2022年末に登場したChatGPTなど、AIはますます性能が向上しており、幅広い業界の企業が業務効率化やサービスの付加価値向上などに向けた活用を進めています。

一方で、「AIを活用して業務を効率化する方法がわからない」という方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、AIを活用して業務を効率化したい方向けに、業務を効率化する7つの方法、事例、注意点をまとめてご紹介します。

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AIを活用した業務効率化を実現する７つの方法

AIを活用した代表的な業務効率化の方法として以下の７つが挙げられます。

• ①新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援
• ②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化
• ③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現
• ④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む
• ⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化
• ⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援
• ⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①新サービス/商品企画：リサーチからアイデア出し・評価までを支援

新サービス/商品企画の業務は、人間が知恵を絞って行うというイメージが強いですが、膨大な情報を理解・分析し、多数のアイデアを自動で生成できるAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 市場動向分析：膨大なデータから、顧客のニーズや市場トレンドなどを高精度で分析・予測
• 企画アイデア立案：市場動向や自社の現状・強み等を踏まえたサービス/商品企画のアイデアを、短時間で数百・数千件リストアップ
• 企画アイデアの評価：企画アイデアを様々な観点から総合的に評価し、意思決定をサポート

②開発・製造：製品製造に加えソフトウェア/コンテンツの開発も効率化

開発・製造の業務では、設計からプロトタイプ開発、生産プロセスの最適化まで、幅広い場面でAIの活用が進んでいます。また、生成AIの登場により、製品だけでなく、ソフトウェアサービスやコンテンツの開発・制作にもAI活用が急速に広がっています。

＜活用業務例＞

• 製品設計の最適化：多数の設計/デザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、魅力的かつ省コストな設計を実現
• 製品製造ラインの自動化：画像認識・予測・実行系AIにより、製造ラインの以上検知や不良品の検出、ライン運用を自動化・効率化
• ソフトウェア・コンテンツ作成の自動化：生成AIを活用したシステム設計やコーディングの自動化により、開発期間やリソースを削減

③流通：膨大なデータに基づき限りなくロスの少ない流通を実現

流通業務は、需要に対して正確なボリューム・タイミングで供給することが求められるため、膨大なデータに基づく分析・予測を得意とするAIと非常に相性の良い業務です。

＜活用業務例＞

• 出店戦略の立案：市場動向や対象エリアの人流データ・競合の出店状況などの膨大なデータに基づく分析・予測により、どのエリアや店舗形態で出店すべきかの意思決定をサポート
• 在庫管理の最適化：過去の販売データ・季節トレンド、市場動向などの膨大なデータに基づく分析・予測により、エリア・店舗ごとでの過剰在庫や在庫不足を防止
• 輸送の最適化：最新の各地点の在庫状況や交通状況や天候などの様々なデータに基づく分析・予測により、商品の効率的な輸送方法・ルートを決定

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④マーケティング：コンテンツ制作の自動化により業務革新が進む

マーケティング領域では、従来より定量データ分析等でAI活用が進んでいましたが、文脈の理解や文書・画像の自動作成が可能な生成AIの登場により、マーケティング手法や社員の働き方などに革新が起こっている領域です。

＜活用業務例＞

• 更なる消費者理解のサポート：定量データに加え、消費者のレビューやSNSでの投稿などの定性データの両面から詳細な分析が可能
• コンテンツ作成の自動化：高精度なキャッチコピー、文章、画像/動画のクリエイティブの自動作成により大幅な効率化を実現
• 高度なパーソナライズの実現：各消費者のデータに基づき、対象者・チャネル・タイミング・コンテンツを最適化したマーケティングが可能

⑤営業：日々の事務業務から提案内容・資料の作成までを効率化

営業では、日々数多くの顧客との綿密なコミュニケーションが求められますが、各種情報を人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、大幅な効率化が進んでいます。

＜活用業務例＞

• 事務作業の効率化：メール文の叩き台の作成や議事録作成などの日常的な事務作業を自動化することで、各人の生産性を大きく向上
• 提案内容の検討サポート：市場/競合動向や自社商材などの膨大なデータと顧客のニーズを掛け合わせた分析により、精度の高い提案内容の叩き台を自動生成
• 提案資料の効率化：提案書のフォーマットや提案概要を学習させることで、文章やパワーポイントでの提案資料の叩き台を自動作成

⑥人事/採用：採用などに関する膨大な作業の自動化・意思決定の支援

人事/採用業務は、定型的な作業が膨大に発生することや意思決定プロセスが属人的であることなどの課題を抱えることが多く、データに基づく作業の自動化や意思決定の支援に強みを持つAIと相性が良い業務です。

