【2026年最新】企業の生成AI活用事例14選｜業界別・業務別に紹介

生成AIは、文書作成や情報検索、マーケティング、営業、カスタマーサポート、システム開発など、幅広い業務で活用されています。実際に国内企業でも、生成AIを使って業務時間を削減したり、社内情報の検索を効率化したり、新しい商品・サービスの企画に生かしたりする事例が増えています。

一方で、他社の生成AI活用事例をそのまま真似すれば成果が出るわけではありません。自社のどの業務に適用するのか、どのような成果を目指すのかを明確にしたうえで、小さく試しながら活用範囲を広げることが重要です。

そこで本記事では、企業における生成AIの活用事例14選を業界別に紹介します。あわせて、業務別の生成AI活用方法や導入によって期待できる効果、注意点、活用を成功させるポイントまで解説します。

自社で生成AIをどのように活用できるのか具体的なイメージを持ちたい方は、ぜひ参考にしてください。

生成AIとは？企業で活用できることを簡単に解説

生成AIとは、学習した大量のデータのパターンをもとに、文章・画像・音声・動画・プログラムコードなどの新しいコンテンツを生成できるAIです。ChatGPTをはじめとする対話型AIの普及をきっかけに、個人利用だけでなく企業の業務でも活用が広がりました。

従来型のAIは、過去データをもとに予測・分類・認識を行う用途で多く使われてきました。一方、生成AIは自然言語による指示を受けて文章を作成したり、社内文書から必要な情報を探して回答したりできるため、従業員が日常的に使う業務ツールとして導入しやすい点が特徴です。

生成AIと従来のAIの違い

生成AIと従来型AIの主な違いは以下のとおりです。

項目	従来型AI	生成AI
主な役割	予測、分類、認識、異常検知など	文章、画像、音声、動画、コードなどの生成
代表的な活用例	需要予測、画像認識、レコメンド、故障予測	資料作成、要約、社内検索、アイデア出し、コード生成
利用方法	特定のシステムや業務に組み込んで利用するケースが多い	自然言語で指示し、対話しながら幅広い業務に利用できる
得意なこと	一定のルールや過去データに基づく判断・予測	非構造化情報の整理、新しいコンテンツの生成、対話

なお、需要予測や画像認識などに生成AIの技術を組み合わせるケースも増えているため、両者の境界は必ずしも明確ではありません。重要なのは、解決したい業務課題に対して適したAI技術を選ぶことです。

生成AIが企業で活用されている主な業務

企業では、生成AIが主に以下のような業務で活用されています。

生成AIは一部の専門職だけが使う技術ではなくなりつつあります。次章では、実際に企業がどのような業務へ生成AIを取り入れ、どのような成果につなげているのかを具体的に見ていきましょう。

【2026年最新】企業の生成AI活用事例14選を業界別に紹介

生成AIの企業活用は、単純な文章作成から、社内ナレッジ検索、研究開発、営業支援、データ分析、AIエージェントによる業務自動化まで広がっています。

ここでは、生成AIを実際の業務に導入していることが確認でき、活用内容や成果が具体的な企業事例を中心に14社紹介します。

業界	企業	主な活用内容	主な成果・特徴
製造	パナソニック コネクト	社内AIアシスタント	2024年度に年間44.8万時間の業務時間削減
自動車	日産自動車	R&Dデータ分析	探索的データ分析を3～5倍高速化
鉄鋼	日本製鉄	会議・メール・社内検索	グループ全体でCopilotを11,000シートまで拡大
食品	カルビー	社内検索・問い合わせ・翻訳	独自生成AI基盤「CAL-GPT」を全社展開
ゲーム	カプコン	ゲーム開発のアイデア生成	アイデア出しのコストを大幅に低減
金融・決済	JCB	Microsoft 365 Copilot	主要用途で1人あたり平均約6時間/月を削減
金融	SMBCグループ	RAGによる社内情報検索	約130万件の社内ファイルを横断検索
資産運用	ニッセイアセットマネジメント	統合報告書などの分析	分析作業時間を3分の1に短縮
人材	オープンアップグループ	面談準備・スキルシート作成	半年で約8,000時間、約2,800万円相当を削減
不動産	東京建物	AIエージェントの市民開発	1年弱で約500体のAIエージェントを展開
郵便・物流	日本郵政	社内向け生成AIミニアプリ	半年で70以上を内製、月間2万回超利用
メディア	日本テレビ	生成AIチャット・社内検索	GeminiとVertex AI Searchを業務へ活用
通信	ソフトバンク	RAGによる社内規程検索	2.5カ月で約2,800時間の業務時間を創出
リサーチ	日経リサーチ	調査業務・AIワークフロー	特定業務で最大50分の1の効率化

