生成AIの業務効率化導入手順は？企業の成功事例10選と注意点も解説

生成AIは、データ分析や文書作成、問い合わせ対応など、さまざまな業務の効率化に貢献できる強力なツールです。しかし、以下のような悩みによって導入に踏み切れない経営者や担当者の方も少なくありません。

「生成AIの具体的な業務効率化の効果が分からない」

「生成AIを導入した際のリスクをどう管理すべきか悩んでいる」

そこで今回は、生成AIによる業務効率化の具体的な方法や、多くの企業が成功した事例、そして導入時の注意点を解説します。

導入判断に役立つ注意点も詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIを活用した業務効率化とは？

生成AIを活用すれば、企業が導入することでルーティン業務の自動化やコンテンツ作成の負担軽減が実現でき、従業員はより高度な判断や対応が求められる業務に集中しやすくなるでしょう。

生成AIとは、ディープラーニング（深層学習）を活用して、自然な文章・画像・音声・動画などを自動生成するAI技術を指すのはご存じでしょうか。従来のAIは既存データを分類・分析する処理が中心でしたが、生成AIはそこから新たなコンテンツを作り出せる点が大きく異なります。

マニュアルの下書き、議事録の自動生成、画像ベースの資料作成、文章校正支援、チャットボットでの対応強化など、さまざまな業務領域で生成AIが活用されています。

さらに、生成AIは使用と学習を重ねることで精度が向上するため、継続的な業務改善に役立つツールとして注目されています。社内の業務効率化を検討する企業にとって、導入価値の高い選択肢の一つと言えるでしょう。

生成AIを活用して業務効率化できること7選

ここでは、生成AIを活用して業務効率化できることを7つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

資料作成をスピーディーにできる

生成AIは、ビジネス文書作成のスピードと質を両立させます。

会議資料、提案書、議事録などの文書は、従来の手作業では数時間かかる場合もありましたが、生成AIを使えばわずか数分で初稿が完成します。資料の構成やレイアウト、文章の要約、グラフや表の挿入、図解作成なども自動化できるため、専門的なスキルがなくても視覚的に整った資料が作成可能です。

複雑な情報の要点を明確に伝えられる資料が作れるため、社内外のプレゼンや意思決定の場面でも活用価値が高まるでしょう。

社内外の問い合わせ対応を自動化できる

生成AIは、問い合わせ対応の省力化とサービス品質の向上を同時に実現します。

AIチャットボットを導入すれば、社内のITサポートや人事関連の問い合わせ、顧客からの製品に関する質問などにも自動で対応でき、FAQの自動応答や業務マニュアルの案内も可能です。深夜や休日も含めた24時間対応が実現でき、ユーザーのストレス軽減と担当者の業務負担軽減を両立できます。

より高度な質問への対応は人がするなど、役割分担を明確にすることで、運用の最適化も図れるでしょう。

会議における記録作業を省力化する

生成AIは、会議記録にかかる時間と労力を削減します。

会議音声の自動文字起こし、アジェンダの事前生成、終了後の要約・議事録作成まで一連の流れを自動化できます。音声認識と連携することでリアルタイムでの要点抽出も可能となり、担当者は修正や確認のみに集中できます。

記録の精度が高まり、会議参加者間の情報共有ミスも減少します。結果として、会議後の生産性や意思決定の業務の迅速な遂行を後押しするでしょう。

データ分析を効率化する

生成AIは、複雑なデータの分析と可視化を短時間で行います。

販売履歴や顧客行動ログ、社内業務の数値データなどを対象に、傾向の把握や将来予測のアウトプットを自動で生成できます。データの抽出・加工・分析・レポート作成までを一貫して支援するため、分析担当者の負担を減らしつつ、精度の高い意思決定をサポートできるでしょう。

グラフやダッシュボード化も自動対応可能であり、プレゼン資料の作成スピードも向上します。

プログラムの作成や修正を補助する

生成AIは、開発現場でのプログラミング業務の生産性を高めます。

プログラムの要件を自然言語で入力するだけで、対応するコードを出力できるほか、コードレビュー、エラー修正、アルゴリズム提案などにも対応可能です。冗長な処理の簡素化や、セキュリティリスクの指摘機能もあり、品質の向上と時間短縮の両立を実現します。

