生成AIのユースケースをとにかく集めてまるっと学ぶ！/ all about generative ai usecases

2025/4/23 Oracle AI Jam Session #24 で喋った内容
生成AIのユースケースをとにかく学ぶ。国内の直近の事例ニュースを紹介するとともに、ユースケースの類型を主要な分類方法とともに紹介。

Transcript

1. 生成AIのユースケースを とにかく集めてまるっと学ぶ！ Oracle AI Jam Session #24 中村 岳 日本オラクル株式会社 ソリューションアーキテクト部 2025年4月23日
2. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2 中村 岳 X（Twitter）、はてなブログ：@gakumura • 現職：ソリューションエンジニア@日本オラクル • 担当：Oracle Blockchain Platform、 Blockchain Table、AI関連サービス • 前職：金融決済系SIerでパッケージ開発 • SWIFT、CLS、日銀ネット関連の銀行間決済システム • ひとこと：ジークアクス楽しい！
3. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 3 Oracle Cloud Infrastructure（OCI）の利用は広がってきています！ が、「OCIは情報が少ない」というお声をしばしばいただきます… 弊社でも情報発信は力を入れていますが、 社外の方にもブログや記事を書いていただけると大変ありがたいです！ QiitaやZenn、はてなブログ、自社サイト、Xでのポストなどなんでも歓迎です！！ サービス触ってみた／やってみた系、Tips、ちょっとした気づき、などなどなんでもありがたいです！！ ぜひお力をお貸しください！！ We want YOU for OCI contributors!! 書いてくれたらみんなで 「イイね！」するよ
4. 1. ざっくりと振り返る生成AI基本用語 2. 最近のニュースから見る国内の事例 3. 分類から見るユースケース類型 4. まとめ このセッションの内容 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 4
5. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 5 ざっくりと振り返る生成AI基本用語
6. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 6 • 生成AIブームは機械学習を基礎としており、いわゆる第3次AIブームの延長線として位置づけることができる • 一方で、第3次AIブームとは量的、質的に多くの点で異なる様相を見出し、第4次AIブームとして位置づける論も • あるいは「もはや”ブーム”ではない」とも 生成AIブームは第4次AIブーム？ 出典：電通報 出典：DBJソフトインフラレポート
7. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 7 • OpenAI社が大規模言語モデルGPT-3.5をベースとしたChatGPTを公開 • Webサイト上の対話形式で誰でもかんたんに生成AIの力を体感 • 「まるで人間のように自然な会話ができる！」 • 世界中で話題となり、瞬く間に利用が広がる ChatGPTの登場：「生成AIブーム」の到来（2022年12月） 出典：ITmedia
8. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 8 • テキストや画像など、さまざまなコンテンツ（情報）を生成（創造）できるAI技術を指す総称 • ※あくまで総称であり厳密な定義はない • 従来型AIとの違いは？ • 従来型AIが入力された情報の整理、解析、判断、また、そこからの予測に重きを置いていたことに対して、 生成AIは新しい情報を生成することに重点がある、とする説明がある • ※が、実際にはわりと境界は曖昧な気も… 生成AI（Generative AI、GenAI）とは 出典：野村総合研究所
9. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 9 • 言語モデル • 言語データを学習し、ある単語の後に続く単語が、どのくらいの確率で 出現するかを予測するモデル • 大規模 • 機械学習に使用したデータ量が大きい • 学習、推論に使用されるコンピュータの計算量が大きい • ディープラーニングのモデルのパラメータ数が大きい • 言語モデルが大規模になることで… • 文脈を踏まえた文章の解釈（理解）、より自然な文章の生成が可 能に • より幅広いタスクに対応できる様々な能力が発現（創発） LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）とは よろしく ね お願い 。 10％ 5％ 70％
