【2026】生成AIの活用事例12選を業界別に紹介！ビジネスに活用するコツや注意点も解説

「生成AIを活用したいが、どのように業務に取り入れればいいかわからない」「他社がどのように生成AIを活用しているのか知りたい」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。近年、生成AIはさまざまな領域で活用が進んでおり、業務効率化や新たな価値創出に貢献しています。

しかし、実際に自社で活用するとなると、具体的な使い方や導入イメージがつかめず、検討が止まってしまうケースも少なくありません。そこで本記事では、生成AIの活用事例を業界別にわかりやすく紹介するとともに、ビジネスで成果につなげるための活用のコツや注意点についても解説します。

生成AIとは？

生成AIとは、テキストや画像、音声などのデータをもとに、新しいコンテンツを自動で生み出すAI技術のことです。従来のAIは分析や予測が中心でしたが、生成AIは作ることに強みがあり、文章作成や資料作成、アイデア出しなど幅広い業務で活用が進んでいます。

例えば、メール文の作成や企画案のたたき台を短時間で用意できるため、業務効率の向上にもつながります。生成AIの活用によって、人が行っていた作業の一部を自動化しながら、より付加価値の高い業務に集中することが可能です。

生成AIを業務に活用する企業の割合

生成AIの活用は国内でも急速に進んではいるものの、日本は生成AIの活用が他国に比べて遅いのが実情です。総務省が公表した「令和7年版 情報通信白書」によると、中国は約95.8%、米国は約90.6%、ドイツも約90.3%と、いずれも9割以上の企業が生成AIを活用しており、すでにビジネスの中核として定着している状況です。

一方で、日本は約55.2%にとどまっており、生成AIの活用がまだ十分に進んでいないことが読み取れます。

出典：総務省｜令和7年版 情報通信白書

この差は、意思決定のスピードやデジタル投資の積極性、業務プロセスの見直し状況などが影響していると考えられます。海外では生成AIを活用して業務効率化や新規価値創出を加速させているのに対し、日本では活用の検討段階にある企業も多いのが現状です。

用途別｜生成AIの活用方法・使い方

ここからは生成AIの活用方法を以下4つの用途別に紹介します。また、文章生成と画像生成では実際の使い方についても紹介しています。

1. 文章生成
2. 画像生成
3. 音声生成
4. データ分析

①文章生成

生成AIの中でも導入が進んでいるのが文章生成の活用です。生成AIは指示に応じて自然な文章を短時間で作成できるため、これまで人が時間をかけていた作業を効率化できます。具体的な文章生成の業務例は以下のとおりです。

• ブログ記事・SEOコンテンツの作成
• メール文・営業資料の文章作成
• ホワイトペーパーやレポートの下書き作成
• マニュアルやFAQの作成

ただし、生成AIの文章をそのまま使うのではなく、事実確認や自社のトーンへの調整が重要です。あくまで叩き台として活用することで、効率と品質のバランスを取りながら成果につなげることができます。

文章生成の方法

ここではChatGPTを活用して、実際にメール文の生成を行います。まずはChatGPTを立ち上げて以下の画面中央にあるプロンプト入力欄に生成したい文章を入力します。

今回はメール文を作成してもらうために「取引先に送るお礼メールを作成してください。丁寧でビジネス向けの文章にしてください。」と入力します。以下のように出力されました。

まずはシンプルな指示から始めて、徐々に条件を追加しながら、自分に最適な活用方法を見つけていきましょう。

②画像生成

生成AIはテキストの指示から画像を生成できるため、デザイン制作の初期工程を効率化できます。従来はデザイナーが時間をかけて作成していたラフや素材も、生成AIを活用すれば短時間で複数パターンを用意することが可能です。これにより、アイデア出しやビジュアル検討のスピードが向上し、クリエイティブ制作全体の生産性が高まります。具体的な業務例としては、

