【AIとの共創】企業の強みが新しいサービスに変わる

本連載は、生成AIコミュニティ「IKIGAI lab.」で活動するメンバーが、それぞれの専門領域で培ってきた知見を持ち寄りながら、生成AIを取り巻く動向を技術・ビジネス・ガバナンスの観点から整理しお届けしています。

はじめに

銀行のアプリを開いたものの、目的の手続きがどこにあるのか分からない。新商品のアイデアを考えても、どんな人に喜ばれるのか見通せない。便利なサービスが増えても、私たちの日常にはまだ小さな行き詰まりがあります。

もし、やりたいことを言葉にするだけで必要な画面につながったり、企画の段階でさまざまな生活者の反応を検討できたりしたら、どうでしょうか。

生成AIの活用は、メールの下書きや資料の要約といった業務効率化から、サービスの使い方や価値の届け方を変える取り組みへと広がっています。その鍵になるのが、企業が培ってきた顧客接点、データ、専門知識との組み合わせです。

今回は企業における生成AIとの共創事例を5つ取り上げます。それぞれの企業がAIに何を掛け合わせ、どのような価値を生み出そうとしているのかを見ていきましょう。

広がるAIとの掛け合わせ！企業の最新活用事例

Amazon：生活の入口を、自然な会話に変える

Amazonは2026年10月29日、生成AIを搭載した次世代アシスタント「Alexa+」の国内早期アクセスを開始しました。自然な会話を通じて、ショッピング、音楽、スケジュール管理などを支援します。生成AIの会話能力に、Alexaが担ってきた家庭内の音声接点と生活関連サービスを組み合わせる取り組みです。

利用者の意図をくみ取れるようになれば、機能に合わせた命令を覚える負担が減り、会話しながら用事を進められます。早期アクセス終了後もプライム会員には追加料金なしで提供されるため、既存会員サービスの価値を高める役割も期待できます。

ただし、基準日時点では早期アクセスです。レストラン予約は今後の提供予定であり、発表された構想のすべてが国内で利用できるわけではありません。

ドコモSMTBネット銀行：操作を探す銀行から、目的を伝える銀行へ

生活の入口を変える動きは、銀行にも広がっています。ドコモSMTBネット銀行は2026年10月29日、一部の法人顧客を対象に「NEOBANK ai BIZ」エージェントのベータテストを開始しました。

AIとの対話を通じて、目的に応じた情報や画面を提示します。振込の依頼や請求書画像による振込支援、入出金明細の分析に加え、資金不足の可能性が予測される場合には、同行の融資商品「事業性融資dayta」を案内します。銀行の取引データと既存商品を対話につなげることで、利用者はメニューを探す負担を減らし、必要な支援に気づきやすくなるでしょう。

一方、振込の最終的な取引操作は利用者自身が行い、AIが融資審査や融資判断をするものでもありません。目的を伝える便利さと、取引を確定する判断を分けた設計です。

TOPPAN：仮想の生活者を、顧客体験づくりの起点にする

サービスをつくる側にも変化が生まれています。TOPPANは2026年10月13日、10万人のAIペルソナからなる生活者データ基盤を活用したCX(顧客体験)支援サービスの提供を開始しました。

AIペルソナは、公的な人口統計や、同社が培った生活者理解・マーケティングの知見などを基に生成されています。複数の販促案への反応を比較し、改善点や実際の調査で確かめる仮説を絞り込むほか、Webカタログやチラシの制作、施策の展開まで支援します。

アイデアの検討を、制作や実行につなげる点が特徴です。AIで仮説を広げ、実際の顧客や店舗で確かめる。その往復に、マーケティング企業の専門性が生きてくると考えられます。

GMOランシステム：AIと人の運用を、まとめてサービスにする

企業の裏側で仕事を回す仕組みも、AIとの掛け合わせで変わり始めています。GMOランシステムは2026年10月15日、業務別AIエージェントと人が連携するBPO(業務の外部委託)サービス「GENBA AI byGMO」の提供を開始しました。

150種以上の業務別AIエージェントを顧客に合わせて調整し、勤怠集計や請求書処理、問い合わせの一次対応などに活用します。定型処理はAI、例外対応や最終確認は人が担います。

導入企業が利用できるのは、AIの機能と、それを動かす運用です。請求書を読み取るだけでなく、確認を含めて業務が進む状態まで支援する点に、サービスとしての価値があります。

監査ログ、権限管理、個人情報のマスキングも基盤上で管理します。業務の過程を追えることも、安心して外部に任せるための条件になります。

ベリサーブ：専門家の「確認する知識」をサービスに組み込む

仕事の正しさを確かめる工程にも、AIと専門知識の掛け合わせが進んでいます。ベリサーブは2026年10月23日、4月から提供していたPoC版を拡充し、テスト設計エージェント「TESTRA」の正式提供を開始しました。

生成AIと独自のテスト観点データベースを組み合わせ、仕様書などを基にテスト分析・設計から実行管理までを支援します。各工程で人が確認・承認し、判断根拠も可視化します。専門エンジニアによる導入・定着支援も提供します。

同社は、テスト分析・設計工数を人だけで行う場合と比べ60%削減したと発表しています。ただし、同社調べの値であり、すべての導入先で同じ成果を保証するものではありません。

専門家の知識を、継続して利用できるプロダクトと伴走支援に展開する事例です。生成する力に、人が評価できる仕組みを加えることも価値になります。

おわりに

5つの事例から見えてくるのは、企業が持つ強みを、AIを通じて新しい形で届ける動きです。

Alexa+と銀行は、目的を伝えてサービスを使う入口をつくっています。TOPPANは生活者理解を企画や施策へ、GMOランシステムはAIの処理を人を含む業務運用へ、ベリサーブは品質保証の知識をプロダクトと伴走支援へと展開しています。

ここから筆者が考えるのは、今後の競争では「どんなAI機能があるか」に加え、「利用者が目的を達成するまで、どこまで支援できるか」が重要になるということです。情報を示すだけでなく、必要な手続きや実際の検証につなげるところに、既存事業を持つ企業の強みがあります。

AI導入の成果も、削減時間だけでは測れません。手続きの完了しやすさ、実際の顧客反応、品質の改善まで確かめてこそ、新しいビジネスとしての手応えが見えてきます。早期アクセスやベータテストを含む今回の取り組みが、今後どのような結果を生むのかにも注目したいところです。

皆さんの仕事にも、蓄積してきた知識や、顧客がつまずく場面への理解があるのではないでしょうか。それをAIと組み合わせれば、誰のどんな困り事に応えられるでしょうか。新しいビジネスの出発点は、身近な仕事の中にあるのかもしれません。