生成AIを活用して業務効率をアップするには？事例や成功のポイント

生成AIの活用で具体的にどのような業務が可能になるのかについて、下記の8つに分けて解説します。

生成AIは、企業の業務効率化から個人の創作活動まで幅広い領域で活用されています。

生成AIはメールや議事録、報告書などのビジネス文書から、キャッチコピーやブログ記事といったクリエイティブな文章まで、幅広く自動生成できます。

とくに、文体や書き出しなどのパターンが決まっている業務では、効率化の効果が大きく、業務の省力化につながります。

活用のポイントは、AIへの指示文（プロンプト）の設計です。たとえば「お礼メールを300文字以内で、やさしい敬語で」といった具体的な指示を出すことで、より精度の高い文章を得られます。まずはマニュアル作成や定型文の作成など、繰り返し業務から導入するとスムーズです。

画像生成とは、AIが文字情報などをもとに、写真・イラスト・図解などのビジュアルを自動で作り出す技術です。画像の背景、登場人物、構図などをテキストで指定するだけで、オリジナルの画像を短時間で生成できます。

これにより、従来はデザイナーや専門ソフトが必要だった画像制作が、誰でも手軽に行えるようになりました。たとえば、プレゼン資料や広告バナー、SNS投稿用のアイキャッチ画像など、社内外の資料作成に活用されています。

ただし、生成画像には著作権や肖像権の問題が生じる可能性もあるため、商用利用時は各ツールの利用規約やガイドラインの確認が欠かせません。

音声生成では、AIがナレーションや音声コンテンツを自動で作成できます。人間に近い自然な声質や感情の表現が可能となっており、幅広い用途で活用が進んでいます。

たとえば、プロモーション動画や社内研修用の音声ナレーション、ゲーム・映像作品のBGM・SE制作などで活用されており、収録コストや外注手間を大幅に削減可能です。また、多言語対応も容易なため、グローバル展開するコンテンツにも有効です。

さらに、音声生成は、カストマーサポートの自動化にも応用されています。音声付きチャットボットを導入することで、24時間365日対応が可能となり、対応品質の向上や人員削減にもつながります。

設計やデザインの分野では、AIがアイデア出しや試作品のたたき台づくりをサポートしています。たとえば、建物の間取りや製品の形をいくつかのパターンで自動提案したり、過去のデータから似たデザインをもとに新しい案を作ったりできます。

これまでは人の手で何度も描き直していた初期案を、AIの活用により効率よく作成できるようになりました。また、人の感性とAIのスピードを組み合わせることで、より質の高い設計を短時間で実現できます。

AIは、システムやアプリの開発にも使われています。たとえば、プログラムを書くときに途中まで入力すると続きを自動で補ってくれる機能や、誤りを自動で見つけて修正案を提案してくれる仕組みがあります。

また、AIが動作確認用のテストを自動で作ってくれるため、作業の手間を減らすことも可能です。専門知識が必要な開発現場においても、AIを活用することで効率アップができます。

生成AIを使えば、テキストで指示するだけで短い動画を作れます。たとえば「青空の下で走る犬の動画を作って」と入力するだけで、イメージに合った映像を自動で作成できます。

これにより、SNS用の動画コンテンツや社内資料の紹介ムービーなどを、短時間・低コストで制作できるようになりました。動画編集の知識や高価な機材がなくても始められるのが大きなメリットです。

現在は数秒〜十数秒程度のシンプルな動画が中心ですが、企画のたたき台や簡易な紹介映像などには十分活用できます。

AIは、アイデアを出したり企画を考えたりする際の壁打ち相手としても活躍します。たとえば、「新商品のアイデアが欲しい」「SNSキャンペーンの切り口を考えたい」などのシーンで、AIがさまざまな候補を出してくれます。

会議で詰まったときのヒントや、他業界の成功事例をもとにした提案など、自分では思いつかなかった新しい視点が得られることもあるでしょう。人とAIが一緒に考えることで、発想の幅が広がります。

AIを使えば、外国語の文章を自然な日本語に翻訳できます。たとえば、海外のメールや論文を読むときや、英文の資料を社内で共有するときなどに便利です。

従来の翻訳ソフトに比べて、文章の流れや意味を理解して、より自然でわかりやすい訳文を出せるのが特徴です。簡単な日常会話はもちろん、難しいビジネス文書にも対応できます。

