AI活用事例8選！ビジネスで成果を出す企業の共通点と実践ステップ

「上司からAIを活用しろと言われたものの、具体的に何から始めればいいか分からない…」

「流行りに乗るだけでなく、確実に成果が出る方法を知りたい。」

「もし導入に失敗して、自分の評価が下がってしまったらどうしよう…」

AI活用の重要性が高まる中、責任ある立場として失敗できないプレッシャーを感じるのは当然です。

いきなり全社的な変革を目指す必要はありません。小さな成功を積み上げることで、リスクを抑えながら着実に前進ができます。

この記事では、4,000人以上にAI研修を行っているメイカヒットが、AI活用事例を8つ厳選し、詳しく解説します。

この記事を読めば取り組むべき業務領域が整理され、上司への提案を自信を持って進められるようになるでしょう。

ビジネスにおけるAI活用事例で成果を出す企業の共通点

ビジネスでのAI活用は、単なるツール導入ではなく価値を生む仕組み作りが本質です。

AI活用で成果を出す企業の共通点は以下のとおりです。

詳しく見ていきましょう。

成果を出す企業が考えるAI活用の定義

ビジネスにおけるAI活用とは、成果を出す企業が事業活動にAI技術を組み込み、生産性向上や新たな価値創出につなげる取り組みを指します。

成果を出す企業はAIを業務の判断・予測・分析といった工程に組み込むことで、効果を発揮させています。

単にAIツールを導入するだけでは不十分だと考え、既存業務の課題を明確にしたうえでデータを活用しながら業務プロセスを再設計します。

AI導入そのものではなく、経営課題の解決にどう結びつけるかが成果を出す企業に共通する特徴です。

成果が出る企業に共通する考え方

成果を出している企業は、AIの利点だけではなく、想定されるリスクも踏まえたうえで導入計画を立てています。

AIは便利な技術である一方、誤った出力や情報漏洩などのリスクも伴うためです。

デジタル庁が公表しているガイドラインも、リスクを特定し対応策を設計したうえでAIを活用する姿勢が重視されています。考え方は政府機関向けのものですが、企業がAIを活用する際にも参考になります。

AI導入を一度きりの施策で終わらせるのではなく、効果を検証しながら改善を続けることが成果を出すために重要な考え方です。

単なる導入で終わる企業との違い

成果を出す企業と結果を出せない企業の違いは、ライフサイクル全体を見据えた設計ができているかどうかにあります。

単なる導入で終わるケースでは、ツールの導入自体が目的化しがちです。一方で成功する企業は、現場での定着や長期的な安全管理まで考慮しています。

単なる導入で終わる企業と成果が出る企業の違いを以下の表にまとめました。

比較項目	単なる導入で終わる企業	成果が出る企業
目的	ツールの導入自体	現場での価値の定着と創出
視点	短期的な利便性のみ	ライフサイクル全体
リスク対応	トラブル発生時に対応	事前に特定し軽減