• 広告バナーやSNS投稿用画像の作成
• プレゼン資料のビジュアル作成
• Webサイトのイメージ素材生成

一方で、生成AIによる画像は著作権やブランドイメージへの配慮が必要です。最終的には人の目で確認し、自社の世界観に合うよう調整しながら活用しましょう。

画像生成の方法

画像生成では、Geminiを活用していきます。Geminiを開くと以下のような画面が表示されるため、画面中央にプロンプトを入力していきます。

今回は「生成AIの仕組みについて図解化してください。」と入力します。以下のように図解化されました。

画像を生成する際は、条件などを細かく指定することでよりわかりやすい図解になるので、何度も生成を繰り返してみましょう。

③音声生成

音声生成における生成AIの活用も急速に広がっています。テキストを入力するだけで自然なナレーションや音声データを生成できるため、収録や編集にかかる手間を削減できます。特に動画コンテンツや音声コンテンツの制作において、スピードとコストの両面でメリットが大きい分野です。主に以下の生成・活用が可能です。

• 動画のナレーション作成
• コールセンターの自動応答音声
• 音声ガイドやアナウンスの作成

生成AIの音声は自然になってきていますが、細かなニュアンスや感情表現には調整が必要な場合もあります。用途に応じて人の声と使い分けながら活用することで、より効果的な運用をしましょう。

④データ分析

生成AIはデータ分析の分野でも活用が進んでおり、専門知識がなくてもデータを扱いやすくする点が特徴です。これまで分析ツールの操作や統計知識が必要だった業務も、生成AIを活用することで自然言語で指示を出すだけで結果を得られるようになっています。データ分析で活用できる業務は以下のとおりです。

• 売上データの分析・レポート作成
• 顧客データの傾向分析
• マーケティング施策の効果測定

ただし、生成AIによる分析結果は元データの質に大きく依存します。誤ったデータをもとに判断しないためにも、データの整備と結果の検証を前提に活用することが重要です。

ここまでさまざまな活用例について紹介しましたが、生成AIを使いこなすにはスキルや知識が必要です。そこでおすすめなのが「生成AIセミナー」です。生成AIセミナーはChatGPTをはじめとして、生成AIを活用してデータ分析・業務での活用だけでなく、自社独自の生成AIが作成できるまでを短期間で習得できます。まずは以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

以下の記事では、生成AIでできることについてわかりやすく解説していますので、あわせてご覧ください。

【2026】生成AIでできることは？できないこと・活用例・使い方を解説！

業界別｜生成AIの活用事例12選

ここからは以下4つの業界別に生成AIの活用事例を紹介していきます。

1. 金融業界
2. 製造業界
3. 建設業界
4. 小売・EC業界

①金融業界の生成AI活用事例

まずは金融業界における活用事例を3つ紹介します。

宮崎銀行｜融資稟議書作成の効率化

宮崎銀行では、融資業務における稟議書作成の工数が課題となっていました。従来は担当者が財務データの分析や業界調査を行いながら文章を手作業で作成しており、1件あたり約40分を要するなど、生産性向上の妨げとなっていたのです。

こうした状況に対し、生成AIを活用した稟議書作成支援システムを導入しました。行内データや外部情報を横断的に活用し、AIが論理的な構成で文章を自動生成する仕組みを構築しています。この生成AIの活用により、作成時間は2〜3分に短縮され、約95％の業務削減を実現しました。

出典：みやぎんアプリ

三井住友フィナンシャルグループ｜ナレッジ共有と業務支援の高度化

三井住友フィナンシャルグループでは、複雑な社内規定や業務知識の属人化が課題となっており、現場での判断や問い合わせ対応に時間がかかる状況が続いていました。特に営業店から本部への照会が多く、業務効率の低下につながっていたのです。

