業務効率化を促す生成AIの活用と選び方｜業務別の生成AIの活用法12選

最終更新日：2025/2/18

本記事について

労働人口の減少や働き方改革の推進などにより、企業における業務効率化の必要性が高まっています。生成AIを活用することで業務効率化を促すことができますが、具体的な運用方法がわからず悩んでいる人もいるでしょう。

本記事では、業務効率化におけるAIの役割や生成AIの活用方法、導入ステップ、選び方などを解説します。生成AIを活用し、自社の業務効率化を進める際の参考にしてください。

目次

1 業務効率化におけるAIの基本的な役割
　1-1 AIの特徴・強み
　1-2 背景としての業務効率化の必要性
2 業務効率化につながる技術と生成AIの違い
　2-1 生成AIとRPAの違い
　2-2 生成AIと機械学習の違い
　2-3 生成AIとMIの違い
3 【業務別】生成AIツールによる企業の業務効率化方法
　3-1 問い合わせ対応の効率化
　3-2 データ分析とレポート作成の効率化
　3-3 文書作成・翻訳
　3-4 検査・検品工程
　3-5 マーケティング
　3-6 コンテンツ制作
　3-7 Eメールのやり取り
　3-8 営業活動
　3-9 新入社員の教育・指導
　3-10 人事評価・フィードバック
　3-11 スケジュール・プロジェクト管理
　3-12 専門的なスキルの導入
4 業務効率化に向けた生成AIの導入ステップ
　4-1 1.業務課題の明確化
　4-2 2.導入の目的と期待効果を設定
　4-3 3.適切なAIツール選定
　4-4 4.導入テストとフィードバック収集
　4-5 5.本格導入後の効果測定と改善
　4-6 6.社員トレーニング
5 業務効率化に向けた生成AIの選び方
　5-1 課題解決に適したAIツールの種類
　5-2 料金体系
　5-3 機能性
　5-4 サポート体制
　5-5 セキュリティ性
6 まとめ

1 業務効率化におけるAIの基本的な役割

AIは、ビジネスにおける業務効率化を実現するための有力なツールとして注目されています。まずは、AI活用による業務効率化を実現するために、AIの特徴や強み、業務効率化が求められる背景について解説します。

1-1 AIの特徴・強み

AI（人工知能）は、機械学習やデータ解析などの技術により、従来までは人間しかできないと考えられていた学習や推論、判断といった機能を果たす技術です。AIの主な特徴として、以下が挙げられます。

• 迅速なデータ処理：手作業では時間がかかるデータ分析や処理を迅速に実行できる
• タスクの自動化：繰り返しの作業をAIが自動化し、工数を削減する
• 精度向上：作業の正確性が高く、ヒューマンエラーを削減できる

AIを導入することで、人間の業務負担や作業時間の大幅な短縮、コストの削減といったメリットが期待できます。また、定型的な業務をAIが自動化することで、単純作業のストレス軽減や労働環境の改善にも寄与します。

1-2 背景としての業務効率化の必要性

現代社会において、業務効率化が必要とされる背景には、以下のような要因があります。

• 労働人口の減少：優秀な人材獲得の難易度が高まり、人的リソースの有効活用が必要
• デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進：IT技術の進化やDX実現の達成が求められている
• 属人化の解消：特定の担当者が不在でも業務が円滑に進む体制を構築し、技能の継承を促す
• グローバル化：国際市場における競争の激化、市場の急激な変化に対応する必要がある

AIの活用によって、人手不足を補いつつ、社員の負担を軽減し、生産効率を上げることが可能になります。また、不要な業務フローやシステム対応率の低さを改善し、DXの推進を促します。

さらに、特定の担当者しか業務がわからない属人化の状態を解消し、業務フローの可視化と改善にもつながります。

2 業務効率化につながる技術と生成AIの違い

多くの企業が生成AIを導入し始めていますが、業務効率化につながる技術は他にも存在します。ここでは、業務効率化を促す代表的な技術の特徴と、生成AIとの違いについて解説します。

2-1 生成AIとRPAの違い

AIとともに注目されている技術に、RPAがあります。RPA（Robotic Process Automation）とは、人間がパソコン画面上で行う操作を自動化する技術やシステムのことです。明確なルールに基づく作業の自動化に適しており、定型的なデータ入力や集計業務などに活用されています。

一方、生成AIは、大量のデータを学習、分析し、文章、画像、動画などを生成できるツールです。生成AIは、自然言語処理（NLP）を用いて、人間のような対話を実現するのに対し、RPAは、手順に沿った作業を効率化する点が異なります。

