導入後の効果は？生成AIで業務効率化を成功させた事例分析

はじめに

生成AIは、膨大なデータをもとに新たな文章や画像などを自動生成する技術として注目を集めており、ビジネスの現場では業務効率化の切り札として期待されています。企業や自治体など多様な組織が続々と導入に踏み切る中、その効果や具体的な事例が着目されるようになりました。

本記事では、生成AI導入の意義や効果測定の視点を整理するとともに、実際に成果を上げている事例を分析します。国内外の先端事例を比較しながら、導入を成功させるためのポイントを概観します。生成AIを活用し、企業や公共部門の生産性を高めるためのヒントを探ります。また、記事内では広報や介護、行政など、業界ごとに異なる活用方法や成果を紹介し、実際の導入プロセスやポイントについても考察します。これから生成AIを検討する方だけでなく、すでに導入している方にも役立つ情報を提供します。

生成AI導入の意義

業務効率化のインパクト

生成AIが担う役割は、単なる業務の置き換えや自動化にとどまらず、業務プロセスそのものを抜本的に見直す機会をもたらします。特に、大量のデータを基に文書やアイデアを自動生成する機能は、人材不足の職場や反復作業の多い現場で、業務効率化を大きく後押しすると期待されています。たとえばElithが示すAI導入の基礎情報によれば、AI活用による時間短縮効果は最大で50％以上に上るケースもあると報告されています（参照*1）。

一方で、AIを導入すれば即座に成果が出るわけではなく、導入前の情報収集や運用設計が重要です。AI技術をビジネスで活用することは、短期的な業務効率化だけでなく、企業価値の向上にもつながります。AIビジネスを推進するうえでは、データをもとにした高精度の推論能力が競争力の源泉となり、世界規模の競争から取り残されないためにも、早期導入と継続的な改善がポイントです（参照*2）。

事例活用の利点

実際の事例を参照することで、導入メリットや運用上の課題を具体的にイメージできます。特に、組織の一部門だけでAIツールを試すのではなく、横展開の可能性や既存システムとの連携性を考慮した導入戦略が成果に直結します。多くの企業では担当部署や現場のキーパーソンが中心となり、段階的にAIを使いこなしていく流れが定着しており、実践者の声やデータは良い学習材料となります。

また、事例研究を行う際には、ROIだけでなく非財務指標も評価に含めることが重要です。たとえば、業務負荷軽減やアイデア創出の幅など、定量化が難しい成果までを視野に入れることで、包括的な成功要因とリスクを把握できます。導入を検討する場合、すでに成果を上げている組織の成功例を詳細に分析することで、自社のビジネス特性に合った導入計画を立案しやすくなります。特に、効果測定の初期段階では、PoC（概念実証）を行いながら効果やリスクを洗い出すアプローチが有効です。運用のステージが進むほど、業務の変革度合いや従業員のモチベーション向上といった側面も重要になります。社内で事例を共有し、フィードバックを得ることで、より洗練された運用形態を築くことが可能です。

導入後の効果測定

ROIと非財務KPI

生成AIの導入結果を評価する際、投資対効果を示すROI（Return on Investment）がまず注目されますが、近年はそれだけに依存しない計測が求められています。経理・財務部門への生成AI活用を分析した調査では、ROIのみで判断しようとすると、時間軸のズレや簡単には計上できない価値が見落とされる恐れがあると指摘されています（参照*3）。

たとえば顧客満足度や従業員エンゲージメント、リスク低減など、財務指標に直接換算しづらい要素は事業の継続性やブランド力に大きく寄与する場合があります。ボストンコンサルティンググループ（BCG）が758名のコンサルタントを対象に実施した実験でも、生成AIが知識集約的なタスクにおいて実務効率を高めることが示され、社内意識改革にもつながったと報告されています（参照*4）。こうした非財務KPIを含めた多面的な指標の活用が、冷静で的確な評価を下す鍵となります。さらに、生成AIを活用することで生み出されるナレッジの共有や人材育成にも注目が集まっています。ミスを減らし、同時に従業員が新しいスキルを獲得できる環境を作ることは、将来的な事業拡大にも寄与するでしょう。これらの要素を組織文化や情勢に応じて加味することが重要です。

