AIでの業務効率化の進め方！筆者の実体験や企業の導入事例を徹底解説

AIによる業務効率化に興味はあるものの、以下のような悩みから導入に踏み切れない方も多いのではないでしょうか。

「社内でAIを導入したいが、具体的に何から始めればいいかわからない」

「セキュリティリスクが不安で導入に慎重になっている」

そこで今回は、AIを活用した業務効率化の目的や具体的な事例、導入時の注意点までを幅広く解説します。

AIを使って日々の業務を効率化したい方はぜひ参考にしてください。

AI活用による業務効率化の目的

AIの登場以降、企業課題を解決する手段として多くの企業がAI活用に取り組んでいます。ここでは、AI活用による業務効率化の主な目的を3つ解説します。

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

人的ミスの削減

AIを活用する目的の一つが人的ミスの削減です。

データ入力や転記、集計といった定型業務は、人間がおこなうと疲労や注意力の低下によるミスが発生しやすい作業です。AIは人間が定めたルールに従った処理を正確かつ一定のクオリティで繰り返せるため、こうした人為的なミスを減らせます。

たとえば、請求書や発注書のデータ入力をAIに任せれば計算ミスや入力漏れのリスクを抑えられます。ミスが発生したあとの修正や確認の手間も省け、業務全体の質と効率を同時に高められる点が大きなメリットです。

業務負荷の軽減

AIの活用により社員の業務負荷を軽減できます。

メール対応や資料作成、情報収集、議事録作成などの日常的に発生する業務の多くはAIの得意分野です。これらの業務は、AIが作成した文章やデザインをたたき台として人間が最後に調整を加えれば、従来割いていた時間を短縮できます。

これにより社員はより付加価値の高い業務やクリエイティブな作業に集中できるようになります。とくに、人手不足や残業時間の削減に課題を感じている企業にとってAIによる業務負荷の軽減は競争力を保つうえで欠かせない取り組みといえるでしょう。

属人化の解消

AIを活用する目的の3つ目は、属人化の解消です。

属人化とは、特定の社員しかできない業務が生まれている状態をいいます。企業は担当者の退職や人員の入れ替えのたびに発生する引き継ぎや指導に時間を割かなければいけないうえ、ノウハウが組織内で共有されていないため作業の質も安定しません。

AIを上手に活用すれば、これまで担当者の経験や判断に頼っていた業務をマニュアル化しやすくなります。たとえば、顧客からの問い合わせ履歴や対応内容をAIに学習させれば、担当者のスキルや経験にかかわらず誰でも一定水準のサービスを提供できる仕組みを構築できます。

筆者が実際におこなったAIによる業務効率化の事例

ここでは、実際に筆者がおこなっているAIを使った業務効率化の事例を紹介します。

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

営業資料の作成

筆者は営業資料をChatGPTの画像生成機能やGoogleのNotebookLMを使って作成しています。とくに5枚以上の画像を生成したり日本語入りの画像を生成したりするときは、文字描写が得意なNano Banana Proが搭載されたNotebookLMは重宝しています。

Nano Banana Proにより日本語の表現が正確になり、文字を含む洗練されたデザインのスライドを一度に10枚以上生成できます。最近はPowerPointで時間をかけてゼロからスライドを作成する機会が無くなりました。

海外取引先メールの翻訳

海外の取引先からのメールで専門用語が多くて理解できないときに、ChatGPTやClaudeを使えば即座に日本語に翻訳されます。

業界特有の用語の理解力も高く、翻訳された日本語の意味がわからないときは続けて日本語で質問すればそれにもすぐに回答してくれます。従来は検索エンジンから用語を調べる工程が必要でしたが、AIのおかげで英単語も日本語も一つのツールでリサーチが完結し、調べる時間が格段に少なくなりました。

FAX発注書のTSV化

製造業や物流業、官公庁などではFAXを使っている企業・団体もあるのではないでしょうか。FAXはスキャンデータにしても文字が埋め込まれていない画像として保存され、テキストデータにできない不便さがあります。