製造・メーカー業界の生成AI活用事例

①パナソニック コネクト｜ConnectAIで年間44.8万時間の業務時間を削減

パナソニック コネクトでは、2023年2月から全社員向けにAIアシスタント「ConnectAI」を提供しています。社員が自然言語で質問し、文章作成や情報整理などに利用できるだけでなく、社内情報を参照する特化AIや、特定業務を支援するAIエージェントへと活用範囲を広げています。

2024年度には、ConnectAIによる業務時間削減効果が年間44.8万時間に達し、前年比で2.4倍になりました。1日あたりの平均削減時間は28分、利用回数は240万回と公表されています。

生成AIを導入するだけではなく、社員が自分の業務で使い方を考えられる環境や、利活用ガイドブックによるガバナンス整備を並行して進めている点も特徴です。全社導入を検討する企業にとって、利用環境・教育・ルール整備をセットで進める重要性が分かる事例と言えるでしょう。

②日産自動車｜生成AIでR&Dのデータ分析を3～5倍高速化

日産自動車では、自動車開発に必要なR&Dデータの活用を高度化するため、生成AIを取り入れています。

代表例が、自然言語で高度なデータ分析を行える「AIデータアシスタント（ADA）」です。ビジネス部門の担当者がチャット形式で質問することで、データサイエンスチームへ毎回依頼しなくても探索的な分析を進められる環境を構築しました。

その結果、探索的データ分析は従来比で3～5倍高速化し、PoC期間も約80％短縮しています。また、RAGの評価にかかる時間とコストも、手動の場合と比べて90％削減したとされています。

専門部門だけにAIを閉じず、現場のビジネスユーザーが自然言語でデータを活用できるようにした点が大きなポイントです。

③日本製鉄｜Microsoft 365 Copilotを大規模導入し日常業務を効率化

日本製鉄では、DXによる業務変革の一環としてMicrosoft 365 Copilotを導入しています。Word、Excel、PowerPoint、Teamsなど、従業員が普段利用する業務環境の中で生成AIを活用できる点を生かし、段階的に利用者を拡大しました。

4,400シートを導入した段階では、1カ月で約2万件のTeams会議におけるAIメモ利用、約4,500件のメールスレッド要約、社内ファイル検索を含む5万回以上のプロンプト送信が確認されています。

パイロット導入の結果から、年間数万時間規模の業務効率化が見込まれ、日本製鉄グループ全体では11,000シートまで導入を拡大しています。

全社員へ一斉に導入するのではなく、効果を検証しながら対象を広げている点は、生成AIを全社展開する際の参考になります。

食品業界の生成AI活用事例

④カルビー｜独自の生成AI基盤「CAL-GPT」を全社展開

カルビーでは、業務で安全に生成AIを使える環境として、全社共通の生成AI基盤「CAL-GPT」を構築しています。

人事・総務部門では、社内規程などをもとに従業員からの問い合わせへ回答する用途で活用しています。また、工場では外国人就労者とのコミュニケーションを支援する翻訳用途など、現場ごとの課題に合わせて活用範囲を拡大しています。

特徴的なのは、単に生成AI環境を提供するだけでなく、全国の事業所へ足を運び、現場の困りごとを拾いながらユースケースを作っている点です。「全社員にツールを配布する」ことをゴールにせず、実際の業務課題と結び付けて定着を進めている事例と言えるでしょう。

