K. Deguchi

8月7日読了時間: 7分

中小企業向け生成AI活用事例

更新日：8月10日

生成AI（Generative AI）は、中小企業（SMEs）にとって革新を推進し、効率を向上させ、顧客との新しいエンゲージメント方法を提供する大きな可能性を秘めています。ここでは、SMEsが生成AIを効果的に活用するための代表的なグローバル事例とベストプラクティスを紹介します。

「効率的に業務を遂行する人間の姿」

1. パーソナライズされた顧客体験

SMEsは、生成AIを活用して高度にパーソナライズされた顧客体験を提供できます。顧客データや行動を分析することで、生成AIは個々のニーズに合わせた製品推薦やマーケティングメッセージを生成します。例えば、IBMのWatsonx.aiは顧客のトレンドや特定のデータを分析し、個々のニーズに応じた製品を推薦することで、パーソナライズ化を強化し、顧客満足度を向上させます【IBM - [4 ways to empower small and medium businesses with generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-small-business)】。

2. コンテンツ作成とマーケティングオートメーション

生成AIは、コンテンツ作成にかかる時間とコストを大幅に削減します。SMEsはAIツールを使用してブログ記事やソーシャルメディアの更新、マーケティング資料を生成できます。Adobe PhotoshopのGenerative Fill機能を使用すれば、インハウスデザイナーがいなくても魅力的なビジュアルコンテンツを作成でき、オンラインプレゼンスとエンゲージメントを向上させることができます【AWS - [What Small and Medium Businesses Need to Know About Generative AI in the Cloud](https://aws.amazon.com/blogs/aws/what-small-and-medium-businesses-need-to-know-about-generative-ai-in-the-cloud)】。

3. カスタマーサポートとチャットボット

AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントは、カスタマーサポートを自動化し、即時応答と24/7対応を提供します。これにより、カスタマーサービスの効率と顧客満足度が向上します。例えば、IBM Watsonx Assistantは、様々な接点でインテリジェントな顧客ケアを提供し、各インタラクションで学習し改善していきます【IBM - [4 ways to empower small and medium businesses with generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-small-business)】。

4. デザインと製造の自動化

製造業において、SMEsは生成AIを使用してデザインの最適化を行うことができます。AIツールは、材料使用やパフォーマンスなど特定の目標と制約に基づいて複数のデザイン代替案を生成します。このアプローチは、自動車産業や航空宇宙産業で、より軽量で効率的なデザインを革新するために使用されています【Deloitte United States - [Transforming manufacturing with AI](https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/industry-4-0/ai-manufacturing.html)】。

5. セルフサービスプラットフォームによる業務の効率化

生成AIを搭載したセルフサービスプラットフォームは、SMEsが請求情報の更新や顧客問い合わせの処理などのルーチンタスクを人手を介さずに管理できるようにします。これにより、業務効率が向上し、オーバーヘッドコストが削減されます。IBMによれば、セルフサービスオプションは通話待ち時間を最大30％削減し、顕著なROIを生成することができます【IBM - [4 ways to empower small and medium businesses with generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-small-business)】。

6. クラウドベースのAIソリューション

SMEsは、Amazon Bedrockのようなクラウドベースの生成AIサービスを活用することで、多様な基盤モデル（FMs）をプライベートデータでカスタマイズすることができます。これにより、広範なインフラ投資なしで迅速にAIソリューションを実装できます。Coda AIのような企業は、このようなサービスを利用して業務を拡大し、ビジネスプロセスを強化しています【AWS - [What Small and Medium Businesses Need to Know About Generative AI in the Cloud](https://aws.amazon.com/blogs/aws/what-small-and-medium-businesses-need-to-know-about-generative-ai-in-the-cloud)】。

ディープダイブ: IBMとAWSの生成AI活用事例

生成AIは、中小企業が直面する特有の課題を解決し、業務を改善するための強力なツールです。ここでは、IBMとAWSがどのようにして中小企業の課題を解決し、革新を促進したかを掘り下げてみましょう。

IBMの生成AIソリューション

課題1: 限られたリソースと予算の制約

SMEsは、リソースと予算の制約に苦しむことが多く、先進技術への投資が難しい場合があります。

解決策: パーソナライズされた顧客体験

IBMのWatsonx.aiは、質的および量的データを分析することで、SMEsがパーソナライズされた顧客体験を創出するのを支援します。この技術は、顧客とのインタラクション、感情、次のステップを追跡し、シームレスな顧客ジャーニーを提供します。

