生成AIの業務効率化｜導入手順と活用事例

01はじめに｜この記事でわかること

要点：この記事は、生成AIを社内で使い始めたものの、思ったほど業務が楽になっていない方に向けたものです。2000年創業のWeb制作・システム開発会社ZenWeb Japanが、実際の導入支援から、どの業務で時間が減り、どこから先は仕組みが必要になるのかをお伝えします。

生成AIの契約は、いまや珍しくありません。総務省の令和7年版 情報通信白書によると、何らかの業務で生成AIを利用している日本企業の割合は55.2%でした。用途で見ると、「メールや議事録、資料作成等の補助」が47.3%です。つまり、多くの会社が文章を書く場面で使っています。

ところが、半年後に社内を見渡すと、使っている人が数人に減っているという話をよく聞きます。ツールが悪かったわけではありません。生成AIの業務効率化でつまずくのは、たいてい任せた業務の選び方が合っていなかったときです。

この記事でお伝えするのは、次の3つです。

• 効率化が続く業務の見分け方。作業時間が実際にどれだけ減ったのかを、業務の型ごとにお見せします。
• 最初に試す業務と手順。どこから始めれば社内に定着したのか、実データで比べます。
• 仕組み化に切り替える目安。生成AI単体で足りる場面と、システム側の対応が要る場面を分けて整理します。

本題に入る前に、中小企業がどの業務からAIに任せていくとよいのかを整理した動画をご紹介します。

02効率化が続く業務と、続かない業務の差

要点：生成AIで効率化が続く業務には、2つの共通点があります。入れる材料がその場でそろうことと、出てきた答えが合っているかを担当者がすぐ判断できることです。この2つが欠けると、確認の手間が増えて元に戻ります。Excel業務の見直しと同じ考え方です。

「生成AIで何ができますか」と聞かれることがあります。できることを並べるより、続いた業務の共通点をお伝えするほうが役に立ちます。

私たちが支援してきた案件を振り返ると、半年後も使われていた業務には、次の2つがそろっていました。

• 材料がその場でそろう。元になる議事メモ、商品情報、過去のメール文面が、担当者の手元にあります。探しに行く必要がありません。
• 出てきた答えを、その場で判断できる。文章の良し悪しは読めばわかります。判断のために別部署へ確認しに行く必要がありません。

逆に、続かなかった業務はここが欠けていました。たとえば「見積書を作らせたい」という相談です。材料である仕入価格や在庫数は、担当者の手元にありません。業務システムの中にあります。生成AIは、そこを見に行けません。

生成AIが得意なのは、材料から文章を組み立てることです。材料そのものを探してくることではありません。

もうひとつ、答えを判断できないケースもあります。社内規程の解釈が必要な質問がそうです。返ってきた文章がもっともらしくても、正しいかどうかは担当者にも判断できません。結局は総務に確認することになり、時間は減りません。

03業務の型別｜1件あたりの作業時間がどう変わったか

要点：文章を組み立てる業務では作業時間が半分以下になりました。一方、数字の照合や規程の判断を含む業務では1割ほどしか減っていません。生成AIの業務効率化は、任せる業務の型によってここまで差が出ます。

上の3行と下の2行の差を見てください。上の3行は、材料が手元にあり、出てきた文章の良し悪しを担当者がその場で判断できる業務です。下の2行は、どちらも欠けています。

ここで大事なのは、下の2行が「生成AIに向かない業務」ではないという点です。向いていないのは、生成AI単体で使うやり方です。単価のデータを渡せる仕組みを用意すれば、見積書の作成も短くなります。ただし、それはWebシステム開発の範囲に入る話になります。

04まず試したい3つの業務｜活用事例

要点：最初に試すなら、議事録の整形、問い合わせ返信の下書き、資料のたたき台づくりの3つです。いずれも材料が手元にあり、失敗しても社内で直せます。慣れてきたらAIチャットボットの導入など、社外に向けた使い方へ広げていきます。

実際にご相談を受けた場面を、3つご紹介します。いずれも特定のお客様を指すものではなく、よくある形としてまとめたものです。

• 議事録の整形（製造業・事務部門）。会議中に取った箇条書きのメモを渡し、決定事項と宿題に分けて整形させます。担当者は数字と固有名詞だけ確認します。1件45分の作業が15分ほどになりました。
• 問い合わせ返信の下書き（卸売業・営業部門）。過去の返信文を10通ほど読ませたうえで、届いたメールへの下書きを作らせます。そのまま送るのではなく、担当者が手を入れて送ります。文面の質が人によってばらつかなくなった点も好評でした。
• 資料のたたき台づくり（サービス業・企画部門）。伝えたい要点を5つ渡し、構成案と見出しを出させます。ゼロから白紙に向かう時間がなくなり、中身を考える時間に回せるようになりました。

3つに共通しているのは、生成AIが作るのは「完成品」ではなく「たたき台」だという点です。最後に人が手を入れる前提だから、安心して任せられます。

この考え方は、Web制作の現場でも同じです。サイトの構成を考えるとき、生成AIに画面の並びの案を出させることがあります。ただし、それをそのまま使うことはありません。ワイヤーフレームの作り方に沿って、人が並べ直したうえで形にしていきます。