エンタメ・メディア業界の生成AI活用事例

⑤カプコン｜ゲーム開発で必要なアイデア出しを生成AIで支援

カプコンでは、ゲーム開発に必要となる大量のアイデア出しを効率化するため、生成AIを活用しています。

ゲームの設定資料には、テキストだけでなく画像や表なども含まれます。同社はこれらをマルチモーダルな生成AIに読み込ませ、条件に合うアイデアを自動生成する仕組みを構築しました。出力内容が要件に合っているかをAI自身が評価し、条件を満たさなければ修正プロンプトを生成して再実行する仕組みも取り入れています。

システムは1カ月弱で性能評価できる段階まで開発され、従来は複数人で行っていたアイデア出しとブレインストーミングのサイクルを個人でも回しやすくなりました。結果として、アイデア出しに必要なコストを大幅に抑えられる見込みとされています。

生成AIを「人の代替」ではなく、クリエイターがより多くの選択肢を検討し、品質向上に時間を使うための支援役として活用している点が参考になります。

⑥日本テレビ｜GeminiとVertex AI Searchで社内情報検索を効率化

日本テレビでは、生成AIを活用した社内向けプロジェクト「FACTly-Mate」を進めています。

まず、社員が安全な環境で生成AIを利用できるチャット機能を構築し、アイデア出し、契約書の翻訳、文書要約などへ活用しました。その後、Vertex AI Searchを利用した社内ドキュメント検索機能を追加し、必要な情報にたどり着くまでの負担軽減を図っています。

2024年5月時点では、チャット機能のユニークブラウザ数が約2,000に達したとされています。社員数約1,400名という規模を踏まえると、社内利用が広く進んだことがうかがえます。

汎用チャットから始め、社内データを活用するRAGへ段階的に発展させている点が特徴的な事例です。

金融業界の生成AI活用事例

⑦JCB｜Copilot活用で1人あたり平均約6時間/月を削減

JCBでは、生成AI活用を「日常業務の効率化」「組織内の個別業務への適用」「顧客向けサービスへの適用」の段階に分けて推進しています。

日常業務の効率化ではMicrosoft 365 Copilotを採用し、WordやExcel、PowerPoint、Teamsなど、従業員が普段使う環境で生成AIを利用できるようにしました。

2024年6月の本格導入後、2025年3月までの半年間平均で月間利用率83％を記録しています。また、2025年1月の利用者アンケートでは、利用頻度の高い上位5ユースケースの合計で、1人あたり平均約6時間/月の時間削減が確認されました。

生成AIの導入効果を利用率だけでなく、具体的な削減時間まで測定している点も参考になります。

⑧SMBCグループ｜約130万件の社内ファイルをRAGで横断検索

SMBCグループでは、社内向けのAIアシスタント「SMBC-GAI」を2023年から提供し、機能拡張を続けています。

2025年にはRAGを活用した社内情報検索機能を追加しました。対象となるのは、社内規程、通達、業務マニュアルなど約130万件のファイルです。

従業員はSMBC-GAIの画面から自然言語で質問するだけで、複数の社内資料を横断して必要な情報を検索し、回答を得られるようになっています。回答時には参照元も提示されるため、内容の根拠を確認しやすい設計です。

企業で生成AIを活用する場合、一般知識への質問だけでなく、自社固有の情報へ安全かつ素早くアクセスできる仕組みを作ることで、実務への活用範囲を広げられることが分かります。

⑨ニッセイアセットマネジメント｜生成AIで分析作業時間を3分の1に短縮

ニッセイアセットマネジメントでは、投資先企業の統合報告書などに含まれる非財務情報の分析へ生成AIを活用しています。

Amazon Bedrockなどを利用し、人とAIが協働して企業情報を分析する基盤を構築しました。これにより、担当者が大量の文書を読み込み、必要な情報を抽出・整理する作業を効率化しています。

