ご挨拶

今回は、
「米国における生成AI活用最新動向」
について解説します。

生成AIが注目されていますが、
日本企業における活用は遅れている
と言われています。

多くの企業が、
・セキュリティ面の課題
・生成した情報の正確性
・品質面の課題　など
負の面に囚われすぎており、
この革新的な技術の活用に消極的です。

その結果、
ますます国際的な競争力の低下に繋がってしまうのではないか？
という声も聞かれます。

そこで今回は、
・米国において企業がどのように生成AIを活用しているのか？
・また活用しようとしているのか？
について、
最新情報をわかりやすく解説します。

なおマジセミでは、
私(寺田)のクローンとして、
AIデジタルヒューマン「デジタル寺田」を開発し、
プレゼン活動などを代行してもらっていますが、
今回の本文も「デジタル寺田」が作成しています。

皆様にとって、
「生成AIの活用を推進するためのきっかけ」になれば
幸いです。

マジセミ株式会社
代表取締役社長
寺田雄一

はじめに

今回は、
「米国における生成AI活用最新動向」
～企業における生成AI活用はどこまで進んでいるのか？～
というテーマで解説していきます。

まず、
日本企業における生成AIの現状活用
について触れます。

続いて、
米国企業がどのようにしてデスクワークの自動化を進めているのか？、
特に「Microsoft Copilot」の活用事例について
詳しく掘り下げます。

さらに、
生成AIがRPAの進化をどのように推進しているか？、
その具体的な展開についてもご紹介します。

また、
「営業」「マーケティング」「人事業務」における生成AIの活用に関して、
最新のユースケースを紹介するとともに、
私の予想も交えた解説を行います。

日本企業における現状の生成AI活用

生成AIの進化がもたらす可能性

「生成AIの進化がもたらす可能性」については、
既に様々な場面で耳にされていると思います。

企業での活用と注目

特に、
企業での活用においては、
そのユースケースが日々更新され、
注目されています。

日本企業における活用状況

しかし、
日本企業における生成AIの活用状況は、
「まだまだ発展途上」であると言わざるを得ません。

AI導入をためらう企業が多いのが実情です。
・セキュリティの懸念
・生成情報の正確性
・品質面の不安

自動化による懸念

また、
AIによる自動化が業務の質を低下させるのではないか？
という懸念もあります。

これらの懸念から、
日本企業は生成AIの活用において、
「他国に比べて遅れを取っている」と言われています。

成功事例と実感

それでも、
いくつかの企業では、
「リサーチ」「要約」「アイデア出し」「文書作成」などの業務で、
生成AIを活用し始めています。

その効果を実感しているという声もあります。
・時間がかかるリサーチ作業
・繰り返しの多い文書作成業務

カスタマーサポートと経費精算の自動化

AIチャットボットの活用

さらに、
「カスタマーサポート」や「ヘルプデスク業務」においても、
AIチャットボットを活用することで、
顧客からの問い合わせに、
迅速かつ正確に対応できるようになっています。

経費精算業務の自動化

面倒な経費精算業務の自動化も、
生成AI活用の一例です。

レシートや領収書をAIで自動読み取り、
認識することにより、
面倒な経費精算業務を大幅に効率化している企業もあります。

→（出所）https://sapphire.miletos.tech/service/process-automation/

未来への期待

しかし、
これらの活用例は、
「生成AIが持つ本来の可能性のほんの一部」に過ぎません。

今後、
この革新的な技術をより積極的に取り入れ、
新しいビジネスモデルの構築や、
さらなる業務効率化を目指すことが、
日本企業に求められています。

「Microsoft Copilot」によるデスクワークのさらなる自動化

米国での最新の活用事例

続いて、
米国での最新の活用事例を見ていきたいと思います。

「Microsoft Copilot」の概要

まずは、
「Microsoft Copilot」についてです。

→microsoft.com　→ja-jp　→microsoft-copilot

→（出所）https://blog.jbs.co.jp/entry/2023/11/08/115913

デスクワーク自動化の効果

デスクワークの自動化を考えるとき、
多くの方々は、
・単調な業務の削減
・時間の節約
・ミスの減少　など
さまざまな効果を思い浮かべると思います。

「Copilot」の具体的な機能と効果

データ分析の自動化

現在、
デスクワークの自動化をさらに推し進めているのが、
Microsoftが提供する「Copilot」です。

「Copilot」は、
自然言語による指示で様々なタスクを実行してくれる、
まさに業務の「共同操縦士」のような存在です。

Copilotは、例えば、
企業内のデータ分析において、
「第2四半期の売上高を昨年と比較して」といった簡単な指示により、
必要なデータを収集し、
分析結果を示してくれます。

