AI対応アプリ
目的: マーケティング、金融サービス、HRのROI向上
解決する課題: AIアプリを開発し、企業のマーケティング活動や金融サービス、HR業務の効率と効果を高める。Typeface
技術: AIアプリ
目的: マーケティングとHRの強化
解決する課題: データ管理と検索機能をAIで強化し、業務効率を向上。Glean
技術: AIアプリ
目的: データ管理と検索の最適化
解決する課題: AIを活用してデータ管理を効率化し、検索機能を強化。CitiBank
技術: AIアプリ
目的: 金融サービスの効率化
解決する課題: AIアプリを開発し、金融業務の効率と顧客サービスを向上。Securiti AI
技術: AIアプリ
目的: データセキュリティとプライバシーの強化
解決する課題: AIを活用してデータセキュリティを強化し、プライバシーを確保。Highmark Health
技術: AIによる医療提供とイノベーション
目的: 医療効率とイノベーションの向上
解決する課題: Bristol Myers Squibbと連携し、医療提供とイノベーションをAIで改善。Freenome
技術: AIによる医療データ分析
目的: 医療データの効率とイノベーション向上
解決する課題: Bristol Myers Squibbと協力し、医療データの効率的な分析とイノベーションを促進。Labelbox
技術: Vertex AIプラットフォーム統合AIモデル評価ソリューション
目的: AIモデルの評価と人間とAIの協働
解決する課題: 人間による評価ジョブをシームレスに開始し、質問応答や要約などの基準を設定。信頼性の高いAIシステムを迅速に展開。
データエージェント
Leroy Merlin
技術: Vertex AI
目的: Pull Request Analyzerの開発
解決する課題: コード変更を要約し、開発者がプロジェクトを迅速に理解し、コードレビューの効率を向上。Linear
技術: AIによるチケット管理
目的: 重複チケットの検出と防止
解決する課題: Similar Issues機能を使用して重複または重複チケットを検出し、データの正確性を確保。Magic
技術: 生成AI開発者プラットフォーム
目的: 大規模なコードベースの管理とクエリ
解決する課題: 100百万トークンのコンテキストウィンドウを持つプラットフォームで、生成AI支援を使用して大規模なコードベースを効率的にクエリし、構築。Pinecone
技術: AIアプリケーションインフラ
目的: 正確で安全かつスケーラブルなAIアプリケーションの構築支援
解決する課題: 生成AIアプリを独自データで強化し、AI検索、情報検索強化生成、コーディングエージェントなどに容易に対応。Regnology
技術: Gemini 1.5 Pro
目的: Ticket-to-Code Writerツールの開発
解決する課題: バグチケットをアクション可能なコードに自動変換し、ソフトウェア開発プロセスを大幅に効率化。Weights & Biases
技術: W&B Weave
目的: 生成AIアプリのトラッキング、評価、デバッグ
解決する課題: Geminiを使用して生成AIアプリケーションのトラッキング、評価、デバッグを支援し、デモから本番環境への移行を自信を持って行えるようにする。Capgemini
技術: Code Assist
目的: ソフトウェアエンジニアリングの生産性とコード品質の向上
解決する課題: Code Assistを使用してコーディングの作業負荷を軽減し、安定したコード品質を実現。Commerzbank
技術: Code Assistのセキュリティ機能
目的: 開発者の効率向上
解決する課題: Code Assistの堅牢なセキュリティとコンプライアンス機能を強化し、開発プロセスを安全かつ効率的に。Quantiphi
技術: Code Assistパイロット
目的: 開発者の生産性向上
解決する課題: Code Assistパイロットで開発者の生産性を30%以上向上させ、作業効率を改善。Replit
技術: Ghostwriter
目的: コラボレーティブコード編集プラットフォームの強化
解決する課題: Google CloudインフラとGhostwriterを統合し、共同コード編集を強化。Google CloudとWorkspaceの開発者にReplitのプラットフォームへのアクセスを提供。Seattle Children's
技術: AIによるデータエンジニアリング
目的: データエンジニアリングの生産性向上と開発加速
解決する課題: AIを使用してデータエンジニアリングプロセスを効率化し、開発スピードを向上。Turing
技術: Gemini Code Assist
目的: 開発者の生産性とコーディング体験の向上