そこで同社は、生成AIを活用した社内アシスタントツール「SMBC-GAI」を開発しました。社内の膨大なナレッジを生成AIで活用できるようにすることで、行員が必要な情報に即時アクセスできる環境を整備しています。この生成AIの活用により、AIへの問い合わせは月間3,000件を超え、現場での自己解決が促進されました。

出典：金融IT協会

JPモルガン・チェース｜投資アドバイザリーの高度化

JPモルガン・チェースでは、投資判断に必要な情報収集と分析に多くの時間がかかる点が課題でした。従来はアナリストがニュースや市場データを手作業で調査し、銘柄選定を行っていたため、作業負担が大きく、迅速な意思決定が難しい状況でした。

この課題に対し、同社は生成AIを活用した「IndexGPT」を導入しました。生成AIを活用して膨大なデータを横断的に分析し、顧客の投資目的やリスク許容度に応じた戦略を自動提案する仕組みを構築しています。この生成AIの活用により、アナリストの作業時間は1日あたり2〜4時間削減され、より高度な分析業務に集中できるようになりました。

出典：JPMorgan

②製造業界の生成AI活用事例

製造業界における生成AIの活用事例を3つ紹介します。

トヨタ自動車｜AIエージェント活用による組織知の統合

トヨタ自動車では、自動車開発における専門領域の多様化により、必要な情報を迅速に見つけられないことや、知識の属人化が課題となっていました。特定の担当者に知見が集中することで、開発の遅延や判断ミスのリスクが高まっていたのです。

こうした課題に対し、同社はAIエージェント「O-Beya」を活用し、分散していた技術文書や過去の知見を統合しました。この活用により、エンジニアは必要な情報を即座に参照できるようになり、従来数日かかっていた検討作業が短縮されています。さらに、AIを活用した情報共有が議論の活性化を促し、組織全体で知識を活用する文化が醸成され、開発スピードと意思決定の精度向上につながっています。

出典：AI相談ラボ

JFEスチール｜AI活用によるナレッジ共有と若手支援

JFEスチールでは、過去のトラブル対応記録や技術文書が蓄積されている一方で、それらを十分に活用できず、熟練工の経験に依存している点が課題でした。必要な情報にたどり着くまでに時間がかかり、迅速な対応が難しい状況が続いていたのです。

この課題に対し、同社はAIを活用した検索システムを導入し、自然言語で過去の事例を横断的に活用できる環境を整備しました。この活用により、若手社員でも過去の知見を即座に活用しながら対応できるようになり、問題解決のスピードと精度が向上しました。また、生成AIを活用して組織全体の知識を有効活用することで、技術継承と業務効率化を同時に実現し、再発防止や安全性向上にも寄与しています。

出典：日本アイ・ビー・エム株式会社

キリンビール｜AI活用による需給管理の最適化

キリンビールでは、新商品やリニューアルに伴う資材需要の予測と発注管理が複雑化しており、過剰在庫や欠品のリスクが課題となっていました。従来は担当者の経験に基づいて判断していたため、工数がかかるだけでなく、属人的な運用にも限界がありました。

この課題に対し、同社はAIを活用した需給管理システムを導入し、最適な資材量の算出とシミュレーションを自動化しました。この活用により、需給の精度が向上するとともに、年間約1,000時間の業務時間を創出しています。創出された時間は戦略業務へと活用され、業務効率化と意思決定の高度化を同時に実現する結果となりました。

出典：BizRobo!

③建設業界の生成AI活用事例

3つ目は建設業界の生成AI活用事例を紹介します。

大林組｜生成AI活用による設計・施工の高度化

大林組では、建築設計の初期段階において顧客の要望に応じた複数のデザイン案を短時間で提示することが難しく、設計者の工数が増大している点が課題でした。また、施工現場では重機と作業員の接触事故リスクを低減するための安全対策も重要なテーマとなっていました。

