生成AIの活用事例業種別10選！導入ステップや注意点などを解説

生成AIは様々なツールがリリースされており、活用範囲は日々拡大し続けています。しかし、以下のような悩みから事業活用に踏み切れないケースも多いでしょう。

「生成AIの具体的な活用方法がわからない」

「メリットや注意点を具体的に知りたい」

そこで今回は、生成AIの活用方法や導入事例などを解説します。

生成AI活用におけるメリット、注意点も掲載しているので、ぜひ参考にしてみてください。

生成AIの業種別活用事例10選

まずは、生成AIの活用事例を10個解説します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

生成AIをマニュアル作成に活用

業務手順やツール操作のマニュアル作成は、属人化しやすく更新も手間がかかる業務のひとつです。生成AIを活用すれば、操作内容や仕様情報を入力するだけで、文章構成・見出し・補足説明まで含めたマニュアル草案を自動生成できます。

社内ルールに応じたトーンで整形することも可能で、更新頻度の高い手順書の保守運用にも有効です。

生成AIをFAQ対応に活用

社内外の問い合わせ対応にかかる時間とコストを削減する手段として、FAQの自動生成と応答対応への生成AI活用が進んでいます。

過去の問い合わせデータや業務フローからよくある質問と回答をAIが抽出・整形し、対応品質を平準化。チャットボットや社内ナレッジとしても展開でき、サポート部門の負荷軽減につながります。

生成AIを議事録作成に活用

会議や打ち合わせの内容を正確かつ迅速に記録するには、多くの人的リソースが必要です。生成AIを音声認識と連携させることで、発言内容をリアルタイムで要約し、ポイントごとに整理した議事録を自動作成できます。

議題・決定事項・アクションアイテムの明確化にも対応でき、会議後の作業負担を大幅に削減します。

生成AIを営業資料作成に活用

提案書や営業資料は、都度カスタマイズが求められる一方で、作成に時間がかかる業務でもあります。

生成AIを活用すれば、製品特徴や業界情報、顧客の業種に合わせた訴求ポイントを入力するだけで、ストーリー性のあるスライド草案を出力可能です。営業現場のスピード感に対応しつつ、資料品質の一定化にも役立つでしょう。

生成AIを社内教育コンテンツの作成に活用

新入社員研修や社内制度の周知に必要な教育コンテンツは、作成から更新まで多くの工数を要します。

生成AIを使えば、社内規定や業務マニュアルをもとに、講義資料・eラーニング教材・小テストの草案を短時間で作成可能です。多拠点展開やオンボーディング体制の効率化にも直結する活用領域です。

生成AIを社内通知文・連絡メールに活用

人事異動や全社告知、部内の業務連絡など、定型的だが頻度の高い文書作成に生成AIは有効です。

要点や通知内容の概要を入力するだけで、目的に合ったトーン・構成の通知文やメール文面を自動生成。読みやすさや情報整理の質も高く、業務の抜け漏れを防ぐ文書作成フローの一部として機能します。

生成AIを社内アイデア出しに活用

新規事業や業務改善のアイデア出しにおいて、生成AIはブレストの補助役として有効に活用できます。

既存の課題や条件を入力すれば、視点を広げる提案や参考事例、解決アプローチ案を即時に提示。発想が詰まった場面でも切り口を提供し、メンバー間の議論活性化にもつながります。

生成AIを従業員の目標管理（OKR）に活用

OKRやMBOといった目標管理制度の運用では、目標設定の質が成果に直結します。生成AIは、過去の実績や役割ごとのKPIをもとに、具体性と整合性のある目標文言を提案可能です。

上司と部下の対話を補助するコメント案も出力でき、評価プロセスの透明化や納得度向上にもつながります。

生成AIを人事評価コメント作成に活用

人事評価やフィードバック文の作成には時間と表現力が求められますが、生成AIを活用すれば、業績・行動指標に基づいた具体的かつポジティブなコメント案を即座に生成できます。

人による表現のばらつきを抑えつつ、公平で伝わる評価文作成が可能となり、評価者の負担軽減にも寄与します。

生成AIをWebコンテンツの下書き作成に活用

社内報・広報コンテンツ・SEO記事などのWebライティング業務では、生成AIによる下書き生成が有効です。記事テーマやキーワード、伝えたい要点を与えることで、構成案から本文ドラフトまでを自動出力。

