生成AI活用事例10選！活用シーンや導入時のポイント、注意点まで解説

生成AIは、ビジネスのあらゆる場面で革新的な成果を生み出しています。
文書作成の自動化、営業活動の効率化、マーケティングの高度化など、その活用シーンは多岐にわたります。

しかし、「せっかくツールを導入したのに、従業員が使ってくれない」「セキュリティリスクが心配」といった課題に直面し、活用が停滞している企業も少なくありません。

本記事では、各業務で使われている生成AIの活用方法や、企業での生成AI活用事例を紹介するとともに、これらの事例から見えてくる導入における課題と成功させるポイントについて詳しく解説します。

自社での導入イメージを具体化し、生成AIを「導入する」だけでなく「活用して成果を出す」ためのガイドとして、ぜひご活用ください。

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生成AIとは？

生成AIとは、学習したデータから新しいコンテンツ（テキスト、画像、音声、動画など）を自動的に生成する人工知能の一種です。従来のAIは主にデータの分類や予測を行うのに対し、生成AIは「創造」することを得意としています。

生成AIについて詳しくは、以下の記事をご覧ください。
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生成AIの種類

生成AIには主に以下の4種類があり、それぞれ異なるタイプのコンテンツを生成します。

文章生成AI	記事、要約、翻訳、メール文面、プログラムのコードなどを生成
画像生成	テキストによる指示（プロンプト）から、リアルな写真やイラストなどの新しい画像を生成<
音声生成	テキストを自然な音声で読み上げるだけでなく、特定の声色を再現することも可能
動画生成	テキストや画像から、短い動画クリップを生成

生成AI活用が広がる背景

生成AIの活用は、国内外において急速に広がっています。総務省の「令和7年版 情報通信白書」によると、世界の生成AI市場は2023年の205億米ドルから2024年には361億ドル（AI市場全体の19.6％）、そして2030年には3,561億ドル（同43.1％）まで拡大すると予測されています。

また、JUAS（一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会）の「企業IT動向調査2025」によれば、ChatGPT をはじめとする言語系生成AIは2023年度で「導入済み」と「試験導入中・導入準備中」の合計が26.9％だったところから、2024年度は41.2％と14.3ポイント増加。導入機運が急速に高まっていることが分かります。

業務での生成AI活用シーン

業務において生成AIを活用できる具体的なシーンを紹介します。

文書作成

文書作成は、生成AIが最も得意とする領域の一つです。単に文章を作るだけでなく、業務プロセスの整理や要約にも威力を発揮します。

例えば、AIに「業務をタスク分解してください」と依頼すると、AI側からヒアリング（質問）がなされ、それに答えることで業務がタスクレベルに分解されます。これまで人間が時間をかけて行っていた文章作成や業務の棚卸し作業が自動化・効率化され、業務スピードの向上が期待できるでしょう。

営業

属人化しやすい営業活動においても、生成AIの活用によって組織全体のパフォーマンス向上（品質向上）が期待できます。

従来、AIに質問を投げかけても一般論しか返ってきませんでした。しかし、生成AIに組織固有のデータ（過去の議事録、案件事例など）を読み込ませる（RAG）ことで、AIはハイパフォーマーの動きを再現できます。これにより営業担当者のスキルに依存せず、組織として質の高い提案が可能になるのです。

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マーケティング

マーケティング領域では、Webコンテンツ制作（記事やLPなど）に企画、キーワード調査、執筆、校正といった多くの手動プロセスが存在しています。生成AIを活用することで、これらのプロセスを広範囲に自動化できます。

例えば、複数のAIエージェント（企画、執筆、校正エージェントなど）を連携させ、最終的なCMSへの投稿までをRPAなどと連携させて自動化することも可能です。

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クリエイティブ

マーケティングのコンテンツ制作自動化に加え、生成AIはクリエイティブ制作の難易度そのものを大きく変えつつあります。

AIの技術的進化によって開発難易度が極端に下がっており、専門家でなくてもAIの支援によって一定のクリエイティブ制作が可能になる「市民開発」が促進されているのです。

カスタマーサポート

営業支援と同様に、カスタマーサポート領域においても、組織固有のデータ（FAQ、マニュアル、過去の応対履歴など）をAIに読み込ませる（RAG）ことで応対品質の向上が見込めます。オペレーターのスキルに依存せず、均一で高品質な顧客対応が可能です。

