生成AIはいらない？不要論の真相と賢い判断基準

「生成AIなんて、うちには必要ない」

そう感じているあなたは、決して少数派ではありません。

ChatGPTが世界的な話題となって以降、ビジネスの現場では「AIを活用しなければ遅れる」といった声が飛び交っています。しかし実際のところ、日本における生成AIの個人利用率はわずか9.1% にとどまっているのが現状です。つまり、約9割の人がまだ生成AIを日常的に使っていないことになります。

「使い方がよくわからない」「情報が間違っていると聞いた」「今の業務で困っていない」——こうした理由から、生成AIに距離を置いている方は少なくないでしょう。一方で、「本当にこのまま使わなくて大丈夫なのか」という漠然とした不安を抱えている方もいるのではないでしょうか。

この記事では、生成AIが「いらない」と言われる理由を正面から受け止めたうえで、本当に不要なケースと、知らないだけで損をしているケース を切り分けて解説していきます。さらに、自分や自社にとって生成AIが必要かどうかを判断するための具体的なチェックリストもご用意しました。

最後まで読んでいただければ、感情論ではなくデータと事実にもとづいて、あなたにとっての正しい判断 ができるようになるはずです。

Index

生成AIが「いらない」と言われる5つの理由

生成AIを「いらない」と感じる声には、それぞれに根拠があります。頭ごなしに否定するのではなく、まずはなぜ多くの人がそう感じているのかを正確に把握することが大切です。

ここでは、調査データや現場の声をもとに、生成AIが不要とされる代表的な5つの理由をひとつずつ見ていきましょう。

順位	生成AIが「いらない」と言われる理由	背景にある心理
1	使い方がわからず効果を実感できない	何から始めればいいか見当がつかない
2	ハルシネーションによる情報の不正確さ	間違った情報を出されるのが怖い
3	導入コストに見合うリターンが不透明	投資対効果を説明できない
4	セキュリティや情報漏洩への懸念	機密情報が外部に流出するリスク
5	既存の業務フローで問題なく回っている	今のやり方を変える必要性を感じない

使い方がわからず効果を実感できない

生成AIをビジネスで活用しない理由として、「使い方のイメージがわかない」と回答した人は21.6% にのぼります（AI inside社調べ）。これは「正確性への懸念」に次いで2番目に多い回答であり、そもそも入り口の段階でつまずいている人が多いことを示しています。

別の調査でも、「必要だと思っているものの、使い始め方がわからない」と答えた人が33.2%にも達しています。つまり、生成AIの存在は知っていて興味もあるけれど、具体的に何をどう使えばよいのかがわからない という状態にある方が相当数いるのです。

この背景には、生成AIが「何でもできる」と紹介されがちなことも関係しています。汎用性が高すぎるがゆえに、自分の業務にどう当てはめればよいか想像しにくいのです。

たとえば「ChatGPTで業務効率化しましょう」と言われても、日々の仕事のどの部分をAIに任せるべきか、イメージがわかない方がほとんどでしょう。結果として「使ってみたけど何が便利なのかわからなかった」「一度試したきり放置している」という状況に陥りやすくなります。

自分の業務にどう活かせるかがイメージできない
試してみたが、期待どおりの回答が得られなかった
周囲に使いこなしている人がおらず、相談相手がいない
セミナーや研修の情報はあるが、参加するきっかけがない

この「使い方がわからない」問題は、生成AI自体の欠陥ではなく、正しい学びの機会が不足していることが根本原因 です。逆に言えば、適切なガイドさえあれば、多くの方がすぐに活用を始められるポテンシャルを持っています。

ハルシネーションによる情報の不正確さ

生成AIが「いらない」と言われるもうひとつの大きな理由が、ハルシネーション（もっともらしいウソ）への不信感 です。 AI inside社の調査では、ビジネスで生成AIを活用しない理由の第1位が「回答結果の正確性に懸念がある」（28.7%）でした。

