AIは長年にわたり存在してきましたが、その能力の全貌が明らかになりつつあるのは今になってからです。ChatGPTのようなGenAIツールの登場により、AIは未来のSF技術というイメージから、日常のツールへと認識が変わりました。AIに対する認知度が高まり、その可能性に対する関心が、ビジネスの世界だけでなく広範囲に広がっています。
AIの導入が世界経済に大きな影響を与えることは明らかです。マッキンゼー・グローバル・インスティテュートの推計によると、生成AIは毎年、世界経済に2.6兆から4.4兆ドルの付加価値をもたらすとされています。
企業はこの革命を先取りしようと躍起になっており、AIを活用してビジネスに利益をもたらすさまざまな方法を模索しています。
こうした活用方法の中には、すでに広く普及しつつあるものもあります。例えば、カスタマーサービス用のチャットボットを利用し、質問に回答したり、よくある問題を解決することで、簡単な課題を迅速に処理し、人間のオペレーターをより複雑な対応に集中させるといったケースです。また、AIによるパーソナライズも人気の活用法の一つで、ストリーミングサービスが過去の視聴履歴をもとに顧客におすすめのコンテンツを提案することなどが挙げられます。さらに、コンテンツを生成するGenAIアプリケーションも、多くの企業で日常的に活用されるツールになりつつあります。AIコンテンツツールを活用することで、文章作成、プレゼンテーションやレポートの作成、情報収集などの業務を効率化することが可能になります。
AIOpsを導入する企業も増えており、インフラ、ネットワーク、アプリケーション、プロセスの管理をAIによって支援しています。AIOpsの主な活用例には以下のようなものがあります。
- データ管理と分析
- サービス稼働時間の維持とWebサイトの信頼性確保
- 異常検知および脅威の検出
- キャパシティ最適化
- アプリケーションのパフォーマンス維持
- 未解決のインシデントチケットの削減
これらのAI活用事例は広く知られるようになっていますが、新たなユースケースが日々開発されています。そして、AIツール自体も進化を続けています。
従来のボットは自然言語処理（NLP）や推論能力を持たず、特定のスクリプトに限定されていることが多いですが、現在ではGenAIとNLPを活用したコパイロット（支援AI）に置き換わりつつあります。これにより、より柔軟でダイナミックな支援が可能になりました。
さらに最近では、「エージェンティックAI（Agentic AI）」の台頭が注目されています。これらのAIシステムは推論能力を持ち、あまり人間の介入を必要とせずに、与えられた目標を達成するために自律的に意思決定を行うことができます。また、人間のように対話し、より自然なコミュニケーションを実現することが可能です。
業界別のAI活用事例
AIのユースケースには、多くの業界で共通して活用できるものもあれば、特定の業界や企業に特化したものもあります。この適応性こそがAIの大きな強みであり、企業が独自のソリューションを開発 できる要因となっています。以下に、さまざまな業界でAIがどのようにビジネスの成長を支えているかを紹介します。
消費財・小売業界
消費財や小売業界において、AIはバックエンド業務から顧客対応まで幅広い領域で活用されています。
- カスタマーサービス
- ユーザーの嗜好、行動、コンテキストの分析
- 価格戦略の最適化
- 需要予測と在庫管理
- 配送スケジュールの管理と追跡
- 店内での商品の検索支援
- バーチャル試着室
オンライン自動車購入ガイドとして信頼されているEdmundsは、生成AIの能力を活用し、「ディーラーのサービス品質」に関するレビューの識別とモデレーションの方法を一新しました。同社はGenAIモデルを導入することで、毎日数百件のレビューを自動分析し、オンライン掲載を迅速化。これにより、貴重なスタッフの時間を節約し、より重要な業務に集中できるようになりました。
クリエイティブ分野
ここ数年でAIの進化はクリエイティブ領域においても大きな注目を集め、業界の常識を変えるほどの影響を与えています。ChatGPT、DeepAI、DALL·E 3といった生成AIツールの登場により、自然言語のプロンプトを用いて高品質な文章、音楽、ビジュアルコンテンツを作成する、これまでにない機会が生まれました。