導入後は、分析作業時間を3分の1に短縮するなど、業務効率を3～5倍に向上させました。

生成AIは定型的な文書作成だけでなく、大量の情報を読み解く専門業務でも活用できることを示す事例です。

人材・リサーチ業界の生成AI活用事例

⑩オープンアップグループ｜半年で約8,000時間・約2,800万円相当を削減

オープンアップグループでは、人材ビジネスで扱う履歴書や職務経歴書などの情報を安全に活用できる生成AI環境を構築しています。

生成AIを面談準備やスキルシート作成に活用したことで、面談準備は1件あたり30分、スキルシート作成は1件あたり20分削減しました。

導入から半年間の試算では、約8,000時間の業務時間と約2,800万円相当のコスト削減を実現しています。

生成AIの導入効果を「便利になった」で終わらせず、削減時間とコストへ換算しているため、投資対効果を検討する際にも参考になる事例です。

⑪日経リサーチ｜生成AIを組み込んだ調査業務で最大50分の1の効率化

日経リサーチでは、市場調査や企業情報調査などの業務へAIを取り入れ、複数のAIワークフローを構築しています。

調査票生成、企業情報調査、セキュリティチェック、社内マニュアルのチャットボットなどをAWS環境で運用し、Amazon Bedrockを使った生成AIやAIエージェントの検証も進めています。

企業ホームページの調査業務では、1,000社を人手で調べると約80時間かかる作業について、AIを活用することで約50分の1のコストで処理できるケースがあるとしています。

単純な省力化だけでなく、AIが分析を支援することで、従来より踏み込んだ提案につなげている点も特徴です。

不動産・公共・通信業界の生成AI活用事例

⑫東京建物｜1年弱で約500体のAIエージェントを現場部門が開発

東京建物では、Microsoft 365 Copilotを全社導入し、社員自身が業務に合ったAIエージェントを作る「市民開発」を進めています。

Teamsの会議メモ作成・要約のように効果を実感しやすい業務から活用を始め、その後、Agent BuilderやCopilot Studioを使って各部門が情報検索や資料作成を支援するAIエージェントを開発しました。

2025年の全社配備完了後、1年弱で約500体のAIエージェントが現場部門から生まれ、月間アクティブ率は平均約80％、業務効率化を実感する社員は70％以上となっています。

中央のIT部門だけがAIを作るのではなく、現場が自分たちの課題に合わせてAIを作れるようにした点が大きな特徴です。

⑬日本郵政｜半年で70以上の生成AIミニアプリを内製

日本郵政では、Azure OpenAI Serviceを利用した社内向けの生成AI活用ポータルを構築しています。

特徴は、ユーザー自身が複雑なプロンプトを書くのではなく、「要約」「メール作成」「Excel関数作成」「壁打ち」など、目的別のミニアプリを選択して利用できる点です。

2024年6月のα版リリースから半年間で、70を超えるミニアプリを内製し、直近では月間実行回数が2万回を超えました。利用者アンケートでも回答者の8割が効果を実感しています。

生成AIに不慣れな従業員でも使いやすいUIを用意し、利用のハードルを下げたことが社内定着につながった事例です。

⑭ソフトバンク｜RAGによる社内規程検索で約2,800時間を創出

ソフトバンクでは、社内規程やガイドラインを確認する業務へ生成AIとRAGを導入しています。

規程にはPDFだけでなく、AIが読み取りにくい複雑なExcel表なども含まれていました。そこで、データを生成AIが理解しやすい形式へ構造化したうえでChatGPT Enterpriseと連携し、複数の規程を横断して検索・確認できる環境を構築しています。

リリースから2.5カ月で約1.1万回利用され、合計約2,800時間の業務時間創出につながりました。

RAGを導入するだけではなく、回答精度を高めるために元データの構造化まで行った点は、自社データを使った生成AI活用を検討する企業にとって重要な示唆があります。

【業務別】生成AIの活用方法・活用例8選

企業の生成AI活用では、自社と同じ業界の事例だけを見るのではなく、どの業務を生成AIに任せられるのかという視点で考えることも重要です。

ここでは、生成AIをビジネスで活用しやすい代表的な8つの業務を紹介します。

①文章・資料作成

生成AIは、メール、報告書、企画書、提案書、社内通知などの文章作成に活用できます。

ゼロから文章を作らせるだけでなく、箇条書きのメモをビジネス文書に整える、長文を要約する、読み手に合わせて表現を調整するといった使い方も有効です。定型的な文章作成にかかる時間を短縮し、内容の検討や最終確認に時間を使いやすくなります。