10. ざっくり用語まとめの図 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 10 AI：人間の「知能」による機能を人工的に実現したもの 機械学習： コンピュータに大量のデータを学習させることで 特定のタスクを処理するモデルを構築する技術 AIを実装するために機械学習を用いる ディープラーニング： 高度な機械学習の手法 生成AI：情報を生成するAI技術の総称 LLM： 言語の解釈、生成などを行う 大規模なモデル LLMを含む、基盤として用いる いち分野として含む LLM構築には ディープラーニングが 用いられている
11. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 11 • LLMに、外部の情報源から検索したデータを取得させ、その情報をもとに回答の文章を生成させる技法 • 学習済のデータには含まれないが、タスクに必要となる情報を参照させることで補完する • 例：今日の天気や株価、経営情報やFAQなど自社の独自データ • モデルに情報を追加で獲得させるという意味では同じくファインチューニングがあるが： • 追加学習には時間もコストも大量にかかる • 「最新の情報を踏まえて回答する」「頻繁に更新がかかる情報と整合するように回答する」ような用途には適さない • RAGで参照する外部の情報源をナレッジベースと呼ぶ RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成） RAG アプリ ナレッジベース ユーザー ①質問 ②質問に関連する情報を検索し取得 ③質問 ＋関連情報 LLM ④関連情報を踏まえた回答
12. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 12 • LLMは基本的に「入力されたプロンプトに対して一度ごとの応答をする」ことしかやってくれない • 実践で生成AIを活用しようとすると、以下のようなニーズが生じる • ここまでの会話も踏まえて回答してほしい • 必要に応じて外部の情報源も検索（RAG）してきてほしい • 「質問→回答」以上のより複雑なタスクをやらせたい • 目標に基づいて情報を処理し、環境と相互作用しながらタスクを実行するAIシステムを（AI）エージェントと呼ぶ • エージェントは「代わりになにかやってくれる」人のこと、AIエージェントは人間の代わりになにかやってくれるAI • エージェントはLangChainなどの フレームワークを用いて開発したり、 クラウドサービスなどを用いたりして実装していく エージェント クラウドサービスの例：OCIのGenAI AgentsサービスのRAGエージェント機能
13. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 13 最近のニュースから見る国内の生成AI活用事例
14. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 14 • 大阪メトロが万博開催期間を通じ、最寄り駅である夢洲駅に多 言語案内ロボットを設置 • 日本人および外国人に乗り換え情報や駅周辺の目的地を案内 • NTT独自のLLM「tsuzumi（つづみ）」を基盤として利用 • 効果： • 人手の代替 • より高度なサービス（外国語への対応）の提供 万博会場での多言語案内ロボット From：日経新聞
15. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 15 • 実在の占い師の技能や知識を移植した、生成AIによる占い師が 相談に応答 • オルツ社が開発し、Webサービスとして提供 • 効果： • 新規事業の創出 • 既存のサービス（占い）をよりアクセスしやすい形態で、より手 頃な価格で提供 • 既存サービスの入口として（AI占い師から実在占い師へのチャ ネル） AI占い師 From：日経新聞
16. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 16 • 生成AIを活用したリサーチ、要約機能を日経電子版にβ版 としてリリース • 質問文を入力すると、関連する過去の記事から情報を取得、 整理して回答 • 効果： • 既存サービスへの付加価値の追加 • 保持情報のより高度な活用を促進 ニュースのリサーチと要約 From：日経新聞
17. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 17 • 生成AIを活用し、保険会社の事務作業を効率化するツール をリコーが開発し、損保ジャパンが試験運用 • 保険商品の補償内容や契約方法の回答案を自動作成し、 営業担当者らが顧客への説明の参考に • 効果： • 作業の効率化 • スキルの補助（経験の浅い従業員も複雑な事例の問 い合わせに対処可能に） 保険業務の補佐、効率化 From：日経新聞
18. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 18 • ぐるなび社が生成AIによる飲食店検索、レコメンド機能を搭載 したアプリをリリース • チャット形式で希望を入力し、条件に合った店舗を回答 • 曖昧なキーワード、画像検索（類似した内観の飲食店を検 索）にも対応 • パーソナライゼーション（入力データを蓄積し、好みを反映）に も対応 • 効果： • 既存サービスへの付加価値の追加 • 保持情報のより高度な活用を促進 • ユーザー層の拡大（若年層へのリーチ） AI検索、レコメンド From：日経新聞
19. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 19 • 日経社が生成AIを活用した企業の意思決定支援サービ スを提供開始 • 日経のニュース、業界・専門紙の記事をもとに、企業や業 界分析のリポートなどを自動で生成 • RAGを応用： 20を超える業界・専門紙の記事や、政府 機関の統計データなども加えたデータベースを検索し、文 章を出力 • 効果： • 新規事業の創出 • 保持情報のより高度な活用を促進 経済情報のリサーチと分析およびレポートや企画書の作成支援 From：日経新聞
20. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 20 • JR東海が利用者からの相談への対応支援に生成AIを導入 • 年6万件超の電話やメールでの相談に対し、相談内容の要 約や分類、および回答の作成に活用 • 年200時間以上の削減効果を見込み、問い合わせを分析 するほか、人がサービス向上に当てる時間を増やす • 効果： • 作業の効率化、省力化 • スキルの補助（相談窓口で他部門を頼らずに複雑な 知識をもとにした回答が可能に） • データ活用の高度化（相談情報の蓄積、分類とそれら をもとにした分析） 顧客サポートの支援 From：日経新聞
21. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 21 • ユニ・チャームが提供する女性向け体調管理アプリの中に生 成AIベースのチャットエンジンを搭載 • 相談相手として体調に関する悩みに応答 • 対話を通じて利用者についての定性的なデータを取得し、よ り深いインサイトの導出を可能に • 効果： • 既存サービスへの付加価値の追加 • 新たな情報の取得 • データ活用の高度化 AIチャットによる相談対応、定性情報の取得 From：日経新聞
22. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 22 • 香川県坂出市、宇多津町、KBN社が生成AIを使った買 い物サービスを遠方での買い物が難しい高齢者などに向 けに提供開始 • アプリ画面に向けて話しかけると、生成AIが音声で答えて 買い物をサポート • GMOメイクショップ社のシステムを活用 • 商品はコープかがわと香川県農業協同組合が提供 • 効果： • 新規事業の創出 • 既存のサービス（商品の販売）をよりアクセスしやす い形態で提供 • 社会課題（買い物弱者）の解決 音声でやり取りできる買い物サービス From：日経新聞
23. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 23 • 社内業務支援のための独自生成AIを開発し導入 • 現在はDX・IT統括本部を中心に利用、今後全社員の6割 の継続的な利用を目標に利用拡大の取り組み • RAGによりマニュアルなどの社内文書を検索する仕組みも 構築済み • サッポログループ共通のデータ基盤システムとの連携も予定 • 個人業務での利用だけでなく、サプライチェーンなど組織と しての業務への活用も目指す • Amazon Bedrock上でLLM Claudeを利用 • 効果： • 業務の効率化、省力化、高度化 総合的な業務支援 From：日経新聞
24. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 24 • サイバーエージェント社は広告運用業務を支援するAIエー ジェント「CAアシスタント」を開発、導入 • それまで手作業で行っていた媒体ごとに微妙に異なる形式 のデータの取得、表計算ソフトでのデータを整形、週次リ ポートの準備には1、2日かかっていた • CAアシスタントにより、「昨日の実績を他の日と比べてレ ビューして」などの指示で媒体ごとのデータ取得からグラフ、レ ポート作成、改善策提案まで瞬時に行うことが可能に • CAアシスタントの裏では役割が異なる5体のAIエージェントが 連動 • 2026年にも広告運用業務のAIによる自律化を目指す • 効果： • 業務の効率化、省力化、高度化 • （将来的に）人手の代替 広告運用の支援AIエージェント From：日経新聞
25. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 25 分類から見るユースケース類型
26. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 26 • ここからはユースケースを分類方法とともに紹介していく • ここではよく用いられる分類方法を4つ紹介 • 生成AIの生成物の種別による分類 • 生成AIを用いる業務プロセスによる分類 • 業種、業界による分類 • 生成AIを用いる目的、解きたい課題による分類 • 分類方法は使いやすい場面が異なる • ワークショップでアイデア出し：生成物による分類を参考にすると自由な発想がしやすい • 経営層や決裁者への説明：業務プロセスによる分類、業種による分類が分かりやすい ユースケース with 分類方法
27. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 27 • 生成AIが何を出力するかに着目した分類 • 直感的にわかりやすく、ユースケースを整理するのに便利 • 生成AIの活用アイディア出しの際にもお役立ち 分類方法①：生成物による分類 カテゴリ 具体例 テキスト生成 メール、要約、記事、スクリプト 画像生成 イラスト、広告バナー、プロダクトデザイン 音声生成 ナレーション、合成音声 動画生成 プロモーション動画、短編アニメ コード生成 プログラムコード、SQL、正規表現 その他（3Dモデルなど） 建築設計、ゲームモデル
28. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 28 • 最も基本的と言うべきユースケースで、分野を問わず汎用的に利用されている 生成物による分類：テキスト生成 分類 ユースケース例 文書作成 報告書、契約書、議事録、履歴書のドラフト 要約 長文の会議録、メール、記事などの要約 ライティング支援 ブログ記事、コラム、キャッチコピー、広告文 QAボット 社内FAQ、自動応答チャットボット 翻訳 自然なニュアンスの多言語翻訳 ラベリング・タグ付け テキスト分類、感情分析、トピック分類など コミュニケーション補助 メール返信文の提案、敬語変換、トーン調整
29. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 29 • なんらかの指示に従って画像を生成、修正 • 高速に生成できるため、多くの候補を出したり、フィードバックと改善のループを回しやすい 生成物による分類：画像生成 分類 ユースケース例 広告・プロモーション バナー画像、SNS投稿用ビジュアル 商品・パッケージ案 コンセプトイラスト、ラフスケッチ キャラクター・アイコン マスコット、アバター、デフォルメキャラ UI・Webデザイン UIコンポーネントのモックアップ 画像修正 写真の背景削除、スタイル変換、補正 アイデアスケッチ 建築、インテリア、ファッションの参考図
30. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 30 • 入力されたテキストを音声に変換 • 感情表現、声のカスタマイズが可能 • 多言語対応との組み合わせが強力 生成物による分類：音声生成（Text-to-Speech） 分類 ユースケース例 音声ナレーション eラーニング、YouTube、企業説明動画など 音声アシスタント カーナビ、スマートスピーカー、電話IVR アクセシビリティ 画面読み上げ、視覚障がい者向け情報提供 キャラクターボイス ゲーム、アニメ風ナレーション、対話キャラなど
31. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 31 • 指示に合わせた動画を生成 • 動画作成コストの大幅な削減、制作時間の短縮がメリット • 動画クオリティには現状では課題もあり、発展途上な分野 生成物による分類：動画生成 分類 ユースケース例 プロモーション動画 サービス紹介、製品プロモーション映像 教育コンテンツ eラーニング用のアニメーションや解説動画 アバター解説 AIアバターがスライドを読み上げる形式など モーショングラフィックス 動くテキスト、エフェクト付きビジュアル
32. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 32 • エンジニアの生産性を大幅に向上 • 非エンジニアも（対象によっては）開発が可能に…コーディングの民主化 生成物による分類：コード生成 分類 ユースケース例 開発支援 プログラムや関数の自動生成、テンプレート化 自動化 バッチ処理スクリプト、Excelマクロ、RPA処理 データ処理 SQLクエリ、データ変換・前処理コード テストコード ユニットテストの自動生成 説明・ドキュメント化 コードの意味の解説、コメント生成
33. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 33 • テキスト生成の利用が最も普及し、次いで画像生成 • コード生成での利用も急速に進んでいる • “わたしたちが知る「プログラミング」の終わり” 生成物による分類：傾向 From：McKinsey The State of AI survey
34. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 34 • 生成AIをどの業務のどの工程で使うか？という観点で整理する方法 • 実務に即した分類のため、現場での導入検討やアイディア出しの参考に向く 分類方法②：業務プロセス別の分類 プロセス ユースケース例 企画・リサーチ アイデア出し、競合調査、要件整理 マーケティング 広告コピー、記事作成、SEO対策 セールス支援 メールの自動作成、提案資料のドラフト カスタマーサポート チャットボット、自動返信、FAQ生成 人事・教育 面接質問生成、社員研修コンテンツ、自動フィードバック 開発・IT運用 コード生成、ログ解析、エラーメッセージの説明など ドキュメント管理 議事録自動要約、マニュアル作成、自動翻訳など
35. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 35 • 大量かつ迅速に情報ソースを調べる、アイディアや候補を出すという生成AIの得意な点を活かせる 業務プロセス別の分類：企画・リサーチ ユースケース例 内容 市場調査サマリ ニュース・レポートの要約、トレンド要約 競合分析支援 競合サービスの特徴比較、SWOT分析 アイデア出し 商品・サービスの名称やコンセプト草案 カスタマージャーニーの草案作成 ペルソナごとの体験設計のたたき台を生成
36. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 36 • アイディア、候補出しに活用 • 一定のフォーマット、作法に則った文を生成するのにも便利 業務プロセス別の分類：マーケティング・プロモーション ユースケース例 内容 広告文生成 キャッチコピー、バナー文案の生成・A/Bテスト提案 コンテンツ作成 ブログ、SNS投稿、ニュースレター草案の生成 SEO対応 タイトル案・メタディスクリプションの最適化 パーソナライズ文面 顧客属性に応じたDM文・レコメンド案の生成
37. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 37 • 生成AIによる生成画像をベースにした参加型の広告キャンペーンを開催 • 専用サイトでDALL-E、GPTを使い画像を作成し参加 • 優秀画像はピカデリーサーカスなどで大きく掲載された マーケティング・プロモーションでの生成AI活用事例： コカ・コーラ社の参加型広告画像生成キャンペーン From：Coca Cola
38. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 38 • 営業活動の効率化や顧客対応の質の向上を支援 • 情報の整理や「壁打ち」相手にも 業務プロセス別の分類：営業（セールス）支援 ユースケース例 内容 営業メール草案 リード向け提案文・フォローアップ文の自動生成 営業トークスクリプト 製品紹介トーク、想定質問と回答例 顧客情報の要約 CRMの履歴情報から重要ポイントを抽出 提案資料の下書き 要件ヒアリング→スライド案の生成
39. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 39 • 顧客とのやり取りの自動化やサポートの質向上に寄与 • 数が多く、また先進的な事例も多い領域 • 「既にカスタマーサポートの雇用に影響が出ている」というニュースも 業務プロセス別の分類：カスタマーサポート・顧客対応 ユースケース例 内容 FAQの自動生成 過去の問い合わせ履歴からQAテンプレートを生成 メール・チャットの返信案 カスタマー対応メールの自動草案生成 問い合わせ内容の分類 内容に応じてカテゴリ別にルーティング 顧客の感情分析 チャットログやレビューから満足度や感情を抽出
40. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 40 • MUFGグループ全体で生成AIの活用を推進 • 生成AI向けの社内ナレッジのデータベース整備も進める • 過去の提案書をベースに顧客向けの提案書の素案を作成 • コールセンターでも過去の回答記録から案内内容を提案 • まずは支援をさせ、将来的には生成AIで営業が完結する仕組み の導入も目指す • 店頭で生成AIを搭載した機械が応対したり電話で生成AIが 営業したりする使い方を想定 営業支援、顧客対応での事例：MUFGグループ From：日経新聞
41. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 41 • 人材の採用・育成・制度運用に関する業務の支援 • 定形業務の省力化、文章作成の支援といった側面が強い 業務プロセス別の分類：人事・採用・教育（HR・L&D） ユースケース例 内容 求人票の作成 職種情報から魅力的な求人文を生成 面接質問の生成 ポジション別・スキル別の質問例生成 評価コメントの支援 上司による評価文、フィードバック文の草案 研修資料・eラーニング教材作成 カリキュラム設計やスライド、説明原稿の生成
42. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 42 • 適用が最も進んでいる領域のひとつ • コード生成やドキュメント生成だけでなく、運用の支援にも活用 業務プロセス別の分類：情報システム・開発部門（IT・エンジニアリング） ユースケース例 内容 コード生成・補完 API連携コード、定型処理スクリプトの生成 ログの要約・異常検知 エラーログの自然言語説明や要因推定 ドキュメント作成 APIドキュメント、設定マニュアルの自動生成 ヘルプデスク回答支援 ナレッジベース＋QA対応の自動補助
43. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 43 • システム開発では、 プロセスの様々な部分で 活用の研究、実践が進む システム開発での生成AI活用 From：日本総研 生成AIを活用したシステム開発の現状と展望
44. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 44 • 現在はWave 1、 今後Wave 2→3と発展 するという予想 • 将来的には 人手ゼロの運用、 技術的負債の消化なども システム領域、カスタマーサポート領域での活用の段階的進行の予想 From：Bain & Company How Generative AI Changes the Game in Tech Services
45. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 45 • 社内ルール、法務文書、経理処理の支援など、幅広く活用 • 定形業務の支援にはやはり強み 業務プロセス別の分類：管理部門・事務系業務 ユースケース例 内容 契約書のレビュー支援 難解な契約文の要点要約やリスク抽出 社内通知文の草案 人事異動や制度変更に伴う案内文の生成 経費精算の自動チェック 領収書データ→自然言語で報告書を生成 月次報告資料の要約 KPIデータからグラフ＋コメントを生成
46. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 46 • 顧客対応への活用は「コスパ」が高い • ソフトウェアエンジニアリング （コーポレートIT、プロダクト開発）分野も それに次ぐ費用対効果 • セールス、マーケティングへの活用は インパクトが大きい 業務プロセス別の分類：費用／効果 From：McKinsey The economic potential of generative AI
47. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 47 分類方法③：業種・業界別の分類 業種・業界 主なユースケース 活用目的・特徴 メディア・広告 広告コピー作成 コンテンツ制作の効率化、パーソナライズ、リアルタイム配信 記事・ブログ生成 SNS投稿文の生成 小売・EC 商品説明文自動生成 顧客対応の自動化、販促支援、パーソナライズ、 在庫や売上に応じたコンテンツ最適化 チャットボット接客 プロモーション文作成 金融・保険 レポート自動生成 情報の正確な伝達、リスク管理、文書業務の効率化 FAQボット 顧客説明文の自動生成 製造業 技術マニュアル作成 ナレッジ共有の効率化、設計・品質関連文書の自動作成 設計ドキュメント生成 FAQボット 医療・ヘルスケア 診療記録の自動要約 医師の事務負担軽減、医療知識の迅速な整理、 患者との情報共有 医療FAQボット 論文要約
48. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 48 • リアルタイムで録音・書き起こし → 診療記録として自動 で下書き生成 • 多言語に対応 • 電子カルテと連携 • Abridge社：2019年に設立、早期から医療分野に 特化したLLM構築に着手 • 医師が無料で使えるアプリを配布 → 実際の診療 データを元に学習 • OpenAIブーム以前から活動し、競合より先行 医療業界での事例：Abridgeの診療記録ツール From：Tech Crunch
49. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 49 分類方法③：業種・業界別の分類 業種・業界 主なユースケース 活用目的・特徴 教育・研修 教材作成 教育コンテンツの個別最適化、学習支援、教師の準備時間短縮 問題作成 質問応答チューター 不動産・建設 物件紹介文生成 営業資料作成の効率化、問い合わせ対応の自動化 顧客対応ボット 報告書自動作成 行政・公共 広報文書作成 市民サービスの強化、文書業務の効率化、情報の多言語展開 問い合わせ対応ボット 法令要約 旅行・観光 旅行プラン提案の生成 パーソナライズ対応、多言語・文化適応によるインバウンド支援 顧客対応ボット 多言語案内文 物流・運輸 配送状況の説明生成 作業報告の効率化、顧客連絡の自動化、業務ナレッジの標準化 報告書作成 運行管理支援ボット
50. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 50 • Romie：旅行の計画、購入、予約を支援、実行してくれる AIアシスタント • 天気が悪い場合にアウトドアの代わりにインドアアクティビティ を提案するなど、臨機応変にサポートしてくれる • SMSグループチャットに参加させることで、複数人の希望をま とめた旅程を提案するなども可能 旅行業界での事例：ExpediaのAIアシスタント From：Travel Weekly
51. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 51 • 生成AIが解決しようとする課題や目的に着目しても分類できる • （分類項目がどうしても恣意的になり、MECEにもならない…） 分類方法④：目的・課題ベースの分類 目的／課題 ユースケース例 生産性の向上（効率化、省力化） ドキュメント要約、定型業務の自動化 クリエイティビティの支援 アイデア発想支援、ネーミング、キャッチコピー生成 ナレッジ活用の最適化 チャット型FAQ、社内知識の自然言語検索 言語の壁の克服 自動翻訳、多言語対応のチャットボット パーソナライズ ユーザーごとの提案文、自動返信内容の最適化
52. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 52 • （企業ユースケースを離れて）個人としての利用例では セラピー／話し相手として生成AIを用いる例が多い模様 • 次いで秘書、アシスタント的な利用など、 「自分のことを知っている、パーソナライズされたAI」としての利用が多い 参考：“人々は”どのようにAIを用いているか？ From：Harvard Business Review How People Are Really Using Gen AI in 2025
53. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 53 まとめ
54. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 54 • 一歩進んだユースケースを実現するためには、常に良質かつ大量のデータが必要 • AI活用はデータ活用 • 前提としてAIが使うデータを収集し、使いやすいようデータの整備が必須 • 顧客（ユーザー）接点はますます重要な資産になる • AIエージェントは他アプリ、サービスから接点を吸収するようになる • より多くの接点があれば、データやフィードバックも集めやすい • 新たな接点を獲得しにいく＆既存接点をより深く活用する データと顧客（ユーザー）接点
55. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 55 • 1. 助言型（Advisory）：ドメインに特化した知見を提供し、複雑 な問題に対するガイダンスを提示 • 2. 支援型（Assistive）：ユーザーの成果達成を支援するタスクを 実行し、業務効率を向上 • 3. 協働型（Cooperative）：ツール連携を前提とし、ユーザーと 協働し、相互にやり取りを重ねながら目標達成を目指す • 4. 拡張型（Augmentative）：ユーザーのスキルを拡張し、未知 の領域でも専門的なアウトプットが可能に • 5. デジタル自律型（Digitally Autonomous）：自ら目的を設 定・判断し、デジタル空間での意思決定やタスク遂行が可能なAIエー ジェント • 6. 物理自律型（Physically Autonomous）：物理空間で自 律的に動作し、意思決定と行動を伴うロボット型AI AI利用形態の6つの発展段階 From：EY When AI creates infinite possibilities for transformation, where do you focus? 今日のユースケースは1.助言型が多い？ 一部先進的なものは2. 支援型～3. 協働型に該当？
56. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 56 • 「賢く」なっているだけでなく、 推論にかかるコストも低減 • 今は実現できない、 あるいは費用対効果が 見合わないようなユースケースも、 近い内にリーズナブルに 実現できるようになっていく 生成AI技術は日進月歩で進歩していく From：State of AI report 2024
57. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 57 • Google Cloud：601 real-world gen AI use cases from the world's leading organizations • 富士通：Generative ai : Use cases as a pathway to value creation • Accenture： A new era of generative AI for everyone • Deloitte：The Generative AI Dossier 引用したもの以外に参考とした資料
58. Thank you 58 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates