生成AIとは、人工知能の一種であり、人間のように創造的なコンテンツを生成できる技術です。テキストや画像、音声、動画といった多様なデータを扱えるようになり、活用領域は急速に広がっています。
2026年の現在、生成AIは単なるコンテンツ生成の仕組みではなく、企業の業務プロセスに組み込まれる形で活用が進んでいます。その結果、人が担っていた業務の一部を代替し、実行や支援の役割がより強く求められるようです。
また、生成AIは「指示に応じて回答を生成する存在」から、「業務を支援し、実行にも関与する存在」へと進化しつつあり、企業における活用範囲は年々拡大しています。
本記事では、2026年時点の生成AIの活用動向を整理しながら、ビジネスにおける変化のポイントを解説します。
INDEX
生成AIは2024年以降、企業導入が急速に進み、2026年には業務プロセスの中核を担う存在へと変化しています。従来の文章生成や画像生成にとどまらず、業務判断・分析・対応を支援する実務領域での活用が広がっている点が特徴です。
特に近年は、顧客対応・セキュリティ・開発・リスク管理といった企業の基幹業務に生成AIが組み込まれ始めています。ここでは、2026年の最新動向として注目されるBtoB領域の活用事例を紹介します。
東京海上日動火災保険は、2026年より顧客および代理店向けコンタクトセンター業務にAIを導入し、応対品質の向上と業務効率化を推進しています。
同社のコンタクトセンターには年間約700万件の問い合わせが寄せられており、オペレーターの人材確保や対応品質の均一化が大きな課題となっていました。そこで、入電から通話中、終話後の管理業務までをAIが一貫して支援する体制を構築しています。
具体的には、通話内容のリアルタイム文字起こしや問い合わせ内容の自動認識により、オペレーターへ回答案を提示。これにより対応時間の削減と品質の標準化を実現し、将来的にはAIエージェントによる24時間365日の自動応対も視野に入れています。
本取り組みは、生成AIが顧客接点業務の高度化に活用され始めたことを示す、BtoB領域における代表的な事例といえるでしょう。
NTTドコモビジネスは2026年、AIエージェント社会の実現を見据え、AIエージェントの信頼性を担保する基盤となる「AIエージェント属性情報レジストリ（仮称）」のプロトタイプを開発しました。
今後、企業活動ではAIが単独ツールとして使われるだけでなく、AI同士が連携して業務を実行する時代の到来が予測されています。しかしその一方で、AIの正当性・権限・責任の所在をどのように管理するかが新たな課題として浮上しています。
今回の取り組みは、AIエージェントの「身元」「権限」「信頼性」などの属性情報を管理し、安全に連携できる環境を整備することを目的としています。これにより、企業はAIを安心して業務プロセスへ組み込めるようになり、AIエージェント同士の協働による新しいビジネスモデルの実現が期待されています。
生成AI活用が「業務支援」から「業務実行」へと進む2026年において、AIガバナンスと信頼基盤の整備が重要テーマになっていることを示す象徴的な事例といえるでしょう。
NECは2026年、AI活用を支える100以上のサービス機能群を集約した「AI Platform Service」の提供を開始しました。企業では生成AI活用が急速に進む一方で、AIモデル管理やデータ連携、ガバナンス確保など、運用面の複雑化が課題となっています。
同サービスでは、AIエージェント、データ連携、モデル管理など、生成AI活用に必要な機能を統合的に提供。NEC独自機能を含む複数のAI技術を組み合わせることで、開発から運用まで一貫して支援できる環境を構築しています。
また、AIガバナンス機能やAIガードレール技術も搭載されており、安全性や信頼性を確保しながらAIを活用できる点も特徴です。
伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は2026年、米Articul8社と国内初の販売代理店契約を締結し、企業向けAI基盤の本格展開を開始しました。生成AI活用が広がる一方で、多くの企業では「部門単位のPoCで止まってしまう」「社内データを安全に活用できない」といった課題が顕在化しています。
CTCは、AIエージェントを活用した業務変革支援サービス群「Data＆AI Offering Suite」の中核として、Articul8の自律型生成AIプラットフォームを導入。製造業・金融業・半導体業界などを対象に、用途に応じた最適なAIモデルを自動選択し、業界特化型データを安全に活用できる環境整備を進めています。
また、AI活用構想の策定からAI基盤構築、運用高度化までを一体的に支援することで、企業全体で継続的に生成AIを活用できる体制づくりを推進しています。
生成AIの進化は、単なるコンテンツ生成や業務支援にとどまらず、企業システムや業務プロセスそのものへ組み込まれる段階へと進んでいます。
特に2026年は、RAG（検索拡張生成）やAIエージェントを組み合わせた“実務特化型AI”の活用が加速しており、業務効率化だけでなく、意思決定支援や業務実行まで担うケースが増えています。
また、IT・開発・顧客対応・専門業務など幅広い領域で、生成AIを前提とした業務設計やサービス高度化が進みつつあります。
RAG（検索拡張生成）は、自社に蓄積された情報や外部データを検索し、その内容をもとに大規模言語モデル（LLM）が回答を生成する仕組みです。生成AI単体では難しかった「社内ナレッジを活用した高精度な回答生成」を可能にする技術として、多くの企業で導入が進んでいます。
従来は、生成AIが事実と異なる回答を生成してしまうハルシネーション対策として注目されていましたが、2026年現在では、AIエージェントと組み合わせて活用されるケースが増えています。
例えば、AIが社内マニュアルや過去データを参照しながら、問い合わせ対応・レポート作成・調査・申請処理などを自律的に実行する仕組みが広がっています。これにより、単なる“質問応答AI”ではなく、「実務を遂行するAI」としての役割が強まりつつあるのです。
特に金融・医療・製造業など、高度な専門知識や厳格な情報管理が求められる分野では、RAGを活用した業務特化型AIの導入が進行しています。
IT・システム分野では、生成AIは単なる開発支援ツールという位置づけを超え、開発・運用プロセス全体を支える基盤技術として定着し始めています。
特にITベンダーやSIerでは、要件定義、設計、実装、テスト、運用といった一連の工程へ生成AIを統合し、開発ライフサイクル全体の効率化と品質向上を同時に進める動きが一般化しています。
また、生成AIを前提とした開発ガイドライン整備や、業務特化型AIツールの内製化も進んでおり、コード生成だけでなく、設計レビューや仕様整理、障害分析といった上流・運用工程への活用も拡大しています。これにより、開発プロセス全体の再現性や生産性向上が進み、属人化の解消にもつながっています。
さらに、既存システムのモダナイゼーション領域でも生成AI活用が進行しています。レガシーシステムの解析やコード変換、ドキュメント生成など、従来は大きな工数を要していた作業をAIが支援することで、システム刷新のスピード向上が期待されています。
生成AI技術の高度化に伴い、企業では既存サービスや業務システムへAI機能を統合する動きが急速に進んでいます。2026年は、生成AIが単体ツールとして利用される段階を超え、“業務フローの一部として組み込まれる技術”へ進化している点が特徴です。
例えば、Salesforceでは、営業活動や顧客対応において、AIが顧客情報や過去履歴をもとにメール文面や提案内容を自動生成し、営業業務の効率化を支援しています。単なる文章生成ではなく、CRMデータと連携しながら業務実行を支援する点が特徴です。
また、Microsoftは「Microsoft 365 Copilot」を通じて、Word・Excel・Teamsなど日常業務ツールへ生成AIを統合。議事録作成やデータ分析、資料作成などをAIが支援することで、オフィス業務全体の生産性向上を進めています。
こうした事例からも分かるように、生成AIは作業を補助するツールから、「業務そのものを支える実行基盤」へと変化しています。
生成AIの活用は、業務支援の段階を超え、企業のシステムやサービスに組み込まれる形へと進化しています。ここでは5つの企業による生成AIの活用実態をご紹介しましょう。
vottiaは、2025年11月よりコンタクトセンター向けAIエージェントプラットフォーム「maestra（マエストラ）」の提供を開始しました。生成AIを活用し、企業の顧客対応業務を高度化・自動化することを目的としたサービスです。
「maestra」は、複数のAIエージェントが連携して問い合わせ対応を行う“マルチエージェント型”のプラットフォームで、複雑な問い合わせやシステム照会、各種手続きまで自動実行できる点が特徴です。また、ノーコードで構築できるため、現場担当者が自社業務に合わせて柔軟に運用しやすい設計となっています。
さらに、外部システムとの連携にも対応しており、AIが複数システムを横断しながら情報取得や処理を実行できる環境整備も進められています。こうした動きは、生成AIが単なるチャット支援を超え、“業務を実行するAIエージェント”として企業システムへ組み込まれ始めていることを示す事例といえるでしょう。
Adobeは2026年、生成AIサービス「Adobe Firefly」において、クリエイティブAIエージェント「Adobe Firefly AIアシスタント」を発表しました。従来の画像生成・動画生成に加え、複数のクリエイティブツールを横断しながら制作工程を支援・実行するエージェント型AIへの進化が大きな特徴です。
このAIアシスタントは、Photoshop、Premiere、Illustrator、LightroomなどAdobe Creative Cloud全体を連携させ、ユーザーが自然言語で指示するだけで、複雑な制作ワークフローを一括で調整・実行できる仕組みとなっています。制作担当者は複数ツールを個別操作する必要が減り、コンテンツ制作スピード向上や業務効率化が期待されています。
また、Adobeは30以上の外部AIモデルとも連携を拡大しており、動画編集・音声処理・画像加工まで含めた「統合型クリエイティブAI基盤」としての強化を進めています。
