生成AIの導入・活用は、業務効率化やDX等を実施する企業にとって希望でありつつも、実施できないことが課題ともなっています。実際、自社のニーズに合った最適な生成AIを見つけるのは難しく、導入プロセスや倫理的な懸念、リスク管理など、多くの問題を解決しなければなりません。

しかし、海外企業の事例を見ると、生成AIの活用によって業務の効率化やコスト削減、新たなイノベーションの創出など、多種多様なメリットを得られることがわかります。特に2024年にかけて、生成AI分野の投資が急増するなど、この技術の活用は今後ますます加速していくことが予想されます。

そこで本記事では、海外企業の生成AI導入・活用事例を7つ紹介し、事例から学べるポイントも解説します。生成AIの導入を検討している皆様の参考になれば幸いです。

生成AIの導入・活用は海外でも急増中

生成AIの導入・活用は、世界的に見ても急速に拡大しています。特に2024年にかけては、その勢いがさらに加速する見込みです。

イスラエルを例に取ると、生成AI分野のスタートアップ企業数は、2023年の144社から2024年には238社へとほぼ倍増すると見込まれています。わずか1年間で100社近くの新たな企業が参入していることだけ見ても、生成AIへの注目度の高さがうかがえます。

さらに、2024年の第一四半期だけで、生成AI関連企業への投資額は12.8億ドルに達するとの見込みです（※1）。もちろん、米国や中国、欧州諸国でも、生成AIへの投資が活発化しており、ChatGPTやStable Diffusionなどの革新的なツールが次々と登場しています。

では、市場規模はどの程度まで大きくなっているのでしょうか。

海外を踏まえた生成AIの市場規模

生成AIの市場規模は、2024年までに約36.06億ドルに達すると予測されており、2030年までの年平均成長率（CAGR）は46.47%に上ると見込まれています（※2）。この急速な成長は、生成AIがもたらす業務効率化やコスト削減、イノベーション促進などの効果に対する期待の高まりを反映しているものだと言えます。

実際に、金融、製造、小売など様々な業界で生成AIの活用が広がっており、顧客対応や商品開発、リスク管理、設備保守計画の最適化など、多岐にわたる領域で導入が進んでいる状態です。

一方で、生成AIの実用化には、データセキュリティや倫理面での課題、技術的なハードルなど、克服すべき点も残されています。加えて、AIを業務プロセスに組み込むには、既存の仕組みを見直し、人材育成を図るなど、企業変革も求められます。

つまり、生成AIの導入は、単なるツールの選定ではなく、ビジネス全体を俯瞰した戦略的な意思決定が不可欠だということです。

そのため、自社に最適な生成AIを見極めるには、AIの特性を理解し、自社の課題や目的に照らし合わせて慎重に検討する必要があります。そして、市場の拡大が見込まれる中、いち早く最適な生成AIを導入し、活用方法を模索することは優位性にもつながるものです。

しかし、海外では生成AIを規制する動きが見られるのも事実です。現在の動向を次項で見てみましょう。

海外では生成AIの導入・活用を規制する動きも

欧州連合（EU）は2023年12月、世界で初めての本格的なAI規制の枠組みに合意しました（※3,※4）。

ChatGPTなどの汎用AI（GPAI）に対し、事前の技術ドキュメンテーション作成、EU著作権法の遵守、詳細な情報開示など、一定の透明性義務を課すことになります。高リスクのGPAIシステムには、以下の規制も適用されます。

• リスク評価

• 緩和策

• アドバーサリアルテスト

• サイバーセキュリティの確保

この合意では、政府による実時間の生体認証監視は特定の重大犯罪対応時などに限定し、行動操作、無差別な顔認証、社会的信用評価などを禁止することも盛り込まれました。規制違反には、最大7%の世界売上高までの罰金が科される見込みです。

今後を注視しながら活用することが大切

EUのAI規制は、技術革新への阻害要因との懸念もある一方で、プライバシー保護の観点からは不十分との指摘もあります。しかし、米国の現時点での緩やかな対応と対照的であり、世界的な基準づくりの1つのモデルとなると見られています。

企業は、自社のAI利用に関するガバナンスを強化し、リスクとベネフィットのバランスを取ることが重要です。そのため、生成AIの導入を検討する際には、自社のニーズや業務特性、規制動向などを総合的に考慮し、最適なツールを選定しなければなりません。

AIの活用方法や留意点について専門的なアドバイスが必要な場合は、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをぜひご利用ください。貴社の課題やゴールに応じて、最適な生成AIの選定・導入をサポートいたします。

