生成AIのAPIを活用した事例15選！収益UPや効率化、ガバナンスなど

2025年7月17日2025年12月11日

生成AI APIの活用が急速に広まる中、日本企業はどのような成果を上げているのでしょうか。本記事では、実際に生成AI APIを導入し、具体的な効果を実現した日本企業15社の事例を、「収益インパクト最大化」「業務効率＆コスト最適化」「品質・体験向上」「ガバナンス・安全性担保」の4つの軸で分類してご紹介します。

経済産業省の試算によれば、生成AIの導入によって業務の質を向上させることで、日本全体では約148.7兆円の生産額を引き出せる可能性があるとされています。また、世界のAI市場は2025年に2,440億ドル、2030年には8,260億ドルに達すると予測されており、年平均成長率26〜36%という爆速成長を続けています。

出典：デジタル社会の実現に向けて／経済産業省商務情報政策局／2024年10月

各事例では、導入前の課題から導入後の成果、技術的な実装ポイントまで詳しく解説。これから生成AI APIの導入を検討している企業にとって、実践的な参考資料となる内容となっています。

この記事でわかること

1. 生成AI APIは収益創出・効率化・品質向上・ガバナンスの4軸で成果を出せる
楽天モバイルの月額SaaS新収益源創出、静岡銀行の工数35％削減、Helpfeelの検索ヒット率98%達成など、15社の実例から自社に適用可能な成功パターンが見つかります。全米経済研究所の調査では就労者の26.5%が既に業務導入し生産性向上を実現しています。

2. API選定は料金比較だけでなく「業務との相性」を実証テストで確認すべき
同じAPIでも用途により最適解が変わるため、3〜5社に絞った実証テストが必須です。コストは初期見積もりの1.5〜2倍になるケースが多く、日本語性能は業界固有の専門用語30〜50パターンで検証しないと本番運用後に「使えない」と判明するリスクがあります。

3. 導入には最低6〜12ヶ月必要だが継続的改善で収益成長率2.5倍の効果を得られる
社内調整2〜3ヶ月、PoC2〜3ヶ月、本格開発3〜4ヶ月、現場浸透2〜3ヶ月が標準的です。アクセンチュア調査では変革準備が整った企業は同業他社比で収益成長率2.5倍、生産性2.4倍を達成しており、短期的成果より運用改善体制の構築が成功の鍵となります。

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収益インパクト最大化

この軸では、生成AI APIを活用して新たな収益源の創出や売上向上を実現した事例をご紹介します。

楽天モバイルが月額SaaSで新収益源を創出した事例
LINEヤフーが広告プラットフォーム拡大を実現した事例
売れるネット広告社がAEOサービスで先行者利益を獲得した事例

楽天モバイルが月額SaaSで新収益源を創出した事例

Rakuten AI for Business | ソリューションサービス | 楽天モバイル法人・ビジネスのお客様

項目	内容
企業名	楽天モバイル株式会社
業界	通信・IT
ビフォー	生成AI活用が各部門のPoC止まりで定着せず
アフター	月額1,100円SaaSと用途別テンプレートを外販し、新収益源を創出

楽天モバイルは、社内で8,000人が利用していた生成AIの知見を活かし、「Rakuten AI for Business」として法人向けSaaSを立ち上げました。最大の特徴は月額1,100円という低価格設定と、メール作成や資料作成など用途別のテンプレートを豊富に用意している点です。

OpenAI GPTと自社開発のLLMを組み合わせたハイブリッド構成により、高品質な文章生成を実現。NGワードブロック機能で情報漏えい対策も万全にし、中小企業でも安心して導入できる環境を整備しました。実際に導入企業では、メール作成時間が54％削減、クレーム対応時間が90％短縮されるなど、大幅な生産性向上を達成しています。

この効果は個別事例に留まらず、全米経済研究所（NBER）が2024年後半に実施した大規模調査でも、米国の就労者の26.5%が業務に生成AIを導入し、生産性向上を実現していることが報告されています。また、Nielsen Norman Groupの実験研究では、AIツール活用により従業員の生産性が平均66%向上したことが確認されており、特にカスタマーサポートや文書作成業務での効果が顕著でした。

