体験談・事例・
マガジン
マガジン
- ▼よくある質問
-
よくある質問（個人向け）
-
よくある質問（法人向け）
ウズカレとは
「生成AIの活用事例が知りたい」
「自社のビジネスにどう活かせるかヒントが欲しい」
このように悩んでいる方も多いのではないでしょうか。
実際、営業や店舗運営、医療現場など、様々な現場で生成AIの活用が進んでいます。
とはいえ、自社でどう活かせるのかまで具体的にイメージするのは難しいものです。
本記事では、業務別の生成AI活用事例に加えて、導入時に押さえておきたいポイントを解説します。
自社に合った活用方法を見つけるための参考として、ぜひ最後までご覧ください。
生成AIは日々進化しており、業務効率化や企画書・資料作成など、ビジネスの様々な場面で活用が進んでいます。
しかし、全てをAIに任せられるわけではないため「何ができて・何ができないのか」を見極める視点が欠かせません。
ここでは、ビジネス現場での活用において、生成AIが得意とする業務と、人が担うべき領域を整理していきます。
生成AIは業務の効率化に大きく貢献しますが、全ての業務を任せられるわけではありません。
導入を成功させるには、AIの得意分野と不得意分野を把握し、適切な業務に活用することが鍵となります。
以下の表では、業務カテゴリごとに「AIでできること」と「AIでは難しい・できないこと」を整理しました。
| 業務カテゴリ | AIでできること | AIで難しい・できないこと |
|---|---|---|
| 文章作成・編集 | ・議事録の要約 ・メール文の下書き ・報告書・案内文のたたき台生成 | ・ニュアンスを汲み取った微調整 ・法的文書・契約書の確定版作成 |
| 情報検索・ナレッジ共有 | ・社内FAQの自動応答 ・複数の資料を横断した検索・要約 | ・一次情報の正確性保証 ・リアルタイムな情報への対応 |
| 顧客対応・サポート | ・チャットボットによる一次対応（営業時間案内、FAQなど） ・音声認識と連携した自動応答 | ・クレーム対応や感情を含む対話の調整 ・顧客心理に寄り添った柔軟な対応 |
| マーケティング | ・広告文・SNS投稿のアイデア出し ・ターゲット分析のたたき台 ・ペルソナ案の生成 | ・ブランド感覚やトレンドに合わせた表現 ・戦略立案や本質的なアイデア創出 |
| 営業・提案資料作成 | ・提案書のたたき台作成（構成・表現の整備） ・顧客向け文書のカスタマイズ案 | ・顧客の背景に応じた柔軟な提案 ・空気感や関係性を加味した調整 |
| 採用・人事 | ・募集要項の作成補助 ・面接質問案の自動生成 ・履歴書情報の整理 | ・志望動機や適性を読み取る面談判断 ・候補者との信頼構築 |
| 経理・会計 | ・領収書データの読み取り（OCR＋AI） ・勘定科目の自動分類 ・過去データを基にした経費予測 | ・最終的な仕訳判断 ・税務リスクの見極めや不正の検知 |
| 総務・庶務 | ・社内通知文のテンプレート作成- 備品の在庫予測 | ・現場に応じた調整や対応 ・部署間の調整や交渉 |
| 教育・研修 | ・問題集・テスト問題の自動作成 ・解説文やフィードバックの生成 ・社内マニュアルの作成支援 | ・個々の習熟度や性格に応じた教え方の工夫 ・学習意欲の引き出し |
生成AIは「定型的な作業」や「情報の整理・生成」を得意としており、現場の業務負担を大きく軽減できます。
ただし、判断・信頼・感情といった「人ならではの力」が必要な業務では、あくまで補助的な役割に留まります。
「人にしかできない部分」と「AIに任せられる部分」を明確に線引きすることが重要です。
生成AIは、文章の作成や要約、情報の整理といった「型が決まっている仕事」や「ルールに従った処理」を得意としています。
例えば、メールの下書きや議事録の要約、FAQ応答文の作成などは、スピード・精度ともに優れています。
一方で、相手の感情を汲み取ったり、文脈や空気感を踏まえて判断するような「人間らしい仕事」は、AIの適用が難しい領域です。
その代表例として、以下のような場面が挙げられます。
こうした業務では、感情・経験・人間関係といった「人ならではの力」が成果を左右します。
だからこそ企業は「どの業務をAIに任せ、どこを人が担うべきか」をしっかり見極める姿勢が重要です。
この切り分けは、生成AIをビジネスに導入する上で、最も重要な考え方の1つです。
