現代のビジネス環境は急速に変化しており、特に新規事業の分野ではイノベーションが欠かせません。その中で注目を集めているのが生成AI（Generative AI）の導入です。生成AIは新たな可能性を切り開き、人材不足の解消や生産性向上など、数多くのメリットをもたらします。しかし一方で、導入コストやセキュリティリスクといった課題も存在します。本記事では、新規事業における生成AIの利点と欠点、活用フレームワーク、そして具体的な事例を通じてその可能性を探ります。

新規事業で生成AIを導入する4つのメリット

新規事業において生成AIを導入することは、従来の業務を効率化し、競争力を高めるための重要なステップです。生成AIは、タスクの自動化や高度なデータ分析能力を持ち、人材不足の解消、生産性の向上、データ活用の効率化を実現します。以下では、具体的なメリットを詳しく説明します。

1.人材不足が解消される

新規事業では、専門知識を持つ人材の採用が難しい場合があります。生成AIは、業務自動化によって人手不足を補完し、重要なタスクを効率よく遂行できます。例えば、AIによるコンテンツ生成やデータ解析により、専門スキルが求められる作業をスムーズに進められます。

2.生産性が向上する

生成AIは、反復的な業務を迅速かつ正確に処理し、従業員がクリエイティブな業務や戦略立案に集中できる環境を整えます。特に、データの収集と整理、分析プロセスを自動化することで、事業全体の生産性が向上するでしょう。これにより、従業員の負担が軽減され、付加価値の高い業務に時間を割くことが可能になります。

3.データ分析ができる

生成AIは、大量のデータを短時間で処理し、重要な洞察を引き出す能力があります。例えば、市場動向や顧客の購買行動パターンを迅速に把握し、データに基づく意思決定をサポートしてくれるのが特徴です。これにより、精度の高い戦略立案が可能となり、新規事業の成功率を高めることができます。

4.顧客に関するデータを分析できる

生成AIは、顧客の行動データやフィードバックを分析し、より良い顧客体験を提供するための指針を示します。たとえば、顧客が購入するタイミングや興味を持つ製品カテゴリを予測し、パーソナライズされた提案を行うことが可能です。これにより、顧客満足度を向上させるだけでなく、リピート率の向上も期待できます。

新規事業で生成AIを導入する4つのデメリット

生成AIの導入は大きな可能性を秘めていますが、同時にいくつかの課題も伴います。特に、新規事業の初期段階では、コストやセキュリティリスク、情報の信頼性といった懸念が考慮されるべきです。ここでは、代表的なデメリットを3つ解説します。

1.導入にコストがかかる

生成AIを導入するためには、ソフトウェアのライセンス費用、システム構築費用、そして専門知識を持つ人材の確保など、初期投資が必要です。また、継続的な運用費用も発生するため、ROI（投資対効果）を見極めた上で計画的に進める必要があります。

2.セキュリティに課題がある

生成AIが取り扱うデータには、企業の機密情報や顧客の個人情報が含まれることが多いため、セキュリティリスクがついて回ります。不正アクセスやデータ漏洩を防ぐためには、適切なセキュリティ対策が必要不可欠です。特にクラウド環境で生成AIを運用する場合、セキュリティ強化が重要です。

3.情報の正確性の判断が必要になる

AIが生成する情報やデータは必ずしも完全に正確とは限りません。特に、学習データに偏りがある場合、不適切な結果が出る可能性があります。そのため、生成AIの結果をそのまま採用せず、専門家が確認し、正確性を判断するプロセスが必要です。

4.達成可能な目標を設定する

生成AIの導入にあたって、過剰な期待を抱くことはリスクを伴います。技術の限界を理解し、現実的で達成可能な目標を設定することが成功のポイントです。適切なKPIを設定し、進捗を定期的に評価することで、プロジェクトを成功に導くことができます。

新規事業戦略で活用できるフレームワーク

新規事業の成功には、生成AIを活用するだけでなく、適切なフレームワークを用いた戦略的アプローチが不可欠です。これらのフレームワークは、事業環境を総合的に分析し、的確な意思決定をサポートします。以下では、新規事業で特に有効な3つのフレームワークを紹介します。

