生成AI業務活用事例15選｜業種・部門別に成功例を紹介 | 名古屋でホームページ制作、Web制作なら株式会社エッコ

「生成AIを業務に活用したいけれど、具体的にどう使えばいいかわからない」とお悩みではありませんか。

ChatGPTの登場以降、生成AIはビジネスシーンで急速に普及しています。製造業での設計支援から金融機関の審査業務まで、その活用範囲は年々拡大しているのです。

しかし、多くの企業担当者が「自社の業務にどう適用すればよいのか」という疑問を抱えています。実際に成果を出している企業は、明確な目的を持ち、段階的に導入を進めているという共通点があります。

本記事では、製造業・金融業・小売業・IT業界といった業種別の事例と、営業・バックオフィス・マーケティング・開発といった部門別の事例を合わせて15選ご紹介します。導入ステップやリスク対策まで網羅していますので、自社での活用イメージを具体的につかむことができるでしょう。

生成AIの業務活用を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。

生成AIの業務活用が進む背景

生成AIをビジネスに取り入れる企業が増えています。この動きは一時的なトレンドではなく、企業の競争力を左右する重要な経営課題として認識されるようになりました。ここでは、なぜ今これほど生成AIの業務活用が注目されているのか、その背景を解説します。

導入率の推移と最新動向

日本企業における生成AIの導入は、2023年以降急速に進んでいます。総務省が発表した「令和6年版情報通信白書」によると、**日本企業の生成AI利用率は46.8%**に達しています。これは前年と比較して大幅な増加であり、企業のAI活用への関心の高さを示しています。

業種別に見ると、情報通信業や金融業での導入が先行している状況です。一方で、製造業や小売業でも活用事例が増えており、業界を問わず導入の波が広がっています。

企業規模による違いも見られます。大企業では専門部署を設置して全社的に推進するケースが多く、中小企業ではまず特定の業務から試験的に導入するパターンが一般的です。

情報通信業：システム開発やカスタマーサポートでの活用が進む
金融業：審査業務や文書作成での導入が加速
製造業：設計支援や品質管理への応用が拡大
小売業：需要予測や広告制作での活用が増加
サービス業：問い合わせ対応や予約管理での導入が進行

2025年以降は、単なる文章生成にとどまらず、AIエージェントとして自律的に業務を遂行する活用方法も広がると予測されています。企業の導入検討においては、最新動向を把握しながら自社に適した活用方法を見極めることが重要です。

業務効率化への期待と実績

生成AIの導入によって、多くの企業が具体的な成果を上げています。 パナソニックコネクトでは、AIアシスタント導入により年間44.8万時間の労働時間削減を達成しました。この数字は、生成AIが単なる補助ツールではなく、業務変革の原動力になりうることを示しています。

期待される効果と実績を整理すると、以下のような傾向が見られます。

期待される効果	代表的な実績
文書作成時間の短縮	資料作成が従来の半分以下の時間で完了
問い合わせ対応の効率化	社内問い合わせを30%以上削減した企業も
意思決定のスピード向上	情報収集・分析の自動化で検討時間を圧縮
人的ミスの低減	定型業務の自動化でヒューマンエラーを防止
属人化の解消	ナレッジの共有・活用が容易に

特に注目すべきは、定型業務から知的業務への人材シフトが実現している点です。単純作業をAIに任せることで、従業員がより創造的な業務に集中できる環境が整います。

ただし、すべての企業が期待どおりの成果を得ているわけではありません。導入目的が曖昧だったり、現場への浸透が不十分だったりすると、投資に見合った効果が得られないケースもあります。成功している企業に共通するのは、明確なKPIを設定し、継続的に改善を重ねているという姿勢です。

活用が広がる業務領域

生成AIの活用領域は、当初の文章生成から大きく広がっています。現在では、テキスト生成にとどまらず、画像・動画・音声・プログラムコードなど多様なコンテンツ生成に対応可能です。この技術の進化が、さまざまな業務領域への応用を可能にしています。

具体的な活用領域を見ると、社内向け業務と社外向け業務の両方で導入が進んでいます。社内向けでは、社内問い合わせ対応やナレッジ管理、議事録作成などが代表的です。社外向けでは、カスタマーサポートやマーケティングコンテンツの作成、営業資料の自動生成などが挙げられます。

文書作成：メール、報告書、議事録、マニュアルなど
データ分析：市場調査、競合分析、売上予測など
クリエイティブ制作：広告バナー、SNS投稿、動画コンテンツなど
プログラミング支援：コード生成、レビュー、バグ修正など
顧客対応：チャットボット、FAQ作成、問い合わせ分類など

