業務フローを変えるビジネスにおけるAI活用事例10選

企業は日々、大量の情報とタスクを扱っているため、重要な業務が遅れやすくなります。AIを使えば、優先度の高い業務に集中したまま、こうした負荷の一部をより迅速に処理できます。AIは、調査、更新情報の追跡、情報の整理、アイデアを業務で活用できる成果物に変えることを支援します。この記事でビジネスにおけるAI活用事例を確認し、AIを現代のワークフローに実用的に取り入れる方法を見つけましょう。

AIは、カスタマーサービスやマーケティングからデータ分析、リスク管理まで、さまざまな領域で企業を支援できます。以下のビジネスにおけるAI活用例は、さまざまなチームがAIを使って手作業を減らし、有用な洞察を得て、日常的なプロセスを改善する方法を示しています。

AIには多くの活用方法があるため、技術そのものだけでなく、実際の業務に目を向けることが重要です。以下のビジネスにおけるAI活用例では、企業がAIを使って日々の課題を解決し、時間を節約し、より良いワークフローを実現する方法を紹介します。

AIは、顧客ニーズへの対応をより迅速かつ効率的にすることで、カスタマーサービスを変革しています。AI搭載ツールは顧客からの質問を理解し、即座に回答を提供するとともに、大量の問い合わせ対応をサポートチームが処理するのを支援します。繰り返しのやり取りを自動化することで、企業は応答時間を短縮し、人間のエージェントは個別の対応が必要な、より複雑な問題に集中できます。

主な活用例

• 即時サポートのためのAIチャットボット： よくある質問に回答し、製品情報を提供し、基本的なトラブルシューティングを顧客に案内します。

• チケットの自動分類： 顧客からの依頼をトピック、緊急度、担当部署ごとに分類し、応答時間を短縮します。

• AIによる返信候補： 顧客履歴や会話の文脈に基づき、個別に最適化した返信の下書きを生成します。

• 顧客感情分析： フィードバックや会話を分析して顧客の懸念を把握し、サービス品質の改善につなげます。

実例：AutodeskはAIで顧客からの問い合わせに対応

Autodeskは、IBM Watson Assistantを使用した仮想カスタマーサービスエージェントを開発しました。このAIは自然言語処理とディープラーニングを用いて、顧客からの問い合わせの意図と文脈を理解し、自動で回答します。IBMが公開した事例によると、この仮想エージェントは月間約100,000件の会話に対応し、60種類のユースケースを認識することで、カスタマーサービスチームがより複雑な依頼に集中できるよう支援しています。

生成AIは、さまざまなチャネルで一貫性を保ちながら、企業がマーケティングコンテンツをより効率的に作成するのを支援します。マーケティングチームはAIを活用してアイデアを出し、コンテンツの下書きを作成し、異なる対象者に合わせてメッセージを調整することで、クリエイティブな作業の流れを迅速化できます。ゼロから始める代わりに、チームはAIをクリエイティブパートナーとして活用し、キャンペーンの企画やコンテンツ制作を進められます。

主な活用例

• ブログ・記事の作成： コンテンツの構成、下書き、要約、SEOを重視した素材を作成します。

• ソーシャルメディアコンテンツの作成： プラットフォームごとに、キャプション、投稿アイデア、キャンペーンのコンセプトを生成します。

• メールマーケティングの最適化： パーソナライズしたメールの下書きを作成し、顧客セグメントに応じてメッセージを調整します。

• 広告コピーの生成とテスト： 見出し、説明文、販促メッセージの複数バージョンを作成します。

実例：Coca-Colaはクリエイティブキャンペーンに生成AIを活用

Coca-Colaは、OpenAIとBain & Companyが開発したAI搭載プラットフォーム「Create Real Magic」を開始しました。このキャンペーンでは、Coca-Colaのブランド素材と生成AIを使って、ユーザーがオリジナルアートワークを制作できました。その後Coca-Colaは、ホリデーキャンペーンやその他の消費者向けクリエイティブ体験にも、生成AIの活用を広げています。

AIは、顧客情報の分析、繰り返し作業の自動化、営業プロセス全体での分析結果の提供を通じて、営業チームの効率向上を支援します。見込み顧客の特定からパーソナライズしたアプローチの準備まで、AIにより営業担当者は事務作業に費やす時間を減らし、顧客関係の構築により多くの時間を充てられます。

主な活用例

• リードのスコアリングと選別： 顧客行動を分析し、有望なリードを特定します。

• 営業メールの自動化： パーソナライズしたアプローチメールやフォローアップメッセージを生成します。

• 会議の要約とアクション項目： 営業での会話から要点を抽出し、フォローアップタスクを作成します。

• 売上予測： 過去のデータを分析し、今後の売上傾向を予測します。

実例：KPNはAIで営業チームを支援

KPNは、マーケティングチームと営業チームを支援するため、Salesforceと連携したMicrosoft 365 Copilot for Salesを導入しました。同社はAIツールを活用し、リードの創出と選別、定型業務の自動化、顧客データの品質向上、営業提案の支援を行っています。KPNは、マーケティングおよび営業部門の従業員50人を対象とした概念実証から開始しました。

