業務効率化に生成AIを活用する具体的な方法｜事例・メリットと導入時の課題とは

2025年6月26日

生成AIは、指示によってオリジナルのテキストや画像生成ができる人工知能のことです。生成AIを活用すれば、定型業務である文書作成や顧客対応などの業務効率化ができます。

一方で、実際の具体的な活用方法が分からない方もいるでしょう。そこで、この記事では業務効率化に生成AIを活用する方法を解説します。

導入メリットや導入時の課題についても触れていますので、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、学習したデータに基づいて、新しいオリジナルのコンテンツを生成できる人工知能のことです。画像やテキスト、音声・動画などの生成ができます。ここでは生成AIの基本的な仕組みや技術、生成AIが注目される理由について解説します。

生成AIによる主な技術と仕組み

生成AIは、ディープラーニングと呼ばれる機械学習を用いています。ディープラーニングは、人間の脳の神経細胞の仕組みを模倣した「ニューラルネットワーク」という計算モデルを、多層に重ねて学習させる技術です。

プロンプトと呼ばれる指示に対して、自らAIが学び、提供していないデータや情報を提示してくれます。

従来の機械学習では人間が特徴を指示する必要がありました。一方で、ディープラーニングを用いた生成AIでは情報を全て提示する必要がなく、画像や音声、自然言語処理といった複雑なタスクを生成できます。

既存のデータを引っ張ってくる今までのAIとは異なり、オリジナルのテキストや画像が生成できるのが特徴です。

生成AIが必要とされる理由

業務効率化を検討するにあたり、生成AIが注目される理由は複数あります。

自動化が可能だから
コストやミスの削減ができるから
人材不足にも対応できるから
顧客満足度の向上が期待できるから

生成AIを活用すれば、今まで行っていた分析や情報収集、文書作成がすぐにできるようになります。コア業務ではないものの毎日行わなければならない業務を生成AIに代わってもらえば、業務時間の短縮ができるでしょう。

また生産労働が減少する日本では、人材不足などの問題が深刻です。少ない従業員でも生成AIを活用すれば、一定の品質を保てるようになるでしょう。自動化や汎用性の高さから、DX推進や生産性改善といった経営課題に対し、生成AIを活用すれば解決策を見いだせます。

そのため、近年幅広い業界から、生成AIが注目されているのです。

業務効率化における生成AIの具体的な活用方法

ここでは、業務効率化における生成AIの具体的な活用方法を紹介します。日常業務やデータ分析、顧客対応に分けて解説しますので、ぜひ参考にしてください。

日常業務における生成AI活用

日常業務において、生成AIでできる主な内容を見てみましょう。

・文章作成・要約

・翻訳

・画像・動画作成

・情報収集と整理

・プログラミング、開発支援

・アイデア出し

生成AIでは、定型的な内容はもちろん、特定の情報に基づいたメール返信や、会議の報告書などのたたき台を作成できます。また議事録などの情報から重要な内容を要約したり、資料を翻訳したりも可能です。

特定のキーワードやテーマから、Web上にある膨大なデータから必要な情報だけを抽出し、見やすいように表形式にもしてくれます。

そのほか、コードの自動生成やデバッグ支援、既存コードの改善提案などのプログラミング・開発支援や新企画などのアイデア出しなどにも使用できるでしょう。

生成AIを活用したデータ分析の手法

これまでは分析が難しかったテキストデータであっても、生成AIであればデータ収集と分析が可能です。

たとえば自由記述のお客様の声やSNSのコメント、コールセンターの通話記録の中から必要な情報を抽出・分析などもできます。

また企業では今までの顧客情報や売上データを全て分析するのには、膨大な時間がかかります。競合調査や市場分析などにおいても、同様です。

従来の方法では膨大な時間がかかっていた分析であっても、生成AIであれば数分で分析が終わることもあるでしょう。

売上予測、顧客行動予測のほか、テキストデータからのトレンド分析や感情分析ができるため、今後の経営判断などにも役立てられます。

生成AIで顧客対応を効率化する方法

製品情報を先に学習させれば、チャットボットが従業員の代わりに顧客対応してくれます。

24時間365日対応するチャットボットは、顧客満足度の向上に役立つでしょう。また複雑な問い合わせなど有人対応が必要な場合には、エスカレーションもできます。

そのほか、顧客からの問い合わせメールに対する返信文を自動生成することも可能です。自動生成された内容を確認・修正するだけで返信ができるため、業務効率化につながるでしょう。