RPAと生成AIを組み合わせて使用することも可能です。例えば、RPAで整理したデータを、生成AIに学習させ、分析結果を出力するといったフローが考えられます。

2-2 生成AIと機械学習の違い

機械学習とは、データのパターンを学習し、認識や推論、意思決定を自動化する技術です。大量の学習データを与えることで、より正確な予測や分類が可能になります。具体的には、顧客の購買履歴から売上を予測する、画像データから物体を認識する、といったシーンで役立ちます。

生成AIは、学習データを基に新たなコンテンツを生成するため、機械学習の一種と言えます。文章や画像の自動生成、翻訳などは、学習データに基づいてAIが自律的に判断し、新しいコンテンツを生成します。

機械学習は、主にデータの分析や予測に用いられるのに対し、生成AIは、コンテンツ生成や創造的な作業に活用されています。

2-3 生成AIとMIの違い

生成AIと同様に、データ解析を用いる技術にMIがあります。MI（Machine Intelligence）とは、材料開発や化学分野の専門的課題を解決するために、情報科学やAIを活用する技術です。高度な知能を持ち、科学技術やエネルギー、電子機器開発などの分野で応用が期待されています。

MIと生成AIとでは、目的や適用分野に違いがあります。MIは、科学材料の特性予測や製造プロセスの改善など、より特化した用途で用いられるのに対し、生成AIは、幅広い領域でのコンテンツ生成に活用できます。

また、MIの多くは研究開発段階であり、実用化には時間がかかると考えられている一方で、生成AIは実用化され、すでに多くの分野で活用が進んでいます。

3 【業務別】生成AIツールによる企業の業務効率化方法

業務内容によって、生成AIの適用方法や効果は異なります。ここでは、業務別に、生成AIツールの活用方法について紹介します。各業務に適したAI活用のポイントを押さえるために、ご覧ください。

3-1 問い合わせ対応の効率化

生成AIを搭載したチャットボットにより、問い合わせ業務効率化が可能です。カスタマーセンターや社内ヘルプデスクにおいて、AIチャットボットが定型的な質問への回答を提供できるため、問い合わせ件数の削減を促します。

その結果、オペレーターの業務負担が軽減され、本来注力すべき業務に取り組めるようになり、業績アップや従業員満足度の向上が期待できます。また、チャットボットなら24時間365日対応が可能なため、電話の待ち時間が削減され、ユーザーの満足度向上につながります。

さらに、生成AIを用いて問い合わせ内容を分析し、ユーザーの傾向やニーズを把握することで、製品開発やサービス改善に役立てることが可能です。加えて、過去の問い合わせデータからFAQを自動生成することで、ユーザーの自己解決を後押しできます。

関連記事：AIチャットボットとは？仕組みや導入メリット・おすすめサービス5選

3-2 データ分析とレポート作成の効率化

生成AIは、膨大なデータを高速かつ正確に分析することを得意とします。生成AIを活用することで、データ分析業務効率化や分析精度の向上を促します。リアルタイム分析による迅速な対応が実現し、売上や在庫状況の確認、トレンドの分析などにも役立つでしょう。

また、生成AIにより、分析結果の可視化やレポート作成を自動化できます。グラフや図を使って、正確な情報をわかりやすくまとめることで、意思決定をサポートします。また、短時間でアウトプットでき、レポート作成業務の負担を軽減するため、より多くの時間を分析作業や検証に費やすことが可能です。

3-3 文書作成・翻訳

生成AIは、人間が使う自然言語の生成が可能です。例えば、リアルタイムでの音声認識を利用して、会議の内容やインタビュー音声から議事録や報告書を自動作成できます。また、提案書や契約書の下書き作成を生成AIに任せることで、文書作成の時間や手間の削減につながります。

また、生成AIは、大量の翻訳データを学習し、翻訳精度を向上しています。多言語翻訳の効率化や翻訳品質の向上により、海外での事業促進にも寄与します。

加えて、生成AIを使うことで、文章の誤字脱字や文法ミスを自動的に検出、修正することが可能です。文章の品質が向上し、校正・校閲業務が効率化されることで、情報伝達がスムーズになり、ビジネスの意思決定の質も高められるでしょう。

3-4 検査・検品工程

生成AIによる画像認識や音声認識の技術は、検査・検品工程における業務効率化を促します。具体的には、画像認識による製品の外観検査や、音声認識を使った異音検知により、不良品や製品の異常を自動的に検知できます。その結果、検査・検品プロセスの効率化や品質管理の向上につながります。

また、点検業務で担当者による目視チェックが不要となり、検査員の負担軽減や検査時間の短縮が見込めます。加えて、点検の難しい場所や設備の点検も容易に行えるというメリットもあります。