特に最近は、**複数の業務を横断的に自動化する「AIエージェント」**への注目が高まっています。単一の作業を代行するだけでなく、一連の業務フローを自律的に処理する仕組みが実用化されつつあります。

自社での活用を検討する際は、まず現在の業務フローを棚卸しし、どの領域で効果が見込めるかを見極めることが重要です。業務への生成AI導入をお考えの場合は、Webコンサルティングの専門家に相談することで、自社に最適な活用方法を見つけやすくなります。

業種別の生成AI活用事例

ここからは、実際に生成AIを業務に活用している企業の事例を業種別にご紹介します。製造業、金融業、小売・流通業、IT・通信業の4つの業種から、特に成果を上げている代表的な取り組みを取り上げます。自社の業種に近い事例を参考に、導入イメージを具体化してください。

製造業の活用事例

製造業では、設計業務や品質管理において生成AIの活用が進んでいます。従来は熟練技術者の経験に頼っていた判断をAIが支援することで、技術継承の課題解決にもつながっています。ここでは、製造業における3つの先進事例をご紹介します。

トヨタ自動車（AIエージェントシステム）

トヨタ自動車は、生成AIを活用した「AIエージェントシステム」の開発を進めています。このシステムは、複数のAIが連携して業務を自律的に遂行するという先進的な取り組みです。

従来の生成AI活用は、人間が指示を出してAIが応答する形式が一般的でした。しかしAIエージェントでは、AIが自ら判断し、必要な情報を収集し、タスクを完了するまで自動で処理を続けます。

トヨタでは、このシステムを設計業務や生産管理などに応用することを目指しています。膨大な設計データや過去の知見をAIが学習し、最適な設計案を提案する仕組みです。

従来の方式：人間がAIに質問し、AIが回答を返す
AIエージェント：AIが目標を理解し、自律的に作業を遂行する
期待される効果：設計リードタイムの短縮、人的リソースの最適配置
今後の展望：製造現場全体への展開を視野に開発を推進

この取り組みは、製造業における生成AI活用の次のステージを示す事例として注目されています。単なる業務支援ツールではなく、業務そのものを担うパートナーとしてのAI活用が始まっています。

パナソニック（モーター設計）

パナソニックは、モーター設計業務に生成AIを導入しています。 設計条件を入力するとAIが最適な設計案を自動生成するという仕組みを構築しました。

モーター設計は、出力や効率、サイズなど複数の要件を同時に満たす必要がある複雑な業務です。従来は熟練エンジニアが試行錯誤を繰り返しながら最適解を見つけていました。この作業をAIが支援することで、設計期間の大幅な短縮を実現しています。

具体的な成果として、設計検討にかかる時間が従来の数分の1に短縮されたと報告されています。エンジニアは単純な計算作業から解放され、より創造的な業務に集中できるようになりました。

項目	従来の方式	AI導入後
設計案の作成	手作業で複数案を検討	AIが自動で最適案を提示
検討時間	数日から数週間	数時間から数日
エンジニアの役割	計算と検証の繰り返し	AIの提案を評価・判断
知見の活用	個人の経験に依存	過去データから学習したAIが活用

この事例は、設計業務の標準化と効率化を同時に実現した好例といえます。技術者不足が課題となっている製造業において、AIによる設計支援は今後さらに広がると予想されます。

六甲バター（AI画像検査）

六甲バターは、チーズ製品の品質検査にAI画像認識技術を導入しています。 製品の外観をカメラで撮影し、AIが瞬時に良品・不良品を判定する仕組みです。

食品製造では、製品の品質を均一に保つことが重要な課題です。従来は検査員が目視でチェックしていましたが、判断基準のばらつきや見落としのリスクがありました。 AI画像検査の導入により、検査精度の向上と検査員の負担軽減を両立しています。

導入にあたっては、大量の製品画像をAIに学習させることで判定精度を高めました。良品と不良品のパターンをAIが学習し、人間の目では見落としやすい微細な異常も検出できるようになっています。

検査速度：人間の目視検査より大幅に高速化
検査精度：判断基準が統一され、見落としリスクが低減
24時間稼働：人員に依存せず安定した品質管理が可能
データ蓄積：検査結果の記録・分析で継続的な改善につなげる

この事例は、食品製造における品質管理のDX化を示す代表例です。製造業全般において、画像認識AIによる検査自動化は導入しやすい領域として広がりを見せています。

金融業の活用事例

金融業界では、審査業務や文書作成、社内コミュニケーションなど幅広い領域で生成AIの活用が進んでいます。膨大な書類処理や複雑な判断が求められる業務特性から、AI導入による効率化効果が大きい業界といえます。ここでは、3つの銀行グループにおける先進事例をご紹介します。