成果可視化のポイント

生成AIの導入が組織全体に及ぼす影響は幅広く、当初の想定を超える場合もあります。財務面で示される成果だけでなく、プロセス変革による業務効率化や従業員の学習意欲向上など、定性的なメリットをどのように把握し共有するかが課題です。社内外のステークホルダーが納得する形で成果を示すことで、次の投資やプロジェクトの立ち上げもスムーズに進みます。

成果を可視化するには、明確なKPIの設定が大前提ですが、そのKPI自体もプロジェクトの進行や組織の変化に合わせて見直す姿勢が重要です。たとえば初期段階では問い合わせ件数の削減や文書作成時間の短縮を指標とし、拡大フェーズでは顧客対応の質や新規製品開発への貢献度などを測定するケースもあります。導入当初から効果測定のシナリオを複数想定しておくことで、生成AIの真の価値を見失わずに運用できます。また、効果測定の各フェーズで得られた知見やデータを蓄積し、組織内で共有する仕組みを整えることも求められます。部署間の成果比較や時系列変化を追うことで、導入の優先度や成功要因をより客観的に把握でき、今後の展開策を正確に立案しやすくなります。段階的に指標をアップデートすることで、生成AIの価値が埋もれずに評価されるでしょう。

成功事例の分析

広報DXの事例

広報活動に生成AIを活用した事例として、共同ピーアール株式会社が取り組む広報DXが挙げられます（参照*5）。同社はニュースリリース文案の作成やタイトル候補の提案を自動化し、手戻りの少ない効率的なプロセスを構築しています。Amazon Bedrockを導入したAIアシスタント機能を実装したことで、社内の文書作成にかかる時間を大幅に短縮しました。

さらに、熟練の担当者が蓄積してきた知見を生成AI経由で整理することで、新人や他部門の社員も過去のナレッジを容易に活用できるようになりました。立花圭亮氏は、この取り組みが「人材育成と業務負荷削減の両立」に大きく貢献したと語っています。将来的には、社外とのコラボレーションにも生成AIを活用し、広報戦略をより高度化する方針を示しています。これは単なるツール導入にとどまらず、従来の広報担当者の経験知を体系化する契機となっています。過去のリリース出稿データと生成AIを組み合わせることで、高精度かつ迅速なリリース案の作成が可能となり、顧客企業からも高評価を得ています。

医療・介護の事例

医療・介護の現場では、生成AIを導入することで診療やケアに関する文書作成を効率化し、スタッフの業務負担を軽減する事例が報告されています。株式会社やさしい手は介護現場に生成AIを取り入れ、記録作業を7割ほど削減したとされています（参照*5）。また、医療向け生成AIサービスも登場しており、退院サマリーや紹介状の作成を自動支援することで医師の負担を減らす取り組みが進んでいます。たとえば、UbieやAIチャート byGMO、GAI Xer、cotomi、HOKUTO、Hippocratic、Amazon Bedrockなどが代表的なサービスです。退院サマリーの作成時間を大幅に短縮した事例や、診療報酬算定の自動化、問診の高度化、最新医学情報の迅速取得など、現場の業務負担を軽減する成果が報告されています（参照*6）。

特に医療現場では情報の正確性が求められ、誤った診療情報が医療事故につながるリスクも存在します。医療特化型AIを導入することで、現場の表現や文脈を適切に理解し、要約や提案を行う仕組みが実現されています。個人情報保護やデータセキュリティの確保が必須であるため、国は2024年に医療分野でのAIガイドラインを公表し、適正な利活用を推進する意向を示しています。導入時には現場主導の検証プロセスが重視され、実働スタッフが使用感や改善案を共有する場が設けられています。こうした取り組みが、スタッフのモチベーションを高め、介護・医療サービスの質向上へとつながっています。今後は、診療報酬算定の自動化や最新医学情報の検索支援など、多岐にわたる活用分野が拡大していくと見込まれます。

行政導入の事例

行政分野でも、神奈川県横須賀市の事例が注目を集めています。同市はChatGPTを全庁的に導入し、文書作成や情報調査、アイデア創出の各面で効率化を図りました（参照*7）。2023年4月に導入を開始し、わずか1か月で職員の半数にあたる約1,900人が利用を開始。アンケートでは8割以上が「業務の効率が向上した」と回答しています。

