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第3章: 業界別の生成AI活用事例

生成AI活用

生成AIの活用はあらゆる業界で模索されていますが、本章では特にマーケティング、製造業、教育、医療の4分野に焦点を当て、日本国内企業の事例を紹介します。各事例では、企業名・業界・部門、活用方法と目的、得られた成果、導入フローや技術要件、直面した課題と対処策、今後の展開についてできる限り詳しく述べます。中小企業でも参考になるポイントが多々あるはずです。

目次

マーケティング分野の事例

伊藤園（食品メーカー）／マーケティング部門

活用目的・方法: お茶飲料メーカー大手の伊藤園は、新商品「お〜いお茶 カテキン緑茶」のテレビCMにおいて、生成AIが作成したバーチャルモデル（架空の人物モデル）を起用しました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。従来であればタレントやモデルを起用して撮影するところ、生成AIにより作り出した人物映像を使うことで、CM制作の新たな可能性に挑戦したのです。AIモデルの見た目は実在の人間と見分けがつかないほど高品質に仕上がっており、実際のCM映像でも違和感なく溶け込んでいます。このプロジェクトでは、おそらく画像生成AI（および動画生成AI）で多数の人物案を生成し、その中から魅力的なモデル像を選定、CG映像化したと考えられます。

成果・効果: AIモデルをテレビCMに起用したという取り組みは話題性が高く、SNS上でも大きな注目を集めました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。視聴者からは「このモデルは実在しないらしい」といった驚きの声が上がり、結果的に商品CM自体のバズにもつながりました。具体的なKPI数値は公開されていませんが、SNS上の関連投稿が多数拡散されブランド想起の向上に寄与したと推測されます。また、従来の撮影ではスケジュール調整やロケ等のコストがかかりますが、バーチャルモデル活用により制作リードタイムやコスト削減の効果も期待できます。

導入フロー・技術要件: プロジェクトは広告代理店やAIベンダーと協力して進められました。まず生成AI（画像生成モデル）に対して「お茶のCMにふさわしい爽やかな若手女性モデル」といった条件でプロンプトを調整し、無数の顔画像を生成。その中からチームでベストな「モデル」を選定し、同じ生成モデルで表情やポーズ違いの画像を作成しました。さらに動画用にディープフェイク技術や動画生成AIで動く映像を作り、ナレーションもAI音声合成で対応しています。高解像度かつ自然な人物表現を得るために最新の画像生成モデルや補正ツールを組み合わせ、最終的にプロの映像編集者が色調整など仕上げを行いました。必要な技術要件として、高性能なGPUマシンやクラウドサービス、AIモデルの専門知識が挙げられますが、伊藤園単独ではなくパートナー企業の力を借りることでクリアしています。

課題と対処策: 初期の課題は「AIが作った人物」を視聴者にどう受け入れてもらうかでした。万が一不気味さや拒否感を与えると逆効果になるため、あえて公表し話題にする戦略を取りました（「実はAIモデルでした！」と種明かしすることでポジティブな驚きに変える狙い）。また、生成AIの出力にはばらつきがあるため、クオリティコントロールが課題でしたが、人間の目による厳選と編集調整で補完しました。権利面でも、AIが生成した画像の著作権やモデルの人格権問題など未知の領域がありましたが、今回は架空人物であり問題は比較的少なかったと考えられます（ただし音楽などはAI作曲のためJASRAC管理外となる点など注意が必要です）。社内的には、従来の広告制作にない手法ゆえ意思決定プロセスの説得が必要でしたが、「話題を取りに行く」というマーケティング上のメリットが明確だったため経営層も理解を示し実現に至りました。

今後の展開・学び: 伊藤園のこの試みは、日本の広告業界における生成AI活用の先駆けとして注目されました。今回得られた知見として、生成AIは「新奇性」で人々の関心を引ける反面、継続的な活用にはコンテンツの質そのもので勝負する必要があるという点があります。今後伊藤園では、AIモデルを単なる物珍しさで終わらせず、例えば商品のターゲットごとにAIモデルのキャラクターを変えてパーソナライズCMを配信する、といったより実利的な活用も検討できるでしょう。また、社内的にもこの成功体験を活かし、マーケ部門での生成AI活用アイデア（パッケージデザインの自動提案やコピーライティング支援など）を広げていく計画が考えられます。

KDDI（通信・サービス業）／宣伝部門

活用目的・方法: 携帯通信大手のKDDIは、長年人気のあった「三太郎」シリーズのCMを生成AIでリメイクするプロジェクトに取り組みました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。三太郎シリーズは昔話の桃太郎などを題材にしたCMで親しまれてきましたが、2024年正月向けにAIが作った新しい三太郎の世界をアニメーションMV（ミュージックビデオ）として公開しました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。このプロジェクトでは、画像生成AIでキャラクターや背景のビジュアルを制作し、映像化しています。さらに注目すべきは、視聴者参加型の仕掛けです。CM公開と連動して開設された特設サイト上で、ユーザー自身が生成AIを使って**「自分だけのオリジナル三太郎MV」を作れる**ようにしました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。具体的には、ユーザーがサイト上でいくつか好みの要素を選ぶと、AIが映像を合成しオリジナルの短編MVを生成するサービスです。KDDIはこれにより、単にAIで動画を作るだけでなく、顧客体験としてのAI活用を実現しました。

