2023年末から続く生成AIブーム。ChatGPTをはじめとする革新的なサービスの登場は、私たちの生活やビジネスを一変させる可能性を秘めています。
本記事では、2025年に注目すべき生成AIのビジネス活用事例を紹介し、どのような業務に生成AIを活用できるのか解説していきます。
生成AIって何?AIとの違いは?
AI (人工知能)とは、人間が持つ知能をコンピュータで実現しようとする技術の総称です。「学習する」「判断する」「予測する」といった、人間の脳が行うような作業をコンピュータにさせることをめざしています。
生成AIは、そのAIの一種で、「新しいものを生み出す」ことに特化したAIです。
従来のAIが既存のデータからパターンを見つけ出し、そのパターンに基づいて予測したり、意思決定を支援したりするのに対し、生成AIは学習したデータのパターンを参考に、全く新しい文章、画像、音楽、コードなどを生成することができます。
AIと生成AIの違い
AI | 生成AI | |
---|---|---|
主な機能 | 予測、分類、判断 | 新しいコンテンツの生成 |
例 | スパムメールのフィルタリング 画像認識 音声認識 | 文章作成 画像生成 音楽作曲 プログラミングコード生成 |
仕組み | 既存のデータからパターンを学習し、そのパターンに当てはまるものを予測 | 学習したパターンを参考に、新しいデータを生成 |
生成AIが注目される理由
生成AIが注目される理由は、従来のAIの枠を超えて、クリエイティブなタスクや問題解決に革新をもたらす可能性を秘めているからです。
多くの企業が生成AIを積極的に導入するだろうと予想されている2025年。なぜ、生成AIが注目されているのか、まずはメリットを知っておきましょう。
1. アウトプット生成能力
テキスト生成
自然言語処理技術の進化により、人間のような自然な文章、翻訳、要約、物語、詩、コードなどを自動生成することが可能です。コンテンツ制作、カスタマーサポート、教育などの業務に革新をもたらします。
画像・動画生成
テキストから画像や動画を生成・編集することも可能になりました。これは、デザイン、広告、エンターテイメントなどの分野で、これまで以上に高品質で多様なコンテンツを生み出すことを可能にします。
音声生成・音声認識
人間のような自然な音声で話したり歌ったりするAIが開発されています。これは、バーチャルアシスタント、音声翻訳、エンターテイメントなど、幅広い分野での活用が期待されています。
2. 様々な分野への応用可能性
生成AIのアウトプット生成能力は、多様な分野での活用が期待されています。
新規事業アイデアの創出、マーケティングオートメーション、顧客対応の効率化などビジネス領域はもちろん、動画生成、音楽制作、小説執筆、ゲーム開発、研究開発、学習コンテンツ作成など様々な分野での応用が可能です。
3. 進化のスピード
生成AIは、深層学習技術の進化や、学習データ量の増大によって、日々進化を続けています。近年では、ChatGPT、DALL-E2(ダリ・ツー)、Stable Diffusion(ステイブル・ディフュージョン)など、革新的な技術が登場しています。
1. 超効率化!コンテンツ制作の自動化
ブログ記事、ウェブサイトコンテンツ、ソーシャルメディア投稿、広告コピーなど、企業は日々膨大な量のコンテンツを作成しています。
ChatGPT、Gemini、Claudeなどの生成AIツールを活用することで、これらのコンテンツ制作を自動化し、マーケターやクリエイターの負担を大幅に軽減します。
例えば、キーワードやターゲット層を指定するだけで、魅力的なブログ記事を自動生成したり、商品の特徴を理解し、訴求力の高い広告コピーを自動で作成したりすることが可能になります。
具体的な活用例
- SEOに最適化されたブログ記事の自動生成
- Facebook広告、Google広告など、各種広告媒体に最適化されたコピーライティング
- ニュースレター、メルマガなど、顧客とのエンゲージメントを高めるコンテンツ作成
株式会社デザインワン・ジャパン – 「AI王」

複雑なプロンプトを考える必要がなく、すでに用意されたアプリケーションテンプレートから選んで実行するだけでコンテンツの生成ができる社内向け生成AIツールを開発。ブログ作成、メルマガ作成のほか、新メニューの提案、競合分析などのアプリを加えて一般公開へ。
2. 時間とコストの大幅削減!カスタマーサポートの自動化
顧客からの問い合わせ対応は、企業にとって重要な業務ですが、時間とコストがかかるという課題もあります。
生成AIは、顧客の質問を理解し、適切な回答を自動で返すチャットボットを開発することで、カスタマーサポート業務の効率化を実現します。
さらに、過去の問い合わせデータなどを学習させることで、より人間らしい自然な対話を可能にし、顧客満足度向上にも貢献します。
具体的な活用例
- 24時間365日対応可能なチャットボットによる顧客対応
- よくある質問への自動回答
- 顧客の購買履歴や属性に応じたパーソナライズされたサポート
株式会社メルカリ – 「メルカリAIアシスト」

