AIで業務効率化するには？活用できる業務例と導入前に確認すべきポイント

「AIを使えば日々の業務を効率化できそう」と感じているものの、具体的に何から始めればよいのか分からない。あるいは、一部の社員が個別に利用しているだけで、チームや部門全体の業務改善につながっていない。そのような課題を抱えている方も多いのではないでしょうか。

AIは業務を支援するツールとして期待されていますが、導入するだけで成果が得られるわけではありません。重要なのは、AIを導入すること自体ではなく、「どの業務の、どの工程にAIを取り入れると効率化につながりやすいか」を見極めることです。また、組織全体で活用を進めるためには、情報漏えい対策や利用ルールの整備など、安全に活用するための運用体制を整えることも重要です。

この記事では、AIを活用して業務効率化を進めたい方に向けて、AIを活用しやすい業務の特徴や具体的な活用例、組織で導入を進める際のポイントを解説します。

AI活用による業務効率化が広がる理由

AIを活用した業務効率化が、多くの企業で注目されています。その理由として、人手不足や業務量の増加による生産性向上へのニーズの高まりに加え、生成AIの普及によって現場でもAIを活用しやすくなったことが挙げられます。

人手不足や業務量の増加

少子高齢化による労働人口の減少を背景に、多くの企業で慢性的な人手不足が課題となっています。また、DXの推進や事業環境の変化に伴い、一人当たりが担う業務範囲も広がっており、限られた人員で成果を上げることが求められています。

一方で、人員を増やすことが難しい企業も多く、既存の業務を効率化し、生産性を向上させる取り組みが重要になっています。そのため、人の作業を支援できるAIへの期待が高まっています。

資料作成や情報整理など定型業務の負荷

資料作成やメール対応、議事録作成、情報整理などの定型業務は、一件あたりの作業時間が短くても、繰り返し発生することで担当者の負担になりやすい業務です。

定型業務に多くの時間を費やすと、企画立案や顧客対応、分析、意思決定といった付加価値の高い業務に十分な時間を確保しにくくなります。そのため、AIを活用して定型業務を効率化し、人が本来注力すべき業務へ時間を振り向ける取り組みが進んでいます。

生成AIの普及

従来のAIや業務自動化ツールは、導入や運用に専門知識が必要となるケースが少なくありませんでした。一方、生成AIは、「要約して」「この条件で文章を作成して」といった自然な言葉で指示を出すだけで、文章作成や情報整理などを支援できます。

また、クラウドサービスとして利用できるAIツールが増えたことで、専門知識がなくても比較的導入しやすくなりました。

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「使用中」と回答した日本企業の割合は55.2％でした。他国と比較すると利用率が劣っているものの、生成AIが国内企業の業務でも利用され始めていることが分かります。

画像引用元：総務省『令和7年版 情報通信白書』

こうした普及も、AIによる業務効率化への関心が高まる要因の一つとなっています。

出典：総務省『令和7年版 情報通信白書』

自社のAI活用はどの段階？

AIによる業務効率化を進める際は、まず自社が現在どの段階にあるのかを整理することが大切です。AIの活用状況によって、抱えている課題や次に取り組むことは異なります。

以下の表を参考に、自社の状況に近いものを確認してみましょう。

AIをまだ導入していない場合は、まず日々の業務を振り返り、AIで効率化できそうな作業を洗い出すことから始めましょう。メール作成や議事録の要約など、効果を確認しやすい業務から試すことで、自社に合った活用方法を見つけやすくなります。

すでに個人やチーム・部門で利用している場合は、プロンプトや活用方法を共有し、担当者による使い方や成果物のばらつきを減らすことが重要です。さらに活用を進める場合は、社内データやSaaSとの連携も視野に入れながら、業務プロセスへの組み込みを検討します。

AIで効率化しやすい業務の特徴

では、具体的にどのような業務がAIによる効率化に向いているのでしょうか。

AIには得意な領域と苦手な領域があります。業務効率化の効果を高めるためには、AIの特性に合った業務へ活用することが重要です。ここでは、AIによる効率化に適した業務の特徴を紹介します。

