生成AIの活用で効率化できる業務とは？活用事例や成功させるポイントを解説

生成AIの進化によって、企業における業務効率化のあり方が大きく変わり始めています。近年では、文書作成や問い合わせ対応だけでなく、営業支援や契約業務、業務分析、ナレッジ共有など、さまざまな業務で生成AIの活用が進んでいます。

一方で、生成AI活用には、情報セキュリティやハルシネーション、著作権などのリスクも存在するため、適切な運用ルール整備や業務設計も重要です。

本記事では、生成AIの種類や効率化できる業務、導入を成功させるポイント、実際の活用事例、導入時の注意点について解説します。

生成AIとは

生成AIとは、テキストや画像、音声、動画などのコンテンツを自動生成できるAI技術の総称です。従来のAIは「分類」や「予測」を中心としていましたが、生成AIは学習したデータをもとに、新たな文章や画像などを作り出せる点が特徴です。

近年では、自然言語処理技術や大規模言語モデル（LLM）の進化によって、ビジネスシーンでも急速に活用が進んでいます。例えば、文章作成や議事録要約、問い合わせ対応、画像制作、プログラムコード生成など、さまざまな業務で効率化が期待されています。

 

生成AIの種類

生成AIにはさまざまな種類があり、生成するコンテンツによって用途が異なります。ここでは代表的な生成AIの種類として、以下の4つについて解説します。

・テキスト生成AI
・画像生成AI
・音声生成AI
・動画生成AI

テキスト生成AI

テキスト生成AIは、文章を自動生成するAIです。ユーザーが入力した指示（プロンプト）をもとに、自然な文章を作成できます。文章作成AIやチャットボット型AIなどがテキスト生成AIの代表例です。

社内文書検索やナレッジ共有に、テキスト生成AIが活用されるケースも増えています。例えば、社内マニュアルや過去資料を検索し、必要な情報を自然文で回答する仕組みを構築する企業もあります。

画像生成AI

画像生成AIは、テキスト指示をもとに画像やイラストを生成するAIです。近年、広告制作やSNS投稿画像、Webデザイン、製品イメージ作成などで活用が進んでいます。

デザイン初稿作成やアイデア出し用途として活用されるケースもあります。従来は専門スキルが必要だった画像制作を効率化できる点が、画像生成AIの大きな特徴です。

音声生成AI

音声生成AIは、人間のような自然な音声を生成するAIです。テキストを読み上げる音声合成だけでなく、特定人物の声質を再現する技術なども進化しています。

近年では会議音声の文字起こしや要約と組み合わせて活用されるケースも増えています。業務効率化だけでなく、アクセシビリティ向上や多言語対応強化にも役立っているといえるでしょう。

動画生成AI

動画生成AIは、テキストや画像をもとに動画を生成するAIです。近年では、短時間でプロモーション動画や教育コンテンツを生成できる動画生成AIツールも増えています。

AIアバターを活用した動画生成なども進化しており、撮影不要で動画制作を行えるケースもあります。従来は時間やコストがかかっていた動画制作を効率化できるため、マーケティングや教育分野を中心に導入が進んでいる技術です。

 

生成AIで効率化できる業務

生成AIは、単純作業だけでなく、これまで人間が中心となって行っていた知的業務の効率化にも活用されています。ここでは、生成AIによって効率化できる代表的な業務として、次の3つについて解説します。

・文書作成・要約業務
・問い合わせ対応業務
・情報検索・ナレッジ共有業務

文書作成・要約業務

生成AIがもっとも活用されている領域の一つが、文書作成や要約業務です。例えば、メール文面作成・提案書作成・マニュアル作成・議事録作成・契約書ドラフト作成など、多くの業務で活用されています。

特に議事録作成では、会議音声を文字起こししたうえで、要点整理やタスク抽出まで自動化できるAIツールも次々に登場しています。長文資料を短時間で要約できるため、情報収集や意思決定のスピード向上にもつながるでしょう。従来は担当者が多くの時間をかけていた文章作成業務を効率化できる点が大きなメリットです。