AI活用事例で成果を上げている企業は、導入ではなく運用設計に力を入れています。

ビジネスでAI活用の成果が出やすい業務領域

業務特性に合わせたAI導入をすると、時間削減や意思決定が早くなるといったメリットが期待できます。

ビジネスでAI活用の成果が出やすい領域は、以下の3つです。

詳しく説明します。

定型業務・反復作業

定型業務や反復作業は、AI導入の効果が出やすい業務です。

AIはルールが決まった処理を高速かつ正確に実行する作業に適しているためです。

具体的には以下のような定型業務・反復作業が挙げられます。

定型業務や反復作業は、自動化するとコスト削減と生産性向上の成果を実感しやすいため、優先的に検討しましょう。

情報整理・判断支援業務

大量の情報を整理し、意思決定を支援する業務もAIが力を発揮しやすい領域の一つです。

人間が膨大なデータすべてに目を通すには限界があります。AIは重要事項を抽出・要約し、判断材料を整理できるため、意思決定の支援が可能です。

例えば、会議の議事録要約や複数資料からのトレンド分析レポート作成が該当します。

AIを分析のパートナーとして活用すると、ビジネスの意思決定をより確実なものにできます。

属人化しやすい業務

特定の担当者に依存しがちな属人化しがちな業務にも、AIは有効です。

熟練者のノウハウや過去の事例をAIに学習させることで、経験の浅い社員でも一定の品質で業務を行えます。

具体的には、ベテランエンジニアによるコード生成の補助や、複雑な社内規定の検索対応があります。

AI導入を行うことで個人のスキルに頼らず、組織全体で安定した成果を出し続ける体制づくりが可能です。

【部門別】ビジネスにおけるAI活用事例8選

ビジネスにおけるAI活用事例8選は以下のとおりです。

詳しく見ていきましょう。

営業部門

都築電気株式会社の事例では、インサイドセールスにおける顧客アプローチ業務のAI活用により、成果拡大を実現しています。

対象となったのは、重点プロダクトの拡販に向けた新規顧客へのアプローチ業務です。

導入前は、顧客企業の課題に合わせて個別にメール文面を作成する必要があり、営業担当者のスキルや工数に依存していました。導入後はデータに基づいた「企業に最適なメッセージ」をAIが作成する仕組みを構築しました。

結果として、メール作成の時間が短縮されただけでなく、アポイント獲得数の増加にも繋がっています。

出典：Speeda｜生成AI機能も活用し、インサイドセールスのコールやメールアプローチの成果を拡大

マーケティング部門

株式会社セブン-イレブン・ジャパンの事例では、AI発注システムの導入により、店舗運営における発注業務の効率化を実現しています。

導入前は、発注担当者が経験や勘に頼って予測を行い、端末に一つひとつ入力する必要があり、多くの時間がかかっていました。

AIの導入により、過去の販売実績や天候データなどを解析して「販売予測数」と「在庫推奨数」を自動で提示するシステムを構築しています。

成果として店舗での発注作業にかかる時間を約4割削減しました。欠品による機会損失の防止や、廃棄ロスの削減にも貢献しています。

出典：セブン-イレブン・ジャパン｜店内作業効率化の取り組み

カスタマーサポート部門

トランスコスモス株式会社の事例では、コールセンターにおける対応品質の向上と効率化のために生成AIが活用されています。

今までは顧客からの難易度の高い質問に対し、より専門知識を持つスタッフへ質問を引き継ぐ作業が発生していました。

同社は対応品質を保ちながら業務を効率化する必要があると判断しました。オペレーターが生成AIに問いかけると、社内ドキュメントから最適な回答を即座に提示する仕組みを採用したのです。

上席者への手助け依頼件数は6割削減できる見込みとされており、顧客の待ち時間短縮が期待されています。

出典：日経XTECH｜コールセンターが生成AIで効率化、トランスコスモスは「エスカレーション」6割削減｜2023.10.03

人事・採用部門

株式会社ミツバでは、グローバルタレントマネジメントの高度化を目的に、人材管理システム「HUE® HR Core」を導入しています。

従来は、各国・各拠点に分散した人材情報を横断的に把握できず、特定の担当者の勘や経験に頼った人材配置や育成判断が課題でした。

現在は従業員情報の収集や抽出を人工知能が支援する仕組みを導入しました。必要な人材情報を条件指定だけで検索・活用できる体制を構築しています。

グループ全体の人材情報を可視化し、データに基づいた配置や育成計画の検討が可能になっています。

出典：PR TIMES｜ミツバグループ、世界18カ国53社のグローバルタレントマネジメントを実現する～人工知能のサポートと大手企業のノウハウが搭載された「HUE®」を採用～｜2017.02.20

経理・財務部門

経理・財務部門では、請求書処理の自動化がAI活用の代表的な事例の一つです。

従来は、紙やPDFで受領した請求書を目視で確認し、会計システムへ手入力する必要があり、多くの時間と労力がかかっていました。

株式会社マネーフォワードが提供する「マネーフォワード クラウド請求書」では、請求書の内容を自動で読み取り、データ化する機能が提供されています。読み取ったデータは会計ソフトと連携できるため、手入力の削減と転記ミスの防止が可能です。