ハルシネーションとは、AIが事実にもとづかない情報をあたかも正しいかのように生成してしまう現象をさします。たとえば、存在しない論文を引用したり、実在しない法律の条文を提示したりするケースが報告されています。

農業の現場でも「ChatGPTが出始めたころに使ってみたけど、回答に間違いが多いので使うのをやめた」という声が聞かれるように、初期の体験で信頼を失い、そのまま離れてしまう パターンは珍しくありません。

ハルシネーションが起きやすい場面	具体例
最新の情報を求めたとき	直近の法改正やニュースに対応できず古い情報を返す
専門性の高い質問をしたとき	医療・法律・税務などで不正確な回答を生成する
具体的な数値や出典を求めたとき	存在しないデータや論文を捏造して提示する
あいまいなプロンプトを入力したとき	質問の意図を取り違え、的外れな回答をする

ただし注意すべき点があります。 2025年現在の生成AIは、初期のころと比べてハルシネーションの発生率が大幅に低下しています。 検索機能との連携（RAG）や、回答に出典を明示する機能など、正確性を担保するしくみが急速に進化しているのです。

「以前使ってダメだった」という印象のまま判断を止めてしまうと、進化したAIの恩恵を見逃してしまう可能性があります。大切なのは、AIの出力を鵜呑みにせず、人間が最終チェックを行う運用ルールを整えること です。

導入コストに見合うリターンが不透明

生成AIの導入をためらう企業にとって、費用対効果が見えにくい という点は大きなハードルになっています。東京商工リサーチの2025年調査によると、生成AIの活用を推進しない理由として「コストがかかる」を挙げた企業は23.2%にのぼりました。

特に中小企業では、月額のサブスクリプション費用に加えて、社員の学習コストや運用体制の構築にかかる時間と人件費も考慮しなければなりません。「AIツールに月額数千円を払って、どれだけの効果が出るのか」を具体的に説明できないまま、導入提案が社内で却下されるケースは少なくないでしょう。

さらに、東京商工リサーチの同調査では「活用する利点・欠点を評価できない」が43.8%と、そもそも効果の測定方法自体がわからない という企業が4割超にも達しています。

効果を数値化する基準が社内にない
無料で試せることを知らず、有料プランの費用だけに注目してしまう
導入したものの使いこなせず「やっぱりムダだった」と判断してしまう
他社の成功事例を見ても、自社に当てはまるかどうか判断できない

この問題の本質は、「生成AIが高いかどうか」ではなく、「自社の課題に照らして投資対効果を検証するプロセスがない」 ことにあります。 ChatGPTやGeminiの無料プランでまず小さく試し、効果を確認してから有料プランに移行するという段階的なアプローチを取れば、リスクを最小限にしながら判断が可能です。

セキュリティや情報漏洩への懸念

生成AIに対する懸念のなかで、とくに企業が重視しているのがセキュリティと情報漏洩のリスク です。 AI inside社の調査では、生成AIサービスを選ぶ際に重視するポイントの第1位が「セキュリティの信頼性の高さ」（41.5%）でした。

この懸念は決して杞憂ではありません。パブリッククラウド上の生成AIサービスでは、入力したデータがモデルの学習に利用される可能性があるため、機密情報や個人情報をそのまま入力してしまうと、意図しない形で外部に流出するリスク が存在します。

また、近年では「シャドーAI」と呼ばれる問題も注目されています。これは、IT部門の管理外で従業員が個人的に生成AIツールを使い、社内の情報を入力してしまうケースです。会社としてAIの利用方針を決めていなくても、現場レベルでは勝手に使われている——そんな状況が起きている企業は少なくありません。

セキュリティ上の懸念	対策の方向性
入力データがAIの学習に使われる	オプトアウト設定や法人向けプランの利用
従業員の無断利用（シャドーAI）	AI利用ポリシーの策定と社員教育
個人情報の不適切な取り扱い	入力データのガイドライン整備
生成物に含まれる著作権侵害リスク	出力内容の人間によるチェック体制構築