企業は日々大量のデータを生み出していますが、その情報を有用なインサイトに変えるのは容易ではありません。AIは、複雑なデータセットを分析し、パターンを特定し、手作業の分析では見落とされる可能性がある傾向を発見するのに役立ちます。これによりチームは、より迅速にデータに基づく意思決定を行い、顧客、市場、事業のパフォーマンスをより深く理解できます。

主な活用例

• レポート作成の自動化： ビジネスデータを要約し、より迅速にレポートを生成します。

• トレンド分析： 顧客行動や市場環境の変化を特定します。

• 予測分析： 需要、売上実績、将来の結果を予測します。

• データ要約： 大規模なデータセットを分かりやすいビジネス上の洞察に変換します。

実例：Wipro EnterprisesはAIを活用して売上に関する洞察を生成

Wipro Enterprisesは、Vertex AIとBigQueryを使用して営業変革プラットフォームを構築しました。そのレコメンデーションエンジンは、過去の売上、地域の購買傾向、店舗の購買力を分析し、営業チーム向けに商品を推奨します。Google Cloudによると、このアプローチにより小売店1店舗当たりの商品ライン数が15%から20%増加しました。

AIを活用した自動化は、反復的な手作業を減らし、ワークフローの効率を高めることで、日常業務の効率化に役立ちます。決められたルールに従う従来の自動化とは異なり、AIは情報を理解し、判断し、さまざまな状況に対応できます。これにより、チームは部門をまたぐより複雑なプロセスも自動化できます。

主な活用例

• 文書処理： 請求書、契約書、業務文書から情報を抽出します。

• タスクの自動化： スケジュール管理、レポート作成、リマインダーなどの定期的なタスクを処理します。

• ワークフローの連携： 業務プロセスの各ステップをつなぎ、手作業による引き継ぎを減らします。

• 情報検索： 社内リソースから関連データをすばやく見つけます。

実例：BMW Groupは生成AIで調達レビューを自動化

BMW GroupはAWSおよびBoston Consulting Groupと協力し、調達向けの生成AIソリューションであるOffer Analystを開発しました。このツールは、調達チームによるサプライヤーの提案内容の分析を支援し、以前は多くの手作業と調整を必要としていたプロセスを効率化します。

AIアシスタントは、従業員の生産性向上と社内連携の促進に役立つツールになりつつあります。社内の知識ソースと接続することで、AIは従業員が回答をすばやく見つけ、プロセスを理解し、日々のタスクを完了できるよう支援します。これにより情報を探す時間を減らし、チームはより価値の高い業務に集中できます。

主な活用例

• 社内ナレッジ検索： 社内文書やデータベースから情報を見つけます。

• 従業員オンボーディング支援： 会社の方針やプロセスに関するよくある質問に答えます。

• 会議支援： 議論を要約し、アクション項目を作成します。

• 社内サポートアシスタント： 人事、IT、業務運用に関する従業員の質問解決を支援します。

実例：Starbucksは生成AIで従業員を支援

Starbucksは、コーヒーショップの従業員向けに設計された生成AI搭載バーチャルアシスタント、Green Dot Assistを導入しました。バリスタは店内のiPadから質問でき、レシピ、日常業務、サービス基準、在庫に関するガイダンスなど、業務に必要な情報について会話形式で回答を得られます。Starbucksは当初、このツールを35店舗のコーヒーショップで試験導入しました。

AIは、人事チームが採用プロセスを改善し、従業員に関する業務をより効率的に管理することを支援します。候補者情報の分析や事務作業の自動化により、AIは人事担当者の負担を軽減するとともに、より適切な人員計画と従業員体験の向上を支えます。

主な活用例

• 履歴書のスクリーニング： スキルが職務要件に合致する候補者を特定します。

• 面接日程の調整： 連絡やカレンダー管理を自動化します。

• 従業員の育成： 個々に適した研修リソースを推奨します。

• 人員分析： 採用の傾向と人員ニーズを特定します。

実例：Silver Egg Technologyは生成AIを履歴書選考に活用

Silver Egg TechnologyはIBMと提携し、職務記述書に照らして履歴書を選考するためのwatsonx.aiの検証を行いました。同社はサンプルのCVと職務記述書を提供し、システムが候補者を評価して、採用に適している可能性のある応募者を特定できるようにしました。IBMによると、この概念実証では採用プロセスを75%高速化できる可能性が示されました。