AIによる支援を受けることで、開発チームは創造的で高付加価値な業務へ集中できるでしょう。

マーケティング施策のコンテンツ作成をサポートする

生成AIは、マーケティング活動における制作業務をスピードアップします。

広告コピーや商品説明、SNS投稿文などのテキストはもちろん、ターゲットごとの訴求文の最適化やアイデアのブレスト支援も可能です。画像生成AIとの併用でバナー画像やSNS用ビジュアルの作成も自動化でき、マーケターの業務負荷を軽減するのに欠かせません。

さらに、多言語翻訳やコンテンツ校正も対応可能なため、グローバル展開にも柔軟に対応できるでしょう。

業務改善などの壁打ち相手として活用する

生成AIは、思考整理やアイデア発想のパートナーとしても活躍するのはご存じでしょうか。

「業務のどこを改善すべきか」「新規プロジェクトの切り口は何か」といった課題に対し、多角的な視点からの提案を即時に受けられます。社内ミーティング前の構想段階や、企画書のたたき台作成時にも有効です。

業界トレンドや過去事例の提示も可能で、AIとの対話を通じて課題解決や発想転換のヒントが得られる点が大きな魅力と言えるでしょう。

生成AIによる業務効率化に成功した日本の大手企業の事例10選

ここでは、生成AIによる業務効率化に成功した日本の大手企業を10社紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

セブンイレブン（小売業）

セブンイレブンでは、生成AIを活用して新商品の企画・販促業務のスピードと精度を向上させています。

国内に多数の店舗を展開する同社は、新商品の企画や販促物の制作にかかる時間が大きな課題となっていました。そこで、テキスト生成AIと画像生成AIを組み合わせた独自の社内ソリューションを導入し、商品企画プロセスの大幅な効率化を図っています。

販売データやSNS上の消費者の反応をAIで解析することで、ニーズの把握やトレンド分析が迅速に行えるようになり、商品企画から販売までのスピードが飛躍的に向上しました。広告コピーや販促画像の制作にもAIを活用することで、制作コストの削減と訴求力の向上を同時に実現しています。

AI導入により商品企画の所要時間が最大90%短縮され、担当者はより戦略的な業務に集中できる体制が整いつつあります。

星野リゾート（サービス業〈宿泊・観光〉）

星野リゾートでは、宿泊予約センターへの生成AI導入によって、顧客対応力と業務効率の両立を図っています。

全国の宿泊施設を運営する同社は、カラクリ株式会社の生成AIサービスを採用し、予約センター業務の対応力強化と時間短縮を実現しました。AI導入により、よくある質問への即時応答や定型的な業務の自動化が進み、担当者は複雑な問い合わせ対応や顧客満足度向上に注力できる体制が構築されています。

星野リゾートは、導入後のアップデートや伴走支援に積極的に取り組むカラクリ社の支援体制を高く評価しており、「旅を楽しくする」というテーマの実現に向けて、生成AI活用の継続的な推進を表明しています。

江崎グリコ（製造業〈食品〉）

江崎グリコでは、需要予測と社内業務の効率化に生成AIを活用し、生産性と応答スピードの向上を実現しています。

マーケティング部門では、POSデータやトレンド情報をもとに、生成AIによる精度の高い需要予測をし、ヒット商品の企画や商品開発期間の短縮を図っています。さらに、バックオフィス部門ではAIチャットボット「Alli」を導入し、年間約13,000件にのぼる社内問い合わせ対応業務を効率化。結果として、問い合わせ対応件数は約31%削減され、業務負担が大幅に軽減されました。