三菱UFJ銀行（AI上司）

三菱UFJ銀行は、「AI上司」と呼ばれる独自のAIシステムを開発しています。このシステムは、行員の業務判断をAIがサポートするという画期的な取り組みです。

銀行業務では、さまざまな規定やルールに基づいた判断が求められます。新人行員が上司に確認していた内容を、AIが即座に回答できる仕組みを構築しました。これにより、上司の時間を節約しながら、行員の自己解決力を高めることを目指しています。

具体的には、社内規定や業務マニュアル、過去の事例などをAIに学習させています。行員が質問を入力すると、AIが関連する情報を検索し、適切な回答を生成します。

機能	内容
質問応答	業務に関する疑問にAIが即座に回答
規定検索	膨大な社内規定から該当箇所を自動抽出
事例参照	過去の類似事例を提示して判断を支援
学習機能	新しい情報を継続的に取り込み精度向上

この取り組みは、金融機関における人材育成と業務効率化の両立を目指す事例として注目されています。ベテラン行員のノウハウをAIに蓄積することで、組織全体の知識レベル向上にも貢献しています。

横浜銀行（融資審査支援）

横浜銀行は、融資審査業務に生成AIを活用しています。 企業の決算書や事業計画書を分析し、審査に必要な情報を自動で抽出・整理する仕組みです。

融資審査では、申込企業の財務状況や事業内容を詳細に分析する必要があります。従来は審査担当者が書類を読み込み、手作業で情報を整理していました。この作業をAIが支援することで、審査のスピードアップと品質向上を実現しています。

具体的な効果として、審査書類の作成時間が大幅に短縮されています。担当者はAIが整理した情報をもとに、より高度な判断業務に集中できるようになりました。

書類分析：決算書や計画書からAIが重要情報を自動抽出
情報整理：審査に必要な項目を定型フォーマットに整理
リスク評価：過去データをもとに財務リスクを分析
報告書作成：審査報告書のドラフトをAIが自動生成

この事例は、専門性の高い金融業務においてもAI活用が可能であることを示しています。人間の判断が必要な領域はそのままに、定型作業をAIに任せる役割分担が成功のポイントです。

SMBCグループ（SMBC-GAI）

SMBCグループは、グループ共通の生成AIプラットフォーム「SMBC-GAI」を展開しています。 全グループ社員が安全に生成AIを活用できる環境を整備した事例です。

金融機関では、顧客情報や機密データを扱うため、セキュリティへの配慮が特に重要です。 SMBC-GAIは、外部への情報漏洩リスクを抑えながら生成AIを活用できる仕組みとして開発されました。

グループ全体で数万人規模の社員が利用しており、業務効率化に貢献しています。文書作成やデータ分析、アイデア出しなど、幅広い用途で活用されています。

セキュリティ：金融機関の基準を満たす安全な環境を構築
全社展開：グループ横断で統一的なAI活用を推進
継続改善：利用状況を分析し、機能を順次拡充
ガイドライン：適切な利用のためのルールを整備

この事例は、大規模組織における生成AI導入のモデルケースとして参考になります。セキュリティとガバナンスを確保しながら、全社的な活用を推進するアプローチが特徴です。

小売・流通業の活用事例

小売・流通業では、需要予測や広告制作において生成AIの活用が進んでいます。消費者の購買行動を分析し、最適なタイミングで適切な商品を届けるという業界課題に、AIが新たな解決策を提供しています。ここでは、2つの代表的な事例をご紹介します。

セブン-イレブン（AI発注システム）

セブン-イレブンは、店舗の発注業務にAIを活用しています。 過去の販売データや天候、イベント情報などをAIが分析し、最適な発注量を提案する仕組みです。

コンビニエンスストアでは、商品の欠品と廃棄のバランスを取ることが重要な課題です。欠品は販売機会の損失につながり、過剰発注は廃棄ロスを生みます。 AI発注システムの導入により、このバランスの最適化を図っています。

店舗スタッフは、AIの提案を参考にしながら最終的な発注判断を行います。経験の浅いスタッフでも、AIのサポートにより適切な発注が可能になりました。

分析データ	活用方法
過去の販売実績	曜日・時間帯ごとの需要パターンを予測
天候情報	気温や天気による購買行動の変化を反映
周辺イベント	近隣の催事や行事による需要増を予測
新商品情報	類似商品の実績から初動を予測