出典：AIによる生産性革命の本質と、日本企業がとるべき戦略～NBER最新論文が示す「労働の再定義」～／柏村祐（第一生命経済研究所）／2025年｜AI Improves Employee Productivity by 66%／Nielsen Norman Group／2023年

LINEヤフーが広告プラットフォーム拡大を実現した事例

Yahoo!広告の「広告文の生成AI機能」って使ってますか？ | ジ・アミジャット

項目	内容
企業名	LINEヤフー株式会社
業界	広告プラットフォーム
ビフォー	URLごと手動でキーワード設定、運用工数大
アフター	GPT-4oが関連キーワードを即提案、設定フローを大幅短縮

Yahoo!広告では、広告主がキーワード設定に要していた工数を大幅に削減するため、GPT-4oを活用したキーワード自動提案機能を無料で提供開始しました。従来は広告主が商品URLごとに手動でキーワードを設定する必要があり、専門知識と時間が必要でした。

新機能では、広告のランディングページURLを入力するだけで、GPT-4oがサイト内容を解析し、関連性の高いキーワードを自動提案します。この機能を無料で提供することで利用障壁を下げ、中小企業の広告主も手軽に最適化できる環境を構築。結果として媒体利用の拡大につながる戦略的な取り組みとなっています。

売れるネット広告社がAEOサービスで先行者利益を獲得した事例

【OpenAI連携×日本初】ChatGPTショッピング革命！『売れるネット広告社グループ』、《独占リリース》“買うAI”最適化サービスを提供開始！～ECを制する《日本初》のAEO戦略、ここに始動～ | 売れるネット広告社グループ株式会社のプレスリリース

項目	内容
企業名	売れるネット広告社グループ株式会社
業界	ECマーケティング
ビフォー	ECサイトは人間向けSEOのみ最適化
アフター	AEOパッケージで”AIに選ばれるEC”基盤を構築

売れるネット広告社は、将来のAIエージェント経由購買に備えた「AEO（AI Engine Optimization）」サービスを日本で初めて本格提供しました。従来のECサイトは検索エンジン向けのSEO対策のみでしたが、ChatGPTのような生成AIが商品選定を行う時代を見据え、AIに理解されやすい構造化データやAPI連携の整備が必要になります。

同社のサービスでは、OpenAI APIと連携した独自クローラーでECサイトを診断し、商品情報の構造化、レビューデータの最適化、APIエンドポイントの整備までワンストップで支援。成果報酬型プランも用意し、導入リスクを最小限に抑えています。AIが商品を推薦する「買うAI」時代の到来を先取りした革新的な取り組みです。

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業務効率＆コスト最適化

この軸では、生成AI APIを活用して業務プロセスの効率化やコスト削減を実現した事例をご紹介します。

NTTドコモが全社員向けLLM基盤で問い合わせを効率化した事例
京都トヨペットがRAGチャットボットで熟練者ナレッジを継承した事例
パナソニックHDが9万人規模で作業時間を大幅短縮した事例
イーデザイン損保が事故対応を迅速化した事例
静岡銀行が全店RAG展開で工数35％削減した事例

NTTドコモが全社員向けLLM基盤で問い合わせを効率化した事例

ビジネスの現場に寄り添うLLM基盤技術 | 企業情報 | NTTドコモ

項目	内容
企業名	株式会社NTTドコモ
業界	通信
ビフォー	問い合わせ対応・文書作成が属人化
アフター	自社LLM基盤で全社員が質問即回答

NTTドコモグループは、グループ3社横断の「LLM付加価値基盤」を構築し、全従業員が利用できる生成AI環境を整備しました。従来は問い合わせ対応や文書作成が各担当者の経験や知識に依存しており、回答品質や処理時間にばらつきがありました。

