生成AIが社会現象となり、サントリーのCM企画やLIFULLの広告画像生成など、「面白い」活用事例が日々登場しています。
しかし、その熱狂の裏で、多くの日本企業が導入に踏み出せないでいるのも事実です。
最新の調査では、生成AIの活用率はグローバル企業の71%に対し、日本企業はわずか25.2%に留まっています。最大の障壁は「推進するための専門人材がいない」（55.1%）ことです。
参考：『生成AI』 活用は企業の25％にとどまる「業務効率化」が9割超、専門人材不足がネック｜東京商工リサーチ
本記事では「専門人材がいない」という不安を抱えながらも、安全な導入の糸口を探しているビジネス担当者に向けて、その「壁」を越えるための具体的な全手順を解説します。
- 国内外の最新「面白い」活用事例9選
- 事例を実務に分類した「AIでできること7選」
- 日本企業の導入が進まない「データで見る課題」
- 政府ガイドラインに基づく「情報漏洩・著作権リスク」の対策
1．【2025年最新】国内外の「面白い」生成AI活用事例5選
まず、読者の検索意図である「面白い」活用事例を紹介します。
ここで注目すべきは、単なるアウトプットの奇抜さだけではありません。むしろ、その裏側にある「ビジネスプロセスの変革」こそが、B2B担当者にとっての本質的な価値となります。
① サントリー：生成AIからのアドバイスでユニークなCMを企画
② LIFULL：1万通りの「ふわちゃん」画像を生成し広告に起用
③ セブンイレブン：商品企画期間を10分の1に短縮
④ ケンブリッジ大学：動画を参考に料理ができるAIロボットを開発
海外の事例として、ケンブリッジ大学は料理動画（非構造化データ）をAIが視聴し、その内容を理解して同じ料理を再現できるロボットを開発しました。
⑤ 三豊市：生成AIを活用したゴミ出し案内サービスを提供
面白い生成AI活用事例一覧
これらの事例を以下の表にまとめました。
| 企業名/組織名 | 業界 | 活用の概要 | 主なビジネス価値・成果 |
|---|---|---|---|
| ① サントリー | 飲料・メーカー | CM企画の「壁打ち相手」としてAIのアドバイスを活用 | クリエイティブのアイデア創発、属人性の排除 |
| ② LIFULL | 不動産・IT | 1万通りの広告画像を生成AIで作成 | 低コストでの大規模パーソナライズド・マーケティング |
| ③ セブンイレブン | 小売 | 商品企画プロセス（分析・企画書作成）に活用 | 商品企画期間を10分の1に短縮、市場投入の高速化 |
| ④ ケンブリッジ大学 | 研究・教育 | 料理動画を参考に調理するロボットを開発 | 非構造化データ（動画）の行動学習、R&D |
| ⑤ 三豊市 | 行政 | ゴミ出し案内のAIチャットボットを提供 | 住民サービスの向上、24時間対応、業務効率化 |
忙しいBtoB担当者が注目すべきは、LIFULLの「ふわちゃんの画像」そのものではなく、「1万通りもの画像を生成するのにかかったコストと時間（＝プロセス効率）」です。
「面白い」事例は、BtoC向けの派手なアウトプットを持ちますが、その本質的な価値は、BtoB（対企業）の「プロセス革新」（企画の高速化、コスト削減）にあります。
２．「面白い」を「実務」に分類。生成AIで実現できること7選
前章で見た「他社の事例」を、「自社の業務」に引きつけて考えることが、導入検討の第一歩です。ここでは、「面白い」事例を実用的な「業務機能」に分類し直します。
これは、他社の事例を「自分ごと化」し、自社の業務にどう活かせるかを具体的にイメージするために重要なステップです。
例えば、製造業の総務担当者がサントリー（飲料）の事例を見ても、自社との関連性を見出すのは困難です。
しかし、「④ 社内知見の検索」という「機能」で分類し直されれば、「この機能はウチのマニュアル検索に使える」と「自分ごと化」することが可能になります。
① クリエイティブ・広告制作（LIFULL、サントリー事例）
LIFULLの「1万通りの画像」やサントリーの「CM企画の壁打ち」は、マーケティング部門の実務に直結します。
② リサーチ・分析・企画（セブンイレブン事例）
セブンイレブンの「企画期間1/10」のように、AIは情報処理と分析を得意とします。
③ ソフトウェア開発・デバッグ
IT部門や開発者にとって、AIは有効なアシスタントとなります。
④ 社内知見の検索・業務支援
多くの企業が「ファイルサーバーに眠る過去の資料」や「ベテラン社員にしか分からない業務ノウハウ」に悩まされています。
⑤ 顧客対応の自動化・高度化（三豊市事例）
三豊市の事例のように、カスタマーサポート業務はAI活用が最も進む領域の一つです。
⑥ 文章作成・要約・翻訳
最も身近な業務効率化として、日常的なドキュメント作成作業が挙げられます。
⑦ 会議の文字起こし・自動化
「会議のための会議」や「議事録作成のための残業」は、生産性を著しく低下させます。
３．なぜ日本企業のAI導入は進まないのか？データで見る「活用の壁」
前章で「自社でも使えそうだ」とイメージが湧いた瞬間、多くの担当者は次の「壁」に直面します。
それは、「ウチの会社で導入するのは無理そうだ」という現実的な懸念です。
