【AI業務効率化】導入事例8選｜成果が出る活用方法とおすすめツール
AIによる業務効率化は、企業だけでなく個人にとっても欠かせないテーマとなっています。この記事では、AIで自動化できる業務の例や成功事例、導入ステップ、ツール選びのポイントまで、実践的かつ具体的に解説します。
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AI導入.comを提供する株式会社FirstShift 代表取締役。トロント大学コンピューターサイエンス学科卒業。株式会社ANIFTYを創業後、世界初のブロックチェーンサービスを開発し、東証プライム上場企業に売却。その後、マッキンゼー・アンド・カンパニーにコンサルタントとして入社。マッキンゼー日本オフィス初の生成AIプロジェクトに従事後、株式会社FirstShiftを創業。
AIとは？【基礎理解】
AIとは、コンピューターが人のように考え、判断する技術です。
近年は業務効率化などを目的に、企業や個人での活用が急速に広がっています。
本章では、AIの仕組みや注目される背景、実際にできることをわかりやすく紹介します。
AIの仕組み
AIは、大量のデータを分析し、特徴やパターンを学習して判断や予測を行う仕組みです。
中心となるのは「機械学習」や「深層学習（ディープラーニング）」で、AIは繰り返し学習することで精度を高めていきます。
近年、画像認識や音声認識の精度が飛躍的に向上しているのも、このAIの学習プロセスによる成果といえます。
AI活用が進む背景
AI活用が進む主な理由は、労働力不足の深刻化とコスト削減ニーズの高まりです。
実際、日本の生産年齢人口（15〜64歳）は2020年時点で約7,400万人でしたが、2050年には約5,300万人まで減少し、現在の約2/3にまで落ち込むと予測されています（経済産業省『未来人材ビジョン』2022年5月）。
こうした人手不足の構造的課題に対応する手段として、AIの活用は避けて通れない選択肢となっています。
さらに、AI技術の進化や導入コストの低下、クラウドや生成AIの普及により、中小企業や個人事業主でも手軽に導入できる環境が整ってきたことも、導入拡大の背景にあります。
AIができること
AIが具体的にできることを知ることで、自社の業務にどのように活用できるかをイメージできます。
ここでは画像認識、音声認識、自然言語処理、検索、分析、推測、機械制御の7つの代表例を説明します。
- 画像認識：AIが画像や映像から人物や物体を識別する技術
- 音声認識：人が話した言葉をAIが正確に文字化する技術
- 自然言語処理：人間が使う言語をAIが理解し、返答や要約などの処理を行う技術
- 検索：ユーザーの検索意図を的確に把握して、必要な情報を迅速かつ正確に表示
- 分析：AIが膨大なデータを解析して傾向や関係性を明確にする
- 推測：AIが過去のデータを元に将来の動向や結果を予測する技術
- 機械制御：AIがロボットや機械を自動的に操作・管理する技術
実際の現場では、「メール作成」や「議事録の要約」、「資料作成の支援」などに生成AIを活用する企業が増えています。
総務省の調査（2024年）によれば、日本企業の46.8％がすでにこうした業務に生成AIを導入しており、試行段階を含めると過半数を超えています。（総務省『情報通信白書』2024年）
AI活用で業務効率化できる代表的な業務【業界別】
AIを導入することで効率化が期待できる業務を業界別に紹介します。
業種によって最適な活用方法は異なりますが、どの業界でも人手を要する単純作業や反復作業をAIに任せることで、作業時間の短縮やヒューマンエラーの削減、社員の本来業務への集中が可能になります。
製造業
製造業では品質管理や設備保全、在庫管理などにAIを活用することで、大幅な効率化が実現できます。
品質検査の自動化
AIによる画像認識技術を活用した検査システムでは、人間の目では検出が難しい微細な欠陥も高精度に検出できます。
ルネサスエレクトロニクスの事例では、半導体の微細欠陥検査にAIを導入し、0.1μmの欠陥も検出可能になり、歩留まりが15%向上しました。
設備の予知保全