筆者はFAXで届いた書類のスキャンデータを読み込ませ、以下の画像のようにChatGPTでTSVデータ（テキスト形式のファイル）に変換してNotionにデータベースとして保存しています。

さらに、Notion AIを使えばコーディングの知識がなくても自動でコードを生成し、ChatGPTで出力したエクセルデータをもとに上記の画像のようなグラフを簡単に作成できます。エンジニアではない筆者がこのようなグラフを一人で作れるのはAIなしには考えられません。

見積書のテンプレート作成

筆者は見積書のテンプレートをChatGPTで作成しています。

あらかじめ指定の書式のExcelファイルを学習させ、見積を作成する際は宛名や見積内容などをプロンプトに入れれば指示どおりに出力してくれます。

緊急で見積書を変更しないといけない場合にChatGPT経由で変更できる点で便利ですが、セルの場所を間違えたり書式がずれたりと出力に失敗するときもあるため、直接Excelを編集できないときのみChatGPTから見積を作成します。

すぐに書類を作成できない外出時や出張時におすすめの方法です。

画像からExcelファイルへ変換

紙で印刷された書類をデータに変換したいときは、ChatGPTで試してみることがあります。

PDFファイルを添付して「Excelに変換してください」と指示するだけで10～20秒で出力してくれますが、最初から完全に再現できたケースは一度もありません。

ほとんど同じ書式で再現できた場合もありましたが、10回以上プロンプトを繰り返してセルの列幅や線の太さなどを調整しました。手作業で再現できそうなシンプルな書式は、ChatGPTを使わずにはじめから直接Excelで編集することをおすすめします。

企業のAI導入による業務効率化の事例

多くの企業ですでにAIによる業務の効率化が進められており、ここでは国内の大手企業による活用事例を2つ紹介します。

自社へのAI導入を検討する際の参考にしてください。

チャットボットによる対人業務の負担軽減（Glicoグループ）

Glicoグループは、「Alli」と呼ばれるAIチャットボットを導入し、バックオフィス部門の社内問い合わせ対応の負担軽減に成功しています。

導入前は、部署ごとに個別で作られた社内ポータルサイトの情報の検索性が低く、担当者に直接問い合わせる文化が根付いていました。その結果、管理部門では社内からの問い合わせ対応によって本来の業務に支障が生じていたといいます。

こうした課題を解決するため、Glicoグループは「問い合わせ対応工数の30%削減」を目標にAIチャットボットの導入を決定し、ITの知識が少ない社員でも運用できる「Alli」を採用しました。導入の結果、サービスデスクへの問い合わせ件数を年間約31%削減し、目標を上回る成果を達成しています。

AIチャットボットの活用は、対人業務の負担を軽減するだけでなく、社員が本来の業務に集中できる環境づくりにもつながります。

数カ月先の業務量予測（ヤマト運輸）

ヤマト運輸は、エクサウィザーズ社と提携してAIを活用した配送量予測システムの開発・導入に成功しました。全国に約3,500カ所ある営業所の3カ月先の荷物量を予測し、スタッフや車両などを適切に配置することでコストの適正化を目指しています。

新システムの導入前はドライバーや荷物の仕分け人員が不足していましたが、新システム導入後は無駄な走行や仕分け作業が削減され、配送効率が20～30%向上しました。

さらに、CO2排出量の削減やドライバーの働き方改善にも成功し、業務効率化にとどまらない成果を出しています。AIによる業務量予測は、現場の効率化だけでなく経営課題の解決にも貢献する取り組みです。

個人のAI導入による業務効率化の事例

AIによる業務効率化は、企業の取り組みだけでなく個人レベルでも日々のタスクに簡単に取り入れられます。

ここでは、個人でAIを活用して業務を効率化できる事例を2つ紹介します。

企画・アイディアの壁打ち相手

AIは、企画やアイディアの壁打ち相手として活躍します。

たとえば商談のプランを練る際に、納得のいく提案が思いつかなかったり話の進め方が定まらなかったりすると、これまでは上司や同僚に直接相談する場合がありました。AIを活用すれば、時間や相手の都合に左右されずにいつでもアイディアを深掘りできます。