こうした課題に対し、同社は生成AIを活用し、簡易なスケッチからリアルな外観デザインを自動生成する仕組みを導入しました。この活用により、デザイン検討のスピードが向上し、顧客との合意形成が迅速化しています。さらに施工現場ではAIを活用した映像解析により安全監視を強化し、事故リスクの低減を実現しました。

出典：大林組

竹中工務店｜生成AI活用によるナレッジ検索と業務効率化

竹中工務店では、過去の施工実績や図面、技術資料が膨大に蓄積されている一方で、それらを十分に活用できず、必要な情報を探すのに時間がかかる点が課題でした。特に建設プロジェクトでは過去事例の活用が重要であるにもかかわらず、検索性の低さが業務効率の低下を招いていたのです。

この課題に対し、同社は生成AIを活用したナレッジ検索システムを構築し、自然言語で情報を引き出せる環境を整備しました。この活用により、技術情報の検索や文書作成の負担が軽減され、安全管理業務にも活用が広がっています。結果として、全体の業務時間を32％削減し、創造的な業務へ時間を活用できる体制を実現しました。

出典：IT Leaders

清水建設｜生成AI活用による技能継承と施工品質の向上

清水建設では、シールドトンネル工事において熟練技術者の経験や勘に依存している点が課題であり、技術継承と品質の安定化が求められていました。特に地盤状況に応じた微細な操作は属人化しやすく、経験の浅い技術者では対応が難しい状況でした。

こうした課題に対し、同社は生成AIを活用し、熟練オペレーターの操作データや地盤情報を学習させた掘削支援システムを導入しました。この活用により、最適な操作指示をリアルタイムで提示できるようになり、若手でも高品質な施工が可能となっています。また、AIを活用してリスクを事前に把握できるため、施工ミスや事故の低減にもつながりました。

出典：清水建設

④小売・EC業界の生成AI活用事例

最後に小売・EC業界の生成AI活用事例を3つ紹介します。

セブン-イレブン・ジャパン｜生成AI活用による商品企画と発注の高度化

セブン-イレブン・ジャパンでは、商品企画において市場データの分析やアイデア創出に時間がかかり、トレンドへの迅速な対応が難しい点が課題でした。また、店舗ごとの発注業務も経験に依存しやすく、精度のばらつきや作業負担が大きい状況でした。

こうした課題に対し、同社は生成AIを活用し、販売データやSNS情報をもとに商品コンセプトや広告案を自動生成する仕組みを導入しました。この活用により、商品企画のスピードは最大で10分の1に短縮されています。さらにAIを活用した発注システムにより需要予測を高度化し、発注作業の時間を約40％削減しました。

出典：atlax

イオン｜生成AI活用による商品開発とバックオフィス効率化

イオングループでは、新しい商品アイデアの創出と大規模組織におけるバックオフィス業務の負荷が課題となっていました。従来の企画開発では発想が固定化しやすく、人事やデータ処理業務も多くの工数を要していたのです。

この課題に対し、同社は生成AIを活用し、商品開発においてはビジュアル生成を通じて新しい発想を引き出す取り組みを実施しました。この活用により、従来にない独創的な商品開発が可能となっています。また、バックオフィスでは生成AIを活用して人事業務や文章作成を効率化し、月間130時間の業務削減を達成しました。

出典：EXAWIZARDS

ファミリーマート｜生成AI活用による店舗運営と人材支援の強化

ファミリーマートでは、店舗責任者が不在の際に業務対応が滞ることや、マニュアル確認や本部への問い合わせに時間がかかる点が課題でした。また、教育コストの増加や業務知識の習得の遅れも問題となっていました。

こうした課題に対し、同社は人型AIアシスタントに生成AIを活用し、自然な会話で業務マニュアルを検索できる仕組みを導入しました。この活用により、スタッフはその場で必要な情報を即座に取得できるようになり、業務の不安を解消しています。また、過去の販売データも活用できるため、データに基づいた販売計画の立案も可能となりました。さらに文書作成などの時間を最大50％削減するなど、組織全体の生産性向上につながっています。