新基盤では、自社開発のLLMと外部APIを組み合わせ、社内外のデータと連携したRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを実装。監査ログ機能も搭載し、利用状況の透明性を確保しています。

この基盤により、技術的な問い合わせから業務マニュアルの検索まで、幅広い用途で即座に回答を得られるようになり、将来的には顧客向けサービスへの展開も計画されています。

京都トヨペットがRAGチャットボットで熟練者ナレッジを継承した事例

店舗→本社への問い合わせ対応を”生成AIチャットボット”で効率化！京都トヨペットの取り組み【導入事例インタビュー】 – SELF （セルフ）株式会社｜生成AI、ChatGPT、AIチャットボット、RAGの開発

項目	内容
企業名	京都トヨペット株式会社
業界	自動車販売
ビフォー	店舗→本社問い合わせが電話集中
アフター	RAGチャットボットで自己解決率向上

京都トヨペットでは、店舗から本社への技術的な問い合わせが電話に集中し、ベテラン技術者への依存度が高い状況でした。SELFBOTのRAG搭載チャットボットを導入することで、技術マニュアルや過去の事例を瞬時に検索・要約して回答する仕組みを構築。

OpenAI GPT-4をベースとしたこのシステムにより、店舗スタッフは複雑な技術的疑問も自己解決できるようになりました。特に注目すべきは、現場スタッフ自身がこのツールの導入を要望し、短期間での実装が実現した点です。

導入後は問い合わせ負荷が大幅に削減され、質問ログを活用した継続的な精度改善も行われており、熟練者の知識をAIが継承する成功事例となっています。

パナソニックHDが9万人規模で作業時間を大幅短縮した事例

AIアシスタントサービス「PX-GPT」をパナソニックグループ全社員へ拡大国内約9万人が本格利用開始 | 経営・財務 | 企業・経営 | プレスリリース | Panasonic Newsroom Japan : パナソニックニュースルームジャパン

項目	内容
企業名	パナソニックホールディングス株式会社
業界	製造
ビフォー	資料検索・翻訳を手作業、9万人規模で非効率
アフター	Azure GPT-4を全社員展開、作業時間大幅短縮

パナソニックグループは、約9万人の全社員を対象にAIアシスタント「PX-GPT」を展開し、大企業として最速級の全社導入を実現しました。従来は社員がそれぞれ資料検索や翻訳、コード試作を手作業で行っており、グループ横断のナレッジ共有も進まない状況でした。

Azure OpenAI GPT-4（32k）を基盤とした専用環境を構築し、セキュリティガバナンスを担保しながら社員ポータルと統合。3か月間で26万回もの利用実績を記録し、資料作成時間の大幅短縮を達成しました。特に長文資料の要約機能は高い評価を得ており、DX推進プロジェクト「Panasonic Transformation」の重要な成果として位置づけられています。

イーデザイン損保が事故対応を迅速化した事例

生成AIを活用した業務支援ツールを開発、事故対応サービス業務を高度化｜自動車保険のイーデザイン損保

項目	内容
企業名	イーデザイン損害保険株式会社
業界	保険
ビフォー	約款検索に時間、支払い遅延
アフター	社内RAGで根拠付き即回答、対応迅速化

イーデザイン損保では、法令・約款・FAQが分散しており、事故対応時の判断に時間を要していました。RAG方式の生成AIを活用した事故対応支援ツールを開発し、Azure OpenAI GPT-4と社内ドキュメントを連携させることで、複雑な保険業務に特化した「セカンドオピニオンAI」を構築。

このシステムは社内の膨大な保険関連資料を横断検索し、根拠となる条文や規定を引用しながら即座に回答を生成します。ハルシネーション対策として最終判断は必ず人が行う設計としており、AIが提供する情報はあくまで判断材料として活用。保険金支払いの迅速化とカスタマーサービス向上を同時に実現しています。

静岡銀行が全店RAG展開で工数35％削減した事例

静岡銀行が「PKSHA AIヘルプデスク」による生成AIを活用したドキュメント検索・回答生成機能を全店で本格導入開始 | News | PKSHA Technology Inc.