また、画像内の文字や音声の翻訳にも対応しているAIも登場しています。ただし、契約書やマニュアルなど重要な文書を翻訳する場合は、念のため人の手で最終確認をすることが大切です。

ここからは、ビジネスの現場における生成AIの具体的な活用事例について紹介します。今回紹介するのは、下記の5つです。

企業の競争力向上と業務効率化において、重要な役割を担う技術といえるでしょう。

顧客対応の自動化は、生成AIが効果を発揮するビジネス活用事例のひとつです。AIチャットボットを導入することで、24時間365日の継続的な顧客サポートが可能になり、顧客の待ち時間を大幅に短縮できます。

たとえば、国内の航空会社では定型的な問い合わせへの自動応答システムを構築しました。その結果、顧客満足度の向上と運営コストの削減を、同時に実現しています。

簡単な問い合わせをAIに任せることで、人間のオペレーターは、より複雑で付加価値の高い対応に集中できるようになります。

大手飲料メーカーでは、生成AIで作成したバーチャルタレントをテレビCMに起用し、マーケティングや広告制作の分野に活かしています。動画・ナレーション・音楽の全工程をAIで制作することで、制作コストを削減できるのがメリットです。

ほかにも不動産業界では、タレントをモチーフにした1万通りの異なる画像を生成し、ユーザーごとにパーソナライズされたSNS広告で高い注目を集めました。

広告コピーやSNS投稿、メールマガジンなどのコンテンツを大量かつ迅速に生成できるのが生成AIの特徴です。

企業のリスクを洗い出したり、対策を立案したりするのにも生成AIを活用できます。

金融機関では、コンプライアンス業務にAIを活用し、規制違反リスクの早期発見と対策の立案を実現しました。

人間の専門知識とAIの分析能力を組み合わせることで、リスク管理体制をしっかり構築することが可能です。

市場調査や分析にも、生成AIは効果を発揮します。たとえば、販売実績データとSNSのトレンド情報を組み合わせて分析することで、よりニーズに合った商品開発やマーケティング施策を検討できます。

AIは、膨大な市場データやSNS投稿、口コミ、業界レポートなどを瞬時に分析できるのが強みです。これにより、消費者の関心や潜在的なニーズを抽出しやすくなります。

また、複数のデータを組み合わせて分析することで、従来は見落とされていた相関関係や購買傾向を発見できる可能性もあります。競合の動向把握や価格変動の予測、新たな市場の兆しを捉えるうえでも、生成AIは有効なツールです。

メール文章の作成支援に、生成AIを活用するのもおすすめです。たとえば、営業部門では、顧客への提案メールやフォローアップメール、アポイントメント調整メールなどをAIが自動生成できます。その結果、営業担当者は、内容の最終確認と個別の調整のみの実施で商談を進められます。

ほかにも人事部門においては、採用候補者への連絡や面接日程調整、内定通知などの業務で便利です。適切な文面をAIが提案し、採用プロセス全体の効率化を実現しています。

企業が生成AIを効果的に導入し、継続的な成果を生み出すための戦略的なアプローチについて下記の4つを紹介します。

生成AI導入を成功させるには、上記のポイントを押さえることが大切です。

生成AIの導入を成功させるためには、使用範囲や導入の目的を明確にすることが大切です。「AIを使ってみたい」という曖昧な動機で導入を開始し、具体的な成果を得られずに終わってしまうケースもあります。

重要なのは、「AIで何を解決したいのか」を、具体的に定義することです。AIを活用する業務範囲を決める際には、単純作業やデザインパターンの生成など、数やスピードが求められる繰り返し作業に絞るとよいでしょう。

具体的には、商品説明文やキャッチコピーを複数パターン生成したり、メールやチャットの定型返信文を作成したり、プログラムにおけるテストケースの大量作成などの業務で生成AIを活用できます。

使用範囲を明確に定義することで、適切なツール選定とリソース配分が可能になり、経営層への説明責任も果たせます。

生成AIを業務に取り入れるときは、最初から全社で使うのではなく、段階的に進めていくことがポイントです。小さく試して効果を確認しながら、少しずつ範囲を広げていきましょう。