解決する課題: プライベートコードベースにカスタマイズされたCode Assistを使用し、開発者の生産性を30%向上させ、日常のコーディング作業をより楽しく。Wayfair
技術: Code Assist
目的: 開発環境の設定時間短縮とコードパフォーマンス向上
解決する課題: Code Assistをパイロット導入し、環境設定時間を55%短縮、コードパフォーマンスを48%向上。開発者の満足度も60%向上。
セキュリティエージェント
180 Seguros
技術: Google Cloud AIとBigQuery
目的: データ管理プラットフォームの強化
解決する課題: 運用メトリックの追跡を改善し、クエリ時間を3倍に短縮。Addy AI
技術: Vertex AI
目的: 住宅ローンと銀行の貸出プロセスの自動化
解決する課題: 長いメールスレッドからローン機会の詳細を抽出し、貸出プロセスを効率化。Bayer Crop Science
技術: AIによるデータ分析
目的: 農業プラットフォームClimate FieldViewの開発
解決する課題: 250以上のデータレイヤーと数十億のデータポイントを活用し、AI推奨で農地設計とモニタリングを効率化。収量を増加させ、炭素排出を削減。CME Group
技術: AIツール
目的: クラウドベースのコモディティ取引プラットフォームの構築
解決する課題: 取引戦略の迅速な実験を可能にし、既存の取引フローを中断せずに深い洞察とスマートトレードを提供。Digits
技術: 生成AI
目的: スタートアップ向けの次世代会計ソフトウェア開発
解決する課題: AI駆動の簿記、経費管理、財務分析を提供し、ビジネスオーナーが財務の透明性を確保し、成長に集中できるよう支援。Elanco
技術: Vertex AIとGemini
目的: 重要なビジネスプロセスのサポート
解決する課題: Pharmacovigilance、顧客注文、臨床洞察などのプロセスを支援し、昨年の導入以来190万ドルのROIを達成。Full Fact
技術: 生成AI
目的: 誤情報の監視とファクトチェック
解決する課題: 30のファクトチェックパートナーが特定の主張や有害な情報に集中できるよう、生成AIを使用してストーリーを積極的に監視。Fullstory
技術: ユーザー行動分析AI
目的: チャットボット体験の向上
解決する課題: サイト上のユーザー行動を分析・要約し、チャットボットの応答をより関連性と正確性の高いものにして、顧客体験を向上。Gamuda Berhad
技術: Gemini対応会話型エージェント
目的: Tunnel Insightプラットフォームの強化
解決する課題: 建設プロジェクト中の情報提供を迅速化し、現場での意思決定をサポート。Intelligencia AI
技術: AIモデル
目的: 新薬研究の支援
解決する課題: Google CloudのAI最適化インフラを活用してスケーラブルな研究を実現し、正確かつ透明性の高い医薬品研究を推進。IPRally
技術: 自然言語処理 (NLP)
目的: 特許文書の検索可能なデータベースの構築
解決する課題: 1億2000万以上の特許文書にNLPを適用し、毎週20万以上の新しいソースを追加。正確で容易に検索可能なデータベースを提供。Ipsos
技術: Gemini 1.5 ProとFlashモデル
目的: データ分析ツールの開発
解決する課題: 市場調査チームがデータアナリストへの依頼を減らし、効率的にデータ分析を実行可能に。Materiom
技術: 生成AI
目的: バイオベースの新素材開発支援
解決する課題: 起業家が新しい堆肥化可能な材料を開発できるようにし、研究と情報収集を迅速化。Mendel
技術: 臨床AIシステム
目的: 患者データの統合
解決する課題: 医療データのサイロを統合し、治療や臨床試験の募集を支援。患者リクルートを強化。NeuroPace
技術: AIソリューション
目的: てんかん治療オプションの特定
解決する課題: 脳波パターンを分析し、効果的な治療オプションを迅速に特定。個別化ケアを促進。NotCo
技術: Gemini対応会話型AIチャットボット
目的: SAPシステムへのリアルタイムデータアクセス
解決する課題: 従業員が自然言語でSAPシステムをクエリし、リアルタイムでインサイトを取得。迅速なデータ駆動型意思決定を支援。SURA Investments
技術: AIベースの分析モデル
目的: 顧客ニーズの理解と満足度向上
解決する課題: 顧客データを分析し、ニーズをより深く理解することで、カスタマーエクスペリエンスと満足度を向上。AI21 Labs
技術: Contextual Answers (BigQuery統合)
目的: 会話形式でのデータクエリ