ただし、セキュリティ対策は「使わない理由」ではなく「安全に使うための条件」として考えるべき です。法人向けプランでは入力データが学習に使用されないことが明記されており、API経由での利用でもデータの取り扱いに関する規約が整備されています。リスクを正確に理解し、適切な対策を講じることで、安全に活用する道は十分に開けています。

既存の業務フローで問題なく回っている

生成AIを導入しない理由として、意外と根深いのが**「今のやり方で困っていない」** という感覚です。情報通信白書の5カ国調査でも、生成AIを使わない理由の上位に「自分の生活には必要ない」が入っています。

日々の業務がすでに確立されたフローで問題なく回っている場合、わざわざ新しいツールを導入する動機が生まれにくいのは当然のことです。「うまくいっているものを変える必要はない」という判断は、一見すると合理的に見えます。

しかし、この判断には**「現状維持バイアス」** が潜んでいる可能性があります。現状維持バイアスとは、変化によって得られるメリットよりも、変化にともなうリスクや手間を過大に評価してしまう心理傾向のことです。

今の業務フローに慣れていて、変えること自体が面倒に感じる
導入に失敗したときの責任を取りたくないという心理が働く
周囲の同業他社も使っていないので、自社も大丈夫だと思う
「AIに仕事を奪われる」という漠然とした不安が導入を妨げている

東京商工リサーチの調査では、「同業他社が活用していない」を理由に挙げた企業は7.1%と少数でしたが、方針を決めていない企業は50.9% と半数を超えています。つまり「いらない」と積極的に判断しているのではなく、「なんとなく保留している」状態の企業が大多数を占めているのです。

このまま判断を先送りにすることで、競合他社が先にAIを活用して生産性を高めたとき、気づいたら大きな差がついていた という事態になりかねません。

日本の生成AI利用率が低い背景にあるもの

「生成AIはいらない」と感じている人が多い背景には、個人の判断だけでなく、日本社会全体に共通する構造的な要因があります。ここでは、国際比較のデータをもとに、日本における生成AI利用率の低さとその背景を掘り下げていきましょう。

5カ国のなかで日本の利用率が圧倒的に低い実態
企業の導入率から見えるガラパゴス化のリスク
日米間の「AIに対するマインドの違い」という根本問題

5カ国調査で見る日本の利用率9.1%の実態

総務省が公開した「令和6年版情報通信白書」の5カ国調査は、日本の生成AI利用状況を浮き彫りにしました。生成AIを「使っている」または「使ったことがある」と回答した国民の割合は、日本がわずか9.1%で5カ国中最下位 です。

国名	生成AIの利用経験率
中国	56.3%
米国	46.3%
英国	約30%台
ドイツ	約30%台
日本	9.1%

この数字を見ると、日本だけが極端に低いことがわかります。しかし興味深いのは、生成AIを使わない理由そのものには日本特有の要因が認められない という点です。各国共通で「使い方がわからない」「自分の生活には必要ない」が上位を占めており、理由は世界共通なのです。

では、なぜ日本だけがこれほど利用率が低いのでしょうか。ひとつには、新しいテクノロジーに対する「様子見」の姿勢が日本社会に根強い ことが挙げられます。スマートフォンの普及やキャッシュレス決済の浸透でも同様の傾向がみられたように、日本は新技術の採用スピードが他国より遅れがちです。

もうひとつは、日本が島国であり、巨大な国内市場を持つがゆえの「鎖国的な安心感」 があることです。海外展開を強く意識せずともビジネスが成り立つ環境が、グローバルスタンダードへの関心を薄めている面は否定できません。

企業の活用率2割未満が示すガラパゴス化リスク

個人の利用率だけでなく、企業における生成AIの導入状況も深刻です。東京商工リサーチが2025年に実施した調査によると、生成AIの活用を推進している企業は全体のわずか25.2% にとどまっています。

