【2026】【業種別】生成AI活用事例一覧！事例から得られるヒントの見つけ方や活用方法を解説

「生成AIが話題だけれど、自社ではどこから取り入れればいいのか分からない」「他社の成功事例を見ても、自分の業種に合うのかイメージできない」と悩みを抱える企業も多いでしょう。生成AIは業務効率化や価値創出の可能性があるものの、活用方法は業種によって異なります。

そこで本記事では、製造業・小売業・金融業など多様な業種別に、企業での生成AI活用事例15選を紹介。事例から得られるヒントの見つけ方や、自社への応用方法も解説します。また、成功事例を見るだけで終わらせず、自社の戦略に結びつけるための具体的な視点とステップも紹介します。

国内の企業で生成AIの導入は増えている？

そもそも生成AIは国内の企業で導入されているのでしょうか。総務省が公表する「令和6年版 情報通信白書」によると、生成AIを業務で使用中している企業の割合は効果を測定中も含めて、46.8%になっています。

出典：令和6年版 情報通信白書

この数値だけ見ると約半数の企業が生成AIの導入をしているという結果になりますが、同じくアメリカ・ドイツ・中国に比べると、活用状況は低いのが実情です。

この背景には、「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクが拡大すると思う」「著作権等の権利を侵害する可能性があると思う」と思う企業が多いためです。今後は、生成AIの活用をどれだけできるかで企業同士の競争優位性は変わるでしょう。

以下の記事では、生成AIを企業で活用する際の問題点についても解説していますので、あわせてご覧ください。

【2025】生成AIの7つの問題点とは？誤情報・漏洩・著作権トラブルを防ぐ方法を解説

【業種別】生成AI活用事例一覧

ここでは、生成AIの企業活用事例を一覧表で紹介します。詳細に関しては下記で紹介していますので、まずは一覧表で確認し、気になった企業の詳細を下記で確認しましょう。

①製造業界

まずは製造業界における生成AIの活用事例です。

• デンソー
• ボッシュ
• NEC

デンソー

従来ロボットは事前プログラム依存で想定外対応や自然な会話が困難という課題に対し、生成AI・音声認識・音声合成を統合した自律型ロボット技術を開発。

実証実験で接客品質を向上させ、幅広いシーンで活用可能な次世代ロボットの実用性を高めました。

ボッシュ

品質検査AI構築に必要な欠陥画像が不足し開発期間・コストが膨らむ課題に対し、ChatGPTで1.5万枚の高品質フェイク画像を生成し学習データに活用。

検査AI開発期間を半年短縮し、年間数千万円規模のコスト削減を達成しました。

NEC

生成AI活用環境や利用ルール不足で組織的活用が進まない課題に対し、専用環境「NEC Generative AI Service」を構築し、自社LLMとGPTを安全利用可能に。