株式会社シーエーシー（CAC）は2026年、企業IT部門向けの次世代AIサービスデスク「ミライアシスタント」の提供を開始しました。生成AIを活用し、社内問い合わせ対応の自動化率向上と、ITサポート業務の効率化を目指したサービスです。
従来のAIチャットボットでは、「質問内容が曖昧で回答できない」「利用率が定着しない」といった課題がありました。これに対し「ミライアシスタント」では、AIが対話形式で追加ヒアリングを行い、問い合わせ内容を整理しながら回答候補を提示する仕組みを採用しています。これにより、有人対応への依存を減らしつつ、利用者満足度向上も図っています。
また、過去の問い合わせ履歴やFAQをもとに、ナレッジ管理を自動化できる点も特徴です。さらに、AIで対応が難しいケースはオペレーターへスムーズに引き継ぐ設計となっており、企業の既存ITSMツールやID管理基盤との連携も想定されています。
CACの取り組みは、企業内ヘルプデスク領域における生成AI実装の代表的事例の一つといえるでしょう。
株式会社プロフィッツは2026年、不動産運用領域に特化した生成AIサービス「REACH AI」の提供を開始しました。不動産投資・運用業務では、膨大な市場情報や物件データを扱う必要があり、専門知識への依存や情報整理の負荷が課題となっていました。
「REACH AI」は、同社が蓄積してきた不動産運用ナレッジを生成AIへ組み込むことで、物件情報の分析支援や市場調査、投資判断サポートなどを実現するサービスです。単なる汎用AIではなく、不動産業界特有の知識や運用ノウハウを活用できる点が特徴となっています。
また、プロフィッツは従来からBtoB不動産情報ネットワークシステム「REACH」を展開しており、今回のAI活用によって、不動産業界における情報活用や意思決定支援の高度化を進めています。
株式会社ビジョンは2026年、AIによる通信最適化とQoE（体感品質）向上を実現する次世代サービス「グローバルWiFi® type AI」の開発を発表しました。生成AIやAI分析技術を活用し、通信品質や利用環境に応じて最適なネットワーク接続を実現することを目的としたサービスです。
従来のモバイル通信サービスでは、利用場所や時間帯によって通信品質にばらつきが発生する課題がありました。「グローバルWiFi® type AI」では、AIが通信状況や利用傾向をリアルタイムで分析し、最適な通信環境を自動選択することで、ユーザー体験の向上を図っています。
また、企業の海外出張や法人利用においても、安定した通信環境の提供や運用負荷軽減が期待されており、AIが通信インフラ領域へ本格的に組み込まれ始めていることを示す事例として注目されています。
生成AIの活用が進む中で、以下のようなさまざまな課題やトラブルも発生しています。
まず、情報漏洩リスクです。実際に、従業員が機密情報やソースコードを生成AIに入力したことをきっかけに、社内で利用制限やガイドライン整備が進んだ企業事例が報じられています。生成AIは入力内容が学習や外部処理に利用される可能性があるため、利用ルールの整備が不可欠です。
次に、アカウントの不正利用や闇取引の問題があります。生成AIのアカウントが不正に売買・共有され、詐欺メール作成やフィッシングなどに悪用されるリスクが指摘されています。AIを安全に活用するためには、ID管理やアクセス制御の強化が重要です。
さらに、ディープフェイク詐欺も急増しています。企業幹部の音声や映像を模倣した詐欺により、大規模な金銭被害が発生した事例も報じられており、従来の確認プロセスだけでは見抜けないケースが増えているため注意が必要です。
加えて、著作権や学習データを巡る訴訟も世界的に進行しています。AIが記事や書籍などを学習データとして利用することを巡り、作家やクリエイターがAI企業を提訴する動きが広がっているようです。
このように、生成AIは大きな可能性を持つ一方で、新たなリスクも生み出しています。今後はガイドライン整備やセキュリティ対策、法務対応を含めた包括的な活用体制の構築が、企業にとって不可欠になっていくでしょう。
生成AIは、単なる新技術や一時的なトレンドではなく、企業活動のあらゆる領域に組み込まれる“基盤技術”へと変化しつつあります。文章作成や画像生成といった個別ツールの活用段階を越え、現在では業務プロセスそのものを再設計する中核技術として位置付けられ始めています。
特に2025〜2026年にかけては、RAGやAIエージェントの普及により、社内データを活用しながら業務を自律的に支援・実行する仕組みが現実的な選択肢となりました。開発・マーケティング・営業・カスタマーサポートなど、あらゆる部門で生成AIが“業務機能の一部”として組み込まれ始めており、企業の生産性や競争力に直結する存在となっています。
一方で、情報漏洩・著作権・ディープフェイクといった新たなリスクも顕在化しており、導入と同時にガバナンスや利用ルールの整備が不可欠なフェーズに入っています。今後は「活用するかどうか」ではなく、「いかに安全かつ戦略的に活用するか」が問われる時代といえるでしょう。
生成AIの進化は今後も加速していきます。最新動向を継続的に把握し、自社の業務やサービスに適切に取り込んでいくことが、これからのビジネス成長を左右する重要なポイントとなります。
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