さらに注目すべきは、企業規模による格差です。

区分	活用を推進している割合	方針未定の割合
大企業	43.3%	36.5%
中小企業	23.4%	52.4%

中小企業では半数以上が方針すら決めておらず、活用を推進しているのは4社に1社もありません。情報通信白書の4カ国調査でも、生成AIを「積極的に活用する方針」と回答した日本企業は15.7%で、中国の71.2%や米国の46.3%と比べて際立って低い数値です。

海外では約8割の企業がすでに生成AIの活用を進めている のに対し、日本では8割以上が未活用という、まさに真逆の状況です。この差が広がり続ければ、日本企業は国際競争力を大きく損なうリスクがあります。

「周りもまだ使っていないから大丈夫」という感覚は、国内だけを見ていれば正しく見えるかもしれません。しかしグローバル市場では、AIを活用した生産性向上や顧客対応の高度化がすでに標準になりつつあります。 日本企業のガラパゴス化は、もはや無視できないリスク として認識する必要があるでしょう。

コスト偏重の日本と成長志向の米国の決定的な違い

日本と米国の企業を比較したとき、生成AIに対する「マインド」の違いが鮮明に浮かび上がります。民間の日米比較調査によると、生成AI活用で重視する指標において、日本は「工数・コスト」を重視するのに対し、米国は「顧客満足度」を重視している ことがわかりました。

日本企業：既存業務のコスト削減やリスク回避に意識が向きがち
米国企業：新しい技術を成長の原動力と捉え、リスク対策を整備しながら攻めの活用を志向

この違いは、単なる「慎重さ」の問題ではありません。日本企業が「この投資で何円削減できるのか」を追求している間に、米国企業は「この技術でどれだけ新しい価値を生み出せるか」を追求している のです。

ダイヤモンド・オンラインのコラムでは、この傾向について「コストやリスクばかり気にする国では新技術への関心も薄れ、イノベーションも生まれない」と指摘されています。リスクから逃げるのではなく、具体的なリスク対策を整備したうえで成長の原動力にする姿勢 が求められているのです。

比較項目	日本企業の傾向	米国企業の傾向
AI活用の最重要指標	生産性向上（共通）	生産性向上（共通）
次に重視する指標	工数・コスト削減	顧客満足度の向上
リスクへの姿勢	リスク回避を優先	リスク対策を整備して活用
投資の視点	コストとして捉える	成長投資として捉える

生成AIが「いらない」かどうかを判断する際、コスト面だけで結論を出してしまうと、本来得られるはずの成長機会を見落としてしまいます。コスト削減だけでなく、売上拡大や顧客体験の向上といった「攻め」の視点 も含めて検討することが、正しい判断への第一歩です。

本当に生成AIが不要な人・組織の特徴

ここまで、生成AIが「いらない」と言われる理由とその背景を見てきました。しかし重要なのは、すべての人や組織にとって生成AIが必要だとは限らない ということです。

「使わないと遅れる」という論調ばかりが目立ちますが、業務の性質や環境によっては、生成AIの導入が適さないケースも確かに存在します。ここでは、生成AIが本当に不要と言える人や組織の特徴を整理していきましょう。

特徴	該当する業務・組織の例
身体技能や対人感性が中核	職人技術、カウンセリング、医療現場の対面ケア
機密性が極めて高い	防衛関連、金融のインサイダー情報管理、医療の個人情報
独自の創造性が最優先	アート作品、文学、独自のブランド表現

高度な身体技能や対人感性が中心の業務

生成AIが得意とするのは、テキストや画像、データの処理といった「情報」にかかわる領域です。そのため、人間の身体を使った高度な技能や、対面での繊細なコミュニケーションが中核をなす業務 では、生成AIが直接的な価値を発揮しにくいのが実情です。

