生成AIの組み込みとは？メリットや事例・手順を解説

生成AIの性能が向上し、より自然で質の高い応答が可能になったことで、サービスやシステムに組み込んで活用するケースが増えています。

実際に生成AIを導入する方法には、APIの利用や独自モデルの開発など複数あります。目的や必要な機能によって適した進め方も異なるため、「自社にはどの方法が合うのか」「何から開発を進めればよいのか」と悩む担当者もいるでしょう。

この記事では、生成AIの組み込みとは何か、システムに組み込むとできることやメリット、具体的な活用事例を紹介します。あわせて、主な組み込み方法や開発から運用までの手順、導入時の注意点を解説します。

生成AIの組み込みとは

生成AIの組み込みとは、生成AIが持つ文章・画像などの生成や自然言語処理といった機能を、システムやサービス、アプリケーションの一部として利用できるようにすることです。

例えば、顧客管理システムに生成AIを組み込み、顧客からの問い合わせ内容に応じた回答案を自動で作成する機能を追加することなどが挙げられます。

生成AI単体を従業員が利用する場合とは異なり、自社システムの画面や業務フローの中でAIの機能を利用できる点が特徴です。

弊社では成果につながる業務効率化システムの開発を得意としています。システム開発事例やサービス概要についてはこちらからご確認ください。

生成AIをシステムに組み込むとできること

生成AIをシステムに組み込むと、定型業務の自動化から、ユーザーの入力や行動に応じて変化するデジタル体験まで実現できます。実装できる機能を把握しておくことで、自社の業務やサービスに合った形で取り入れられるでしょう。

生成AIを組み込んだシステムで実装できる主な機能は、次のとおりです。

区分	できること	具体例
システム	画像・音声の認識や生成	・画像の内容を読み取る ・音声を認識して処理する ・入力内容に応じた画像を生成する
システム	社内ドキュメントの検索	・社内規程から必要な情報を探す ・マニュアルを参照して回答を生成する ・複数の社内資料から関連情報を抽出する
システム	問い合わせへの自動応答	・自然な文章で入力された質問に回答する ・質問内容に応じて案内を変える ・個別の問い合わせにその場で回答を生成する
デジタルコンテンツ	ユーザーの入力や行動に応じたコンテンツ生成	・造形物から街並みを生成する ・写真のテイストを変換する ・入力内容に応じて会話や表示を変化させる

システムでは、社内資料の検索や問い合わせへの回答、画像・音声の処理などを自動で行えます。

デジタルコンテンツでは、ユーザーの入力や行動に応じた表示内容の変更が可能です。参加者ごとに異なるコンテンツをその場で生成できるため、イベントやプロモーションで参加型の体験を提供する際にも活用できます。

生成AIをシステムに組み込むメリット

生成AIをシステムに組み込むことで、業務と顧客向けサービスの両面で活用の幅を広げられます。導入によってどのような効果が期待できるかを把握しておくと、自社で何を目的に活用するのかも考えやすくなるでしょう。

ここからは、生成AIをシステムに組み込むメリットについて解説します。

スムーズで柔軟な顧客対応による顧客満足度の向上

生成AIを顧客向けの製品やサービスに組み込むことで、一人ひとりの状況に応じた案内や提案がしやすくなります。

例えば、あらかじめ用意したFAQの回答だけでなく、ユーザーが自由に入力した質問に合わせて回答したり、これまでの利用状況や入力内容に応じて必要な情報を表示したりできます。

その結果、利用者が複数のページを行き来して必要な情報を探したり、担当者からの回答を待ったりする負担を減らせます。製品やサービスをよりスムーズに利用できるようになり、顧客満足度の向上につながります。

業務の自動化による生産性の向上

社内システムに生成AIを組み込み、業務を自動化することで、従業員が定型的な業務に時間を割く必要がなくなります。その結果、重要な業務に集中し、同じ時間でより多くの成果を上げやすくなるでしょう。