この事例は、小売業における需要予測AIの代表例として広く知られています。発注業務の効率化と同時に、食品ロス削減という社会課題への貢献も期待されています。

パルコ（AI広告）

パルコは、生成AIを活用した広告クリエイティブの制作に取り組んでいます。 2023年の「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」では、人物や背景、映像、ナレーション、音楽までAIで生成した広告を公開しました。

従来の広告制作では、撮影やデザイン、編集などに多くの時間とコストがかかっていました。生成AIの活用により、これらの工程を大幅に効率化できる可能性が示されました。

この広告は大きな話題を呼び、「デジタル・コンテンツ・オブ・ジ・イヤー」で優秀賞を受賞しています。 AIを活用しながらもクリエイティブの品質を追求した姿勢が評価されました。

企画立案：AIとクリエイターが協働してコンセプトを策定
ビジュアル制作：画像生成AIで人物や背景を作成
音声・音楽：ナレーションやBGMもAIで生成
話題性：先進的な取り組みとしてメディアでも注目

この事例は、広告クリエイティブ制作における生成AI活用の可能性を示しています。今後は、AIと人間のクリエイターがどう協働していくかが重要なテーマになるでしょう。

IT・通信業の活用事例

IT・通信業界は、生成AI活用において最も先行している業界の一つです。技術への理解が深い人材が多く、自社の業務改善だけでなく、サービス開発への応用も積極的に進められています。ここでは、2つの代表的な事例をご紹介します。

LINEヤフー（GitHub Copilot導入）

LINEヤフーは、エンジニアの開発業務に「GitHub Copilot」を全社導入しています。 AIがコードの候補を自動提案し、開発者の作業をサポートする仕組みです。

GitHub Copilotは、開発者がコードを書いている途中で次の行を予測して提案します。定型的なコードやよく使われるパターンを自動で補完してくれるため、入力の手間が大幅に削減されます。

LINEヤフーでは、全エンジニアを対象にこのツールを導入しました。導入後の調査では、コーディング時間の短縮や作業効率の向上が報告されています。

コード補完：書きかけのコードの続きをAIが予測・提案
関数生成：コメントから意図を読み取りコードを自動生成
エラー検出：潜在的な問題箇所をAIが指摘
学習曲線：新しい言語やフレームワークの習得をサポート

この事例は、ソフトウェア開発における生成AI活用の標準的なアプローチを示しています。開発者の生産性向上は、企業のDX推進において重要な要素です。

パナソニックコネクト（AIアシスタント）

パナソニックコネクトは、全社員を対象としたAIアシスタント「ConnectAI」を導入しています。 ChatGPTの技術を基盤とし、社員の日常業務を幅広くサポートする仕組みです。

2023年から国内全社員約12,000人への展開を開始し、継続的に活用を推進しています。メール作成、議事録作成、情報検索、アイデア出しなど、さまざまな業務で活用されています。

導入効果として、年間44.8万時間の労働時間削減を達成したと発表されています。社員からは「日常業務がよりスムーズになった」という声が多く寄せられています。

活用シーン	具体的な使い方
メール作成	下書きの生成や文面のブラッシュアップ
議事録作成	会議メモからの要約・整理
情報検索	社内資料の検索・要約
アイデア出し	企画のブレインストーミング
翻訳	海外拠点とのコミュニケーション支援

この事例は、全社規模での生成AI導入のモデルケースとして注目されています。導入だけでなく、定着化と継続的な改善に取り組んでいる点が成功の要因といえます。

部門別の生成AI活用事例

ここからは、部門別の視点で生成AI活用事例をご紹介します。営業、バックオフィス、マーケティング、開発の4部門において、業務特性に応じたAI活用の方法を解説します。自社の担当部門に近い事例を参考にしてください。

営業部門の活用

営業部門では、顧客対応や資料作成など、コミュニケーションに関わる業務で生成AIの活用が進んでいます。 営業担当者がより多くの時間を顧客との対話に使える環境づくりが目的です。ここでは、具体的な活用事例をご紹介します。

日清食品（NISSIN AI-chat）

日清食品は、全社員を対象としたAIチャットツール「NISSIN AI-chat」を導入しています。セールス部門では、約30の業務で生成AIを活用する体制を構築しました。

導入当初は社内への浸透が課題でしたが、セールス部門と連携してプロジェクトを推進しました。全国8拠点からメンバーを集め、現場で実際に使える活用方法を検討しています。