開発

生成AIは、専門的な開発（コーディング）の領域でも活用が急速に進んでいます。AIにプログラムのコードを生成させることで、開発工数の大幅削減が可能です。
また、AIの技術的進化に伴いアプリ開発などの難易度は極端に下がっています。今後は「アプリが作れる人」よりも、「正しくAIを使える人」が重宝されるようになると予測されています。

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生成AIの企業での活用事例10選

実際に生成AIを導入している企業での活用事例を紹介します。

1．パーソルグループ

パーソルグループは『中期経営計画2026』において、「テクノロジードリブンの人材サービス企業」への進化を掲げ、グループ全体でAIの利活用を推進しています。その一環として、社内版GPT「PERSOL Chat Assistant（CHASSU）」を提供。さらに、ノーコード・ローコードでAIエージェントを開発できる新機能「CHASSU CRE8（ちゃっす クリエイト）」を展開しました。

「CHASSU CRE8」の実装により、現場の社員が専門知識なしに業務改善に取り組める環境を整備。結果として、実装から約半年で100件近いAIエージェントが開発され稼働しており、その開発者の99％が非エンジニア社員という成果を上げています（2025年8月時点）。

2．製薬受託事業者A社（パーソルグループの支援事例）

パーソルビジネスプロセスデザインが生成AI導入・活用コンサルティング支援を行った事例です。同社では生成AIを導入したものの、従業員の活用率が8％と低迷していることが課題でした。

これに対して生成AI活用のための基礎研修、業務選定、プロンプト作成ワークショップを実施。さらに、意欲の高い「アクティブユーザー」への伴走型フォローアップや、生成AIに関する認知拡大施策（社内マーケティング）もあわせて行いました。

これらの支援の結果、生成AI活用率は49％まで大幅に改善。この活用率の向上は、業務効率化やコスト削減に加え、営業活動のパフォーマンスが向上するといった「品質向上」の観点でも具体的な成果につながりました。

3．人材／BPO事業者B社（パーソルグループの支援事例）

こちらもパーソルビジネスプロセスデザインが、生成AI・AIエージェント活用コンサルティング支援を行った事例です。同社では求人票制作に膨大な時間がかかっており、担当者がより戦略的な業務に時間を割けないという課題がありました。また、制作ルールが属人化し「暗黙のルール」が多く存在することも問題でした。

そこでまず、既存の業務プロセスを詳細に分析して制作ルールを明確化。その上で「Dify」を活用し、求人票の文面生成からチェック、修正提案までを自動化するAIエージェントを開発しました。

この結果、制作時間は6分の1に短縮され修正回数も削減できました。さらに、AIがすべての職種に対応できる品質を担保し、表現の一貫性と精度が向上。求人媒体ごとに表現を最適化することも可能になり、求人効果の最大化にも貢献しています。

4．パナソニック コネクト

パナソニック コネクト株式会社は、社内AIアシスタント「ConnectAI」の全社活用を推進しています。導入1年目（2023年）で18.6万時間の労働時間削減を達成。2年目（2024年）にはAI活用が「聞く」から「頼む」へシフトしたことで、削減時間は44.8万時間（前年比2.4倍）へと大幅に増加しました。活用が単純な検索代わりから、コード生成や資料レビューといった高度な作業依頼へと進化したことが要因です。

同社は、品質管理など自社固有のデータで学習させた「特化AI」の実用化を開始しており、2025年度からは経理や法務などの領域で「業務AI（エージェント）」の活用にも注力しています。将来的には、AIが自律的に業務を遂行する「オートノマスエンタープライズ」の実現を目指しています。

5．SMBCグループ

SMBCグループは、大手銀行グループの中でいち早く2023年7月に、従業員専用AIアシスタント「SMBC-GAI」を開発・導入しました。
Azure OpenAI Serviceを基盤とし、Microsoft Teamsに組み込むことで、社外に情報が流出しない安全な環境での活用を実現しています。

開発自体は数日で完了しましたが、その後の3ヶ月半をガイドライン整備に充てるなど、利用者がリスクを認識し、回答の正確性を自身で判断することを重視したルール作りに時間をかけました。メール作成や要約、翻訳、ソースコード生成などで活用され、利用件数は1日12,000件（約2秒に1件）に達しています。今後は社内規程の検索や、コールセンター業務（通話内容の記録など）のサポートへの活用も検討されています。

