2025年最新版AI活用事例！面白い取り組み8選と導入のコツ

こんにちは。ウィルダー株式会社です。

AIを活用した面白い事例を探しているあなたに向けて、2025年の最新の傾向から国内外の企業事例、業界ごとの取り組み、分野ごとの面白い使い方、そして導入のうまくいかせるためのコツまで一気にまとめました。

文章や画像などを自動で作るAI（生成AI）の事例や企業の成功事例、日本の事例と海外の事例の違い、業界ごとの活用ポイント、分野ごとのユニークな応用、ビジネスでの良い点と注意点、導入時の注意点、AIへの指示の出し方のコツ、費用感の目安など、気になるところをまるっと押さえます。ここ、気になりますよね。

この記事を読めば、AIで何ができるのかが具体的にイメージできて、自分の会社の導入ステップまでスムーズに描けるはずです。

AI活用事例の面白い業界別特集

出展：https://unsplash.com/ja

まずは実際の現場で成果につながっている業界ごとの面白いAI活用から。商品企画、設計、品質、仕事の進め方、情報の安全管理まで、話題性と実際のお金になる利益を両立させたケースを厳選してご紹介します。

各事例では「課題→AIの使い方→得られた効果」を一目でつかめるように整理しています。

小売：セブンの自動で企画するAI商品企画

小売の成功の鍵は「企画〜お店に並ぶまでのスピード」。ここに自動で企画するAIを組み合わせると、アイデア出しから試して確かめるまでのサイクルが一気に短縮されます。

セブンの取り組みは、インターネット上の評判やレビュー、お店の販売データの傾向をまとめて理解し、商品のコンセプト・キャッチコピー・見た目の案まで自動で作る設計。人は試して確かめることと良いものに磨きをかけることに集中します。

まずは「過去に売れた商品の共通点」「最近増えた口コミの言葉」「地域ごとの売れ筋の違い」を、AIに要約してもらうのが第一歩。ここをAIへの指示のひな形にしておくと、担当が変わっても品質が揃いやすいです。

次に、要約結果をもとに「買う人のイメージ」「使う場面」「受け入れられる価格帯」を仮に決めて、キャッチコピー案と画像のデザイン案を複数パターン出します。見た目はブランドのルールに沿うよう、色や文字の指定をあらかじめAIへの指示に組み込むのがコツ。

どちらがより良いかを試す（A/Bテスト）にすぐ回せるよう、3〜5案で違いを明確にしておくと学びが大きいですよね。成果を測るための目標（KPI）は「最初の案ができるまでの時間」「案の種類の多さ」「お店でのテスト販売の成功率（CVR）の改善幅」など、スピードと結果を両方見て追いかけます。

さらに、お店に並ぶまでをスムーズにするため、商品情報や棚割りのデータとつなげ、「POPの文章→発注のタイミング→陳列の案」をひとつの仕事の流れにします。

ここで大事なのは、人が確認する場所をどこに置くか。法律に関わることとブランドの審査、ものを買うための条件のチェックは必ず人が担当し、AIは候補を作ることに集中するのが安全です。

導入の最初は、1つの商品分類に限定した小さなお試し導入で効果と予想外の問題をよく見極めると、社内での同意も取りやすいです。

製造：AnyTechの液体の流れを調べるAI

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製造現場の品質は「熟練した人の見極める力」が大きく支えます。AnyTechの液体の流れを調べるAIは、動画からドロドロの度合いなどの特徴を予想し、熟練者の判断を数字で表せるようにします。

コンクリートをはじめ「流れるもの」の良し悪しを、すぐに目で見てわかるようにします。要は、いままで人の勘に頼っていた「ちょっと緩い」「今日は重い」を、画面の色の変化と物の性質の計算の組み合わせで点数化するイメージ。

判定が言葉で示されることで、教えることと他の部署に広げるスピードが段違いになります。

導入のポイントは「目で見てわかる良し悪しとセンサーの数値の結びつけ」。データを集めるときは撮影する角度・明るさ・流れる量をいつも同じにし、現場で誰でも同じようにできる手順書を作ると早く始められます。