他にも、画像認識による渋滞情報を基にした配送ルートの最適化や、配車計画の自動化といった用途でも役立つでしょう。

3-5 マーケティング

生成AIは、マーケティング業務効率化にも役立ちます。例えば、企業が蓄積するデータから、顧客の行動や嗜好を予測し、個別の提案が可能です。顧客一人ひとりのニーズに合ったプロモーションを展開できるようになり、購買意欲や顧客満足度の向上が期待できます。

また、生成AIの予測分析機能を用いることで、顧客の属性や行動履歴を分析し、未来の行動を予測することが可能です。より精度の高いターゲティングが実現でき、マーケティング効果の向上に加え、顧客獲得コストの削減にもつながります。

さらに、生成AIを使って、広告コピーや集客用コンテンツの自動生成が可能です。商品やサービスの特徴に合わせて、最適な広告文を自動で生成できるため、広告効果の測定と改善サイクルの高速化も見込めます。

3-6 コンテンツ制作

生成AIは、従来までのコンテンツ制作を革新的に変えるツールです。活用範囲は広く、AIモデルやブログ記事、SNS投稿、キャラクターやキャッチコピー、ショート動画など多様なコンテンツをスピーディに生成できます。

ChatGPTのような対話型のAIツールを使えば、テーマやキーワードを入力するだけで、簡単に制作物を得られます。コンテンツ制作業務の負担を軽減するとともに、業務効率を大幅に向上させることが期待できます。

他にも、アイデアの発案や台本の作成、ナレーションの追加、デザイン制作などあらゆる用途で生成AIが役立ちます。

3-7 Eメールのやり取り

Eメールのやり取りも、生成AIによる効率化が期待できます。文章生成能力に長けている生成AIは、メールの内容や文調、宛先などを入力するだけで、相手に合わせたEメールを自動作成できるため、メール作成にかかる時間を大幅に節約できます。

また、連絡や会議のアジェンダ、フォローアップなどの定型文を自動作成しておけば、繰り返し行うメール作成の手間が省けます。

さらに、受信したEメールの内容を生成AIに学習させることで、返信内容を自動的に作成することも可能です。迷惑メールの自動フィルタリングという使い方もでき、不要なメールに時間を取られる心配もなくなります。

3-8 営業活動

営業活動に生成AIを活用する企業も増えています。生成AIは、顧客属性や購買履歴などのデータ蓄積と分析を自動で実行できるため、顧客ニーズの把握が容易になります。また、データを活用して、成約確率の高い見込み顧客の抽出や、属性に適した商品提案も効率的に行えるようになり、より効果的な営業戦略の立案が実現します。

さらに、個人が持つ営業ノウハウや顧客獲得のパターンを生成AIに学習させることで、知識が可視化され、データベースとして蓄積できます。よって、属人化を防ぎ、社内ナレッジの共有を促すことが可能です。

顧客ニーズに合わせた提案資料の自動作成や、営業担当者のスケジュール・顧客管理にも生成AIを活用することで、作業負担の軽減と売上向上につながります。

3-9 新入社員の教育・指導

生成AIにより、新入社員のレベルや職種に合わせて、最適な教育プログラムを自動で作成できます。指導用マニュアルの作成や教育計画の立案を効率化でき、担当者の負担軽減につながります。また、教育方針や指導内容を標準化しやすく、合理的な教育体制の整備が可能です。

新入社員からの質問に、生成AIがリアルタイムで回答できるため、学習効率を向上させ、スムーズな業務遂行をサポートできます。さらに、生成AIを活用することで、社員一人ひとりの進捗状況に合った個別指導が実現します。新入社員の成長をサポートし、早期戦力化を促せるでしょう。

3-10 人事評価・フィードバック

人事業務でも、生成AIを活用した効率化が可能です。生成AIは、社員の業績や行動データを収集、分析し、人事評価の客観性や公平性を向上させます。また、評価に基づいたフィードバックを自動生成することで、人事担当者の負担を軽減するとともに、より建設的なフィードバックが実現します。

生成AIに採用の審査基準を学習させ、エントリーシートの内容を基に候補者を自動で選別することも可能です。多くの応募者がいる選考プロセスの効率化を促し、人間の判断が必要な作業に集中できます。

社員個人のスキルや強み・弱みを分析し、最適なキャリアプランや育成計画を提案するといった用途でも活用できます。個々の成長だけでなく、組織全体としての生産性や能力向上にもつながります。

