生成AIの業務活用事例10選！ビジネス導入の運用と効果を解説

「社内にAIを導入したいけど、活用できるか不安」

「生成AIを仕事にどう取り入れればよいのだろう」

「具体的な活用方法が分からない」

このような悩みを持つビジネスパーソンは少なくありません。

近年、業務効率化や新たな価値創出を目的に、生成AIを導入する企業は確実に増えています。

しかし、具体的な活用イメージが持てず、コストや効果も分からないまま導入を迷うケースも少なくありません。

この記事では、AI研修実績4,000名以上を誇る株式会社メイカヒットが、業界別の生成AI活用事例を10選紹介します。

成功事例の分析から、「導入前に整理すべきこと」「AI導入のコストや効果」「実践的な導入方法や注意点」といった実践的な情報をまとめました。

この記事を読むことで、生成AIを業務にどう取り入れるべきかが明確になり、自社に合ったAI活用の第一歩を踏み出せるでしょう。

生成AIで実現する業務改善の考え方

生成AIは、業務効率化や生産性向上を実現する手段として注目されています。

ここでは、メイカヒットの4,000人以上のAI研修実績から得た知見をもとに、生成AIによる業務改善の考え方について分かりやすく解説していきます。

生成AIで実現する業務改善の考え方は以下のとおりです。

それぞれ詳しくみていきましょう。

人とAIの役割分担の考え方

生成AIで業務改善を実現するには、すべてをAIに任せるのではなく、人とAIの役割を明確に分けることが重要です。

AIは膨大なデータの処理やパターンの生成には圧倒的な能力を発揮しますが、人間の複雑な感情の理解や、データに基づかない直感的な判断は苦手です。

AIの特性を整理すると、以下のようになります。

AIの得意分野	AIの不得意分野
音声・画像・動画・テキスト生成 アイデア出し データの分析と予測 プログラミングコードの生成 情報の抽出、整理、分析、常識的な範囲での判断や意思決定 プロセスの効率化と自動化	感情の理解 合理的ではない思考や判断 学習データ範囲外の生成 高度な数学を必要とする業務

