商社業界の生成AI活用完全ガイド|業務効率化や導入の方法を解説

近年、生成AIが様々な業界に変革をもたらしています。商社も例外ではなく、業務効率化や新規事業開発などの分野で、生成AIの活用が大きな注目を集めています。当記事では、商社ビジネスにおける生成AIの活用シーンや導入方法、さらには将来の展望について詳しく解説します。

商社業務における生成AIの活用シーン5つ

商社業務において、生成AIは様々な場面で活用されています。効率化や高度化を実現することで、業務の生産性向上や新たな価値創造に寄与しています。ここでは、商社業務における生成AIの主要な活用シーンを5つ取り上げ、その概要と効果について解説します。

1.営業活動の効率化

生成AIを活用することで、商社の営業活動における様々なタスクを自動化・効率化することができます。具体的には、以下のような活用シーンが挙げられます。

• 営業リストの作成：顧客データや過去の取引履歴を分析し、優先度の高い営業先をリストアップ。AIによる自動スコアリングで効率的な営業リスト作成が可能に。
• AIを活用した顧客データ分析と提案書の自動生成：顧客の購買履歴や市場トレンドを解析し、パーソナライズされた商品提案書を自動生成。営業担当者の作業負荷を大幅に削減。
• 商談シミュレーションによる営業スキル強化：実際の商談データを基にしたAIモデルを使い、様々なシナリオでロールプレイングを実施。営業スキルの向上と新人教育の効率化を実現。

これらの活用により、営業担当者は付加価値の高い業務に集中できるようになり、商談成約率の向上や売上拡大が期待できます。

2.書類作成業務の効率化

商社における事務作業の中でも、書類作成業務は非常に時間を要するタスクの一つです。しかし、生成AIを導入することで大幅な効率化が可能となります。

• 稟議書の作成：定型フォーマットへの必要情報の自動入力や、過去事例からの文章生成により、稟議書の作成時間を大幅に短縮。
• 契約書等のチェック：契約書や取引条件書などの法的文書のレビューを自然言語処理技術により自動化。ミスの削減とともに、作業時間の大幅な短縮が可能に。

生成AIによる書類作成業務の自動化は、業務の生産性向上だけでなく、ヒューマンエラー削減にも寄与します。これにより、社員はより創造的な業務に注力することができます。

3.その他事務業務の効率化

営業活動や書類作成以外にも、生成AIは様々な事務業務の効率化に役立ちます。代表的な例が、メールの自動返信です。

• メールの自動返信：問い合わせ内容を自然言語処理で解析し、適切な回答を自動生成。定型的な問い合わせへの対応を自動化することで、業務効率を大きく改善。

こうした事務業務の自動化により、社員は本来の業務に集中できる環境が整います。また、レスポンス品質の均一化やスピード向上など、顧客満足度の向上にも寄与します。

4.市場調査と需要予測

生成AIは、商社にとって極めて重要な市場調査と需要予測の分野でも大きな威力を発揮します。これにより、ビジネスチャンスの獲得と意思決定のスピードアップが期待できます。

• 生成AIを用いたマーケットインテリジェンスの高度化：ニュース記事や社会動向など、膨大な非構造化データからインサイトを抽出。人手では見落としがちな市場変化の兆しや新たなトレンドを発見。
• ニューラルネットワークによる需要予測の精度向上：過去の販売実績や関連指標を学習し、商品ごとの需要を高精度で予測。在庫最適化や生産計画の効率化を実現。

市場調査と需要予測にAIを活用することで、これまで以上にデータドリブンな意思決定が可能となります。変化の激しい市場環境下での俊敏な対応力が、競争優位の源泉となるでしょう。

5.サプライチェーン管理と物流最適化

商社ビジネスの重要な要素であるサプライチェーン管理と物流業務も、生成AIの導入により大きく進化します。最新テクノロジーを取り入れることで、業務効率とコスト競争力の両立を目指します。

• 機械学習を用いた在庫最適化と発注自動化：需要予測と連動した在庫管理により、過剰在庫や欠品リスクを低減。また、リアルタイムの在庫データと需要予測に基づく自動発注で業務を効率化。
• スマート物流ソリューションによるコスト削減：倉庫内のピッキング作業の最適化や、配送ルートの効率化など、AIを活用したスマート物流により大幅なコスト削減を実現。