AIが機械の稼働データを分析し、故障の予兆を事前に検知することで、突発的な設備停止を防止します。
アイシン精機では製造設備の異常診断にAIを活用し、故障予兆検知精度90%以上を実現。年間200時間の設備停止時間を削減しました。
在庫・生産計画の最適化
AIによる需要予測で適正在庫を維持し、過剰生産や欠品を防止します。
過去の販売データや季節変動、イベント情報などを学習したAIが、高精度な需要予測を行い、生産計画を最適化することで、在庫コストの削減と納期短縮を両立します。
製造業のAI導入が進む理由や【事例・課題・成功ポイント】を詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください
小売・サービス業
小売・サービス業では顧客対応や需要予測、店舗オペレーションなどにAIを活用した効率化が進んでいます。
需要予測と発注の自動化
AIが販売データや天候、イベントなどの要因を分析し、最適な発注量を自動的に決定します。
セブン-イレブン・ジャパンでは需要予測AIを使って発注精度を向上させ、廃棄ロスと販売機会ロスの両方を削減することに成功しています。
カスタマーサポート（チャットボット）
AIチャットボットが顧客からのよくある問い合わせに即座に対応し、対応スピードと顧客満足度の向上を同時に実現します。
24時間対応が可能なため、業務時間外の問い合わせにも自動で対応でき、サポート業務の負担軽減や人件費削減にもつながります。
店舗オペレーションの最適化
AIによる来客予測や従業員のシフト最適化により、人員配置を効率化します。岐阜県の「ゑびや」では、AIを活用した来客・メニュー予測を実施し、売上5倍、利益率10倍、さらに有給取得率80%以上という働き方改革も実現しました。
小売業界におけるAI活用の【メリット・代表事例・生成AIの最新動向】を知りたい方は、こちらをご覧ください
金融・保険業
金融・保険業界では書類処理や審査業務、顧客対応などにAIを活用した効率化が進んでいます。
書類処理の自動化
AI OCRとRPAの組み合わせにより、請求書や契約書などの紙文書のデジタル化と処理を自動化します。三菱UFJ銀行では稟議書作成をAIで自動化し、書類作成が数分に短縮され、年間264万時間の業務削減を見込んでいます。
リスク評価と審査の効率化
AIが顧客データや市場データを分析し、融資や保険の審査を支援します。従来は人間が行っていた膨大なデータ分析や判断をAIが補助することで、審査時間の短縮と精度向上を両立します。
応対記録の自動要約
AIが顧客との会話を自動的に文字起こしし、要点をまとめます。
明治安田生命保険ではAIが応対記録を自動要約し、年間55万件に対応。メモ作成時間を30%削減することに成功しました。
金融業界のAI活用について【導入事例・メリット・課題】を詳しく知りたい方は、こちらをご覧ください
物流・輸送業
物流・輸送業では配送ルート最適化やドキュメント処理、需要予測などにAIを活用した効率化が可能です。
配送ルートの最適化
AIが交通状況や配送先、荷物の量などを考慮して最適な配送ルートを算出します。
ファミリーマートではAIで配送ルートを最適化し、ルート数1割減、輸送費10億円削減、CO₂削減も実現しました。
配送伝票の自動処理
AI OCRが手書き伝票を高精度に読み取り、データ入力作業を自動化します。
佐川急便では手書き伝票をAIで読み取り、認識精度99.995%を達成。月8,400時間の作業を削減することができました。
需要予測と在庫最適化
AIによる荷物量の予測で、車両や人員の最適配置を実現します。
過去の配送データや季節変動などを学習したAIが将来の需要を予測し、適切なリソース配分を支援することで、コスト削減と配送品質の両立が可能になります。
営業・マーケティング
営業・マーケティング分野では顧客分析や広告運用、コンテンツ制作などにAIを活用した効率化が進んでいます。
顧客データ分析と商談支援
AIが顧客データを分析し、有望な見込み客の特定や最適なアプローチ方法を提案します。GLナビゲーションではSalesforce AIで商談支援を強化し、商談数が2倍に増加した事例があります。