このセクションでは、その「壁」の正体が何なのか、信頼できる客観的なデータで直視していきます。
衝撃的な格差：グローバル導入率71% vs 国内導入率25.2%
まず認識すべきは、日本が直面する「AIデバイド（格差）」の現実です。
- グローバル： Stanford AI IndexやMcKinseyの調査によれば、グローバル企業の「71%」が生成AIを定常活用しており、AIは既にビジネスの標準装備となっています。
- 日本： 一方、東京商工リサーチ（TSR）の調査によれば、日本国内企業のAI活用率はわずか「25.2%」に留まっています。
この「71% vs 25.2%」という数値は、多くの日本企業が抱く「世界から乗り遅れているのではないか」という漠然とした不安が、客観的な事実であることを示しています。
参考：Stanford AI Index 2025 Report (Economy Section)｜スタンフォード大学
参考：Stanford AI Index 2025 (10 Charts Summary)｜スタンフォード大学
参考：『生成AI』 活用は企業の25％にとどまる 「業務効率化」が9割超、専門人材不足がネック｜株式会社東京商互リサーチ
最大の障壁は「推進するための専門人材がいない」（55.1%）
なぜ、これほどの格差が生まれたのでしょうか。TSRの同調査は、導入を推進しない最大の理由を「推進するための専門人材がいない」（55.1%）ことだと明らかにしています。
「AI導入＝データサイエンティストやAIエンジニアの専門家チームが必須」という固定観念が、多くの企業（特にリソースの限られる中小企業）にとって、導入をためらう最大の心理的障壁となっているのです。
参考：2025年版・人工知能（AI）最新140統計データまとめ｜株式会社東京商互リサーチ
PwC調査に見る「期待値の変化」：過度な期待から「内向きの活用」へ
PwCの調査によれば、AIへの期待値にも質的な変化が見られます。
当初の「業界構造を根本から変革する」といった過度な期待（Hype）は沈静化し、現在は「自身や周囲の困りごとを解決するチャンス」といった、現実的かつ「内向き」の活用へと期待がシフトしています。
[表2：グローバルと日本のAI導入状況 比較]
| 比較項目 | グローバル（世界） | 日本 | データ参照元 |
|---|---|---|---|
| 生成AI導入率 | 71% （定常活用） | 25.2% （活用企業） | Thunderbit/Stanford/McKinsey, 東京商工リサーチ |
| 導入の障壁 | （データ品質、スケーリング等） | 「専門人材がいない」（55.1%） | 東京商工リサーチ |
| 活用の目的 | （ROI、経済効果の追求） | 「周囲の困りごとを解決する」（内向き） | PwC |
この「専門人材がいない（55.1%）」という障壁と、「内向きの活用」へのシフトという2つのデータは、表裏一体の現象を示唆しています。
トップダウンで「業界変革」を推進できる専門家チームがいないため、企業は大きな賭けに出られません。
その結果、現場レベルで「自身や周囲の困りごとを解決する」というボトムアップの「内向き」活用に留まらざるを得ないのです。
そして、この「内向きの活用」は、企業が戦略的に選んだものではなく、「それしかできなかった」結果である可能性が高いとすれば、非常に危険な兆候を含んでいます。
管理部門（専門家）の目が届かない現場主導の「内向き」活用は、次セクションで扱う「情報漏洩」や「著作権侵害」のリスクを伴う「シャドーAI（管理外のAI利用）」の温床となる時限爆弾だからです。
参考：『生成AI』 活用は企業の25％にとどまる｜株式会社東京商互リサーチ
参考：生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較｜PWC
４．導入の「壁」を越える：政府ガイドラインに学ぶAIリスク管理術
前章で特定された「ガバナンス欠如」という時限爆弾に対し、公的機関の権威に基づいた具体的な「安全装置」を導入することが、導入の「壁」を越える鍵となります。
「専門人材がいない（55.1%）」企業がAI導入をためらう最大の理由は、「リスクが分からない」「管理できない」という恐怖心です。
しかし、その懸念の多くは、政府が提供するガイドラインを参照することで解消できます。
重要なのは、これらのガイドラインがAI導入を制限する「規制（ブレーキ）」ではなく、「専門人材がいない」企業が安全にAI導入を進めるための「車輪止め（セーフティネット）」として機能する点です。
【リスク1】情報漏洩・プライバシー：「AI事業者ガイドライン」の要点
まず、最も懸念される「機密情報」や「個人情報」の扱いです。
- 参照ガイドライン： 総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.0版）」
- 分析： このガイドラインは、AIを「開発者」「提供者」「利用者」の3つに分類しています。多くの企業は「AI利用者（AI User）」に該当します。
