近年、ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）の活用が日本企業でも急速に広がっています。LLMとは、大量のテキストデータから学習したAIモデルのことで、人間のような自然な文章生成や質問応答が可能です。
本記事では、実際にLLMを導入して成果を上げている日本企業の事例をご紹介。導入を検討している企業の参考となるよう、具体的な効果や特徴をまとめました。
LLM（大規模言語モデル）の活用事例9選
以下9つの事例をご紹介します。
- メルカリの商品カテゴリ自動分類
- サイバーエージェントの広告コピー生成効率化
- 江戸川区役所の住民サービス対応改善
- 日立ソリューションズの全社AI活用基盤
- パナソニック コネクトの作業時間大幅削減
- サイバーエージェントの独自日本語LLM開発
- 江戸川区児童相談所の電話応対支援
- メルペイの社内問い合わせ自動化
- 千代田区等自治体が安全なAI活用を実現した事例
メルカリが商品分類を自動化した事例
LLMを活用した大規模商品カテゴリ分類への取り組み | メルカリエンジニアリング
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 株式会社メルカリ |
| 業界 | C2Cプラットフォーム |
| ビフォー | 商品カテゴリの手動分類に時間とコストが大 |
| アフター | LLMで自動分類、人的ミス削減 |
メルカリでは、フリマアプリに出品される商品のカテゴリ分類業務にLLMを導入しました。従来は人手による分類作業が必要で、新規出品の急増に伴い処理の遅延が課題となっていました。
LLM導入により、数百万点規模の商品を自動で精度よく分類することが可能に。処理スピードの大幅向上とともに、人的ミスの削減とコスト効率化を実現しています。特にスケーラブルな運用体制の構築により、今後の事業拡大にも対応できる基盤を整備。分類精度を維持しながらも大幅なコスト削減を達成した先進事例です。
サイバーエージェントが広告制作を効率化した事例
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 株式会社サイバーエージェント |
| 業界 | デジタル広告 |
| ビフォー | 広告コピー生成に時間と人手が必要 |
| アフター | ChatGPT活用で生成時間短縮 |
デジタル広告を手がけるサイバーエージェントでは、広告文作成業務にChatGPTを活用しています。これまで広告運用チームがクリエイティブ制作に多くの時間を費やしていましたが、LLM導入によりアイデア出しのボトルネック解消を実現。
多バリエーションの広告コピーを短時間で生成できるようになり、ABテストの実施も容易になりました。マーケティングチーム全体での活用により、クリエイティブ品質を保ちながら人的負荷を大幅に軽減。広告業界特有の高速なPDCAサイクルに対応できる体制を構築しています。
江戸川区役所が住民対応を改善した事例
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 江戸川区役所 |
| 業界 | 行政・自治体 |
| ビフォー | 問い合わせ対応が電話・紙中心で時間消費 |
| アフター | ChatGPTで住民サービス対応一部自動化 |
東京都江戸川区では、住民からの問い合わせ対応にChatGPTを試験導入しました。従来は窓口や電話での対応が中心で、職員の業務負担が大きく、住民の待ち時間も課題となっていました。
ChatGPT導入により、よくある質問への自動応答や職員の回答支援を実現。公共業務でのLLM活用という先駆的な取り組みにより、非専門職でも簡単に利用できる環境を整備しました。職員の満足度向上と住民サービスの質向上を両立させた、自治体におけるDX推進の成功例です。
日立ソリューションズが全社AI活用を実現した事例
株式会社日立ソリューションズ Alli LLM App Marketの導入事例やシステム構築例を紹介｜事例紹介｜株式会社日立ソリューションズ
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 日立ソリューションズ |
| 業界 | ITソリューション |
| ビフォー | 社内問い合わせ・議事録作成が非効率 |
| アフター | 全社チャット基盤で30%削減 |