たとえば、熟練の職人が持つ手の感覚や力加減は、言語化が極めて難しいものです。木工、陶芸、外科手術、マッサージ、スポーツのコーチングなど、身体知にもとづくスキルはAIに代替させることができません。

同様に、カウンセリングや介護の現場では、相手の表情や声のトーン、場の空気を読み取りながら対応する「人間的な感性」が不可欠です。 AIがテキスト上で適切な応答を生成できたとしても、そこに「温もり」や「共感」があるかどうかは別の問題 です。

熟練した手技が求められる職人仕事（大工、料理人、美容師など）
対面でのカウンセリングや心理療法
介護現場での利用者への寄り添い
スポーツ指導における選手の動きの観察と矯正
外科医や歯科医による精密な手術

ただし、注意したいのは「こうした業務でもAIが一切役に立たない」わけではない点です。たとえば職人であっても、受注管理や見積書の作成、顧客への連絡文面の作成といった周辺業務では生成AIが十分に役立つ 可能性があります。「本業にはいらないが、付随する事務作業には使える」という視点を持っておくと、判断の幅が広がるでしょう。

機密性が極めて高く外部ツール利用が制限される現場

生成AIの多くはクラウド上で動作するため、入力したデータがサーバーに送信されます。そのため、機密性が極めて高い情報を扱う現場では、外部ツールの利用そのものが制限される ことがあります。

防衛関連の業務や、金融機関のインサイダー情報を扱う部門、政府の機密文書を取り扱う部署などが該当します。こうした現場では、たとえ法人向けの安全なプランであっても、社内のセキュリティポリシーにより外部AIサービスの利用が原則禁止されている場合があるのです。

制限が想定される現場	制限の理由
防衛・安全保障関連	国家機密の漏洩防止
金融機関の特定部門	インサイダー情報の管理
医療機関の患者データ管理	個人情報保護法の厳格な適用
法律事務所の案件情報	守秘義務の遵守
政府機関の非公開文書	情報公開制度との関係

このようなケースでは、「生成AIを使わない」という判断は極めて合理的 です。セキュリティを最優先すべき場面で無理にAIを導入することは、むしろリスクを高めてしまいます。

ただし、完全なオンプレミス環境で動作するローカルLLM（大規模言語モデル）の選択肢も広がりつつあります。 「クラウド型はダメでもオンプレ型なら使える」という現場もある ため、一律に「使えない」と判断するのではなく、技術的な選択肢を確認してみる価値はあります。

創造的アウトプットの独自性が最優先される領域

アーティスト、小説家、デザイナーなど、作品の「独自性」や「個人の表現」そのものが価値の源泉 である領域では、生成AIの活用に慎重になるのは理にかなっています。

生成AIは膨大なデータから学習したパターンをもとに出力を生成するため、どうしても「平均的」「よく見るパターン」に寄りやすい傾向があります。唯一無二の表現や、その人だけの世界観が評価される分野では、AIが生成したものをそのまま使うことは、独自性の放棄につながりかねません。

純粋芸術（絵画、彫刻、現代アートなど）の創作
文学作品や詩の執筆
ブランドの独自性が命であるデザイン領域
音楽における作曲やアレンジの独創性
建築家による唯一無二のコンセプト設計

これらの領域で「生成AIはいらない」と判断することは、クリエイターとしての矜持にかかわる正当な選択 です。とくにイラストの分野では、学習データに既存の作品が含まれることへの倫理的な懸念も存在しており、AIの利用自体に対する議論が続いています。

一方で、アイデアのブレインストーミングや資料の下調べ、制作スケジュールの管理など、創作の「周辺プロセス」にはAIが有用な場面もあります。 最終的な作品にAIを関与させるかどうかと、制作プロセス全体でAIを一切使わないかどうかは、分けて考えるのが賢明です。

「いらない」と感じる人が見落としている活用価値

生成AIが本当に不要なケースがある一方で、「いらない」と思い込んでいるだけで、実は大きな恩恵を得られるケース も少なくありません。ここでは、生成AIに懐疑的な方がとくに見落としがちな3つの活用価値をご紹介します。