実際に、IPAの「DX動向2026」では、AIを導入して一定以上の効果があった企業の91.6％が、「業務が効率化したり迅速化した」と回答しています。

例えば、生成AIを使ってメールや報告書の下書きを作成することで、文章を一から作る手間を減らせるでしょう。問い合わせ内容に応じた回答案の作成など、定型的な応対業務にも活用できます。

定型的な作業にかかる時間と負担を減らせれば、従業員は専門知識やコミュニケーションが必要な業務に、より多くの時間を充てられます。

参考：DX動向2026-独立行政法人情報処理推進機構 経営企画センター 国際・産業調査部 産業調査室

新技術の導入による新規ビジネスの創出

生成AIを製品やサービスへ組み込むことで、新たなビジネスモデルやサービスを生み出しやすくなります。

例えば、既存サービスにAI機能を追加して新しい料金プランを設けたり、ユーザーの入力に応じて商品案やデザイン、コンテンツをその場で生成する新サービスを展開したりすることが考えられます。

自社が保有するデータやノウハウと生成AIを組み合わせれば、他社との差別化につながる独自機能の設計も可能です。既存事業の改善だけでなく、新たな収益源の構築を検討したり、事業領域を広げたりできる点も、生成AIを組み込むメリットの一つです。

弊社では、生成AIを活用したシステムやサービスの開発支援を行っています。生成AIの組み込みから既存システムとの連携、開発後の運用まで対応可能です。生成AIを活用したシステム開発を検討している方は、こちらからご相談ください。

生成AIを組み込んだシステムの事例

生成AIが実際のシステムやサービスにどのように組み込まれ、どのような役割を担っているのかは、活用事例から具体的に把握できます。実際の使われ方を知ることで、自社の業務やサービスに取り入れられる機能や活用方法をイメージしやすくなるでしょう。

ここでは、生成AIを組み込んだシステムの事例について解説します。

ユーザーの行動と連動したデジタルサイネージコンテンツ

項目	内容
業種・業界	ECサイト運営・金融サービス提供・通信事業
提供サービス	デジタルサイネージコンテンツ
課題・目的	生成AIの活用力をPRするため、来場者が参加しながら自然に技術の魅力を体感できる体験型コンテンツが必要だった
成果・効果	積み木と生成AI解析を組み合わせた参加型デジタルサイネージを開発し、直感的で没入感のある体験を提供

BALANCeは、大手ECサービス企業向けに、生成AIを活用した体験型デジタルサイネージコンテンツを開発しました。生成AIをデジタルサイネージに組み込むと、行動に応じて表示が変わるコンテンツを制作できます。

来場者が積み木を組み立てると、専用カメラで完成形を撮影し、配置データを生成AIで解析する仕組みです。

解析結果をもとに経済圏をイメージした街並みをリアルタイムで生成し、デジタルサイネージへ反映します。生成AIとユーザーの行動を組み合わせることで、一人ひとりの参加内容に応じて表示が変化するデジタル体験を実現しました。

多くの来場者が参加し、企業の技術力や先進性をPRするコンテンツとしても活用されています。

事例の詳細についてはこちらからご確認ください。

キャラクターと自然に会話できるWebサイト

項目	内容
業種・業界	自治体
提供サービス	AIを活用したWebアプリケーション開発
課題・目的	公式キャラクター発表記者会見を盛り上げ、PR効果を最大化し、多くの報道機関に取り上げられるコンテンツを制作する必要があった
成果・効果	デジタルサイネージとWebサイトで公式キャラクター「トゥンクトゥンク」の魅力を表現し、公式アンバサダーとの会話演出で注目度を高めた

GREEN×EXPO2027の公式マスコットキャラクター「トゥンクトゥンク」と会話できるWebサイトやデジタルサイネージを制作しました。生成AIをWebサイトに組み込むと、ユーザーからの質問に回答し、キャラクターと自然に会話できるコンテンツを制作できます。

質問内容の理解や回答の生成に生成AIを活用し、キャラクターが動きながら話す表現も取り入れています。自然な会話を通じてキャラクターの背景や思考を伝えられる点が特徴です。