項目	内容
企業名	株式会社静岡銀行
業界	地方銀行
ビフォー	文書検索平均8分
アフター	全支店で生成AI検索、1分未満に短縮

静岡銀行は地方銀行として初めて、全支店にRAG搭載の「PKSHA AIヘルプデスク」を配備しました。従来は行内規程や商品要項書の検索に平均8分を要していましたが、PKSHA LLMSとAzure OpenAI GPT-4 Turboを組み合わせたシステムにより、検索時間を1分未満に短縮。

支店ごとに分散していた文書管理を統一し、どの支店からでも同じ品質で迅速な回答を得られる環境を構築しました。特筆すべきは、回答時に根拠となる文書のリンクを表示する機能により、監査対応も容易になった点です。導入3か月で問い合わせ対応工数が35％削減され、支店業務の効率化に大きく貢献しています。

この成果は、静岡銀行が継続的な改善体制を構築したことによるものです。アクセンチュアの調査（2024年）によれば、AI主導の業務プロセスを導入し「変革準備が整っている」企業は、同業他社と比較して収益成長率が2.5倍、生産性が2.4倍に達しています。このデータは初期導入だけでなく、運用改善を継続することが成果の鍵であることを示しています。

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品質・体験向上

この軸では、生成AI APIを活用してサービス品質や顧客体験の向上を実現した事例をご紹介します。

HelpfeelがFAQ検索ヒット率98％を実現した事例
イオンがAI版説明文で人手版を上回るPVを達成した事例
大和証券が24時間即応の音声AIを実現した事例

HelpfeelがFAQ検索ヒット率98％を実現した事例

Helpfeel – 継続的な最適化を備えたAIカスタマーサポートプラットフォーム

項目	内容
企業名	株式会社Helpfeel
業界	SaaS/CX
ビフォー	FAQチューニングが人手依存、ヒット率低迷
アフター	ChatGPT APIで質問バリエーション自動生成

HelpfeelはFAQの検索精度向上に向けて、ChatGPT APIを活用した「Generative Writer」と「Intent Prediction」機能を開発しました。従来のFAQシステムでは、ユーザーが入力する質問表現の多様性に対応するため、手動で質問バリエーションを作成する必要があり、その精度がヒット率を大きく左右していました。

新機能では、gpt-3.5-turboを活用して質問の意図を解析し、自動的に多様な表現パターンを生成。これにより、FAQのチューニング工数を50％削減しながら、検索ヒット率を98％まで向上させることに成功しました。300サイト超への横展開を予定しており、顧客サポート業界に大きなインパクトを与える技術革新となっています。

イオンがAI版説明文で人手版を上回るPVを達成した事例

exaBase 生成AI – 国内シェアNo.1の法人向けChatGPT

項目	内容
企業名	イオン株式会社
業界	小売・EC
ビフォー	バイヤー手入力で登録遅延
アフター	GPT-4でコピー生成、工数60％削減

イオンでは、ECサイトの商品説明文作成にexaBase生成AI（GPT-4基盤）を導入し、劇的な効率化と品質向上を実現しました。従来はバイヤーが手作業で商品説明文を作成しており、商品点数の増加に伴い登録期限を1〜2日超過することも珍しくありませんでした。

AI導入により、商品情報を入力するだけで魅力的な説明文が自動生成され、作業工数が60％削減されました。さらに注目すべきは、AI生成の説明文のページビューが人手で作成したものを上回る結果を記録した点です。

トーンや表現方法をブランドに合わせて調整できる機能も搭載し、売り場転換速度とコンバージョン前指標の改善を同時に達成しています。

大和証券が24時間即応の音声AIを実現した事例

ai_operator_guide.pdf

項目	内容
企業名	大和証券株式会社
業界	証券
ビフォー	待ち時間3-5分の有人応対
アフター	GPT-4o音声エージェントで24時間即応

大和証券は、国内金融機関として初めてGPT-4o Realtime APIを活用したリアルタイム音声AIオペレーターを導入しました。従来のコールセンターでは、ログイン案内やNISA関連の問い合わせに平均3〜5分の待ち時間が発生していましたが、音声AIにより待ち時間をゼロにし、24時間365日の対応を実現。

