2025.12.15

AIで業務効率化！生成AI含む活用事例や効果、成功のポイントを解説

AIを活用した業務効率化が、あらゆる業界で加速しています。人手不足やDX推進が求められる中、AIは単なる自動化ツールではなく、企業の競争力にもつながる経営資源となっています。本記事では、AIが業務効率化にもたらす効果から具体的な活用事例、導入時の課題と成功のポイントまで、実践的な情報を網羅的に解説します。

企業が業務効率化を進める背景・目的

企業がAIを活用した業務効率化に取り組む背景には、現代のビジネス環境が抱える構造的な課題があります。ここでは、企業が業務効率化を推進する主な背景・目的を見ていきましょう。

人手不足への対策

企業がAIを活用して業務効率化を進める背景として、近年の日本における深刻な人手不足により、企業経営に影響を及ぼしていることが挙げられます。

帝国データバンクの「人手不足に対する企業の動向調査（2025年1月）」によると、2025年1月時点で正社員が不足していると感じる企業の割合は53.4%とされており、コロナ禍以降で最も高い水準となっています。

また、帝国データバンクの「人手不足倒産の動向調査（2024年）」では、人材不足を原因とした倒産は2024年に342件発生し、前年の260件から約1.3倍に増加したと公表されました。

このような状況の中、AIによる業務効率化や省力化投資、DXの推進などによって、限られた人材で最大限の成果を上げることが、企業にとって喫緊の課題となっています。

出典：帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2025年1月）」
出典：帝国データバンク「人手不足倒産の動向調査（2024年）」

働き方改革と労働環境改善

働き方改革関連法の施行により、企業は労働時間の削減や柔軟な働き方の実現を迫られていることも要因のひとつです。2024年4月からは、建設業や運送業にも時間外労働の上限規制が適用されました。

このような状況の中、幅広い業界において、限られた労働時間内で成果を出せるよう、業務効率化が進められているのです。従業員がより付加価値の高い業務に集中して対応できるよう、書類作成やデータ入力といった定型業務の工数短縮を目的に、AIを活用するケースも増えています。

DX推進と競争力強化

デジタル技術を活用して、ビジネスモデルや組織の仕組みなどを変革する「デジタルトランスフォーメーション（DX）」は、激化する市場競争で企業が生き残るための経営戦略に不可欠です。AI技術はDX推進に役立つ要素のひとつであり、膨大なデータから顧客ニーズを分析してパーソナライズされたサービスを提供したり、需要予測の精度を高めて最適な在庫管理を実現したりと、効果的に活用することで競合他社との差別化を図れます。

グローバル市場では既に多くの企業がAIを導入しています。導入の遅れは競争力の低下につながる可能性もあるため、早急な対応が必要と言えるでしょう。

AIが業務効率化にもたらす主な効果

AI技術の導入は、企業に多面的な効果をもたらします。ここでは、業務効率化における具体的な効果を見ていきましょう。

定型業務の自動化

AI導入の大きな効果は、定型作業の自動化です。請求書処理やデータ入力、レポート作成、問い合わせ対応といった、人が手作業で行うと時間のかかる繰り返し作業の一部を、AIに任せることで自動化できます。AIは人と比べて高速な処理が可能です。これまで数時間かかっていた作業が、わずか数分から数十分程度で完了することもあるでしょう。

人的ミス削減と品質向上

人間が行う作業には、疲労や注意力の低下によるミスがつきものです。AIはこうした人的ミスを大幅に削減し、業務品質の安定化に貢献します。例えば、AIによる画像認識技術を製造現場に導入すれば、製品の不良検知を高精度で行え、検査員の見落としを防げます。文書作成においても、AIによる校正支援や事実確認機能により、誤字脱字や情報の不正確さを事前に検出することが可能です。

コスト削減と生産性向上

AIによる業務効率化は、企業にコスト削減と生産性向上の効果をもたらします。例えば、AIチャットボットを導入すれば、カスタマーサポート部門の人員を大幅に削減しつつ、24時間365日の問い合わせ対応を実現します。このようにAIは特定の時間に縛られず、一定の品質で作業を行えるため、円滑な業務進行に役立ちます。

高度なデータ分析と予測

AIの強みは、人間では処理しきれない膨大なデータを分析した上で、有益な予測を抽出できることです。例えば、自社が提供する商品の売り上げ量などを予測する「需要予測」にAIを活用するケースでは、季節変動や天候、イベント、経済指標といった複数の要因を総合的に分析した上でデータを予測します。AIに高度なデータ分析や予測を任せることで、業務の効率化を図りつつ、より効果的なデータ活用を期待できます。