日立ソリューションズでは、5000人規模の全社員を対象にAllganize基盤を活用したAIチャットボットを導入しました。
導入前は社員の30％のみが生成AIを活用していた状況から、プラットフォーム導入により利用率を50％まで向上させました。社内問い合わせ対応の30％削減と議事録作成支援により、大幅な業務効率化を実現。全社展開による統一的な生成AI活用環境の整備により、社員のAIリテラシー向上と業務品質の標準化も同時に達成しています。
パナソニック コネクトが作業時間を大幅削減した事例
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | パナソニック コネクト |
| 業界 | IoT/ソリューション |
| ビフォー | シャドーAI乱用・情報共有非効率 |
| アフター | ConnectAIで18.6万時間削減 |
パナソニック コネクトでは、従業員が個人的に生成AIを使用する「シャドーAI」のリスクを解決するため、公式のConnectAIツールを導入しました。
統制の取れていないAI利用による情報漏洩リスクを回避しながら、年間18.6万時間の作業時間削減という大きな成果を実現。全社員が安全にAIを活用できる環境を整備し、特に若年層のAIスキル育成も同時に推進しています。公式ツール化により統制を強化しつつ、大規模な生産性向上を達成した模範的な取り組みです。
メルカリが出品者体験を向上させた事例
【導入事例】メルカリ、生成AI・LLMを活用してお客さまの最適な行動を促す「メルカリAIアシスト」の提供を開始
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 株式会社メルカリ |
| 業界 | C2Cプラットフォーム |
| ビフォー | 出品者が商品説明作成に苦労 |
| アフター | 出品時に自動で説明文提案 |
メルカリでは「メルカリAIアシスト」という機能で、出品者の商品説明文作成を支援しています。出品者の表現力によって売却率にバラツキがあった課題を、LLMによる最適なタイトルや説明文の自動提案で解決。段階的に対象カテゴリを20から全体へ拡大する戦略的アプローチにより、確実な効果検証を実施しています。
出品者の負荷軽減とユーザー体験向上により、プラットフォーム全体の活性化を実現。売却率向上という具体的な成果により、AI活用のROIを明確に示した事例です。
サイバーエージェントが独自LLMで差別化を図った事例
サイバーエージェント、最大68億パラメータの日本語LLM（大規模言語モデル）を一般公開 ―オープンなデータで学習した商用利用可能なモデルを提供― | 株式会社サイバーエージェント
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 株式会社サイバーエージェント |
| 業界 | デジタル広告 |
| ビフォー | 英語LLMでの日本語生成に課題 |
| アフター | 日本語LLMで高品質生成 |
サイバーエージェントでは、英語ベースのLLMでは自然な日本語表現に限界があることから、独自の日本語特化LLMを開発しました。最大68億パラメータの日本語LLMを一般公開し、広告クリエイティブの自動生成においてテキストと画像の両方に対応。
産学連携も推進しながら、日本語に特化したAI技術開発の先駆者として業界をリードしています。自社開発により他社との差別化を図りつつ、広告制作業務の大幅な自動化を実現した戦略的な取り組みです。
江戸川区児童相談所が電話対応を改善した事例
第14回 AIで電話相談を可視化する（東京都江戸川区）【澤田光の行政×AI最前線】
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 江戸川区児童相談所 |
| 業界 | 公共サービス |
| ビフォー | 電話応対の負担・記録膨大 |
| アフター | 通話AIで対応支援 |
江戸川区児童相談所では、24時間対応が求められる電話相談業務に「ForeSight Voice Mining」を導入しました。職員の過重業務と対応ノウハウの属人化が課題でしたが、通話内容のリアルタイム可視化により職員の対応支援を実現。モニタリング機能によりポテンシャルトラブルの早期察知も可能になりました。
対応記録の統一化と職員教育の体系化により、サービス品質の向上と職員負担の軽減を両立。公共サービスにおけるAI活用の新たな可能性を示した取り組みです。