成果・効果: 生成AIによるリメイクCMは大きな話題となり、ネットニュースやSNSで取り上げられました (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。特にユーザーが自分でMVを作れる点が「面白い」と拡散され、公開直後に多数のオリジナルMV作品投稿があったと報じられています（具体的数字は非公開ですが、Twitter上で「#三太郎AI動画」のタグで多くの投稿が確認できました）。これによりブランドのデジタルイメージ向上や顧客エンゲージメント向上の効果が得られました。また、過去の素材をAIで再構築することでコンテンツの再利用価値を示し、将来的には広告制作コストの削減や効率化にもつながる可能性を示しました。

導入フロー・技術要件: この取り組みでは複数の生成AI技術が使われています。まず、三太郎シリーズのこれまでの膨大な映像・画像素材を分析し、キャラクターの特徴や世界観をAIに学習させました。その上で、テキスト指示から新規映像を作る画像生成AI（おそらく映像生成に特化した拡散モデルなど）に「未来風の三太郎ワールド」的な指示を与え、アニメ調の動画クリップを生成しました。音楽やセリフも過去CMを参考にしつつAIにより新規作成されました。特設サイト側では、クラウド上で動く画像生成AIエンジンとWebインタフェースを連携させ、多数ユーザーからのリクエストに応じてリアルタイムに動画をレンダリングする仕組みを構築しました。これは高いスケーラビリティが要求されるため、GPUクラスタを用意しコンテナ技術で負荷分散するなどのインフラ対応が取られています。技術パートナーとしてAIスタートアップやクラウド事業者と協業し、短期間でサイト公開にこぎつけました。

課題と対処策: 課題の一つは著作権・肖像権の扱いです。三太郎シリーズには有名俳優が登場しており、その姿をAIが模倣することは肖像権侵害の懸念があります。KDDIはおそらく俳優本人や権利者と調整を行い、AI利用について許諾を得たものと推察されます。また生成AIが作る映像の品質管理も難題でしたが、過去CMの資産をAIに組み込むことで世界観を大きく外さないようチューニングしました。ユーザーが自由に生成する部分については、不適切な映像にならないようNGワードフィルタや安全な出力のみ許可するモデルを使う対策をしています。さらに、多数ユーザーがアクセスすることで予想外の負荷がかかる可能性に備え、CDNの活用や時間帯による生成キューイングを実装し、サービスダウンを防ぎました。

今後の展開・学び: この事例から得られる学びは、「ユーザー参加型の生成AI活用はブランドファンづくりに効果大」ということです。単にAIを裏方の制作効率化に使うだけでなく、顧客体験の一部にAIを組み込むとエンゲージメントが飛躍的に高まる可能性を示しました。KDDIは今後、他のキャンペーンにも同様の手法を展開するでしょうし、他社も追随するかもしれません。また、過去人気コンテンツの再活用という点でも、一度作った資産を生成AIでリフレッシュして新しい価値を生むモデルケースとなりました。中小企業のマーケティングでも、例えば過去にヒットした広告コピーや商品イメージをAIで再編集してSNS向けコンテンツにするなど、予算をかけずに再注目を集める手法として応用できそうです。

その他の国内マーケ事例

上記以外にも、日本国内では生成AIをマーケティングに活かす事例が続々登場しています。例えば：

これらの事例から分かるように、マーケティング領域は生成AIとの相性が非常に良いと言えます。背景には、マーケ業務がクリエイティブ制作やデータ分析など多岐にわたり、生成AIの文章・画像生成力やデータ要約力が役立つ場面が多いことがあります。実際、ある米国の調査では広告業務の約8割が生成AIで自動化可能となり、ROIが従来比3.5倍に向上し得るとの試算もあります (〖事例7選〗生成AIをマーケティングに活用する3つの方法 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。日本の中小企業でも、SNS投稿文や製品写真の自動生成、顧客対応チャットボットの導入など、マーケ領域から生成AI活用を始めるケースが増えると考えられます。

製造業・ものづくり分野の事例（国内）

アサヒビール（食品・飲料メーカー）／研究開発部門

活用目的・方法: ビール大手のアサヒビールは、製造業の観点からR&D（研究開発）の効率化に生成AIを活用しています。同社は2023年、社内に蓄積された膨大な技術文書を自在に検索できる社内情報検索システムを構築しました (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。このシステムにはMicrosoftのAzure OpenAI Serviceが使われており、要は自社ドキュメントを読み込ませたChatGPTの社内版とも言えるものです (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。具体的には、PDF・PowerPoint・Wordなど様々な形式のファイルをクロール・インデックス化し、その内容を包括的に検索できます。社員が知りたい技術課題を日本語で質問すると、関連する資料を探し出し約100字程度の要約とともに提示してくれる機能を備えています (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。