問い合わせ対応業務

生成AIは、問い合わせ対応業務でも活用が進んでいます。社内ヘルプデスクやカスタマーサポートに生成AIを導入し、問い合わせ内容に応じて自動回答を行うといった形が一例です。従来型チャットボットでは、あらかじめ登録したシナリオに沿った回答しかできませんでしたが、生成AIでは自然文理解能力が高いため、柔軟に回答することができます。

社内マニュアルやFAQ、過去問い合わせ履歴などを参照しながら回答する仕組みを構築する企業も増えています。これにより、問い合わせ対応工数の削減や回答品質の平準化を実現することが可能です。

情報検索・ナレッジ共有業務

社内情報検索やナレッジ共有も、生成AI活用が進んでいる分野です。多くの企業では、マニュアルや議事録、設計資料、報告書などが社内に蓄積されています。しかし、必要な情報を探し出すのに時間がかかるケースも少なくありません。

生成AIを活用することで、自然文で質問するだけで関連情報を検索・要約し、必要な情報を提示できるようになります。例えば、「過去の類似トラブル事例を教えて」「この設備の保守手順を知りたい」などの質問に、自然な文章で回答する仕組みを構築可能です。これにより、属人化防止や業務効率化を図ることができます。

 

生成AI活用による業務効率化を成功させるポイント

生成AIは幅広い業務で活用できますが、単にツールを導入するだけでは十分な効果を得られないケースも少なくありません。実際には、「導入したものの現場で活用されない」「期待したほど効率化につながらない」といった課題が発生することもあります。

生成AI活用では、導入目的や運用体制を整理したうえで、自社業務に適した形で活用を進めることが重要です。ここでは、生成AI活用による業務効率化を成功させるために大切な、次の5つのポイントについて解説します。

・導入目的を明確にする
・適切な生成AIツールを選ぶ
・運用ルールを整備する
・段階的に導入を進める
・研修等でAIリテラシーを向上させる

導入目的を明確にする

生成AI導入では、まず「何を改善したいのか」を明確にすることが大切です。

例えば、「文書作成工数を削減したい」「問い合わせ対応を効率化したい」「ナレッジ共有を強化したい」「業務属人化を防ぎたい」など、目的によって適した活用方法は異なります。目的が曖昧なまま導入すると、「とりあえずAIを入れただけ」の状態になり、十分な効果を得られない可能性がある点には要注意です。

また、現場業務との適合性を考慮せず導入すると、逆に確認作業や修正作業が増え、現場負荷が高まるケースもあります。まずは現状業務を整理し、以下のような観点で導入目的を明確化することが大切です。

・どの業務に時間がかかっているのか
・どこに属人化が発生しているのか
・どの工程を効率化したいのか

さらに、KPIを設定し、「どの程度工数削減したいのか」「どのくらい回答速度を向上させたいのか」など、具体的な目標を定めることで効果測定もしやすくなります。

適切な生成AIツールを選ぶ

生成AIにはさまざまな種類があり、得意分野も異なるため、自社業務や利用目的に合ったツールを選定することが重要です。

社内文書検索や問い合わせ対応へ活用する場合には、社内データを安全に参照できる環境構築も求められます。セキュリティ要件や権限管理、ログ管理など、企業利用に必要な機能を備えているかも確認しておきましょう。

既存システムとの連携性も見逃せないポイントです。例えば、ワークフローシステムやグループウェア、CRM、ERPなどと連携できれば、より業務に組み込みやすくなります。

操作性やサポート体制も確認すべきポイントです。どれだけ高機能でも、現場が使いこなせなければ十分な効果を得られません。実際の利用シーンを想定しながら、自社に適したツールを選定しましょう。