まずは、限られた業務や部署で導入し、技術的に問題がないかを確認します。そのうえで、実際に業務改善につながるかを確認し、問題がなければ本格的に広げていきます。

こうした段階的な進め方をとることで、トラブルやムダなコストを防ぎながら、安全に導入を進めることが可能です。各ステップの進行状況を振り返りながら、必要に応じて見直しを行うことも大切です。

生成AIの利用には、倫理的な問題やルールが明確化されていない場合も多いでしょう。そのため、社内向けの生成AIガイドラインを作成することが大切です。生成AI活用におけるリスクを管理し、安全な利用を心がけましょう。

ガイドラインには利用範囲や入力禁止情報、検証プロセス、ログ保管期間という4つ要素を記載します。たとえば、人間によるファクトチェックを徹底したり、機密情報や個人情報の入力を禁止したりするなどです。

社内でガイドラインを運用しながら、課題があれば改善を繰り返します。

AIを導入する際には、技術面だけでなくAI人材を育成・確保することも大切です。従業員のAIリテラシーを高めるために、基本的な知識やツールの操作方法、法律や倫理などについて学習する機会を設けるとよいでしょう。

全従業員から経営層まで、役割ごとに研修を実施するのも効果的です。たとえば、全従業員向けに安全な利用について周知したり、管理職向けにチームマネジメントの視点から学びを促したりします。

継続的な学習サイクルにより、AI技術を適切に活用できるようになります。

生成AIの活用において、企業が注意すべきリスクと対策について下記の4つを紹介します。

生成AIは大きな業務効率化をもたらす一方で、適切に管理されなければ深刻な問題を引き起こす可能性があるため、注意しましょう。

生成AIの活用における、もっとも深刻なリスクのひとつが情報漏えいです。たとえば、従業員が機密情報を生成AIに入力することで、企業の重要な情報が意図せず外部に流出する危険性があります。

実際に、従業員が社外秘のソースコードを生成AIに入力してしまい、外部に漏えいする事例もありました。

誰でも利用可能なAIサービスでは、入力データが学習に利用される可能性があることを念頭においておきましょう。

そのため、機密情報や個人情報は、AIツールへ入力しないことが有効な対策です。またRAG（検索拡張生成）を採用することで、社内データをAI回答に組み込む際のリスクを一定程度低減できます。しかし、情報漏えいリスクが完全になくなるわけではないため、アクセス制御やログ管理など多層的な対策が必要です。

AIが事実にもとづかない情報をもっともらしく生成する、ハルシネーションにも注意が必要です。AIによる誤情報が、重要なビジネス判断の根拠として使用されると、企業に深刻な損失をもたらす可能性があります。

また、ハルシネーションによる誤情報が顧客や株主に伝達されることで、企業の信頼性が大きく損なわれるかもしれません。

対策としてはAIの出力結果に対して、人間の専門家によるファクトチェックを徹底することが挙げられます。RAG（検索拡張生成）を活用し、回答を検証済みの社内文書や信頼できる情報源に限定することも大切です。

生成AIを使ううえでは、倫理的なリスクにも注意が必要です。たとえば、AIが学習するデータに偏りがあると、知らないうちに差別的な表現を出力してしまう可能性があります。

また、著作権のあるコンテンツを無断で使ってしまうリスクや、フェイク画像や音声の悪用といった問題も指摘されています。

こうしたリスクを避けるためにも、生成された内容を人の目で確認したり、学習データの偏りに配慮したりといった工夫が大切です。

生成AIは便利なツールですが、頼りすぎると人の考える力が弱まってしまうことがあります。

また、AIが使えない場面で業務が止まってしまうリスクもあります。とくに、人間にしかできない創造的な発想や直感的な判断は、AIでは代替できません。

AIはあくまで補助的なツールであり、最終的な判断は人が行うという意識をも持つことが大切です。社員の教育やチェック体制を整え、安全な活用を進めていきましょう。

生成AIは、文章作成や画像生成、業務の自動化などに活用できます。導入にあたっては、いきなり全社展開を目指すのではなく、まずは効果が見込める業務を選び、限定的な環境で試すことが大切です。

小さく始めて効果を確認しながら、徐々に広げていくと失敗リスクを抑えられます。あわせて、セキュリティーや誤情報（ハルシネーション）への対策も必要です。

社内でのルールやチェック体制を整えることで、安全かつ効果的にAIを活用できるようになります。

生成AIの活用に関するお悩みがある方は、富士フイルムビジネスイノベーションまでお気軽にお問い合わせください。