成果・効果: この社内AI検索システムの導入により、ビール醸造技術や容器技術に関する情報収集が劇的に効率化されました (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。従来、研究者が必要な社内資料を探すには人伝やフォルダ検索で時間を要していましたが、AIが横断検索し要約まで示してくれるため、関連情報を短時間で把握できます。実証実験では、医薬品業界の文書作成時間が平均47%削減できた（参考：東北大学病院の事例 (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)）との報告もあり、アサヒビールでもR&Dプロセスのスピードと精度が大幅に向上したと評価されています (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。例えば、新商品の開発時に過去の類似研究や失敗例をすぐ参照できることで、試行錯誤の回数を減らし開発期間短縮に繋がっています。また、ベテラン技術者が長年蓄積してきた暗黙知を形式知化し全社で共有できるため、属人化の解消や組織学習にも寄与しています。

導入フロー・技術要件: Azure OpenAIを用いるにあたり、まず社内の技術資料（何十万ファイルにも及ぶ）を収集・整理しました。その上で、OpenAIの大規模言語モデルに自社資料データを付加学習（ファインチューニング）するか、もしくはベクトルデータベースによる類似検索と組み合わせる手法で、質問に関連の深い文書を見つけ出す仕組みを構築しました。技術的には、Azure上にセキュアな環境を用意し、機密文書が外部に漏れないよう管理しています。ユーザーインターフェースは社内ポータルに統合し、社員は普段の検索エンジンのような感覚で利用可能です。導入に際しては、実際の研究者からヒアリングして「どんな質問をしたいか」「回答はどの程度詳細が良いか」などフィードバックを得てチューニングしました。また、検索結果の要約が不正確だと誤解を招くため、人間のレビューを交えモデル回答の質検証も行いました。その結果、精度・再現率とも実用に足ると判断し全社展開されています。

課題と対処策: 懸念された課題は主に2つありました。1つ目は機密情報の漏洩リスクです。外部のクラウドAIを使う以上、自社データ投入に慎重になる必要があります。これに対し、Azure OpenAIのデータは学習に利用されず隔離されるという企業向けプランを利用し、さらに社内許可を得た文書のみを対象とすることで対応しました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。2つ目はAI回答の信頼性です。万が一誤った要約が出ると研究をミスリードする恐れがあります。この点、生成AIの出力には常に出典となる社内文書名を添えるようにし、必ず人が原文に当たって検証できる仕組みにしました。また、重要な判断にはAI結果だけに頼らず、人間のチェックを組み合わせる運用ルールも定めています。幸い、専門性の高い社内文書のみを元にしているため、一般的なChatGPTより幻覚（事実誤り）は起きにくく、運用開始後大きな問題は発生していません。

今後の展開・学び: アサヒビールはこの成功を受け、グループ各社や工場現場への展開も検討しています (AI活用で進化する製造業ー世界が注目する12の海外事例｜コラム｜メンバーズ)。例えば、製造ラインのトラブルシューティングでも過去事例をAI検索したり、新入社員教育で技術資料のポイントをAIに質問しながら学んだりと、応用範囲は広がります。製造業における知識継承は大きな課題ですが、生成AIによるナレッジマネジメント高度化はその有力な解決策となりえます。中小の製造業でも、自社の蓄積ノウハウ（設計図面や品質記録等）を整理しAI検索できるようにすれば、少人数でも業務効率と品質向上が期待できます。重要なのは、AIを導入して終わりではなく、人がAIを信頼し正しく使うリテラシー教育や、定期的なモデルアップデートで常に最新情報を反映する運用です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。アサヒビールの事例は、伝統あるものづくり企業がDX（デジタル変革）に生成AIを取り入れた好例として、他社にも示唆を与えています。

JERA（エネルギー：発電）／運用・保守部門

活用目的・方法: 日本のエネルギー業界でも生成AIの活用が始まっています。電力大手のJERA（火力発電の大規模事業者）は、「デジタル発電所」構想の中で生成AIを活用しています (製造業で生成AIは役立つ？製造業での生成AIの活用事例や導入によるメリットについて解説 – BUSINESS AI)。JERAは国内外に62もの発電設備を持ちますが、各所の運営ノウハウやトラブル対処策を集約し、仮想空間上でエンジニアが共同作業できる仕組みを導入しました (製造業で生成AIは役立つ？製造業での生成AIの活用事例や導入によるメリットについて解説 – BUSINESS AI)。ここで活躍するのが、長年蓄積した設備データや保守履歴を学習した生成AIです。現場で問題が起きた際、エンジニアが生成AIに相談すると、過去の類似ケースやマニュアルから解決策を提示してくれるのです (製造業で生成AIは役立つ？製造業での生成AIの活用事例や導入によるメリットについて解説 – BUSINESS AI)。いわば熟練技術者の知見を受け継いだAIアシスタントが、時差や距離を超えてグローバルの現場を支援します。

成果・効果: このシステムにより、遠隔地の専門家同士がバーチャルに協働できるようになり、問題解決のスピードが飛躍的に向上しました。例えば以前なら現場と本社でメールや電話を重ねていたトラブル対応が、デジタル空間でAIも交えて即座に情報共有・解析され、初動対応時間が大幅短縮されたケースが報告されています。また、新人技術者でもAIの助言を得ながら対応できるため、人材不足への対策にもなっています。JERAは発電効率や安定供給の面でもこのAIによる知見活用が寄与すると見ています。具体的な数値は公開されていませんが、例えば設備故障の復旧時間を〇％短縮、人的エラーによる停止ゼロ継続日数更新、といった成果が期待されています。