3-11 スケジュール・プロジェクト管理

生成AIを活用することで、プロジェクトの計画立案やスケジュール、進捗の管理を効率化できます。生成AIは、会議参加者のスケジュールを考慮し、最適な会議日程やタスク期限を自動で調整します。スケジュール調整にかかる手間と時間を削減できます。

また、プロジェクトの進捗状況をリアルタイムで追跡し、遅延リスクや問題点を早期に発見します。スケジュールの遅延防止や円滑な進行に貢献するだけでなく、リソースの最適化にもつながります。

3-12 専門的なスキルの導入

生成AIを用いることで、専門的な知識やスキルを導入することが可能です。ノーコード・ローコード開発が生成AIで可能となり、アプリケーション開発やチャットボット構築などの場面で効率化が進みます。

自然言語で指示するだけで、コードを自動生成するため、プログラミングの知識不要でサイト構築も可能です。

さらには、法律や医療、金融などの専門分野においても、さまざまな用途で生成AIを活用できます。法律相談用のチャットボットシステムをはじめ、医療検査データの分析や画像診断、投資判断用の金融分析ツールなど幅広いシーンで役立ちます。

下記記事では、生成AIを活用した企業の業務効率化事例を、業界別に詳しく紹介しています。あわせてご覧ください。

関連記事：生成AIによる業務効率化事例21選【製造・医療・コールセンター・社内業務・教育・不動産など】

4 業務効率化に向けた生成AIの導入ステップ

業務ごとに、生成AIがもたらす業務効率化の可能性について理解したところで、生成AIの導入フローを見ていきましょう。

4-1 1. 業務課題の明確化

まずは、現状における業務課題を明確化します。自社の業務プロセスにおける課題を洗い出すために、各部署や担当者からヒアリングを実施し、具体的な問題点を把握する必要があります。また、業務フローを見直し、どの部分が非効率なのかを洗い出します。

課題マップやフローチャートなどを用いることで、課題の全体像を把握しやすくなります。課題のうち、特に重要度の高い課題を優先的に解決することが重要です。業務に与える影響や、解決した場合の効果が大きいものは、重要度が高く、優先して取り組むと良いでしょう。

4-2 2. 導入の目的と期待効果を設定

続いて、生成AIの導入目的を具体的に設定します。例えば、「業務時間の短縮」「コスト削減」「顧客満足度の向上」などです。また、達成したい目標を数値で定めることで、進捗状況や達成度を確認しやすくなります。

加えて、社内全体で生成AI導入の目的や期待する効果を共有し、社員に導入の意義を理解してもらうことも重要です。

4-3 3. 適切なAIツール選定

業務効率化を実現するためには、自社や目的に合ったツールやサービスを選ぶ必要があります。生成AIツールの機能や特徴、料金体系、サポートなどについて調べ、比較検討しましょう。

トライアルや無料デモが提供されている場合は、実際に操作して試してみることも大切です。また、導入後のミスマッチを防ぐためにも、支援やサポートの充実度、カスタマイズの可否などもチェックしておくと良いでしょう。

4-4 4. 導入テストとフィードバック収集

生成AIツールを導入する前に、小規模な範囲でテストを実施することを推奨します。テスト期間や評価項目、担当者などを含めた計画を立てると、スムーズにテストを実施ができます。

現場担当者にも参加してもらいツールを操作し、実際に業務で利用できるかを検証します。社員からのフィードバックを収集し、改善点や課題を洗い出して修正を行いましょう。

4-5 5. 本格導入後の効果測定と改善

テストを経て、正式に生成AIツールを導入したら、設定した目標数値に基づいて効果を測定します。効果測定と改善策の実施を繰り返すことで、PDCAサイクルを回し、継続的に業務効率化を図ることができます。

定期的に効果測定を行い、結果に基づいて、継続的な改善に取り組みましょう。また、予期しない不具合や、AIの学習システムの遅延といったトラブルへの対処も重要です。

4-6 6. 社員トレーニング

生成AIツールを有効活用するためには、社内に浸透させる必要があります。社員に生成AIの操作方法や注意点を把握してもらうために、トレーニングプランを作成します。トレーニングでは、座学だけでなく、実際にツールを操作する演習を設けて、より実践的なスキルを習得できるようにしましょう。

また、生成AIによるセキュリティインシデントや、著作権などの権利侵害といったリスクヘッジも重要です。社内のAIリテラシー向上に向けた研修の実施も、あわせて検討すると良いでしょう。