記者発表会では公式アンバサダーとの会話にも活用され、その様子が多くの報道機関で取り上げられました。

事例の詳細についてはこちらからご確認ください。

顧客対応/社内対応が自動で完了するAIチャットボット

AIチャットボットをシステムへ組み込むと、顧客からの定型的な問い合わせに営業時間外も対応でき、顧客満足度の向上が期待できます。

共栄火災海上保険株式会社では、営業店からの問い合わせ対応にAIチャットボット「WisTalk」を導入し、営業サポート部門に寄せられる照会件数を約13％削減しました。登録済みのQ&Aから情報を探せるため、営業店側は担当者の回答を待たずに必要な情報を確認できます。

また、問い合わせを受ける側も定型的な照会への対応を減らせます。質問者と回答者の心理的な負担も軽減され、社内の照会業務を効率化した事例です。

参考：営業店の業務効率化を目指して「WisTalk」を導入、照会件数全体の約13％を「WisTalk」で解決！業務効率化と心理的負担の軽減も実現

参考：生成AIチャットボット導入で失敗しないために知っておくべき設計と選び方｜CAT.AI

ネット住宅ローンの審査通過の可能性がわかる事前診断サービス

AIを住宅ローンの事前診断サービスに組み込むと、入力情報をもとに、希望する金額を借り入れられる可能性が短時間でわかります。みずほ銀行では、「みずほ AI事前診断」を提供しており、借入希望金額などの情報を入力すると最短1分で診断結果を確認できます。

従来の事前審査では、結果が出るまで通常2～3日程度かかり、複雑化した審査工程への対応には審査担当者の高いスキルが求められていました。そこで、業務プロセスの一部をAIによるシミュレーションに置き換え、入力項目も従来より約60%削減しました。

利用者の待ち時間や入力負担を抑えながら、正式審査前の診断を効率化した事例です。

参考：住宅ローン AI事前診断

書類を自動で読み取ってデータ化できる業務システム

AI-OCRを受発注システムに組み込むと、FAXや注文書の内容を読み取り、データ化や製品情報との照合を自動化できます。受発注業務では、FAXで届いた注文書などをAI-OCRで読み取り、APIを通じて注文データをCSVへ出力し、製品マスターとの突合までまとめて自動化した事例です。

従来は紙の注文内容を目視で確認しながら基幹システムへ入力していましたが、導入後は手入力や手書きで行う作業を削減しました。

受発注対応にかかる時間も最大約75％削減しており、注文内容の確認からデータ入力、製品情報との照合までにかかる負担を大きく減らしています。

参考：事前設定の少なさと基幹システム連携を決め手に「WisOCR for 注文書」を採用1件当たりの受発注対応時間を最大75％削減！

図面から自動でCGイメージを作成するシステム

画像生成AIを建築向けシステムに組み込むと、平面図や立面図などをもとに、完成後のイメージを短時間で作成できます。建築分野では、図面とスタイルや照明、素材などの条件をもとに、建築パースを自動生成するシステムの活用事例があります。

長い指示文を入力する必要はなく、操作画面から条件を選ぶだけで画像を生成できる仕組みです。

画像生成にかかる時間の目安は平均30秒で、図面だけでは完成イメージを伝えにくい場面でも短時間で画像を用意できます。施主の要望を画像に反映しながら、打ち合わせ中に完成イメージを確認し、その場で修正内容をすり合わせる用途にも活用できます。

参考：ArchiX — AI建築レンダリング

生成AIをシステムやサービスに組み込む方法

生成AIを組み込む方法は、既存サービスを利用する方法から独自モデルを開発する方法まで複数あります。必要な機能や独自性、開発期間、予算などによって適した進め方が異なるため、それぞれの特徴を把握しておくと、自社に合う方法を見つけられるでしょう。

ここでは、生成AIをシステムやサービスに組み込む主な方法を解説します。

既存の生成AIのAPIを活用する

既存の生成AIが提供するAPIを利用し、生成AIの機能を自社のシステムやサービスに組み込む方法です。APIはソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための仕組みで、自社で大規模なAIモデルをゼロから開発しなくても生成機能を追加できます。