データドリブン経営の加速

AIを活用することで、データドリブン経営のスピードと精度の向上を図れます。「データドリブン経営」とは、これまでに蓄積されたデータに基づいて、経営戦略を立てたり意思決定をしたりすることです。これを人が行う場合、データの分析に時間がかかる上、高度な分析には専門的な知識やスキルが必要です。一方で、AIは膨大なデータも高速に分析でき、仮設設定や意思決定などを効率的にサポートします。

業務効率化に活用されるAIの種類

業務効率化に用いられるAI技術は、その機能や目的によっていくつかのタイプに分類されます。ここでは、企業で広く活用されている主要なAIを3種類ピックアップして紹介します。

AIの種類特徴得意なこと代表的なサービス

AIの種類	特徴	得意なこと	代表的なサービス
識別型AI・分析型AI	データを認識・分類・解析して業務を効率化	画像や音声の認識、不良品検知、需要分析	Vision AI watsonx
予測型AI	過去データから将来を推測し意思決定を支援	売上予測、需要予測、在庫管理	Azure ML SAP Predictive Analytics
生成AI	テキストや資料、画像、動画といったコンテンツの自動生成	資料作成、メール作成、コード生成、画像制作、動画制作	テキスト生成AI： ChatGPT Gemini 画像生成AI： DALL-E 3 Stable Diffusion 動画生成AI： Runway Pika

識別型AI・分析型AI

「識別型AI」は、画像認識や音声認識のように、データの分類や判別に特化したAI技術です。「分析型AI」は、膨大なデータから関係性や傾向、問題の原因などを分析するAI技術を指します。

製造業では画像認識AIによる品質検査の自動化が進んでおり、熟練検査員が目視で行っていた不良品検出をAIに置き換えることで、検査時間の削減と検出精度の向上を実現しています。

識別型AIや分析型AIの導入時は、学習データの質と量が出力データの精度を左右します。そのため、初期段階では人間による確認と併用し、徐々にAIの判断精度を高めていくアプローチが効果的です。

予測型AI

「予測型AI」は、過去のデータをもとに、機械学習の機能を使用して、将来の行動や出来事を推測するAI技術のことです。この技術を活用することで、売上予測や在庫管理などの分野において、より高度な予測を効率的に行えます。例えば、小売業では、過去の販売データに天候やイベント情報などを組み合わせた需要予測により、過剰在庫や機会損失を削減しています。予測型AIは、データの蓄積とともに精度が向上するため、中長期的な視点での活用が重要です。

生成AI

「生成AI」とは、人の指示（プロンプト）に従い、学習データを活用して、文書や画像、動画といったオリジナルコンテンツを生成する技術です。例えば、文書の生成に強みのあるテキスト生成AIは、メール作成や報告書のドラフト作成、プログラミング支援など文章を扱う業務全般に、画像生成AIは広告ビジュアルやプレゼンテーション資料の制作などに活用されています。

生成AIは作業時間の短縮やコスト削減を実現できる反面、誤情報の出力や情報漏洩のリスクといった注意点もあります。利用時には、機密情報の入力を避ける、生成内容の事実確認を行う、著作権に配慮するなど、適切なガイドラインを設けて運用することが大切です。

業務効率化にAIが活用される例

ビジネス現場では、AIがさまざまな業務で効率化に活用されています。ここでは代表的な活用分野と具体例を紹介します。

文書・資料作成

文書や資料の作成は、多くのビジネスパーソンが日常的に行う業務ですが、生成AIの登場で劇的に効率化できるようになりました。例えば、営業資料やプレゼンテーション資料では、テキスト生成AIなどに資料の概要や方向性を指示するだけで、ドラフトが自動生成されます。議事録作成も、AIによる音声認識と要約機能を組み合わせれば、会議の内容を自動でテキスト化し、要点を抽出した議事録が完成します。

問い合わせ対応

顧客や社内からの問い合わせ対応は、多くの人的リソースを必要とする業務ですが、AIが搭載された自動応答システムやチャットボットの導入で大幅な効率化が可能です。例えば、AIチャットボットなら、システム上で24時間365日、顧客からの問い合わせに自動応答できます。商品情報や配送状況、よくある質問など、定型的な問い合わせの大部分をAIが処理するため、担当者の負担も軽減されます。