AIの役割は、人の判断を補助し、作業負担を減らすことです。得意な分野をAIに任せ、適切な役割分担を担うことで業務全体の質と効果を最大化できます。

従来の業務改善との違い　

業務改善において、AIと従来の方法との違いは作業のやり方自体を変えられるようになった点です。

従来は「作業時間の短縮」が中心でしたが、AIは「思考プロセス」まで担い、仕事の進め方を根本から見直すことが可能です。

例えば、従来は報告書作成の手順短縮が改善の中心でしたが、生成AIを活用すれば要点を入力するだけで下書きを自動生成できます。

作業のやり方が変わることで、人間はより本質的な判断や創造的な業務に注力できるようになります。

RPAや既存ツールとの違い

生成AIとRPAや既存ツール（ExcelやSaaS）との最大の違いは、AIが従来のツールでは難しかった「思考や創造の領域まで」支援できることです。

RPAは定型作業、既存ツールがデータ管理を得意とするのに対し、AIは文脈をくみ取った判断や生成ができます。

それぞれの最適な使い分けは以下のとおりです。

お互いの不得意を補い合うように特性に合わせて組み合わせることで、業務改善の効果は最大化します。

AIを業務に導入する前に整理すること

AIを業務に導入する前に整理すべきことは以下の3つです。

それぞれ詳しく解説します。

解決したい業務課題を明確にする

AIを導入するうえで最も重要なのは、「何を解決したいか」を明確にすることです。

課題が明らかになると、AI導入の目的も明確になり、効果を測定しやすくなります。また、適切なツール設定や設計ができ、無駄な投資を避けることが可能です。

例えば事務作業を洗い出すことで、議事録作成に時間をとられている課題が見えてきます。議事録作成時間の短縮をAI導入の目的として明確にできます。

業務課題を明らかにすることは、AI導入前の重要なプロセスです。

AIに任せる業務を明確にする

AIを導入する際は、任せる業務を明確にすることが重要になります。

なぜなら、AIにも不得意分野や限界があり、万能ではないからです。

例えば、定型作業やデータ・文章作成の下書きはAI、複雑な顧客対応や最終判断が必要な業務は人に振り分けます。

業務を明確に分けることで、AI導入の成果を把握しやすくなり、無駄なコストを抑えつつ効果を高められるでしょう。

必要なデータ条件を明確にする

AIの精度は、読み込ませる「データの質と量」で決まります。

AIはデータをもとに学習・判断するツールのため、元となる情報が不足していたり整理されていなかったりすると、期待通りの成果は出ません。

例えば文章生成なら「過去の社内文章やマニュアル」、問い合わせ対応なら「FAQや対応履歴」といったデータの準備が必要です。また、データファイル形式を統一し、機密情報の取り扱いルールを事前に決めておくことも重要です。

ツールを導入する前に、まずは「AIに教えるためのデータが自社にあるか」を確認・整理しましょう。

【業界別】AIを用いた活用事例

AIは業界を問わず、さまざまな業務で活用が可能です。

ここでは、業界別にAIを用いた活用例を10選紹介します。

コールセンターでの活用事例

生成AIの導入により、問い合わせ対応の自動化とオペレーター業務の高度化が進んでいます。

あるコールセンターの「よくある質問」では、チャットボットやボイスボットが24時間体制で一次対応を行い、利用者の自己解決を促進しています。一方、有人対応が必要な場面では、通話内容のリアルタイム文字起こしや自動要約により記録作成の大幅な負担軽減が可能になりました。

さらに、過去の問い合わせデータから顧客の困りごとを予測して自動返答を行うなど、経験の浅い担当者でも高品質な対応が可能になる仕組みも広がっています。

営業での活用事例

生成AIの導入は、商談データの自動分析による効率化と、属人化されない営業体制を促進しています。

ある商社では、営業支援ソフトウェアの導入で会議や資料作成を減らし、担当者が顧客対応に集中できる環境を整えました。AI分析ツールでは成約の見込みを数値化し、とるべき行動を示すことで、誰でも成果を出しやすい営業が可能になりました。

このように、近年では営業システムとAIを連携させ、顧客データの自動分析が可能です。分析結果をもとに、最適なアプローチや早めのフォローを提案することで、解約防止につなげています。

マーケティングでの活用事例

生成AIの導入により、マーケティング業務の効率化と高度化が進んでいます。

ある航空会社では、AIを活用して顧客データを分析し、一人ひとりに合ったマーケティング施策を行いました。航空券の予約履歴や搭乗実績、マイレージ情報などをもとに顧客の行動や好みを把握することで、リピート率の向上が可能です。

このように生成AIはターゲット別の訴求案も複数作れるため、施策のスピードと精度を高め、変化に強いマーケティングを実現します。

製造・食品業での活用事例

生成AIの導入により、現場の業務効率化と品質管理の高度化が進んでいます。

ある大手日用品メーカーは、販売や生産データを全社で一元化し、AIによる製品別の需要予測を行いました。需要予測やデータの自動分析により、生産や購買の計画精度が高まり、在庫の最適化と安定した供給が可能です。

一方で製造現場ではAI搭載ロボットと人の「協働」により、在庫管理や仕分け作業が自動化され、従業員の作業負担が軽減されています。

小売り・サービス業での活用事例

生成AIの導入により、マーケティング業務の効率化と在庫最適化が進んでいます。

あるアパレル小売り企業では、10〜20代女性へアプローチするため、AIで制作したファッションモデルをSNSや広告に起用しました。制作時間やコストを抑えながらトレンドに合った表現が可能となり、新規の顧客獲得につなげています。

AIとIoTを組み合わせた在庫管理では、IoTが収集したリアルタイムな在庫データをもとにAIが分析・需要予測が可能です。無駄の少ない店舗運営が実現し、コスト削減と安定供給につながっています。

金融・保険業での活用事例

生成AIの導入により、事務作業の自動化が進んでいます。また、適切な運用を行うことで、セキュリティ対策の強化が可能です。

ある銀行では、AIが文書の自動作成やデータ整理、住宅ローン審査を支援することで作業効率が高まりました。また、過去の取引データをAIが分析することで不正取引やマネーロンダリングの検知が可能になり、安全性が強化されました。

対法人部門では、AIによるビジネスマッチングや与信判断の自動化を融資審査やM&A支援に活用することで、支援のスピードと精度が向上しています。

建設・不動産業での活用事例

生成AIの導入により、事務作業の自動化とデータ管理の高度化が進んでいます。

ある不動産会社では、AI査定により、土地や建物の売却価格と賃料の両方を最短60秒で査定できるようになりました。査定価格は毎月自動更新され、継続的な情報提供により顧客離れの防止が可能です。

また設計や施工・資産管理データを自動分析し、見積書や報告書の下書きを自動作成することで、事務作業の軽減につながっています。

人事・バックオフィスでの活用事例

生成AIの導入により、定型業務の自動化と採用の効率化が進んでいます。

あるリフォーム会社では、AIを活用した適性検査を採用に取り入れ、面接官の主観に左右されない自社にあった採用が可能になりました。求人票や面接質問案の自動作成、面接メモの要約などの支援もでき、採用準備や振り返りの時間短縮が可能です。

さらに「休暇申請の方法」といった社内からの問い合わせに対し、規程やマニュアルをもとにAIが自動回答することで、業務負荷の軽減につながっています。

ＩＴ・情報通信業での活用事例

生成AIの導入により、開発支援の自動化が進んでいます。

あるフリマアプリを運営する会社では、写真とカテゴリー選択だけで商品説明や価格が自動入力される「AI出品サポート」を導入し、ユーザーの利便性を高めました。

システム開発では、要件に応じたコーディングをAIが自動作成することで、ミスの軽減や人手不足の解消につながっています。

医療・福祉での活用事例

生成AIの導入により、記録業務の自動化や医療業務効率化が進んでいます。

ある病院では、診療記録や検査結果をもとに、生成AIが報告書や説明資料の下書きを自動作成しました。自動作成により、医師や看護師の記録業務の負担が軽減され、患者対応に充てられる時間が増えました。

また、過去の診療データを活用した文章生成により、説明内容のばらつきを抑え医療サービスの質の均てん化にもつながっています。

AI導入コストと効果の目安

AIを業務に導入する際は、コストに対して得られる効果を把握することが非常に重要です。

AI導入コストと効果で考えるべき点は以下の3つです。

それぞれ詳しくみていきましょう。

初期費用の目安

AI導入時にかかる主な初期費用の目安は、以下の通りです。

費用カテゴリ	内容	金額目安
インフラ準備費	クラウド環境（AWS・Google Cloud等）の初期設定	5～50万円
ツール・システム導入費	AIツール、必要なソフトウェアの導入・設定	10～100万円
データ整備	データ整理、前処理、学習用データ整備	5～30万円
運用設計費	社内運用ルールやセキュリティポリシー作成	3～10万円

AI導入の初期費用は、導入方法や規模によって大きく異なります。自社開発やフルカスタマイズの場合は高額になりやすく、既存のツールを活用する場合は比較的抑えられます。

最初から大きな投資をするのではなく、一部業務で試しながら導入範囲を広げることが、初期費用を抑えるポイントです。

運用コストの考え方　

AI導入の成功は、初期費用だけでなく継続的な「運用コスト」を正しく把握できるかにかかっています。

導入後もツール利用料やクラウド費、精度の維持・改善費などが毎月発生するためです。

例えば中小企業の場合、SaaS型を活用すれば月額1〜10万円程度に抑えられますが、利用量に応じて変動します。

導入前にコストを正しく把握することが、効率的な運用計画につながります。

効果測定のポイント　

AI導入後は、必ずKPI（重要業績評価指標）とROI（費用対効果）による効果測定を行うことが重要です。

効果を検証せずに運用を続けると、コストばかりが膨らみ、期待した改善が得られないリスクがあるためです。

導入前に作業時間の短縮や従業員満足度といったKPIを設定し、定期的に評価します。さらにROIの算出は、金銭的利益だけでなく、業務負担の軽減や標準化といった質的な利益も含めて判断することが大切です。

