生成AIニュースまとめ（2025年10月13日〜10月19日）
生成AI（ジェネレーティブAI）分野ではこの期間、日本でも企業導入と実務ワークフローの高度化が進みました。中小企業経営者が押さえておくべき重要なニュースは「Googleの動画生成AI『Veo 3.1』」「ANAのRAG型アシスタント導入」「FWD生命の医務査定AI」「DNPのノウハウ継承支援」「電通デジタルの接客AIエージェント」です。いずれも“時間短縮・内製化・顧客体験の向上”に直結する動きで、限られた人員でも生産性を高めるヒントが詰まっています。以下、経営判断に役立つ観点で解説します。
1. Google、動画生成AI最新版「Veo 3.1」を発表—音声生成や編集機能が強化され、業務向けワークフローに直結
概要
Googleは10月15日（米国時間）、動画生成AI「Veo 3.1」を発表しました。GeminiアプリやGemini API、Vertex AIから利用でき、プロンプトの追従性や画質が向上。シーンを細かく制御できる編集機能や、より“自然な”オーディオ生成にも対応しました。さらに画像から動画を作るなどの制作支援機能が拡充され、従来より短時間で意図通りの映像を作りやすくなった点が特徴です。 また、複数の参考画像からスタイルを反映する「Ingredients to Video」や、開始・終了画像をつないで映像を生成する「Frames to Video」、既存クリップの続きを作る「Extend」なども紹介されています。これにより短編から1分超の“つなぎ”まで柔軟に対応できます。
中小企業への影響
動画広告、採用広報、ECの商品紹介、展示会のループ映像など、「短尺で伝わる動画」の内製化が現実的になります。これまで外注していたナレーションや効果音の作成、細かな差し替え作業も生成AI側で対応できる場面が増え、制作コストの圧縮とスピードアップが同時に狙えます。一方で、生成物の権利関係（素材の出どころや商用利用の可否）や、過度な“作り込み感”がブランドイメージを損なうリスクには注意が必要です。社内レビュー体制やガイドライン整備がないと、誤用によるトラブルにつながります。
経営者の視点
いきなり全面内製ではなく、まずは「繰り返し使う30秒以内の定型動画」からPoC（小さな実証）を始めるのが得策です。製品説明やFAQ動画、採用Q&Aなど、効果が測りやすい用途を選定し、指標（視聴完了率、CVR、制作工数）を明確化。クリエイティブは“人の最終チェック”を必須にし、権利・レピュテーションの観点をレビュー項目へ組み込みましょう。ベンダーや制作会社とは「生成AI前提の運用設計」を共有し、二人三脚で内製と外注の最適バランスを探ることをおすすめします。
参考リンク
Impress Watch：グーグル、動画生成AI最新版「Veo 3.1」 動画編集「Flow」を強化
2. ANA、生成AI「neoAI Chat」を運航部門に導入—情報検索の手間を大幅削減し、最大90％の工数圧縮を見込む
概要
ANAは、東大松尾研発スタートアップのneoAIが提供するRAG型アシスタント「neoAI Chat」を航空機オペレーション領域で本格展開しました。社内文書や手順書を横断検索し、現場の質問に即応できるのが特長で、10月からの運用で一部業務では約90％の時間削減を見込むとしています。問い合わせ履歴を学習して回答の質を高め、規程改定の反映も運用内で回せる設計だとされます。日々の問い合わせや規程確認、ケース共有がチャットで完結し、ナレッジが埋もれにくくなる効果も期待されます。
中小企業への影響
現場の「探す時間」をAIに肩代わりさせられるかが生産性の分かれ目です。製造の作業標準、店舗の接客マニュアル、請求・購買の社内規程など、分散しがちなドキュメントをRAGで一元参照できれば、問い合わせ対応や教育コストが減り、ヒューマンエラーの抑制にもつながります。とくに人員の薄い小規模企業ほど、社員が“本来業務”に戻る効果は大きいでしょう。逆に、データの更新が追いつかないとAIが古い回答を返して混乱を招くため、情報の棚卸しと権限設計は必須です。加えて、個人情報や機密の取り扱い、ログ保全といったガバナンス要件も最初から要件化しておく必要があります。