専門家チェックを経る前提であれば、企画初期の負担軽減とリードタイム短縮が実現できます。

生成AIを活用するメリット5つ

次に、生成AIを活用するメリットを見ていきます。

導入に向けて、ぜひ参考にしてください。

業務の属人化を防げる

生成AIを活用することで、業務ナレッジを形式知として体系化しやすくなります。たとえば、営業メールの文面作成や報告書のドラフト、社内手続きのマニュアル化といった業務は、従来ベテラン社員の経験に依存して属人化しがちでした。

生成AIを使えば、特定業務の手順やノウハウをテンプレート化した上で再利用可能な形で出力でき、誰でも一定品質のアウトプットを出せる体制構築が可能になります。特に引き継ぎ・新人教育が課題となる組織では、生成AIの活用によって継続性と再現性を担保しやすくなります。

コンテンツ制作のスピードとボリュームを両立できる

生成AIは、メール文・提案資料・Webコンテンツなどの文章系業務において、初稿の生成スピードを飛躍的に高めます。キーワードや目的、対象顧客などを与えるだけで一定水準のアウトラインや本文が出力されるため、人的リソースを最小限に抑えながら、量産と品質維持を同時に実現できます。

特に、Webマーケティングや営業支援の現場では、限られた時間で大量のアウトプットが求められるケースが多く、生成AIの導入により制作スピードが2〜3倍に向上した事例も珍しくありません。

多言語対応できる

グローバル展開や顧客層の多様化に伴い、企業の情報発信にも多言語・多文化対応が求められています。生成AIは、同一内容を複数の言語や表現トーンで出力することが可能で、たとえば「敬語の日本語」「カジュアルな英語」「丁寧な中国語」など、読み手に合わせた調整がワンクリックで完了します。

翻訳専用ツールとは異なり、文脈を踏まえた自然な表現が得られるため、グローバル業務においてもローカライズの効率化と品質維持の両立が図れます。

社内ドキュメントやナレッジの整備を自動化できる

議事録、マニュアル、業務報告書などの社内文書は、情報共有や意思決定の基盤となる一方で、作成・更新の負荷が高い領域でもあります。

生成AIを活用すれば、音声データからの要約、箇条書きからの文章生成、表形式からの解説文生成などをほぼ自動で処理可能です。これにより、ドキュメント整備のハードルが下がり、属人化しやすいナレッジの共有も促進されます。特にリモートワーク環境では、暗黙知を形式知に変換するインフラとして生成AIが活躍しています。

属人性を排除できる

生成AIは、過去の事例や社内データをもとに複数の視点からアイデアや提案を出力することができるため、意思決定を行う際のバイアス除去や視野拡張に役立ちます。

たとえば、プロジェクト計画を立てる際に、代替案やリスク想定を生成AIが補完することで、属人的な判断に偏らない意思決定を支援します。また、ブレストの際に議論を広げるきっかけとして使う企業も増えており、アイデアの質と量を両立するフレームワークの一部として定着し始めています。

生成AIを活用するデメリット5つ

次に、デメリットについて確認していきます。

それぞれ詳しく解説します。

ハルシネーションのリスクがある

生成AIは「それらしく見えるが事実と異なる内容（ハルシネーション）」を出力することがあります。特に専門的な技術文書や法的文書では、事実誤認が業務上のミスやトラブルに直結するリスクがあるため注意が必要です。

AIは文脈や学習データから推測して文章を生成する性質を持つため、「正しい前提情報」「明確な制約条件」を与えなければ、誤った内容がそのまま出力されるケースも珍しくありません。導入の際は、必ず人による事後確認プロセスを組み込むことが前提となります。

機密情報の漏洩リスクがある

生成AIはクラウド上で動作するケースが多く、入力情報が外部に蓄積・学習される設計になっている場合もあります。仮に社外秘の仕様書や顧客データなどをプロンプトに含めた場合、情報漏洩やコンプライアンス違反のリスクが発生する恐れがあります。

実際に、入力データの取り扱いに起因したトラブルは国内外で複数確認されています。企業で活用する場合は、オプトアウト設定やクローズド環境での運用を徹底し、情報セキュリティ対策を優先する必要があります。

出力の品質が安定しないケースがある

生成AIは常に一定の品質で出力するとは限りません。同じプロンプトでも毎回異なる表現を返す特性があり、業務で求められる一貫性や再現性の面では不安定要素となります。

もし複数の営業担当が同じAIツールを使って資料を作成しても、トーンや構成が微妙に異なる場合があり、ブランド表現にばらつきが生まれるリスクがあります。活用に際しては、テンプレート化やプロンプトガイドラインの整備によって出力のばらつきを最小限に抑える工夫が求められます。