AIは、需要パターンの分析、リソースの最適化、起こり得る混乱の予測を通じて、より高度で変化に迅速に対応できるサプライチェーンの構築を支援します。企業はAIを活用して在庫管理を改善し、運用コストを削減するとともに、物流や調達のプロセス全体で迅速な意思決定を行えます。

主な活用例

• 需要予測： 将来の顧客需要や季節的な変動を予測します。

• 在庫の最適化： 適正な在庫水準を維持し、廃棄を減らします。

• 物流計画： 配送ルートと輸送効率を改善します。

• サプライヤー管理： サプライヤーの実績とリスクを分析します。

実例：AmazonはAIで製品需要を予測

Amazonは、Supply Chain Optimization Technologies（SCOT）を通じてAIと機械学習を活用し、需要を予測するとともに、どの製品を、どの数量で、どのフルフィルメント施設に在庫するかを決定しています。Amazonによると、そのシステムは毎日数億種類の製品の需要を予測しています。新しい予測モデルでは、地域ごとの需要を予測する際に、天候や祝日の予定などの要因も考慮します。

AIは、顧客ニーズの調査から初期コンセプトの作成、設計の改善まで、開発プロセス全体で製品チームを支援します。フィードバックを分析してアイデアを生み出すことで、AIは企業がより多くの可能性を検討し、製品をより効率的に市場へ投入できるようにします。

主な活用例

• 顧客調査の分析： レビューやフィードバックからユーザーニーズを特定します。

• 製品アイデアの創出： 市場機会に基づいて新しいコンセプトを生み出します。

• プロトタイプの作成： 製品アイデアの初期バージョンを迅速に作成します。

• 設計の改善： ユーザーの好みに基づいて調整案を提案します。

実例：Mabeは機械学習で製品開発を改善

大手家電メーカーのMabeは、機械学習とデータ可視化を活用し、市場で使用されている製品から得られるセンサーデータを分析しています。同社は得られた知見を活用して、顧客が家電製品をどのように使用しているかを把握し、起こり得る故障を予測するとともに、新製品モデルの開発に役立てています。Siemensによると、このアプローチはMabeの製品開発プロセスの改善と、より効率的な開発戦略の策定に貢献しました。

AIは、大量のデータを分析して異常なパターンを検出することで、企業が潜在的なリスクを特定するのに役立ちます。金融取引からサイバーセキュリティの監視まで、AIは組織が脅威により迅速に対応し、全体的なリスク管理プロセスを改善することを支援します。

主な活用例

• 不正検知： 不審な取引や異常な活動を特定します。

• サイバーセキュリティ監視： 潜在的なセキュリティ脅威を検出します。

• リスク評価： データを分析して、起こり得る事業リスクを予測します。

• コンプライアンス監視： 規制要件に照らして文書や活動を確認します。

実例：MastercardはAIで決済不正を検知

MastercardはAIと機械学習を活用して決済活動を分析し、リアルタイムの不正検知とリスク判定を支援しています。MastercardのBrighterion AIを搭載したTransaction Risk Managementソリューションは、取引をリアルタイムで評価し、誤検知を抑えながら不正の可能性を特定します。Mastercardによると、この技術は顧客体験への影響を最小限に抑えつつ、追加的な不正を最大40%検知できます。

AIが事業のさまざまな領域を支援できると分かったら、次はその機能を実際の業務で活用することが重要です。チームには、日々の業務プロセスに手順を増やすことなく、複雑な作業に対応できるツールが必要です。

Kimi Workは、リサーチ、コンテンツ作成、分析など、負荷の高い業務でAIを実用的に活用できるようチームを支援します。従業員は大量の情報を扱い、それを分かりやすく役立つ成果物にまとめられます。また、共同作業を支援し、複雑な業務をより効率的に進めることもできます。そのためKimi Workは、日常のワークフローにAIを取り入れたい企業にとって有用な選択肢です。

複雑なビジネス業務には、多くの場合、複数の手順、ツール、情報源が関わります。Kimi Workはこうした手順を一つにまとめ、チームがプロセス管理に費やす時間を減らし、結果の活用により多くの時間を充てられるようにします。こうしたワークフローを支える主な機能をご紹介します。

• 事業目標を完了したタスクへ変換： Kimi Workは、企業が目標の設定から成果の達成へ進むことを支援します。事業目標と期待する成果を指定するだけで、作業を分解し、必要な手順を計画してタスクを実行し、進捗を確認できます。ユーザーがすべての指示を手動で出す必要はありません。

• 複数のAIエージェントによる複雑なリサーチ： Kimi WorkはAgent Swarmを使用し、複数のAIエージェントが並行して作業することで、複雑なビジネスリサーチに対応します。幅広いリサーチ課題を、競合分析、顧客インサイト、価格調査、市場動向などの領域に分け、その結果を総合的な分析にまとめます。