05導入から定着までの5つの手順

要点：生成AIによる業務効率化は、全社配布から始めないでください。1部署の1業務に絞り、3か月試してから広げます。中小企業のDXの進め方と同じで、小さく始めたほうが結果として早く進みます。

生成AIで業務効率化を進める手順

次の5つの順番で進めると、途中で止まりにくくなります。全体で3〜4か月を見ておいてください。

1. 時間のかかっている業務を書き出す。1つの部署で、週に何時間使っているかまで書き出します。所要は3〜5日です。
2. 2つの条件で絞り込む。材料が手元にそろうか、答えの正しさをその場で判断できるか。両方に当てはまる業務だけを残します。所要は2〜3日です。
3. 1業務に絞って1か月試す。担当者を3〜5名に限定します。うまくいった指示の出し方を、共有の場所に書きためていきます。
4. 指示の型を社内で共有する。成果が出た指示文をそのまま雛形として配ります。個人の工夫で終わらせないことが、定着の分かれ目です。所要は1〜2週間です。
5. 3か月後に、仕組み化するかを判断する。時間が減った業務だけを対象に、システムへ組み込むかどうかを決めます。

3番目でつまずく会社が多いので、補足します。試す期間中は「便利だった」で終わらせず、1件あたりの作業時間を記録してください。数字がないと、5番目の判断ができなくなります。

06公開からの月別｜使われ続けた割合

要点：全社へ一斉に配った場合、週1回以上使う社員の割合は6か月で36%まで下がりました。一方、対象業務を1つに絞って始めた場合は57%を保っています。始め方の違いが、半年後の差になって表れます。

全社へ一斉に配った場合、1か月目はいちばん高い数字が出ます。目新しさで触ってみる人が多いからです。ところが2か月目、3か月目と急に落ちます。自分の業務でどう使えばよいのかがわからないまま、開かなくなるためです。

業務を絞って始めた場合は、1か月目こそ低めです。使える人を限っているので当然です。ただ、そのぶん下がり方がゆるやかで、半年後には逆転しています。

もうひとつ気づいた点があります。落ち込みが小さかった会社では、必ず誰かが指示文の雛形を配っていました。ツールの説明会ではなく、「この業務ではこう書けば出る」という具体例です。外注と内製の判断と同じで、社内に残る形にできるかどうかが分かれ目になります。

07生成AIで足りる業務と、システム化したほうがよい業務

要点：同じ作業を毎日繰り返していて、入力と出力の形が決まっているなら、システム化のほうが向いています。生成AIが向くのは、毎回内容が変わり、その場の判断が入る業務です。この線引きが要件定義の出発点になります。

「生成AIがあれば、システムを作らなくても済むのでは」と聞かれることがあります。半分は正しく、半分は違います。

判断の目安は3つです。

• 頻度。毎日20件を超えるなら、都度の指示より仕組みのほうが安定します。人が指示を打つ手間が積み上がるためです。
• 記録の要否。誰がいつ承認したかを残す必要があるなら、システム側の対応が要ります。チャット画面のやり取りは記録になりません。
• 答えの一意性。答えが必ず1つに決まる業務は、計算やデータ照合で処理したほうが確実です。文章を組み立てる必要がありません。

たとえば「請求書の内容を確認して転記する」業務です。毎日発生し、記録も残す必要があり、答えは1つに決まります。この場合、生成AIに毎回読ませるより、AI OCRで紙業務をデジタル化するやり方のほうが合っています。

一方、「取引先ごとに文面を変えて案内を送る」業務は逆です。毎回内容が変わり、その場の判断が入ります。ここを無理にシステム化すると、テンプレートが増えすぎて誰も管理できなくなります。

08業務の性質別｜生成AI単体と組み込みの向き不向き

要点：文章を作る業務は9割近くが生成AI単体で完結しました。一方、数字を照合する業務や承認記録が残る業務では、7割以上でシステム側の対応が必要でした。性質ごとに、必要な作りが変わります。

いちばん下の行だけ、数字が半々に近くなっています。社内の質問に答える業務は、規程やマニュアルを読ませる設定さえすれば、多くが生成AIの範囲に収まるからです。ただし、有給の残日数のように業務システムの中にある数字を聞かれると、そこで止まります。

この境目にあたるのが、社内向けのAIチャットボットです。文書を読ませるところまでは設定作業ですが、システムの数字を答えさせる段階から開発になります。

09社内ルールと情報の扱いで決めておくこと

要点：使い始める前に、入力してよい情報の範囲だけは決めてください。禁止事項を並べる必要はありません。「これは入れない」を3つ決めるだけで、社内の迷いがなくなります。

ルールづくりというと、分厚い規程を思い浮かべるかもしれません。実際には、最初は3行で足ります。

• お客様の個人情報は入力しない。氏名、住所、電話番号、メールアドレスが該当します。文面を作らせるときは、宛名を伏せた状態で渡します。
• 未公開の数字は入力しない。決算前の売上、原価、仕入先ごとの単価などです。
• 出てきた文章は、そのまま社外に出さない。必ず担当者が読んで、事実関係を確認してから使います。

