業務効率化に生成AIはどう活用する？実践方法

はじめに生成AIと効率化の基本

近年、生成AIへの注目が高まり、多様な業種で業務効率化を目指した取り組みが進んでいます。生成AIは文章、画像、音声、プログラムコードなどを自動的に生成する技術であり、従来は人間が時間をかけて行っていた作業を高速化できる点が大きな特徴です。特に、大型言語モデル（LLM）を活用した自然言語処理の進化により、複雑な文脈や指示を理解し、適切なアウトプットを生成できるようになりました。企業では会議資料の自動作成や問い合わせ対応の自動化など、実践領域が拡大しています。こうした技術の進化によって、業務効率化と生産性向上の両立が期待されています。

生成AIはクラウド環境やディープラーニングなどの要素技術の発展により、現実的な選択肢となっています。2022年11月のChatGPT公開を皮切りに、GPT-4やPaLM 2、Claudeなどの高度なモデルが次々と登場し、ネット検索やカスタマー対応、ビジネス全般の多様な場面で活用が進んでいます（参照*1）。このような背景から、「業務効率化に生成AIはどう活用する？実践方法」というテーマに注目する企業が増えています。

効率化を実現するには、まず自動化や迅速化に適した業務を見極めることが重要です。文章作成や問い合わせ対応など、ルール化しやすい領域は早期に効果が現れやすいです。また、生成AIは導入後に学習データを蓄積することで精度が向上し、業務改善のスピードも加速します。一方で、生成AIは万能ではなく、最終的なチェックや微調整は人間が担う必要があります。そのため、人とAIが協力するワークフロー設計がポイントとなります。

また、生成AIは大量のデータを扱うため、セキュリティや著作権、プライバシー保護への配慮も欠かせません。出力内容に誤りが含まれる可能性もあるため、最終的な意思決定は必ず人が行う必要があります（参照*2）。これらを踏まえ、次章からは生成AIによる業務効率化のインパクトや導入の具体的な進め方について解説します。

生成AIで実現する業務効率化のインパクト

生成AIが業務効率化にもたらすインパクトは、コスト削減や生産性向上、企業文化の変革など多岐にわたります。従来は人手が必要だったドキュメント作成や問い合わせ対応などのタスクも、生成AIの導入により自動化が進んでいます。マッキンゼー・グローバル・インスティチュート（MGI）の調査によれば、生成AIの世界経済への潜在的価値は年間2.6兆ドルから4.4兆ドルと試算されており、銀行や小売、製薬産業など多くの分野で大きな波及効果が期待されています（参照*1）。日本国内でも、チャットボットやテキスト生成エンジンの導入によって顧客対応や資料作成の作業時間を大幅に削減する企業が増えています。

雇用面では、単純作業の自動化が進む一方で、新たな業務や職種が生まれる動きも見られます。生成AIで作成した草案やプログラムを最終的に監修・確認する仕事が増加し、効率化のメリットを享受しつつ、労働市場にも変化が生じています。AIが単純タスクを代行することで、従業員はより付加価値の高い業務に時間を振り分けられるようになります。

また、生成AIの普及は働き方そのものにも影響を与えています。リモートワークやフレキシブルな働き方が広がる中、クラウドを活用したAI連携が一般化し、チームの連絡やコラボレーションのスピードが向上しています。会議議事録の自動作成やスケジュール管理の自動化により、移動や作業時間を削減しつつ、情報共有の精度も高まります（参照*3）。

このように、生成AIの導入によってマニュアル対応に費やしていた時間を削減し、人材をコア業務に集中させることが可能です。営業活動や新商品企画など創造的な作業への投資時間が増え、企業全体のイノベーションも促進されます。一方で、技術的優位性を維持するためには、セキュリティやデータ活用のルール整備が重要な課題となります。次章では、生成AIの導入メリットが特に大きい業務領域について具体例を交えて解説します。