既存APIの活用は、独自モデルを開発する場合と比べて開発期間や初期コストを抑えられ、比較的短期間で導入できる点が特徴です。一方で、利用料金や提供元の仕様変更、送信するデータの取り扱いなどを確認したうえで設計する必要があります。

独自のAIモデルを開発する

用途に合わせて独自のAIモデルを開発し、システムへ組み込む方法です。既存APIでは対応しにくい特殊な処理や、自社独自のデータ・要件に合わせた機能が必要な場合に適しています。

独自モデルでは、仕様や学習データなどを自社の要件に合わせられ、サービスの独自性を持たせられます。外部サービスの仕様に左右されにくく、自社に必要な処理へ細かく調整できる点も特徴です。

一方、モデルの開発や学習、評価、運用に専門的な技術が必要となり、APIを利用する方法より開発期間やコストが大きくなる傾向があります。

既存の生成AIと独自開発を組み合わせる

既存の生成AIと独自開発したAIモデルを組み合わせ、それぞれに適した処理を分担させる方法です。例えば、業界固有の専門用語を扱う部分には独自モデルを用い、一般的な言語処理は既存の生成AIに任せる方法があります。

基本機能を既存APIで実装し、サービスに必要な機能を確かめながら独自モデルを追加するなど、段階的に開発を進められる点が特徴です。

一方、APIと独自モデルの両方を扱うため、システムの設計が複雑になりやすく、個々の機能に加えて連携部分も管理する必要があります。

生成AIの活用に強いシステム開発会社17選についてはこちらの記事で解説しています。ぜひこちらもご確認ください。

生成AIをシステムやサービスに組み込む手順

生成AIをシステムやサービスに組み込む際は、開発前の準備から公開後の運用まで、段階に応じて行う作業が異なります。各工程で行う作業を明確にしておくと、対応漏れや開発途中の手戻りを減らせます。

ここでは、自社で生成AIの組み込みを進める際の基本的な流れを紹介します。

生成AIを組み込む機能の要件定義を行う

最初に、生成AIを使って誰のどのような課題を解決するのかを明確にし、必要な機能を定義します。要件を定める際は、現在の業務の流れを確認し、生成AIに任せる範囲と人が対応する範囲を明確にすることが必要です。

問い合わせ対応を自動化する場合は、対象とする質問や回答に利用するデータ、有人対応へ切り替える条件などを洗い出します。

そのうえで、利用者が質問を入力してから回答を受け取るまでの流れを整理し、各工程で必要となる仕組みを検討します。例えば、質問を入力する方法や回答に必要な情報を取得する方法、担当者が対応を引き継ぐ方法などを具体的に考えます。

こうした業務の流れをもとに、必要な画面やデータ、権限、外部システムとの連携、運用方法などを要件として定義します。生成AIを導入すること自体を目的にせず、導入後に実現したい状態から必要な機能を決めることが、開発時の手戻りを抑えるうえでも有効です。

PoC支援サービスについてはこちらの記事で解説しています。ぜひこちらもご確認ください。

機能に最適な生成AIを選定する

要件が決まったら、実装する機能に合う生成AIを選定します。生成AIによって得意とする処理は異なるため、文章生成、画像生成、音声処理など、必要な機能に合わせて候補を絞りましょう。

機能だけでなく、APIの提供状況や料金、処理速度、セキュリティ、利用するデータの取り扱いなども確認します。自社データを利用する場合は、必要なデータを扱えるか、既存システムと連携できるかといった点も確認しましょう。

生成AIを組み込んだシステムを開発する

要件と利用する生成AIが決まったら、画面やデータベース、生成AIとの連携部分などを設計し、システムを開発します。既存システムへ追加する場合は、現在の業務フローやデータ構造を踏まえ、既存機能へ影響を与えない連携方法を設計することも必要です。