運用ルールを整備する

生成AI活用では、運用ルール整備も欠かせません。特に企業利用では、情報漏えいや誤回答リスクへ配慮する必要があります。例えば、機密情報や個人情報を外部AIサービスへ入力してしまうと、情報漏えいリスクにつながる可能性があるため要注意です。

また、生成AIはもっともらしい誤情報を出力する「ハルシネーション」が発生する場合もあります。そのため、入力可能な情報範囲や出力内容の確認ルール、利用可能な業務範囲、承認フローなどを事前に整理しておきましょう。AI生成結果をそのまま利用するのではなく、人間による確認工程を設けることも重要になります。

さらに、著作権や倫理面への配慮も必要です。特に画像生成AIや文章生成AIでは、既存コンテンツとの類似性や権利関係が問題になるケースもあります。法務部門や情報システム部門とも連携しながら、適切なガイドラインを整備する必要があります。

段階的に導入を進める

生成AI導入では、一気に全社展開するのではなく、段階的に導入を進めることが大切です。最初から全業務に適用しようとすると、運用負荷増大や現場混乱につながる可能性があります。まずは効果が見えやすい業務から小規模に導入し、成功事例を作ることが大切です。

例えば、議事録要約・FAQ自動生成・社内問い合わせ対応・文書作成支援など、比較的導入しやすい業務から始めるとよいでしょう。

小規模導入によって、「実際にどの程度効率化できるのか」「現場で使いやすいか」「どのような課題が発生するか」を把握できます。成功事例を社内共有することで、他部門への展開も進めやすくなるでしょう。

生成AI活用では、「導入すること」ではなく、「業務に定着させること」が重要です。段階的に改善を繰り返しながら運用を成熟させていくことが求められます。

研修等でAIリテラシーを向上させる

生成AIを効果的に活用するためには、従業員側のAIリテラシー向上も求められます。近年では、多くの企業で生成AI導入が進んでいますが、「正しい使い方がわからない」「誤情報リスクが不安」といった理由から活用が進まないケースもあります。

また、生成AIは入力内容（プロンプト）によって出力品質が大きく変わります。より高い業務効率化の効果を得るためには、適切な指示方法や確認方法の理解が必要不可欠です。例えば、プロンプト作成方法や出力結果の確認ポイント、セキュリティ上の注意点、著作権リスクなどについての教育が欠かせません。

さらに、現場担当者だけでなく、管理職層も生成AIの特性やリスクを理解する必要があります。経営層や管理職がAI活用方針を理解していなければ、組織全体での推進が進みにくくなります。単なるツール導入ではなく、「AIを活用できる組織づくり」という視点で教育や研修を進めることが重要です。

 

生成AIの活用事例

近年では、生成AIを実際の業務に活用する企業が急速に増えています。ここでは、実際に生成AIを活用して業務効率化や業務改善へ取り組んでいる事例について紹介します。

事例1：AIによる営業活動分析と次の行動の提案

ある企業では、営業日報や商談履歴、問い合わせ情報などが複数システムへ分散しており、営業担当者ごとの経験や勘に依存した営業活動が課題になっていました。そこで、SFAと生成AIを組み合わせ、営業活動を支援する取り組みを進めています。

具体的には、営業担当者が入力した商談内容や活動履歴をAIが分析し、次回の提案内容やフォロータイミング、商談の改善点、次に取るべきアクションなどを提案する仕組みを構築しました。

また、営業活動を点数化するだけでなく、「どのように改善すればよいか」といった具体的なアドバイスまで提示することで、営業スキル向上支援にも活用されています。

事例2：現場報告の対話化と契約書確認のAI自動化

ある企業では、契約業務や現場改善活動に生成AIを活用し、業務効率化を進めています。

例えば、ヒヤリハット報告では、「うまく文章化できない」という現場の負担を軽減するため、AIとの対話形式で報告内容を整理できる仕組みを導入しました。これにより、現場からの気づきを収集しやすくなり、改善提案やリスク検知にも活用しています。