具体的な活用領域と導入の進め方

生成AIは企業内のさまざまな領域で活用できますが、特に定型タスクや情報検索、文書生成などで効率化の効果が顕著です。問い合わせ対応や資料作成、マーケティングのクリエイティブ制作、プログラミング支援などは多くの企業が注目する領域です。たとえば、社内問い合わせを集約するチャットボットに生成AIを組み込むことで、FAQ作成の手間なく自動応答が可能となり、担当者の負担を軽減できます（参照*3）。また、24時間対応による顧客満足度向上や、コア業務への人員シフトも実現できます。

資料作成では、議事録やプレゼンテーションの下書きを生成AIに任せる事例が増えています。音声をテキスト化して要約する自動化も進み、顧客提案や会議内容の要点を短時間でまとめることが可能です。作成物は人間が最終チェックを行い、数字や表現の細部を修正することで、効率化と品質の両立が図れます。さらに、動画や画像生成に対応したモデルを活用すれば、広告バナーやSNS投稿用素材の短期間作成も可能です。

導入の進め方としては、まず自社の業務フローを洗い出し、定型的かつ高頻度で発生する業務を特定します。次に、対象業務でどの程度労働時間が削減できるか、品質が向上するかを試算します。たとえば、問い合わせ対応や文書作成にかかる月間工数を数値化し、導入コストやセキュリティ投資と比較検討します。そのうえで、段階的にPoC（概念実証）を実施し、小規模な範囲でテスト導入を行い、効果が確認できれば全社展開へと拡張します（参照*4）。

さらに、業務効率化を加速するために、生成AIとRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）を組み合わせるアプローチも有効です。チャットボットが受け取った問い合わせ内容をRPAが自動処理し、人間が最終チェックを行う仕組みを構築することで、タスク全体の一貫した自動化が実現します。これにより、特定領域にとどまらない包括的な効率化が期待できます。

コア業務へのアプローチと実践方法

企業が生成AIを本格的に導入する際は、単なるルーティン作業の効率化にとどまらず、コア業務での活用を検討することで大きな成果が期待できます。たとえば、営業プロセスでは顧客分析や提案書の自動生成が進み、AIが市場トレンドや顧客ニーズを短時間で集約し、営業担当者は高度なヒアリングやコンサルティングに専念できます。小売業界ではAIによる需要予測を活用し、在庫管理や仕入れの最適化が進んでいます。これにより、欠品や余剰在庫の削減が実現されています（参照*5）。

プロジェクトマネジメントの現場でも、生成AIの活用が進んでいます。進捗報告や議題設定、作業スケジュールの自動調整などをAIが担うことで、現場メンバーは問題解決や意思決定に集中しやすくなります。金融分野では、調査レポートの自動作成や決算公告の要点要約など、専門家が時間をかけていた作業の短縮が実現しています（参照*6）。

導入にあたっては、実際に利用する人が生成AIの仕組みや適用範囲、得意・不得意を理解することが重要です。AIへの過度な期待や不信感があると、ツールを正しく活用できないリスクがあります。また、AIが出力した内容の信頼性や検証方法について社内ルールを定めておく必要があります。たとえば、AIが作成した営業提案をそのまま顧客に提示せず、社内承認プロセスを標準化するなどの対応が求められます。

コア業務への導入は、まず単純作業から始めて徐々に高度な判断が必要なタスクへと拡大する方法が有効です。プロジェクトにおけるアシスタント業務への適用からスタートし、成果が出た段階で意思決定サポートへと進めることで、現場の抵抗感を抑えつつ効率化を推進できます。

セキュリティとリスク管理の要点

生成AIの導入が進む中で、セキュリティとリスク管理は重要な課題です。生成AIは大量のデータを学習するため、機密情報やプライバシーに関わるデータを扱う場合は厳重な管理が必要です。たとえば、顧客データや売上情報を生成AIに入力する際、データの外部流出や意図しない共有リスクを考慮し、セキュリティ認証の有無やオンプレミス型導入の検討が求められます（参照*7）。

また、著作権や知的財産権の侵害リスクにも注意が必要です。生成AIが作成した文章や画像が他者の権利を侵害しないか、人間による確認プロセスを設けることが不可欠です。特に画像生成では、学習段階で取得した素材に権利が含まれている場合もあるため、法務部門やコンプライアンス部門と連携し、ルールやガイドラインを策定し全社員に周知することが重要です。