＜活用業務例＞

• 採用業務の効率化：採用募集の文面・資料作成や応募者管理、スケジュール調整などの業務を効率化
• 候補者の絞り込み：候補者の履歴書/職務経歴書と企業の採用条件や社員のパフォーマンスデータなどを掛け合わせた分析により、絞り込みを自動化
• 社員育成の支援：アンケートやパルスチェック、面談内容などを分析し、社員の成長・エンゲージメント向上に繋がる、キャリアパスや教育内容を提案

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⑦カスタマーサポート：AIが人よりも満足度高く省コストな対応を実現

カスタマーサポートは、人間が丁寧に対応することが重要というイメージが強いですが、人間と同様の言語・言い回しで理解・表現可能な生成AIの登場により、人手不足の解消や待ち時間の短縮など、大幅な満足度向上やコスト削減が進む業務領域です。

＜活用業務例＞

• チャットボットによる自動化：対話型/文章生成AI対話により、ECサイトやアプリケーション上での、チャット形式での、タイムリーな顧客対応24時間365日実現
• コールセンター業務の自動化：対話型/音声生成AIにより、電話での問い合わせの理解・適切な案内を、タイムリーかつ24時間365日提供可能
• 人力による対応の支援：問い合わせの振り分け自動化や人間が回答する際に参考になる情報のタイムリーな提供による支援

日本企業のAI活用による業務効率化事例９選

日本企業によるAIを活用した業務効率化の事例として、以下の9つが挙げられます。

• ①三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
• ②パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑤大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築
• ⑦ベネッセ：AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ
• ⑧アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
• ⑨旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

それぞれの事例についてわかりやすく紹介していきます。

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①三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ

三菱UFJ銀行が生成AI「ChatGPT」の導入により、業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。

生成AIの導入により、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。

さらに、ウェルスマネジメント業務においてもAIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると検討しているとのことです。

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②パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

③セブンイレブン：AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するためにAIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

⑤大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

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⑥住友化学：研究開発の効率化に向けた社内向け生成AIサービスを構築

住友化学は、約6,500名の従業員を対象に、生成AIを活用した「ChatSCC」の運用を開始しました。

事前検証で約200の業務パターンをテストし、最大で50%以上の効率化を確認。この成果は、技術アイデアの創出や研究・製造データの分析など、幅広い領域での活用が期待されます。

今後は、同社の保有する独自データを学習させた、より効果的に利用できる特化型モデルの構築を予定しています。

⑦ベネッセ：AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ

ベネッセホールディングスがAI活用を前提とした次世代型コンタクトセンターを実現するプロジェクトを発表しました。

まずは、オペレーターの回答支援や応対履歴の要約などで生産性の向上を図り、その後チャットボットの精度向上や、自動応答による「つながらない、待たせる」の解消といった領域へと対象を拡大予定とのことです。

結果として、待ち時間短縮などの顧客の問い合わせ体験の向上と業務プロセスの効率化を目指しています。

⑧アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑨旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

旭鉄工では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。 

ChatGPTを活用することで、　カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。

このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。

企業がAIを活用する５つのデメリット・リスク

企業がAIを活用する代表的なデメリット・リスクとして以下の５つが挙げられます。

• ①個人情報や機密情報の漏洩
• ②サイバー攻撃等のセキュリティ
• ③AIの過信による業務ミスの発生
• ④AI人材の不足
• ⑤一時的なコストの増大

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①個人情報や機密情報の漏洩

AI活用で大きな成果を上げるためには、膨大な顧客の個人情報や社内の機密情報などを学習に活用することが有効です。

一方で、学習に使用する際のデータの匿名化処理や、アウトプットの管理、活用用途の制限などのセキュリティ対策を行わずに運用をしてしまうと、個人情報や機密情報が外部に流出するリスクが存在します。

②サイバー攻撃等のセキュリティ

AI活用をする際は、AIならではの脆弱性を狙ったサイバー攻撃等のセキュリティリスクへの対応を進める必要があります。

例えば、特定の企業のAIに対して悪質なデータを学習させ、誤ったアウトプット・挙動を引き起こす攻撃や、生成AIに対して特殊な質問をすることで、本来非公開の機密データを引き出す攻撃などが挙げられます。