RAGシステムで社内FAQと連携し、回答根拠を明確にすることで誤答率を最小限に抑えています。新NISA開始に伴う問い合わせ急増への対策として導入されましたが、マーケット情報の即時回答など、従来の有人対応を超える付加価値も提供。将来的には音声による本人確認から取引実行まで視野に入れた、顧客体験の革新的な向上を目指しています。

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ガバナンス・安全性担保

この軸では、厳格なセキュリティ要件やガバナンス体制を維持しながら生成AI APIを活用した事例をご紹介します。

三井住友FGが金融機関の厳格ガバナンスを両立した事例
JR西日本が安全重視UIと監査ログを実装した事例
東京海上日動が保険ドメイン知識を埋め込んだ事例
ダイキン工業がChatGPT Enterpriseの先行導入を実現した事例

三井住友FGが金融機関の厳格ガバナンスを両立した事例

SMBC launches experiment with AI assistant “SMBC-GPT” | by Norbert Gehrke | Tokyo FinTech | Medium

項目	内容
企業名	三井住友フィナンシャルグループ
業界	銀行
ビフォー	外部ChatGPT利用禁止で生産性頭打ち
アフター	Azure GPT-4専用環境で社内GPT検証

三井住友フィナンシャルグループは、金融機関特有の厳格なセキュリティ要件を満たしながら生成AIを活用するため、「SMBC-GPT」を開発しました。外部のChatGPTサービス利用が情報漏えいリスクから禁止される中、Azure専用テナントによるデータ隔離環境を構築し、情報検索や資料作成の生産性向上を実現。

日本総研・NECとの共同開発により、翻訳・要約・コード生成を数秒で実行できる社内GPTを全行規模で検証中です。将来的には画像認識や音声認識機能への拡張も計画しており、金融業界におけるDX推進の先駆的な取り組みとして注目されています。最終判断は必ず人が行う設計とし、AIはあくまで業務支援ツールとして位置づけています。

JR西日本が安全重視UIと監査ログを実装した事例

JR西日本の生成AI「Copilot for 駅員」に対する開発支援を行っています – 株式会社ヘッドウォータース

項目	内容
企業名	西日本旅客鉄道株式会社
業界	鉄道
ビフォー	紙マニュアル・電話照会で応対遅延
アフター	モバイルRAGで規程を秒で要約表示

JR西日本は、駅員向けに「Copilot for 駅員」を開発し、安全性を最優先にした生成AI活用を実現しました。従来は紙マニュアルや電話照会で運行情報や規程を確認していたため、ピーク時の応対遅延や情報の行き違いが課題でした。

Azure OpenAI GPT-4とRAG基盤を組み合わせたシステムにより、モバイル端末からの質問に対して数秒で規程や運行情報を要約表示。移動中でも安全に使用できるUIと、全ての利用履歴を記録する監査ログシステムを実装し、鉄道事業の安全性確保を最重視した設計となっています。

回答時には根拠となる規程箇所をハイライト表示し、ハルシネーションによるリスクを最小限に抑制しています。

東京海上日動が保険ドメイン知識を埋め込んだ事例

PKSHA、東京海上日動と大規模言語モデルを活用した保険業界特化の対話型AIの開発に着手ーAzure OpenAI Service、PKSHA LLMSを活用 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース

項目	内容
企業名	東京海上日動火災保険株式会社
業界	保険
ビフォー	代理店照会が手作業、回答に数時間
アフター	GPT-4＋社内DBで一次回答即時生成

東京海上日動は、PKSHA Technologyと共同で保険業界に特化した対話型AIを開発しました。代理店からの補償内容照会に対して、従来は担当者が手動で検索し、回答まで数時間から1日を要していました。

