生成AIでできること一覧｜業務別活用ガイド

「生成AIを使えば仕事が楽になるって聞くけど、具体的に何ができるの？」

そんな疑問を抱えているビジネスパーソンは少なくないでしょう。

ChatGPTの登場をきっかけに、生成AIは急速に普及しました。

2025年には企業の生成AI活用推進度が50%を超え、多くの組織が本格的な活用フェーズに入っています。

しかし、生成AIでできることの全体像を把握できていないと、せっかくの技術も宝の持ち腐れになってしまいます。

本記事では、生成AIでできることを種類別・業務別に整理し、実際の活用事例とあわせてわかりやすく解説します。

テキスト生成から画像・動画・音声・プログラムコードまで、あなたの業務に役立つ具体的な活用法が見つかるはずです。

さらに、生成AIが苦手とする領域や導入ステップまで網羅しているため、これから生成AIを取り入れたい方にぴったりの内容となっています。

最後まで読めば、明日から実践できる生成AI活用のヒントを得られるでしょう。

生成AIの種類とできることの全体像

生成AIとは、学習したデータをもとに新しいコンテンツを自動で生み出す人工知能のことです。

従来のAIが「決められたルールに従って処理する」ものだったのに対し、生成AIは**「ゼロから新しいものを創り出す」能力**を持っています。

この革新的な技術により、文章作成やデザイン、動画編集といった創造的な作業を効率化できるようになりました。

生成AIは、生み出すコンテンツの種類によっていくつかのタイプに分類されます。

それぞれのタイプが得意とする領域を理解することで、自社の業務に最適なツールを選べるようになります。

まずは、生成AIの主な種類とそれぞれの特徴を見ていきましょう。

生成AIの種類	主な用途	代表的なツール例
テキスト生成AI	文章作成、要約、翻訳	ChatGPT、Gemini、Claude
画像生成AI	イラスト、デザイン作成	DALL·E、Midjourney、Stable Diffusion
動画生成AI	映像コンテンツ制作	Sora、Runway、Pika
音声・音楽生成AI	ナレーション、BGM作成	ElevenLabs、VOICEVOX
コード生成AI	プログラミング支援	GitHub Copilot、Amazon CodeWhisperer

テキスト（文章）生成AI

テキスト生成AIは、ユーザーの指示にもとづいて自然な文章を自動で作成する技術です。

生成AIの中でも最も広く普及しているタイプであり、ビジネスシーンでの活用が急速に進んでいます。

代表的なサービスであるChatGPTは、2022年11月の公開からわずか2か月で月間アクティブユーザー1億人を突破しました。

テキスト生成AIでできることは多岐にわたります。

メールや報告書の作成はもちろん、長文の要約、多言語への翻訳、さらにはアイデア出しの壁打ち相手としても活躍します。

プロンプト（指示文）の書き方次第で、出力される文章の質や方向性を調整できる点が大きな特徴です。

たとえば、「カジュアルな口調で」「箇条書きで」「500文字以内で」といった条件を指定すると、それに沿った文章が生成されます。

• メール文面やビジネス文書のドラフト作成
• 会議の議事録作成と要点整理
• 外国語文書の翻訳と多言語対応
• 企画書やプレゼン資料の構成案作成
• 顧客対応用のFAQ作成

画像生成AI

画像生成AIは、テキストで入力したイメージを絵やイラストとして出力する技術です。

「海辺に立つ白いドレスの女性」「未来都市の夜景」といった言葉を入力するだけで、数秒から数十秒でオリジナル画像を作り出せます。

専門的なデザインスキルがなくても高品質なビジュアルを得られるため、マーケティングや広告分野で急速に普及しています。

画像生成AIの強みは、短時間で複数のバリエーションを作成できることです。

同じテーマでも色合いやスタイルを変えた複数案を瞬時に比較検討できるため、デザインの意思決定スピードが格段に上がります。

また、既存の画像を加工・編集する機能を持つツールも多く、背景の除去や画像の拡張なども可能です。

• 広告バナーやSNS投稿用の画像作成
• 商品パッケージのデザイン案出し
• プレゼン資料やウェブサイト用のイラスト
• ロゴやアイコンのプロトタイピング
• 建築パースや空間イメージの視覚化