AIによる自動応答により、社員が自己解決できる社内体制も整備されつつあり、省人化とプロセスの最適化の両面で成果を上げています。

住友化学（製造業〈総合化学〉）

住友化学では、業務生産性の向上と情報セキュリティの両立を目指し、社内専用の生成AIチャット「ChatSCC」を独自開発しています。

外部クラウドに直接社内データを預けられない制約の中で、セキュアな環境下でAIを活用する仕組みを構築。OpenAIのChatGPTをベースとしたこのツールは、社内文書の下書き作成や文章校正、コード生成、研究支援など幅広い業務に対応しています。

全従業員約6,500名が利用でき、約200種の業務パターンでの検証結果から最大50%以上の業務効率化が実証されています。情報漏洩リスクを抑えながらAIを活用できる環境により、専門知識を持たない社員も効率的に業務を遂行できる体制が整っています。

パナソニック コネクト（製造業〈B2Bソリューション〉）

パナソニック コネクトは、ホワイトカラー業務の効率化を目的にAIアシスタント「ConnectAI」を開発し、全社員への活用を推進しています。

戦略立案、商品企画、調査分析といった知的業務への対応に時間を要していた同社は、OpenAIのLLMを基盤とした社内アシスタントを2023年2月から導入。社内ポータルとして展開されたConnectAIは、情報収集、資料作成、アンケート集計などに活用されており、社員は日常業務において迅速にアウトプットを得られる環境を構築しています。

導入から1年で1回あたり平均20分の作業短縮を実現し、年間で約18.6万時間の業務時間削減に成功しました。生成AI導入により社員はより付加価値の高い業務へ集中しやすくなっています。

LINEヤフー（IT・通信業）

LINEヤフーでは、全社的なAI活用体制を整備し、生成AIによる業務効率化と作業時間削減を実現しています。

生成AIの進化に対応するため、同社は生成AI統括本部とAI倫理ガバナンス部門を設立し、グループ全体でのAI利活用を推進。旧LINE株式会社においては、社内エンジニア約7,000名が生成AIを業務に取り入れ、平均で1日あたり約2時間の作業時間短縮を達成しました。

これは年間に換算すると260万時間超の削減に相当し、AI活用によって新規サービスの企画など、創造的な業務への時間配分が可能となっています。

AI活用に際しては、安全性やリスク評価も重視し、柔軟かつ持続的な体制で取り組みが進められています。

三菱UFJ銀行（金融業）

三菱UFJ銀行では、ChatGPTを業務全般に導入し、大規模な作業時間削減と業務効率化を実現しています。

同行は、社内文書の作成・承認や企画業務の負担軽減、DX推進を目的にChatGPTを「AIアシスタント」として導入。報告書や会議資料のドラフト作成、稟議書のテンプレート作成、文章校正、アイデア出しなど、多岐にわたる業務で活用されています。

特に、社内照会対応、融資稟議作成、ウェルスマネジメント領域での導入が進められており、全従業員約3万人による活用で月間22万時間、年間では260万時間を超える業務時間の削減が可能と試算されています。

業務スピードの向上に加えて、より戦略的な業務への移行が実現しています。

トランスコスモス（サービス業〈BPO・コールセンター〉）

トランスコスモスでは、独自の生成AIソリューションにより、コールセンター業務の効率化と品質向上を同時に実現しています。

オペレーター育成の負担軽減、対応品質の均一化、問い合わせ対応の迅速化が求められる中、同社は生成AIを組み込んだ運用プラットフォームを構築。AIは、教育支援、リアルタイムナレッジ提供、通話内容の分析、通話終了後の記録自動生成といった各業務を支援し、特に履歴入力業務は約80%削減されています。

この結果、オペレーターは顧客対応により多くの時間を割けるようになり、業務効率とサービス品質の両立を実現。FAQの改善サイクルも加速し、新人育成の即戦力化も進んでいます。

三菱総合研究所（コンサルティング・シンクタンク）

三菱総合研究所では、自由記述式アンケートの分析に生成AIを導入し、集計業務の大幅な時間短縮と品質向上を実現しています。

調査業務で課題となっていた自由回答の集計・分類において、生成AIを活用したアンケート分析支援ツールを開発・導入。大量のテキストを自動で分類・要約することで、従来10分の1以下の時間で処理が完了し、担当者はレビュー業務に集中できる体制が整いました。