千代田区等自治体が安全なAI活用を実現した事例
AIサイト内検索とChatGPTを活用して、自治体サイトから必要な情報を分かりやすく表示。 | ジチタイワークス
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 企業名 | 千代田区など自治体 |
| 業界 | 行政 |
| ビフォー | 住民対応の遅延・業務負担 |
| アフター | ChatGPTで対話型FAQ化 |
千代田区をはじめとする複数の自治体では、住民サービス向上とセキュリティ確保を両立させたChatGPT活用を実現しています。従来の行政案内やFAQ対応では職員への問い合わせが集中し、対応遅延が課題でした。
セキュアな行政向けChatGPTプラットフォームの導入により、GDPR準拠や国内個人情報保護法に対応した安全な環境を構築。住民との対話型FAQ機能により、24時間対応可能なサービスを提供しながら、個人情報保護を徹底しています。全庁研修の実施により職員のAIリテラシー向上も図り、組織全体でのガバナンス強化を実現。
公共サービスにおけるAI活用のセキュリティ基準を示した先進的な取り組みといえるでしょう。
LLM活用の効果は？
LLM導入による効果を以下4つの観点から解説します：
時間削減と品質向上が主な効果指標
LLM活用における主要な効果指標として、作業時間の削減率と業務品質の向上が挙げられます。前述の事例では、パナソニック コネクトが年間18.6万時間の削減、日立ソリューションズが問い合わせ対応30％削減を実現。これらの定量的な指標に加えて、従業員満足度や顧客満足度の向上も重要な測定項目です。
特に文書作成や問い合わせ対応などの定型業務では、処理速度の向上と同時に一定の品質維持が可能になります。
ニューラルオプト編集部効果測定の際は、導入前後での作業時間の比較、エラー率の変化、利用者へのアンケート調査などを組み合わせることが重要です。
成功事例では業務効率が20-50％向上
今回ご紹介した成功事例を分析すると、業務効率の向上幅は20-50％程度が現実的な目安といえるでしょう。メルカリの商品分類自動化では大幅な処理速度向上を実現し、サイバーエージェントでは広告制作時間の大幅短縮を達成しています。
ただし、これらの効果は導入する業務領域や活用方法によって大きく異なることに注意が必要。単純な作業ほど効率化の効果が高く、創造性や判断力が求められる業務では支援ツールとしての価値が中心となります。
ニューラルオプト編集部ROI（投資対効果）を計算する際は、導入コストと運用コストを含めた総合的な評価が重要です。
業界特性により効果の現れ方が異なる
業界によってLLM活用の効果は大きく異なる傾向があります。IT・通信業界では技術的な親和性が高く、導入効果も早期に現れやすい特徴があります。製造業では品質管理や技術文書作成での活用が中心となり、安定した効果を期待できる分野です。
小売・EC業界では顧客対応や商品説明の自動化により、直接的な売上向上につながるケースが多く見られます。一方、金融業界では規制対応やリスク管理の観点から慎重な導入が求められ、効果の実感まで時間を要する場合があります。
ニューラルオプト編集部自治体などの公共機関では住民サービスの向上という社会的価値の創出が主要な効果となります。
短期は効率化、中長期は業務変革を実現
LLM導入の効果は時間軸によって段階的に現れる特徴があります。導入直後の短期的効果は主に既存業務の効率化が中心で、作業時間の削減や品質の安定化が期待できます。
導入から3-6ヶ月程度の中期では、業務プロセスの見直しや新たな活用領域の発見により、より大きな効果が現れ始めます。1年以上の長期的な効果として、従業員のスキル向上や組織全体のデジタル化促進など、業務変革レベルの変化が期待できます。
ニューラルオプト編集部従業員のAIリテラシー向上により、自発的な改善提案や新たな活用アイデアが生まれやすくなり、持続的な効果向上につながります。
■少しでもAI・システム開発やPoCに興味があれば、まずはお気軽にご相談ください。目的・課題を伺ったうえで、弊社から手堅く進める方法・お見積りをお伝えさせていただきます。
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LLM導入を成功させるポイント
LLM導入を成功に導くための以下5つのポイントを解説します：