特徴的なのは、100種類以上のプロンプトテンプレートを用意している点です。誰でも高いクオリティの回答を得られるよう、使い方を標準化しています。

売り場企画：新しい販促アイデアの創出
資料作成：提案書や報告書のドラフト作成
市場調査：競合情報や業界トレンドの収集
文章校正：メールや文書のブラッシュアップ

この事例は、営業部門全体で生成AIを活用するための仕組みづくりとして参考になります。ツールを導入するだけでなく、現場が使いやすい環境を整えることが成功のポイントです。

営業資料・提案書の自動生成

営業資料や提案書の作成は、多くの営業担当者にとって時間のかかる業務です。生成AIを活用することで、資料作成の時間を大幅に短縮できます。

具体的には、顧客情報や商談内容を入力すると、AIが提案書のたたき台を自動生成する仕組みです。営業担当者は、AIが作成したドラフトをもとに修正・加筆を行います。

この方法のメリットは、「白紙から作り始める」という心理的なハードルを下げられる点です。たたき台があることで、作業に取り掛かりやすくなります。

従来の作成方法	AI活用後
過去資料を参考に一から作成	AIがドラフトを自動生成
作成に数時間から1日	修正作業のみで数十分
担当者のスキルに依存	一定の品質を確保しやすい
定型的な作業に時間を取られる	顧客対応に集中できる

営業部門での生成AI活用は、個人の生産性向上から始めやすい領域です。まずは資料作成など、効果を実感しやすい業務から試験的に導入することをおすすめします。

バックオフィスの活用

バックオフィス部門は、社内問い合わせ対応や事務処理など、定型業務が多い領域です。生成AIの導入により、問い合わせ対応の自動化や業務効率化を実現している企業が増えています。ここでは、具体的な活用事例をご紹介します。

江崎グリコ（社内問い合わせ対応）

江崎グリコは、社内向けのAIチャットボットを導入し、問い合わせ対応を効率化しています。 年間1.3万件以上あった問い合わせを約31%削減することに成功しました。

導入の背景には、「顔を知っている担当者に質問する文化」がありました。社員が気軽に質問できる反面、対応する側の負担が大きくなっていたのです。

そこで、人事や総務など各部門がまとめたFAQをAIチャットボットに反映しました。社内ポータルのトップに設置し、何かあればまずAIに聞く流れを定着させています。

対象範囲：人事、総務、経理など複数部門の問い合わせに対応
導入効果：システム部門への問い合わせを約31%削減
運用方法：各部門がFAQを随時更新して精度を向上
今後の展開：専門分野別のチャットボット新設を検討

この事例は、社内問い合わせのAI自動化における成功例として参考になります。現場の負担軽減と、社員の自己解決力向上の両方を実現している点がポイントです。

勤怠管理のAIサポート

勤怠管理業務においても、生成AIの活用が始まっています。 AIチャットボットが毎日社員に質問を投げかけ、勤務状況を自動で収集するという仕組みです。

従来の勤怠管理では、社員が自分で出退勤を記録する必要がありました。 AIチャットボットを活用することで、より自然な形で勤務情報を収集できます。

さらに、収集したデータをもとに、AIが働き方の改善アドバイスを行う取り組みもあります。残業が続いている社員には、早めの退勤を促すメッセージを送るといった活用方法です。

データ収集：毎朝の簡単な質問で勤務場所や予定を把握
集計自動化：入力されたデータを自動で集計・レポート化
リアルタイム把握：社員の勤務状況をいつでも確認可能
改善提案：働き方のパターンを分析してアドバイス

この活用方法は、勤怠管理の効率化と働き方改革の両立を目指す取り組みです。バックオフィス業務のAI活用は、他部門への展開もしやすい領域といえます。

マーケティング部門の活用

マーケティング部門では、広告制作やコンテンツ企画において生成AIの活用が進んでいます。 クリエイティブの作成スピード向上やアイデア出しの効率化に効果を発揮します。ここでは、具体的な活用事例をご紹介します。

大日本除虫菊（AI広告映像）

大日本除虫菊は、殺虫剤「キンチョール」の広告映像を生成AIで制作しました。 実写では実現が難しい表現をAIで再現したことが話題となりました。

この広告では、ユニークな演出や予想外の展開をAIの力で実現しています。従来の実写撮影では予算や技術的な制約があった表現も、AIを活用することで可能になりました。

制作においては、AIクリエイターと協働してコンセプトを練り上げています。 AIの提案を取り入れながら、ブランドのトーンに合った表現を追求しました。

従来の制作方法	AI活用後
実写撮影が基本	CGやAI生成映像も選択肢に
予算による表現の制約	発想次第で多様な表現が可能
制作に数週間から数ヶ月	制作期間の短縮が可能
大規模な撮影体制が必要	少人数でも制作可能