指標を用いて客観的に成果を可視化することが、AI運用の成功と継続的な改善への近道になります。

生成AIを業務活用するためのスモールステップ

生成AIを業務全体に活用するには、「小さく試し、効果を確認しながら進める」ことが最も重要です。

生成AIを業務活用するためのスモールステップの流れは、以下の3つです。

それぞれ分かりやすく解説していきます。

一部の業務でAIを試してみる　

生成AIを活用する際には、最初に「一部の業務から試す」ことが重要です。

試験導入することで、本格導入に向けての改善点や課題が整理でき、リスクを抑えつつ活用が進められるからです。

例えば、簡単なレポート作成や問い合わせ対応の一部をAIに任せて試すことで、実際の使い勝手を把握できます。操作性や精度だけでなく、技術的に問題がないか、業務で安定して使えるかを確認しましょう。

影響が小さく、効果が見えやすい業務から試してみることが、AI活用の成功のコツといえます。

効果が出た業務にAIを組み込む

効果が出た業務にAIを本格導入することは、AI活用を効率的に進めるための重要なステップです。

すでに成果が確認できている業務であれば、運用方法や効果の再現性を確保した状態で導入を進められるからです。

議事録作成などAIの利用が定着した業務は、利用ルールやプロンプトをテンプレート化し、誰でも同じ品質で使える状態にします。作業時間の削減率など事前に設定したKPIで効果を確認すれば、業務フローの中にAIを組み込む判断もしやすくなります。

実績のある業務で本格導入まで進めることで、失敗リスクを抑えた形で他業務への展開が可能です。

他の業務へ広げるか判断する

AI活用を他の業務へ広げるかどうかの判断は、活用拡大における重要なプロセスです。

全ての業務がAIに適しているわけではありません。効果が出ない領域にまで広げると、コストや運用負担だけが増えてしまいます。

まずは、すでに導入している業務で得られている効果を整理し、同様の成果が他業務でも効果が見込めるか検討しましょう。時間削減や品質向上といった成果が明確であれば、他の業務にも応用しやすくなります。

広げるべき業務を見極めて導入を進めることで、AI活用を無理なく定着させ、全体の生産性向上につなげられます。

生成AIで業務活用する際の注意点とリスク

生成AIを業務活用する際の注意点とリスクは以下の3つです。

順番に解説していきます。

情報漏洩のリスク

AIを業務活用する時は、情報漏洩のリスクを考慮することが重要です。

情報漏洩がおきると、顧客や取引先からの信頼を失うだけでなく、法的リスクや罰則が発生する可能性があるからです。

例えば、クラウド型AIに顧客名簿を入力すると、情報が外部のサーバーに送信・保存され第三者へ流出する危険性があります。

情報漏洩のリスクを認識し、社内の情報管理ルールを整えて、安全な利用環境を構築することが不可欠です。

出力精度の限界

AIには、出力精度に限界があることも忘れてはいけません。

AIが学習するデータの偏りや不足、文脈理解の難しさ、時系列の混乱などが重なることで出力精度に限界が起きてしまいます。

例えば、社内FAQボットの元になるデータが更新されていなければ、回答は古く誤ったものになってしまいます。

出力精度の限界を理解した上で、データの整理や明確な指示入力を行い、重要な判断は人が行うことが必須です。

社内ルールの整備

生成AIの安全な活用には、社内ルールの整備が欠かせません。

ルールが定まっていない状態では、担当者ごとに判断が分かれ、誤った使い方や情報漏洩などのリスクが高まるためです。

例えば、利用目的や入力禁止情報・出力内容の確認フローなどを事前に定め、文書として共有しておくことで現場の混乱を防げます。

社内ルールの整備は、安心で安全なAI活用には不可欠といえるでしょう。

AI活用に関するよくある質問

AI導入によるハルシネーション（誤情報）を防ぐ方法はありますか？

完全に防ぐのは難しいです。ただし、運用ルールを整えることでリスク低減は可能です。まず、社内資料や信頼できる情報のみを参照させるようにし、AIの回答は人が確認する前提で運用します。あわせて、「どの情報を使うか」「どの範囲まで回答してよいか」といった指示を具体化することで誤情報の発生を防げます。