さらに、
その分析結果に対して、
「売上が下がった原因は？」
「部門別ではどうなっている？」
といった質問を投げかけることで、
さらに詳細な情報を得ることができます。

このように、
手間と時間がかかるデータ分析作業を、
Copilotがスピーディーかつ正確に実行してくれるわけです。

ビジネスメールの自動生成

次に、
「メールの文章を自動生成する機能」も
Copilotの大きな特徴の一つです。

多くの方々が経験しているように、
ビジネスメール作成は時間がかかり、
特に外部クライアントやパートナーへの対応には、
言葉遣いも慎重になる必要があります。

Copilotは、
過去のメールの内容を学習し、
受け取ったメールの内容に応じて、
適切な返信文案を提案してくれます。

これにより、
メール作成の時間を大幅に削減できるだけでなく、
メールの品質も保つことができます。

現在は、
過去のメールの内容を学習し、
適切な返信案を提案するレベルですが、
将来的には、
受け取ったメールの意図を更に深く理解し、
より適切で具体的な返信を自動的に生成/送信することができるようになるでしょう。

また、
メールに含まれるタスクを自動で認識し、
それをカレンダーに登録するなど、
事務作業の自動化が一層進むことも予想されます。

プレゼン資料の自動作成

プレゼン資料の作成においても、
Copilotの力を借りることができます。

自然言語での指示によるスライドの作成はもちろんですが、
Word文書やExcelファイルなど、
あらかじめ用意した資料から、
「プレゼンテーションに適した形式への変換」を
自動で行ってくれます。

これにより、
資料作成にかかる手間を減らすことができ、
より本質的な内容のブラッシュアップに時間を割くことができます。

未来の展望

会議の自動化と資料作成

将来は、
適切な図表を自動的に作成してくれる
といったことも可能になるかもしれません。

さらに未来では、
CopilotがTeamsでの会議中の議論をリアルタイムで理解し、
その場で必要な資料作成や、
議論に基づいてアクションアイテムをリストアップしてくれる
ようになるかもしれません。

これにより、
会議の効率化はもちろん、
後の業務の進行もスムーズになります。

生成AIによるRPAの進化

RPAとは

次は、
日本でも普及している
「RPA」（Robotic Process Automation）
についてです。

RPAは、
「単純な業務プロセスを自動化する技術」です。

生成AIとの融合による進化

しかし、
生成AIが組み合わさることで、
その可能性は飛躍的に広がります。

現在、RPAは、
「単純作業の自動化」から、
「複雑な判断を伴う作業の自動化」へと
進化しています。

→（出所）https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/2307/24/news141.html

例えば、
・「UiPath」
・「Blue Prism」
・「Automation Anywhere」などの
RPAベンダーが、
生成AIと機能を融合し、
RPAを進化させています。

自動生成プロセスの可能性

注目すべき機能の一つは、
「自然言語による指示で、プロセスを自動的に生成する」
というものです。

これは、
「日常使う自然な言葉」で指示を出すだけで、
AIがそれを理解し、
「必要な業務プロセス」を自動で作り出すというものです。

具体例としての実用化

例えば、
「新規顧客のデータをデータベースに登録して、
ウェルカムメールを送信してほしい」
といった指示をすると、
AIがそのタスクに必要なプロセスを自動で生成し、
実行してくれます。

これにより、
これまでにないほど直感的で迅速な業務遂行が可能になります。

非構造化データの扱いと企業の進化

また、
自然言語処理や画像認識などができるようになることで、
非構造化データを扱うことができるようになります。

例えば、
顧客からのメールをAIが読み取り、
その内容を理解して、
必要な業務プロセスを自動的に実行することができるようになります。

これにより、
顧客サポートのレスポンスが飛躍的に向上したり、
社員間のメールについても自動的に処理できるようになります。

情報共有とナレッジマネジメントの改革

さらに生成AIによるRPAの進化は、
「企業内の情報共有やナレッジマネジメント」にも
革命をもたらします。

たとえば、
「過去のプロジェクト報告書」から必要な情報をAIが自動で抽出し、
「新しいプロジェクトの提案書」に反映することができます。

これにより、
知識の蓄積と活用が飛躍的に向上し、
「企業のイノベーションスピード」が加速します。

従来型RPA技術の限界

従来のRPA技術で、
業務プロセスを自動化するためには、
そのプロセスを明確なルールやロジックとして、
事前にプログラムとして記述する必要がありました。

しかし、
実際の業務では、
予測不可能な状況や、
人間特有の感覚や経験を要する高度な判断が
求められる場面が少なくありません。

これまでは、
そういった場面でRPAの限界が露呈していました。

生成AIによる壁の超越

生成AIの力を借りることで、
その壁を大きく超えることが可能になります。

生成AIは、
膨大なデータから学習し、
人間のような柔軟な思考や判断ができるようになっています。

これにより、
事前にプログラムされたルールにない、
新しい状況や問題にも、
AIが自ら最適なプロセスを生成し、
対応することができるようになります。

応用事例「顧客問い合わせ対応」

例えば、
顧客の問い合わせに対して、
過去の類似ケースを参考にしながら、
最適な回答を生成し、
対応策を自動で立案するといったことが可能になります。

このように、
生成AIを組み込んだRPAは、
「従来の自動化の枠」を大きく超え、
「企業が直面する複雑で多様な課題」に対しても、
柔軟かつ効率的な対応を可能にします。

企業競争力の根本的変化

これは、
単に業務効率を向上させるだけでなく、
「企業の競争力」を
根本から変えるポテンシャルを持っていると言えるでしょう。

営業とマーケティング業務における生成AIの活用

パーソナライズされたコミュニケーションの実現

営業やマーケティングの現場では、
顧客一人ひとりに合わせた
「パーソナライズされたコミュニケーションの実現」が
大きな課題となっています。

顧客の心を掴むためには、
彼らの興味やニーズに応じた
きめ細かいアプローチが必要です。

この点で、
生成AIの活用が大きな力を発揮します。

MAツールと生成AIの融合

次は、
・「Salesforce Account Engagement」(旧Pardot)
・「Hubspot」　などの
MAツール(マーケティングオートメーションツール)が、
生成AIと機能を融合することで、
どのように進化しているのかを見てみましょう。

自動生成メールの送付機能

「見込み客毎にパーソナライズされたメール」を自動生成し、
送付する機能が注目されています。

→（出所）https://it.impress.co.jp/articles/-/25840

この技術は、
・顧客の過去の購買履歴
・ウェブサイトでの行動データ
・ソーシャルメディアでの活動　など、
膨大なデータを分析し、
一人ひとりに最適なメッセージを生成します。

このプロセスは従来、
マーケティング担当者が手作業で行っていましたが、
生成AIの導入により効率が飛躍的に向上し、
より精度の高いコミュニケーションが可能になります。

見込み客の優先的なフォロー

次に、
「受注確度の高い見込み客」を
優先的にフォローできるようになります。

生成AIは、
「過去の取引データ」や「顧客とのコミュニケーション履歴」から
受注確度を予測し、
見込み客をランク付けします。

この情報をもとに、
営業チームが行動すれば、
より効率的に成果を上げることができます。

時間とリソースは有限ですので、
それを最も効果的に活用できる「見込み客」に集中することは、
営業戦略上非常に重要です。

個別対応のビデオレター自動生成ツール

パーソナライズ ビデオレター

さらに、
一人ひとりの見込み客毎に、
「パーソナライズされたビデオレター」を
自動的に生成/送付するツールも
登場しています。

「顧客の興味」や「過去の反応」に基づいて、
「最適なメッセージやビジュアル」を選定し、
パーソナライズされた動画を生成することで、
顧客のエンゲージメントを高め、
最終的には成約率の向上が期待されます。

効率化＋パーソナライズ化で「より深い顧客関係」を築く

このように、
生成AIの活用は、
営業やマーケティングの現場を、
根底から変える可能性を秘めています。

顧客へのアプローチが、
よりパーソナライズされ、
効率化されることで、
企業と顧客との間に「より深い関係性」を
築くことができます。

マーケティング担当者は「クリエイティブ領域」に集中

また、
マーケティング担当者にとっても、
データ分析やコンテンツの生成など、
「繰り返しの多い作業」はAIに任せ、
「戦略立案やクリエイティブなコンテンツ制作」に集中できる環境が提供されます。