この事例は、広告クリエイティブにおけるAI活用の新しい可能性を示しています。ブランドの個性を活かしながら、AIを効果的に活用する方法として参考になります。

コンテンツ企画・クリエイティブ生成

マーケティング部門では、コンテンツ企画やクリエイティブ制作の効率化にAIを活用できます。 アイデア出しから素材制作まで、幅広い工程で生成AIが活躍しています。

具体的な活用シーンとして、SNS投稿の企画立案があります。投稿テーマやキャプション案をAIに提案させることで、担当者のネタ切れを防げます。

また、広告バナーやサムネイル画像の制作にも活用されています。画像生成AIを使って複数のデザイン案を作成し、その中から最適なものを選ぶ方法です。

企画立案：キャンペーンアイデアのブレインストーミング
コピー作成：キャッチコピーや広告文のたたき台作成
画像制作：SNS投稿用画像やバナーの素案作成
リサーチ：市場動向や競合情報の収集・分析

マーケティング部門でのAI活用を検討している場合は、専門家への相談がおすすめです。株式会社エッコでは、Webマーケティングの知見を活かしたAI導入支援を行っています。

開発部門の活用

開発部門では、プログラミング支援や設計業務の効率化において生成AIの活用が進んでいます。 エンジニアの生産性向上と品質確保の両立を目指す取り組みが広がっています。ここでは、具体的な活用事例をご紹介します。

コード生成・レビュー支援

ソフトウェア開発において、コード生成AIの活用が標準的になりつつあります。 開発者が書こうとしているコードをAIが予測し、候補を提示するという仕組みです。

代表的なツールとして、GitHub CopilotやAmazon CodeWhispererなどがあります。これらのツールは、コーディング中にリアルタイムで次のコードを提案します。

活用のメリットは、定型的なコードを書く時間を短縮できる点です。よく使われるパターンやボイラープレートコードをAIが自動補完してくれます。

コード補完：書きかけのコードの続きを予測して提案
関数生成：コメントや関数名から内容を推測してコードを生成
テスト作成：既存コードに対するテストコードを自動生成
コードレビュー：潜在的な問題や改善点をAIが指摘

一方で、AIが生成したコードをそのまま使うことへの注意も必要です。 生成されたコードの品質確認は、人間のエンジニアが行うことが前提です。

大林組（設計業務効率化）

大林組は、建築設計業務に生成AIを活用しています。 過去の設計データを学習したAIが、新規プロジェクトの設計案を提案する仕組みです。

建築設計では、過去の事例やノウハウを参考にすることが多くあります。しかし、膨大な過去データから最適な参考事例を探すのは時間がかかる作業でした。

AIを活用することで、設計条件に合った過去事例を瞬時に検索できるようになりました。さらに、複数の設計案を自動生成し、比較検討のたたき台として活用しています。

活用シーン	効果
過去事例の検索	膨大なデータから最適な参考事例を瞬時に抽出
設計案の生成	条件に基づいて複数のデザイン案を自動作成
図面の作成	定型的な図面要素の自動生成
仕様書作成	設計内容に基づく文書の自動生成

この事例は、建設業における設計業務のDX化を示す代表例です。技術継承や人材不足の課題を抱える業界において、AI活用は有効な解決策となっています。

生成AI活用で成果を出す企業の共通点

これまで紹介してきた事例を分析すると、成果を出している企業にはいくつかの共通点があります。 導入前の準備から運用フェーズまで、一貫した取り組みを行っているのが特徴です。ここでは、成功企業に共通する4つのポイントを解説します。

明確な目的設定と課題の特定

成功している企業は、「なぜ生成AIを導入するのか」という目的を明確にしています。 漠然と「業務効率化」を掲げるのではなく、具体的な課題と目標を設定しているのが特徴です。

目的が曖昧なまま導入すると、ツールを入れただけで成果につながらないケースが多くあります。「何を解決したいのか」「どの程度の効果を期待するのか」を事前に明確化することが重要です。

効果的な目的設定のためには、現状の業務フローを棚卸しする作業が欠かせません。どの業務に時間がかかっているのか、どこにボトルネックがあるのかを可視化します。

課題の洗い出し：現状の業務における問題点を整理
優先順位の設定：解決すべき課題に優先順位をつける
目標の数値化：削減時間や効率化率など具体的なKPIを設定
効果測定の計画：導入後にどう評価するかを事前に決定