5 業務効率化に向けた生成AIの選び方

ここからは、業務効率化を実現するための生成AIの選び方について説明します。

5-1 課題解決に適したAIツールの種類

生成AIツールには、テキスト生成や画像生成、動画生成などさまざまな種類があります。自社の課題に合わせて、適切なものを選ぶことが重要です。

例えば、文章作成の効率化を目指すには、自然言語処理（NLP）に優れたテキスト生成ツールが、クリエイティブの制作やデザインを効率化させたい場合は画像生成ツールや動画生成ツールが向いています。また、市場のデータ分析や予測には、機械学習を使用したAIが必要です。

5-2 料金体系

生成AIツールの料金体系は、月額課金制や従量課金制などがあります。初期費用とランニングコストのバランスを考慮し、予算や機能性に合わせて選ぶことが重要です。

月額課金制は、定額で一定範囲の機能を利用でき、ツールの使用頻度が高い場合に向いています。また、従量課金制は利用量に応じて課金される仕組みのため、特定の機能だけ使いたい場合や使用頻度が少ない場合におすすめです。

無料ツールは、導入ハードルが低く、手軽に使えますが、機能や利用回数に制限がある場合が多く、必要な機能が使えない可能性があります。コストパフォーマンスを考慮した上でツールを選定することが大切です。

5-3 機能性

生成AIツールの機能は、製品やプランによって異なるため、業務に必要な機能が備わっているか確認することが重要です。例えば、テキスト生成ツールでは、文章の校正機能や翻訳機能、画像生成ツールなら画像の解像度調整やフィルター機能などが利用できます。

また、API連携やカスタマイズ機能がある場合、独自の業務フローに組み込みやすいでしょう。課題解決に必要な機能をリストアップし、それらの機能が使えるツールを選ぶことが重要です。

5-4 サポート体制

導入時のトレーニング支援や、運用中のサポート体制もツール選びで重要です。導入時にサポートが受けられると、スムーズな利用開始につながります。また、トラブル発生時の対処や、操作方法に関する問い合わせへの対応など、必要なサポートが受けられるかどうかも確認しておくと無難です。

サービスやベンダーによって、電話、メール、ライブチャットなどさまざまなサポートを提供しているため、希望する手段があるか事前に確認しておきましょう。

5-5 セキュリティ性

生成AIツールの活用にあたって、セキュリティ性を必ず確認しましょう。企業では、社内の機密情報や個人情報を扱うこともあります。暗号化やアクセス制御といったセキュリティ対策が確立されているかを事前にチェックすることが重要です。

クラウド型のツールでは、データの保存場所やプライバシーポリシーも確認が必要です。また、ISO 27001など国内外のセキュリティ規格に準拠しているものなら、安全性の高さが保障されています。

6 まとめ

生成AIの自動化機能やデータ処理能力により、企業における多くの業務効率化を促します。生成AIツールの導入では、業務課題を明確化し、導入目的と期待される効果を設定しましょう。また、課題解決に適したAIツールを選定することも重要です。

ツールの選定時には、機能や料金に加えて、セキュリティ性やサポート体制も確認しておくとスムーズな運用につながります。生成AIを効果的に活用して、自社における業務効率化を促進しましょう。

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まだまだ間に合う生成AIの業務利用

本記事を執筆している株式会社バイタリフィはWebやアプリ開発などを中心に顧客のDX化を支援し、 2025年9月で20周年を迎えました。多くのお客様、関係者の皆様に支えられながら、こうして20年間に渡り物づくりに携わる事ができた事、大変感謝申し上げます。

20周年を迎えた当社は新代表にアイスマイリー社（AIメディア）の板羽晃司を代表に迎え、新たに「生成AI」のバイタリフィとして再出発しています。

• コストパフォーマンスに優れるチャットボット『FirstContact』について、シナリオ型と生成AIをハイブリッド利用できるように製品をバージョンアップ（成果と費用、期待値のバランスに優れた新しい生成AIの活用方法です）
• これまで利用してきた基幹系システム、もしくはWebやアプリに “生成AI機能を追加して” さらなる業務効率化を推進する
• 「画像生成AI（トラム社）」「ECレコメンドAI（サンクユー社）」「セキュアGAI(スクーティー社)」などの様々なAIソリューションを用い、バイタリフィグループ全体で顧客のAI化をサポート

これからもバイタリフィはお客様をAIソリューションで支え、変化の激しい現代を生き残れる会社となれるよう、しっかりサポートさせて頂きます。

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バイタリフィが提案するチャットボットは「費用」と「成果」のバランスに優れた、お客様のニーズに合わせられるチャットボットです。例えばこういう事はありませんか？

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生成AIは利用しないよりは利用した方が確実に良いのは理解できてきたが、 まだまだ発展途上のため、 どこまで費用かけて成果を求めるのか、そのバランスの判断が現状は難しい所ではないでしょうか？

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