その他にも、以下のような場面で活用できます。

• 商品名・キャッチコピーの提案
• 新サービスのコンセプト整理
• プレゼン資料の構成づくり
• 競合商品との比較
• SNS投稿ネタの検討

AIは自分では気づきにくい視点や改善点を提示してくれるため、1人で考えるより発想の幅を広げられるでしょう。

情報の収集・整理

AIは、情報の収集や整理でも大きな力を発揮します。NTTドコモ モバイル社会研究所が2025年10月に発表したデータによると、AIの利用目的としてもっとも多かったのは情報収集で、46%の人が活用していると回答しています。

マーケット調査や競合の分析、法律や制度の確認など、たくさんの情報を素早く把握しなければならない場面は多いでしょう。従来は複数のWebサイトや本を参照しながら自分でまとめなければいけませんでしたが、AIはこれらの作業を即座にまとめて整理して示してくれます。

たとえば、「アパレル業界の最新トレンドをリストにして」「この文章から重要なポイントだけを抜き出して」といった指示を出すだけで、AIは短時間で情報を収集します。会議の議事録や長文レポートの要約なども得意とし、情報のインプットにかかる時間を大きく短縮できるでしょう。

ただし、AIが出す情報には誤りが含まれる場合もあるため、重要な情報は必ず一次情報を確認する習慣づけが大切です。

AIでの業務効率化に関する注意点

AIを利用した業務効率化はさまざまな課題を解決する手段ですが、いくつかの注意点もあります。

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

AIモデルに学習させない

AIを業務で活用する際は、入力した情報がAIのモデル学習に利用されないよう設定を確認しましょう。

ChatGPTやGeminiなどのAIツールは、デフォルト設定のままでは入力したデータがモデル学習に使用される場合があります。業務上の情報や顧客データをむやみに入力すれば、AIがその情報を学習して意図せず機密情報が外部に流出するリスクをあらかじめ把握しておいてください。

こうしたリスクを防ぐためには、各AIツールの設定画面からモデル学習をオフにする必要があります。多くのツールは設定画面から簡単に切り替えられるので、AIを導入する際にはまず学習設定を確認したうえで使い始めるよう徹底しましょう。

機密情報をそのまま入力しない

AIを業務で活用する際は、機密情報をそのままAIに入力してはいけません。

顧客の個人情報や社内の財務データ、未公開の新製品情報などをAIにそのまま入力することは、情報漏えいのリスクにつながります。たとえモデル学習をオフに設定していても、入力したデータがサーバーに一時保存される可能性があるため、慎重な取り扱いが求められます。

どうしても機密情報を読み込ませたいときは、「取引先X」「売上約100万円」のような固有名詞や具体的な数値を伏せたうえでAIに入力しましょう。AIの利便性を最大限に引き出しながらも入力する情報には十分注意するようにしてください。

AIの回答を鵜吞みにしない

AIを業務で活用する際は、AIの回答を鵜吞みにせず必ず事実確認をおこなうようにしましょう。

現在の生成AIは非常に高い精度で回答を生成しますが、誤った情報や古い情報をあたかも本当であるかのように提示するケースも珍しくありません。一見もっともらしい文章でも事実と異なる内容が含まれている場合があるため、AIの回答をそのまま業務に使用するのはリスクを伴います。

筆者は毎日AIを使っていますが、AIが簡単な計算式を間違えたり架空の情報を回答に付け足したりした場面は何度もあります。

最終的に判断し責任を負うのはAIではなく人間です。AIが出した情報はあくまでも参考としてとらえ、一次情報や専門家の見解と照らし合わせて確認する習慣を導入時から持ちましょう。

定期的に出力ルールを学習させる

AIに定期的に出力ルールを指示すると精度の高い回答を安定して得やすくなります。

AIは一度伝えた条件を常に記憶しているわけではなく、文脈や直前のプロンプトによって出力が変わります。そのため、たとえば文章のトーンや文字数、出力形式などの条件は繰り返し共有して念を押すと精度が安定しやすいです。