経営者の視点
導入前に「よくある質問（FAQ）」「頻出文書」「承認された正解」の3点を整備し、まずはバックオフィスかカスタマーサポートなど1部門で検証するのが現実的です。回答に根拠リンクを必ず添付させ、誤回答時のエスカレーション手順を決めておきましょう。費用対効果は「検索時間×対象人数×頻度」で概算できます。現場改善のKPI（応答時間、一次解決率、教育期間）を設定し、3カ月単位で改善を回すと投資判断がしやすくなります。実装後は“聞かれたが回答できなかった質問”を毎週レビューし、データ整備の優先順位に反映させると定着が早まります。
参考リンク
ITmedia AI＋：ANA、生成AIで一部業務時間を90％削減へ 東大松尾研発のスタートアップと協力
3. FWD生命、医務査定に生成AIを導入—申込書の要約と査定案を提示、平均3割の時間短縮
概要
FWD生命保険は、新規申し込み時の医務査定に生成AIシステムを導入しました。申込書や医療告知書などをOCRで読み取り、必要情報の要約と査定案を担当者へ提示。過去の査定データや社内ガイドライン、外部の医療情報をRAGで参照し、推奨理由（根拠）も示す仕組みです。記事では、平均で約3割の査定時間を短縮できているほか、今後は5割へ拡大を目指すと伝えています。対象商品は医療、収入保障、終身の3商品で、オンライン完結の自動査定で拾いきれない残り約3割の案件に人とAIの協働で挑む位置づけです。業務の平準化や担当者の育成にも寄与すると見込まれます。
中小企業への影響
保険・金融に限らず、「書類の読解→要約→判断支援」という流れは多くの業務に共通します。見積・与信、クレーム対応、入札・契約レビュー、人事採用の書類選考など、判断の手前をAIに任せるだけで、担当者の負担は大幅に減ります。重要なのは、AIが出した結論ではなく根拠付きの提案を人が最終判断する運用に徹すること。逆に、根拠がない“それっぽい回答”を鵜呑みにすると、意思決定の質が下がり、顧客や監督当局への説明責任でつまずく可能性があります。
経営者の視点
まずは「紙とPDFが混在」「記入ゆれが多い」など、現場が苦労している書類領域を特定しましょう。OCR精度の検証と、判断ルールの明文化（例：要注意ワード、閾値）が肝です。AI側には“推奨＋根拠＋該当箇所ハイライト”を必ず出させ、人が最終承認するチェックポイントを残します。監査対応を見据え、入力データ、生成ログ、承認者、修正履歴を保全する運用を定義しておくと安心です。将来的には、よくあるケースをテンプレート化して再利用することで、継続的なコスト削減が見込めます。加えて、現場教育では「AIの提案をうのみにしない姿勢」を繰り返し徹底することで、精度のぶれを組織的に吸収できます。
参考リンク
DIGITAL X：FWD生命保険、新規申し込み時の医務査定に生成AIシステムを導入
4. DNP、社内ノウハウを“AIが学びやすい形”に構造化—生成AIで可視化・共有する新サービスを開始
概要
大日本印刷（DNP）とDNPコアライズは、熟練者の知見や社内に散在する情報を収集・構造化し、生成AIが学習しやすい形に整えて可視化・共有する「ノウハウ継承支援サービス」を開始しました。LLMとRAGを使い、チャットなどのインタフェースから必要な知識にアクセスできる仕組みです。属人化しているドキュメントや紙資料を電子化し、独自手法で構造化してから学習させるのが肝。自動車業界団体での先行導入では、ガイドラインに関する問い合わせの回答精度90％を確認し、2026年度までに累計100件の採用を目標としています。
中小企業への影響