6．クレディセゾン

株式会社クレディセゾンは、全社的なAI変革「CSAX戦略」を始動しました。この戦略は、全社員3,700人の「AIワーカー化」を目指すものです。具体的な取り組みとして、まず企業向け生成AI「ChatGPT Enterprise」を全社員に導入します。先行するパイロット導入では、社員一人あたり年間170時間の業務削減効果が見込めることが確認されています。

CSAX戦略の柱に含まれているのは、「AIを前提とした業務の再設計」、2028年春までの「AIコールセンター」の本格サービス開始、AIが読みやすい「AIフレンドリーな情報・システム設計」、そして「AIガバナンスの確立」。同社はこれらの取り組みにより、2027年度末までに累計300万時間の業務削減達成を目指します。

7．セブン-イレブン・ジャパン

株式会社セブン-イレブン・ジャパンは、店舗運営の効率化と商品供給の安定化を目的として、2023年より全店舗に「AI発注システム」を導入。従来は店舗従業員が手動で在庫数を設定し、在庫が一定数を下回った際に発注する仕組みでしたが、品切れのリスクや入力作業の負担が課題でした。

AI発注システムでは天候や曜日特性、過去の販売実績などのデータをもとにAIが需要予測を行い、適正な在庫数を算出します。在庫がなくなる前に発注が行われるため、品切れの防止につながるほか、従業員による入力作業が大幅に削減され、発注業務にかかる時間を約40％削減することに成功しました。これにより、従業員は品揃えの見直しや売場づくりなど、店舗価値の向上に向けた業務により多くの時間を充てることが可能になっています。

8．JR西日本カスタマーリレーションズ

株式会社JR西日本カスタマーリレーションズは、AIスタートアップの株式会社ELYZAと協力し、月間約7万件の電話問い合わせがあるコンタクトセンターの「通話内容要約業務」に言語生成AIを導入。これまで要約作業はオペレーターの大きな負担となり、品質にもばらつきがありました。

導入されたAIは、Azure OpenAI GPTシリーズをベースにELYZAが開発したものです。オペレーターが電話応対後に音声認識により書き起こされたテキストを貼り付けると、要約素案が自動で出力されます。実証実験では、このAIの利用により後処理時間が18～54％効率化される成果が確認されました。AI導入を前提に業務フロー自体も見直すことで、業務負荷の軽減と要約品質の均質化を実現しています。

9．NEC

NEC（日本電気株式会社）は2023年5月、社内基盤「NEC Generative AI Service（NGS）」を立ち上げ、横断的な業務効率化を実現。NGSはAzure OpenAI ServiceのGPT-4やNEC独自のLLMなどを採用しています。

同社は「利用方針・ポリシー策定」「システム作り」「利活用のための仕掛け」の3本柱で導入を推進。CIO／CISO直下に「NEC Generative AI変革オフィス」を設立し、全社的な活用をリードしています。

社内文書やナレッジを活用できる「Myデータサービス」（RAG）も提供。活用事例として、運用レピュテーションリスク分析で工数を80％削減したほか、業務目標設定サポートや不審メールチェックAdd-inなど、共通業務から開発、セキュリティまで幅広く活用されています。

10．富士通

富士通株式会社は、ソフトウェア開発の全工程（要件定義、設計、開発、テスト、保守運用）に生成AIを適用しています。AIコーディング支援ツール「GitHub Copilot」の活用では、2025年3月末に4,000アクティブユーザーを達成し、2025年度末までに累計37万5,000時間の削減効果を見込んでいます。

AI活用の効果を最大化するため、同社では「利用対象を増やすこと（ステークホルダーとの合意）」「ノウハウの素早い共有（RAG対応含む）」「生成AIの進化への柔軟な対応」を重視しました。

AIは標準開発基盤「Fujitsu Developers Platform」にも搭載されており、同社はAI活用スキルをエンジニアの「キャリアの分かれ道」と位置づけ、活用を推進しています。

生成AI導入で企業が直面する3つの導入課題

前述の通り、近年は多くの企業が生成AIの導入を進めている一方、技術的・運用的な課題に直面するケースが少なくありません。

ここでは、「セキュリティ・情報漏洩リスク」「誤回答生成現象（ハルシネーション）と精度の問題」「社員リテラシー・利用ルール整備の難しさ」といった3つの導入課題について説明します。