現場のオペレーションと連動させる必要がある

生成AIを導入しても、現場のワークフローや意思決定プロセスと連動していなければ、逆に混乱や非効率を招くケースがあります。

具体的に、AIが提案した文書がレビュー工程と噛み合わなかったり、誤出力を鵜呑みにした担当者が誤送信してしまうなど、AI依存による事故が発生しやすくなります。業務全体の流れに対して、どの工程をAIが担い、どこで人が介在するのかを明確に定義する運用設計が不可欠です。

リテラシーによる活用の格差が出てくる

生成AIの導入初期には、操作に慣れた一部の社員だけが業務効率化の恩恵を享受し、他のメンバーが活用に乗り遅れるという「社内格差」が生じがちです。

特に中堅・ベテラン層にとっては、AI活用に心理的な抵抗感を持つケースも多く、全社的なスキル標準化やガイドライン整備が遅れると活用が定着しない可能性があります。効果を最大化するためには、ツールの選定と並行して、社内研修・マニュアル整備・定期的な利用レビューの仕組みが求められます。

生成AIの導入・活用を成功させるポイント

次に、生成AIの導入において押さえておくべきポイントを解説します。

いずれも重要なポイントなので、ぜひ参考にしてください。

活用目的に合った生成AIツールを選定する

生成AIと一口に言っても、文書生成に強いもの、音声解析に特化したもの、社内データとの連携に優れたものなど、用途によって最適なツールは異なります。

導入目的が明確になったら、求める機能・精度・セキュリティ要件に沿って、候補を比較検討しましょう。中には自社データをクローズド環境で扱えるソリューションもあり、情報管理を重視する企業には適しています。コストだけで判断せず、業務との適合度を軸に選ぶことが成功の鍵です。

社員のAIリテラシーを引き上げる

生成AIの活用効果を全社に広げるには、社員一人ひとりのAIリテラシー向上が不可欠です。導入当初は「使いこなせる人」と「敬遠する人」に分かれがちで、その差が定着率に影響します。

基本的な操作方法だけでなく、プロンプトの書き方や誤出力への対処法までを含めた実践的な教育が求められます。また、現場で使える事例やテンプレートを共有することで、活用のハードルを下げ、社内全体の活用スピードを底上げできます。

運用ガイドラインを策定する

生成AIは利便性が高い一方で、誤情報や機密情報の漏洩といったリスクも伴います。こうした懸念を回避するには、業務での使用ルールやプロンプト例、禁止事項を明記したガイドラインの整備が不可欠です。

たとえば「社外秘の文書は入力禁止」「出力結果は必ず人の目で確認する」など、現場で守るべき基準を明文化することで、安全かつ安定した運用が可能になります。定期的なルールの見直しも、AI活用を持続可能な仕組みにするためのポイントです。

生成AIの精度を継続的に高める

生成AIの技術は日進月歩で進化しており、活用効果を維持するには、ツールやプロンプトの更新・改善が欠かせません。導入後も定期的に使用ログや出力品質を分析し、改善策を講じることで、より精度の高い運用が実現します。

また、新機能やアップデート情報をウォッチし続けることで、自社業務に合った新しいユースケースを見つけるきっかけにもなります。単なる一時的な施策ではなく、AIを継続的に改善・活用する視点が重要です。

生成AI活用におすすめのツール5選

次に、おすすめの生成AIツールを5つ解説します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

1. ChatGPT（OpenAI）

ChatGPTは、汎用性が高く柔軟な応答が可能な生成AIツールです。問い合わせ対応、マニュアル作成、アイデア出し、議事録の要約など、幅広い業務に対応できます。業種を問わず導入実績が多く、API連携も可能なため、独自業務に組み込んだ運用も可能です。

特にカスタムプロンプトを設計すれば、社内業務に特化した出力が得られるのが強み。注意点として、情報漏洩を避けるためにプロ版の利用やセキュリティ設定の確認は必須です。

2. Notion AI

Notion AIは、ドキュメント作成やタスク管理に強いNotionに統合されたAI機能です。メモや議事録の要約、タスクの整理、ToDo生成など、日々の情報整理と生産性向上を同時に実現できます。

既存のワークスペースに自然に組み込める点も評価されており、特別な学習コストなしに業務効率化を始めたい企業に適しています。特に部門単位でのプロジェクト管理や社内報告の簡略化などにおいて、導入効果が見込まれます。