このプロセスを丁寧に行うことで、導入後の効果測定もしやすくなります。 「何が改善されたか」を客観的に評価できる体制を整えることが成功への第一歩です。

段階的な導入とスモールスタート

成功企業のほとんどが、最初から全社展開するのではなく、小さく始めています。 特定の部門や業務で試験導入し、成果を確認してから範囲を広げるアプローチです。

いきなり大規模に導入すると、想定外の問題が発生したときのリスクが大きくなります。スモールスタートであれば、課題を早期に発見し、柔軟に軌道修正できます。

具体的なステップとしては、まずパイロット部門を選定することから始まります。 AIへの関心が高く、協力的なメンバーがいる部門が適しています。

フェーズ	内容	ポイント
試験導入	特定の部門・業務で小規模に開始	効果検証と課題抽出に集中
改善・調整	フィードバックをもとに運用を改善	現場の声を反映して使いやすく
部門展開	成功事例をもとに他部門へ展開	成功体験を社内で共有
全社展開	全社的な活用推進と定着化	ガイドラインと教育の整備

このアプローチは、リスクを抑えながら着実に成果を積み上げる方法として効果的です。焦らず段階的に進めることが、長期的な成功につながります。

社内教育とリテラシー向上

生成AIは、導入すれば自動的に成果が出るものではありません。 社員がツールを使いこなせるかどうかが、成果を左右する重要な要素です。

成功企業では、導入と同時に社内教育プログラムを整備しています。基本的な使い方だけでなく、効果的なプロンプトの書き方まで教育しているケースが多くあります。

教育の方法としては、集合研修とオンライン学習を組み合わせるのが一般的です。実際の業務を想定したハンズオン形式の研修が、特に効果的とされています。

基礎研修：生成AIの仕組みと基本的な使い方を理解
実践研修：自分の業務に応用する方法を学ぶ
プロンプト研修：効果的な指示の出し方を習得
応用研修：より高度な活用方法を学ぶ

また、社内で活用事例を共有する仕組みも重要です。成功事例を横展開することで、組織全体のリテラシー向上を図ることができます。

セキュリティとガバナンスの整備

生成AIの活用には、セキュリティリスクへの対応が欠かせません。成功企業では、利用ルールの策定やセキュリティ対策を導入と同時に整備しています。

特に注意すべきは、機密情報の取り扱いです。生成AIに入力した情報が、どのように処理されるかを理解した上で利用する必要があります。

多くの企業では、生成AI利用に関するガイドラインを策定しています。「入力してよい情報」「禁止事項」「確認すべきポイント」などを明文化しています。

利用ポリシー：生成AIの使用可能範囲と禁止事項を定義
データ分類：機密レベルに応じた取り扱いルールを設定
出力確認：AIの回答をそのまま使わず人間が確認するルール
監査体制：利用状況を定期的にモニタリングする仕組み

セキュリティとガバナンスの整備は、安心して活用を推進するための基盤です。ルールがあることで、社員も安心してAIを活用できるようになります。

自社で生成AIを導入するステップ

ここまでの事例や成功のポイントを踏まえ、実際に自社で生成AIを導入する際の具体的なステップを解説します。 計画から運用まで、4つの段階に分けて進めることをおすすめします。各ステップで押さえるべきポイントを確認しましょう。

Step1：活用目的と対象業務の選定

最初のステップは、なぜ生成AIを導入するのかという目的の明確化です。 「どの業務の」「どんな課題を」「どの程度改善したいか」を具体化することが重要です。

まずは現在の業務フローを棚卸しし、時間がかかっている作業を洗い出します。その中から、生成AIで効率化できそうな業務を特定していきます。

選定の際には、効果が見えやすい業務から始めることをおすすめします。いきなり複雑な業務に取り組むより、まず小さな成功体験を積むことが大切です。

業務の棚卸し：日常業務を一覧化して時間配分を把握
課題の特定：時間がかかる作業やボトルネックを洗い出す
優先順位付け：効果が見えやすく取り組みやすい業務を選定
目標設定：削減時間や効率化率など具体的なKPIを設定

この段階で関係者との合意形成を図ることも重要です。現場の理解と協力があってこそ、導入は成功します。

Step2：ツール選定と試験導入

目的と対象業務が決まったら、適切なツールを選定します。 目的に合った機能を持ち、セキュリティ要件を満たすツールを選ぶことが重要です。

ツール選定の際には、複数の候補を比較検討することをおすすめします。無料トライアルがあれば、実際の業務で試してみることで使用感を確認できます。

選定後は、小規模なチームで試験導入を行います。パイロット部門のメンバーからフィードバックを収集し、課題を洗い出します。

選定ポイント	確認内容
機能面	目的とする業務に必要な機能があるか
セキュリティ	データの取り扱いやセキュリティ基準を満たすか
コスト	予算に見合った価格設定か、費用対効果は十分か
サポート	導入支援や運用サポートが充実しているか
拡張性	将来的な活用拡大に対応できるか