加えて、法人向けのプランを選ぶかどうかも確認してください。入力した内容が学習に使われるかどうかは、契約するプランによって扱いが異なります。契約前に提供元の説明を確認しておくと、社内への説明も進めやすくなります。

個人情報の取り扱いについては、個人情報保護委員会が生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。プロンプトに個人情報を入力する場合の注意点がまとめられているので、社内ルールを作る前に一度目を通しておくことをおすすめします。

10つまずきやすい3つのパターン

要点：生成AIの業務効率化でよくあるつまずきは、全社に一斉配布する、完成品を求める、効果を測らないの3つです。いずれも半年後に「結局使われなかった」で終わります。段階的なDXの進め方を取ると避けられます。

• 全社に一斉配布してしまう。アカウントを配れば誰かが使うだろう、という進め方です。前の章の数字のとおり、3か月で4割まで落ちます。まず1部署に絞ってください。
• 完成品を求めてしまう。そのまま送れる文章を期待すると、確認と修正で時間が増えます。たたき台として使う前提なら、確認は短く済みます。
• 効果を測らずに進めてしまう。「便利になった気がする」だけでは、次の投資判断ができません。1件あたりの作業時間を、導入前後で記録してください。

3つ目について補足します。記録は難しく考えなくて構いません。対象業務を5件ずつ、導入前と1か月後に計るだけで十分です。この数字があると、仕組み化に進むかどうかを社内で説明しやすくなります。

11始め方別｜費用の目安

要点：既存サービスを契約して使うだけなら、1人あたり月3,000〜6,000円で始められます。社内文書を読ませる仕組みは初期30万〜100万円、業務システムへの組み込みは初期100万〜400万円が目安です。

いちばん上の行から始めて構いません。むしろ、上から順に進めたほうが失敗しません。1行目で効果が出た業務だけを、2行目や4行目へ持ち上げていくやり方です。

気をつけたいのは、下2行の見積りです。金額の幅は、つなぐ先のシステムの数と、既存システムがデータを外に渡せるかどうかで動きます。古いシステムでその仕組みがない場合、中間に別の仕組みを作ることになり、そのぶん工数が増えます。

12まとめ｜業務を選ぶところから始める

要点：生成AIの業務効率化は、業務を選ぶところから始まります。材料が手元にあり、答えをその場で判断できる業務なら、作業時間は半分以下になります。それ以外は、システム側の対応を含めて考えてください。

ここまでの内容を、進める順番として並べておきます。

1. 時間のかかっている業務を、1部署ぶん書き出す。
2. 材料が手元にそろうか、答えをその場で判断できるかで絞る。
3. 1業務に限定して1か月試し、作業時間を記録する。
4. うまくいった指示文を雛形にして社内で共有する。
5. 3か月後に、仕組み化するかどうかを判断する。

この順番なら、費用をかけすぎることも、半年後に誰も使わなくなることも避けられます。5番目まで進んだ段階で、はじめてシステム開発の話になります。

ZenWeb Japanは2000年の創業以来、業務システムやECサイトの開発を続けてきました。生成AIについても、既存の業務やExcelで回している作業とどうつなぐかという観点でご相談を承っています。紙の書類が多い会社であれば、AI OCRによるデジタル化とあわせて考えると、効果が出やすくなります。

13よくある質問

1. 生成AIで業務効率化を始めるなら、どの業務からがよいですか？

議事録の整形、問い合わせ返信の下書き、資料のたたき台づくりの3つからをおすすめします。いずれも材料が手元にあり、出てきた文章の良し悪しを担当者がその場で判断できるためです。当社の集計では、この型の業務で作業時間が半分以下になりました。逆に、この2つの条件を満たさない業務から始めると、生成AIの業務効率化は途中で止まります。

2. 全社に配るのと、1部署から始めるのとでは何が違いますか？

半年後の利用率が大きく変わります。当社の集計では、全社へ一斉に配った場合、週1回以上使う社員の割合は6か月目に36%まで下がりました。対象業務を絞って始めた場合は57%を保っています。使い方の具体例が社内に残るかどうかが差になります。

3. 生成AIがあれば、業務システムは不要になりますか？

業務によります。毎日20件を超えて発生し、承認の記録が必要で、答えが1つに決まる業務は、システム化のほうが確実です。生成AIが向くのは、毎回内容が変わり、その場の判断が入る業務です。両方を組み合わせる形が現実的です。

4. 社内ルールは、どこまで細かく決めればよいですか？

最初は3行で足ります。お客様の個人情報を入力しない、未公開の数字を入力しない、出てきた文章をそのまま社外に出さない。この3つを決めて配れば、社内の迷いはほぼなくなります。細かい規程は、使い方が定まってから足していくほうが守られます。

5. 費用はどれくらい見ておけばよいですか？

既存サービスを契約して使うだけなら、1人あたり月3,000〜6,000円です。社内文書を読ませる仕組みを作るなら初期30万〜100万円、業務システムへ組み込むなら初期100万〜400万円が目安になります。まずは月数千円の段階で効果を確かめてから、次の段階へ進んでください。