③AIの過信による業務ミスの発生

AIは適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

例えば、倫理的に問題のあるコンテンツの社外への公開や、製造ラインやロボット制御ミスによる事故などの深刻な問題に繋がる可能性があります。

④AI人材の不足

AI活用で大きな成果を上げるためには、AI導入後の活用や運用をリードできるAI人材の確保が非常に重要となります。

一方で、近年AI人材は需要が急拡大しており採用のハードルが高いこともあり、社内人材の育成や外部ベンダーの活用なども含めて対応していく必要があります。

⑤一時的なコストの増大

AI活用により中長期では生産性向上やコスト削減に繋がるものの、導入時には一定のシステム構築やコンサルティング等のコストが発生します。

また、適切な目的や範囲の選定や、大規模導入前のスモールスタートによる有効性の検証などの取り組みを進めないと、投資対効果は低下してしまいます。

企業がAIのリスクに対して取るべき６つの対応策

AIのリスクに対して取るべき対応策として、以下の6つが挙げられます。

• ①最適なAI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員のAI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえたAI活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適なAI活用範囲の設定

AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報の利用や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

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③リスクを最小化するデータマネジメント

AIは、学習したデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIのパフォーマンスに直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な分析・情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員のAI活用リテラシーの向上

AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIに関する基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえたAI活用方法の定期的な見直し

AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外のAIに関する最新の動向を常に把握し、企業のAI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

企業がAI活用を成功させるための５つのポイント

企業がAI活用を成功させるためのポイントとして以下の５つが挙げられます。

• ①中長期でのAI活用戦略の策定
• ②投資対効果の高い活用目的・方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①中長期でのAI活用戦略の策定

AIの性能進化が加速しているこれからの時代、足元の取り組みはもちろん、3年・5年スパンでAIをどこまでダイナミックに活用できるかが、企業の競争優位性に直結します。

また、AI活用のレベルは、比較的簡単な各社員のAIツール利用による生産性向上から、AI活用による業務プロセス革新、顧客向けサービスの進化、新サービス/商品の創出まで様々です。

そのため、中長期で目指すAI活用の姿を見据え、その実現に向け逆算したロードマップや、まず足元進めるべき活用を設計することが重要です。

②投資対効果の高い活用目的・方法の選定

AIは人間と同様、全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいた分析や対応、コンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、得意不得意が明確に存在します。

そのため、自社の業務の現状やAIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間~数ヶ月の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業がAI活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されているAIツールを使用させるなどの場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、セキュリティ対策を行ったシステム構築や、社員向けのAIの使用ルールやガイドラインの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシー向上

AI(特に生成AI)を活用するにあたっては、同じAIを利用していても、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されるという点に注意が必要です。

そのため、AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAI活用リテラシーを向上させることが不可欠です。

そこで、研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員がAIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が重要となります。

企業がAIを導入するための４つのステップ

企業がAI導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜STEP１：活用業務の選定＞

• 最新の市場動向のリサーチ
• 自社での活用対象業務の幅出し・選定
• AI活用の目的・目標の設定

＜STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定＞

• 対象業務の棚卸し・効率化余地の検討
• AIを活用する業務範囲の決定
• AIと人間の役割分担の設計

＜STEP３：試験開発・運用(PoC)＞

• 要件定義・プロトタイプ開発
• 試験運用
• フィードバック収集・評価

＜STEP４：本開発・運用＞

• PoCを踏まえた本開発
• 運用・評価
• 活用方針・方法の継続的なカイゼン

各ステップについてわかりやすく紹介していきます。

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STEP１：活用業務の選定

AIは、定型的な社内業務の効率化から新規事業創出まで幅広い業務に活用可能だからこそ、

AI活用の投資対効果が高い業務を適切に選定することが最も重要となります。

最新の技術や競合の活用動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、AIをどのような業務・目的・成果目標で導入するかを設定しましょう。

STEP２：活用範囲と業務プロセスの決定

大きなポテンシャルを持つAI活用ですが、人間と同様、どのようなシチュエーション・任せ方でも万能というわけではありません。

そのため、活用業務の現状・課題と、AI・人間の得意/不得意を踏まえた上で、どの範囲の業務をどのように人間と協業しながら任せるかを決定することが重要になります。

STEP３：試験開発・運用(PoC)

いきなり大規模な導入を進めるのではなく、比較的小規模な試験開発・運用(PoC)により、その有効性を確かめることで、AI活用全体の投資対効果を大きく高めることが可能です。

検証したい仮説を事前に明確にした上で、実際にプロトタイプでの試験運用を行い、活用業務や方法の改善ポイントを洗い出しましょう。

STEP４：本開発・運用

PoCで得られた改善ポイントに基づき、自社の経営課題・業務の現状にベストマッチするAI活用の内容やシステムの要件を再度設計し、本開発を行います。

また、本開発後も継続的に成果や活用状況を評価し、継続的なカイゼンを行うことで、自社でのAI活用のインパクトを最大化することができます。