サプライチェーン全体の最適化により、業務コストの削減だけでなく、顧客満足度の向上や新たなビジネス機会の創出も期待できます。生成AIは、商社のバリューチェーン全体に革新をもたらす技術だと言えるでしょう。

商社での生成AIを活用した新規事業開発

生成AIは、商社における新規事業開発の分野でも大きな可能性を秘めています。AIの高度な分析力と予測力を活用することで、これまでにない革新的なビジネスモデルの創出や、新商品・サービスの開発が期待できます。ここでは、生成AIを活用した新規事業開発の主要な活用シーンを5つ取り上げ、その概要と効果について解説します。

新商品・サービス開発プロセスへのAI導入

生成AIは、新商品・サービス開発のプロセスにおいても大きな変革をもたらします。膨大なデータから新たなインサイトを得ることで、イノベーションの創出を加速します。

• ディープラーニングによる市場トレンド分析：SNSデータや消費者の行動履歴など、多様なデータソースを解析。新たな市場トレンドやニーズを発見し、商品開発に活かします。
• GAN等を用いた新商品デザインの自動生成：Generative Adversarial Network（GAN）などの生成モデルを用いて、新商品のデザイン案を自動生成。開発のスピードアップと多様なアイデアの創出を実現。

生成AIを活用することで、従来の開発プロセスを大幅に効率化し、新商品・サービスの開発サイクルを短縮することができます。また、AIによる客観的なデータ分析は、事業機会の見落としを防ぎ、成功確率の高い開発プロジェクトの立ち上げを可能にします。

新規ビジネスモデル創出

生成AIは、単なる業務効率化の枠を超え、新たなビジネスモデルの創出にも大きく貢献します。商社が持つ多様な事業ドメインの知見とAIの組み合わせにより、これまでにない価値提供が可能となるでしょう。

• AIを核とした新サービス・プラットフォームの開発：商社が持つ幅広い顧客基盤と業界知識を活かし、AIを活用した革新的なサービスやプラットフォームを開発。新たな収益源の確立を目指します。
• データ駆動型ビジネスへの転換：商社が持つ取引データや市場情報を活用し、データ分析サービスや市場インテリジェンスの提供など、データを中心としたビジネスモデルへの転換を図ります。

生成AIを活用した新規事業開発により、商社は従来の「モノ」中心のビジネスモデルから、「コト」や「情報」を軸とした新たな価値創造へとシフトしていくことが期待されます。

総合商社5社での生成AI活用事例をご紹介

生成AIは、総合商社の様々な業務で活用が進んでいます。ここでは、三菱商事、三井物産、伊藤忠商事、住友商事、丸紅の5社における具体的な事例を紹介します。

1.三菱商事：生成AIを活用した経理業務改革の実証実験

引用：PwC税理士法人、三菱商事の生成AIを活用した経理業務改革の実証実験を支援 | PwC Japanグループ

三菱商事は、PwC税理士法人と共同で、生成AIを活用した経理業務改革の実証実験を行いました。保証債務に関する情報抽出や支払調書の提出要否判定において、高い正解率と再現率を達成しています。生成AIを実務プロセスに取り入れることで、業務の効率化と高度化を実現しました。

今後は、ユースケースの拡張に向けて更なる支援を検討しており、財務・経理業務における生成AIの実用性を示す先進的な取り組みとなっています。

2.三井物産：生成AIを活用した入札書解析システムの開発

引用：【寄稿】 入札書解析の完全自動化を目指す三井物産の取組み | Amazon Web Services

三井物産では、生成AIを活用した入札書解析システムの開発に取り組んでいます。国内公共事業や大規模プロジェクトの入札案件では、数百ページに及ぶ入札書の内容確認に多大な時間を要していました。

この課題を解決するため、AWS上で生成AIを活用したソリューションを開発。Amazon S3にアップロードされた入札書を、AWS Fargate上で大規模言語モデルLegal-RoBERTa-largeを用いて解析し、必要な項目を抽出します。さらに、Amazon Bedrock上でAI21 LabsのJurassic-2 Ultraを使用して項目を細分化し、Amazon DynamoDBに保存。担当者はWEB UIを通じて解析結果を確認できます。

本システムの導入により、入札書の読み込み時間が大幅に短縮され、業務効率が向上。また、必須確認項目の抽出漏れリスクが低減し、ミスのない入札書の分析が可能になりました。加えて、システムの内製化により、外部委託コストの削減にもつながっています。