また、契約業務では、契約書ファイルをアップロードすると、AIが内容を読み取り、誤字脱字チェックや曖昧表現の確認、契約情報の自動入力などを行う仕組みを導入しています。

さらに、AIアシスタントによるページ案内や、契約業務全体のプロセス分析にも生成AIを活用し、ボトルネック把握や業務改善提案につなげています。

 

生成AIを活用する際の注意点

生成AIは、業務効率化や生産性向上に大きく貢献する一方で、適切に運用しなければ情報漏えいや誤情報活用などのリスクにつながる可能性もあります。ここでは、生成AIを活用する際に注意すべきポイントについて解説します。

情報セキュリティのリスク

生成AI活用で特に注意すべきなのが、情報セキュリティリスクです。

例えば、社外向けの生成AIサービスへ機密情報や個人情報を入力してしまうと、情報漏えいにつながる可能性があります。また、入力データがAI学習へ利用されるサービスの場合、意図せず情報が外部へ蓄積されるリスクもあるため注意が必要です。

そのため、企業利用では、入力可能な情報範囲や利用可能なAIサービス、権限管理、ログ管理などを明確化し、適切な運用ルールを整備することが重要です。

社内専用環境で生成AIを利用したり、社内データを安全に扱える構成を採用したりする企業も増えています。特に、契約情報や顧客情報、設計情報など機密性の高いデータを扱う場合には、情報管理体制の十分な検討が必要です。

ハルシネーションのリスク

生成AIには、「ハルシネーション」と呼ばれる誤情報生成リスクがあります。これは、AIがもっともらしい内容を生成していても、実際には誤った情報を生成してしまう現象です。例えば、存在しない情報を生成したり、古い情報を回答したり、誤った数値や法令を提示したりする場合があります。

そのため、生成AIの出力内容をそのまま業務利用するのではなく、人間による確認工程を設けることが重要です。特に、契約書作成や法務対応、顧客向け回答など、正確性が求められる業務では注意が必要です。

また、社内データや信頼できる情報源を参照できる仕組みを構築することで、回答精度向上を図る企業も増えています。生成AIは便利な支援ツールですが、「必ず正しい回答をするわけではない」という前提で活用しましょう。

著作権・倫理リスク

生成AI活用では、著作権や倫理面への配慮も不可欠です。例えば、生成AIが既存コンテンツと類似した文章や画像を生成した場合、著作権侵害リスクが発生する可能性があります。

また、AIが学習したデータの扱いや、生成コンテンツ利用範囲について問題になるケースもあります。差別的表現や偏った内容をAIが生成するリスクもあるため、出力内容チェック体制も重要です。

特に企業利用では、生成AI利用ガイドラインを整備し、利用範囲や著作権確認ルール、出力内容確認フロー、倫理面の注意事項などを明確化することが求められます。マーケティングや広告制作など対外公開コンテンツへ生成AIを活用する場合には、より慎重な確認が必要です。

 

まとめ

生成AIは、文書作成や問い合わせ対応、営業支援、契約業務、業務分析など、さまざまな業務の効率化に活用されています。

一方で、生成AIを業務に定着させるためには、単にAIツールを導入するだけでは不十分です。社内システムや業務プロセスと連携しながら、安全かつ継続的に活用できる環境を整備することが重要になります。

そのような中で注目されているのが、業務基盤と生成AIを組み合わせた活用です。

intra-martでは、ワークフローや業務プロセス管理、ローコード開発基盤などを提供しており、業務全体のデジタル化や効率化を支援しています。

例えば、生成AI連携機能「IM-Copilot」では、業務アプリケーションや各種製品と生成AIを連携し、業務支援や情報検索、アシスタント機能などを実現できます。ログ管理や利用統制など、企業利用を前提とした機能も備えている点が特徴です。

生成AIを単なる便利ツールとして終わらせず、業務改善や組織全体の生産性向上につなげるためには、業務基盤との連携も含めた活用を検討してみてください。

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