例えば、小規模なeコマース企業は、Watsonx.aiを使用して顧客の行動を分析し、個々の嗜好に合った製品を推薦することで、売上と顧客満足度を向上させることができます

【IBM - [4 ways to empower small and medium businesses with generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-small-business)】。

改善点: 顧客エンゲージメントの向上

データ駆動型のパーソナライズ化を活用することで、SMEsは顧客エンゲージメントとロイヤルティを大幅に向上させることができます。このアプローチは、マーケティング努力がターゲット化され、効果的であることを保証し、コンバージョン率と収益の向上につながります。

課題2: 新技術の導入

多くのSMEsは、新技術を効率的に導入し統合するための技術専門知識を欠いています。この障害は、革新と競争力を維持する能力を妨げることがあります。

解決策: カスタマイズされたサポートとトレーニング

IBMは、新しいAI製品の価値を理解し、その実装を支援するためのカスタマイズされたサポートを提供します。Watsonx Code Assistantのような生成AIツールは、技術的な課題に対する実用的な解決策を提供し、開発努力を最大30％削減し、SMEsがコア業務に集中できるようにします。

例えば、Watsonx Code Assistantは、開発プロセスを簡素化し、技術的な負担を軽減することで、SMEsが迅速に新しい製品やサービスを導入できるようにします

【IBM - [4 ways to empower small and medium businesses with generative AI](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai-for-small-business)】。

改善点: 業務の効率化

適切なサポートとツールを使用することで、SMEsは業務を効率化し、コストを削減し、生産性を向上させることができます。カスタマイズされたトレーニングは、従業員がAIツールを効果的に使用できるようにし、技術の導入がスムーズに行われ、より良いビジネス成果が得られます。

AWSの生成AIソリューション

課題1: インハウスの技術チームの不足

SMEsは、少人数のチームで運営されることが多く、日常業務に大きな影響を与えることなく先進技術を採用し管理することが難しい場合があります。

解決策: Amazon BedrockによるクラウドベースのAI

Amazon Bedrockは、広範なインフラなしで幅広い基盤モデル（FMs）から選択できるフルマネージドサービスを提供します。このサービスは、プライベートデータでモデルをトレーニングすることを可能にし、カスタマイズとプライバシーを確保します。

例えば、小規模なコンテンツマーケティングエージェンシーは、Bedrockを使用してターゲットに合わせた広告キャンペーンやソーシャルメディアコンテンツを生成し、大規模な技術チームなしでサービス提供を強化できます

【AWS - [What Small and Medium Businesses Need to Know About Generative AI in the Cloud](https://aws.amazon.com/blogs/aws/what-small-and-medium-businesses-need-to-know-about-generative-ai-in-the-cloud)】。

改善点: より迅速な実装とカスタマイズ

Amazon Bedrockのクラウドベースの特性により、SMEsは迅速にAIソリューションを実装し、ニーズに合わせてカスタマイズし、既存のワークフローに統合することができます。この柔軟性により、SMEsは市場の需要に対して迅速かつ柔軟に対応でき、最終的にはビジネスの成長を促進することができます。

課題2: 効率的なセルフサービスプラットフォーム

多くのSMEsは、時間とコストを節約するためにルーチンタスクを独自に処理したいと考えています。しかし、効果的なセルフサービスプラットフォームを構築することはリソースを多く消費します。

解決策: セルフサービスのための会話型AI

AWSの会話型AIソリューション、例えばAmazon Lexは、顧客問い合わせ、請求情報の更新などのルーチンタスクを処理するセルフサービスプラットフォームを開発するのに役立ちます。これらのプラットフォームは、人手の介入を減らし、SMEsが効率的に運営できるようにします。

例えば、Amazon Lexは、自然言語処理を活用して顧客の問い合わせを自動化し、待ち時間を短縮し、顧客満足度を向上させることができます

改善点: カスタマーサポートの向上

会話型AIを活用したセルフサービスプラットフォームを導入することで、SMEsは24時間体制のカスタマーサポートを提供し、待ち時間を削減し、全体的な顧客満足度を向上させることができます。このアプローチは、業務効率を高めるだけでなく、顧客との強固な関係を築くことにも寄与します。

結論

生成AIは、SMEsが直面する限られたリソース、技術専門知識の不足、業務効率化のニーズといった共通の課題を克服するための強力なツールです。IBMとAWSのソリューションを採用することで、SMEsはパーソナライズされた顧客体験を提供し、業務を効率化し、効果的なセルフサービスプラットフォームを構築し、競争力を維持することができます。生成AIを活用することで、SMEsはデジタル時代において成長と効率を追求し、ビジネスの成功を確かなものにすることができます。