SES企業とコンサル企業における生成AI活用事例の最新動向

主題と目的

• 生成AIの導入背景や企業側のニーズに基づいた利用目的の整理
• SES企業およびコンサル企業で実際に導入されている具体的な事例や活用手法、効果の把握
• 業務効率化、提案資料作成、データ分析、リスク管理など、各業務領域での生成AIの役割とその成果の確認
• 企業が抱える課題や今後の展望、必要なガバナンスや社員教育の重要性の分析

回答

1. SES企業における生成AIの活用事例

• 採用プロセスの自動化による迅速かつ効率的な人材確保
• 経理や運用部門における業務負荷の軽減
• プロジェクト管理におけるマッチング精度の向上
• エンジニアの技術レビューの自動化による生産性向上

2. コンサル企業における生成AIの活用事例

• 提案資料の作成
  ─ デロイト トーマツ コンサルティングは、生成AIを用いて提案資料の自動作成を実施。これにより、従来の手作業に比べて資料作成時間を大幅に短縮し、クライアントへの迅速な対応を可能にしています。
  [出典:

  weel.co.jp

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• データ分析の自動化
  ─ EYストラテジー・アンド・コンサルティングでは、ESG（環境・社会・ガバナンス）指標の収集と分析に生成AIを活用。気候変動対応に必要なデータを迅速に整理し、企業のサステナビリティ戦略策定を支援しています。
  [出典:

  weel.co.jp

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• 議事録作成の効率化
  ─ 生成AI「ACES Meet」を用いることにより、会議中の議事録を正確かつ迅速に作成。これにより、会議内容の把握と共有がスムーズになり、後続の意思決定プロセスが改善されています。
  [出典:

  weel.co.jp

  ]
• 新しいアイデアの発掘とリスク管理
  ─ KDDIをはじめとする企業では、生成AIを利用して内部のリサーチやアイデア創出、さらにはリスク管理の強化を図っています。膨大なデータ解析により、新たなビジネスチャンスやリスク要因の早期発見が可能となっています。
  [出典:

  weel.co.jp

  ]

3. 生成AIによる業務効率化の具体的効果

• 業務時間の削減
  ─ 例：三菱UFJ銀行では生成AIの導入により年間約100時間の労働時間削減を達成
  [出典:

  unique-career.co.jp

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• 提案力の向上
  ─ 例：ソフトバンクでは全社員が利用可能な生成AI環境を整備し、クライアントのニーズに応じた高品質な提案が実現
  [出典:

  sms-datatech.co.jp

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• 迅速なデータ分析
  ─ 例：アクセンチュアでは、生成AIを活用したデータ分析により、提案のスピードと精度が大幅に向上
  [出典:

  weel.co.jp

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• 顧客対応の自動化
  ─ 例：KDDIは独自チャットボットを構築し、24時間365日の自動対応で顧客満足度向上とコスト削減を実現
  [出典:

  metaversesouken.com

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結果と結論

• SES企業では、生成AIが採用、経理、プロジェクトマッチング、エンジニアの作業効率化等の様々な業務プロセスの自動化および効率化に寄与していることが明らかになりました。これにより、短期プロジェクトの対応や人材確保など、迅速さと正確性が求められる分野で大きなメリットが得られています。
• コンサル企業では、生成AIの導入により提案資料の作成やESG指標のデータ分析、議事録作成など、戦略的業務への注力が可能となり、クライアントへの迅速かつ高品質なサービス提供が実現されています。また、内部の新規アイデア創出やリスク管理にも効果が見られます。
• 全体として、生成AIは業務の効率化、コスト削減、提案力の向上、迅速なデータ処理を実現し、企業全体の競争力強化に貢献している一方、出力の正確性、データの品質管理、倫理的問題への対応など、解決すべき課題も存在します。

調査の本質

• 表面的には「生成AI活用事例」を知りたいという要求ですが、その背景には、少子高齢化による労働力不足や、業務の非定型化に伴う効率化の必要性、そして企業全体の戦略的変革を実現するための具体的アクションとその根拠を明確化したいという本質的なニーズが存在します。
• 依頼者が求めているのは、単なる事例の羅列ではなく、各事例から得られる成功要因や課題、そして今後の展開や戦略的示唆につながる深い洞察です。