繰り返し発生する定型業務

毎日、あるいは毎週のように発生する、手順やフォーマットが決まっている業務は、AIの得意領域です。

▼主な業務例

●      定型的な報告書の作成

●      案内メールの作成

●      データの整理・形式変換

●      定型フォーマットに入力する内容の作成

定型的な業務では、生成AIに下書きやたたき台を作成させることで、作業負担を軽減できます。また、指示文や確認項目をテンプレート化し、人による確認フローを統一することで、担当者ごとの進め方や品質のばらつきを抑えやすくなります。

テキスト処理が中心となる業務

文章の作成や要約、校正、翻訳など、テキストを扱う業務もAIが得意とする領域です。

▼主な業務例

●      メールや報告書の作成

●      会議の議事録の要約

●      マニュアルの作成・編集

●      文章の校正・翻訳

文章作成にかかる時間を削減できるだけでなく、表現の統一や誤字脱字のチェックにも活用できます。

情報整理や分析を行う業務

大量の情報を整理・分類し、必要な内容を抽出する業務にもAIは適しています。

▼主な業務例

●      レポートの要約

●      アンケート回答の分類・集計

●      複数資料の比較・整理

●      必要な情報の抽出

情報収集や分析にかかる負担を軽減できるため、マーケティングや営業、バックオフィスなど幅広い部門で活用されています。

判断前の下準備が必要な業務

AIは最終的な意思決定を行うことはできませんが、判断に必要な材料やたたき台を作成することには適しています。

▼主な業務例

●      企画書・提案書の構成案作成

●      プレゼン資料の骨子作成

●      アイデア出し

●      問い合わせへの回答案作成

白紙の状態から考え始める負担を軽減できるため、担当者は内容の検討やブラッシュアップに時間を充てられます。最終的な判断や調整は人が行うことで、業務品質を維持しながら効率化を図れます。

AIで効率化できる具体的な業務例

生成AIはさまざまな業務で活用できますが、文章作成や情報整理など、成果物を人が確認しやすい業務は比較的試しやすい領域です。ここでは、業務の一部から取り入れやすい代表的な活用例を紹介します。

メール作成・問い合わせ対応

取引先への案内やお詫び、日程調整などのビジネスメールは、AIが得意とする業務の一つです。「〇〇の件について、丁寧なトーンでメールを作成して」と指示するだけで、目的や相手に応じた文面を短時間で作成できます。

また、社内で利用を許可されたデータや製品マニュアルを安全に参照できる環境があれば、顧客からの問い合わせに対する回答案の作成にも活用できます。担当者が内容や参照元を確認・修正したうえで送信することで、回答作成にかかる負担の軽減につながります。

会議の議事録・ToDo整理

オンライン会議の文字起こしデータをAIに読み込ませることで、議事録を効率よくまとめられます。単なる要約だけでなく、「決定事項」「検討課題」「担当者ごとのToDo」といった形式で整理するよう指示すれば、会議内容を分かりやすく整理できます。

議事録作成にかかる時間を削減できるだけでなく、タスクの抜け漏れ防止や会議後の情報共有の円滑化にもつながります。

FAQ・社内マニュアル作成

社内規程や業務フローの変更に伴うマニュアルの更新は、多くの企業で負担の大きい業務です。既存のルールブックや過去の問い合わせ内容を参考に、「新入社員向けのFAQを作成する」「手順書を分かりやすく整理する」といった作業をAIが支援できます。

ドキュメントの作成・更新にかかる負担を軽減できるほか、情報を整理しやすくなるため、社内ナレッジの共有や問い合わせ対応の効率化にもつながります。

営業資料・企画書作成

提案書や企画書を作成する際は、まずAIに構成案や目次を作成させることで、資料作成を効率よく進められます。「製造業向けに勤怠管理システムを提案する資料の構成案を作成して」と指示すると、目的に応じた章立てや流れを短時間で作成できます。

担当者は、その構成案を基に顧客に合わせた提案内容や具体的なデータの追加に集中できます。ゼロから構成を考える時間を削減できるため、提案書や企画書の作成スピード向上に貢献します。

まず試すならどの業務がおすすめ？

AI活用を始める際は、いきなり幅広い業務へ導入するのではなく、効果を確認しやすく、リスクの低い業務から試すことが大切です。特に、「効果が分かりやすい」「情報漏えいリスクを抑えやすい」「ほかのメンバーにも展開しやすい」といった観点で対象業務を選ぶと、導入効果を検証しやすくなります。