• 事業の背景やデータに基づく作業： Kimi Workは、ローカルファイル、フォルダ、Webリソース、専門データベースを扱うことで、事業の背景を理解できます。これにより、一般的な回答ではなく、実際の情報に基づいて関連するビジネス資料を分析し、成果物を生成できます。

• すぐに使えるビジネス成果物の作成： Kimi Workは、リサーチ、分析、アイデアを実用的なビジネス資産に変換します。レポート、プレゼンテーション、スプレッドシート、Webサイト、コードを作成でき、チームはそれらをさらに編集、共有し、日々のワークフローで活用できます。

• 継続的なビジネスモニタリングの自動化： Kimi Workは、スケジュールされたワークフローを通じて、企業が重要な変化を継続的に把握できるよう支援します。競合他社、市場動向、顧客の兆候、事業指標を定期的に監視し、収集した情報を継続的な意思決定に役立つ構造化された更新情報に整理します。

• インタラクティブなダッシュボードとデスクトップウィジェットの作成： Kimi Workは、自然言語のプロンプトを使って、ビジネスニーズに合わせたダッシュボードやウィジェットを作成できます。市場の更新情報、競合他社の動き、プロジェクトの進捗、財務指標を確認できるインタラクティブな画面を作成し、特定の領域に注釈を付けたり選択したりしてさらに調整できます。よく使うウィジェットはデスクトップに固定し、すぐにアクセスすることも可能です。

AI導入は、一度きりの技術更新ではなく、継続的な取り組みとして進めることで最も効果を発揮します。実用的な機会を見つけ、有効な方法を試し、組織全体にAIを広げる前に確信を得ることが目標です。以下の手順を活用し、最初のAI実験からより広範な事業導入までをスムーズに進めましょう。

• AIで大きな効果が見込めるユースケースを特定する

まずは、多くの時間を要する作業、繰り返し発生する作業、または定期的に遅延を引き起こす作業を見つけます。AIで明確な事業課題を解決でき、測定可能な効果が得られる領域を優先してください。これにより、チームは実際に違いを生む改善に注力できます。

• 明確な目標と成功指標を設定する

ツールを選んだりプロジェクトを開始したりする前に、AIで何を改善したいのかを決めます。削減できた時間、コスト削減、応答時間の短縮、成果物の品質向上など、実用的な指標を設定してください。目標が明確であれば、進捗を測定し、プロジェクトが価値を生んでいるかを判断しやすくなります。

• データの品質と利用可能性を評価する

AIは、関連性が高く、正確で、適切に整理されたビジネスデータにアクセスできると、より高い性能を発揮します。企業がすでに保有する情報を確認し、欠落、古さ、重複、アクセスの難しさがある記録を特定してください。こうした問題に早い段階で対処することで、AIが生成する結果の品質と信頼性を高められます。

• 小規模なパイロットプロジェクトから始める

管理しやすいユースケースを一つ選び、まずは限定したチーム、プロセス、または部門で試します。小規模なパイロットにより、従業員は問題を特定し、フィードバックを共有し、技術がどのように機能するかを理解できます。そこで得た知見を基に改善してから、より大きなワークフローへAIを導入してください。

• 予算に合ったツールを選ぶ

AIツールは、機能、価格、拡張性、セキュリティ、既存ワークフローとの互換性に基づいて比較してください。現在のコストだけでなく、組織全体での利用が拡大した場合に見込まれる費用も検討します。チームが現時点で必要としていない、または使用しない高度な機能に費用を支払うことは避けましょう。

• 従業員にAIの活用方法を研修する

従業員には、AIツールを効果的に使う方法と、人の判断が引き続き重要となる場面について、実践的なガイダンスが必要です。有用なプロンプトの書き方、AIが生成した情報の確認、事業データの保護、誤った結果への対処に関する研修を提供してください。

• 結果を監視し、段階的に拡大する

AIワークフローの開始後もパフォーマンスを追跡し、当初の目標を満たしているかを確認します。指標を見直し、従業員のフィードバックを集め、対応が必要な予期しない問題がないかを確認してください。プロジェクトが継続的に価値を生んでいる場合は、他のチームやプロセスへ段階的に拡大します。

AIは、企業の時間を節約し、情報を効率的に管理し、日々の業務を簡素化するのに役立ちます。実用的なユースケースを選び、小さく始めることで、導入を進めやすくなります。ここで紹介したビジネスにおけるAIの事例は、テクノロジーが定型業務と複雑な業務の両方を支援できることを示しています。Kimi Workは、AIをビジネスワークフローに取り入れ、負荷の高い業務をより効率的に進めることを支援します。より強力なプライバシー保護とセキュリティ対策が必要な場合は、ビジネスニーズに合わせたAI機能を提供するKimi Businessをご利用ください。