経理担当者は単純な入力業務から解放され、付加価値の高い業務に時間を充てられるようになっています。

出典：PR TIMES｜『マネーフォワード クラウド請求書』、AIを活用した「請求書アップロード機能」を提供開始｜2025.11.26

情報システム部門

パナソニック コネクト株式会社は、業務生産性の向上・社員のAIスキル向上を目的に、生成AIの全社活用を推進しています。

2023年2月より、国内社員約11,600人を対象に、主要3社の大規模言語モデルを活用した社内AIアシスタント「ConnectAI」を導入しました。

導入当初は、情報検索や要約といった聞く使い方が中心でした。活用が進むにつれて資料作成やコード生成、業務フローの提案など、AIに業務そのものを頼む活用へと進化しています。

結果として2024年にはAI活用による業務時間削減効果が44.8万時間に達し、利用回数は約240万回にのぼると公表されています。全社規模での運用設計と継続的な利用促進が、大規模な時間創出につながった事例です。

出典：Panasonic Newsroom Japan｜パナソニックコネクト、「聞く」から「頼む」へシフトしたAI活用で年間44.8万時間の削減を達成｜2025.07.07

開発・エンジニア部門

LINEヤフー株式会社のソフトウェア開発では、コードの記述や修正、テスト対応などに多くの時間がかかる点が課題でした。

同社は、開発効率と品質の両立を目的に全エンジニア約7,000名を対象として「GitHub Copilot for Business」の導入をしました。

公式発表によると、約550名を対象としたテスト導入では、エンジニア1人につき1日約1〜2時間のコーディング時間削減効果が確認されています。さらに、GitHub上のアクティビティ分析では一部指標で約10〜30%の向上も見られたとしています。

生成AIを開発プロセスに組み込み、開発スピードと品質の両立を図る取り組みの事例です。

出典：LY Corporation｜LINEヤフーの全エンジニア約7,000名を対象にAIペアプログラマー「GitHub Copilot for Business」の導入を開始｜2023.10.13

製造・現場部門

日産自動車株式会社では、製造ラインにおける品質検査工程にAI画像認識技術を導入し、検査精度の向上と効率化を実現しています。

従来はスイッチ類の検査をベテランの検査員が目視で行っており、作業負担が大きく、同じ高精度を維持するのが困難でした。

同社は課題を解決するため、過去の生産データで学習したAI評価システムを製造ラインに組み込みました。AIによってカメラ映像とデータを瞬時に照合し、部品が正しく取り付けされているか判定する仕組みを構築しています。

AI導入により、正確かつ高速な検査が実現し、品質管理の高度化と検査員の負荷軽減にも繋がっています。

出典：日産自動車｜AIを工場で作る！日・英の力を合わせた挑戦｜2022.01.21

ビジネスにおけるAI活用事例の成果を示すKPIの考え方

AI活用の成果を正しく評価するには、適切なKPI設定が不可欠です。

成果を示すKPIの考え方は以下の3つです。

それぞれ解説します。

工数削減KPIの算出方法

AI導入効果を測る基本の一つは、削減できた作業時間を金額換算することです。

金額換算した数値は、投資対効果（ROI）を算出する際の基礎データとなるためです。

具体的には「（従来の作業時間−AI導入後の作業時間）×作業回数×人件費単価」で算出できます。月10時間かかっていた業務が1時間に短縮された場合、差分の9時間分が削減効果です。

削減コストや増加利益と導入コストを比較することで、ROI（投資対効果）として経営判断に活用できます。

コスト削減・生産性向上KPIの具体例

工数削減だけでなく、コスト削減や売上貢献に直結するKPIを設定するのが重要です。

AI活用は時間短縮だけではなく、利益への影響まで可視化してこそ経営的な意味を持つからです。

コスト削減や売上貢献につながるKPIの具体例を以下の表にまとめました。

活用業務	具体的なKPI	期待される成果
CS対応の自動化	応答率・解決率	機会損失の防止・顧客満足度向上
売上・発注予測の精度向上	在庫回転率・廃棄ロス	在庫コスト削減・キャッシュフロー改善
審査業務の自動化	契約処理件数・リードタイム	売上拡大・機会損失の削減