今後は、三井物産内での横展開に加え、社外への販売も検討。顧客要件に応じたカスタマイズにより、より価値あるサービスの提供を目指します。生成AIを活用した入札書解析は、業務効率化と品質向上の両立を実現する先進的な取り組みと言えるでしょう。

3.伊藤忠商事：新規ビジネス開発支援を行う「生成AIラボ」の設立

※引用：伊藤忠商事の新たなビジネス可能性を探る、生成AI活用推進プロジェクト。活用の基盤づくりに大きく貢献したエスタイル | エスタイルAIメディア

伊藤忠商事は、生成AIを用いてグループの生産性向上や業務変革、新規ビジネス開発支援を行う「生成AIラボ」を設立しました。音声議事録の自動化やOCR技術と生成AIを掛け合わせた機能など、個別のビジネス要件に応じた開発を進めています。

ITコンサルティングとエンジニアリングの融合により、伊藤忠商事独自のビジネス展開や業務改革に生成AIを活用することを目指しています。約4,200人の社員に対する啓蒙活動を通じて、生成AIの活用を社内に浸透させ、新たなビジネス創出につなげる取り組みを進めています。

4.住友商事：事業現場における生成AI活用の実証実験

引用：住友商事グループでの生成AIの活用検討について | 住友商事

住友商事は、グループ会社と共に生成AI活用ワーキンググループを組成し、事業現場における生成AI活用の実証実験を開始しました。グループ全体でノウハウを蓄積・共有し、さまざまな事業で迅速に生成AIの活用を進めることで、既存事業の高度化や新規事業の創出を図ります。

具体的には、事業現場での業務効率化や、経営における意思決定支援のためのチャットボット構築などを検討しています。また、社外パートナーとの協業により、AIインテグレーション事業やAIコンサルティングサービスの展開も視野に入れています。

5.丸紅：生成AIサービス「I-DIGIO next-AI series Chatbotサービス」の提供

引用：生成AIサービス「I-DIGIO next-AI series Chatbotサービス」の提供開始について

丸紅は、グループ会社と共に、生成AIサービス「I-DIGIO next-AI series Chatbotサービス」の提供を開始しました。社内向けに開発した「Marubeni Chatbot」のノウハウを活かし、コンサルティングサービスと組み合わせながら、生成AIサービスを社外にも提供しています。

顧客のシステム内やクラウド上に生成AIを内包することで、機密情報なども安全に活用可能な環境を提供しています。丸紅グループ内では年換算10万時間の業務削減を実現しており、今後も社内で得られたノウハウを製品化し、社会全体の生産性向上に貢献していく方針です。

商社での生成AI導入・活用の進め方を解説

生成AIを商社ビジネスに導入し、効果的に活用するためには、戦略的な取り組みが不可欠です。単なるツールの導入ではなく、組織全体でAIの活用を推進していくための体制づくりや、段階的な導入プロセスの設計が求められます。ここでは、生成AIの導入・活用を成功に導くための進め方について、重要なポイントを交えて解説します。

導入前の準備と心構え

生成AIの導入を成功させるためには、事前の準備と組織全体の意識改革が不可欠です。特に重要なポイントは以下の2点です。

• AIリテラシーの向上と全社的な意識改革の必要性：生成AIの基本的な仕組みや活用方法について、社員の理解を深める教育プログラムを実施。全社的なAIリテラシーの向上を図ります。また、AIを活用することへの心理的障壁を取り除き、前向きな意識改革を促進。
• データインフラの整備と情報セキュリティ対策：AIを活用するためには、社内外のデータを適切に収集・管理する基盤の整備が必要。併せて、データの適切な取り扱いやセキュリティ対策についても十分な準備が求められます。

導入前の準備を入念に行うことで、生成AIの活用をスムーズに進めることができます。また、全社的な意識改革により、AIの活用が組織文化に定着し、持続的なイノベーションの原動力となることが期待できます。

人材育成とオープンイノベーション

生成AIの活用を推進するためには、AIに関する専門知識を持った人材の育成と、社内外の連携が欠かせません。特に重要な取り組みは以下の2点です。

• AI人材の採用・育成と社内外の連携強化：AIに関する専門知識を持った人材を採用・育成し、社内のAI活用をリードするチームを結成。また、社内の異なる部門間の連携を促進し、AIの活用を全社的に推進。
• スタートアップ企業等との協業によるイノベーション創出：AIに関する最先端の技術やノウハウを持つスタートアップ企業等と積極的に協業。オープンイノベーションを通じて、新たな事業機会の創出を図ります。