分析の抜け漏れも減少し、より客観的かつ網羅的な示唆を得られるようになっています。

セガサミーホールディングス（エンターテインメント業）

セガサミーホールディングスでは、生成AIを活用してデザイン開発とマーケティング業務の両面で効率化と創造力強化を実現しています。

同社は、画像生成AIとアンケート分析AIの2つの生成AIソリューションを導入。デザイン部門では、自社の画像データを学習させたAIがキャラクターや景観のラフ案を自動生成し、初期デザインの提案力と速度を向上。

マーケティング部門では、アンケート結果の自動分類・要約を通じて従来比で約80%の時間短縮を達成し、戦略立案の迅速化につなげています。業務の効率化とクリエイティブ強化の両立を目指す取り組みとして、成果を上げていると言えるでしょう。

生成AIで業務効率化を進めるための導入手順

ここでは、生成AIで業務効率化を進めるための導入手順を紹介します。

生成AIで業務効率化したい場合は、ぜひ参考にしてみてください。

解決したい業務課題を明確にする

生成AI導入の第一歩は、具体的な業務課題を明確にすることです。

なぜ生成AIが必要なのか、たとえば人手不足や非効率な作業、属人化の問題など、解消したい課題を具体的に洗い出します。この段階では経営陣だけでなく、現場の意見も取り入れて課題の背景を丁寧に掘り下げるのが、業務課題を明確にするには重要です。

生成AIは定型作業や文書作成、データ処理に強いため、こうした業務の中から導入候補を選ぶと導入効果が出やすくなります。課題が明確であれば、導入目的も明確になり、以降のツール選定や運用設計もスムーズに進むでしょう。

業務改善の目標を設定する

次に必要なのは、生成AI導入によって達成したい目標の具体化です。

たとえば「資料作成時間を30%短縮する」など、数値で表現可能な目標を立てると、導入後の効果検証がしやすくなります。明確な目標があれば、単なるツール導入にとどまらず、業務改善を通じた事業価値の向上につながります。

現実的で測定可能な目標を設定し、関係者全員でその達成に向けて取り組めるようにしましょう。

適した生成AIツールを選定する

設定した目標達成に最も適した生成AIツールを選ぶことが、業務効率化には重要なポイントです。

テキスト生成、画像生成、データ分析、チャットボットなど、多様な機能を持つツールの中から、自社の業務内容と課題に合致したものを選定しましょう。無料トライアルを活用し、操作性や応答精度、導入のしやすさなどを確認しておくと安心です。

また、セキュリティ面の確認も欠かせません。取り扱う情報の機密性や、データの保存場所が国内かどうかなど、コンプライアンス上の確認も行う必要があります。価格やサポート体制も含めて、総合的に判断することが求められるでしょう。

必要なデータや業務フローを整理する

生成AIを効果的に活用するためには、データと業務フローの整備が欠かせません。

特に社内で保有しているデータをAIで活用する場合、あらかじめデータを整備し、活用可能な形式に変換する必要があります。AIの出力品質は入力するデータの質と量に大きく依存するため、高品質なデータ準備がAI導入成功のポイントです。

また、生成AIが業務フローにどのように組み込まれるかを検討し、業務全体を見直すことで、より自然なAI活用が実現できます。システム連携やファイル形式の統一といった技術的な整備もこの段階で進めましょう。

実務に合わせた初期設定や調整を行う

導入した生成AIを実務で最大限活用するには、初期設定と業務への最適化が必要です。

自社の業務特性やデータ内容に応じてAIをチューニングすることで、回答の正確性や生成物の品質が向上します。UIのカスタマイズや、業務別に最適化されたプロンプトテンプレートの準備も有効です。

たとえば、住友化学のように社内専門用語を学習させたチャットボットの活用なども一案です。導入時だけでなく、利用状況に応じた定期的な設定見直しも効果維持に不可欠と言えるでしょう。