退職・異動でノウハウが失われるリスクは、少人数組織ほど深刻です。本サービスが示すように、まず情報を構造化（探せる単位に整理）し、そのうえで生成AIで検索・要約・推薦する流れは、中堅・中小でも再現可能です。共有フォルダに“置きっぱなし”のExcelや紙資料をそのままAIに食べさせても魔法は起きません。データの鮮度や信頼度をタグ付けし、どの回答が“公式見解”かを区別できる状態にしてはじめて、生成AIが力を発揮します。質問の増減や閲覧パターンから、教育テーマやマニュアル改訂の優先度も見える化できます。
経営者の視点
いきなり全社ではなく、離職率が高い部門や属人化が目立つ業務から着手を。1）情報収集（在庫化）、2）構造化（メタデータ・タグ）、3）生成AIによるアクセス、4）運用改善（FAQ最適化・モデル調整）の4段階で進め、運用後は月次レポートで“使われ方”を観察します。正解の定義は法務・監査と合意し、回答の根拠リンクと改定履歴をログ化。外部ベンダーを使う場合も、社内に“知識オーナー”を立てて並走する体制が成功の鍵になります。ROIは“引継ぎ・教育時間の削減”“問い合わせ一次解決率”など、定量KPIで継続的に見える化しましょう。
参考リンク
DIGITAL X：社内ノウハウを構造化し生成AIで可視化・共有するための環境構築サービス、DNPらが開始
5. 電通デジタル、接客AIエージェントの開発・運用サービスを開始—“パーソナリティ設計”でCX向上を狙う
概要
電通デジタルは、対話型の接客体験を提供するAIエージェントの企画・開発・運用を支援する新サービスを開始しました。人との会話で重要な「役割・意図・言葉遣い・距離感」といったソーシャルキューを分析し、顧客の性格や購買動機に応じた“パーソナリティ”を設計。図や写真も交えた対話設計やアジャイル開発、運用のPDCAまでを含め、CVRや満足度の向上を目指します。記事によれば、9月29日付で提供開始され、ブランドの世界観に沿ったAI応対を実装できるとしています。課題になりがちな“冗長な会話”“判断の迷い”に対しても、状況に応じた提示情報や表現を最適化する設計思想が示されました。
中小企業への影響
ECや問い合わせ対応の一次受け、来店予約、BtoBの見込み客応対など、少人数で“24時間の接客”を成立させる選択肢が広がります。カタログ検索や在庫案内など単純作業だけでなく、購入動機に合わせた提案・説明まで踏み込める点が利点です。ただし、人格付与が強すぎると“やり過ぎ感”やクレームの火種にも。AIの口調や権限、NG表現、転送基準を明確にし、人への切替を容易にしておく必要があります。また、回答の一貫性を保つための“正解集”と商品DBを整備し、プロモーションとサポートで矛盾が出ないよう運用連携を取ることも重要です。
経営者の視点
まずは1つの業務シナリオ（例：来店予約→リマインド→当日フォロー）に絞ってMVPを構築し、KPI（応対満足・CVR・離脱率）で効果検証を。AIの口調はブランドトーンに合わせ、ログのレビューミーティングを定例化して改善を高速化します。顧客の同意取得、会話データの保存期間、個人情報の取り扱いは規約に明記。将来的にはEC、コールセンター、店頭をまたいだ全チャネルで“同じ人格”の体験を設計すると、ブランド体験の一貫性が高まります。加えて、繁忙期・新商品投入時は“人＋AIのハイブリッド体制”に切替える運用設計を準備しておくと安心です。
参考リンク
DIGITAL X：接客のためのAIエージェントの開発・運用サービス、電通デジタルが開始
まとめ
生成AIの潮流は、制作の内製化（Veo 3.1）、ナレッジ活用の高速化（ANA・DNP）、判断支援の高度化（FWD生命）、24時間の接客体験（電通デジタル）という4つの軸で、実務に根付いてきました。中小企業の経営者は、①自社の“時間が最も失われている工程”を特定、②小さなPoCで効果検証、③権利・ガバナンス・ログ管理を最初から設計、の3ステップで導入を進めるのがおすすめです。次の期間も、国産・海外ベンダーの新機能や活用事例を追い、効果を数字で示せるテーマから着実に投資していきましょう。