規制動向も踏まえた戦略的なAI活用で、ビジネスの効率化とイノベーションを実現しましょう。

海外の生成AI導入・活用事例7選

海外の生成AI導入・活用事例には、以下の7つが挙げられます。

1. 【モビリティ】BMW北米

2. 【通販】Alibaba（アリババ）

3. 【服飾】Stitch Fix（ステッチ・フィックス）

4. 【画像生成】Stability AI（スタビリティ）

5. 【経営コンサル】Bain & Company（ベイン）

6. 【ブランド】Gucci（グッチ）

7. 【住宅】Sunnova（スノーヴァ）

事例の後には、何を学び、どのような体制を作る必要があるのかにも触れるため、ぜひ参考にしてください。

【モビリティ】BMW北米

BMW北米では、急速に変化する自動車業界において、顧客体験の向上と業務効率化を図るために、生成AIの活用に着目しました。そこで、ITコンサルティング大手のAccentureと協力し、大規模言語モデル（LLM）を活用したプラットフォーム「EKHO」の開発に着手しています。

EKHOは、BMW北米の膨大なデータを分析し、ユーザーの質問に素早く的確な回答を提供することを目的としていました。結果として、全社的な生産性の向上と顧客満足度の向上を実現しています。

こうしたモビリティの事例から見ても、生成AIは業界に制限を受けることなく、有効なソリューションとなることがわかります。

参考：Generative AI in Automotive | BMW Case Study | Accenture

【通販】Alibaba（アリババ）

Alibabaは、視覚障がい者が日常生活でサービスをより便利に利用できるように、AIとIoTを活用した点字のリアルタイム翻訳技術を導入しました。この技術により、視覚障がい者は音声だけでなく、触覚を通じて情報にアクセスできます。

Alibabaは、全ての人がデジタル社会に参加できる包括的なプラットフォームの構築を目指しているものだと言えます。

【その他のAlibabaの事例】

こうしたAlibabaの事例は、AIやIoT等を活用することでデジタル社会への参加を促進できることを示した好例と言えるでしょう。

参考：アリババ、AIを活用した包摂的なプラットフォームの構築を発表 - AlibabaNews Japanese - アリババニュース

【服飾】Stitch Fix（ステッチ・フィックス）

Stitch Fixは、パーソナライズされたファッションアイテムを定期的に配送するサブスクリプション型のサービスを提供しています。同社は、AIとデータ分析技術を活用し、ユーザーの嗜好を理解することで、1人ひとりに最適なアイテムを提案することを目的としています。

従来のファッション業界では、店舗での販売が主流でしたが、オンラインショッピングの普及に伴い、ユーザーの好みに合わせたパーソナライズされたサービスが求められるようになりました。

Stitch Fixは、この需要に応えるべく、AIを駆使したデータ分析により、ユーザーの嗜好を学習し、専門のスタイリストと協力して最適なアイテムを選定・配送するサービスを開発しています。

今後、Stitch Fixは、AIの能力をさらに向上させ、ユーザーの嗜好をより深く理解することで、パーソナライズされたサービスの質を高めていくことが期待されています。

参考：Stitch FixがどのようにAIを使ってるのか覗いてみた

【画像生成】Stability AI（スタビリティ）

Stability AIは、高品質な画像生成モデルを開発・提供するAI企業です。同社の主力サービスであるStableDiffusionXL (SDXL)は、高速かつ高精度な画像生成を実現します。

さらに、日本語画像キャプション生成モデルのJapaneseStableVLMや、ゼロショット画像分類・検索モデルのJapaneseStableClipなど、日本市場向けのソリューションも充実しています。

こうした画像生成AIの導入でもっとも重要なのは、自社のニーズにマッチしたモデルを選択することです。機能や特性をよく見極め、実際のユースケースを想定したテストを重ねましょう。

参考：画像生成AI Stable Diffusion — Stability AI Japan

【経営コンサル】Bain & Company（ベイン）

Bain & Companyは、生成AIを活用したコンサルティングサービスを提供し始めました。生成AIを用いることで、大量のデータから洞察を引き出し、以下のような戦略立案やオペレーション改善を実現しています。