3. Microsoft Copilot（旧：Copilot for Microsoft 365）

WordやExcel、PowerPointなどMicrosoft製品と連携して動作する生成AIツールです。既存の業務ドキュメントをもとに、要約・改善提案・データの可視化などを自動で実行可能。

Excelの複雑な関数をAIが自動で組み立てたり、PowerPointのプレゼン資料を数秒で整形したりと、既存ツールに依存した業務でも即効性の高い効率化が期待できます。Microsoft環境を使っている企業には導入障壁が低く、現場展開しやすい点も魅力です。

4. Claude（Anthropic）

Claudeは、OpenAIと比較して「安全性」と「自然言語処理の安定性」に重点を置いた生成AIです。長文処理に強く、資料の読み込み・要約・比較検討が得意なため、ドキュメントレビューや契約書の草案整理に適しています。

プロンプトに対する出力が一貫しており、誤出力や暴走リスクも低め。知的作業やリスクを避けたい業務での導入に向いており、ChatGPTと併用している企業も増えています。

5. Copy.ai

Copy.aiは、マーケティングや営業活動に特化した文書生成ツールです。広告文、SNS投稿、営業メールなどをテンプレートベースで大量生成できるのが特徴。

ABテスト用の複数案を短時間で出したい場合や、キャッチコピーの検討にかかる時間を短縮したい場面で有効です。UIも直感的で使いやすく、マーケ担当者が現場主導で導入しやすい設計になっています。

6. Gemini（Google）

Googleが開発する生成AIで、Gmail・Googleドキュメントなどと連携可能。ブラウザ上のコンテンツを直接読み込む機能や、Google Workspaceとの親和性の高さが特徴です。

検索から生成まで一気通貫で処理可能な点が強みで、資料作成、返信文作成、リサーチ業務に適しています。Google系ツールを主軸とする企業におすすめです。

生成AIの導入4つのステップ

次に、生成AIの導入ステップを4つ見ていきましょう。

実際にビジネス活用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

ステップ1：業務課題と導入目的を明確にする

まず重要なのは「なぜ生成AIを導入するのか」を定義することです。業務効率化、工数削減、品質の均一化など、目的が不明確なままツールを導入しても効果は限定的です。

現場ヒアリングやフロー分析を通じて、属人化・冗長・再現性に課題がある領域を可視化し、具体的な活用シーンを特定します。最初から全社導入を目指すのではなく、影響範囲が限定された一部業務から始めるのが現実的です。

ステップ2：適切なツールを選定し、セキュリティポリシーを整備

目的に応じて最適なツールを選定するフェーズです。文章生成が中心か、表計算との連携か、長文要約かなど、業務要件にマッチしたAIツールを比較検討します。

同時に、情報漏洩リスクを回避するための運用ルール・セキュリティ体制の整備も必須です。API接続やオンプレミス対応など、自社のITインフラとの相性も含めて導入環境を構築する必要があります。

ステップ3：試験運用とフィードバックの取得

限定部門やパイロットプロジェクトで小さく始めて、活用効果や課題を検証します。具体的には、生成物の品質、現場の負担感、業務フローとの整合性などを観察し、定量・定性の両面で評価。

運用途中のトラブルや誤出力も記録して、どの範囲まで人の確認を挟むか、プロンプトはどう設計するかといった改善ポイントを洗い出します。この段階での調整が、後の全社展開における成功率を大きく左右します。

ステップ4：運用ガイドライン策定と全社展開

試験運用の結果を踏まえて、社内向けの活用マニュアルやルールを明文化します。入力してはいけない情報、誤出力時の対処法、推奨されるプロンプト例など、具体的な活用指針が必要です。

また、現場での教育体制も並行して構築し、ツール依存に偏らない運用文化を醸成します。ガイドラインが整えば、他部門への水平展開も進めやすくなり、生成AI活用が社内全体で定着しやすくなります。

生成AIの活用方法を把握してビジネスに導入しよう

本記事では、生成AIの活用事例や具体的なステップなどを解説してきました。

生成AIは、業務効率化・属人性の排除・アウトプット品質の均一化といった多くのメリットをもたらし、ビジネスにおける効果的なツールとして役立つでしょう。具体的な導入ステップは以下の通りです。

一方で、誤情報の出力や情報漏洩リスクなど、慎重な運用が求められる側面もあるのは事実です。企業として導入する際は、本記事で触れたノウハウを参考にしてみてください。