はじめに：世界の潮流から学ぶ、一歩先のAI活用
2025年、生成AIの活用はもはや一部の先進的な企業だけのものではなくなりました。日本国内でも業務効率化を目的とした導入事例が増えつつありますが、世界に目を向けると、ビジネスモデルそのものを変革するような、さらにダイナミックなユースケースが次々と生まれています。最先端の動向を把握することは、競争優位性を確立する上で不可欠です。
こうした中、株式会社未来トレンド研究機構が「2025年 海外における「生成AI×ユースケース（事例）」に関する網羅的な調査」という注目のレポートを発表しました。この調査は、海外企業74社の先進的な取り組みをまとめたもので、今後のAI活用のヒントが満載です。
本記事では、この調査内容や最新のニュースを参考に、特に注目すべき海外の生成AIユースケースを3つの分野に分けて深掘りし、それぞれがビジネスにどのような変革をもたらすのかを解説します。
1. マーケティング・クリエイティブ制作の超自動化
マーケティング分野における生成AIの活用は、単なるテキスト生成や画像作成の効率化に留まりません。海外では、戦略立案からクリエイティブ制作、効果測定までの一連のプロセスをAIが自律的に行う「超自動化」が進んでいます。
具体的なユースケース：パーソナライズド広告のリアルタイム生成
ある海外のEコマース企業では、顧客の閲覧履歴、購買データ、さらにはSNSでの活動といった膨大な情報をリアルタイムで分析し、その顧客に最も響くであろう広告クリエイティブ（画像、キャッチコピー、動画）を生成AIが瞬時に作成・配信するシステムを導入しています。
これにより、従来のようにマーケターがペルソナを設定し、デザイナーが素材を作成するというステップを大幅に短縮。コンバージョン率を劇的に向上させました。これは、ITmediaの記事でも紹介されている「Canva、NotebookLM、ChatGPT 業務で今すぐ実践できる生成AI活用法3選」のようなツール活用を一歩進め、ビジネスプロセスに完全に組み込んだ好例と言えるでしょう。
何が実現できるのか？
このアプローチが一般化すれば、中小企業や個人事業主でも、大企業並みの高度なパーソナライズドマーケティングを低コストで展開できるようになります。無数のABテストをAIが自動で実行し、常に最適なクリエイティブを配信し続けることで、広告費用のROI（投資対効果）を最大化することが可能になるのです。
2. 顧客サポートの高度化とプロアクティブな体験提供
顧客サポートの領域では、問い合わせに自動で応答するチャットボットが普及していますが、次なるステージは「問い合わせを未然に防ぐ」プロアクティブなサポートです。
具体的なユースケース：AIによる顧客離反の予兆検知と先回りサポート
海外のあるサブスクリプションサービス企業は、生成AIを活用して顧客のサービス利用状況や問い合わせ履歴、さらには解約した顧客の行動パターンを分析。これにより、特定の顧客が「解約する可能性が高い」という予兆をAIが検知します。
検知後、システムは自動的にその顧客が抱えていそうな不満（例：特定の機能の使い方が分からない、料金プランが最適でないなど）を推測し、解決策を提示するパーソナライズされたメールやチュートリアル動画を送信します。この先回りのサポートにより、顧客が不満を感じて行動を起こす前に問題を解決し、解約率を大幅に低下させることに成功しました。
何が実現できるのか？
このような能動的な顧客サポートは、顧客満足度を飛躍的に向上させると同時に、サポート部門のコストを削減します。重要なのは、顧客データを効果的に活用する仕組みです。当ブログの過去記事「生成AI活用の成否を分ける「データガバナンス」とは？」で解説したように、質の高いデータを適切に管理することが、こうした高度なAI活用の鍵となります。
3. 製品開発・研究開発（R&D）の革命
最もインパクトが大きい分野の一つが、製品開発や研究開発（R&D）です。生成AIは、人間の創造性を拡張し、これまで不可能だったスピードでイノベーションを生み出す触媒となっています。
具体的なユースケース：新素材開発における「逆問題」の解決
従来の新素材開発は、様々な物質を組み合わせて実験を繰り返し、偶然望ましい特性を持つ素材が生まれるのを待つという、時間とコストのかかるプロセスでした。しかし、海外の化学メーカーでは、「強度はこのくらい、耐熱性はこのくらい」といった望ましい特性（ゴール）を入力すると、生成AIがその特性を満たす可能性のある分子構造を複数提案する「マテリアルズ・インフォマティクス」という技術を活用しています。
これは、ゴールから逆算して最適な解を見つけ出す「逆問題」アプローチであり、開発プロセスを根本から変えるものです。この技術は、製薬業界における新薬候補の発見や、製造業における最適な部品設計など、様々な分野に応用されています。
何が実現できるのか？
このアプローチは、開発期間を数年から数ヶ月に短縮し、研究開発コストを劇的に削減します。さらに、人間では思いもよらなかったような新しい構造や組み合わせをAIが発見することで、画期的な新製品や技術が生まれる可能性を秘めています。これは、自律的にタスクを遂行する「AIエージェント」の概念が、より専門的な領域で具体化した姿とも言えるでしょう。
まとめ：事例から学び、自社の未来を描く
今回ご紹介した海外のユースケースは、生成AIが単なる効率化ツールではなく、ビジネスのあり方そのものを再定義する強力なドライバーであることを示しています。重要なのは、これらの先進事例を単に「すごい技術だ」と眺めるのではなく、「自社のビジネスや課題にどう応用できるか？」という視点で考えることです。
マーケティング、顧客サポート、製品開発など、あらゆる領域で変革の波は起きています。世界の潮流を捉え、自社のビジネスにフィットするAI活用の形を見つけ出すことが、これからの時代を勝ち抜くための第一歩となるでしょう。
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