カメラはシャッタースピードと動画のコマ数を固定、照明はちらつきを避ける常に光るものに。予想する計算は現場の小さな機器で最初の判定、インターネット上の場所で全体の傾向を見るのと再学習、という二段階の仕組みが運用しやすいかなと思います。

成果を測るための目標（KPI）は「判定が一致する割合」「作業工程の中での不良品の減り方」「検査にかかる時間の短縮」。

建築：大林組のデザイン自動作成

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最初の設計は「たくさんの代替案」と「みんなで決めるスピード」が鍵。手書きの絵やおおざっぱな立体図から建物の外観パターンを作る仕事の流れは、お客さまの好みを素早く探し、次に進むための決定を早めます。

自動でデザインを作るAIは「アイデアを出し合う相手」として設計者の創造性を広げます。建物の情報システムとつなげ、容積率・斜線制限・日影規制などのルールをAIへの指示に組み込むと、実際に建てられる案の正確さがグッと上がりますよね。

色や素材の感じも「メーカーの番号」「仕上げの種類」を言葉にして指定すると、完成予想図の再現性が高まります。

実際に導入する上では「素材・法律・構造の制限」をAIへの指示のひな形に落とし込むと、実際に建てられる案に近寄った案が出やすくなります。

さらに、お客さまとの話し合いの場で「好みの基準」を対話しながら調整し、その場で作る→評価する→調整するの繰り返しを20〜30分単位で回すと、納得度が段違いです。

成果を測るための目標（KPI）は「最初の案を出すまでの時間」「みんなで決めるために必要な会議の回数」「設計の手戻りの割合」。

成果物は、画像だけでなく「案ごとの良い点と悪い点の表」「法律に合っているかのチェックリスト」も併せて用意すると社内での承認がスムーズ。案の変更の記録は案ごとに専用のIDを付けて、決定に至った経緯を記録しておくのが監査の面でも安心です。

農業：きゅうり自動で仕分ける事例

農業の等級ごとの仕分けは、形・色・ツヤ・曲がりなど細かい基準が絡みます。画像を見て等級を自動で判断し、人は箱詰めに集中する「役割分担の設計」は、現場の大変さを確実に下げます。個人での開発から広がった象徴的な面白い事例です。

導入の実際にできる解決策としては、撮影する場所の光を一定に保つこと、カメラの角度と距離を固定すること、運ぶスピードとシャッタースピードを合わせることが超重要。ここが安定すると学習に使うデータの価値が一気に上がります。

仕分けのスピードの向上やバラツキの低減は期待できますが、数値は畑や基準により変わります。あくまで一般的な目安として捉えてください。運用の最も大事な点は「間違って分類された時の扱い」。等級の境目のものは人の最終確認に回す二段階の仕組みが安全です。

成果を測るための目標（KPI）は「一人当たり処理できる本数」「一致率（人との一致）」「再学習にかかった時間」。導入の最初は2〜3週間のデータ収集→学習→現場での比較を1サイクル回し、うまくいく条件を固めると定着が早いです。

費用はカメラ・照明・運ぶための簡単な設備から始めれば小さくスタート可能。将来的には出荷先ごとの基準の違いにも対応できるよう、設定を複数保存する設計にしておくと便利です。

金融：怪しい取引を見張る事例

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金融に関わる犯罪は手口が巧妙になりスピードも速くなっています。決まったルールだけでは見抜けない「いつもと違う行動」を、おかしいところを見つける×行動に点数をつけることで素早く捉えるのが現在のやり方です。

お客さまごとの取引のパターンを学習し、点数の境目で段階的に警告を出すようにします。実際の仕事では「間違って警告を出すこと（誤検知）を減らしつつ、見逃すこと（見逃し）を抑える」調整が最も大事なところ。

監視する対象（口座・使う人・使う機器）を揃え、特徴として「時間帯」「送金先の関係」「使っている機器の識別情報」「いる場所のズレ」などを組み合わせると効果が出ます。なぜそう判断したかを説明できることは、仕事での納得に直結するので、点数の根拠を可視化できると現場が使いやすいです。