セキュリティ・情報漏洩リスク

生成AI導入におけるセキュリティや情報漏洩のリスクは、多くの企業が懸念する点でしょう。事実として顧客情報や社内の機密情報を生成AIに読み込ませると、意図せず外部に漏洩してしまうリスクはゼロではありません。しかし、この課題は「企業ごとのリスク許容度による」というのが実情です。

一般的な生成AIツールは、セキュリティが担保されていることが前提となっています。その上で、各企業のセキュリティ基準や運用ガイドラインに、そのツールのセキュリティ水準が適合するかどうかが問題です。

例えば、高いセキュリティ水準が求められる官公庁や地方自治体、金融機関などの場合、データの保管場所が国内にあることが条件になるため、MicrosoftのAzure OpenAI ServiceやCopilotといった自組織でのデータ管理が可能なツールを導入するケースが多くあります。

したがって、自社内でAIの利活用についての運用ガイドラインを整備することが不可欠となります。個人情報や機密情報を絶対に入れてはいけないというわけではなく、「自社のルールに沿って運用されているか」が最も重要です。

誤回答生成現象（ハルシネーション）と精度の問題

生成AIが事実に基づかないもっともらしい回答を生成する現象「ハルシネーション」は、業務利用における大きな課題の一つです。

ハルシネーションは生成AIを利用するにあたって絶対に出現するとされています。そのことを理解した上でハルシネーションを可能な限り抑止するための具体的な対策としては、以下のような方法があります。

RAG（検索拡張）AI	自社のファイルなどを参照した上で回答させるRAG（検索拡張）によって回答を縛る
プロンプトエンジニアリング	「曖昧な部分を回答しないでください」「自己推測はしないでください」といった指示をプロンプトに入れたり、「分からないことは分からないと言ってください」と指示したりする
ファクトチェック	生成された内容を鵜呑みにせず、人間によるファクトチェックを組み込む

【関連記事】生成AIのハルシネーションとは？原因と防止するための対策を解説

社員リテラシー・利用ルール整備の難しさ

日本の多くの企業では、せっかくAIを導入しても、社内で使われないことが大きな課題として挙げられています。AIの利用が個人の調べ物にとどまってしまい、組織的な業務プロセスに組み込まれていないことがその要因です。PwC Japanグループの調査でも、日本企業におけるAIの活用推進度は他国と比較しても決して低くないものの、効果創出の水準は低くとどまっていることが指摘されています。

AIを使わなくても従来の業務ができてしまうため、「AIを使わなければならない」という強制力はありません。AIの利用は社員個人のリテラシーや意欲に依存し、結果として「使われない」状況に陥ります。

経営層が現場に丸投げするだけではAI活用は進みません。社長直下や経営直下に、現場と経営層をつなぐデジタルチームのような専門組織がある企業は、導入がスムーズに進む傾向があります。

AIが何を得意とし、何ができないかを知らなければ、思った通りの回答が来ずに「幻滅」してしまうこともあるでしょう。まずは会社全体でAIに関するリテラシーを向上させることが非常に重要です。

【関連記事】生成AI研修はなぜ必要？選び方から導入のポイントまで徹底解説

生成AIの導入を成功させる6つのポイント

本記事で紹介した事例から、生成AIの導入を「失敗」させず、成功に導くための重要なポイントを6つにまとめます。

1．現状を分析し課題を抽出する

AI導入の第一歩は、技術の選定ではなく、足元の業務を見つめ直すことから始まります。まずは業務プロセスの棚卸しを行いましょう。既存の業務フローを可視化し、情報収集やドラフト作成といった、AIが介入可能な粒度までタスクを分解・整理します。

その上で課題の明確化を行います。どの工程にボトルネックがあるのか、時間がかかりすぎているのか、あるいはミスが多いのかを特定し、AIによって解決すべき真の課題を浮き彫りにすることが重要です。

2．生成AIを活用する目的（KPI）を設定する

AI導入の失敗は、業務にAIをフィットさせられないことに起因するケースが少なくありません。そのため、「何のために使うのか」という目的（KPI）設定が重要です。期待を超える成果を出している企業は、この目的設定を重視しています。

「提案資料作成」といった曖昧な業務単位ではなく、「情報収集」「骨子作成」といった具体的な「タスク」レベルまで業務を分解し、AIを適用するタスクを選定しましょう。「AI開発そのもの」より、既存の業務フローや人間の判断軸を理解する「業務分析」のほうが重要です。