例えば、画像生成機能であれば、生成したい内容を入力する画面や、生成結果を表示する画面などを実装します。

動作テストを実施する

開発した機能は、公開前に実際の利用条件を想定して動作を確認します。通常のシステムと同様に、仕様どおりに処理されるかを確認するだけでなく、生成AIの場合は回答や生成物の品質も確認しましょう。

例えば問い合わせ対応であれば、想定される質問を複数入力し、誤った情報を生成しないか、必要な情報を参照できているかなどを確認します。

機能を公開する

テストで問題がないことを確認したら、生成AIを組み込んだ機能を利用者へ公開します。最初からすべてのユーザーへ提供するだけでなく、対象者や機能を限定して段階的に公開する方法もあります。

実際の利用環境では、開発時に想定していなかった入力や使われ方が生じる場合もあるでしょう。

初期段階では利用範囲を限定して運用状況を確認できるようにすると、不具合や回答精度の問題へ対応しながら対象を広げやすくなります。公開後の改善を前提とした設計も必要です。

運用・改善を行う

生成AIを組み込んだ機能は、公開後も利用状況や出力内容を確認しながら改善を続けます。問い合わせ内容や利用ログ、生成結果などを確認すれば、想定していなかった入力や期待した結果が得られにくいケースを把握できるでしょう。

課題が見つかった場合は、プロンプトや参照データ、システム側の処理などを調整します。利用する生成AI自体の仕様変更やアップデートへの対応も必要です。導入前に設定した目標と実際の利用状況を照らし合わせ、運用方法や機能を継続的に見直します。

参考記事：AIエージェント 導入事例 【2026年版】業種別10社の成果と成功・失敗パターンを徹底解説｜株式会社ネクストスケール

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生成AIをシステムやサービスに組み込む際の注意点

生成AIを組み込んだ機能は、開発時に問題がなくても、公開後の利用状況によって新たな課題が生じる場合があるため、注意が必要です。事前に注意すべき点を押さえておくと、公開後のトラブルや想定外の負担を抑えやすくなります。

ここでは、生成AIをシステムやサービスに組み込む際の注意点を解説します。

情報の正確性を確認する体制を整える

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく生成する「ハルシネーション」を起こす可能性があります。生成AIを顧客向けサービスや業務システムへ組み込む場合は、出力を無条件に正しい情報として扱わない仕組みが必要です。

特に誤情報が利用者へ直接影響する機能では、人が確認する工程を設けたり、回答の根拠となるデータを提示したりする方法が考えられます。RAGを利用して自社の資料を参照させる場合も、参照元の情報自体が正確か、更新されているかまで管理する必要があります。

個人情報は適切に管理する

生成AIへ個人情報や機密情報を送信する可能性がある場合は、どの情報を外部サービスへ渡すのかを把握し、適切に管理する必要があります。

APIを利用する場合は、入力したデータが保存・学習に利用される条件など、提供元のデータ取り扱いを確認することも欠かせません。

必要に応じて、個人を特定できる情報をマスキングしたり、アクセスできるユーザーを制限したりする仕組みを設けます。システムの設計だけでなく、入力してよい情報や利用範囲を社内ルールとして定めておくことも必要です。

開発費用や運用コストを把握する

生成AIを組み込む場合は、開発時の費用だけでなく、公開後に継続して発生するコストを把握することが大切です。

外部APIを利用する構成では、利用量に応じたAPI料金が発生するほか、RAGを構築する場合は検索基盤やデータ保存などのインフラ費用も必要な場合があります。

利用者や処理件数が増えれば、APIやサーバーにかかる費用が増える可能性もあります。想定する利用者数や1回あたりの処理量をもとに運用費を試算し、機能によって得られる効果に見合うコストか確認しましょう。

システム開発に活用できる補助金4選についてはこちらの記事で解説しています。ぜひこちらもご確認ください。

生成AIの組み込みはBALANCeにお任せください

生成AIをシステムやサービスへ組み込む際は、AIの性能だけでなく、既存システムとの連携やUI、利用後の体験まで含めて設計することが重要です。ユーザーにとって使いやすく、既存業務にもなじむ形で導入することで、生成AIを継続的に活用しやすくなります。

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