この背景には、自治体が抱える人材不足や迅速な市民サービス提供への要請がありました。デジタルリテラシーの向上を目的に、市職員にとって使いやすいマニュアルや研修機会を整備したことも普及の後押しとなりました。行政DXの観点からは、市民への周知や情報保護の観点が重要であり、職員が生成AIを使いこなすことで行政サービス全体の質を高められると期待されています。横須賀市が先行事例として成果を公開することで、他の自治体が参照しやすい環境も整いつつあります。実際、市民コミュニケーションにおける文章校正や問い合わせ対応など、幅広い業務が効率化されたと報告されています。これは、地域課題の解決スピードを加速し、地域住民に対する行政サービスの満足度向上にも寄与しています。

導入成功のポイント

スモールスタートの重要性

生成AIには多層的な機能があり、一気に全社へ展開しようとすると混乱が生じやすくなります。そこで注目されるのが、スモールスタートというアプローチです。アマゾンウェブサービスジャパン合同会社が示すように、小規模な範囲から導入を開始し、効果を確かめながら徐々に拡張していく方法が有用です（参照*5）。過度な投資リスクを回避しながらノウハウを積み重ねることができ、失敗を最小限に抑えつつ最適な方法を模索できます。

また、小規模導入の段階で得られるフィードバックは、その後の大規模展開時に貴重な指針となります。たとえば顧客対応チャットボットを一部部署で試し、使いやすさやトラブル対応を検証したのちに全社共有するのが典型的な例です。名古屋で開催されたイベントでも、生成AIを用いた業務効率化の実践では初期のテスト運用が成否を左右すると報告されています（参照*8）。こうした段階的導入の経験が、組織内での理解と協力体制を育む基盤となります。

組織体制と研修

生成AIを戦略的に活用するには、適切な組織体制づくりが重要です。IT部門だけでなく、経営層や人事部門を含む横断的なチーム編成が求められます。情報システムの知識に加えて、導入部門ごとの業務フローを深く理解するスタッフが参画することで、AI活用の定着率が高まります。学校法人産業能率大学総合研究所が生成AI活用推進プロジェクトを立ち上げた際にも、各部門が連携して課題を抽出し、独自チャットアプリの開発を進めたことが好事例として挙げられます（参照*9）。

加えて研修プログラムの整備も重要です。新しいツールに対する社員の抵抗感を和らげ、活用ノウハウを共有する仕組みを早期に構築できれば、短期間で全社レベルのスキルアップが期待できます。具体的には、AI基礎セミナーやハンズオン形式のワークショップを実施し、現場が抱える課題を題材に実践練習を行うなど、実務と紐づいた学習機会を提供する工夫が求められます。

セキュリティとガイドライン

AIの導入で避けて通れないのが、情報管理やセキュリティの問題です。特に、医療や行政など個人情報を扱う場面では厳格なデータ保護ルールを設定する必要があります。医療特化型システムでは、学習データや出力データから個人が特定されない仕組みを構築し、不適切なデータ利活用が起こらないよう監視体制を整えることが求められます。国もガイドライン策定を通じて、AI導入時の検証や監査手順の確立を促しています。

また、組織内での利用ガイドラインを明文化することも、トラブル回避に役立ちます。従業員がどの範囲まで生成AIを業務に用いてよいのか、誤出力が見られた場合の責任や対処方法はどうするのかなど、具体的な運用ルールを定める必要があります。初期段階からセキュリティ担当者や法務部門と連携し、適切なリスク管理を行うことで、生成AIのポテンシャルを最大限に活かしながら安全な業務推進が可能となります。

おわりに

生成AIがもたらす業務効率化は、単なる労力削減にとどまりません。正確なデータ活用や継続的な評価指標の設定を通じて、組織の学習能力を高め、新しい価値を創出する原動力となります。導入初期は試行錯誤がつきものですが、スモールスタートと全社展開をバランスよく実践することで、最小限のリスクで大きな成果を生み出すことが可能です。

本記事で紹介した事例や導入ポイントを参考に、組織の特性や目的に合った生成AIの活用を検討してみてはいかがでしょうか。適切な体制構築とセキュリティ対策、そして運用方法の研鑽によって、生成AIは業務効率化を超えたイノベーションの源泉にもなります。次世代の働き方をリードする成果を目指して、一歩ずつ前進するタイミングといえるでしょう。

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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