業務効率化を実現し、顧客へのDX支援にも展開しました。

②建築業界

次に建築業界における生成AIの活用事例を紹介します。

• 大林組
• 西松建設
• 鹿島建設

大林組

設計初期のデザイン案作成に時間がかかり創造性が制限される課題に対し、スケッチから外観デザインを自動生成するAI設計支援ツール「AiCorb」を開発。

BIM連動により設計効率を高め、生産性25％向上を実現しました。

西松建設

通常のLLMでは専門性不足で建設技術文書作成に非効率な課題に対し、建設特化型LLMを導入し社内文書検索・技術文書作成を自動化。

計画立案精度を向上させ、ナレッジ活用を促進しました。

鹿島建設

現場資機材管理が目視・巡回依存で危険かつ非効率な課題に対し、ドローン空撮とAI認識を組み合わせた3D資機材管理システムを構築します。

その結果、作業時間を75％削減し、安全性と効率化を両立しました。

③運送業界

運送業界でも生成AIの活用はされています。3社紹介します。

• ヤマト運輸
• 佐川急便
• 日本通運

ヤマト運輸

訪日客対応の多言語化や配送問い合わせ増による業務負荷の課題に対し、生成AIキャラクターとFAQ自動応答システムを導入します。

案内精度を85％に向上させ、スタッフ負担軽減と顧客満足度向上を同時に達成しました。

佐川急便

物流2024年問題による人手不足と荷積み作業負担の課題に対し、AI搭載荷積みロボットを開発し最適配置を自動化。

省人化と効率化を進め、持続可能な物流への転換を加速しました。

日本通運

在庫管理がベテランの経験依存で過剰在庫や欠品リスクがある課題に対し、D2C向けAI出荷予測を導入し3か月先まで精度高く予測。

販売機会損失を防ぎ、在庫最適化を実現しました。

④金融業界

4つ目は金融業界です。紹介するのは以下の3社です。

• みずほ銀行
• SMBCグループ
• 三菱UFJ銀行

みずほ銀行

複雑な相談対応の質向上と面談記録作成負担の課題に対し、会話解析と記録自動生成AIを導入。

記録作成時間を短縮し、金融サービスの品質と効率を高めました。

SMBCグループ

生成AIを安全に活用し業務効率化と生産性向上を図る課題に対し、社内AI「SMBC-GAI」と経営者思考再現AIを開発します。

短期間導入で全社的効率化とカルチャー浸透を実現しました。

三菱UFJ銀行

三菱UFJ銀行では、営業での企業情報分析に時間がかかる課題に対し、Claudeを活用し非構造データを自動解析。

提案精度を高め、顧客獲得10倍・成約率30％改善を達成しました。

⑤IT業界

最後はIT業界における活用事例を3社紹介します。

• リクルート
• LINEヤフー
• メルカリ

リクルート

顧客体験向上と全社的AI活用推進が課題に対し、「じゃらんnet」に対話型提案機能を実装し社内AI教育を実施。

業務時間を大幅短縮し、創造性と効率を両立しました。

LINEヤフー

LINEヤフーでは、全社的な生成AI活用定着が課題に対し、全社員への利用義務化と独自ツール開発を実施します。

その結果、生産性2倍を目指し多数の効率化プロジェクトを推進中です。

メルカリ

メルカリでは、出品作業負担と売れ残り改善不足の課題に対し、AI出品サポートや改善提案機能を導入します。これは、商品の説明文などをサポートする機能です。

出品完了を最短化し、販売成功率向上と社内AI活用率拡大を実現しました。

生成AI活用事例の読み解き方

生成AIは単に見るだけでなく、活用事例からどのように自社で活用できるかのヒントを見つける方法を理解しておきましょう。

1. 成功の背景を読み解く
2. AIの役割と人の役割を切り分けて見る
3. 再現可能な要素と独自要素を区別する

①成功の背景を読み解く

生成AIの活用事例を見るときは、成果だけでなく「なぜその企業で成功したのか」という背景条件まで掘り下げることが重要です。

その際に見るべき項目は以下のとおりです。

• 業種
• 事業規模
• 社内のITリテラシー
• 既存のシステム環境
• 導入までの準備期間など

上記を見ることで自社に導入した場合の再現性や必要な条件が見えてきます。表面的な模倣ではなく、自社に適した形で戦略的に活用できます。

②AIの役割と人の役割を切り分けて見る

生成AI活用事例では、AIが担う工程と人間が担う工程が明確に分かれています。例えば、AIが文章や画像を生成し、人間が最終チェックや意思決定を行うケースや、AIがデータ分析を行い、人間が戦略に落とし込むケースなどです。

この役割分担を把握することで、AI導入後に必要となる人材スキルや研修が見え、運用段階でのトラブルや品質低下を防げます。また、自社業務にAIを組み込む最適なポイントを判断しやすくなるのも魅力です。

③再現可能な要素と独自要素を区別する

事例には、他社でも真似できる汎用的な要素と、その企業ならではの独自要素が混在しています。例えば、オープンソースAIの活用や業務マニュアル自動化は多くの企業で再現可能ですが、自社固有の顧客データやブランド資産を活かした活用法は簡単に真似できません。

この2つを切り分けて見ることで、「今すぐ実行できる施策」と「長期的に自社の強みとして育てる施策」を整理でき、導入計画の優先順位や判断が明確になります。

生成AIの事例を活用する方法

生成AIの活用事例からヒントを得たら、自社業務にどのように活用するかの段階です。ここでは3つの方法を紹介します。

1. 自社業務に置き換えてシミュレーションする
2. 小規模な試験運用を行う
3. 成功要因をテンプレート化して横展開する

①自社業務に置き換えてシミュレーションする

生成AI事例を参考にする際は、単に事例として眺めるのではなく、自社の業務フローや課題に当てはめてシミュレーションをしましょう。

例えば、他社が生成AIで顧客対応を自動化した事例を見たら、自社の問い合わせ件数や対応の流れ、必要な情報の種類を想定し、どの工程でAIを使えば最も効果的かを試算します。

これにより、導入効果の見込みや必要な初期条件が明確になり、失敗リスクを減らしながら活用の成功における可能性を高められます。

②小規模な試験運用を行う

自社に当てはまる生成AI活用法が見つかったら、いきなり全社導入せず、部署やプロジェクト単位での小規模な試験運用を行います。

例えば、カスタマーサポートの一部問い合わせや特定の業務だけに限定してAIを導入し、精度・速度・運用コスト・ユーザー満足度などを検証。この段階で改善点や課題を洗い出せば、大規模な導入時にスムーズに展開でき、不要な投資や運用トラブルを防止できます。

③成功要因をテンプレート化して横展開する

試験運用や特定部署での成功事例が得られたら、その成功要因を抽出し、手順や設定、評価基準をテンプレート化して社内全体に横展開します。テンプレート化が重要な理由は企業独自の資産になるためです。

また、仮に失敗をしてもテンプレートに沿ってどの部分が失敗の要因になったかを理解することができます。

生成AIの使い方に関しては以下の記事でも紹介していますので、参考までにご覧ください。

【2025】生成AIの使い方を用途別に解説！うまく生成するコツや注意点についても紹介

DX・AI人材育成研修サービスで生成AIを活用

ここまで生成AIの活用事例や活用方法について解説しましたが、どれだけ活用事例を見ても実行できる知識・スキルがなければ自社の業務に落とし込むことはできません。しかし、社内の生成AIに対するリテラシーを身につけるのは簡単ではありません。

そこで活用したいのが「DX・AI人材育成研修サービス」です。DX・AI人材育成研修サービスは、企業のDX推進に必要な人材を短期集中から中長期まで計画的に育成する研修プランを提供するサービスです。独自の「DXレベルチェック」で自社のDXスキルや弱点を可視化し、他社比較や必要な育成領域を特定。

その結果をもとに、教育体制構築コンサルティングで階層別のカリキュラムや研修体系を設計し、人事評価制度への組み込みにも対応します。

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生成AIの企業活用事例についてのまとめ

生成AIは業務効率化や新たな価値創出の可能性を秘めていますが、成果を出すためには事例を確認・収集するだけでは意味がありません。

重要なのは、成功の背景やAIと人の役割分担、再現可能な要素と独自要素を見極め、自社に合わせたシミュレーションや小規模運用を経て横展開するプロセスを理解することです。

本記事で紹介した15の業種別事例や活用方法を参考に、生成AIを活用してみてください。