ただし、生成した文章に誤りや不適切な表現が含まれる可能性があるため、社外へ公開する資料は必ず人が確認しましょう。

②会議の議事録・要約

会議の音声や文字起こしデータを生成AIへ入力することで、議事録の作成や要点整理を効率化できます。

単なる全文要約だけでなく、

など、目的に応じた形式へ整理することも可能です。

Teamsなど普段利用している会議ツールと生成AIが連携している場合、録画・文字起こしから要約まで一連の流れを自動化しやすくなります。

③社内情報・ナレッジ検索

生成AIとRAGを組み合わせることで、社内規程、マニュアル、過去資料、FAQなどの情報を自然言語で検索できます。

従来のキーワード検索では、資料名や保存場所を知らなければ必要な情報にたどり着けないこともありました。生成AIを活用すれば、「この申請には何が必要か」「この業務ではどの規程を確認すべきか」と質問し、関連資料を横断して回答を得られます。

前述したSMBCグループやソフトバンクのように、自社データを生成AIと接続することで、日常業務に直接役立つAIへ発展させる企業も増えています。

④マーケティング・企画

生成AIは、マーケティングの情報整理や企画立案にも活用できます。

具体的には、以下のような用途があります。

生成AIが出した情報をそのまま戦略として採用するのではなく、考えるための材料を短時間で増やす用途で使うと効果的です。

⑤営業活動

営業では、商談準備、議事録、提案書のたたき台、フォローメールなど、多くの文章・情報整理業務が発生します。

生成AIを利用すれば、CRMに蓄積された情報や過去の商談履歴をもとに、

といった作業を支援できます。

営業担当者が資料作成や情報検索に使う時間を減らせれば、顧客との対話や提案内容の検討など、より付加価値の高い業務に集中しやすくなります。

⑥カスタマーサポート

生成AIをカスタマーサポートへ導入すると、問い合わせへの回答生成やオペレーター支援に活用できます。

従来型のFAQチャットボットでは、事前に登録した質問と回答の範囲を超えると対応しにくいケースがありました。生成AIと社内FAQ・製品マニュアルを連携させることで、ユーザーの質問意図を踏まえた柔軟な回答を生成しやすくなります。

ただし、顧客へ誤った情報を回答すると影響が大きいため、回答根拠を提示するRAGの活用や、人間のオペレーターへ引き継ぐ条件を決めておくことが重要です。

⑦画像・動画などのクリエイティブ制作

生成AIは、広告やWebサイト、SNSなどで使用する画像・動画の制作にも活用できます。

完成物をそのまま利用するだけでなく、

など、企画・制作の初期工程に活用すると効率化しやすいです。

一方で、既存著作物との類似や権利関係には注意が必要です。生成物を商用利用する場合は、利用サービスの規約や著作権上の論点を確認したうえで利用しましょう。

⑧プログラミング・システム開発

生成AIは、プログラムコードの生成だけでなく、開発工程全体の支援にも利用できます。

代表的な活用例は以下のとおりです。

ただし、生成されたコードが必ず正しいとは限りません。セキュリティ上の脆弱性やライセンス面の問題が含まれていないか、エンジニアによるレビューを前提に活用しましょう。

生成AI活用事例から見る企業の導入効果・メリット

ここまで紹介した生成AIの活用事例を見ると、企業が得られる効果は単なる「文章作成の時短」にとどまりません。

主な導入効果は、以下の4つに整理できます。

①作業時間を短縮し業務を効率化できる

生成AIは、文章作成、要約、情報検索、データ整理など、これまで人が時間をかけていた作業を短縮できます。

実際に、パナソニック コネクトでは年間44.8万時間、オープンアップグループでは半年で約8,000時間、ソフトバンクでは2.5カ月で約2,800時間の業務時間削減・創出につながっています。