小規模テストで効果を確認してから本格導入
LLM導入の成功には、いきなり大規模展開せず、小規模なパイロット導入から始めることが重要です。メルカリのAIアシスト機能も、対象カテゴリを20から段階的に全体へ拡大する戦略を採用しています。
パイロット導入により、実際の業務への適用可能性や効果の測定、課題の洗い出しが可能になります。特定の部署や業務領域に限定してテスト運用を行い、定量的な効果を確認してから本格導入に進むことで、失敗リスクを大幅に軽減できます。
ニューラルオプト編集部また、初期の成功事例を社内で共有することで、他部署への展開時の理解促進にもつながります。
AI開発に精通した専門パートナーを選定
LLM導入には高度な技術的知識が必要なため、信頼できる専門パートナーの選定が成功の鍵となります。単なる技術提供だけでなく、業務理解と課題解決能力を持つパートナーを選ぶことが重要です。
サイバーエージェントのように自社開発を選択する企業もありますが、多くの企業では外部の専門企業との協力が現実的な選択肢になります。パートナー選定時は、過去の導入実績、技術力、業界知識、アフターサポート体制を総合的に評価することが必要です。
ニューラルオプト編集部特に導入後の運用支援や継続的な改善提案ができるパートナーを選ぶことで、長期的な成功につながります。
活用領域を段階的に拡大して組織に定着
LLM活用の成功には、一度に多くの業務に適用するのではなく、段階的な拡大戦略が効果的です。日立ソリューションズでは、社員の利用率を30％から50％へ段階的に向上させることで、組織への定着を図っています。
まず効果が出やすい定型業務から開始し、成功体験を積み重ねながら徐々に適用範囲を広げることが重要。各段階で利用者のフィードバックを収集し、システムの改善や使い方の最適化を行うことで、より大きな効果を期待できます。
ニューラルオプト編集部急激な変化を避けることで、従業員の抵抗感を軽減し、自然な業務プロセスへの組み込みが可能になります。
内製化と外部委託の適切な使い分け
LLM活用では、すべてを内製化するか外部委託するかの二択ではなく、適切な使い分けが成功の要因となります。メルペイのように社内でChatGPT風AIを開発する内製アプローチと、外部サービスを活用するアプローチを組み合わせることで、コストと効果のバランスを取ることができます。
技術的な専門性が必要な部分は外部の専門企業に委託し、日常的な運用や改善は内製化するハイブリッド型が多くの企業にとって現実的でしょう。
ニューラルオプト編集部自社の技術力、予算、戦略的重要度を総合的に判断して、最適な体制を構築することが重要です。
全社的な教育でAIリテラシーを向上
LLM導入の成功には、技術的な導入だけでなく、組織全体のAIリテラシー向上が不可欠です。パナソニック コネクトでは若年層のAIスキル育成も同時に推進し、千代田区などの自治体では全庁研修を実施しています。
従業員がLLMの特性や限界を理解し、適切に活用できるようになることで、導入効果を最大化できます。研修プログラムには基本的な使い方だけでなく、セキュリティ注意点、効果的なプロンプト作成方法、業務への応用事例などを含めることが重要。
ニューラルオプト編集部継続的な教育により、従業員自身が新たな活用方法を発見し、組織全体のイノベーション創出につながります。
LLM活用ならニューラルオプト
LLM導入を検討している企業にとって、技術的な実装だけでなく、課題解決の根本から相談できるパートナーの存在は重要です。株式会社ニューラルオプトは、世界的生成AIであるChatGPTの開発に携わるAI開発企業として、日本で展開されているChatGPTの裏側に関与しています。
単なる開発会社ではなく、コンサルティング機能を持つ企業として、課題解決能力を活かした提案から対応可能。「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題起点での解決策提案、組織への定着支援、運用しながらの主体的改善まで、総合的な支援を提供しています。
ECサイト「eBay」の価格自動設定AIや手書き文字のAI認識システムなど、豊富な開発実績を持ちながら、データサイエンスの知見も活用してテキストマイニングやデータマイニングにも対応。LLM導入で失敗リスクを抑えたい、課題解決から相談したいという企業にとって、技術力とコンサルティング力を兼ね備えた最適なパートナーといえるでしょう。