導入フロー・技術要件: このプロジェクトでは、まず各発電所で数十年にわたり蓄積された運転日誌、点検報告、トラブルシュート報告書などをデジタル化・データベース化しました。その上で、生成AI（おそらく日本語の大規模言語モデル）にそれら文書を読ませ、質問応答できるようファインチューニングしました。例えば「ボイラー圧力低下」という問いに対し、過去に似た事象が起きた日時・場所や原因・対処が要約され提示されるようにしています。仮想協働空間はMR（複合現実）技術も使われ、現場の3DモデルやIoTセンサーのリアルタイムデータも見られるよう統合されています。これら先進的な仕組みを実現するには、AIと既存システム（制御システムや設備台帳）の連携、セキュアなデータ共有基盤、そして高精度の言語モデルが必要でした。JERAは国内IT企業や研究機関とも連携し、安全性と有用性を両立するカスタムAIを開発しています。

課題と対処策: 課題となったのは、高度に専門的な知識のAI化です。発電所の運用ノウハウは文書になっていない職人芸的知識も多く、それをどうAIに学習させるかが難題でした。ここでJERAはベテラン職員へのヒアリングや映像記録もAIに食わせ、テキスト以外の情報も反映する工夫をしました。また、リアルタイム性の課題もありました。AIは基本的に学習済みデータにもとづくため、新しい型式の設備など未知の状況に対応できない可能性があります。そこで、定期的に最新データでモデル再学習を行うほか、人間のオペレーターがAIの回答を評価フィードバックする仕組みで継続的に改善しています。さらに、判断をAIに任せすぎないよう「AIは提案まで、人間が最終判断」との明確なルールを定め、責任の所在をはっきりさせています。システムへの信頼を醸成するため、現場向けにAIの仕組みを説明する研修も実施しました。

今後の展開・学び: JERAの事例は、日本のインフラ産業における生成AI活用の先端例であり、「熟練者の知恵×AI＝全体最適」という図式を体現しています。今後、他のプラントや工場でも、熟練工の技をAIに継承させる動きが広まるでしょう。中小の製造業でも、ベテランが引退する前にその知識をAIに登録し、「○○さんAI」として残す、といったことが考えられます。それにより、人手不足や技能継承の課題をテクノロジーで補完できます。ただしその際も、AI任せにせず人間が管理するガバナンスが重要です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。JERAのケースが示すように、専門性の高い領域ほど生成AIの威力を発揮する一方、導入には周到な準備と組織全体の受容が必要になります。このバランス感覚こそ、今後あらゆる企業が学ぶべきポイントと言えるでしょう。

その他の国内製造業事例

製造業全般で見ると、生成AIは**「設計の自動化」「知見の共有」「データ生成によるAI訓練」「現場支援」など多様な形で使われ始めました。日本は製造業が強みの国ですが、少子高齢化による人手不足や技能継承の問題も抱えています ([PDF] 第1回 次世代半導体等小委員会)。生成AIはそれら課題に対し、AIで自動化・高度化して人手不足を補うソリューションとなり得ます ([PDF] 第1回 次世代半導体等小委員会)。実際、Boschのように開発期間短縮や安全性向上**といった具体的メリットが出ており、今後中小製造業にも普及が進むでしょう。一方で、製造現場では安全性・正確性が何より重視されるため、AIの過信は禁物です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。人間の経験とAIのパワーを組み合わせ、適材適所で生成AIを使うことが、生産性向上と品質維持の鍵となるでしょう。

教育分野の事例（国内）

ベネッセコーポレーション（教育サービス）／新規事業開発

活用目的・方法: 教育大手のベネッセは、子ども向け通信教育「進研ゼミ」等で知られていますが、生成AIを活用した新サービス開発にも積極的です。2023年夏、ベネッセは**「自由研究おたすけAI」**というサービスをリリースしました (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。これは、小中学生の夏休み課題である「自由研究」のテーマ決めをAIが手伝ってくれるというものです。OpenAIのChatGPTを活用し、子どもから入力された興味やキーワードに基づいて、適切な研究テーマを提案したり進め方のアドバイスをしてくれます (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。例えば「虫が好きだけど何を調べよう？」といった相談に対し、「夏に見られるセミの種類を比較してまとめるのはどう？」等、具体的なアイデアを返します。

成果・効果: サービス開発から提供開始までを極めて短期間で実現した点がまず成果として挙げられます (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。最新の生成AIを組み込むにあたり、ベネッセは社内での企画からリリースまでスピーディに動き、夏休み直前のタイミングに合わせて公開しました。これにより多くの子どもたち・保護者に利用され、夏休みの自由研究サポートという新たな顧客接点を生み出しました。Common Sense Media（米教育系評価機関）によるレビューでも「教育用途として安全性・有用性が高い」と評価され (Four Stars for Khanmigo: Common Sense Media Rates AI Tools for …)、ブランドイメージ向上にも寄与しました。また、サービス登録者の一部はベネッセの他教材に関心を示すなど、新規顧客獲得のリード施策としての効果もあったようです。社内的にも、この成功により「生成AIを使えば短期に価値提供できる」という自信が生まれ、他プロジェクトへの展開が加速しています。