Azure OpenAI GPT-4とPKSHA LLMSを組み合わせ、膨大な保険約款や社内データベースを学習させることで、保険業界特有の専門用語や複雑な契約条件を正確に理解するAIシステムを構築。2023年6月から試験運用を開始し、2024年度の全国展開を計画しています。

保険ドメインの知識を深く埋め込んだLLMにより、専門用語の誤生成を抑制し、代理店への回答品質と速度を大幅に向上させています。

ダイキン工業がChatGPT Enterpriseの先行導入を実現した事例

OpenAI、東京オフィスを開設 | OpenAI

項目	内容
企業名	ダイキン工業株式会社
業界	製造
ビフォー	技術文書作成・翻訳が属人化
アフター	GPT-4 Enterpriseで作業40％削減

ダイキン工業は、製造業として先行的にChatGPT Enterpriseを全社導入し、セキュアな環境での生成AI活用を実現しました。技術報告書作成やコードレビューが各技術者の手作業に依存し、標準化も進んでいない状況でした。

ChatGPT Enterprise（GPT-4 Turbo）の導入により、技術文書のドラフト作成、多言語翻訳、設計レビューを自動化し、導入3か月で技術報告書作成時間を40％削減。グローバル拠点間の知識共有も促進され、開発サイクルの短縮を実現しました。

自社のSSO（Single Sign-On）システムと統合し、企業レベルのデータ保護を確保。さらに情報技術大学（DICT）と連携したAI教育プログラムも2,000名分計画し、人材育成とセットでの展開を進めています。

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生成AI API選定で重要な5つのチェックポイント

生成AI APIを導入する際は、技術的な性能だけでなく、コストやサポート体制まで総合的に検討することが重要です。ここでは、API選定時に確認すべき主要なポイントをご紹介します。

比較表で性能と料金を確認する方法

生成AI APIを選定する際は、主要サービスの比較表を作成し、性能指標と料金体系を一覧で確認することが重要です。OpenAI、Anthropic、Google、Microsoftなどの主要プロバイダーごとに、トークン単価、レスポンス速度、コンテキスト長などの基本仕様を整理しましょう。

特に日本企業の場合は、日本語での文章生成品質や専門用語の理解度も重要な判断材料となります。

当社がこれまで支援してきたプロジェクトでは、「比較表を作って終わり」というケースで失敗するパターンが目立ちます。実際には、同じAPIでも用途によって最適な選択肢が変わるためです。たとえばカスタマーサポートのFAQ生成ならレスポンス速度とコスト重視、契約書レビューなら精度と日本語理解度重視といったように、目的ごとに優先順位が異なります。当社では、お客様の具体的な業務フローを分析したうえで、3〜5社程度に絞り込んだ実証テストを推奨しています。表計算だけでは見えない「業務との相性」を確かめることが、導入後の満足度を左右します。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

東京農工大学大学院工学府応用化学専攻修士課程を修了後、外資系自動車会社にてエンジニアとして自動運転のAI開発などに従事。その後ニューラルオプトに参画し、クライアントのAI開発やSEOツールの開発、RAGなどベクトル検索を活用した検索エンジン開発なども行っています。

事前の料金試算が必須である理由

生成AI APIは従量課金制のため、利用量に応じてコストが変動します。事前に月間の想定トークン数を算出し、各APIプロバイダーの料金体系で試算することが必要です。

特に大量のテキスト処理や長文生成を行う場合、予想以上にコストが膨らむリスクがあります。PoC段階での実際の利用量データを基に、本格運用時のコスト予測を立てることで、予算オーバーを防げます。

普段AI開発・DXに携わっている実感として、初期見積もりで想定していたコストと実際の運用コストが1.5〜2倍になるケースは珍しくありません。特に「想定していなかった再生成の繰り返し」や「エラーハンドリングによる追加呼び出し」が積み重なるためです。当社では、PoCで計測した利用量に対して最低でも1.5倍、できれば2倍のバッファを持った予算設計を提案しています。また、月次の利用上限アラート設定やトークン消費の可視化ダッシュボードを初期段階から導入することで、予期せぬコスト急増を防ぐ体制を整えるべきです。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