情報収集・要約

ビジネスにおける情報収集や要約にもAIが活用できます。市場調査や競合分析では、AIがWeb上の大量の記事やレポートを自動収集し、重要な情報を抽出して要約してくれます。人が行う場合と比べて情報収集作業に要する時間が短縮されることで、経営戦略などの立案スピードが向上します。長文なレポートや契約書の要約も、生成AIが文書の要点を数行にまとめるため、内容を素早く把握することが可能です。

データ集計・分析・予測

データの集計や分析は、ビジネス判断に不可欠なものの、人手で行うと時間がかかり、専門知識やスキルも必要な業務です。売上データの集計・分析では、AIが複数のシステムからデータを自動収集し、商品別や地域別、期間別などの多角的な分析を瞬時に実行。分析結果も可視化されます。需要予測や売上予測では、過去のトレンド、季節変動、外部要因などを総合的に分析し、高精度な予測につなげることが可能です。

クリエイティブ制作

デザインや広告制作などのクリエイティブ業務においても、AIが役立ちます。例えば、広告バナーやSNS投稿用の画像作成では、画像生成AIを活用し、テキストで指示を出すだけで目的に合ったビジュアルを生成できます。これにより、複数のバリエーションの画像を短時間で作成することが可能です。

プログラミング支援とコード生成

ソフトウェア開発やシステム構築の現場でも、AIによるコード生成や開発支援が急速に普及しています。コーディングをサポートするAIコーディングアシスタントは、開発者が書こうとしているコードを予測して自動補完したり、エラーの確認をしたりします。定型的かつ時間のかかるコーディング作業が大幅に効率化され、開発者はアーキテクチャ設計やロジック構築などの高度な業務に集中できます。

アイデア創出・企画

新規事業の企画やマーケティング施策の立案など、創造的な思考が求められる業務でも、AIを活用できます。例えば、テキスト生成AIに市場動向や顧客ニーズを入力すると、多様なアイデアや切り口を提案してくれるほか、アイデア創出のパートナーとして活用すれば、従来は思いつかなかった新しい視点やアプローチを得られるでしょう。商品開発では、AIが消費者の声やトレンドデータを分析し、ニーズに合った商品コンセプトを提案してくれます。

採用選考・人事業務

人事部門でもAIの活用が進んでおり、採用プロセスの効率化と品質の向上に貢献しています。応募書類のスクリーニングでは、AIが履歴書や職務経歴書から候補者のスキルや経験を自動抽出し、求める人物像とのマッチング度を評価するため、大量の応募者の中から有望な候補者を効率的に絞り込めます。採用後の人材配置では、AIが従業員のスキルや適性、キャリア志向などを分析し、最適な部署やプロジェクトを提案することも可能です。

AI業務効率化の事例紹介

AIで業務効率化を実現した企業の具体的な事例を紹介します。各業界でどのようにAIが活用され、どのような成果を上げているかを確認しましょう。

AIチャットボット導入で約3,500時間を削減

株式会社クスリのアオキは、全国約1万5,000人の従業員からの労務関連の問い合わせ対応にパナソニックのAIチャットボット「WisTalk」を導入しました。これにより、労務課への問い合わせ対応にかかる業務負荷を従来と比べて4分の1に削減し、約3,500時間の人時削減を実現しています。

導入前は、従業員からの問い合わせ増加による労務課の業務ひっ迫や、従業員への回答の遅延などが課題となっていました。AIチャットボット導入後は回答の待ち時間が改善され、従業員からも高好評を得ています。

目視検査の総時間を1カ月あたり約40%削減

AIによる画像検査の導入により、目視検査の一部を自動化した事例です。電池部品や金属文具などの製造を行う株式会社ヨシズミプレスは、月間約50万個の製品を複数人で目視検査しており、担当者の業務負担が大きいことが課題でした。そこで、AIの画像検査を導入したところ、1カ月あたりの検査にかかる合計時間を40％削減することに成功しています。AIは24時間稼働して検査を行うため、従業員の負担も大幅に軽減されています。

AI需要予測導入で自動発注率が80％以上に

ドラッグストア・調剤チェーンを展開する中部薬品株式会社は、2023年8月から日立システムズの「需要予測型自動発注システム」を国内約400の全店舗に導入しました。AIが棚割情報をはじめ、特売情報や季節行事などを組み合わせて発注量を提案。予測精度が高まったことにより、主に日配品をはじめとした全体の自動発注率が80％以上に向上しました。

AI導入の課題と注意点

AI導入には課題や注意点も存在します。導入前にこれらを理解し、適切な対策を講じることが重要です。

導入コストとROIの不確実性

AI導入には、システム構築費用やライセンス料など、さまざまな初期投資が必要です。特に自社専用のAIモデルを開発する場合、数百万円から数千万円のコストがかかる場合もあります。投資対効果（ROI：Return On Investment）が不明確な場合、経営層の承認も得にくくなる可能性に注意が必要です。まずは小規模な導入から始め、効果を検証してから本格展開するアプローチが有効と言えます。