限定的にテスト運用を行う

本格的に生成AIを導入する前に、小規模な範囲でテスト運用（PoC）をしましょう。

特定部署や業務に絞ったテストにより、生成AIの実用性や精度、業務との親和性を事前に確認できます。テスト結果をもとに改善点を洗い出し、設定や業務フローの調整をすれば、リスクを最小限に抑えた導入が可能になるでしょう。

セキュリティや情報漏洩リスクにも事前に対応できるため、安全かつ着実なステップとなります。

本格導入後も継続的に改善する

生成AIの活用は一度導入して終わりではなく、継続的な改善が業務効率化につながります。

AIの性能は使用データや運用方法に応じて変化するため、業務環境の変化やツールのアップデートに合わせて設定やデータの更新が必要です。社員からのフィードバックを定期的に収集し、使いやすさや出力内容の精度向上に役立てましょう。

社内のAIリテラシーを高めるために、プロンプトの書き方や具体的な活用方法に関する研修を継続して行うのも大切です。そうすれば、生成AIを組織全体の成長と成果創出に活かしていく体制を構築できます。

生成AIを業務活用する際の5つの注意点

最後に、生成AIを業務活用する際の注意点を5つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

機密情報の取り扱いに十分配慮する

業務データを生成AIに入力する際は、機密情報や個人情報の漏洩リスクに注意が必要です。

送信された情報がどのように処理・保存されるのかを事前に確認し、情報管理の方針を明確にしておく必要があります。外部クラウド型AIを使用する場合は、データの保存先が国内であるか、第三者へのデータ提供が行われていないかなども確認項目に加えてください。

社内の情報セキュリティ基本方針に従い、データの取り扱いルールを整備しましょう。

利用するAIツールのセキュリティ対策を確認する

導入予定の生成AIツールが、どのようなセキュリティ対策を講じているかを事前に確認してください。

暗号化通信、ユーザーごとのアクセス権管理、脆弱性診断の有無といった基本情報に加え、システム提供元が定期的にセキュリティアップデートをしているかも確認が必要です。自社の情報管理レベルに合ったツールを選定することで、リスクを低減できます。

オンプレミス運用や閉域網での利用を前提とした構成が選べるかどうかも、評価基準のひとつです。

生成された内容がハルシネーションしていないか確認する

生成AIの出力は常に正確とは限らないため、内容の検証が欠かせません。

事実確認が必要なレポート作成や調査分析の業務では、AIが生成した文章が実在しない情報（ハルシネーション）を含んでいないか、必ずチェックする体制を整えてください。情報ソースを確認し、必要に応じて訂正を加えることで、誤った情報の社内外流出を防げます。

生成AIの活用は、あくまで人間による監修とセットでするのがおすすめです。

AIに依存しすぎず適切な人の判断をする

生成AIは補助ツールとして活用し、最終的な判断は人間が行うべきです。

AIは高度な提案や大量の情報整理に役立ちますが、すべての文脈を理解して判断する力はありません。特に、倫理的配慮やリスク判断を伴う意思決定は、AIではなく人間が責任を持って行う必要があります。

生成AIは下書きやアイデア出しに活用し、人間はその結果を精査・調整する立場に立つのが適切です。

社内ルールを整備したうえで活用する

生成AIを安全に業務活用するには、利用ルールと教育体制の整備が欠かせません。

活用可能な業務範囲、扱うことができる情報の種類、出力結果の確認・修正フローなど、社内で統一されたルールを策定しましょう。また、社員一人ひとりがAIを正しく扱えるよう、基礎知識やセキュリティに関する研修を継続的に実施する必要があります。

組織全体でガバナンスを効かせた上で、生成AIの利点を最大限に引き出せる環境をつくっていきましょう。

生成AIを活用して自社の業務効率化を進めよう！

本記事では、生成AIによる業務効率化の進め方、成功事例、注意点を解説しました。生成AIは生産性向上に有効ですが、導入にはリスク管理が伴います。

適切な対策により、生成AIは業務効率化にとって大きな力になります。ぜひ本記事を参考に生成AI導入を検討してみてください。