処理件数が多く、1件あたり数分～数十分かかる業務ほど、生成AIによる削減効果を積み上げやすいでしょう。

②従業員をより付加価値の高い業務へ集中させられる

生成AIの目的は、人の仕事をすべて置き換えることではありません。

情報検索や資料の下書きなどをAIに任せれば、従業員は、

など、人が担う価値の高い仕事へ時間を使いやすくなります。

生成AIを導入する際は、「何時間減らすか」だけでなく、創出した時間を何に振り向けるのかまで設計することが重要です。

③社内ナレッジを探しやすくし業務品質をそろえられる

社内規程やマニュアル、過去事例などが各部門やストレージに分散している企業では、情報を探すだけでも時間がかかります。

RAGを利用して生成AIと社内データを接続すれば、従業員が自然言語で質問し、必要な情報へアクセスしやすくなります。

また、ベテラン社員の知識や過去の事例を蓄積してAIから参照できるようにすることで、担当者ごとの知識差を補い、属人化を抑える効果も期待できます。

④新しい商品・サービスや業務プロセスを生み出せる

生成AIは既存業務の効率化だけでなく、新しい価値創出にも利用できます。

カプコンのように企画・アイデア生成を支援したり、東京建物のように現場社員が自分たちの業務向けAIエージェントを作ったりすることで、従来とは異なる仕事の進め方が生まれています。

初期段階では「人が行っている作業の時短」から始め、活用が定着した後に、生成AIを前提とした業務プロセスそのものの再設計へ進む方法も有効です。

企業が生成AIを活用する際の4つの注意点

生成AIは業務効率化に役立つ一方、利用方法を誤ると情報漏えいや誤情報の拡散、権利侵害などにつながる可能性があります。

特に企業利用では、以下の4点に注意しましょう。

①ハルシネーションによる誤情報

生成AIは、もっともらしい文章を生成していても、内容が事実と異なる「ハルシネーション」を起こすことがあります。

そのため、生成AIの回答をそのまま社外資料、契約書、顧客への回答などに使用するのは危険です。重要な情報については、一次情報や社内データと照合し、人が最終確認するフローを設けましょう。

RAGを利用して回答根拠となる社内資料を表示する仕組みも、誤情報への対策として有効です。

②機密情報・個人情報の取り扱い

生成AIサービスによって、入力データの保存方法や学習への利用有無は異なります。

そのため、「生成AIへ入力した情報は必ず学習される」と一律に考えるのではなく、利用するサービスの規約、管理設定、データ処理方法を確認することが重要です。

個人情報保護委員会も、個人データを生成AIサービスへ入力する場合、サービス提供者がそのデータを機械学習へ利用しないことなどを十分に確認するよう注意喚起しています。

企業では、機密情報・個人情報を入力できるサービスとできないサービスを明確にし、必要に応じて法人向けのセキュアな環境を整えましょう。

③著作権・知的財産権

生成AIを使って文章や画像、動画などを作成する場合は、著作権をはじめとする権利関係にも注意が必要です。

AI生成物が既存の著作物と類似し、既存著作物への依拠性などが認められる場合には、著作権侵害が問題となる可能性があります。一方で、生成AIを利用したからといって、生成物が一律に著作権侵害になるわけでもありません。

文化庁は「AIと著作権に関する考え方」やチェックリストを公開しています。商用利用するコンテンツを生成する場合は、既存作品との類似確認、利用サービスの規約確認、人によるレビューなどを行いましょう。

④社内ルール・ガバナンス

生成AIは簡単に利用できるため、会社が正式に導入していなくても、従業員が個人向けサービスを業務で使用する「シャドーAI」が発生する可能性があります。

そのため企業では、

などを事前に定めることが大切です。

経済産業省では2026年3月に「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を公開しています。自社ルールを整備する際には、こうした公的なガイドラインも参考にするとよいでしょう。