さらに、生成AIの出力結果には誤情報が含まれることがあり、いわゆるAIのハルシネーション現象が発生する場合もあります。自動生成された文章やデータには実在しない情報が混じる可能性があるため、事実確認やファクトチェックの手順を確保し、品質管理体制を整えることが求められます（参照*2）。

また、人材面でのリスク管理も重要です。生成AIの導入によって一部の職種が不要になる懸念がある一方で、新たな業務領域が生まれることもあります。AI活用のための研修やスキル習得の機会を設け、社員が前向きに生成AIを使いこなせる環境を整えることが、企業の持続的な成長につながります。

企業導入事例から学ぶポイント

多くの企業が生成AIを活用して業務効率化を進めています。たとえば、製造業では生産計画や在庫管理の最適化に生成AIを導入し、部品調達や工程管理の短縮を実現した事例があります（参照*5）。小売業界では、大手チェーンがデジタル広告のクリエイティブ生成やSNSプロモーションをAIに一部代行させ、制作コスト削減とアイデア創出のスピードアップを達成しています。

金融機関では、市場分析レポートの自動要約システムを導入し、アナリストやリサーチ担当者が戦略的判断により多くの時間を割けるようになった事例もあります。このように、専門性の高い領域でもAIがサポートすることで全体の質やスピードが向上し、専門家の負担軽減につながっています。

これらの事例から学べるポイントは、まず既存業務の洗い出しと優先順位付けが重要であることです。自社のどのプロセスを効率化したいかを明確にしないまま導入すると、期待した効果が得られない場合があります。

導入後は、管理部門と利用部門が協力して運用ルールを定期的に見直すことも大切です。生成AIのモデルは継続的にアップデートされるため、最新バージョンの機能をどのタイミングで取り入れるか、追加の学習データを与えるかなどの判断が求められます。導入後のメンテナンスコストや改善活動を担う体制まで考慮し、早期に担当部署を明確にしてPDCAサイクルを回しやすい組織体制を構築することが効果的です。

また、多くの導入企業は段階的にAIの運用範囲を広げ、成功事例を積み重ねています。小規模な検証から始めて実績を社内で共有することで、他部門への展開や社内理解の促進につながり、本格運用の定着が進みます。

生成AI導入に向けた今後の展望

生成AIは業務効率化と生産性向上の両面で大きな可能性を持っています。一方で、導入効果を最大化するには、社内リソースの再配分や人材育成、継続的な検証プロセスを並行して進める必要があります。多くの企業が抱える情報量や業務プロセスは複雑であり、AIに任せる領域と人の判断が必要な領域を適切に切り分けることが成功のカギとなります。

今後は生成AIの認識能力や対話能力がさらに高まり、テキストだけでなく画像や音声、動画などマルチモーダルなデータを瞬時に処理できるようになると予想されます。製造業や建設業など現場での活用事例も増え、効率化の幅が広がる可能性が高いです。さらに、DX推進の文脈でRPAやIoTなど他技術と組み合わせることで、AIによる業務効率化がより深いレベルで進むと考えられます（参照*4）。

一方、社会的な観点では、AIの普及に伴い法制度や倫理規定の整備が急務となります。誤情報生成時の責任やデータ利用範囲の明確化など、リスク管理とイノベーション推進を両立する制度設計が求められます。企業が自主的にガイドラインを設ける動きは増えていますが、業界全体や国際的なルール策定も今後の重要テーマとなるでしょう。

総じて、生成AIによる業務効率化は企業や組織の競争力を高める大きな手段となる一方、データ活用やセキュリティ、人材再教育など多くの課題も存在します。これらをバランスよくマネジメントすることで、ビジネス成果だけでなく組織全体の生産性向上やイノベーション創出の基盤を築くことが可能です。ここまでの事例やポイントを参考に、それぞれの組織で最適な形を模索することが、「業務効率化に生成AIはどう活用する？実践方法」を実現するための最善のアプローチとなります。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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