見落とされがちな活用価値	期待される効果
情報収集や文章校正の効率化	日常業務の時間短縮
壁打ち相手としての思考整理	アイデアの質と量の向上
スモールスタートでの検証	リスクを抑えた導入判断

情報収集・文章校正で86.7%が効果ありと回答

「生成AIなんて使っても大した効果はないだろう」——そう思っている方にぜひ知っていただきたいデータがあります。生成AIを実際に活用している企業のうち、86.7%が「効果がある」と回答している のです（大いにある：36.1%、やや効果がある：50.6%）。

この数字は、情報収集や文章の校正、アイデア出しといった日常的な業務で生成AIを使った場合の実感 を反映しています。つまり、高度な分析や創造的な作業ではなく、誰もが毎日行っている「調べる」「書く」「考える」といった基本作業でこそ、生成AIは大きな威力を発揮するのです。

具体的には、以下のような場面で効果が報告されています。

メールの下書きや返信文の作成にかかる時間が大幅に短縮された
報告書や議事録の文章校正をAIに任せることで、見落としが減った
競合他社の情報収集を効率化し、リサーチにかける時間が半分になった
社内マニュアルや規約の参照・要約をAIに任せ、問い合わせ対応が迅速になった

効果を実感している人の大半は、特別な知識やスキルなしに生成AIを使い始めています。 「使いこなすのが難しそう」というイメージとは裏腹に、実際には日常業務のちょっとした場面で試すだけで、その便利さに気づくケースがほとんどです。

まだ生成AIを一度も使ったことがない方は、まず「メールの文面チェック」や「会議メモの要約」など、失敗してもリスクの低い作業から試してみることをおすすめします。

壁打ち相手として思考整理に使う発想転換

生成AIの使い方として意外と知られていないのが、「壁打ち相手」としての活用 です。これは、AIに完璧な答えを求めるのではなく、自分の考えを整理するための対話相手として使う方法です。

たとえば、新しい企画を考えているとき、アイデアがまとまらずモヤモヤすることがあるでしょう。そんなとき、ChatGPTなどの生成AIに「こういう企画を考えているのだけど、どう思う？」と投げかけてみます。 AIの回答そのものが正解でなくても、質問を言語化する過程で自分の思考が整理される のです。

壁打ち活用の場面	使い方の例
企画のブレインストーミング	「〇〇業界向けの新サービスを10個考えて」と依頼し、そこから発想を広げる
プレゼン構成の検討	「この内容でプレゼンするなら、どんな順序が効果的？」と相談する
文章の方向性の確認	書きかけの文章を貼り付けて「この方向性で問題ないか確認して」と依頼する
意思決定の論点整理	「AとBのどちらを選ぶべきか、メリット・デメリットを整理して」と指示する

この使い方の最大のメリットは、相手が人間ではないため、遠慮なく何度でも質問や相談ができる ことです。上司や同僚には聞きにくい「初歩的な質問」や、まだまとまっていない「ふわっとしたアイデア」も、AIなら気軽にぶつけられます。

ワークショップなどの実践の場でも、「AIが相手でも人間と同じように丁寧に説明すれば、まず自分の頭が整理され、結果的にAIの回答の質も上がる」という気づきが報告されています。 生成AIを「答えを出す機械」ではなく「思考を整理する道具」として捉えること が、活用の第一歩になるでしょう。

小さく始めて効果を確認するスモールスタート戦略

生成AIの導入に踏み切れない最大の理由は、「失敗したらどうしよう」という不安です。しかし、いきなり大規模に導入する必要はまったくありません。 もっとも賢いアプローチは、無料ツールを使って小さく始め、効果を確認しながら徐々に範囲を広げていくスモールスタート戦略です。