生成AIの導入・活用を成功させるための7つのポイント

生成AIは導入するだけで成果が出るものではありません。実際の業務へ定着させるには、課題選定から効果検証、社内教育までを一連の取り組みとして進める必要があります。

①生成AIを活用する業務を選定する

まずは、生成AIを導入すること自体を目的にせず、解決したい業務課題を明確にしましょう。

最初の対象としては、

といった業務が向いています。

「生成AIで何ができるか」から考えるより、「時間がかかっている業務は何か」「人がやらなくてもよい工程はどこか」から考えると、活用対象を選びやすくなります。

②導入目的とKPIを決める

活用業務を決めたら、導入によって何を改善したいのかを明確にします。

例えば、

など、できるだけ測定可能なKPIを設定しましょう。

効果を数値化できれば、追加投資や全社展開を判断しやすくなります。

③小規模なPoCから始める

生成AIは、業務やデータとの相性によって成果が大きく異なります。そのため、最初から全社へ展開するのではなく、特定部門・特定業務でPoCを行う方法が有効です。

例えば、社内問い合わせ業務であれば、一部のマニュアルだけを対象にRAGを構築し、

などを確認します。

小さく試すことで、必要なデータ整備やルール、教育内容を把握したうえで対象範囲を広げられます。

④成果を定期的に検証する

生成AIは導入時点で完成ではありません。

利用ログやユーザーからのフィードバックを確認し、

を継続的に確認しましょう。

生成AIのモデル自体も更新されるため、定期的に性能・コスト・セキュリティを見直すことも重要です。

⑤情報漏洩・著作権などへの対策を整える

生成AIを本格的に業務へ組み込む前に、情報漏洩、個人情報、著作権などのリスク対策を行います。

特に社内データを活用する場合は、

などを確認してください。

⑥社内ルールを策定し従業員教育を行う

安全な環境を用意しても、従業員が適切な使い方を知らなければ生成AIは定着しません。

基本的な操作だけでなく、

まで研修すると、実務で活用しやすくなります。

また、活用事例やプロンプトを社内で共有し、他の従業員が真似できる仕組みを整えることも有効です。

⑦必要に応じて生成AIの専門人材を活用する

生成AIを本格導入する場合、ツール選定だけでなく、業務設計、データ整備、セキュリティ、RAGやAIエージェントの構築など幅広い知識が求められます。

社内だけで進めることが難しい場合は、生成AIやDXの実務経験を持つ外部人材を活用する方法もあります。

外部の専門家を活用すれば、自社に適したユースケース選定からPoC、全社展開、運用改善までを短期間で進めやすくなるでしょう。

生成AIビジネス活用支援はフリーコンサルタント.jpにお問い合わせください

「生成AIを自社のビジネスに活用したいが、どの業務から始めるべきかわからない」「PoCまでは実施したものの、全社展開につながらない」「社内に生成AIやデータ活用の専門人材がいない」といった課題を抱えている企業も多いのではないでしょうか。

生成AI活用で成果を出すには、ツールを導入するだけでなく、自社の課題に合うユースケースを選び、効果を検証しながら業務へ定着させることが重要です。

国内最大級24,000名以上のプロ人材が登録しており、生成AI活用戦略の策定、ユースケース選定、PoC、業務設計、データ基盤整備、導入後の運用改善まで、課題に応じた支援が可能です。

生成AIを「試して終わり」にせず、実際の業務成果へつなげたい場合は、外部の専門家を活用する方法も検討してみてください。

まとめ｜生成AIの活用事例を参考に自社の業務へ取り入れよう

本記事では、企業の生成AI活用事例14選と、業務別の活用方法、導入効果、注意点、活用を成功させるポイントを紹介しました。

生成AIは、文章作成だけでなく、社内情報検索、データ分析、マーケティング、営業、カスタマーサポート、システム開発など幅広い業務で活用されています。実際に、年間数十万時間規模の業務削減や、分析時間の大幅な短縮などにつながっている企業もあります。

一方で、重要なのは他社の事例をそのまま導入することではありません。自社の業務課題を起点に、生成AIと相性の良い業務を選定し、小規模に試しながら成果を検証することが重要です。

また、情報漏洩やハルシネーション、著作権などのリスクもあるため、社内ルールやレビュー体制、従業員教育を整えたうえで活用範囲を広げましょう。

生成AIをどの業務に適用すべきか判断が難しい場合や、社内に専門人材がいない場合は、外部のプロフェッショナルへ相談することも有効です。

（株式会社みらいワークス　フリーコンサルタント.jp編集部）