導入フロー・技術要件: ベネッセはまず社内ハッカソン的にChatGPTの活用アイデアを募り、その中から自由研究支援というテーマが選ばれました。OpenAI APIを使いプロトタイプを数週間で開発、子ども向けの語調や内容になるようプロンプト（AIへの指示文）を調整しました。安全面にも配慮し、不適切な言葉や個人情報を聞き出さないよう、OpenAIのコンテンツフィルタと独自ルールを組み合わせました。UIは子どもが直感的に使えるようシンプルなチャット画面をWebで提供し、保護者への利用許諾フローも用意しました。技術的には、クラウド上でChatGPTのAPIにリクエストを送り応答を返すだけなので複雑ではありませんが、子どもの問いを正しく理解させるチューニングに苦心しました。そこで、想定される質問パターンを多数用意しテストし、AIの回答が漠然としすぎる場合は追加の質問で具体化するよう補助ロジックを組み込みました。例えば「昆虫」でテーマを求められたら「昆虫のどんなことに興味がありますか？」とAIが再質問し、よりパーソナライズした提案を出すよう設計しています。最終的には教育事業部門のチェックを経て、約2ヶ月という短期間でサービスインしました。

課題と対処策: 子ども向けAIサービスだけに、安全性と信頼性が最重要課題でした。万が一不適切なテーマ（危険な実験など）を提案してしまうと大問題です。これに対し、事前にNGワードや不適切テーマ（薬品や火を使う実験など）リストを作成し、AIがそれを提案しないようプロンプトで制限をかけました。また、AIの回答をモニタリングし、必要なら都度修正・アップデートできる体制を組みました。さらに、ユーザーからフィードバックを収集し、「役に立った／難しかった」といった声を分析して改善を重ねました。結果的に大きな問題は起きませんでしたが、子ども相手ということで回答の語彙・難易度にも気を配りました。専門用語には補足をつけたり、難しすぎる提案はなるべく避けるなど工夫しています。また著作権面でも、AI提案のテーマが誰かの研究と偶然重複する可能性は否めませんが、そこは自由研究レベルであり問題になるレベルではないと判断しました（学術論文ではないため）。むしろ**「AIを使って自由研究する」という経験自体が次世代に必要な学び**との位置づけで、学校教員とも連携しガイドラインを作る動きもあります。

今後の展開・学び: ベネッセは今後も生成AI技術を活用し、教育支援ツールを拡充していく計画です (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。例えば、幼児向けにはキャラクターと話しながら学べる対話型AI「しまじろうAI」をソフトバンクロボティクスと開発中です (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。また、オンライン家庭教師サービスにAIを組み込んで、生徒が質問しやすいAIチューターを提供する検討もあります。自由研究おたすけAIの成功から、「ピンポイントのニーズに特化したAIサービス」は教育市場で受け入れられやすいことがわかりました。中小の教育事業者でも、自社コンテンツ（問題集や参考書など）をAIに学習させて質問対応ボットを作ったり、学習管理を自動化する仕組みを作れます。ポイントは、AIが出す答えの質を教育的に保証する仕組みと、人間の教師・保護者との役割分担を明確にすることです。ベネッセの事例からは、既存の教育ノウハウ×生成AIで新たな価値が生まれること、そしてそれを迅速にサービス化するアジャイルな姿勢が学べます。

長崎県立長崎北高等学校（公教育）／授業実践

活用目的・方法: 公教育の現場でも、生成AIを試験的に取り入れる動きが出てきました。長崎県の長崎北高校では、2023年5月より授業でChatGPTを活用する試みを開始しました (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。具体的には、情報の授業において生徒が2人1組でChatGPTを実際に使ってみて、そのメリット・デメリットを討論するという授業を行いました (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。生徒たちは自分でChatGPTに質問したり文章を作らせたりする体験を通じて、その便利さと問題点について考察し、クラスで発表し合いました。この授業の狙いは、生成AIという最新技術を単に禁止・忌避するのでなく、**正しく理解して使いこなす力（AIリテラシー）**を養うことにあります。

成果・効果: 生徒からは「想像以上に便利だが、間違った情報も出てきた」という率直な感想が聞かれ、生成AIの可能性と限界を肌で感じる良い機会となりました (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。教員側も、生徒の議論を通じて若者の捉え方を知ることができ、今後の指導方針の参考になったとしています。具体的な学力向上などの成果は測定できませんが、情報モラル教育の一環として有意義だったとの評価です。また、この実践は新聞にも取り上げられ、学校として先進的取り組みを発信できたことは地域からの評価向上につながりました (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。生徒たちは今後レポート作成などでAIを使う際の注意点を理解し、むしろ積極的に活用していこうという前向きな姿勢を獲得しています。

導入フロー・技術要件: 学校での生成AI活用には、教育委員会等の許可や校内LANでのアクセス環境などクリアすべき点があります。長崎北高では、管理職や県の承認を得た上で、授業内のみ生徒がChatGPTサイトにアクセスすることを許可しました。技術的にはインターネット接続PCとOpenAIのアカウント準備くらいで特別な機材は不要でした。事前に教員がChatGPTで試行し、どういった出力が出るかを確認した上で授業シナリオを構築しました。たとえば、生徒に「AIに◯◯させてみよう」と具体的なお題を与え、ディスカッションを活性化する工夫をしました。学校として**ガイドライン（AIを使う際の注意事項）**も作成し、生徒には「引用時は自分で検証する」「使いすぎて考える力を損なわないようにする」等を指導しています。