https://about.mercari.com/press/news/articles/20240910_aisupport
フリマアプリ「メルカリ」に生成AIを活用した「メルカリAIアシスト」を導入。出品時には商品がより売れやすくなるよう改善提案を行い、商品検索時には欲しい物のイメージをもとに検索をサポートします。
3. 新たな発想を生み出す!アイデア創出・商品開発
生成AIは、膨大なデータの中から新しい組み合わせを見つけ出し、これまでになかった斬新なアイデアを生み出すことができます。新商品開発、サービス企画、マーケティング戦略など、様々な分野でその力を発揮することが期待されます。
例えば、ターゲット顧客の属性やニーズをAIに学習させ、ニーズに合致した新商品のアイデアを創出したり、既存商品の改善点を見つけることも可能です。
具体的な活用例
- 新商品・サービスのアイデア創出
- 既存商品の改善点の発見
- ターゲット顧客に響くキャッチコピー、ネーミングの考案
4. 潜在顧客にリーチ!ターゲティングの精度向上
生成AIは、膨大なデータ分析を通じて、顧客の興味関心や行動パターンを詳細に分析することができます。この分析結果に基づき、よりパーソナライズ化されたターゲティング広告を配信することが可能になります。
例えば、顧客のウェブサイト閲覧履歴や購買履歴、ソーシャルメディアの行動データなどをAIが分析し、個々の顧客に最適な広告を自動で生成・配信します。
さらに、既存顧客の特徴を分析して、成約に近い見込み顧客を抽出するなど、より精度の高い営業活動をサポートすることも可能です。
具体的な活用例
- 顧客の属性や興味関心に基づいたパーソナライズ広告配信
- 広告文、バナーデザインの自動生成
- 広告効果の予測・分析
- 成約に近い見込み顧客の抽出
- AIによる営業リスト作成自動化
株式会社Sansan – 「AI人物プロフィール」

https://jp.corp-sansan.com/news/2024/0712_02.html
商談相手の企業名と氏名を入力すると、Web上の情報を収集し経歴や仕事内容を要約する「AI人物プロフィール」を無料で提供。商談前の準備時間を短縮し、営業活動に専念できるようになります。
営業DXサービス「Sansan」、Sansan Labsに「AI人物プロフィール」を実装
5. 採用活動の効率化!候補者選定・スクリーニング
履歴書や職務経歴書の内容を自動で解析し、企業の求める人物像に合致する候補者を効率的に選定することができます。また、候補者との面接日程調整や応募者への連絡なども自動化することで、人事担当者の負担を軽減することができます。
さらに、候補者とのビデオ面接の内容をAIが分析し、客観的な評価を行うことも可能です。
具体的な活用例
- 膨大な応募書類からの候補者スクリーニング
- 面接日程調整などの採用業務の自動化
- ビデオ面接の内容分析による客観的な評価
6. 質の高い教育を!パーソナライズ学習
生徒一人ひとりの学習進度や理解度に合わせて、最適な学習コンテンツを提供するパーソナライズ学習は、教育分野における生成AIの活用が期待される分野の一つです。
例えば、生徒の苦手な単元をAIが自動で分析し、理解を深めるための追加問題や解説を提供したり、生徒の学習状況に合わせて学習計画を自動作成したりすることが可能になります。
具体的な活用例
- 生徒のレベルに合わせた学習コンテンツの提供
- 苦手分野の克服に向けた個別指導
- 学習進捗管理、学習計画作成の自動化
学研ホールディングス – 「GDLS」

AIを活用して個別最適化学習ができる学研オリジナルのデジタル教材・教務システム。生成AIが生徒の学習履歴や理解度に応じたアドバイスを行います。
7. コミュニケーションの進化!リアルタイム翻訳
言語の壁を超え、グローバルなコミュニケーションを円滑にするリアルタイム翻訳も、生成AIの進化によって実現が近づいている技術の一つです。
音声認識技術と機械翻訳技術を組み合わせることで、異なる言語を話す人々がリアルタイムでコミュニケーションを取ることが可能になります。
具体的な活用例
- 国際会議やビジネス交渉におけるリアルタイム翻訳
- 海外旅行中の言語バリアフリー化
- 多言語対応の顧客サポート
8. 未来を予測!需要予測・在庫管理
過去の販売データや市場トレンド、経済指標などをAIが分析することで、将来の需要を高い精度で予測することが可能になります。
この需要予測に基づいて、適切な在庫管理や生産計画を立てることで、企業は在庫不足や過剰在庫による損失を最小限に抑えることができます。
具体的な活用例
- 商品需要の予測による適切な在庫管理
- 生産計画の最適化
- サプライチェーン全体の効率化
セブン‐イレブン・ジャパン – 「AI発注システム」
天候や曜日特性などの情報と過去の販売実績をふまえてAIが需要予測と必要な在庫数を計算し、発注数量を提案します。品切れを防ぐだけでなく、従業員がデータを入力する手間を減らすことができます。
まとめ
これらの活用例は、ほんの一例に過ぎません。生成AIは、想像をはるかに超えた進化を遂げようとしており、ビジネスのあらゆる分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。
ただし、生成AIは倫理的な問題や悪用されるリスクも0ではありません。そのため、技術の進化と並行して、倫理的なガイドラインの策定や、法整備なども重要な課題となっています。
2025年は、生成AIが本格的にビジネスに浸透し、企業の競争力を左右する重要な年になるでしょう。生成AIの導入を検討し、その可能性を最大限に活かしていくことが、これからのビジネス成功の鍵となるかもしれません。
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