スモールスタートの進め方は、以下の3段階が基本です。

ステップ1：無料プランで個人的に試す（リスクゼロ）
ステップ2：効果を実感したら、チーム内で共有・試行する
ステップ3：費用対効果を確認したうえで、有料プランや全社導入を検討する

最初から完璧な活用法を見つける必要はありません。 重要なのは「まず触ってみる」ことであり、そこで得られる小さな成功体験が、次のステップへのモチベーションになります。

実際、ICJ2025で開催されたAIワークショップでは、参加者が「あ、できた！」という小さな成功体験を得ることで、AIに対する心理的な壁が一気に取り払われたという報告があります。「知っている」と「できる」のあいだには大きな溝がありますが、その溝を埋めるのは大量の知識ではなく、たったひとつの体験 なのです。

株式会社エッコでは、Webマーケティングの現場で培った知見をもとに、生成AIの活用に関するご相談も承っています。「何から始めればいいかわからない」という段階から、一緒に最適な活用法を探すお手伝いが可能です。

生成AIを使うべきか判断するためのチェックリスト

ここまで読み進めていただいた方は、「生成AIがいらないケース」と「実は活用できるケース」の違いが見えてきたのではないでしょうか。とはいえ、最終的に「自分の場合はどうなのか」を判断するには、具体的なステップに沿って検証する ことが欠かせません。

ここでは、生成AIを導入すべきかどうかを見極めるための実践的なチェックリストをお伝えします。

チェック項目	はい	いいえ
情報収集や文章作成に1日30分以上かけている	→ 活用余地あり	→ 優先度低
定型的なメールや書類の作成が多い	→ 活用余地あり	→ 優先度低
アイデア出しやブレストの機会がある	→ 活用余地あり	→ 優先度低
新しいツールを試す時間を週に1時間確保できる	→ すぐ検証可能	→ 時間確保が先
セキュリティポリシーで外部ツール利用が禁止されていない	→ 導入可能	→ 社内確認が必要

業務課題の棚卸しから始める3ステップ

生成AIが必要かどうかを判断するうえで、最初に行うべきは自分自身の業務課題の棚卸し です。「AIを使うかどうか」から考えるのではなく、「今の業務で何に時間がかかっているか」「どこに非効率を感じているか」から出発するのが正しい順序です。

以下の3ステップで進めていきましょう。

ステップ1：日常業務の時間配分を可視化する

まず1週間、自分の業務にどれだけの時間を使っているかを大まかに記録してみてください。メールの作成、資料づくり、情報収集、会議、顧客対応など、主要な業務ごとに時間を書き出します。 「なんとなく忙しい」を数字に変える ことで、改善のポイントが明確になります。

ステップ2：「AIに任せられそうな業務」にマークをつける

記録した業務のなかで、以下の条件に当てはまるものを探します。

繰り返し発生する定型的な作業
情報の検索や整理が主な内容
文章の作成・校正・要約にかかわる業務
アイデア出しや叩き台の作成が求められる場面

ステップ3：優先順位をつけて1つに絞る

マークをつけた業務のなかから、もっとも時間がかかっている、またはもっともストレスを感じている業務をひとつだけ選びます。最初から複数の業務に手を広げると挫折しやすいため、「まずはこの1つだけ」と決めることが成功の鍵 です。

無料ツールで試せる具体的な検証方法

業務課題が明確になったら、次は実際に生成AIを使って検証してみましょう。 費用をかけずに試せる無料ツール がいくつもありますので、まずはこれらを活用して「本当に効果があるのか」を自分の目で確かめてください。

ツール名	特徴	無料で使える範囲
ChatGPT（OpenAI）	もっとも利用者が多く情報も豊富	GPT-4oの一定回数利用が可能
Gemini（Google）	Google検索との連携が強み	基本機能は無料で利用可能
Claude（Anthropic）	長文の処理や論理的な分析が得意	無料プランで基本機能を利用可能
Microsoft Copilot	Microsoft製品との連携がスムーズ	基本機能は無料で利用可能