とくに業務で利用する場合は、独自の回答フォーマットや禁止事項を繰り返し明確に伝えることで修正の手間を減らせます。ルールを共有しないと小さなズレが積み重なり、修正でかえって効率が悪くなりかねません。

AI活用の幅はプロンプトに大きく左右されるので、重要な条件は手間を惜しまず何度も指示を出しましょう。

セキュリティは過度に恐れず適切に向き合う姿勢が重要

AIを活用して業務効率化を進めるにあたりセキュリティリスクに向き合う姿勢は大切ですが、リスクを恐れるあまりAI活用に慎重になりすぎると機会損失につながります。

実際にRagete社が2025年12月におこなった調査では、AI導入時の課題としてもっとも多く挙がったのがセキュリティで、32.5%が懸念を感じていると回答しています。

先ほど説明したとおり、誤った方法でAIを使えば情報漏えいの可能性はゼロではありません。しかし、正しいルールと運用体制を整えたうえで活用すればAIは生産性を向上させられる有益なツールです。

セキュリティと企業活動の発展はバランスが求められる関係であり、想定されるリスクを正しく把握したうえで安心してAIを活用できる環境を整える必要があります。次のセクションでは、具体的なリスクマネジメントの方法を解説します。

AI活用のリスクマネジメント方法

ここでは、AIを安全に導入するためのリスクマネジメント方法を4つ紹介します。

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

段階的にAI活用を拡大する

AIを導入する際は、いきなり全体に展開するのではなく段階的に活用範囲を広げるようにしましょう。

企業の導入事例として紹介したヤマト運輸でも、段階的にAIを取り入れてその都度効果を確かめながら徐々に活用範囲を拡大しています。最初から多くの業務でAIを使うと、現場が混乱しAIの活用が定着しないうえ、導入費用も無駄になってしまいます。

段階的な導入は一見遠まわりに思えますが、まずは機密情報を扱わない業務や影響範囲の少ない業務から始め、着実にAI活用を根付かせるのが堅実です。

教育体制を整える

AIを組織に導入する際は、社員が正しく活用できるよう教育体制を整えましょう。

AIは日を追うごとに新機能が追加されて活用方法も急速に変化しているため、導入時に一度使い方を説明するだけでは十分とはいえません。定期的な勉強会や社内共有の場を設ければAI活用のノウハウが組織全体に広がりやすくなります。

近年はAIの活用スキルを学べる研修サービスやオンライン講座も増えており、自社の業務内容や社員のレベルにあわせた学習環境を整えやすくなっています。外部サービスを積極的に活用しながら社員一人ひとりのAIリテラシーを高めていく意識が、組織全体の業務効率化につながるでしょう。

AI活用の責任範囲を明確にする

AI活用の責任範囲をあらかじめ明確にしておくことも重要です。

AIはあくまで業務をサポートするツールであり、AIが生成した回答や成果物に対する最終的な責任は使用した人間にあります。AI生成を理由に責任の所在が曖昧になると当事者意識が低下し、組織全体のモラル低下につながります。

最終判断は人が担うという共通認識を組織内に浸透させたうえで、AIを業務に取り入れましょう。

入力していい情報の基準を定める

どのような情報をAIに入力して良いかの基準をあらかじめ定めて組織内で徹底しましょう。

AIの利便性の高さゆえに気軽に情報を入力してしまいがちです。しかし、社外秘情報や個人情報、未公開の経営データなどをそのまま入力すれば情報漏えいのリスクが高まります。取引先情報や契約内容などは、意図せず外部サービスに送信される可能性もあるため注意が必要です。

組織内で一貫したルールを設け、社員それぞれの判断に委ねない仕組みを整備しましょう。

AIを最大限に活用して業務効率化を実現しよう

本記事では、AIを活用した業務効率化の目的や実際におこなわれている事例、導入時の注意点について解説してきました。

AI活用は正しい知識のもとリスクマネジメントをおこなえば企業の生産性を格段に高められる強力な武器となります。

上手に取り入れられれば人手不足や属人化の解消などの課題を解決する味方になります。

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