例えば、次のような業務は比較的スモールスタートしやすいでしょう。

なかでも、初めてAIを業務に取り入れる場合は、メールの下書き作成や議事録の作成・整理など、AIの出力を人が確認しやすい業務から始めるのがおすすめです。作業時間の削減効果を把握しやすいうえ、プロンプトをテンプレート化すれば、ほかのメンバーにも活用方法を共有しやすくなります。

まずは一つの業務で試し、どの程度時間を削減できたか、出力内容をどの程度修正する必要があったかなどを確認します。効果を検証しながら対象業務を広げることで、無理なく組織でのAI活用につなげられます。

AI活用で陥りやすい5つの失敗パターン

AIを業務へ取り入れる際は、ツールを導入するだけで成果が得られるわけではありません。活用方法や運用体制を誤ると、期待した効果が得られないだけでなく、情報漏えいや業務品質の低下につながる可能性もあります。ここでは、AI活用で陥りやすい代表的な失敗パターンを紹介します。

①AIを使うこと自体が目的になっている

「話題だからAIを導入しよう」といった理由だけで活用を始めると、手段が目的化してしまいます。現場では「何のために使うのか」が共有されず、数回試しただけで利用されなくなるケースもあります。

AIを活用する際は、「どの業務を効率化したいのか」「どの工程の作業時間を削減したいのか」といった目的を明確にすることが重要です。業務課題を起点に活用範囲を決めることで、導入効果を評価しやすくなり、継続的な活用にもつながります。

②活用が現場任せになっている

一部の社員だけがAIを使いこなし、活用方法やノウハウがチーム内で共有されないケースもよく見られます。その結果、担当者ごとに使い方や成果にばらつきが生じ、組織全体の業務改善につながりません。

組織として活用を定着させるためには、効果的なプロンプトや活用事例を蓄積・共有し、誰でも同じ水準で利用できる環境を整えることが重要です。

③情報管理やセキュリティ対策が不十分になっている

外部の生成AIサービスに顧客情報や機密情報を入力すると、その情報がサービス提供事業者の環境へ送信・保存されます。データの保持期間や学習利用の有無、管理方法はサービスや契約内容によって異なるため、確認せずに利用すると情報管理上のリスクにつながります。また、従業員が会社の承認を得ずにAIツールを利用する「シャドーIT」が発生すると、情報システム部門による管理も難しくなります。

こうしたリスクを抑えるためには、利用を許可する生成AIサービスと、入力してよい情報・禁止する情報を明確にする必要があります。サービス選定時は、学習利用の有無だけでなく、データの保存期間、アクセス権限、利用ログ、管理者機能などを確認し、自社のセキュリティポリシーに適合するかを判断しましょう。

④人による確認を省略してしまう

生成AIは、もっともらしい内容でも誤った情報を出力する「ハルシネーション」が発生する可能性があります。そのため、AIが作成した文章や資料を確認せずに社外へ公開したり、顧客へ送付したりすると、誤情報の発信や信用低下につながるおそれがあります。

AIは業務を支援するツールであり、最終的な判断や事実確認は人が行うことが前提です。数値や固有名詞、法令、制度など正確性が求められる情報は必ずファクトチェックを行い、人による確認を業務プロセスに組み込むことが重要です。

⑤導入後の効果測定を行っていない

AIを導入しても、「どれだけ業務効率化につながったのか」を検証せず、そのまま運用を続けてしまうケースも少なくありません。効果が見えないままでは、現場に活用が定着せず、「結局AIは役に立たなかった」という評価につながる可能性があります。

AI導入の効果を高めるためには、「メール作成時間を30％削減する」「問い合わせ対応件数を増やす」「議事録作成時間を半減する」など、事前に目標を設定し、定期的に効果を測定することが重要です。運用状況を確認しながら対象業務やプロンプトを見直すことで、AI活用を継続的な業務改善につなげられます。

チーム・部門でAI活用を進める5つのステップ

AIによる業務効率化を組織全体へ広げるためには、ツールを導入するだけでなく、段階的に活用を定着させることが大切です。ここでは、チームや部門でAI活用を進める際の基本的な流れを紹介します。

STEP1｜対象業務を洗い出す

まずはチーム内の業務を棚卸しし、AIを活用できそうな業務を整理します。特に、メール作成や議事録作成、資料作成、情報整理など、時間がかかるテキスト業務や定型的な繰り返し作業は、AIによる効率化の効果を得やすい業務です。