検証の進め方は、以下のとおりシンプルです。

いつもどおりの方法で業務を行い、かかった時間を記録する
同じ業務を生成AIを使って行い、かかった時間を記録する
両者の時間差と、出力の品質を比較する
1週間ほど繰り返して、安定した効果が出るか確認する

重要なのは、最初の1回で判断しないこと です。プロンプト（AIへの指示文）のコツをつかむまでには多少の慣れが必要であり、2〜3回目から格段に使いやすくなるのが一般的です。

「自分で試す時間がない」「効率的に検証を進めたい」という方は、Webマーケティングの専門家に相談するのもひとつの方法です。株式会社エッコでは、業務に合わせたAI活用のご提案も行っていますので、お気軽にお問い合わせください。

導入判断のための費用対効果シミュレーション

無料ツールでの検証で効果が確認できたら、次は有料プランの導入に踏み切るべきかを費用対効果で判断 します。ここでは、シンプルなシミュレーションの方法をご紹介しましょう。

まず、以下の数字を算出してください。

項目	算出方法
月間の削減時間	検証で計測した1回あたりの時間短縮 × 月間の業務回数
時間あたりの人件費	月給 ÷ 月間の総労働時間（目安：約160時間）
月間の削減コスト	削減時間 × 時間あたりの人件費
月間のツール費用	有料プランの月額料金
費用対効果	月間の削減コスト ÷ 月間のツール費用

たとえば、月に20時間の業務を生成AIで効率化でき、時間あたりの人件費が2,500円の場合、月間の削減コストは50,000円 になります。有料プランの月額が3,000円〜5,000円程度であれば、投資対効果は10倍以上 という計算です。

もちろん、これは直接的な時間削減だけを計算した場合の数字です。実際には、以下のような「見えにくい効果」も考慮に入れる必要があります。

単純作業から解放されることによる社員のモチベーション向上
空いた時間をより付加価値の高い業務に充てることで生まれる収益増
ヒューマンエラーの減少による品質向上
顧客対応のスピードアップによる満足度向上

費用対効果が1倍を大きく上回るのであれば、導入は合理的な判断 です。逆に、効果がほとんど見込めない業務に無理に導入する必要はありません。データにもとづいて冷静に判断することが、後悔のない意思決定につながります。

まとめ

「生成AIはいらない」——この結論にたどり着く前に、ぜひ一度立ち止まって考えてみてほしいことがあります。

この記事で見てきたとおり、生成AIが不要なケースは確かに存在します。 高度な身体技能が中核の業務、機密性が極めて高い現場、創造的アウトプットの独自性が最優先される領域 では、無理にAIを導入する必要はありません。

しかし一方で、「使い方がわからない」「以前試してダメだった」「今のやり方で困っていない」といった理由で判断を止めてしまっている方が多いのも事実です。 日本の生成AI利用率9.1%という数字は、「いらない」と判断した結果ではなく、「よく知らないまま保留している」結果 である可能性が高いのです。

生成AIを使っている企業の86.7%が効果を実感しているというデータ、海外企業の8割がすでに活用を進めているという事実、そして無料で試せるツールが手元にあるという環境。 これらを踏まえたうえで「いらない」と判断するのであれば、それは十分に賢い選択です。

大切なのは、感覚や噂ではなく、実際に試してみたうえで自分自身のデータにもとづいて判断すること です。この記事でご紹介した3ステップの業務棚卸しや、無料ツールでの検証方法を使えば、リスクゼロで確かめることができます。

「生成AIを使うべきか、それとも使わないべきか」——その答えは、あなた自身の業務課題のなかにあります。

株式会社エッコでは、Webマーケティング全般のコンサルティングに加え、生成AIの業務活用に関するご相談もお受けしています。「うちの場合はどうなんだろう」と少しでも気になった方は、まずはお気軽にご相談ください。

詳しくはこちらから