企業における生成AIの活用は、既に一部の業務で始まっています。
画像引用元：【生成AI、大企業の活用実態は？】職場で生成AIを活用できているのは、約1割の実態。約8割の企業が、自社における生成AIの活用に課題
上記資料は、テックタッチ株式会社が実施した「大企業における生成AI活用の実態調査」の結果です。
調査によると、多くの企業が文章作成や資料作りといった、日常業務の効率化を目的に生成AIを活用していることが分かりました。
この結果から見えてくるのは、生成AIの活用が主に「文章系業務」や「定型的な事務作業の効率化」に集中しているという傾向です。
現時点では、限定的な活用に留まっている企業が多いものの、今後は業務改革や新規事業開発など、より高度なビジネス領域への展開が期待されています。
生成AIは、特定の業種や職種に留まらず、あらゆるビジネス領域での活用が進んでいます。
ここでは、実際のビジネス現場での生成AI活用事例を、業務カテゴリ別に紹介します。
バックオフィスや管理部門を中心に、社内業務における生成AIの導入が少しずつ浸透してきました。
ここでは、社内業務における生成AIのビジネス活用事例を紹介します。
イオンリテール株式会社では、数千～数万ページに及ぶ業務マニュアルや業務に関する法律の情報を学習させた、従業員向けのAIアシスタントを導入しました。
音声や文字で質問を入力するだけで、顧客対応に必要な情報をその場で検索・確認できます。
このAIは、事前にマニュアルを読み込む必要がない「次世代型マニュアル」として機能しており、新人や若手社員の習熟スピードを大幅に高めています。
従来は専門的な知識や経験が求められていた業務にも、より多くの従業員が関われるようになりました。
業務ナレッジをAIに集約することで、属人化の解消や、顧客対応の質を均一化する効果も期待されています。
参考：イオンリテール株式会社「生成AIを活用した「AIアシスタント」を実装」
株式会社NTTデータグループでは、システム開発における提案依頼書（RFP）の記載内容からリスクを洗い出す作業に、生成AIを導入しています。
このAIは、RFP内の要件の網羅性や記述の曖昧さを自動で評価し、見落としや認識違いに繋がる箇所を検出・提言します。
従来は有識者が目視で行っていたチェック作業をAIが担うことで、作業時間を約6割削減する成果を上げました。
これにより、顧客への提案の質を高めるとともに、属人化していたノウハウの継承にも繋がりました。
現在はRFPに限らず、提案書・要件定義書・見積書といった、他のドキュメントへの適用拡大も視野に入れた取り組みが進められています。
参考：株式会社NTTデータグループ「生成AIを活用して、提案依頼書のリスク抽出業務に係る時間を6割削減」
株式会社宮崎銀行では、行員が行う融資稟議書の作成業務に生成AIを導入しました。
従来は手作業で稟議書を作成しており、情報整理や文面作成に多くの時間と労力を要していました。
生成AIは行内のデータベースと連携し、必要な文面を自動生成。
これにより、稟議書作成にかかる作業時間を約95％削減する成果を上げています。
その結果、行員は入力作業に追われることなく、顧客対応や与信判断といった本来注力すべき業務に専念できるようになりました。
今後は与信判断支援や行内規定の検索、FAQ対応などへの適用も進められる予定です。
参考：株式会社宮崎銀行「融資業務における生成AIの利用開始について」
株式会社ビズリーチでは、求職者が職務経歴書を効率よく作成できるよう、GPTモデルを活用した自動生成ツールを開発しました。
このツールは、同社が蓄積してきたキャリアデータやレジュメ作成ノウハウが反映されており、短時間で質の高い職務経歴書を作成できるのが特徴です。
職種やポジションといった、4つの簡単な質問に答えるだけで、業務経験やスキルが自然な文章として自動生成されます。
大学との共同検証では、スカウト受信数が平均40％増加するという効果も確認されました。
文面の質も有識者から高く評価され、ツールの実用性の高さが裏付けられています。
転職活動の第一関門となる職務経歴書の作成をサポートし、マッチング精度の向上にも貢献する取り組みです。
参考：株式会社ビズリーチ「ビズリーチ「GPTモデルのレジュメ自動作成機能」を開発」
カスタマーサポートの現場でも、生成AIの活用が進んでいます。
対応の自動化や回答精度の向上により、業務効率化だけでなく顧客満足度の向上にも繋がっています。