クリエイティブ分野におけるAIの活用例
- 自動動画編集
- 視覚効果（VFX）の強化
- 映画のプリプロダクション（企画・準備段階）
- インタラクティブなストーリーテリング
- グラフィックデザイン
- 編集・校正作業の自動化
従来のクリエイティブツールもAIの力を活用し、その機能を拡張しています。例えば、AdobeはFireflyという生成AIデザインモデルを提供し、Photoshop、Illustrator、Express、エンタープライズ向け製品の機能を強化しました。これらのモデルは、編集作業、パーソナライズされたコンテンツの作成、会話型のユーザー体験といったタスクの効率化と生産性向上を実現します。
さらに、AdobeはAdobe Sensei GenAIを発表しました。これは、Adobe Experience Cloud内での顧客体験ワークフローを支援するコパイロット（支援AI）であり、生産性の向上に貢献しています。
エネルギー・化学業界
エネルギー業界や化学業界においても、AIの活用が進んでいます。主なユースケースとしては以下のようなものがあります。
- 生産システム全体の主要指標の統合・分析
- スマートグリッド管理
- 掘削・探査の最適化
- 品質管理
- 潜在的な危険要因の特定による安全性向上
DuPontは、AIを活用して予測保全、信頼性分析、生産スケジュール管理、販売価格の最適化を行っています。同社は以前、顧客対応および従業員向けにチャットボットを導入しましたが、当初の成果は期待を下回るものでした。しかし、新たな大規模言語モデル（LLM）の登場により、チャットボットはより高速で正確になり、全体的な効果が大幅に向上しました。
金融・保険業界
金融業界および保険業界では、AIがさまざまな用途で活用されています。
- 規制遵守・モニタリングのためのデータ収集
- 不正や金融犯罪の検出
- データからのインサイト抽出
- トレーディングの監視および管理
- 引受審査（アンダーライティング）の迅速化
Allianz Direct（オンライン保険会社）は、GenAIを活用してカスタマーサービスエージェントの単純作業をAIに任せることで、コンタクトセンターのスタッフが顧客との関係構築に集中できるようにしました。同社の新しいAI搭載アプリケーションは、顧客対応において以前のバージョンより10%〜15%高い精度を実現しました。
医療業界
医療分野において、AIは患者の治療成果を向上させるだけでなく、人手不足と高い負担の中で働く医療従事者を支援する大きな可能性を秘めています。AIツールは医療研究において重要な貢献を果たしており、その他の主な活用例として以下が挙げられます。
- 患者データのリアルタイム収集・分析
- より正確な診断と治療計画の提供
- 医療メモの書き起こしや患者からの医療関連質問への対応の効率化
- 医療事務プロセスの最適化
- ロボット手術の成功率向上
また、自動化や予測分析の分野でもAIの活用は有望です。カンザスシティVAメディカルセンター（ミズーリ州カンザスシティ）では、入院患者が24時間以内により高度な治療が必要になるかどうかを予測するAIモデルを試験導入しました。このモデルを活用することで、リスク評価の精度が大幅に向上し、患者の死亡率の大幅な低下につながる可能性があることが明らかになりました。
製造業
AIは、設計から製品の納品に至るまで、製造業のあらゆるプロセスを支援するために活用されています。製造業におけるAIの応用範囲は広く、以下のようなユースケースが存在します。
- プロセスのボトルネックの特定と解決
- 技術者向けのコパイロット支援
- 機械との対話型インターフェースの実現
- 自然言語によるトラブルシューティング
- プロアクティブな（予防的な）フィールドサービスの提供
- 契約書、発注書、請求書の自動生成および最適化
予測機能は、AIが特に大きな価値を発揮する分野の一つです。例えば、サプライチェーンにおいて、AIを活用することで、長期・短期の需要予測や配送時間の精度を向上させ、業務効率化や顧客体験の向上を実現できます。
