非エンジニアで構成される部署が、生成AIを使って6カ月で2000時間もの業務を削減した――そんな驚きの実績を打ち出したのがMIXIだ。翻訳や著作権管理といった専門性を含む業務を「自分たちで独自ツール／Webアプリ開発」することで効率化を実現。そして生み出された2000時間は「あること」に転換し、生成AI活用を通して新たな価値創出につなげている。では具体的にどのような取り組みで成果を出したのか、実践したビジネスサポート室の蛭川 幸太郎氏と真田 匡朗氏が解説する。

会社全体で生成AIを活用できれば、絶大な成果が得られるはず。皆がそう考えるが、実際にこれを実現したのがMIXIである。なんと、生成AIの利用率が99％、月間削減時間は約1万7600時間、年間コスト削減額は10億円という驚異的な成果をたたき出したからだ。システム開発からデザイン、知財法務まで、あらゆる業務が生成AIによって根本から変わりつつある。しかも、その効果は単なる効率化にとどまらず、採用基準や人事評価にまで波及しているという。このような全社展開による大きな成果はどのようにして実現したのか。AIの展開を取りまとめる取締役 上級執行役員の村瀨 龍馬氏に話を聞いた。

生成AIの台頭により、人間の仕事のあり方が問われるようになっている。弥生のCTO 佐々木 淳志氏は社内で定着したAI駆動開発の実践を通して、エンジニア業務で「残る・増える・減る・新しい」の4つの変化が見えてきたと語る。AI活用がさらに加速していくこれからの時代において、エンジニアの役割はどう変化していくのか。佐々木氏に話を聞いた。

AI駆動開発で生産性は爆上がり──そんな言葉が飛び交うようになったが、実際に成果を出している企業はかなり少ない。そうした中、弥生は一部の作業で5割の時短につなげるなど大きな成果をたたき出している。その裏側にはAI駆動開発を進めるための環境整備に向けた3つの独自ステップと、数々の失敗から得たリアルな知見がある。今回、エンジニアチームを率いる同社 CTOの佐々木 淳志氏に話を聞き、導入ステップから失敗と成功の裏側、効果測定の独自指標など、包み隠さず明かされた実践の全貌を追う。

生成AIの活用が加速度的に進んでいる一方、「利用が広がらない」「成果が出ない」と悩む企業は多い。こうした中、AI担当やAI専門組織を設置して、積極的に展開しようとする企業が増えている。今回紹介するカオナビは、前編の記事で紹介したデータ基盤の整備と並行して、2025年6月に「AI推進室」を立ち上げた。実はそのメンバーは皆、元々の部署と「兼任」しているのだ。「AI担当は専任で配置すべき」との声が多い中、なぜあえて「兼任」を選んだのか。裏には不利なようで合理的な意図が隠されていた。今回は、AI推進室 室長の藤田 泰生氏に、AI活用の成功の秘訣について話を聞いた。

生成AIブームの裏で、多くの企業が「データ基盤の整備」に頭を抱えている。むしろ問題があっても放置されるケースが多く、AI活用の根幹を担うほど重要なのに軽視されがちだ。しかし、タレントマネジメントツールを提供するカオナビは、生成AIブームの前から地道にデータ基盤を整備してきた。データ基盤整備を始めた当初は、予算なし、人なし、理解者なし、そんな八方ふさがりの状況だったという。しかし1人のエンジニアの志から始まった地道な取り組みを経て、今ではデータ活用が当たり前の文化にまで変革。ではどのようにしてデータ基盤を整備し、文化を醸成していったのか。キーパーソンである本江 雄人氏に成功への道のりについて話を聞いた。

生成AIの利用率95％を誇るメルカリ。導入推進に貢献したハヤカワ 五味氏に、前編で生成AI担当としての成功条件を聞いたところ、組織全体として生成AI活用に取り組む重要性がわかった。担当者だけでは実現できない変革において、どのように全社を巻き込んできたのか。1つのポイントとして「他社事例を参考にするな」と強調する。それはなぜか。生成AI活用を成功させた舞台裏について、組織変革の観点から話を聞いた。

従業員のAIツール利用率95％ーーこれは、メルカリにおける2025年7月時点の数値である。2022年11月のChatGPT発表から3年が経過し、すでに生成AIは多くの企業が関心を持つ存在となった。一方で導入が進まない、目立った成果が出ないといった嘆きの声が多く聞かれる。ではなぜメルカリは成功できたのか。導入推進担当として活躍するハヤカワ 五味氏にその秘訣を聞いた。

米Inc.誌が毎年発表する、米国で最も急成長している非上場企業ランキングで2025年の第1位を獲得し、大きな注目を集めているAkool（アクール）社。そんな同社のサービスが、生成AIによる画像・動画制作支援ツールの「AKOOL」だ。熟練した専門家でなければ制作できなかった動画や画像といったコンテンツを、手軽に作成可能。特に、広告やマーケティング、プレゼンテーションや研修などあらゆるビジネスシーンを想定していることが特徴である。そこで今回、AKOOL始め方や機能、ビジネス現場での活用法などを基礎から解説したい。

生成AI導入の際にPoC（概念実証）で断念するなど、苦戦している企業が続出している。こうした中でも、パナソニックグループは異例のスピードで成果を上げた。開発から1カ月で「PX-AI」を提供開始し、数々の成果を残しているが、その裏には「ある3つの秘訣」が奏功したという。前編に続き、グループ全体の生成AI活用をけん引する、パナソニック オペレーショナルエクセレンスの橋川 昌和氏と井上 幸則氏に、生成AI活用を成功させるポイントについて、RAGやAIエージェントの活用方針とともに話を聞いた。

独自のAIアシスタントサービス「PX-AI」を開発し、大きな成果を残しているパナソニックグループ。およそ1カ月程度で日本の全社員9万人への提供開始を実現し、1人当たり月5.3時間の業務時間削減に成功している。だが、生成AI推進担当のメンバーはわずか4人。そうした状況でも、なぜスピード感を持って生成AI活用を進めることができたのか。今回は、生成AI活用の成功の秘訣に迫るため、グループ全体の生成AI活用をけん引する、パナソニック オペレーショナルエクセレンスの橋川 昌和氏と井上 幸則氏に話を聞いた。

昨今、生成AIの利用を進める動きが、多くの日本企業で加速している。事実、ITRの『IT投資動向調査2025』によると、AI関連予算の計上している企業が7割に上っていた。一方、取り組みを始めたもののPoC（概念実証）の段階で止まってしまうなど、実務に生かし切れていない企業が多い。ではなぜ、生成AI導入で失敗してしまうのか。そこで本稿では、12の失敗原因について解説する。また、無料でダウンロードできる失敗原因をまとめたチェックリスト（Excel）も用意しているので、成功に向けた改善への足掛かりとしてぜひご活用いただきたい。