こうした成果を実現している企業の活用事例を見ていきましょう。
ヤマト運輸株式会社では、コールセンターの人手不足や繁忙期の電話集中といった課題を背景に、宅急便の集荷依頼窓口にAIオペレーターを導入しました。
発信者の音声に対して、AIが集荷先や日時などの内容を聞き取り、自動で受付を完了できる仕組みです。
この導入により、顧客の待ち時間の大幅な短縮を実現。
有人オペレーターは、緊急性や複雑性の高い対応に専念できるようになりました。
また、発話内容が自動で入力されるため、ヒューマンエラーの減少にも繋がっています。
「便利になった」という利用者の声も寄せられており、利便性の向上と業務負担の軽減を同時に実現した事例といえます。
参考：ヤマト運輸株式会社「AIオペレータ」による自動受付で集荷依頼｜ヤマト運輸」
株式会社ユニクロでは、オンラインストアと公式アプリに24時間いつでも利用できるAIチャットアシスタントを導入しています。
商品選びから配送状況の確認、返品手続きまで、幅広い問い合わせに自動で対応できるほか、用途に応じた商品提案も行います。
AIで対応が難しいケースは、チャット専門のオペレーターに引き継がれる仕組みです。
導入後はチャットによる問い合わせが電話やメールから大きくシフトし、全体の対応件数も前年比で2倍に増加しました。
オペレーターによるチャット対応は、電話応対に比べて6〜7割の時間で済むことから、応答スピードが向上し、業務効率と顧客満足度の両立を実現しています。
参考：株式会社ユニクロ「IQ・チャットサポートについて｜ユニクロ」
生成AIは、営業やマーケティングの分野でも顧客との接点づくりやコンテンツ制作の効率化に役立っています。
ここでは、見込み顧客リストの自動作成や広告コンテンツ制作の高度化といった、営業・マーケティング領域における生成AIの活用事例を紹介します。
株式会社大塚商会では、営業活動の効率化と属人性の排除を目的に、生成AIを活用した商談先提案システム「AI行き先案内」を導入しています。
AIが、5,000万件超の商談や12億件以上の売上明細を分析し、成約に繋がりやすい顧客の特徴を抽出。
営業担当者ごとに、最適な訪問先や提案先をカレンダーに自動で提示します。
問い合わせ内容や商談履歴、地域情報などをもとに、需要が高まりやすいタイミングや相関関係を可視化することで、提案の質の標準化も実現。
導入から半年で提案商談数は前年比3倍の7万件を超え、営業現場でも定着してきています。
参考：dotData, Inc「AIが半年で7万件以上の商談を提案」
株式会社パルコでは、実在のモデルを使わず、全てを生成AIで構成した広告を公開しました。
人物や背景、グラフィック、ムービー、ナレーション、音楽に至るまで、広告の全てをAIで制作。
世界的なAIクリエイターを起用し、実写のようなリアリティと幻想的な世界観の融合を実現しました。
この広告は「AMDアワード2023」において、年間コンテンツ賞「優秀賞」を受賞。
生成AIを単なる効率化ツールとしてではなく、クリエイティブの共創パートナーとして活用し、表現の質を高めた取り組みが高く評価されています。
参考：日経クロストレンド「パルコ、伊藤園が生成AIで広告制作 見えた広告主側の理想と現実」
店舗運営の現場でも、生成AIをはじめとするAI技術の導入が進み、現場の負担軽減や作業の効率化が進んでいます。
ここでは、AIを活用して店舗運営の効率化や業務支援を実現した事例を紹介します。
株式会社セブン‐イレブン・ジャパンでは、AIを活用した発注システムを導入し、商品の発注業務を最適化しています。
従来の「設定発注」は、店舗スタッフがあらかじめ在庫数のしきい値を設定し、在庫が下回ると発注数を計算・提案する半自動的な仕組みでした。
新たに導入されたAI発注は、天候や曜日、販売実績などの多様なデータをもとに、より精度の高い発注数量を自動で予測。
その結果、カップ麺やお菓子、日用品など約2,500品目の発注にかかる時間が平均で35〜45分に短縮。
スタッフは売り場づくりや接客といった付加価値の高い業務に専念できるようになり、店舗運営の効率化とサービス向上を同時に実現しています。
参考：株式会社セブン‐イレブン・ジャパン「店内作業効率化の取り組み|セブン‐イレブン」
株式会社ライフコーポレーションでは、発注業務の効率化と精度向上を目的に、AIによる需要予測を活用した自動発注システムを導入しています。