課題と対処策: 公教育でAIを使うことへの課題は、カンニング助長や不適切内容へのアクセスといった懸念です。これに対し、長崎北高では今回あくまでディスカッション教材として使用し、レポートやテストの作成に使わせることはしませんでした。また、OpenAIのフィルタはあるものの出力テキストが100%無害とも言えないため、教員が授業中に生徒の画面を巡回し、問題発生時は即座に対応できるようにしました。幸い大きなトラブルなく終えていますが、万一生徒がAIに不適切指示を与えたりするリスクもあり、今後継続するなら監督を徹底する必要があります。もう一つの課題は、一部の生徒がAIに頼りすぎ学習がおろそかになる可能性です。この点は、今回のようにAIの出力を吟味する訓練を通じて「うのみにしない態度」を養うという逆説的アプローチを取っています。長期的には、AI活用を禁止するより正しく活用する力を評価に組み込む（例えばAIで調べた結果をどう発展させたかを見る）ことも検討すべきでしょう。

今後の展開・学び: 長崎北高の事例は、日本の高校教育における生成AI活用の初期例として注目されました。同様の試みは全国の他校でも少しずつ始まっており、例えば東京都のある高校では英語のスピーキング原稿作成に生成AIを活用する授業を行った報告もあります (生成AIの学校教育での活用事例は？授業や校務での活用方法を紹介)。文部科学省も2023年度に指定校におけるAI活用実践を収集し、ガイドを公開しています (指定校実践事例・動画｜リーディングDXスクール)。これらから言えるのは、公教育の現場でも生成AIを無視できない時代に入ったということです。今後は、大学入試でのAI利用可否など議論すべき課題も出てきますが、避けて通れないなら教育者が率先して触れ、生徒とともに利活用のルールを整える必要があります。中小の学習塾や予備校などでも、授業準備や採点業務にAIを使う一方、生徒には**「AIで得た答えを吟味し、自分の言葉で再構成する」**トレーニングを課すなど、新たな指導法を模索する動きが出ています。教育分野では、AIは教師の代替ではなく助言者・増幅器と位置づけ、教師とAIが協働して生徒の学びを深める方向性が望ましいでしょう (Harnessing GPT-4 so that all students benefit. A nonprofit approach …)。

その他の国内教育事例

  • ソフトバンクロボティクス×ベネッセ「AIしまじろう」：幼児教育で人気のキャラクター「しまじろう」と対話できるAIロボットを共同開発 (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。子供が話しかけるとAIが適切に応答し、言語能力やコミュニケーション力の育成を狙う。キャラクターの人格に合った応答を生成AIで実現しており、子供が夢中で学べる工夫がされている。
  • コニカミノルタ「tomoLinks」：教育専門知識とビッグデータを活用した学習支援AIサービス。生成AIで生徒一人ひとりに最適な学習計画やアドバイスを提示する。既に私立学校などで導入が進み、教師の負担軽減と生徒の自主学習支援に寄与している。
  • 大学での導入：京都大学など一部の大学では、レポートのAIチェックツールを導入し、学生が生成AIでそのまま書いたものを提出していないか検出を試みている。一方で大阪大学は授業ノートの自動要約AIを提供して学生の復習を助けるなど、活用面でも取り組みがある (生成AIを活用している大学事例10選！メリットや活用時のポイント …)。
  • EdTechスタートアップ：オンライン学習サービス各社も生成AIを組み込んでいる。リクルートの「スタディサプリ」は英語の発音練習にAI評価を導入済み (教育業界でのAI導入事例・おすすめサービス14選！メリットや注意 …)。また、Atama PlusなどAI教材を手がける企業も大規模言語モデルを取り入れ、問題の自動生成や個別フィードバックに活用している。

教育分野では、個別最適化学習がキーワードです (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。生成AIは生徒一人ひとりの理解度や興味に合わせて教材を生成したり、解き方のヒントを与えたりできるため、従来の一斉指導を補完する存在として期待されています (教育現場におけるAIの活用事例・おすすめサービス24選を徹底解説！ | AI総合研究所)。一方で、カンニングや不正利用の懸念から慎重な姿勢もあります。しかし各国の動きを見ると、アメリカでは教師向けにChatGPTの活用法を支援するプロジェクトも始まっており (Microsoft, Khan Academy provide free AI assistant for all US teachers)、「使いながら学ぶ」方向にシフトしつつあります。日本の中小規模の教育事業者にとっても、生成AIは教師の働き方改革やサービス差別化に有用なツールとなるでしょう。重要なのは単に導入するだけでなく、学習者・指導者双方のリテラシー向上と、成果を測定しながらカリキュラムに組み込む工夫です。教育は人間の成長を扱う領域ゆえ、AI活用には特に倫理的配慮が求められますが、適切に使えば次世代の学びを支えるインフラになり得るといえます。