広告運用の自動最適化
AIが広告パフォーマンスを分析し、予算配分や入札額を自動調整します。ハーレーダビッドソンNYCではAIを活用した広告運用で見込み客数が3ヶ月で2,930%増加するという驚異的な成果を上げました。
コンテンツ制作（ライティング・画像生成）
生成AIを活用して記事のライティングや画像を迅速に作成し、制作コストを抑えつつ制作スピードも高めます。
特にマーケティングや広報分野では、SNS投稿やバナー作成、ブログ記事の草案づくりなどに活用されており、作業の効率化とアウトプットの質の両立が実現できます。
IT・通信業
IT・通信業では開発支援や社内ヘルプデスク、データ分析などにAIを活用した効率化が進んでいます。
コード生成とバグ検知の自動化
AIがコード生成やバグ検知をサポートし、開発者の工数を削減します。LINEではAIがコード生成とバグ検知をサポートすることで、エンジニア1人あたり1日2時間の工数削減を実現しました。
社内ヘルプデスク・ナレッジ共有
AIで社内ナレッジを自動で分類・検索可能にし、問い合わせ対応を迅速化します。
パナソニックコネクトでは社内チャットボットを導入し、1日5,000件の問い合わせを自動化して社内対応の負担を軽減しています。
議事録作成・音声文字起こし
AIが会議の音声をリアルタイムで文字化し、議事録作成にかかる時間を劇的に短縮します。
録音データと照合しながらの確認作業も不要になるため、会議後の業務負担を大幅に軽減でき、遠隔会議やハイブリッドワークの効率化にも貢献します。
AI導入で業務効率化をする際の手順
AI導入による業務効率化を実現するためには、計画的なステップを踏むことが重要です。
本章では、「AI活用事例を幅広く調査する」「自社に応用できそうな事例を洗い出す」「優先順位づけ」「ベンダー選定」の流れに沿って解説します。
AI活用事例を幅広く調査する
AI活用事例を幅広く調査することは、自社に最適な導入方法を見つける第一歩です。
業種や企業規模によってAIの活用方法や得られる効果は大きく異なります。そのため、他社の導入目的・ツール・成果などを比較しながら、自社の課題に近いケースを見つけることが重要です。
成功事例だけでなく、失敗や改善途中の事例にも目を向けることで、導入後のリスクや課題も事前に把握できます
自社に応用できそうな事例を洗い出す
応用できそうな事例を洗い出すことで、自社に合ったAI導入の方向性が見えてきます。
同じ業種や規模感、課題を抱える他社のAI活用事例を参考にすることで、導入のヒントや成功のポイントを具体的に学ぶことができます。特に業務内容が似ている企業の事例は、自社への応用可能性が高く、より現実的な活用イメージがつかめます。
導入後の成果や改善効果も参考にしながら、どのような領域にAIを活用すべきかを見極めましょう。
優先順位をつける
AI導入を成功させるには、業務の重要度や効果を見極めて優先順位をつけることが不可欠です。
すべての業務に同時にAIを導入するのは、コストや工数の面からも難しいのが一般的です。まずは業務工数が多く、改善効果が見込める領域から始めるのが効率的です。
次に、技術的な実現可能性も考慮する必要があります。以下では、「業務工数削減のインパクトを見積もる」と「実現可能性を評価する」の2つの視点から、優先順位の考え方を解説します。
業務工数削減のインパクトを見積もる
AI導入によって削減できる作業時間や人件費を数値で把握することが重要です。
どれだけの業務が効率化され、結果としてどれだけのコスト削減につながるのかを具体的に試算することで、導入の優先順位を判断しやすくなります。また、ROI（投資対効果）を事前に予測しておくことで、社内の合意形成や予算確保にも役立ちます。
実現可能性を評価する
AI導入を検討する際は、自社の環境やスキル、人材リソース(AIを扱える社員の数やスキル)で実現できるかを見極めることが大切です。
高性能なAIツールでも、自社の業務プロセスに合わなければ効果は出にくく、導入が形だけで終わってしまう可能性があります。技術的な難易度、社内のITリテラシー、導入後の運用体制までを総合的に判断し、実行可能な範囲を見極めましょう。
