「生成AIを活用して業務を改善したい。でも具体的に何ができるのかイメージが湧かない…」
そんな悩みを抱える事業部門の責任者は少なくないでしょう。

確かに、生成AIという言葉は毎日のように耳にするものの、自社のビジネスにどう活用できるのか、そのイメージを描くのは簡単ではありません。
本記事では、Google Cloud の生成AIを使った具体的なユースケースをご紹介します。

さまざまな企業様で成果が見込まれるユースケースを中心に紹介していきます。

ユースケース紹介

事例1. 社内ナレッジ管理の進化

「社内の情報がサイロ化している」「必要な情報にたどり着くまでに時間がかかりすぎる」─── こうした課題は、規模を問わず多くの企業が抱えています。

Google Cloud の生成 AI を活用して社内ナレッジ管理を刷新できます。
例えば、社内文書をあらかじめ AI に読ませておき、チャットボットのように文書検索したり、文書の要約を得ることができるツールです。
これを導入することで次のような成果が見込めます。

• 普段の業務で情報検索にかかる時間を短縮
• 入社したばかりの社員の研修に活用することで、業務内容の習得期間を短縮
• 部門間での知識共有が活性化し、クロスセル機会の創出に貢献

これらにより、社員は必要な情報に迅速かつ容易にアクセスできるようになり、業務効率が飛躍的に向上します。
また、情報の属人化が解消され、組織全体の知識レベルが底上げされることで、より高度な意思決定やイノベーションの創出が可能となります。

Google Cloud の生成 AI を活用した文書検索は、単なる情報検索の効率化にとどまらず、組織全体の生産性向上、イノベーションの加速、そして競争力強化に寄与する強力なソリューションです。情報が持つ真の価値を引き出し、デジタル時代の新たな競争優位性を確立できます。

事例2. 営業活動の支援

「営業担当者の経験や勘に頼りすぎている」「提案の質にばらつきがある」
─── これらは多くの企業の営業部門が抱える共通の悩みです。

Google Cloud の生成 AI が営業を支援する方法として、次のようなケースが考えられます。

• 過去の商談履歴からの最適なアプローチ方法の提案
  → 顧客特性やタイミングを考慮したアプローチを支援することで、営業業務の品質が安定し、成約率が向上！
• 顧客業界に特化した提案書テンプレートの自動生成
  → 資料作りから解放され、顧客とのコミュニケーションに時間を費やせるように！
• 顧客とのコミュニケーション履歴の要約と次アクションの提案
  → 営業担当者が顧客とのやり取りを迅速に把握し、適切なフォローアップを可能に！

Google Cloud の生成 AI は営業活動の各フェーズで、これまで人間が多くの時間を費やしてきた作業を効率化・高度化し、営業担当者がより付加価値の高い業務、つまり顧客との関係構築や戦略立案などに集中できる環境を創出します。
それにより、営業組織全体の生産性向上と収益拡大に大きく貢献できる可能性を秘めています。

事例3. マーケティングコンテンツの作成効率化

「商品数が多すぎて、すべての商品説明を丁寧に書く時間がない」「SNSの投稿頻度を上げたいが、クリエイティブリソースが足りない」「商品イメージの作成に時間がかかりすぎる」─── デジタルマーケティングの現場では、常にコンテンツ制作の効率化が課題となります。

Google Cloud の生成AIをコンテンツ制作に活用することで、次のような成果を実現できます。

• コンテンツ制作にかかる工数の大幅な削減
• より多様なSNSコンテンツの定期的な発信
• 商品イメージのバリエーション制作の効率化

具体的な活用シーンとして、以下のようなケースが考えられます。

• 商品スペックからの説明文自動生成
  → 商品の特徴や利点を的確に伝える説明文を効率的に作成し、商品登録の作業時間を大幅に短縮！
• Google Cloud Imagen による商品イメージのバリエーション生成
  → テキストプロンプトから商品のさまざまな使用シーンやアングルの画像を自動生成。季節やトレンドに合わせた画像制作が容易に！
• ブランドトーンを学習させたSNS投稿用のテキストと画像の一括生成
  → 文章と画像の整合性が取れた統一感のある投稿コンテンツを効率的に作成！