業務効率化のために生成AIを導入するメリット

生成AIを導入して業務効率化を進めるメリットは、以下3つです。

・時間とコストの削減

・業務の正確性と品質向上

・人材の創造的活用の促進

順番に解説します。

時間とコストの削減を実現

生成AIの導入は、時間とコストの大幅な削減が期待できます。

AIが定型業務を自動化することで、これまで従業員が行っていた報告書作成やデータ入力、情報収集などの作業時間を短縮し、結果として人件費を削減できるでしょう。

また生成AIは、最適なワークフローの提案もできます。業務プロセス全体を見直しやすくなるため、効率的に業務遂行も可能です。

なお、時間を短縮できれば残業も減り、人件費等のコスト削減もできます。このように生成AIを導入した企業は、より少ないリソースで多くの成果を出せるようになるでしょう。

業務の正確性と品質向上

人間が行う作業では避けられないヒューマンエラーを、生成AIであれば排除できます。特にデータ入力や数値処理といった繰り返し作業でのミスが大幅に減少するでしょう。AIは人のように疲れることがないため、常に一貫した精度で作業を実行できます。

また、AIが一貫した基準でコンテンツを生成するため、業務の品質が安定します。たとえばマーケティング資料や顧客対応の文章など、担当者によってばらつきが出ていたアウトプットも、AIによって均一化できるでしょう。このように安定した品質で業務を進められるのは、大きなメリットです。

人材の創造的活用を促進するには

生成AIに定型業務などのルーティンワークを任せれば、従業員がよりコア業務に集中できます。その結果、戦略的かつ創造的な業務に時間を割けるようになるでしょう。

また生成AIをアイデア出しに活用すれば、新しいサービスなどの企画にも役立ち新しい視点を生み出します。イノベーションを生み出すのに、生成AIをうまく活用すれば企業の業務加速にも役立つでしょう。

生成AIでの業務効率化事例

生成AIでの業務効率化は、さまざまな業界で活用されています。

たとえばオペレーターの負担が多い企業では、AIチャットボットを活用し24時間365日顧客の対応をできるようにしました。その結果、サービスデスクへの問い合わせの軽減が実現しています。

また住宅ローンの審査は一定期間必要ですが、必要書類がなくても1分程度でできる事前診断を提供している銀行もあります。事前審査が簡単にできれば、ローンを組みたい顧客も手軽に活用できるでしょう。

そのほか広告代理店ではキャッチコピーのアイデア出しや、CMにAIでモデルの起用をしている企業もあります。このように、さまざまな業界で多様な活用方法がされています。

生成AI導入に関連する課題

生成AIには、さまざまなメリットがあるものの、課題も存在します。ここでは生成AI導入時の課題を解説します。

技術的な課題

生成AIの性能は、学習に使うデータの質と量に大きく左右されます。データが不正確だったり、偏っていたりすると、AIも不正確な結果を出してしまう可能性があるでしょう。

また事実に基づかない「嘘」の情報を生成することも、少なからずあります。AIが出力した情報を監視し、必要があれば修正をすることも大切です。

なおAI技術に精通した人材が少なければ、活用しきれない可能性も少なくありません。業務効率化をしていくにあたり、技術的な課題を考慮しておくことが大切です。

企業の組織文化における障壁

AI導入時には、組織文化における障壁もあります。

AIに対して漠然とした不安や仕事が奪われるといった誤解によって、従業員が抵抗する可能性もあるでしょう。またツールを導入することにより、学ぶべき点が増え不安を感じる場合も考えられます。

また経営層も生成AIの可能性とリスクを十分に理解していなければ、効果をイメージできず積極的な導入ができないこともあります。

経営層には、同じ業界での成功事例や投資対効果の提示が必要です。従業員には、AIが定型業務を代行し、人間はより創造的で価値の高い仕事に集中できるようになるといったポジティブな側面を繰り返し説明することが大切です。

AIツールの導入コスト

高性能の生成AIを導入するには、月額または年額のライセンス費用が発生します。また自社でAIモデルを運用するのであればインフラ構築費用も必要です。

業務効率化の内容によっては、既存システムとの連携や専門的な開発も必要でしょう。

生成AIの導入といっても、業務内容や規模などによって導入のコストは大きく異なります。費用対効果も確認しつつ、あらかじめコストの課題を解決することが大切です。

データプライバシーとセキュリティ

顧客情報、製品開発計画、財務データなどの、機密データをAIに入力することで、その情報がAIモデルの学習データとして利用されたり、意図せず外部に公開されたりするリスクがあります。

特に、公開されている汎用AIサービスを利用する際には、入力データがサービスの改善に活用される可能性があるため注意が必要です。

また、従業員が個々に生成AIツールを利用し始めると、どのような情報をAIに入力してよいか、またAIから得られた情報をどのように取り扱うべきかといった明確なルールを定めなければ、セキュリティリスクが高まります。

著作権侵害などのリスクも少なからずあるため、利用に対するガイドラインの策定や教育などが必要です。