SWOT分析

SWOT分析は、内部環境（強みと弱み）と外部環境（機会と脅威）を整理し、戦略を明確にするためのツールです。生成AIは、大量のデータを収集してこれらの要素を迅速に分析し、企業が優先すべき課題や活用すべき機会を浮き彫りにします。たとえば、競合他社との差別化ポイントや市場参入のタイミングを判断する際に役立ちます。

3C分析

3C分析（Company、Customer、Competitor）は、自社、顧客、競合の3つの要素を分析して市場環境を理解するフレームワークです。生成AIは、顧客の行動パターンや競合の戦略をリアルタイムで解析し、データに基づいた具体的な施策を提案します。特に、新規事業では顧客ニーズの把握や市場ポジショニングを検討する際に有効です。

4P分析

4P分析は、製品（Product）、価格（Price）、流通（Place）、プロモーション（Promotion）の4つの観点からマーケティング戦略を構築するための手法です。生成AIを活用することで、例えば、価格設定のシミュレーションやプロモーション効果の予測が効率的に行えます。これにより、より効果的なマーケティング戦略を立案できます。

生成AIによる新規事業の活用事例11選

生成AIは多くの企業で活用され、新規事業の成功を後押ししています。以下では、具体的な活用事例を11社分紹介し、それぞれの取り組みから学べるポイントを明らかにします。

1.日本コカ・コーラ株式会社

日本コカ・コーラは、消費者が広告制作に参加できる新たな取り組みとして生成AIを導入しました。具体的には、「Create Real Magicキャンペーン」を展開し、一般ユーザーがクリスマスカードのデザインを自由に作成できるプラットフォームを提供しました。

このキャンペーンでは、消費者のデザインが実際の広告やSNSで使用される機会もあり、ブランドとのつながりを強化しています。また、生成AIの導入により、広告制作の効率が向上し、短期間でクリエイティブなコンテンツの発信が可能となりました。このような顧客参加型の広告手法は、生成AIの新しい活用例として注目されています。

2.株式会社セブン-イレブン・ジャパン

セブンイレブンは、生成AIを活用して商品企画のプロセスを劇的に短縮しました。従来数か月かかっていた市場調査から企画立案までの工程を、生成AIの導入により10分の1の期間で実現可能にしました。
AIは、SNS投稿や販売データなどの膨大な情報を分析し、消費者ニーズや市場トレンドに即した企画を自動生成します。この技術により、競争力のある商品を短期間で市場への投入が可能となりました。セブンイレブンの取り組みは、生成AIを活用した革新的な商品開発の一例として注目を集めています。

3.パナソニック コネクト株式会社

パナソニックコネクトは、社内業務の効率化を目的に、Microsoftの「Azure OpenAI Service」を活用して独自システム「ConnectAI」を開発しました。このシステムにより、ChatGPTを業務支援ツールとして導入し、質問応答やプログラミング、文書作成、翻訳、要約など、多様な業務で活用しています。

特に営業部門では顧客対応や文書作成に役立てられています。導入後3か月で26万回以上使用され、従業員が必要な情報を迅速に取得することで業務効率が大幅に向上しました。また、社内データベースとの連携により、業務の自動化や時間短縮を実現し、機密情報の適切な管理にも対応しています。今後はさらなる適用範囲の拡大を目指し、生産性向上を図ります。

4.株式会社 電通

電通は、生成AI「∞AI」を活用し、デジタル広告のクリエイティブ制作から改善までを自動化しています。このツールは、市場データや競合データ、自社データを解析し、最適な訴求ポイントを抽出します。
さらに、生成AIがキャッチコピーやビジュアルを自動生成し、広告効果を予測する機能も備えています。過去の広告データを活用した効果的な改善提案により、クリック率やコンバージョン率が大幅に向上しました。このAI活用により、広告制作の効率化と効果の最大化を実現しています。

5.株式会社伊藤園

伊藤園は、生成AIを活用し「お〜いお茶 カテキン緑茶」のCMでAIタレントを起用しました。このAIタレントは実在のタレントデータをもとに作成され、自然な表情や動きを再現します。
これにより、スケジュール調整や撮影コストを抑えつつ、高品質なCM制作を実現しました。AIタレントが商品の特性を分かりやすく伝え、視聴者に強い印象を与える効果的な広告展開が可能となっています。