人事業務における生成AIの活用

人事部門の課題と生成AIの利点

人事部門にとって、
従業員一人ひとりのスキルや能力を正確に把握し、
それを会社の成長に活かすことは
大きな課題です。

また、
人材採用では、
大量の応募者から最適な人材を見つけ出し、
採用することは容易ではありません。

ここでは、
「SAP」や「Workday」などが、
生成AIを活用して、
人事業務や採用業務をどう変革しようとしているのか見てみましょう。

スキルポートフォリオの構築と人材配置

まず、
従業員一人ひとりのスキルポートフォリオの構築
についてです。

生成AIは、
従業員の
・業務実績
・研修参加履歴
・パフォーマンス評価　などの
データを分析し、
個々のスキルセットを明確にします。

そして、
情報が不足している部分についても、
「類似の職種」や「業界データ」を基に
推論し補完します。

これにより、
人事部門は従業員の能力を、
より正確に理解し、
適切な人材配置や、
育成計画を立てることができるようになります。

従業員の研修プログラムの最適化

次に、
従業員に最適な学習コースの提供があります。

生成AIは、
個々の「キャリア目標」や「スキルギャップ」を分析し、
最適な研修プログラムや学習資料を提案します。

これにより、
従業員は自身の成長に必要なスキルを
効率的に身につけることができ、
キャリアアップにつながります。

AIのメンター機能とアクションプラン

さらに、
生成AIは従業員に対して、
メンターとしての機能を果たします。

キャリアの相談に乗るだけでなく、
日々の業務におけるアドバイスやフィードバックを提供することで、
従業員の成長を支援します。

AIは、
「過去の成功事例」や「ベストプラクティス」を基に、
「具体的なアクションプラン」を提案することができます。

→（出所）https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/2304/13/news058.html

戦略的な人事計画のサポート

また、
人事部門に対して、
ビジネスの成長に必要な最適な人員計画　のための
情報を提供します。

生成AIは、
将来のビジネス展望やプロジェクトの予測に基づき、
必要な人材のスキルセットや人数を分析し、
戦略的な人事計画の策定を支援します。

採用活動サポート

採用活動の効率化

採用活動においても、
生成AIの活用は
大きな効果を発揮します。

「潜在的な候補者」の特定や連絡を
自動で行います。

SNSや職業ポータルサイト上の活動データを分析し、
求める条件に合致する候補者を見つけ出し、
積極的にアプローチします。

応募者一人ひとりに合わせた
パーソナライズされたメッセージの作成/送付も、
生成AIが自動で行います。

これにより、
応募者に対して、
企業の魅力を最大限に伝えることで、
関心を引きつけることが可能になります。

候補者スコアリング

最後に、
採用活動における応募者のスコアリングです。

生成AIは、
・履歴書
・職務経歴
・面接時の反応　などから、
候補者の適性やポテンシャルを評価し、
スコアリングします。

これにより、
人事部門は最適な候補者を
効率的に選定することができます。

倫理的な配慮と公平な評価システムの重要性

一方、
AIが人事評価や採用判断を行うことには、
慎重なアプローチが必要です。

AIの判断基準は、
そのアルゴリズムに依存するため、
「偏見のない公平な評価システム」を
構築することが極めて重要です。

このため、
生成AIを人事業務に導入する際には、
その設計と運用において、
倫理的な配慮を怠らないことが求められます。

→（出所）https://www.robustintelligence.com/jp-blog-posts/workday-lawsuit-hrtech-risk

「人事業務の自動化」メリット

生成AIによる「人事業務の自動化」は、
企業にとって大きなメリットをもたらします。

従業員一人ひとりのスキルとポテンシャルを正確に把握し、
最適なポジションに配置することで、
従業員の満足度と生産性の向上が期待できます。

また、
採用プロセスの効率化により、
優秀な人材を迅速に確保し、
企業の競争力を高めることができるでしょう。

まとめ

解説内容まとめ

今回は、
「米国における生成AI活用最新動向」
～企業における生成AI活用はどこまで進んでいるのか？～
というテーマで
解説させていただきました。

生成AI活用について、
具体的な例を交えながら、
解説してきました。
・日本企業における現状の生成AI活用
・「Microsoft Copilot」によるデスクワークのさらなる自動化
・生成AIによるRPAの進化
・営業/マーケティング業務におけるその活用
・人事業務における生成AIの活用

ビジネスへの大きな変革

これらの話を通して、
皆様は、
「生成AIが、ビジネスにどれだけ大きな変革をもたらす可能性があるか」について、
感じていただけたのではないでしょうか？

「グローバル競争」と「生成AIの活用」

日本企業がグローバルな競争の中で勝ち抜くためには、
「この革新的な技術を、どう活用していくのか？」が
カギとなります。

生成AIによって、
企業運営のあらゆる面で革新が期待されます。
・デスクワークの効率化
・顧客へのよりパーソナライズされたアプローチ
・人事戦略の最適化　など

生成AIで「新しいビジネスの創造」を

「生成AIの活用」は、
これからの企業運営において
無視できない「重要な要素」です。

その可能性を最大限に活かし、
「新しいビジネスの形を創造していく」ことが、
私たちに求められています。

さいごに

今回の内容が、
皆様の業務やビジネス戦略において、
少しでも参考になれば幸いです。

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