動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像から映像コンテンツを自動で作成する技術です。

従来、動画制作には撮影・編集・音声収録など多くの工程と専門知識が必要でした。

しかし動画生成AIの登場により、数行のテキストを入力するだけで短尺動画が完成する時代が到来しています。

2024年にOpenAIが発表した動画生成AI「Sora」は、高品質な映像を生成できることで大きな話題となりました。

現時点では数秒から数十秒程度の短い動画が主流ですが、技術の進歩により長尺動画への対応も進んでいます。

プロモーション動画やSNS用のショート動画など、ビジネス活用の幅は着実に広がっています。

• SNS向けショート動画の作成
• 商品紹介やサービス説明動画
• 社内研修用のeラーニング教材
• イベント告知やキャンペーン動画
• プレゼンテーション用の動画素材

音声・音楽生成AI

音声生成AIは、テキストを自然な音声に変換したり、新しい声を合成したりする技術です。

従来の機械音声は不自然なイントネーションが目立ちましたが、最新の音声生成AIは人間と聞き分けがつかないほど滑らかな発音を実現しています。

さらに、音楽生成AIはBGMや効果音を自動で作曲することも可能です。

ナレーション収録のために声優やアナウンサーを手配する必要がなくなり、コストと時間の大幅な削減につながります。

また、多言語対応も容易になるため、グローバル展開を目指す企業にとっても有用な技術です。

会議や取材の音声をテキスト化する「文字起こし機能」も、音声AIの重要な活用領域のひとつです。

• 動画コンテンツへのナレーション付加
• 多言語での音声ガイド作成
• ポッドキャストやオーディオブックの制作
• 会議・インタビューの文字起こし
• オリジナルBGMや効果音の作曲

コード（プログラム）生成AI

コード生成AIは、自然言語の指示からプログラミングコードを自動で書き出す技術です。

「こんな機能が欲しい」という要望を日本語で伝えるだけで、対応するコードが生成されます。

プログラミング初心者でも簡単なツールやアプリを作れるようになり、開発の民主化が進んでいます。

LINEヤフーでは、GitHub Copilotの導入によりエンジニア1人あたり1日約2時間の業務効率化を実現しました。

定型的なコードの記述をAIに任せることで、開発者はより創造的な設計業務に集中できるようになっています。

また、既存コードのバグ発見や修正提案、コードレビューの補助としても活用が広がっています。

• Webアプリケーションのコード生成
• データ分析スクリプトの作成
• 既存コードのエラー検出と修正
• APIの連携処理の自動化
• 業務効率化ツールの開発

テキスト生成AIでできること

テキスト生成AIは、ビジネスのあらゆる場面で文章作成を効率化できます。

日経新聞の読者調査によると、仕事で生成AIを活用している人の約7割が業務効率の向上を実感しています。

とくにテキスト生成AIは、メール作成や報告書の下書きなど、日常的に発生する文章業務を大幅に効率化できるツールです。

ここからは、テキスト生成AIの具体的な活用方法を業務別に詳しく見ていきましょう。

活用シーン	効率化のポイント	期待できる効果
メール作成	定型文の自動生成	作成時間を最大70%短縮
議事録作成	音声からの自動文字起こし	手作業の労力削減
報告書作成	構成案と下書き生成	思考整理の時間短縮
要約・翻訳	長文の要点抽出	情報収集の効率化

ビジネス文書・メールの作成

テキスト生成AIは、ビジネス文書やメールの作成において即戦力となります。

「取引先への謝罪メール」「新商品の案内文」など、目的と条件を指定するだけで適切な文面を提案してくれます。

ゼロから文章を考える負担が減り、作成時間の大幅な短縮が可能です。

とくに効果が高いのは、定型的なビジネス文書の作成です。

見積書の送付連絡、会議日程の調整、お礼状など、パターン化しやすい文書はAIとの相性が抜群です。

もちろん、生成された文章をそのまま使うのではなく、自社の言い回しやトーンに合わせて調整することが大切です。

AIが下書きを担当し、人間が最終チェックと仕上げを行う役割分担により、品質を保ちながら効率化を実現できます。

• 顧客へのフォローアップメール
• 社内通知や業務連絡
• 契約書や規約の草案
• プレスリリースや広報文
• 採用関連の応募者対応メール

議事録の自動作成

会議の議事録作成は、多くのビジネスパーソンが負担に感じる業務のひとつです。

テキスト生成AIを活用すれば、会議の録音データから自動で文字起こしと要約を行うことができます。

これにより、会議中はメモを取ることに集中せず、議論への参加に専念できるようになります。

たとえば、1時間の会議録音をAIに読み込ませると、数分で議事録のドラフトが完成します。

発言者ごとの整理や、決定事項・宿題事項の抽出まで自動で行ってくれるツールもあります。

人間が行うのは、固有名詞の修正や社内用語の調整といった最終チェックのみです。

• 録音音声からの自動文字起こし
• 発言内容の要約と整理
• 決定事項とアクションアイテムの抽出
• 参加者への自動配信
• 過去議事録の検索・参照

報告書・企画書のドラフト

報告書や企画書の作成は、構成を考える段階で時間を取られがちです。

テキスト生成AIに「〇〇についての報告書の構成案を作って」と指示すれば、論理的な章立てと見出し案を提案してくれます。

構成が決まれば、各セクションの下書きも順次生成できるため、執筆作業がスムーズに進みます。

アイデアを整理する「壁打ち相手」としてAIを活用するのも効果的です。

「この企画の課題点を指摘して」「別の切り口を3つ提案して」といった依頼により、思考の幅を広げられます。

最終的な判断や意思決定は人間が行いますが、そこに至るまでのプロセスを大幅に効率化できるのです。

• 報告書の骨子と構成案作成
• 各章の下書き生成
• データの分析コメント作成
• 企画のメリット・デメリット整理
• プレゼン用スライドの構成提案

文章の要約・翻訳

テキスト生成AIは、長文の要約や多言語翻訳においても高い能力を発揮します。

数十ページにわたる報告書やリサーチ資料も、要点を絞った数百文字のサマリーに変換できます。

情報収集や意思決定のスピードが求められるビジネスシーンで、大きな時間節約につながります。

翻訳機能も日々進化しており、文脈を考慮した自然な表現で外国語文書を処理できるようになりました。

海外の取引先とのメールやりとり、英語の技術文書の読解など、グローバルビジネスでの活用が広がっています。

ただし、専門用語や業界特有の表現については、人間によるチェックが欠かせません。

• 長文レポートの要約作成
• 海外ニュースや論文の翻訳
• 多言語でのメール対応
• 契約書の概要把握
• 顧客フィードバックの分析・整理

アイデア出し・ブレインストーミング

テキスト生成AIは、アイデア出しのパートナーとしても活躍します。

「思考体力が無限にある」のがAIの強みであり、人間では疲れてしまうような大量のアイデア出しを淡々とこなせます。

「新商品のキャッチコピーを20案考えて」といった依頼にも、瞬時に対応してくれます。

ブレインストーミングの場面では、AIに複数の視点からアイデアを出してもらい、人間がそれを評価・選別する流れが効果的です。

「AIが幅出し、人間が評価」という役割分担により、短時間で質の高いアウトプットを得られます。

行き詰まったときの「壁打ち相手」として、新しい発想のきっかけを与えてくれるでしょう。

• 新規事業のアイデア出し
• マーケティング施策の案出し
• 商品名やサービス名の候補作成
• 課題解決策のブレスト
• キャンペーンコンセプトの検討

情報整理とリサーチ支援

テキスト生成AIは、情報収集とその整理を効率化してくれます。

複数の情報源からデータを集め、わかりやすく整理して提示してくれるため、リサーチ業務の負担が軽減されます。

「〇〇業界の市場動向をまとめて」といった依頼にも対応可能です。

ただし、AIが出力する情報には誤りが含まれる可能性があります。

最終的な事実確認は必ず人間が行うことを前提に、あくまで「調査の出発点」として活用するのが賢明です。

情報の信頼性を担保しながら、リサーチのスピードを上げるバランスが重要です。

• 業界動向のリサーチ支援
• 競合情報の収集と整理
• 顧客データの傾向分析
• 社内ナレッジの検索・抽出
• レポート用データの構造化

画像生成AIでできること

画像生成AIは、ビジュアルコンテンツの制作を劇的に効率化します。

従来、専門のデザイナーに依頼していた作業を、テキスト入力だけで自社内で完結できるようになりました。

広告バナーやSNS投稿用の画像から、商品パッケージのデザイン案まで、幅広い用途で活用が進んでいます。

とくに中小企業にとって、デザイン外注費の削減は大きなメリットです。

アイデアをすぐに視覚化できるため、社内での意思決定スピードも向上します。

ここからは、画像生成AIの具体的な活用シーンを見ていきましょう。

活用シーン	メリット	注意点
広告制作	短時間で複数案作成	著作権の確認が必要
商品イメージ	試作前の視覚化	細部の調整に限界あり
プレゼン資料	オリジナル画像の即時生成	イメージの言語化が重要
プロトタイプ	デザイン案の比較検討	最終仕上げは人間が必要

広告・SNS用ビジュアルの作成

画像生成AIは、広告やSNS用のビジュアル制作で大きな力を発揮します。

「夏らしい爽やかなイメージ」「高級感のあるシンプルなデザイン」といった抽象的な指示からも画像を生成できます。

複数のバリエーションを短時間で作成し、A/Bテストに活用することも可能です。

SNS運用では、投稿頻度とビジュアル品質の両立が求められます。

画像生成AIを活用すれば、毎日の投稿用画像を効率的に用意できるようになります。

ただし、人物画像の使用には肖像権や倫理的な配慮が必要な点を忘れないでください。

• Instagram・X用の投稿画像
• Facebook広告用バナー
• YouTubeサムネイル
• メールマガジンのヘッダー画像
• ウェブサイトのビジュアル素材

商品イメージの制作

画像生成AIは、商品開発の初期段階でイメージを視覚化するのに役立ちます。

実際に試作品を作る前に、完成イメージを共有できるため、関係者間の認識合わせがスムーズになります。

「こんなパッケージデザインはどうか」というアイデアを、その場で具体化できるのです。

ECサイトでは、実写撮影が難しいシーンでも画像生成AIで対応できる場合があります。

商品をさまざまな背景に配置したイメージ画像を、撮影なしで大量に作成することも可能です。

ただし、実際の商品と異なる誤解を招かないよう、正確性の担保には注意が必要です。

• 新商品のパッケージデザイン案
• カラーバリエーションの検討
• 利用シーンのイメージ画像
• カタログ用の商品イメージ
• 店舗ディスプレイの完成予想図

プレゼン資料の挿絵

プレゼン資料に適切なビジュアルがあると、メッセージの伝わりやすさが格段に向上します。

しかし、イメージに合うフリー素材を探す作業は意外と時間がかかるものです。

画像生成AIを使えば、必要なビジュアルをその場で作成できます。

たとえば、「チームワークを象徴するイラスト」「成長曲線を表す抽象画像」といった依頼が可能です。

プレゼンのコンセプトにぴったり合ったオリジナル画像を手に入れられます。

統一感のあるビジュアルで構成された資料は、聞き手により強い印象を与えるでしょう。

• コンセプトを表すイメージイラスト
• データを補足する図解素材
• セクション区切りの装飾画像
• 表紙やエンディング用のビジュアル
• 統一感のあるアイコンセット

デザインのプロトタイピング

画像生成AIは、デザインのプロトタイピングにおいて強力なツールとなります。

複数のデザイン案を短時間で大量に生成し、比較検討できるため、意思決定のスピードが上がります。

従来なら数日かかっていた初期デザイン案の作成が、数時間で完了することも珍しくありません。

大林組では、建物のスケッチをもとに生成AIが複数のファサードデザイン案を提案する仕組みを開発しました。

顧客との打ち合わせ中にその場でデザイン案を提示できるため、合意形成がスムーズに進むようになったそうです。

このように、クリエイティブの初期段階でAIを活用し、仕上げは人間が行う分担が効果的です。

• Webサイトのレイアウト案
• ロゴデザインの初期案
• 建築・空間デザインのイメージ
• プロダクトデザインのスケッチ
• UIデザインのワイヤーフレーム

動画・音声生成AIでできること

動画・音声生成AIは、映像コンテンツの制作ハードルを大きく下げています。

これまで専門機材や技術が必要だった動画制作が、テキスト入力や簡単な操作で完結するようになりました。

中小企業でも、社内リソースだけで質の高い動画コンテンツを発信できる時代です。

動画マーケティングの重要性が高まる中、コスト効率よくコンテンツを量産できるメリットは計り知れません。

ここからは、動画・音声生成AIの具体的な活用方法を紹介します。

活用シーン	従来の課題	AI活用による解決
プロモーション動画	制作費・時間がかかる	低コストで短期間制作
ナレーション	収録の手間	テキストから即時生成
字幕作成	手作業で時間がかかる	自動生成で効率化

プロモーション動画の制作

動画生成AIを活用すれば、プロモーション動画を社内で制作できます。

撮影機材やスタジオを用意する必要がなく、テキストや画像から動画を生成できるツールが登場しています。

とくにSNS向けの短尺動画は、AIとの相性が抜群です。

サントリー食品インターナショナルでは、生成AIを活用したWebCMを公開して話題を呼びました。

キャストの選定からCM企画まで、AIのアドバイスを参考に制作したユニークな内容が注目を集めたのです。

すべてをAIに任せるのではなく、人間の創造性とAIの効率性を組み合わせる姿勢が成功の鍵と言えるでしょう。

• SNS向けショート動画
• 商品紹介・サービス説明動画
• 採用活動向けの会社紹介動画
• セミナーやイベントの告知動画
• 顧客の声・導入事例の動画化

ナレーション・音声の生成

音声生成AIは、動画コンテンツへのナレーション付加を効率化します。

テキストを入力するだけで自然な音声が生成されるため、収録の手間やコストを大幅に削減できます。

最新の音声AIは、人間と聞き分けがつかないほど滑らかな発音を実現しています。

多言語対応も容易になり、日本語のナレーション原稿を英語や中国語に翻訳して音声化することも可能です。

グローバル展開を目指す企業にとって、動画の多言語化ハードルが大きく下がりました。

パルコの「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告では、ナレーションから音楽まですべて生成AIで制作されています。

• eラーニング教材のナレーション
• 製品マニュアルの音声ガイド
• YouTubeやポッドキャストの音声
• 店内アナウンスや案内音声
• 多言語版動画のナレーション

字幕・テロップの自動生成

動画への字幕・テロップ追加は、視聴体験を大きく向上させます。

しかし、手作業での字幕作成は非常に時間がかかる作業です。

音声認識AIを活用すれば、動画内の音声を自動でテキスト化し、字幕として追加できます。

アクセシビリティの観点からも、字幕付き動画の重要性は高まっています。

聴覚に障がいのある方はもちろん、音声を出せない環境で視聴するユーザーにとっても字幕は欠かせません。

自動生成された字幕は、固有名詞や専門用語の修正を加えることで、完成度を高められます。

• YouTube動画への自動字幕付加
• 会議録画のテキスト化
• ウェビナーのキャプション作成
• 外国語動画への日本語字幕追加
• SNS動画へのテロップ自動挿入

コード生成AIでできること

コード生成AIは、プログラミングの専門知識がなくても開発を可能にする革新的なツールです。

「こんなツールが欲しい」という要望を自然言語で伝えるだけで、対応するプログラムコードを生成してくれます。

エンジニア不足に悩む企業にとって、大きな解決策となり得る技術です。

すでに多くの企業がコード生成AIを導入し、開発効率の向上を実現しています。

ここからは、コード生成AIの具体的な活用方法を見ていきましょう。

活用シーン	期待できる効果	代表的なツール
コーディング支援	作業時間の短縮	GitHub Copilot
バグ修正	品質向上	ChatGPT、Claude
ノーコード開発	非エンジニアの参画	Amazon CodeWhisperer