Google Cloud の生成 AI は、テキストだけでなく画像制作においても作業を効率化します。
例えば、「洗練された雰囲気のカフェで、スタイリッシュなコーヒーカップを持つ女性」というプロンプトから、商品の世界観やターゲット層に合わせた画像を即座に生成できます。
担当者はより創造的な企画立案や意思入れに注力できるようになります。

重要なのは、AIをクリエイターの「代替」ではなく、「パートナー」として位置づけることです。人間による意思入れ最終チェックを含んだワークフローにし、ブランドイメージを大事にしたまま制作効率を向上させることができます。

事例4. カスタマーサポートの品質向上と効率化

「問い合わせ対応の遅延が慢性化している」「オペレーターによって回答品質にばらつきがある」「ベテランスタッフの知識やノウハウを共有できていない」
─── カスタマーサポートにおいては、こうした課題が深刻化しています。

Google Cloud の生成 AI を活用することで、カスタマーサポート業務を改善できます。

• 自然言語処理による問い合わせ内容の正確な理解と自動振り分け
• リアルタイムでのエージェント支援による応対品質の向上
• 会話履歴の分析による顧客満足度の可視化とサービス改善

具体的な活用シーンとして、以下のようなケースが考えられます。

• AIアシスタントによる24時間対応
  → 定型的な問い合わせに自動応答。人間のオペレーターは複雑な案件に注力できるように！
• リアルタイム支援機能による会話中のサポート
  → 通話中にAIが関連情報や推奨回答を表示し、新人でもベテラン並みの対応品質を実現！
• 会話分析による継続的な改善
  → 顧客感情や満足度を自動分析し、サービス品質の継続的な改善をサポート！

Google Cloud の生成 AI の利用で、大きな初期コストをかけずに既存のコンタクトセンターを進化させることができるかもしれません。
電話やチャット、メールといったお客様との接点すべてに、AI の活用を見込むことができます。

とはいえ、すべての機能を一度に導入する必要はありません。
例えば、よくある問い合わせへの自動応答から始めて、次にオペレーターの応対をサポートする機能を追加し、最後に会話データの分析・改善の仕組みを整える、といったように、段階的に進めることができます。
一歩ずつ効果を確認しながら、自社のペースで導入を進められます。

まとめ：成功のための3つのポイント

生成AIの導入プロジェクトを成功に導くためには、以下の3点が特に重要です。

1. 段階的な導入アプローチ

技術的な可能性に目を奪われがちですが、まずは小規模な実証実験からスタートすることをお勧めします。特定の部門や業務に絞ってパイロット導入を行い、そこでの学びを全社展開に活かすアプローチが効果的です。

2. 社内体制の整備

生成AIは便利なツールですが、あくまでもツールです。それを使いこなす人材の育成と、適切な利用ガイドラインの整備が必要不可欠です。先進企業では、専門チームの設置や定期的なトレーニングプログラムの実施などを行っています。

3. データ品質の継続的な改善

生成AIの出力品質は、学習に使用するデータの質に大きく依存します。データの整備は一度きりではなく、継続的な取り組みとして位置づけることが重要です。

おわりに：さらなる一歩に向けて

本記事で紹介したユースケースは、あくまでも一例です。御社特有の課題やニーズに合わせて、最適な活用方法を検討していく必要があります。

まずは、現場で困っていること、改善したいことを具体的にリストアップしてみましょう。その上で、Google Cloudの専門家に相談することで、より実践的な導入プランを策定できます。

デジタル変革の波が加速する中、生成AI活用の「実験段階」が終わりつつあります。今こそ導入に向けた具体的なアクションを起こすときです。