運用は「最初の警告→対応の管理→さらに上の人に伝える」の三段階が一般的な形です。点数の境目は曜日やイベントで変えられるようにし、急に増えた時は自動で厳しくするための安全な仕組みを。

AIの判断の仕方の更新は監査のために記録（学習データ・特徴・バージョン・点数の境目の変更履歴）を必ず残し、テスト環境で同じ結果を再現できることを保証します。

成果を測るための目標（KPI）は「見つける割合」「間違って警告を出す割合」「対応にかかる平均時間」。通信の遅延はお客さまの体験に直結するので、オンラインでの支払いは100〜300ミリ秒以内の予想の計算の設計を目安に。

日本では、マネーロンダリングやテロ資金供与への対策の強化が金融庁のルールでも明確に求められています（出典：金融庁「マネロン・テロ資金供与対策」）。

AI活用事例の面白い導入術

Nano Banana Proで作成

「面白い」で終わらせず、成果に変える導入の工夫を分野ごとに解説します。エンターテイメント、人の採用、飲食の3つの分野は、話題になりやすくて投資したお金を回収しやすい「最初の一歩」に最適。最後に、私たちウィルダーのお手伝いの仕方もご紹介します。

エンタメ：AIアナウンサーの事例

AIによるアナウンサーは、音声の自動作成と話し方を変える技術の進化で、ニュースの読み上げから館内放送、イベントの司会までカバー。強い点は「24時間365日」「原稿の差し替えにすぐ対応」「ブランドのイメージに合った声の一貫性」です。

まずは原稿の書き方をルールで統一し、固有名詞の読み方を辞書に登録。強調・間の取り方・速度を場面ごとに事前に設定しておくと、誰でも同じ品質を再現できます。災害情報や緊急のお知らせは「人がチェックする流れ」を必ず残し、AIは普段の仕事の負担を減らす役割に集中するのが安全です。

• 導入ゴール：夜中や急なお知らせをすぐに発信する、原稿作成〜録音の手間を減らす
• 必要なことの明確化：音の質・イントネーションの辞書・同じ読み方の言葉の読み分け
• 評価の基準：聞いてもらうテスト、誤読の割合、差し替えにかかった時間

運用面では、天気・世の中の動き・施設のイベントに応じた「原稿のひな形×声の調子の設定」の組み合わせを用意するとスケジュールが回しやすいです。

BGMや効果音の音量は統一の基準で揃え、スピーカーの特性を考慮して音を調整する設定も事前に設定。

外国語への対応は英語・中国語・韓国語から始め、翻訳→音声の自動作成→ネイティブによる確認の流れを毎月改善。

成果を測るための目標（KPI）は「原稿の差し替えにかかる平均時間」「来た人の聞き取りやすさの評価」「読み間違いの報告の件数」で常にチェックします。

採用：対話型AI面接の成功事例

対話型AI面接は、最初の選考を自動化し、公平性とスピードを両方達成させます。24時間いつでも試験を受けられ、評価の基準をはっきり決めれば面接官のバラツキも抑えられます。導入の大切な点は「評価基準を整理すること」と「応募者の体験」。

応募者には事前に目的・かかる時間・データの扱いをはっきり示し、途中でやめることを防ぎます。質問は役割を演じてもらうことや状況への対応を含めて、行動が具体的になる聞き方に

。録音・録画の許可、個人情報の保存期間、もう一度受験できるルールは必ず文書にしましょう。偏りへの対策として、性別や出身など関係のない情報はAIが使わないように前もって処理で隠すのが安心です。

運用の成果を測るための目標（KPI）は「選考にかかる時間」「応募者の満足度」「最初の段階での辞退の割合」「採用後の活躍との関係」。AIの正確さだけでなく、ビジネスでの結果で妥当性を定期的にチェックします。

利用記録は説明責任の最も大事なところなので、AIへの指示・AIのバージョンの記録・点数の根拠の記録を全員が使えるようにする。問題が起こった時の代わりにできる流れ（人による代替面接）もマニュアル化しておくと安心です。