試験導入の期間は、1〜3ヶ月程度を目安に設定するのが一般的です。この期間で効果検証と課題抽出を行い、次のステップに進む判断材料を集めます。

Step3：効果測定と改善

試験導入の結果をもとに、効果測定と改善を行います。 当初設定したKPIに対して、どの程度達成できたかを客観的に評価します。

効果測定では、定量的な指標と定性的な評価の両方を確認します。作業時間の削減率だけでなく、利用者の満足度や使いやすさも重要な指標です。

測定結果をもとに、必要な改善を行います。プロンプトの最適化やワークフローの見直しなど、運用面での調整が中心となります。

定量評価：作業時間、処理件数、コストなどの数値指標
定性評価：利用者の満足度、使いやすさ、課題感
課題分析：期待どおりの効果が出なかった原因を特定
改善実施：分析結果をもとに運用方法を調整

この段階で成功事例と失敗事例の両方を記録しておくことが重要です。次のステップでの展開や、他部門への横展開に活かすことができます。

Step4：全社展開と運用ルール整備

効果が確認できたら、展開範囲を広げていきます。 成功事例を社内で共有しながら、段階的に利用部門を増やすアプローチが効果的です。

全社展開にあたっては、運用ルールの整備が欠かせません。利用ガイドラインやセキュリティポリシーを明文化し、全社員に周知します。

また、継続的な教育体制の構築も重要です。新しく利用を始める社員向けの研修プログラムを用意しておく必要があります。

ガイドライン策定：利用ルールや禁止事項を明文化
教育プログラム：新規利用者向けの研修を整備
サポート体制：問い合わせ窓口やヘルプデスクを設置
定期見直し：運用状況を踏まえてルールを更新

生成AIの導入は、導入して終わりではなく、継続的に改善を重ねていくものです。利用状況をモニタリングしながら、より効果的な活用方法を追求していきましょう。

業務へのAI導入をお考えの場合は、専門家のサポートを受けることも有効な選択肢です。株式会社エッコでは、名古屋を拠点にWebコンサルティングを提供しており、企業のDX推進を支援しています。

導入時の注意点とリスク対策

生成AIの活用にはメリットが多い一方で、リスクへの対応も欠かせません。 事前にリスクを理解し、適切な対策を講じることで、安全に活用を進められます。ここでは、特に注意すべき3つのポイントを解説します。

機密情報の取り扱い

生成AIを業務で使う際、最も注意すべきは機密情報の取り扱いです。 AIに入力した情報が、どのように処理・保存されるかを理解しておく必要があります。

一般公開されている生成AIサービスでは、入力内容がモデルの学習に使われる場合があります。機密情報を入力すると、意図せず外部に漏洩するリスクがあるのです。

対策としては、まず入力してよい情報の範囲を明確にすることが重要です。機密レベルに応じたルールを策定し、社員に周知徹底します。

入力制限：機密情報や個人情報の入力を禁止するルールを設定
ツール選定：データが学習に使われない設定が可能なツールを選ぶ
環境構築：セキュリティ要件を満たすプライベート環境を構築
監査体制：利用状況を定期的にモニタリングする仕組みを整備

金融機関や医療機関など、機密性の高い情報を扱う業界では、専用環境の構築が推奨されます。 Azure OpenAI Serviceなど、エンタープライズ向けのセキュアな環境を選択する企業が増えています。

生成内容の正確性検証

生成AIは、必ずしも正確な情報を出力するとは限りません。 「ハルシネーション」と呼ばれる、事実と異なる内容を生成する現象が知られています。

特に、具体的な数値や固有名詞、最新の情報については注意が必要です。 AIが自信を持って回答していても、内容が誤っている可能性があります。

対策として、AIの出力をそのまま使用せず、人間が必ず確認するルールを設けることが重要です。「AIの回答は下書きであり、最終確認は人間が行う」という前提で運用します。

リスク	具体例	対策
事実誤認	存在しない情報を事実として提示	一次情報源で確認する
数値の誤り	統計データや計算結果の間違い	元データと照合する
情報の古さ	最新でない情報に基づく回答	最新情報を別途確認する
文脈の誤解	質問の意図と異なる回答	再度質問して確認する