AI人材不足と教育の必要性

AIを効果的に活用するには、データサイエンティストやAIエンジニアなどの専門人材が不可欠ですが、こうした人材は国内で不足しており、採用は容易ではありません。また、AIツールを導入しても、現場の従業員が使いこなせなければ業務効率化は進まないでしょう。利用者への教育・トレーニングが必要であり、外部のAIコンサルタントやベンダーのサポートを活用する方法を検討するのもおすすめです。

セキュリティ・情報漏洩リスク

AI活用では顧客情報や機密データを扱うケースが多く、情報漏洩のリスクに十分な注意が必要です。特に生成AIでは、機密情報を含むプロンプトを入力すると、AIの学習に使用され、情報が第三者に漏洩する可能性があります。対策として、機密情報を扱う業務では企業向けのセキュアなAIサービスの選択や、データの暗号化やアクセス制限の徹底などが挙げられます。社内ルールで生成AIに入力してはいけない情報を明確化し、従業員に周知することも欠かせません。

レピュテーションリスクと透明性の確保

レピュテーションリスクとは、悪い評判による信頼性の低下によって、自社のビジネスに影響が出るリスクのことです。AIを適切に使用できない場合、企業の評判を損なうリスクがあります。例えば、顧客対応AIが不適切な回答を行い、社会的な批判を受けるケースなどです。対策には、AIの判断をそのまま採用するのではなく、重要な決定には必ず人間が最終確認を行う体制を整えることなどがあります。AIが生成したコンテンツは必ず事実確認を行い、倫理的な問題がないか確認することも大切です。

AI導入で業務効率化を成功させるポイント

AI導入を成功させ、業務効率化を実現するための重要なポイントを押さえましょう。実践的なアプローチで確実に成果を上げる方法を解説します。

目的を明確にし、段階的に導入する

AI導入で最も重要なのは、「何のためにAIを使うのか」という目的を明確にすることです。単にAIを導入するだけでは、効果を最大限に得られない可能性があります。

まずは御社が直面している具体的な業務課題を特定し、その解決においてAIの導入が最適な手段となるかを検討しましょう。また、いきなり全社展開するのではなく、小規模な導入から始め、効果を検証してから段階的に拡大することも大切です。最初は定型業務の自動化など、効果が出やすく比較的リスクの低い領域から着手すると良いでしょう。

自社に合ったAIツールを選ぶ

AIツールは多種多様であり、自社の業務内容や規模、予算、技術レベルに合ったものを選ぶ必要があります。高機能で高額なツールが必ずしも最適とは限りません。AIの種類に加え、カスタマイズの柔軟性や他システムとの連携性、サポート体制、将来の拡張性なども考慮することが大切です。複数のツールを比較検討し、可能であれば無料トライアルや実証実験を通じて実際の使用感を確認しましょう。

社内ルール・ガイドラインを整備する

AI活用を安全かつ効果的に進めるには、社内ルールやガイドラインの整備が不可欠です。特に生成AIでは、機密情報の入力禁止や著作権への配慮、生成コンテンツの確認プロセスなど、明確な利用ルールを定める必要があります。これらのルールは従業員全員に周知徹底し、定期的な研修を実施しましょう。ルールは一度作成して終わりではなく、AI技術の進化や新たなリスクの発見に応じて、継続的に見直し・更新していきます。

効果検証と継続的な改善を行う

AI導入後は、定期的に効果を測定し、継続的な改善を行うことが欠かせません。業務時間の削減率やコスト削減率など、具体的な目標を設定して効果を定量的に評価します。当初の目標が達成できているか、予想外の問題が発生していないかを確認するほか、現場の従業員からフィードバックを収集し、改善要望を把握することも大切です。AI活用の効果を高めるために、PDCAサイクルを意識して回し続けましょう。

AIと人間の役割分担を明確にする

AIは強力なツールですが、すべてをAIに任せるべきではありません。AIが得意な領域と人間が得意な領域を明確に区別し、適切な役割分担を行うことが大切です。例えば、データ処理やパターン認識、定型業務の自動化などはAIが得意ですが、倫理的な判断などは人間が担うべき領域と言えます。AIを「人間の代替」ではなく「人間の能力を拡張するパートナー」と位置づけ、AIが効率化した時間を、より付加価値の高い業務に充てましょう。