AI導入後、うまく定着させるコツはありますか？

AI活用を定着させる最大のコツは以下のとおりです。

• 効果が見えやすい業務から導入する
• 継続的に評価・改善を行う
• 生成AIを自然な形で業務に組み込む
• 社内の人材教育に努める

AIを「特別なツール」にせず、日常業務の一部として使える環境を整えることが、長期的な定着につながります。

AI導入コストを抑える方法はありますか？

はい、AI導入コストは工夫次第で抑えられます。最初から高額なシステム開発を行うのではなく、既存の生成AIツールやSaaS型サービスを活用し、小規模な業務から試すことが効果的です。例えば、文書作成や要約など一部業務に限定して無料プランや低価格プランで検証すれば、初期費用をほとんどかけずに効果を確認できます。成果が見えた段階で、有料プランや利用範囲を広げていくことで、無駄な投資を防げます。

中小企業でもAI活用はできますか？

はい、中小企業でもAI活用は十分に可能です。意思決定が早く、業務もシンプルな中小企業ほど、AI導入の効果を実感しやすい傾向があります。

AI導入後に効果が現れるまでの期間はどれくらいですか？

AI導入後の効果が現れる時期は業務内容によって異なりますが、一般的には3～6カ月程度といわれています。導入直後から効果を実感しやすいのは、文書作成や要約などの業務です。一方で、業務プロセス全体を見直すような導入の場合は効果が表れるまでに時間を要することがあります。

農業での面白いAI活用事例を教えてください。

農業での面白いAI活用事例は、「熟練農家の技を再現するブドウ摘粒ロボット」です。このロボットは、デプスカメラでブドウの房を認識し、ベテラン農家の判断を学習したAIが適切な粒を選んで自動摘粒を行います。品質を左右する重要な作業を自動化することで、省力化と技術継承の両立を実現しています。高齢化による担い手不足が進む中、AIとロボットを組み合わせた実用的な活用事例の一つです。

AI活用がうまくいかない企業の共通点はありますか？

はい、AI活用がうまくいかない企業には共通点があります。

主な傾向として、

• AI導入の目的が明確でない
• 現場の声がAI活用に反映されていない
• AIへの過度な期待がある
• コスト削減だけを目的にしている

が挙げられます。

AI導入を成功させるためには、解決したい業務を明確にし、費用対効果を見極めながら、現場と連携して小さく始めることが重要です。

AIに詳しい人が社内にいなくても活用できますか？

はい、AIに詳しい担当者がいなくても活用は可能です。多くの生成AIツールは、特別な知識がなくても扱いやすく設計されています。基本的な使い方から始め、徐々に活用範囲を広げましょう。マニュアル活用の共有や、外部の研修を活用して人材育成を行うことも有効です。

まとめ　AIを活用して業務効率化を図ろう！　

生成AIは、議事録作成・問い合わせ対応・資料作成など、幅広い業務を効率化できる強力な手段です。

重要なのは、成果が出る形で業務に組み込めるかという実用性です。

このような課題を解決し、AIを“現場の戦力”に変えるのが、メイカヒットのAI研修です！ツールを入れるだけで終わらせず、「成果が出る使い方」まで落とし込めます。

メイカヒットのAI研修では、成功事例に基づいた具体的な活用法や安全な運用ルール作りまで、貴社の課題に合わせて徹底サポートします。

メイカヒットのAI研修では、4,000人以上の研修実績に基づいた実践的なカリキュラムで、生成AIを「業務に欠かせない戦力」にするためのサポートを行っています。

「AI活用を業務改善につなげたい」とお考えなら、まずは研修プログラムの内容をご確認ください。