- 利用者の対策： ガイドラインは「AI利用者」に対し、以下の2点を明確に求めています。
- セキュリティ確保： AIシステム・サービスに「機密情報等を不適切に入力することがないよう注意を払う」
- プライバシー保護： AIシステム・サービスへ「個人情報を不適切に入力することがないよう注意を払う」
これは、「ChatGPTに社外秘の企画書を要約させてはいけない」という、AIガバナンスの最も基本的なルールです。
【リスク2】著作権・知的財産権：「コンテンツ制作ガイドブック」の要点
次に、H2-1の事例（サントリーのCM、LIFULLの広告）のようにクリエイティブ領域でAIを利用する際に懸念される、「著作権」の問題です。
- 参照ガイドライン： 経済産業省「コンテンツ制作のための生成AI利活用ガイドブック」
- 分析： このガイドブックは、特に「ゲーム、アニメ、広告」の各産業を対象としており、「知的財産権等の権利・利益の保護」に配慮した適切な利活用を促すものです。
- 利用者の対策： AIが生成したクリエイティブが、既存の著作物と酷似していないか（依拠性）、AIが学習したデータは適法に収集されたものか、といった点に留意し、リーガルチェックを行う体制を整える必要があります。
企業がAI導入に踏み切るために必要な第一のアクションは、高額な報酬でAI専門家を「採用」することではありません。
まず、これらの「政府ガイドライン」をダウンロードし、「社内ルール化」することです。それこそが、導入の最大の心理的障壁（リスク懸念）を解消する、最も現実的な第一歩となります。
[表3：AI利用者が遵守すべき主要リスクと対策（政府ガイドライン準拠）]
| リスク種別 | 主な懸念 | 参照ガイドライン | AI利用者が取るべき具体的な対策アクション |
|---|---|---|---|
| 情報漏洩 (セキュリティ) | AIに入力した社内の機密情報（企画書、財務データ）が外部に流出する。 | AI事業者ガイドライン | AI提供者の利用規約を確認し、機密情報等を不適切に入力しないことを社内ルール化する。 |
| プライバシー侵害 | AIに顧客や従業員の個人情報を入力し、プライバシーを侵害する。 | AI事業者ガイドライン | 個人情報を不適切に入力しないよう注意を払い、プライバシー保護の対策を講じる。 |
| 著作権侵害 (知的財産権) | AIが生成した画像や文章が、既存の他者の著作物と酷似しており、権利を侵害する。 | コンテンツ制作ガイドブック | 生成AIサービスの選択、リーガルチェック、社内ガイドラインの作成を行う。 |
| 不正確な出力 (ハルシネーション) | AIが事実に基づかない「もっともらしい嘘」を生成し、それを基に誤った意思決定を行う。 | AI事業者ガイドライン | AIの出力を鵜呑みにせず、精度及びリスクの程度を理解し、人間による合理的な判断のもとで利用する。 |
５．「専門人材」がいなくても大丈夫。中小企業がAI導入を成功させる4ステップ
「課題（55.1%の人材不足）」を認識し、「リスク対策（政府ガイドライン）」を理解したところで、いよいよ導入の「壁」を越えるための具体的な「次の一歩（Action）」を提示します。
ここで鍵となる戦略が、「アジャイルアプローチでの開発・導入」です。
「アジャイル（Agile）」とは、「小さく始め、迅速に改善を繰り返す」という開発手法です。
これは、大規模な専門家チームを必要としません。
つまり、「アジャイルアプローチ」こそが、前セクションで特定した「55.1%の人材不足」という日本企業の最大の課題に対する、最も現実的かつ唯一の「答え」なのです。
「人材がいない」ことは、AI導入を諦める理由にはなりません。
むしろ、「人材がいない」からこそ、全社一斉のウォーターフォール型導入（＝失敗する典型例）ではなく、「アジャイルアプローチ」が唯一の正解となります。
Step 1：活用方針の検討（業務内容の棚卸しとインパクト試算）
AI専門家を探す前に、まず「自社の課題」を特定します。
Step 2：アジャイルアプローチでの開発（小さく始めるPoC）
全社導入を目指すのではなく、特定した課題に対して「小さく始める」PoC（Proof of Concept：概念実証）を実施します。
Step 3：ガバナンス体制の構築（ガイドラインの適用）
この「小さく始める」段階で、必ず「安全装置」を組み込みます。
Step 4：本開発と継続的な運用・評価
PoCで「月50時間の工数削減に成功した」など、明確な効果（ROI）が実証されたものから順次、本開発や全社展開へとスケールさせていきます。
【結論】生成AIを「面白い」から「自社の武器」へ
この記事では、「生成AI 活用事例 面白い」というキーワードに、日本企業が直面する導入の「壁」を越えるための戦略的なロードマップを提示しました。
結論として、生成AIの導入を成功させるか否かは、「専門人材の有無」で決まるのではありません。
リスクを正しく理解し、自社の課題を特定し、小さなステップから始めるという、「アジャイルな姿勢」を持つか否かで決まるのです。
「面白い」という傍観者の視点から脱却し、「自社の武器」として活用するための一歩を踏み出す時が来ています。