JetBlueは、ビジネス全体でAIと機械学習（ML）を積極的に活用し、社内業務にGenAIを導入することで、「最もデータ駆動型の航空会社」になることを目指しています。同社は「BlueSky」と呼ばれるエコシステムを構築し、大規模言語モデル（LLM）とリアルタイムコンポーネントを組み込んだネットワークを継続的に更新。このシステムにより、現場のスタッフがより迅速かつ正確な意思決定を行えるようになっています。
メディア・エンターテインメント業界
メディア・エンターテインメント業界では、長年にわたりAIを活用したコンテンツのキュレーションが行われてきました。例えば、
- Spotify は、過去の視聴履歴をもとに音楽をおすすめ
- YouTube は、ユーザーの視聴履歴に基づいたパーソナライズされた動画フィードを作成
- Netflix は、視聴履歴をもとにターゲットを絞った作品を提案
- LinkedIn は、ユーザーの履歴に基づいてニュースフィードを最適化
Showtime では、大量の視聴者データを収集し（視聴した番組、時間帯、使用デバイス、サブスクリプション履歴など）、機械学習を活用してインサイトを抽出。このデータ分析により、視聴者の行動予測、番組スケジュールの最適化、視聴者のエンゲージメント向上、解約率の低減を実現しています。
AIの主な活用例
- インテリジェント検索
- リアルタイムのコンテンツ品質フィードバック
- コンテンツの人気度予測
- ビデオゲームのチャレンジ要素のカスタマイズ
- 視聴者ターゲティングとセグメンテーション
- コンテンツの分類とカテゴリ分け
旅行・ホスピタリティ業界
旅行・ホスピタリティ業界では、AIを活用することで、現実世界の体験をより向上させることが可能になります。主なAIの活用例として、以下のようなものがあります。
- ダイナミックプライシング（需要に応じた価格調整）
- 手荷物の取り扱いなどのロジスティクス最適化
- 顔認識技術
- ゲスト体験の分析と最適化
- 在庫管理と購買システムの統合
EasyJet では、GenAIを活用し、技術的な知識を持たないビジネスユーザーでも、自然言語で質問をし、豊富なデータセットからインサイトを得られる環境を構築しました。現在、ビジネスユーザーは自然言語でデータと対話し、大規模言語モデル（LLM）によって提供されるインサイトを基に意思決定を行えるようになっています。
AI活用のための適切な基盤構築
AIが進化し続ける中、それに伴いAIソリューションも発展していきます。しかし、企業がこの変化に対応するためには、適切な基盤が必要です。データの価値を最大限に引き出しつつ、安全に管理できるデータインフラを整備することが不可欠です。
Databricks Data Intelligence Platform は、レイクハウスアーキテクチャを基盤とする最新のデータ管理ソリューションであり、企業がデータとAIの取り組みをより迅速に推進し、コストを削減できるよう支援します。
また、企業がAIユースケースを実装するには、高度なAIソリューションも必要です。Databricks Mosaic AIは、予測型MLモデルやGenAIアプリから、将来的なAIソリューションまで、AI/MLの構築・デプロイ・評価・ガバナンスを一元化できるツールを提供します。このMosaic AIはDatabricks Data Intelligence Platform上に構築されており、企業データと統合されたAIシステムを、安全かつコスト効率良く構築できるようになります。
さらにDatabricksは、企業の規模を問わずAIを活用できるようにするため、DBRX（オープンソースの汎用LLM）を提供しています。DBRXは、標準的なベンチマークで他のオープンソースモデルを上回る性能を発揮し、企業がカスタマイズ可能かつ透明性の高いGenAIをデータを犠牲にすることなく利用できるようにします。
世界中の10,000社以上の企業がDatabricksを活用し、BIからAIまで幅広いワークロードを処理しています。Databricksプラットフォームを14日間無料で試せるトライアルや、オンデマンドで受講可能な「Generative AI Fundamentals On-Deman Training」もぜひお試しください。