6.セガサミーホールディングス株式会社

セガサミーホールディングス株式会社は、業務効率化と生産性向上を目的にAIを導入しました。Microsoft Azure OpenAI Serviceを活用し、グループ内の15社、6000人以上が利用できるAI環境をわずか3か月で構築しました。
この取り組みにより、ゲームやコンテンツ開発の自動化が進み、クリエイターの作業効率が向上しています。さらに、生成AIの活用を日常業務全般に広げる計画も進行中です。

7.サントリーホールディングス株式会社

サントリーは、生成AIのChatGPTを活用してCM制作を効率化しました。過去の広告データを学習させることで、ターゲット層に最適なメッセージを含むクリエイティブを短時間で生成できます。
これにより、広告制作の効率向上とコスト削減を実現しました。生成された広告は顧客の関心を引き、ブランド認知度の向上にも繋がっています。この取り組みは、生成AIの実用的な可能性を示す好例として注目されています。

8.江崎グリコ株式会社

江崎グリコは生成AIを活用し、商品開発の効率化と市場戦略の転換に成功しました。AIは過去の販売データや市場動向を解析し、消費者ニーズに合った商品を迅速に提案しました。これにより、新製品の市場投入が従来より早まり、競争力が向上しました。
また、開発から販売までのプロセス全体で無駄を削減し、コスト削減を実現しています。この取り組みは、戦略的意思決定を強化し、効率的な商品開発を支える重要な事例となっています。

9.LINEヤフー株式会社

LINEは、生成AIツール「GitHub Copilot」を活用し、ソフトウェア開発の効率化を実現しました。このツールはコードの自動補完や新しいコードの生成を支援し、作業時間を大幅に削減しています。コード構造や関数名を予測することで、開発の初期段階から生産性が向上し、繰り返しの多いタスクや複雑なプログラミングでもミスを減らします。さらに、AIを活用したデバッグにより、エラーの検出と修正を迅速化し、リリース期間の短縮にも成功しています。

10.株式会社三菱UFJ銀行

三菱UFJ銀行は、生成AI「ChatGPT」を導入し、社内業務の効率化を図りました。このAIにより稟議書（りんぎしょ）や報告書の作成が自動化され、月間22万時間の業務削減を達成。これにより、従業員の負担軽減やコスト削減が実現しました。また、文書作成だけでなく、問い合わせ対応や社内ナレッジ共有にも活用でき、従業員は重要な業務に集中できる環境を整備できる。結果として、顧客サービスの向上と競争力の強化に貢献しています。

11.NEC（日本電気株式会社）

NECは2023年5月から生成AIサービスを導入し、業務効率を大幅に向上させました。国内の約8万人の社員を対象に展開し、現在約2.5万人が1日1万回利用しています。資料作成時間を半分に短縮し、議事録作成も30分から5分に削減。
セキュリティ分野では攻撃診断にAIを活用し作業時間を80%削減し、コンタクトセンターではFAQ生成で75%の効率化を達成しました。この取り組みにより、NECは生産性と顧客サービスの質を向上させています。

まとめ

生成AIは、新規事業において多くの可能性を提供します。その導入にはコストやセキュリティといった課題もありますが、適切に計画を立てることで、これらの課題を克服できます。フレームワークを活用し、成功事例から学ぶことで、生成AIを最大限に活用した新規事業の成功に近づけるでしょう。企業は、生成AIを活用する戦略を明確にし、競争力を高める一歩を踏み出すべきです。

早坂遊羽

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株式会社koujitsu 取締役 COO

京都大学卒業後、大手SIerにてITコンサルタントとして従事。官公庁や大手民間企業のプロジェクトにおいてメンバーとして関わる中で、よりハンズオンの支援に携わりたいと考えるようになる。その後PRコンサルタント、事業会社広報、人材事業立ち上げを経てkoujitsuへ参画。現職ではマーケティング事業部を統括しながら、プレイヤーとしてクライアントのマーケティング戦略企画・実務運用にも携わっている。