解決する課題: ユーザーが自然言語でデータをクエリし、高品質な回答を迅速に取得できるようにする。Anthropic
技術: Claude 3モデル (Vertex AI上で提供)
目的: 企業向けインテリジェンスとスピードの強化
解決する課題: 企業が多様なユースケースに対応できるよう、より多くのモデルオプションを提供し、知能、速度、コスト効率を向上。The Asteroid Institute
技術: AIによる天文データ分析
目的: 隠れた小惑星の発見
解決する課題: 太陽系の進化を研究する天文学者や、地球への衝突防止を目指す投資家・企業に対し、既存の天文データから隠れた小惑星を発見するツールを提供。Contextual
技術: カスタマイズ可能なAI
目的: 企業向けの信頼性高いAIソリューション
解決する課題: 内部ナレッジベースに基づいたプライバシー意識の高いAIを提供し、企業の信頼性とカスタマイズ性を向上。Cox 2M
技術: AI駆動の分析
目的: ビジネス意思決定の強化
解決する課題: AI分析を活用してビジネスの意思決定をスマートかつ迅速に行い、運営効率を向上。Essential AI
技術: Google Cloud TPU v5p
目的: AIモデルのトレーニング
解決する課題: Google CloudのAI最適化TPUチップを使用して自社のAIモデルを効率的にトレーニング。Generali Italia
技術: Vertex AI
目的: モデル評価パイプラインの構築
解決する課題: MLチームがモデルのパフォーマンスを迅速に評価・デプロイできるようにし、開発プロセスを効率化。Globo
技術: サービスエクステンションとMedia CDN
目的: ライブイベント中の海賊版防止
解決する課題: ライブイベント中に海賊版ストリームをリアルタイムでブロックし、コンテンツの保護を強化。Hugging Face
技術: オープンサイエンスとオープンソースAIモデル
目的: 企業が最新のAIを構築できる環境提供
解決する課題: オープンソースモデルとGoogle Cloudのハードウェア・ソフトウェアを連携させ、企業が自社のニーズに合ったAIを構築できるよう支援。Kakao Brain
技術: 大型韓国語特化LLMとKarlo (テキストから画像生成)
目的: 韓国語市場向けのAIソリューション提供
解決する課題: 最大66億パラメータの韓国語特化LLMを開発し、Karloでテキストから画像を生成。市場特化型のAIツールを提供。Mayo Clinic
技術: Vertex AI Search
目的: 臨床データへのアクセスと情報検索の加速
解決する課題: 50ペタバイトの臨床データを多言語で検索可能にし、科学研究者が迅速に情報を取得できるよう支援。McLaren Racing
技術: Google AI
目的: レースとトレーニング中のリアルタイムインサイト取得
解決する課題: ミリ秒単位のデータ分析で競争力を強化し、レース戦略を最適化。Mercado Libre
技術: BigQueryとLooker
目的: 配送業者と航空会社との容量計画の最適化
解決する課題: 配送ネットワークの効率を向上させ、迅速な出荷を実現。Mistral AI
技術: Google CloudのAI最適化インフラ
目的: LLMのテスト、構築、スケーリング
解決する課題: セキュリティとプライバシー基準を満たしながら、LLMの開発とスケーリングを効率化。MSCI
技術: Vertex AI、BigQuery、Cloud Run
目的: 気候関連リスク管理のためのデータセット拡充
解決する課題: 100万以上の資産ロケーションに関するデータを豊富にし、クライアントが気候リスクを管理するための洞察を提供。NewsCorp
技術: Vertex AI
目的: 大量のニュース記事とソースの検索
解決する課題: 毎日25億の記事を含む30,000のソースを検索し、情報収集を効率化。Orange
技術: Google Distributed Cloud
目的: ネットワークパフォーマンスと翻訳機能の向上
解決する課題: 26か国でローカルデータを保持しながら、AIを活用してネットワーク性能と翻訳能力を改善。Spotify
技術: Dataflow
目的: MLポッドキャストプレビューの大規模生成
解決する課題: データエンジニアリングとデータサイエンスの限界を押し広げ、ユーザーとクリエイター向けの体験を向上。UPS
技術: デジタルツイン
目的: 配送ネットワークの可視化
解決する課題: 全配送ネットワークのデジタルツインを構築し、従業員と顧客がリアルタイムでパッケージの位置を確認可能に。Workday
技術: Vertex SearchとConversation
目的: 自然言語処理によるデータインサイトの提供