時間削減だけでなく、キャッシュアウトの減少や利益増加まで追うことで、AIのビジネス貢献度をより正確に評価できます。

KPI設定時に見るべき指標

KPIを設定する際は、効率だけでなく品質の指標も併せて確認するのが重要です。

処理速度が向上しても、エラー率が上がれば成果とはいえません。

品質の指標として確認すべき項目は以下のとおりです。

定量的に把握することで、AI活用が本当に業務品質の向上につながっているかを判断できます。

ビジネスでAI活用を小さく始めるPoC3ステップ

いきなり全社導入するのではなく、PoCで効果を確かめるのが失敗を防ぐ鉄則です。

AI活用を小さく始めるPoC3ステップは以下のとおりです。

詳しく見ていきましょう。

検証目的と仮説を定義する

PoCの第一歩は、解決したい課題や期待効果を明確にし、検証可能な仮説を立てる点です。

何をもって成功とするかの基準がないと、導入効果を正しく判断できないからです。

具体的には、「議事録作成時間を月50%削減する」「品質を維持したまま自動化が可能か検証する」といった明確な目標を設定します。

検証の軸を定めると、AI導入が本当に自社の課題解決に役立つのかを正確に見極められるようになります。

小さく始める業務テーマを選定する

実証段階では、効果測定がしやすく影響範囲が限られた業務から始めるのが基本です。

AIは導入直後から完璧に機能するとは限らず、最初から全社に影響する業務で始めると、トラブル時のリスクが大きくなるからです。

具体的には、特定の部署や社内業務など、失敗のリスクが低い場所を選びます。

リスクを抑えながら成功の型を作ることで、全社展開時の混乱を防ぎ、スムーズな定着を実現できるのです。

本導入するか判断する

PoC実施後は費用対効果やリスク、組織体制への影響を踏まえて継続・拡大の可否を判断します。

事業への具体的な影響を評価し、導入の可否を決める必要があるからです。

数値目標に届かなかった場合は、計画の見直しも検討します。

得られたデータから費用対効果を冷静に見極めることで、企業の成長に直結する確実な投資判断ができるようになるのです。

ビジネスでAI活用を進める際の注意点とリスク

ビジネスでAI活用を進める際の注意点とリスクが3つあります。

詳しく見ていきましょう。

セキュリティ・情報漏洩リスク

AI活用において警戒すべきなのが、機密情報の漏洩リスクです。

生成AIサービスによっては、入力内容がサービス改善やログ保存に利用される場合があります。

入力してはいけない情報の例は以下のとおりです。

企業としての信頼を守るため、セキュリティルールの策定と徹底が利用の前提条件となります。

AIの出力精度・誤情報への対策

AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつく場合があるため、出力結果を鵜呑みにするのは危険です。

AIは確率的に言葉を繋げているだけであり、事実確認を行っているわけではないからです。

具体的には、架空の法律や存在しない判例が提示されるケースがあるため、必ず人間が一次情報を確認する必要があります。

AIはあくまで下書き作成のサポート役と捉え、最終的な責任は人間が持つという運用体制が不可欠です。

現場に定着しない原因

現場に定着しない主な要因として、現場のAIリテラシー不足や運用ルールの未整備が挙げられます。

「AIを導入したけど何に使うのか分からない」「責任範囲が曖昧」といった不安が残ると、活用が進みません。

実際、導入直後の現場からは以下のような戸惑いの声が多く聞かれます。

社内教育だけで、現場の不安をすべて解消するのは難しいかもしれません。不安解消が難しい場合は、専門家による研修やガイドライン策定の支援を受けることが、組織的な成功への近道になります。