牛乳などの日配品は販売期間が短く需要変動も激しいため、ベテランスタッフの経験に頼る場面が多く、発注の難易度が高いとされていました。
自動発注システムでは、販売実績や天候、販売計画などの多様なデータをもとに、日々の発注数を自動で算出します。
導入により、発注難易度が高い商品にも柔軟に対応可能となり、欠品や廃棄のリスクを抑制。
現場での業務負担を軽減しつつ、顧客満足度の向上にも繋がる運用体制を実現しています。
参考：株式会社ライフコーポレーション「共同開発の AI 需要予測自動発注システムをライフ全店に導入」
株式会社ローソンでは、AIと連動したデジタルサイネージ（電子看板）を活用し、店舗の運営効率と顧客対応の質を同時に高めています。
店内に設置されたAIカメラが、顧客の年齢や性別などを推定し、最適な商品やサービスをその場で画面に表示することで、効果的な販促に繋げています。
商品棚に設置されたプライスレールサイネージ（価格表示用の小型電子パネル）では、価格や商品情報の柔軟な表示が可能となり、売り場運営の自由度が大きく向上しました。
さらに、店内全ての画面を一括で操作できる仕組みにより、時間帯やイベントに合わせたタイムリーな情報発信が可能に。
店舗全体での訴求力が高まり、プロモーション効果の向上に繋がっています。
参考：株式会社 PR TIMES「KDDI株式会社「Real×Tech LAWSON」にAIサイネージを導入」
品質検査や製造の現場でも、画像認識AIや映像解析技術の導入が進んでいます。
ここでは、製品の外観検査を自動化する取り組みや、作業中の禁止動作をリアルタイムで検知するシステムといった、安全性と生産性の両立を実現した活用事例を紹介します。
株式会社相川プレス工業では、自動車部品の外観検査工程に、AI画像解析ソフトウェアを導入。
従来は熟練者による目視で行っていた微細な傷や打痕の検出を、AIにより自動化しました。
難易度の高い微細な不良も、短時間かつ高精度で検出できるようになり、検査時間は約3分の1に短縮。
目視検査に比べて見逃しリスクを大幅に削減し、品質保証の向上にも繋がっています。
定量的な検査が実現したことで、特別なスキルがなくても一定の品質を維持できるようになり、人材不足や技術継承の課題にも対応。
製造現場の生産性向上と、安定した品質管理体制の構築が実現しました。
参考：株式会社 PR TIMES「アダコテック、外観検査の自動化AIソフトウェアを相川プレス工業の自動車部品生産ラインへ提供」
日医工株式会社と富士通株式会社は、医薬品製造の現場でAIを活用し、作業中の禁止動作をリアルタイムで検知する仕組みの実証を進めています。
無菌室における手洗いや防塵処理などの工程をAIカメラで監視し、床への膝付きといった不適切な動作があった際には、該当者へ即時通知されます。
これにより、人的ミスの防止や作業品質の均一化を実現。
さらに、複数人の動作を同時に検知できるため、監視業務の効率化にも繋がっています。
今後は、熟練者と新人の作業映像を比較・分析し、教育にも活用していく予定です。
安全性の向上と人材育成の両立を目指す取り組みとして、注目されています。
参考：日本経済新聞「富士通と日医工、AIで工場作業員の禁止動作を検知」
医療現場では、受付や問診などの初期対応に多くの時間が割かれ、限られた人員での対応が課題となっています。
こうした負担を軽減するために、AIを活用した問診・受付システムの導入が進んでいます。
ここでは、AI問診やAI受付など、医療現場での実際の取り組み事例を見ていきましょう。
相澤病院では、初診患者の問診業務において、AIを活用したデジタル問診票を導入しています。
従来の紙の問診票では得られにくかった詳細な情報を、AIが自動で深掘り質問として生成。
診療科ごとの特性に応じて最適な質問が提示されることで、より正確な診療支援に繋がっています。
AIが問診内容をもとに電子カルテの下書きを作成するため、医療従事者の入力業務を大幅に軽減。
初診のカルテ作成時間が短縮され、診療の効率化と質の向上が図られています。
現在、入院時の問診にも活用が広がっており、紙資源の削減や感染症対策といった面でも貢献しています。
参考：社会医療法人財団 慈泉会「入院時の問診に、人工知能を用いた「デジタル問診票」の利用を開始」
1日に200〜300人が来院するしばやま整形外科では、患者の待ち時間短縮とスタッフの業務負担軽減を目的に、AI受付サービスを導入しました。