多様な人材の活用と社内外の連携により、生成AIの活用を加速し、持続的なイノベーションを生み出す組織づくりを目指します。

段階的な導入プロセスと推進体制

生成AIの導入は、一朝一夕では実現できません。段階的なアプローチと、それを支える推進体制の構築が重要です。

• POCから本格導入へのロードマップ策定：まずは特定の業務領域でProof of Concept（POC）を実施し、生成AIの有効性を検証。その後、本格導入に向けたロードマップを策定し、段階的に適用範囲を拡大していきます。
• 全社横断的なAI推進組織の立ち上げ：生成AIの活用を全社的に推進するため、専任のAI推進組織を立ち上げます。各部門からメンバーを集め、全社横断的な活動を展開。AIの活用に関する情報共有やベストプラクティスの展開を行います。

段階的な導入プロセスを踏むことで、生成AIの活用に関するノウハウを蓄積しながら、着実に成果を積み上げていくことができます。また、全社的な推進体制を構築することで、AIの活用が組織全体に浸透し、継続的な改善が可能となります。

生成AI活用におけるリスクと留意点

生成AIの活用は大きなメリットをもたらす一方で、いくつかのリスクや留意点も存在します。特に重要な点は以下の2つです。

• アルゴリズムバイアスと公平性担保の重要性：AIによる意思決定には、学習データに起因するバイアスが含まれる可能性があります。このバイアスを最小限に抑え、公平性を担保することが重要です。
• ブラックボックス問題とAIの説明可能性：AIによる意思決定のプロセスは複雑で、人間には理解が難しい「ブラックボックス」となる場合があります。AIの判断根拠を説明可能にすることで、透明性と信頼性を確保する必要があります。

これらのリスクや留意点に十分に配慮しながら、生成AIの活用を進めていくことが求められます。倫理的・法的な観点からも、適切な対策を講じることが不可欠です。

商社の業務はAIのみでは補えない理由3つ

生成AIは商社業務の効率化や新たな価値創造に大きく貢献しますが、AIのみでは補えない部分も存在します。ここでは、その理由を3つ挙げて解説します。

1. 長期的な信頼関係の構築

商社ビジネスにおいて、取引先との長期的な信頼関係は非常に重要です。この信頼関係は、担当者同士の人間的な交流や、困難な局面での支援などを通じて築かれるものであり、AIのみでは代替が難しい領域と言えます。

2.高度な交渉力と臨機応変な対応

複雑な商談や交渉の場面では、相手の意図を汲み取りながら、臨機応変に対応することが求められます。AIは膨大なデータから最適解を導き出すことができますが、人間特有の柔軟性や創造性を必要とする交渉には限界があります。

3. 暗黙知の活用とイノベーションの創出

商社の強みの一つは、長年の経験で培われた業界特有の暗黙知（経験やノウハウ）です。この暗黙知を活用し、新たなビジネスアイデアを生み出すことは、AIのみでは難しい領域です。イノベーションの創出には、人間の直感力や創造力が不可欠と言えるでしょう。

このように、生成AIは商社業務の効率化や新たな価値創造に大きく貢献しますが、人間の力を完全に代替することはできません。AIと人間が協働し、それぞれの強みを活かすことが、これからの商社ビジネスの鍵を握ると言えます。

まとめ

本稿では、生成AIが商社ビジネスにもたらす変革と、その導入・活用方法について詳しく解説してきました。

• 生成AIがもたらす商社ビジネスの変革：業務効率化、新規事業開発、意思決定の高度化など、生成AIは商社ビジネスに大きな変革をもたらします。一方で、AIのみでは代替できない領域も存在し、人間との協働が不可欠です。
• 新たな価値創造に向けた継続的な取り組みの必要性：生成AIの導入は一時的な取り組みではなく、継続的なイノベーションを生み出すための長期的な戦略と位置付けるべきです。そのためには、全社的な意識改革や人材育成、社内外の連携強化などが求められます。

生成AIの活用は、商社ビジネスの大きな転換点となるでしょう。変化の激しい時代においても競争優位を保つために、生成AIの戦略的な活用と、人間の力を最大限に引き出す組織づくりが、これからの商社経営に求められています。

本稿が、読者の皆様の生成AIの理解と活用に向けた一助となれば幸いです。