日本語性能の事前検証の重要性

多くの生成AI APIは英語での学習データが中心となっているため、日本語での性能にばらつきがあります。導入前に、実際の業務で使用する日本語文書や専門用語を用いたベンチマークテストを実施することが重要です。

特に法律、医療、金融などの専門分野では、用語の正確性や文脈理解の精度が業務品質に直結します。複数のAPIで同じタスクを試行し、日本語での回答品質、処理速度、専門用語の理解度を比較検証することで、最適なサービスを選択できます。

当社が金融機関向けに開発した案件では、一般的なベンチマークでは高スコアを出すAPIでも、業界固有の専門用語になると精度が急落する事例がありました。たとえば「約定」「建玉」「ストックオプション」といった金融用語や、「RAG」「PoC」「MLOps」などのIT用語は、文脈によって意味が変わるため誤解釈のリスクが高くなります。検証時には、実際の業務文書から抽出した30〜50パターンの専門用語を含むテストケースを用意し、単語レベルではなく文脈全体での理解度を測定することが重要です。この工程を省略すると、本番運用後に現場から「使えない」という声が上がり、結局作り直しになるケースが多いです。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

法規制とデータ保管場所の確認事項

企業での生成AI API利用では、個人情報保護法やGDPRなどの法規制への対応が必須です。特に顧客情報や機密データを扱う場合は、データの保管場所、暗号化方式、アクセス制御などの詳細を確認する必要があります。

日本企業の場合、データの国外移転に関する規制も考慮し、国内データセンターでの処理オプションがあるかも重要なポイントです。

IT部門が十分に整備されていない中小企業では、「データがどこに保管されているか」を正確に把握できていないケースが実際に多く見られます。当社が過去に関わったプロジェクトでは、導入後の監査で初めて海外サーバーにデータが転送されていることが発覚し、急遽システム変更を余儀なくされた例もあります。特に従業員100名以下の企業では、APIプロバイダーの利用規約を法務チェックする体制が整っていないことが多いため、「データ保管場所の明記」「データ削除ポリシー」「第三者提供の有無」の3点を契約前に書面で確認することを強く推奨します。曖昧なままスタートすると、後から取り返しのつかないリスクを抱えることになります。

株式会社ニューラルオプト営業部部長 / DX事業部部長
古谷優輝

サポート体制の事前確認ポイント

生成AI APIの運用では、技術的なトラブルや性能問題が発生する可能性があります。日本語でのサポート対応、レスポンス時間、エスカレーション体制などを事前に確認することが重要です。

特に24時間365日稼働するシステムでAPIを利用する場合は、緊急時のサポート体制が整っているかが業務継続性に大きく影響します。APIの仕様変更やメンテナンス情報の通知方法、開発者向けドキュメントの充実度も、長期的な運用を考える上で重要な判断材料となります。

ただし、日本企業の生成AI活用には構造的な課題も存在します。PwCの5カ国比較調査（2025年）では、日本は活用の推進度こそ平均的ですが、他国に比べて効果創出の水準が低くとどまっていることが明らかになりました。また、東京商工リサーチの調査（2025年）によれば、生成AIの活用を推進している企業は全体の25.2%にとどまり、推進しない理由として「専門人材がいない」が55.1%で最も多くなっています。

出典：生成AIに関する実態調査 2025春 5カ国比較 ―進まない変革グローバル比較から読み解く日本企業の活路―／PwC Japanグループ／2025年｜『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／2025年

この状況を打開するには、単なる技術導入ではなく、業務プロセスへの本格的な組み込み、ガバナンス体制の整備、そして従業員への価値還元に取り組むことが不可欠です。高い効果を上げている企業は、生成AIを単なる効率化ツールではなく、業務や事業構造の抜本的改革の手段と捉えています。

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