解決する課題: 技術者と非技術者の両方がデータインサイトにアクセスしやすくし、業務効率を向上。Woven – Toyota
技術: AIハイパーコンピュータ
目的: 自動運転の支援
解決する課題: 大量のデータとAIを活用して自動運転を実現し、運用コストを50%削減。Broward County, Florida
技術: 地理空間機能とAI
目的: インフラ計画と監視の改善
解決する課題: 地域のレジリエンスを強化し、気候変動に対応したインフラの計画と監視を向上。Southern California Edison
技術: 地理空間機能とAI
目的: 地域レジリエンスの強化
解決する課題: 気候課題に直面するコミュニティのためにインフラの計画と監視を改善し、新たな洞察を生成。Kinaxis
技術: データ駆動のサプライチェーンAI
目的: ロジスティクスのシナリオモデリングとオペレーション管理
解決する課題: シナリオモデリング、計画、オペレーション管理をAIで自動化し、サプライチェーンの効率を向上。Dematic
技術: データ駆動のサプライチェーンAI
目的: 物流の自動化と計画
解決する課題: AIを活用して物流プロセスを自動化し、計画とオペレーションの効率を強化。NOAA
技術: Google Cloud AI
目的: 重要なデータインサイトの解放
解決する課題: 運営を効率化し、ミッション成果を改善するためにAIを活用してデータインサイトを提供。USAID
技術: Google Cloud AI
目的: ミッション成果の改善
解決する課題: 重要なデータインサイトをAIで解放し、運営を効率化し、責任あるAIの活用を重視。
セキュリティエージェント
Apex Fintech
技術: Gemini in Security
目的: 脅威検出の迅速化
解決する課題: 複雑な脅威検出の作成を数秒で実現し、セキュリティ対応のスピードを向上。Exabeam
技術: 生成AIコパイロット
目的: セキュリティアナリストの支援
解決する課題: セキュリティオペレーションプラットフォームに生成AIコパイロットを導入し、アナリストの作業を効率化。Fiserv
技術: Gemini in Security Operations
目的: セキュリティイベントの迅速な検出と対応
解決する課題: 脅威の要約、セキュリティイベントの検出・検証・対応を迅速化し、セキュリティ運用の効率を向上。NetRise
技術: Trace
目的: ソフトウェア供給チェーンのセキュリティ強化
解決する課題: AI駆動の意図駆動検索でソフトウェア資産を動機や目的に基づいて検索し、セキュリティを強化。Palo Alto Networks
技術: Gemini
目的: 24/7セキュリティプラットフォームサポート
解決する課題: 組織データとセキュリティプロトコルに基づいたグラウンディングにより、エージェントの効率と応答時間を向上。BBVA
技術: Google SecOps
目的: セキュリティ脅威の検出、調査、対応
解決する課題: セキュリティデータを数秒で表示し、自動化された応答を提供。セキュリティ対応の正確性、速度、スケールを向上。Behavox
技術: Google Cloud技術とLLM
目的: 金融機関向け規制遵守とフロントオフィスソリューションの提供
解決する課題: 業界をリードする規制遵守とフロントオフィスのソリューションを提供し、グローバルな金融機関のセキュリティを強化。Charles Schwab
技術: AI-powered Google SecOps
目的: 脅威対応の最適化
解決する課題: 自社のインテリジェンスを統合し、アナリストが脅威対応をより優先的に行えるようにする。Grupo Boticário
技術: リアルタイムセキュリティモデル
目的: 不正防止と問題検出
解決する課題: リアルタイムで不正行為を防止し、問題を迅速に検出・対応。Fiserv
技術: Gemini
目的: セキュリティオペレーションの効率化
解決する課題: セキュリティオペレーションエンジニアが脅威検出とプレイブックを迅速に作成し、アナリストが迅速に回答を得られるようにする。Palo Alto Networks’ Cortex XSIAM
技術: AI駆動セキュリティオペレーションプラットフォーム
目的: グローバルスケールでのサイバーセキュリティ保護
解決する課題: Vertex AI、BigQuery、Geminiモデルを活用し、リアルタイムでサイバー脅威を保護。Pfizer
技術: サイバーセキュリティデータ統合AI
目的: セキュリティデータの分析時間短縮
解決する課題: サイバーセキュリティデータソースを統合し、分析時間を数日から数秒に短縮。
クリエイティブエージェント
Adore Me