• 需要予測の自動分析・提案

• 顧客セグメンテーションの自動分析・提案

• 最適な価格設定の自動分析・提案

• 報告資料やプレゼンテーション資料の作成支援

同社の取り組みは、生成AIを経営コンサルティングに活用する先進事例として、他社の参考になるはずです。

参考：Harnessing Generative AI in Private Equity | Bain & Company

【ブランド】Gucci（グッチ）

Gucci（グッチ）は、内部データとAIを組み合わせたEinstein for Serviceを導入しました。このシステムにより、簡単な会話の回答を自動生成し、アドバイザーは顧客との独自のやり取りをより充実化できています。

また、Gucciはデジタルチャネルでも顧客体験を向上させるため、顧客関係管理を中心として作られたソフトウェアのSalesforceも活用しています。結果、WhatsApp、SMS、WeChat等、お客様が希望するチャネルで対応可能となりました。

同社の取り組みからは、自社のブランドイメージを損なわない範囲で、AIの活用方法を模索する必要性を学べます。加えて、インサイトを全社で共有し、データドリブンな意思決定を促進することも成功のポイントでしょう。

参考：GUCCIらしさを失わない生成AIの回答がラグジュアリーな顧客体験を実現 | セールスフォース・ジャパン

【住宅】Sunnova（スノーヴァ）

米国の住宅用太陽光発電システムサービス企業であるSunnovaは、自社のビジネスプロセスを効率化するために、MuleSoftを導入しました。顧客管理システム、在庫管理システム、財務システムなどのデータを統合し、APIを通じて外部プラットフォームとの自動連携を可能にしたのです。

結果として、従業員は手作業でデータを入力したり、複数のシステムを行き来する必要がなくなり、業務の効率化も図れています。

Sunnovaの事例から学ぶべき点は、自社のビジネスプロセスを詳細に分析し、データの統合と自動化によって効率化できる部分を特定することです。特に、複数のシステムを使用している企業では、データの連携を課題とすることが多いため、MuleSoftのようなツールの活用によって、業務の効率化とコスト削減を実現できます。

参考：Sunnovaは再生可能エネルギーの供給を一新。 | セールスフォース・ジャパン

生成AIで身近なチャットボットの海外企業の導入・活用事例

ここからは、海外の企業が導入したチャットボットの事例を、以下の2つに分けて紹介します。生成AIの中でも身近な事例であることから、イメージしやすいでしょう。

• H&M

• Very.co.uk

H&M

ファッションブランドのH&Mは、カナダのメッセージングアプリ「Kik」上でチャットボットを導入しました。目的は、ユーザーのスタイルプロファイルを作成し、パーソナライズされたコーデの提案やオンラインショッピングを可能にすることです。

結果として、ユーザーは自分に合ったコーディネートを発見し、ショッピングをより楽しめるようになっています。また、H&Mにとっても、ユーザーとのエンゲージメントが向上し、売上アップにつながったでしょう。

このH&Mの事例のように、ユーザーの嗜好や行動データを分析し、1人ひとりに最適化されたレコメンデーションを行うことで、顧客満足度の向上につなげることができます。ただし、チャットボットの自然言語処理能力には限界もあるため、流行語や特定のスラング、誤字への対応などの課題にも留意が必要でしょう。

Very.co.uk

イギリスのオンライン百貨店のVery.co.ukは、自社のiOSアプリ内にチャットボット「Very Assistant」を導入しました。目的は、注文のトラッキングやアカウント情報の確認など、カスタマーサポートの効率化と顧客満足度の向上です。

チャットボットが簡単な問い合わせに自動で対応することで、オペレーターの負担が軽減され、より複雑な案件に集中できるようになっています。また、ユーザーにとっても、24時間いつでも問い合わせできる点が高く評価されています。

このようなVery.co.ukの事例から学べることは、カスタマーサポートの効率化と顧客満足度の向上をボットで両立できることです。とはいえ、チャットボットだけですべてを解決するのは難しいため、人間のオペレーターとの連携を適切に設計することが肝要です。

複雑な問い合わせは、人間のオペレーターにスムーズに引き継がれる仕組みを考えると良いでしょう。

参考：小売業におけるチャットボット：AI を活用して顧客体験を向上する 9 つの企業 | MONI グループ

海外でもAI導入・活用事例でリスク対策が求められている

ここまでお伝えした豊富な事例があるとおり、生成AIは急速な発展と普及を遂げており、日本に限らず海外でも導入・活用を進めています。しかし、AIの力を最大限に引き出すためには、適切なリスク管理が不可欠です。

McKinseyの調査によると、企業が生成AIの採用においてもっとも懸念しているリスクは「不正確さ」(56%)、「サイバーセキュリティ」(53%)、「知的財産権侵害」(46%)の順に挙げられています。