AI活用事例のよくある質問

まず何から始めればいいですか？

まずは、個人の定型業務から小さく始めるのがおすすめです。大規模な導入はリスクが高く、失敗した際の修正も難しいためです。

具体的には、議事録の要約やメールの一次案作成など、自分の手元で完結する業務から着手してみてください。

無料のAIツールでも成果は出せますか？

はい、文章の添削やアイデア出し、翻訳といった個人の業務効率化であれば、無料版でも十分に成果を出せます。

ただし、無料版の多くは入力データが学習に利用される可能性があるため、機密情報の取り扱いには注意が必要です。本格的な業務利用や、セキュリティを重視するフェーズに入った段階で、データ保護機能のある有料版や法人プランへの切り替えを検討するとよいでしょう。

汎用型（ChatGPT等）と特化型ツールどちらを選ぶべきですか？

業務の目的に応じて使い分けるのが正解です。ChatGPTのような「汎用型」は、アイデア出しや文書作成など幅広いタスクに対応できる柔軟性が強みです。

一方で経理や人事、見積作成といった決まったフォーマットやルールがある業務には、業務フローに最適化された「特化型」が適しています。

導入効果はどれくらいで出ますか？

メール作成時間の短縮のような個人レベルの業務改善であれば、導入直後から効果を実感できるケースもあります。

一方で、部署全体の残業削減やコスト削減といった組織単位の成果は、一定期間の運用と検証を経て徐々に可視化されるのが一般的です。

社内で反発された場合はどうすればいいですか？

「AIは仕事を奪うものではなく、面倒な作業を代行してくれるパートナーである」という点を丁寧に説明するのが重要です。現場の反発の多くは、「自分の仕事がなくなるのではないか」という不安から生じます。

社員自身にとってAI導入はメリットがあると強調すると理解を得やすくなります。

AI導入にプログラミング知識は必要ですか？

いいえ、ほとんどのケースでプログラミング知識は不要です。現在のAIツールの多くは、普段使っている言葉で指示を出せるように設計されています。

コードを書く技術よりも、成果を出すために重要なスキルがあります。AIに対して的確な指示を出す「言語化能力」や、業務を自動化するかを見極める「業務理解」です。

情報漏洩はどう対策すればいいですか？

システム的な設定と、運用のルールの双方で対策を行う必要があります。入力したデータがAIの学習に使われない設定になっているかを確認し、必要に応じて法人向けプランを利用してみてください。

設定した上で、「個人名や機密情報は伏せ字にする」「特定の未発表データは入力しない」といった社内ガイドラインを策定します。ルールに加え、利用者のリテラシーを高めることが確実なセキュリティ対策となります。

失敗する企業に共通する特徴はありますか？

共通する特徴は、AI導入が目的化し、業務課題の解決が曖昧なまま進めてしまうことです。魔法のようにすべての課題が解決すると過信し、現場を無視してツールを強制しても、結局誰も使わないまま終わってしまいます。

手段と目的を履き違えず、作業を効率化したいという具体的な現場のニーズから進めることが成功の条件です。

まとめ:AI活用事例をもとに自社ビジネスの第一歩を決めよう

AI活用事例からわかるように、ビジネスへのAI導入は生産性向上やコスト削減、新たな価値創出を実現するための強力な手段です。

ただし、「他社の成功事例」をそのまま真似するだけでは、自社の業務フローに合わず、現場が混乱してしまう恐れがあります。

そんな悩みを解決できるのが、メイカヒットのAI研修です！

実務に即したカリキュラムで、社員のAIリテラシーを統一・底上げし、リスクを抑えながら成果を出せる体制を整えます。

現場の課題や実務の内容に合わせてカリキュラムをカスタマイズできるため、自社業務を題材にした演習を取り入れられます。

AIを導入・活用し、継続的に成果を出し続ける組織へ変わるためには、適切な研修が不可欠です。

メイカヒットのAI研修では、4,000人以上への実績をもとに、各企業の課題に寄り添った最適なプログラムを提供しています。

不安を解消して確実な一歩を踏み出し、競争力のある強い組織を作り上げましょう！