出典：ファミリーマート

生成AIをビジネスに活用するコツ

ここからは生成AIをビジネスに活用するコツを3つ紹介します。

1. タスクではなくプロセスに組み込む
2. 独自のコンテキストを与える
3. RAGの構築を検討する

①タスクではなくプロセスに組み込む

生成AIを単発のタスクで活用するだけでは、期待したほどの効果は得られません。例えば、文章作成だけ活用するといった使い方では、業務全体の効率化にはつながりにくいのが実情です。重要なのは、業務の一部ではなくプロセス全体に生成AIを活用することです。

業務の一連の流れに活用を組み込むことで、作業の重複や無駄を削減できます。例えば、企画段階で生成AIを活用して構成案を作り、そのまま文章生成や改善にも活用することで、一貫した効率化が可能になります。

②独自のコンテキストを与える

生成AIを効果的に活用するためには、一般的な指示だけでなく、自社ならではの情報や前提条件を与えることが重要です。生成AIは入力された情報をもとに出力を行うため、コンテキストが不足していると、誰にでも当てはまる汎用的な回答になってしまいます。

例えば、自社のターゲット顧客、過去の成功事例、商品特徴などを具体的に入力して活用することで、より実務に直結したアウトプットが得られます。また、社内ルールやトーン&マナーを反映させることで、修正工数の削減にもつながります。

③RAGの構築を検討する

生成AIの活用を高度化するためには、RAG（検索拡張生成）の構築を検討することが有効です。RAGとは、自社のデータベースやドキュメントを検索し、その情報をもとに生成AIが回答する仕組みのことです。

通常の生成AIは学習データに依存するため、最新情報や社内情報には対応しきれない場合がありますが、RAGを活用することで正確で最新の情報を反映した出力が可能になります。例えば、社内マニュアルやFAQを連携して活用することで、問い合わせ対応やナレッジ共有の精度が向上します。

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生成AIをビジネスに活用する際の注意点

最後に生成AIをビジネスに活用する際の注意点を2つ紹介します。

1. 機密情報・個人情報の漏洩
2. ハルシネーションへの対策

①機密情報・個人情報の漏洩

生成AIをビジネスで活用する際に注意すべき点が、機密情報や個人情報の漏洩です。便利だからといって、顧客情報や社内の重要データをそのまま入力して活用してしまうと、外部サービスに情報が送信されるリスクがあります。

特にクラウド型の生成AIを活用する場合、入力データの取り扱い方針を事前に確認することが必須です。対策としては、匿名化やマスキングを行ったうえで活用する、社内専用環境で生成AIを活用するなどの対応が有効です。また、利用ルールを明確化し、従業員全体で安全な活用方法を共有することも重要です。

②ハルシネーションへの対策

生成AIは自然な文章を生成できる一方で、事実とは異なる内容をあたかも正しい情報のように出力してしまうことがあり、ハルシネーションと呼びます。そのため、出力された内容をそのまま業務に活用するのではなく、必ず人の目で確認するプロセスを組み込むことが重要です。

また、信頼できるデータをもとに活用する、RAGなどの仕組みを活用して根拠情報を参照できる状態にすることで、精度を高めることができます。このように、生成AIを正しく活用するためには鵜呑みにしない運用設計が必要です。

生成AIを安全に使用したい方は、以下の記事を参照ください。

【2026】生成AIガイドラインとは｜必要性や作成の流れを注意点とあわせて紹介

生成AIの活用事例についてのまとめ

生成AIは単なる効率化ツールではなく、業務プロセス全体に活用することで、生産性向上や新たな価値創出を実現できる点が特徴です。一方で、機密情報の取り扱いやハルシネーションといったリスクもあるため、正しい理解と運用設計のもとで活用することが重要です。

自社の業務に適した形で生成AIを活用し、小さな導入から改善を重ねることで、競争力強化につなげていきましょう。