プログラミング作業の効率化

コード生成AIは、日々のプログラミング作業を大幅に効率化します。

定型的なコードの記述をAIに任せることで、開発者はより重要な設計や問題解決に集中できます。

LINEヤフーでは、GitHub Copilotの導入により約7,000人のエンジニアの作業時間が1日2時間短縮されました。

コードの自動補完機能は、タイピングミスや構文エラーの防止にも役立ちます。

繰り返し書くようなコードパターンは、AIが瞬時に提案してくれるため、生産性が格段に向上します。

ただし、生成されたコードの品質確認は人間が行う必要があります。

• 定型処理のコード自動生成
• API連携処理の実装
• データベース操作コードの作成
• テストコードの自動生成
• ドキュメントコメントの追加

バグの発見と修正支援

コード生成AIは、既存コードのバグ発見と修正提案にも活用できます。

「このコードの問題点を指摘して」と依頼すれば、潜在的なエラーやセキュリティリスクを検出してくれます。

人間の目では見落としがちなミスも、AIが客観的にチェックします。

みずほフィナンシャルグループでは、生成AIを活用したシステム開発の品質向上プロジェクトを進めています。

設計書のレビューをAIが支援し、記載間違いや漏れを自動検出する仕組みを構築しているそうです。

開発プロセス全体の品質向上に、コード生成AIが貢献しています。

• コードレビューの自動化
• セキュリティ脆弱性の検出
• パフォーマンス改善の提案
• リファクタリング案の提示
• エラーメッセージの解説と修正案

ノーコード・ローコード開発の実現

コード生成AIは、プログラミング未経験者でも開発に参加できる環境を生み出しています。

業務の課題を言葉で説明するだけで、解決するためのツールやアプリを作成できるようになりました。

これにより、現場の担当者自身が業務改善ツールを開発する「市民開発」が広がっています。

たとえば、「顧客データをExcelから自動集計するツールが欲しい」という要望を伝えるだけで、対応するコードが生成されます。

IT部門への依頼を待たずに、現場主導で業務効率化を進められるのです。

ただし、本格的なシステム開発には専門知識が必要であり、AIはあくまで補助ツールとして活用するのが適切です。

• 社内業務の自動化ツール作成
• データ集計・分析スクリプト
• 簡易的なWebアプリケーション
• 業務フローの自動化
• 定型作業のバッチ処理

業界別の活用事例

生成AIは、業界を問わずさまざまな分野で活用が進んでいます。

各業界の課題や業務特性に合わせた独自の活用方法が次々と生まれています。

ここからは、具体的な企業事例をもとに、業界別の生成AI活用状況を紹介します。

自社の業界に近い事例を参考にすることで、導入のイメージを具体化できるでしょう。

業界	主な活用領域	期待される効果
製造業	設計支援、品質管理	開発期間短縮、品質向上
小売・EC	商品企画、顧客対応	企画時間90%削減
金融・保険	文書作成、データ分析	月22万時間削減
教育・研修	教材作成、学習支援	個別最適化学習
自治体・行政	住民対応、文書処理	業務効率化