医療・ヘルスケア分野の事例（国内）

東北大学病院（大学病院）／診療サポート部門

活用目的・方法: 医療現場でも生成AIが徐々に実用化されています。東北大学病院では、日本語の大規模言語モデルを活用して診療文書を自動作成する実証実験を行いました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。具体的には、電子カルテ上の診療記録や検査結果などを入力すると、医師が作成する診療サマリー（要約文書）や紹介状ドラフトをAIが生成するシステムです。日本語特化の医療文書生成AIモデルを用いることで、カルテの記載から重要事項を抽出し、体裁の整った文章にまとめ上げます。

成果・効果: 実証の結果、医療文書の作成時間を平均47%削減できたことが確認されました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。医師・研修医からも、AIが生成した文章の表現や正確性が高く評価されました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。従来、外来診察後に紹介状を書く場合などは医師が1枚の文章を数十分かけて起案していましたが、AIドラフトをベースに少し修正するだけで済むため大幅な時間短縮となります。また文章の語調や専門用語の使い方も安定しており、医師ごとにバラバラだった記載品質の均てん化（均質化）にもつながりました。結果として、医師の残業削減や患者への情報提供充実（文章量や質の向上）の効果も期待できます。これは国内医療機関における生成AI活用の成功例として注目を集め、他の大学病院（順天堂大学病院など）でも同様の取り組みが始まっています (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。

導入フロー・技術要件: この実証では、東北大学病院と東北大学発のAIベンチャーが協力し、日本語医療文書に特化したLLM（大規模言語モデル）を用いました。患者プライバシーに配慮し、AIには個人情報ではなく匿名化・構造化した診療データを入力します。モデルは事前に大量の医学論文や過去の診療記録で学習しており、医学知識を持っています。システムは院内ネットワーク上で動作し、クラウドにデータを出さない設計です。医師がカルテ記載後、ボタン一つで「サマリー案を生成」でき、AI出力を人間が確認・編集して保存するフローです。技術的ハードルは、カルテの非定型テキストから必要情報を抜き出す部分でしたが、自然言語処理技術である程度解決し、残りはAIが文脈を判断して記述しています。専門用語のゆれ（略語や俗称）は、標準語彙への変換テーブルを設けたりAIの自己完結型記憶で対応しました。例えば「HbA1c（ヘモグロビンA1c）」など略語は正式名称に展開して記載するようチューニングしています。また、モデルが自信なさげな部分はハイライト表示し医師に注意喚起するなど、安全策も取り入れました。

課題と対処策: 課題となったのは、AIが事実と異なる記述（幻覚）をしてしまうリスクです。例えばカルテに書かれていない病歴を勝手に補完してしまう恐れがあります。これに対し、AIが出力した文には必ず元データからの引用根拠をリンクさせ、医師が検証できるようにしました。さらに、現場の医師にAI出力の内容を逐一チェックしてもらいフィードバックするプロセスを経て、精度が不十分な箇所をモデルに追加学習させました。モデルのバージョン管理も重要で、医療知識は常にアップデートが必要なため、最新のガイドラインや薬剤も学習データに定期追加しています。また法的課題として、医療文書へのAI使用に対する明確な規制は現状ありませんが、倫理委員会の審査を通して透明性を確保しました。患者にはAI活用について事前説明・同意（オプトアウト可能）を実施し、理解を得ています。運用上は、AIが作成した文書であっても最終責任は担当医師にあることを徹底し、署名医師名の下に「（本書の一部はAI技術を用いて作成）」等の注記を入れることも検討されています。

今後の展開・学び: 東北大学病院では、この技術をさらに発展させ、病院全体の書類業務支援AIとして拡大する計画です。診断書や保険請求書類の下書き作成、電子カルテの要約提示（過去の膨大な記録から重要事項のみ抜粋して表示）など、医療従事者の負担軽減に幅広く役立てようとしています。また他の医療機関との連携で、より汎用的な日本語医療特化LLMを開発し、全国の病院で共有する試みも進行中です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。実際、順天堂大学では診療報酬算定のコード付け作業をAIで数分に短縮するシステム開発を開始しており (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)、医師以外の事務作業にも広がりつつあります。中小の病院やクリニックでも、将来的に電子カルテベンダーが生成AI機能を標準搭載すれば、同様の恩恵を受けられるでしょう。医療分野では人命を扱うだけに、AI導入には慎重さと多層的な検証が求められますが、本事例のように現場の専門家とAI研究者が協働することで十分克服可能です。重要なのは、AIを味方につけて反復作業を削減し、その分を患者ケアや高度医療に振り向けることです。東北大学病院の成果は、医療の質を維持しつつ効率を上げる一筋の光として、今後多くの医療機関が追随する契機となるでしょう。

大阪国際がんセンター（専門病院）／患者対応部門

活用目的・方法: 大阪国際がんセンターでは、医師の問診を支援する対話型システムに生成AIを導入しました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。外来診療で医師が患者から症状を聞き取る際、あらかじめ患者がAIと対話して回答を整理しておく仕組みです。患者はスマホやタブレットで事前に症状や不安をチャット形式でAIに話しかけます。AIは適切な質問を投げかけながら症状経過や痛みの度合いなどを文章化し、それを診察時に医師が参照できる形にまとめます。これにより問診の抜け漏れを防ぎ、限られた診察時間を有効活用する狙いです (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。