ベンダーの選定
信頼できるベンダーを選ぶことで、AI導入後の運用やトラブル対応がスムーズに進みます。
AIは導入して終わりではなく、継続的な運用と改善が重要です。そのため、初期導入だけでなくサポート体制や実績、セキュリティ対応なども含めて総合的に評価する必要があります。
比較検討では複数社から見積もりやデモを取り、価格だけでなく提案内容や柔軟性も確認することがポイントです。
業務効率化のおすすめAIツール
AIツールは、業務効率化の強力な支援となる存在です。特に無料・有料それぞれのツールには特徴があり、導入目的に応じて最適な選択が求められます。
本章では、「無料でも使えるAIツール」と「有料のAIツール」について、それぞれ3つずつ紹介します。
無料でも使えるAIツール
初期費用なしで導入できる無料AIツールでも、業務効率化をしっかり支援してくれます。 予算をかけずに試したい場合に便利な無料ツールは、スモールスタートに最適です。
- ツール1：ChatGPT（OpenAI） 自然な会話形式で文章作成・要約・翻訳などに対応。業務メールや企画案の草案作成にも使えます。
- ツール2：Notion AI ノート整理・議事録作成・記事作成などに便利。チーム共有や情報の構造化も簡単にできます。
- ツール3：Google Bard 調査やリサーチに強く、簡易的な文章生成にも対応。Google検索との連携で情報収集もスムーズです。
有料のAIツール
有料AIツールは、高精度な機能やセキュリティ対応が整っており、ビジネス用途に安心して使えます。本格的に業務に取り入れたい企業や部門単位での導入に向いています。
- ツール1：Grammarly（Business版） 英語の文章チェックに強く、ミスの修正やトーンの調整も自動化。海外とのビジネス文書作成に効果的です。
- ツール2：Eightfold.ai 採用支援に特化したAI。候補者のスキルマッチングや人材プール管理により、採用工数を削減できます。
- ツール3：Zapier + AI連携機能 さまざまな業務アプリをつなぎ、AIを介した自動化が可能。ルーチン業務の省力化に貢献します。
導入前に知っておきたいQ&A
Q1. 自社の業務のどこにAIを活用できるのか、まったく見当がつきません。相談できますか？
A. はい、可能です。
AI導入.comでは、これまでに多数の業界・業務におけるAI導入事例を蓄積しており、貴社の業務内容をヒアリングした上で、活用余地のあるユースケースを一緒に洗い出します。
業界問わず「どこから手をつけてよいかわからない」段階からご相談いただく企業様が多く、初期フェーズから伴走可能です。まずはお気軽にご相談ください。
Q2. 自社の課題に合ったAI技術やツールをどう選べばいいか分かりません。サポートしてもらえますか？
A. ご安心ください。
当社では、マイクロソフト・Amazon・マッキンゼーなど出身の専門家チームが、業務課題を丁寧に整理した上で、最適な技術・ツール・開発パートナーを選定します。
自然言語処理・画像認識・予測分析・音声処理など、幅広い技術領域に対応可能です。
課題整理から技術選定まで、まるごとお任せいただけます。
Q3. AIを導入しても、現場に定着しなければ意味がないと思っています。その点まで支援してもらえますか？
A. はい、私たちは「定着」まで見据えて支援します。
AI導入.comは、戦略立案〜要件定義〜開発〜PoC〜定着支援・保守まで、すべてを一気通貫でご支援します。
現場運用でありがちな「使われないAI」にならないよう、定着フェーズではチューニングや現場研修支援も行い、ROI最大化を図ります。
「成果が出る運用」まで含めてご相談いただけます。
まとめ：AIで業務効率化を実現し、次の一手へ
AIの導入は、業務のスピードや精度を高め、人的コスト削減や生産性向上に貢献します。
画像認識や自然言語処理、生成AIの活用により、カスタマーサポートやデータ処理、マーケティングなど幅広い業務の効率化が可能です。
まずは無料ツールなどで小さく試しながら、自社に合った形で段階的に導入を進めることが成功の鍵となります。