分析と発見事項

1. 生成AIの導入背景と全社的波及効果
   • 2024年3月時点で約70%の日本企業が生成AIの導入済みまたは導入見込みであり、業務生産性向上の一環として位置付けられている（JIPDECとITRの調査）。
   • 労働力不足（少子高齢化）の対応策として、有望な技術と捉えられている点が際立っています。
2. SES企業における事例
   • 採用業務の自動化（株式会社TechWoker）が50%以上の時間削減を実現。
   • 経理業務におけるOCR機能の適用で、処理時間が1時間から5分に短縮（株式会社イントロダクション）。
   • エンジニアのパフォーマンス管理やマッチングサービスによって、プロジェクトと人材のマッチ精度向上が図られている。
3. コンサル企業における事例
   • 提案資料作成の自動化（デロイト トーマツ コンサルティング）により、戦略的業務へのリソース移行が促進。
   • ESG指標データの自動分析や議事録作成の効率化により、クライアントへの迅速な対応が可能となっている。
   • 社内でのアイデア発掘やリスク管理強化のため、生成AIが幅広い課題解決ツールとして活用されている。
4. 業務改善の具体的効果
   • 三菱UFJ銀行では労働時間の削減、ソフトバンクやアクセンチュアでは提案力や顧客対応の向上、KDDIでは24時間365日の自動対応など、各社で明確な効果が数値や定量的な成果として示されています。

より深い分析と解釈

1. なぜ生成AIの導入が急速に進んでいるのか
   • 第一段階：企業は少子高齢化による労働力不足の問題を抱えており、非定型業務の自動化や効率化が急務となっています。
   • 第二段階：生成AIは大量のデータ分析や自動化を可能にし、従来人的作業に依存していた業務を効率的に処理できるため、現場の負担軽減と生産性向上に直結します。
   • 第三段階：その結果、企業は短期的な業務改善だけでなく、長期的な組織改革や競争力強化の基盤として生成AI活用を位置付けるようになりました。
2. SES企業とコンサル企業で活用事例に幅がある理由
   • 第一段階：SES企業は、採用、プロジェクト管理、経理など具体的な業務の自動化による即効性のある効果を求める傾向が見られます。
   • 第二段階：一方、コンサル企業は提案資料作成やデータ解析、議事録作成といった知的作業の効率化を推進し、クライアントへの付加価値提供に直結しています。
   • 第三段階：これにより、業務の性質ごとに最適な生成AIの活用方法が異なり、両者の事例からは業務プロセスの再設計やカスタマイズの重要性が浮かび上がっています。
3. 隠れた課題とその対応の必要性
   • 第一段階：生成AIは自動化や効率化の効果を発揮する一方、ハルシネーション（誤情報生成）や、社内情報への適切な対応が課題として残ります。
   • 第二段階：これらの問題は、単純な技術導入だけでなく、ガバナンスや内部データ管理体制の再構築が求められる要因です。
   • 第三段階：結果として、企業は生成AIの効果を最大化するためには、技術面だけでなく、組織文化、教育、リスク管理など多角的なアプローチを組み合わせる必要があると解釈できます。

戦略的示唆

1. 業務プロセス再設計とカスタマイズ
   • 業務の各プロセス（採用、経理、提案作成など）を精査し、生成AIの導入による自動化可能な部分と人間の判断が必要な部分を分離する。
   • 自社に最適なワークフローを構築し、生成AIの汎用性を活かした業務プロセスの再設計を推進する。
2. 組織内スキル向上と教育体制の整備
   • 社員に対して生成AIの基本的な知識や活用方法の研修を継続的に実施し、技術リテラシーの向上を図る。
   • コンサル企業の場合、生成AIを用いたデータ分析や提案戦略の理解を深めるための専門チームを設置する。
3. ガバナンスとリスク管理体制の構築
   • 生成AIが抱えるハルシネーションやセキュリティ上の課題に対応するため、社内に明確なガバナンス体制を整備する。
   • 定期的な成果の評価とフィードバックループを設け、生成AIツールの改善・アップデートを実施する。
4. 定量的評価指標の設定とROI分析
   • 各事例における効果（時間削減率、コスト削減、顧客満足度の向上など）を定量的に評価するための指標を設定する。
   • 導入効果のROI（投資対効果）を定期的に分析し、改善策の検討と成功事例の共有を行う。

今後の調査の提案

1. 生成AIの導入効果の長期的なROI分析
   • 導入初期の効果だけでなく、中長期的な業務効率化、生産性向上の持続性を定量的に評価する調査を実施する。
2. 各企業における業務プロセス変革のベストプラクティス収集
   • SES企業とコンサル企業での導入事例を比較し、成功要因や課題克服の具体的プロセスを体系化する。
   • 事例間の共通点・相違点を明らかにすることで、他企業への展開可能なモデルを構築する。
3. 生成AIの倫理的利用とリスク管理ガイドラインの策定
   • ハルシネーションや誤情報生成に関するリスクを最小限に抑えるための社内ガイドラインの整備、ならびに業界全体での標準的なアプローチを検討する。
   • abeam.com
     や関連文献を参照し、業界の成功事例やリスク管理策のベンチマーキングを行う。
4. 社員教育プログラムの効果検証
   • 生成AIの導入と併せた従業員向け教育プログラムの効果を、スキルアップ、業務効率化、イノベーション創出の観点から評価する。