成果・効果: このシステムにより、医師は事前に患者の状態を把握して診療に臨めるようになりました。患者側も、自分の言葉で事前に伝えたいことを整理でき安心感が増したとの声があります。具体的な成果として、問診漏れの減少や、診察1件あたりの所要時間短縮（わずかでも積み重ねれば待ち時間短縮に繋がる）が期待されています。また、患者が言い出しにくい悩み（副作用で生活が辛い等）もAI相手なら素直に話せるケースがあり、潜在的な問題の掘り起こしにも寄与しました。もちろん最終的に医師が直接尋ねる必要はありますが、AIが患者の「声にならない声」をテキスト化してくれる効果は大きいです。患者満足度アンケートでも「スムーズに診てもらえた」と評価が上がっています。

導入フロー・技術要件: システム導入にあたり、まず外来診療の問診プロセスを分析しました。問診票の内容や医師が普段必ず尋ねる事項などを洗い出し、AIが質問するべきポイントを整理しました。ただ単に決まった質問リストを聞くだけでは融通が利かないため、生成AIに自由回答させつつ、重要項目が出なければ追加質問するといったロジックを組みました。技術的には日本語対応の対話特化モデル（ベースはGPT系）を用い、医療関連の知識も多少持たせています。ただ診断行為自体は行わないよう、診断名などは出さず症状と状況の整理に徹するようプロンプトで制御しました。プライバシー面では、患者IDとは切り離した仮番号でAI処理を行い、生成された問診内容は電子カルテに転記する際に医師が確認します。患者の利用も強制ではなく希望者のみ行い、高齢で難しい方には従来通り看護師等が補助します。ITインフラとしては院内Wi-Fiや端末の準備が必要でしたが、比較的小さな投資で実現できました。

課題と対処策: 課題はまずAIの質問の質でした。専門医が聞くからこそわかるニュアンスが、AIには汲み取れない可能性があります。そこで、AIが取得した問診内容は診察前に看護師がざっと目を通し補足すべき点を医師に伝える体制をとりました。完全自動ではなく、人間が一手チェックすることで安全網にしています。また、患者がAIに話す内容はピンキリで、時に要領を得ない長話になることもあります。その際AIが適切に話を整理できず重要点を取りこぼす恐れがありました。これも、医師が本番の診察で改めて確認することをルール化し、「AI問診結果はメモ程度」と位置づけました。つまり最終的な問診責任は医師にあり、AI結果はあくまで補助というスタンスです。法規制上も、医療行為は医師のみ可能という前提があるため、AIが勝手に診断や指示を出すことのないよう厳格に制限しています。患者への説明でも、「これはあなたの話をまとめるお手伝いであり、診断はしません」と断っています。今のところ大きな問題は起きていませんが、仮にAIが誤った誘導質問をして患者が混乱した場合などは、すぐ医療スタッフが介入するフローを用意しています。

今後の展開・学び: 大阪国際がんセンターでは、この対話AIシステムを他の診療科や看護相談にも広げていく方針です。例えば看護師が行う退院指導で、事前に患者の不安をAIが聞き取っておくとか、救急外来の予備問診に使うなどです。これにより医療スタッフのコミュニケーション負荷を減らし、より患者ケアに集中できるようにする狙いがあります。国内の他の病院でも、来院前のAI問診ボットを公式サイトに置いて、救急外来の初動対応をスムーズにした例（福岡和白病院など）も出ています (医療AIとは？現場での活用事例・メリットとデメリットを簡単解説！)。中小規模のクリニックでも、予約時に症状を入力させAIで要約し診察に役立てるといった工夫は比較的容易に導入できるでしょう。医療分野ではプライバシーと正確性が非常に重要ですが、本事例のように患者の語りを引き出すというソフトな領域では、生成AIは有効なツールとなり得ます。ただし「AIが診断した」と誤解されないよう運用し、患者との信頼関係を損なわない配慮が欠かせません。医療での生成AI活用はまだ黎明期ですが、文書作成支援と患者対話支援の2軸で確実に進んでおり、今後数年で現場に浸透していくでしょう。

その他の国内医療事例

医療分野では、人的リソース不足の深刻化や診療報酬改定による効率化圧力もあり、生成AI活用への期待が高まっています。特に事務作業削減や患者対応充実といった面で、既に具体的な成果が見え始めました (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。一方でリスクも大きく、データ漏洩、誤診、倫理問題など課題は山積です (生成AIの医療業界での活用事例5選｜メリットや注意点も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援)。そのため、医療AI活用には明確なルール作りとステークホルダーの合意が欠かせません。日本赤十字社がAI問診ツール導入で診察時間を3分短縮した例や (医療業界へのAI活用事例20選｜メリット・デメリットも紹介 – AI総研)、福岡の病院が待ち時間短縮に寄与した例 (医療AIとは？現場での活用事例・メリットとデメリットを簡単解説！)など、徐々に成功事例が増えつつある今、これらの知見を業界全体で共有し、安全で有効な活用を推進していく必要があります。中小のクリニックや介護施設でも、例えばカルテ記載の音声入力＋AI要約でスタッフ負担を軽減するなど、小規模な導入からメリットを感じられるはずです。重要なのは、患者・利用者の利益を最優先に据えてAIを活かす視点であり、技術ありきではなく課題解決手段として生成AIを位置づけることです。

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第4章: 生成AI導入のポイント – Adevia
生成AI活用
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