製造業での活用

製造業では、設計支援や品質管理の分野で生成AIの活用が進んでいます。

パナソニックホールディングスでは、電動シェーバーのモーター設計にAIを導入しました。

AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して出力が15%高いという成果を上げています。

西松建設では、建設コストの予測に生成AIを活用しています。

物価変動に影響するニュースや統計を分析し、精度の高いコスト予測を実現しています。

このように、製造業では設計から原価管理まで幅広い領域でAI活用が広がっています。

• 製品設計の自動化・最適化
• 建設コストの予測分析
• 品質検査の自動化
• 設備保全の予知保全
• 技術文書の自動生成

小売・ECでの活用

小売・EC業界では、商品企画や顧客対応に生成AIが活用されています。

セブンイレブン・ジャパンでは、生成AIの導入により商品企画の時間を最大90%削減しました。

店舗の販売データやSNSの反応を分析し、新商品の企画を迅速に行っています。

ウォルマートでは、生成AIを活用した商品検索・提案機能をアプリに導入しました。

「ユニコーンをテーマにした子供のパーティー準備」といった抽象的な要望に対し、関連商品をまとめて提案してくれます。

顧客体験の向上と業務効率化を両立する好例と言えるでしょう。

• 商品企画の効率化
• 商品説明文の自動生成
• パーソナライズされた商品提案
• カスタマーサポートの自動化
• 需要予測と在庫最適化

金融・保険での活用

金融・保険業界は、大量の文書処理が発生するため生成AIとの相性が良い分野です。

三菱UFJ銀行では、生成AI導入により月22万時間分の労働時間削減が可能との試算を発表しています。

稟議書の作成や社内文書のドラフト作成が効率化されるためです。

りそなホールディングスでは、銀行業務での生成AI適用領域を探索する共同研究プロジェクトを進めています。

データサイエンティストがLLMを業務に活用できる人材へとスキルアップする取り組みも行っています。

金融機関ならではのセキュリティ要件を満たしながら、着実に活用を広げている好例です。

• 稟議書・社内文書の自動作成
• 顧客向け提案資料の生成
• コンプライアンスチェック支援
• 市場分析レポートの作成
• コールセンター対応の効率化

教育・研修での活用

教育・研修分野では、個別最適化された学習支援に生成AIが活用されています。

学習者一人ひとりの理解度に合わせたカスタマイズされた教材や問題を生成できるようになりました。

従来の画一的な教育から、パーソナライズされた学習体験への転換が進んでいます。

企業研修においても、eラーニング教材の作成効率化に生成AIが貢献しています。

ナレーション付き動画教材を社内で制作できるようになり、外注コストの削減につながっています。

新入社員研修から専門スキル教育まで、幅広い場面で活用が広がっています。

• 個別最適化された学習教材の作成
• 練習問題の自動生成
• 学習進捗に応じた解説提供
• eラーニングコンテンツの制作
• 研修効果の分析・レポート

自治体・行政での活用

自治体・行政機関でも、生成AIの導入が進んでいます。

住民からの問い合わせ対応や定型的な文書作成の効率化に活用されるケースが増えています。

限られた職員数で行政サービスの質を維持・向上させるため、AIの力を借りる自治体が増加中です。

三重県農業研究所では、農家の知識習得を支援する農業用生成AIの実証実験を開始しています。

専門知識を持つ職員が不在でも、AIが代わりに相談対応できる仕組みを構築しています。

地域の課題解決に生成AIを活用する先進的な取り組みとして注目されています。

• 住民向けチャットボットの導入
• 行政文書の作成支援
• 議会議事録の作成効率化
• 多言語での情報発信
• 政策立案のためのデータ分析

業務へのAI導入をお考えなら、生成AIの活用支援に実績のある専門企業に相談することをおすすめします。

名古屋のWebコンサルティング会社である株式会社エッコでは、企業のデジタル活用を幅広くサポートしています。

生成AIにできないこと・苦手なこと

生成AIは万能ではありません。

得意な領域と苦手な領域を正しく理解することで、適切な活用が可能になります。

過度な期待は失敗のもとです。

AIの限界を知った上で、人間との役割分担を設計することが成功の秘訣です。

ここからは、生成AIが苦手とする領域を具体的に見ていきましょう。

苦手な領域	理由	対処法
最新情報	学習データに含まれない	人間による確認
正確性保証	ハルシネーションのリスク	ファクトチェック必須
独自の創造性	学習データの組み合わせ	人間の発想と併用
倫理的判断	常識・価値観の欠如	最終判断は人間

リアルタイムの最新情報

生成AIは、学習データに含まれない最新情報を正確に回答することができません。

学習のタイミング以降に起きた出来事については、AIは知識を持っていないのです。

たとえば、「今日のニュース」や「今週の株価」といった質問には正確に答えられません。

リアルタイム情報が必要な業務では、生成AIの回答をそのまま信用するのは危険です。

最新データは人間が別途確認した上で、AIの出力と組み合わせる運用が必要です。

一部のツールはインターネット検索機能を備えていますが、それでも情報の鮮度には限界があります。

• 今日発表されたニュースや統計
• リアルタイムの市場動向
• 最新の法改正や制度変更
• 現在進行中のイベント情報
• 直近の人事異動や組織変更

100%正確な情報提供

生成AIは、事実と異なる情報をもっともらしく出力することがあります。

この現象は**「ハルシネーション」**と呼ばれ、生成AIの大きな課題のひとつです。

AIが自信満々に回答していても、内容が間違っている可能性は常にあります。

2022年の台風15号豪雨の際には、生成AIで作られた偽の災害画像がSNSで拡散され、混乱を招きました。

AIが出力した情報は必ず人間がファクトチェックすることが不可欠です。

とくに対外的に公開する情報については、複数の情報源で確認する習慣をつけましょう。

• 数値データや統計情報
• 人物の経歴や発言内容
• 歴史的事実や年号
• 法的な解釈や規制内容
• 科学的な知見や研究結果

創造性の完全な代替

生成AIは、学習データの組み合わせから新しいコンテンツを生み出します。

しかし、人間のような直感やひらめき、感情にもとづく創造はできません。

AIが生成するものは、あくまで過去のデータのパターンから導き出された結果です。

本当に革新的なアイデアや、時代を変えるような発想は、人間にしか生み出せません。

AIを「アイデアの幅出しツール」として活用し、最終的な創造は人間が行う分担が効果的です。

芸術的な表現や感動を呼ぶコンテンツの制作には、人間の感性が不可欠です。

• 斬新なビジネスモデルの発想
• 感情に訴える芸術作品の創作
• 文化や時代を超えた普遍的価値の創造
• 倫理的・哲学的な問いへの回答
• 人生経験にもとづく深い洞察