言葉や文化の違いへの配慮として、比喩や冗談の解釈のズレを避ける言い方に統一すると、海外の拠点でも使いやすくなります。

飲食：調理ロボットの最新の動き

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調理ロボットは、カメラで見る技術×操作の学習で「火の通り具合の見極め」「手順を人手なしで行うこと」が進展。動画を学習してレシピの手順を取り出す方法も実際に使える段階に入りつつあります。人手不足の対策に直結しやすいのが魅力です。

まずは「一つの作業×頻度が高い作業」から始めるのが絶対のルール。揚げ物・焼き物・盛り付けの作業の一部を置き換え、かかる時間と品質のバラツキを見える化します。

さらに、味付けや下準備を統一し、計量カップや専用の型・トレイを使って「ロボットが使うことを前提としたレシピ」に書き換えると、導入の効果が最大化しますよね。

• まずは「一つの作業×頻度が高い作業」（揚げ・焼き・盛り付け）から開始
• お店の配置を変える費用と掃除・メンテナンスの運用の負担を事前に計算
• メニューの設計をロボット前提に書き直す（計量・下準備の統一）

衛生管理の基準（HACCP）対応のため、洗浄・殺菌・異物混入対策の手順を、ロボットの動く計画とセットで設計します。センサーによる温度・油の劣化の監視は、品質と安全の最も大事なところ。

成果を測るための目標（KPI）は「忙しい時間帯の処理能力」「品質の一致率」「人件費あたりの提供数」「掃除にかかる時間」。故障した時は人がすぐ代わりにできるよう、作業の動線と道具を共通にしておくと現場が止まりません。

お店の配置の変更は人の動きと安全柵を踏まえて最小限に。最初の費用を抑えるなら、今ある機器をインターネットにつなげる＋簡単なアームからの段階的な導入が実際にできる方法です。

AI導入支援はウィルダー株式会社へ

私たちは、AI活用の計画からお試し導入、現場での導入、自分でできるようにするための教育まで全て一貫してお手伝いします。「面白い」を「儲かる・手間が省ける・安全になる」に変えるのが私たちの仕事です。

最初にビジネスの目標を言葉で表し、効果を試しやすい範囲に区切るのが成功の近道。必要なデータの整理、法律・情報の安全管理・現場の責任者の三者で合意し、失敗の費用を小さく設計します。

結果の報告では、数字だけでなく運用の再現方法（手順書・ひな形・状況が見える画面）までお渡しします。

※費用や期間、サポート内容はプロジェクトの内容により変わります。記載の期間・効果は一般的な目安です。最適な進め方は個別にご提案します。

まずはお気軽にご相談ください。

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AI活用事例が面白い理由とまとめ

面白い事例は「技術の目新しさ」だけでは生まれません。私の現場の感覚では、次の3つの条件が揃うと「面白い＝成果につながる」になりやすいです。まず体験が変わること。お客さまの驚きや現場の楽さが、数字に跳ね返ります。

次に業務が最も良い状態になること。時間短縮や正確さの向上が数字で説明できれば、継続した投資の合意が取りやすい。

最後に運用の強さ。権利・情報の安全管理・ルールに耐える仕組みがあってこそ、広く長く使えます。あなたの現場でも、まずは「5分×頻度が高い作業」から見直してみるのが一番早い一歩かもです。

• 体験の変化：お客さまや現場が「おっ」と感じる使い心地がある
• 業務の最適化：時間短縮や正確さの向上が数字で説明できる
• 継続運用：権利と情報の安全管理、ルールに耐える

小さく試し、大きく学ぶ。お試し導入は「成功の条件とやめる条件」を最初に決め、良い/悪い両方の結果から学びを取り出します。データの取り扱いは「最も少なくする」で進め、権利と安全を守りながら価値を最大化。観点ごとに記録を残すことで、後から改善を回しやすくなります。この記事が、あなたの現場での「最初の一歩」を後押しできたらうれしいです。

本記事の事例や効果は一般的な目安です。実際に導入するための条件・効果は業種や範囲で大きく変わります。正確な情報は提供元のウェブサイトをご確認ください。最終的な判断は専門家にご相談ください。