あわせて、定量・定性KPIの設定も不可欠となります。削減時間やコストといった定量的な指標に加え、業務品質の向上や従業員の心理的負担軽減といった定性的な指標も設定し、多角的に評価できるようにしましょう。

3．技術・ツールを選定する

すべての業務に万能な単一のAIは存在しません。解決したい課題に合わせて生成AIのタイプを選定しましょう。テキスト生成、画像生成、コード生成など、それぞれの特性を見極める必要があります。そして、業務に応じてAIをカスタマイズしていく「フィット＆ギャップ（Fit & Gap）」が重要です。

なお、基準とまでは言えませんが、モデルには向き不向きがあります。例えばライティングならGemini、コード作成ならClaudeといった傾向です。各モデルの特性を理解し、目的に合わせて適切なツールを選択しましょう。

また、セキュリティ要件やコストに合わせて適切な導入形態を検討することも大切です。SaaS型の手軽さを取るか、API連携による拡張性を取るか、あるいは専用環境などの選択肢から自社に最適な形を選びましょう。

4．ガバナンスとリスクを管理する

安全な利活用のためには、現場を萎縮させるだけの禁止ルールではなく、適切な仕組みが必要です。入力して良いデータと悪いデータの境界線を明確にし、業務範囲内での積極的な利用を促す利用ポリシー策定を行いましょう。

さらにセキュリティ・コンプライアンス確認として、データの保管場所や著作権侵害のリスクについてチェックリストを用意するなど、現場が迷わず判断できる環境を整えます。

5．教育トレーニングを実施する

高機能なAIを導入しても、使い手がその能力を引き出せなければ意味がありません。座学だけでなく、実際の業務タスクを用いたプロンプト作成など、実践的なリテラシー向上施策を提供します。さらに、研修はやりっぱなしにせず、個別相談会や1on1などで継続的にフォローすることが定着の鍵です。

同時に社内マーケティングも重要です。成功事例の共有会や勉強会を通じて、「AIを使うと楽になる」「成果が出る」といった認識を広め、現場の利用意欲を高めていきます。

6．生成AIの知識を持つプロ人材に相談する

AI技術と既存業務の双方を深く理解し、統合するには高度な知見が必要です。社内のリソースだけで完結させようとせず、外部の専門家（コンサルタント）と連携することで、以下のプロセスを確実なものにできます。

ユースケース選定（パイロット導入と効果検証）

専門家の知見を借り、投資対効果が高いと見込まれる特定の業務領域へユースケースの選定を行います。 まずはスモールスタートでPoC（概念実証）を実施し、実務における有用性を検証しましょう。その後、設定したKPIに基づき、想定通りの成果が出ているかをシビアに効果測定します。

本格展開と定着化

PoCで得られた成功モデルを他部署や全社へと横展開するスケールアップへと進みます。 導入後もAIモデルのアップデートや業務変化に合わせ、プロンプトや運用フローを調整する継続改善を行い、組織への定着を図ります。

パーソルグループの生成AI活用コンサルティングサービス

パーソルビジネスプロセスデザインでは、本記事で解説したような課題を解決するための生成AI活用コンサルティングサービスを提供しています。

社内のナレッジを活かし、AIを「導入」するだけでなく、人間が活用して行動が変わり効果が出ること、つまり業務プロセスに「組み込む」ことをゴールとする「業務設計力（BPR）」が大きな強みです。日々の業務における一つひとつの細かなタスクまで支援、必要に応じて「1on1」まで実施し、活用と定着に向けて伴走します。さらに、最終的にはお客様自身でAIを運用・改善できる「内製化」までサポート可能です。

さらに、「研修だけ」「開発だけ」「コンサルティングだけ」といった企業のニーズに合わせた柔軟なサービス提供が可能で、使い勝手の良さも強みの一つです。

まとめ｜生成AIを導入する際には活用目的を明確にすることが重要

「生成AIを導入しても使われない」という課題の根底には、ツールの性能ではなく、リテラシー、目的設定、そしてプロセスへの組み込みの欠如があります。

生成AIは、「ただ社内に導入するだけ」では効果を発揮しません。人間が「作業」から解放され、より付加価値の高い業務にシフトするために、AIを活用するという明確な目的意識が不可欠です。

自社のAI活用が個人のリテラシーに依存し、組織的な成果につながっていないと感じる場合は、業務プロセスへの組み込みを見直すことが成功への第一歩となります。

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