人間の判断が必要な業務

生成AIには、常識や倫理観が備わっていません。

そのため、最終的な意思決定や責任を伴う判断をAIに任せることはできません。

AIが「合理的」と判断したことが、人間の価値観からは受け入れられないケースもあります。

たとえば、人事評価や解雇の判断、法的な意思決定などは人間が行うべき領域です。

AIの提案を参考にしつつ、最終判断は人間が下すという原則を守ることが重要です。

とくに、人の人生に大きな影響を与える判断においては、AIへの過度な依存は避けるべきです。

• 採用・解雇の最終判断
• 法的責任を伴う意思決定
• 顧客との信頼関係構築
• 危機管理時の対応判断
• 組織の戦略的方向性の決定

生成AI活用を始めるためのステップ

生成AIを効果的に活用するには、計画的な導入が欠かせません。

いきなり全社展開するのではなく、段階的に進めることで失敗リスクを減らせます。

ここでは、生成AI活用を始めるための基本的なステップを紹介します。

まずは、自社の業務を棚卸しすることから始めましょう。

どの業務にどれだけの時間がかかっているかを可視化し、生成AIで効率化できそうな領域を特定します。

定型的で反復的な作業ほど、AI活用の効果が出やすい傾向があります。

次に、小規模な試験導入を行います。

一部の部署や特定の業務に限定してAIツールを導入し、効果と課題を検証します。

この段階で運用ルールや注意点を整理しておくと、本格展開がスムーズです。

試験導入で得られた知見をもとに、社内ガイドラインを策定します。

機密情報の取り扱いや、AI出力の確認プロセスなどを明文化しておくことが重要です。

従業員が安心して活用できる環境を整えましょう。

最後に、全社への展開と継続的な改善を行います。

生成AI技術は日々進化しているため、定期的な見直しとアップデートが必要です。

活用事例を社内で共有し、ノウハウを蓄積していく仕組みも整えましょう。

• ステップ1：業務の棚卸しと効率化余地の特定
• ステップ2：小規模な試験導入で効果検証
• ステップ3：運用ルールとガイドラインの策定
• ステップ4：本格展開と継続的な改善
• ステップ5：社内ノウハウの蓄積と共有

自社だけでの導入が難しい場合は、外部の専門家に相談するのも有効な選択肢です。

名古屋を拠点とする株式会社エッコは、Webコンサルティングを通じて企業のデジタル活用を支援しています。

生成AIの導入から活用定着まで、ビジネスの成長に寄り添ったサポートを提供しています。

まとめ

本記事では、生成AIでできることを種類別・業務別に詳しく解説してきました。

テキスト生成から画像・動画・音声・プログラムコードまで、生成AIの活用範囲は驚くほど広いことがおわかりいただけたでしょう。

すでに多くの企業が生成AIを導入し、業務効率化や新たな価値創出を実現しています。

一方で、生成AIには苦手な領域もあることを忘れてはいけません。

最新情報への対応、正確性の保証、創造性の完全な代替、人間の判断を要する業務などはAIの限界です。

AIの特性を理解した上で、人間との適切な役割分担を設計することが成功の鍵です。

生成AIは、使い方次第で強力な業務パートナーとなります。

まずは小さな業務から試してみて、自社に合った活用方法を見つけていきましょう。

段階的に導入範囲を広げることで、着実に成果を積み上げられます。

生成AI活用の第一歩を踏み出すなら、専門家のサポートを受けることも検討してみてください。

名古屋のWebコンサルティング会社株式会社エッコでは、企業のデジタル活用を幅広く支援しています。

業務へのAI導入から効果的な活用定着まで、ビジネスの成長をトータルでサポートいたします。

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