このAIは、人が操作する必要のない完全自立型で、患者からの質問にも柔軟に対応できる点が特徴です。
導入により、受付スタッフの対応時間が削減され、少人数でも質の高い対応を維持できるようになりました。
今後は、診療内容に関する説明やQ＆A対応などへの活用も視野に入れており、さらなる業務拡張が見込まれます。
AIを活用した受付対応は、医療現場におけるDXの先進的な取り組みとして注目されています。
参考：株式会社 PR TIMES「しばやま整形外科、AI受付システム「受付さくらさん」で患者の待ち時間を大幅に削減」
生成AIは、業務効率化や生産性向上といった多くのメリットが期待されますが、導入にあたっては慎重な姿勢が求められます。
ビジネスでの活用を成功させるには、以下のポイントに注意しましょう。
これらのポイントを押さえることで、生成AIの利便性を最大限に活かすことが可能です。
「AIを導入すれば何かが変わるはず」といった、曖昧な期待のまま導入を進めると、現場に定着せず、形だけの導入に終わる可能性があります。
生成AIは、あくまで課題解決のための「手段」です。
目的や課題が不明確なままでは、どんなに優れたツールを導入しても、期待した効果は得られません。
例えば「営業資料の初稿作成を自動化して、作業時間を短縮したい」といった具体的な目的があれば、そのゴールに合ったツールや運用方法を検討しやすくなります。
結果として、導入後の効果検証や改善もしやすくなり、PDCAも回りやすくなります。
導入前には「どの業務を、どのように効率化したいのか」を明確にし、課題とゴールを整理することが導入の第一歩です。
生成AIで顧客情報や通話内容を分析する際には、個人情報やセキュリティへの十分な配慮が不可欠です。
特に、医療・金融業界や海外企業との取引など、扱う情報や法域によっては厳格な規制が適用されるケースもあり、導入には慎重な対応が求められます。
例えば、顧客の通話データを解析したい場合でも、保存方法や利用範囲が適切でなければ、相手の信頼を損ねたり、行政処分の対象となることもあります。
導入にあたっては、社内の法務部門や情報セキュリティ担当と連携し、どのようなデータをどう扱うかといったポリシーを事前に明確にしておくことが重要です。
社員の理解を得ることは、生成AIを導入する際の前提条件です。
現場の社員は「AIに評価されるのでは」「仕事が奪われるのでは」といった不安を抱きやすく、説明が不十分なまま進めると、反発を招く恐れがあります。
特に、人事や評価への活用時は、AIに任せきりになるという誤解が生じやすく、活用が進まない一因になることもあります。
「AIはあくまで補助的なツールであり、最終判断は人が行う」というスタンスを明確にし、丁寧なコミュニケーションを通じて現場の理解を得ることが不可欠です。
生成AIは、業務効率化や生産性向上を支える強力なツールです。
ただし、導入を成功させるには「何のために使うのか」「どの業務で活用するのか」といった目的の明確化が欠かせません。
ここで紹介した活用事例を参考にしながら、自社の課題に即した形での導入を検討してみましょう。
とはいえ「どこから始めればいいのか分からない」という声も少なくありません。
そこでおすすめなのが、ウズカレBizのAI研修です。
2日間のオンライン研修と3ヶ月間の伴走支援を通じて「AIを現場で使いこなせる人材」を育成します。
座学に留まらず、実務での活用を見据えたカリキュラム設計により、学んだ知識が現場で確実に活きる仕組みが整っています。
生成AIを社内に定着させて成果に繋げたい方は、ぜひウズカレBizにご相談ください。
UZUZ COLLEGE代表取締役社長、UZUZグループ専務取締役。1986年生まれ、鹿児島出身。高校卒業後、九州大学にて機械航空工学を専攻。大学卒業後、住宅設備メーカーINAX（現・LIXIL）に入社。1年目からキッチン・洗面化粧台の商品開発に携わるも、3年目に製造部へ異動し、毎日ロボットと作業スピードを競い合う日々を送る。高校の同級生であったUZUZ創業者からの誘いと、自身のキャリアチェンジのため、「UZUZ」立ち上げに参画。第二新卒・既卒・フリーターといった20代若者への就業支援実績は累計2,000名を超える。2020年より教育研修事業を立ち上げ、2024年より「UZUZ COLLEGE」として分社化し、代表取締役社長に就任。