参考・出典：The state of AI in 2023：Generative AI's breakout year | McKinsey

この表から分かるように、多くの企業がAIリスクの関連性を認識しているものの、実際の対策の取り組み割合はまだ低い状況にあります。AIの導入を成功させるには、自社に関連する重要なリスクを特定し、優先順位を付けて計画的に対策を進めていくことが求められるでしょう。

AIにすべてを任せきりにするのではなく、人間の知見とAIの能力を組み合わせることで、より信頼性の高い結果を得るという考え方が大切です。

もし、生成AIの導入に際して課題を感じたら、ぜひ弊社NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。豊富な知見とノウハウを活かし、御社の生成AI活用を全面的にサポートいたします。共に、新たなビジネスの可能性を切り拓いていきましょう。

海外事例から見る生成AI導入・活用の5つのポイント

海外事例から見る生成AIの導入・活用のポイントは、以下の5つです。

1. 用途とユースケースを明確化する

2. 自社専用にカスタマイズする

3. ユニバーサルデザインを意識する

4. パーソナライズしたサービスを提供する

5. データを統合・自動化する

なお、一般的な話で言えば、倫理的課題（データのプライバシー保護や不偏性の確保）の解決、セキュリティ対策、リスクの管理はもはや今の時代では必須です。また、運用、監視するための専門スタッフの育成と確保も不可欠です。

その上で、事例から見るポイントを押さえて生成AIの導入を成功させましょう。

用途とユースケースを明確化する

生成AIの活用範囲はどの事例を見ても広がっていますが、自社のビジネスにおいてどの用途で活用するのかを明確にしなければ失敗します。製品開発、マーケティング、コンテンツ制作、新規事業など、具体的なユースケースを設定しなければ、導入したのに使わないといったことを引き起こすからです。

生成AIを導入することを目的とせず、自社のビジネスにおける課題や目標に合わせて用途を明確に定義することが、成功への第一歩となります。ユースケースを事例で想定しつつ、専門家の意見を取り入れながら進めていくと良いでしょう。

自社専用にカスタマイズする

BMW北米のEKHOの事例から学べる重要なポイントは、生成AIを企業の課題解決に効果的に活用するためには、自社のニーズに合ったカスタマイズが不可欠だということです。

また、AIの導入には、関連部門の協力と、大量のデータの収集・整理が必要です。導入後も、継続的な改善とアップデートを行うことで、AIの性能を最大限に引き出すことができます。

なお、画像生成に特化したStability AIのように、1つの領域に特化させたカスタマイズという方法も1つの独自性ともいえます。

ユニバーサルデザインを意識する

視覚障がい者向けのサービスを導入したAlibabaの事例からは、ユーザーの声に耳を傾けてニーズを深く理解し、それに基づいてサービスを設計することの大切さがうかがえます。

最新のテクノロジー、例えばAIやIoT、音声認識などを積極的に取り入れることでユニバーサルデザイン（最初からすべての人が使いやすい設計）を意識できれば、さらに利用者を増やせるはずです。

また、アクセシビリティを重視してWAI-ARIAなどのアクセシビリティ標準に準拠したり、誰もが利用しやすいUIを設計したりするのも有効です。ユーザーのフィードバックを基に、サービスを継続的に改善していくことが、誰もが利用しやすいサービスの開発につながります。

WAI-ARIA：Webのコンテンツやアプリの使いやすさ、他のシステムとの連携を向上させるための枠組みを提供する技術的な基準のこと。

パーソナライズしたサービスを提供する

服飾業界のStitch Fix、経営コンサルのBain & Companyのどちらも、AIとデータ分析を活用してユーザーの嗜好を理解し、パーソナライズされたサービスを提供している好例です。大量のデータから瞬時に洞察を引き出し、人間の創造性と組み合わせることが、新しいソリューションを生み出すポイントです。

そのためにも、以下は率先して実践したい施策でしょう。

たとえ個別化が難しいサービスであっても、ユーザーからのフィードバックを積極的に収集し、サービスの改善に役立てることが、多様化する昨今の市場で成功を収めるために不可欠でしょう。また、Gucciのように画一的な回答ではなく、ブランドの特徴を反映したコミュニケーションを生成AIで実現することで、顧客との絆を深めることもできます。