STEP2｜小さな業務から試す

いきなり業務全体へ導入するのではなく、まずは議事録の要約やメールの下書きなど、効果を確認しやすくリスクの低い業務から始めます。利用するAIツールは、情報システム部門が認可したものを選び、情報漏えいリスクにも配慮することが重要です。

STEP3｜成功事例を共有・標準化する

効果が確認できた業務は、効果的なプロンプトをテンプレート化するとともに、利用ルールやAIの出力内容を確認するフローを整理し、チーム内で共有します。担当者ごとの使い方や品質にばらつきが出ないよう共通ルールを整備することで、組織全体へ展開しやすくなります。

STEP4｜効果を測定し、運用を改善する

「議事録作成時間が1時間から15分に短縮した」「メール作成時間が半分になった」といったように、導入効果を定期的に測定します。課題が見つかった場合は、プロンプトや運用方法を見直し、継続的に改善していくことが大切です。

STEP5｜社内ルールを整備し、活用を広げる

チームで得られた成功事例や運用ノウハウを基に、情報管理やセキュリティに関するガイドラインを整備します。利用できるAIツールや入力してよい情報、テンプレートの運用方法、人による確認フローなどをルール化したうえで、他部門へ展開することで、全社的なAI活用の定着につながります。

AI活用を組織へ定着させるポイント

AI活用を組織へ定着させるためには、対象業務を決めて導入するだけでなく、担当者が変わっても一定の方法や基準で利用できる仕組みを整えることが重要です。前述したステップで得られた活用事例や効果を生かしながら、個人の使い方に依存しない運用へ移行する必要があります。

プロンプトや活用方法を標準化する

同じ業務でAIを利用していても、担当者ごとに指示の出し方が異なると、出力内容や品質にばらつきが生じます。

効果が確認できたプロンプトはテンプレート化し、チーム内で共有することが重要です。例えば、メール作成であれば、目的や相手、盛り込む内容、文章のトーンなど、必要な情報を入力するだけで利用できる形式にしておくと、担当者が変わっても同じ方法で活用しやすくなります。

また、対象業務ごとにプロンプトや利用手順を整理しておくことで、個人のスキルや経験に依存しにくい運用につながります。

出力内容の確認方法を統一する

AIを継続的に業務で利用するには、出力内容を確認する基準も統一しておく必要があります。「誰が確認するのか」「何をチェックするのか」を業務ごとに明確にすることが重要です。

例えば、固有名詞や数値、法令・制度に関する情報は一次情報と照合するなど、具体的なチェック項目を設定します。確認方法を共通化することで、担当者によってチェックの水準が異なる状態を防ぎ、一定の品質を保ちやすくなります。

活用状況を踏まえて運用を改善する

AI活用を一時的な取り組みで終わらせないためには、実際に現場で使われているかを確認しながら、運用を改善していくことも大切です。

効果測定に加えて、利用率や利用者からのフィードバックなども確認し、使われていないテンプレートの見直しや、新たに効果が確認できた活用方法の追加を行います。必要に応じて対象業務や利用ルールも更新し、実際の業務に合わせて継続的に利用できる環境を整えることが重要です。

AI活用は「ツールを契約すること」がゴールではありません。目的に合った業務を選び、小さく試し、ルールを整えながら組織へ広げていくことが重要です。

まとめ

AIは、メール作成や議事録の要約、情報整理、資料のたたき台作成など、定型的なテキスト業務を中心に業務効率化へ役立つツールです。一方で、責任を伴う判断や事実確認は人が担う必要があるため、AIの得意・不得意を理解したうえで活用することが重要です。

また、AI導入を成功させるためには、ツールを導入するだけではなく、対象業務の選定やスモールスタート、利用ルールの整備、効果測定などを継続的に行うことが欠かせません。組織全体で運用できる仕組みを構築することで、生成AIの活用を継続的な業務改善につなげやすくなります。

まずは、自社の業務を振り返り、「時間がかかっている定型業務」や「AIで下書き・要約・整理ができそうな業務」がないかを洗い出すことから始めてみましょう。小さな成功体験を積み重ねながら活用範囲を広げることが、AIによる業務効率化を定着させる第一歩です。

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