技術: Gemini for Google Workspace
目的: 製品説明の生成
解決する課題: 生成AIを使用して製品説明を1時間で作成。従来の30-40時間を大幅に短縮。Globo
技術: Google Cloud AI
目的: ストリーミングユーザー向けコンテンツのハイパーパーソナライズ
解決する課題: 観客体験を向上させるために、ユーザーの好みに合わせたパーソナライズされたコンテンツを提供。Higgsfield.ai
技術: テキストから画像生成AI「Diffuse 2.0」
目的: ユーザーの写真、動画、テキストを組み合わせたリアルなアバターの作成
解決する課題: 消費者向けにリアルなアバターを生成し、より没入感のある体験を提供。Jasper
技術: 生成AIモデル
目的: 創造性、ライティング、マーケティングに特化したAI資産の提供
解決する課題: ブランドに最適化されたデータ駆動型の資産を迅速かつ大規模に提供し、チームの効率を向上。Puma
技術: Imagen
目的: ウェブサイト製品写真のカスタマイズ
解決する課題: 市場ごとにローカライズされた写真を生成し、クリック率を10%向上。Radisson Hotel Group
技術: Vertex AIとGeminiモデル
目的: パーソナライズされた広告の大規模展開
解決する課題: Accentureと協力し、大規模なデータセットを活用して広告キャンペーンをパーソナライズ。生産性を50%、収益を20%以上増加。Square Enix
技術: 顧客データ分析AI
目的: ゲーマーのエンゲージメント向上
解決する課題: 顧客データを活用してAI最適化のマーケティング資産を開発。パーソナライズされたメールでメール開封率を20%、リテンション率を10%向上。Urmobo
技術: 仮想エージェント「Odin」
目的: ユーザー体験の改善とサポートチケットの削減
解決する課題: 自然言語でプラットフォームと対話可能にし、ユーザーが直感的に操作できるようにする。The World Bank
技術: 生成AI
目的: 開発介入の因果影響に関する研究文献からの情報抽出
解決する課題: 研究者が重要な情報を迅速に抽出し、意思決定者が資金を効果的に配分できるよう支援。Belk ECommerce
技術: 生成AI
目的: 製品説明の自動生成
解決する課題: デジタル小売の手動作業を自動化し、製品説明を迅速かつ一貫性を持って作成。Canva
技術: Vertex AI
目的: Magic Design for Videoの提供
解決する課題: ユーザーが面倒な編集ステップをスキップし、共有可能な動画を数秒で作成できるようにする。Carrefour
技術: Vertex AI
目的: Carrefour Marketing Studioの迅速な展開
解決する課題: ソーシャルネットワーク上でダイナミックなキャンペーンを自動化し、マーケティング活動を効率化。Major League Baseball
技術: AIによるStatcastプラットフォームの革新
目的: ライブインゲームインサイトの提供
解決する課題: チーム、放送局、ファンにリアルタイムの試合洞察を提供し、観戦体験を向上。Paramount
技術: VertexAI Text Bison
目的: Paramount+プラットフォームのメタデータとビデオ要約の自動化
解決する課題: パーソナライズされた視聴者体験を提供するために、メタデータとビデオ要約を効率的に生成。Procter & Gamble
技術: Imagen
目的: 内部生成AIプラットフォームの開発
解決する課題: フォトリアリスティックな画像とクリエイティブ資産の作成を加速し、マーケティングチームが高レベルの計画と優れた顧客体験に集中できるようにする。WPP
技術: Google Cloudの生成AI機能（Gemini 1.5 Pro）
目的: WPP Openによるインテリジェントマーケティングオペレーティングシステムの強化
解決する課題: コンテンツパフォーマンス予測の精度と速度を向上させ、パーソナライズ、クリエイティビティ、効率を新たなレベルに引き上げ
結論：AIの多様な活用が示す可能性
今回リストアップした185の事例から明らかなように、AI技術はさまざまな業務プロセスで大きな変革をもたらしています。顧客エクスペリエンスの改善から、内部業務の効率化、セキュリティ対応の迅速化、クリエイティブ作業の負担軽減に至るまで、AIは企業が直面する多くの課題を解決し、新たな価値を創出しています。
企業がAIをどのように導入し、どの目的で利用するかは、個別のビジネスニーズに依存しますが、共通して見られるのは、AIが持つ「効率化」と「創造力向上」の可能性です。これからもAI技術の進化とともに、さらなる業務改革が期待されます。