データを統合・自動化する

データの統合と自動化は、AIを活用した事業展開での基礎とも言える部分です。住宅系の事例で挙げたSunnovaのように、連携ツールを活用しつつデータの品質を向上させることで、AIを基軸とした事業展開にも対応できる体制を整えることは生成AIの導入に不可欠でしょう。

そのためにも、自社のビジネスプロセスを詳細に分析し、データの統合と自動化によって効率化できる部分を特定することが大切です。領域や貴社が有するデータによって、生成AIの使い方も異なるため、導入することが目的にならないような詳細な調査が失敗を減らすコツです。

生成AIの導入・活用の相談はNOVELへ

• 自社のニーズに最適な生成AIを見つけたい

• 業務の効率化、コスト削減、イノベーションの促進などを達成したい

• 生成AIの導入を検討しているが、具体的な活用方法がわからない

上記の1つでも当てはまったら、専門知識と豊富な事例を持つNOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。

貴社の業務フローを細かく分析し、AIの導入によって効率化やコスト削減が見込める領域を特定し、投資対効果の試算から要件定義、システム開発、運用テストまで、一気通貫でサポートいたします。

• 生成AIを自社のビジネスにどう活かすか

と具体的なイメージが湧きにくいという方も、私たちにお任せください。貴社の課題解決に向けて、最適なAIツールやサービスをご提案します。無料でご相談を受け付けているため、ぜひお気軽にお声がけください。

海外での生成AI導入・活用事例に関するFAQ

最後に、海外の生成AI導入・活用事例に関する質問へ回答します。

• ChatGPTの海外での活用事例は？

• 生成AIが進んでいる国はどこですか？

• ChatGPTの運用例は？

ChatGPTの海外での活用事例は？

ChatGPTをはじめとする生成AIは、以下のように世界中の企業で急速に導入が進んでいます。

このように、業界や業務の特性に合わせて、ChatGPTをはじめとする生成AIの活用方法は多岐にわたります。貴社の課題解決や業務効率化に、どのように生成AIを活かせるかを検討することが重要です。

生成AIが進んでいる国はどこですか？

生成AIの研究開発や企業への投資が盛んな国を見ると、以下のようになります。

参考：総務省｜令和5年版 情報通信白書｜AIを巡る各国等の動向

2020年以降、米国、中国、英国の順となっており、日本は毎年Top10には入っているものの、年々順位が低下しています。この背景には、各国政府のAI技術への投資や支援策の違いがあると考えられます。

米国や中国では、大学や研究機関への手厚い支援に加え、AIスタートアップへの投資が活発です。一方、日本では、AI技術の重要性は認識されているものの、実際の投資額や支援策は他国に比べて見劣りする状況にあります。

生成AIをはじめとするAI技術で世界をリードするためには、政府主導の戦略的な投資と、民間企業の積極的な取り組みが欠かせないでしょう。

ChatGPTの運用例は？

国内でのChatGPTの運用例としては、以下の12個が挙げられます。

1. 顧客サービス・お問い合わせ

2. マーケティング・広告

3. コンテンツ生成・要約・文字起こし

4. コーディング・開発

5. デザイン・クリエイティブ

6. 製品・システム開発

7. 業務アシスタント

8. 製造・設計

9. リサーチ・データ分析

10. 人材・採用活動

11. 医療・診断

12. 財務・会計・法務

ChatGPTを含む生成AIは、多くの業種で運用可能です。詳しくは、下記ページもご覧ください。

関連記事：企業の生成AIにおけるビジネス・業務活用事例12選｜ユースケースから学ぶ使い方

生成AIの活用に悩んだらAIコンサルへ

生成AIの導入を検討しているものの、自社に最適なツールの選定や活用方法に頭を悩ませている企業は少なくありません。ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の登場により、テキスト生成や画像生成など、AIによるコンテンツ自動作成の可能性が飛躍的に高まりました。

しかし、生成AIを実際の業務にどう活かせば良いのか、具体的なユースケースが思い浮かばないという声も多くあるのもまた事実です。そのような時は、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。

お客様の業務内容や課題をヒアリングした上で、最適な生成AIツールの選定からプロンプト設計、システム開発、運用サポートまで一気通貫で支援します。貴社の生産性向上・業務改革に、弊社のナレッジを最大限活用していただければ幸いです。

【参考文献】

• ※1：Israel's Generative AI expansion：A 2024 market overview | Ctech

• ※2：Gen AI use cases by type and industry | Deloitte US

• ※3：EU sets global standards with first major AI regulations | World Economic Forum

• ※4：Artificial Intelligence regulation, global trends | EY - Global