生成AIの活用事例31個まとめ【業務別・業界別】Gemini・ChatGPT導入の成功事例も解説

生成AIは「試しに使う」段階を越え、成果を数字で示す企業が増えています。
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を使っている日本企業は55.2%にのぼります。
一方で「自社のどの業務に、どう使えばいいのか」と迷う担当者も少なくありません。
本記事では、業務別・業界別の活用例と、Gemini・ChatGPT・Copilotを導入した企業の事例をあわせて31個紹介し、成果を出すための進め方まで解説します。

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生成AIの活用事例｜業務効率化まとめ

生成AIは、ほぼすべての部門の業務で活用できます。
ここでは代表的な10の業務について、具体的な使い方と導入のコツを紹介します。
まずは「時間がかかっている定型作業」から当てはめると、効果を実感しやすくなります。

文書・資料作成：メール・議事録・プレゼン構成案を数秒で作成

メールの返信文や報告書、会議の議事録は、生成AIが最も効果を出しやすい業務です。
要点のメモを渡すだけで、数秒で整った文章のたたき台ができあがります。
プレゼン資料も、目的と対象者を伝えれば構成案とスライドの見出しを作ってくれるため、ゼロから考える時間を減らせます。社外に出す文書は、事実関係と表現を必ず人が確認しましょう。

リサーチ・データ分析：ウェブ情報や売上データの傾向を短時間で把握

業界の市場動向や競合のニュースを集めて要約させると、調べものの時間を大きく減らせます。
売上データやアンケート結果を渡し、「前年より伸びている商品は？」と普段の言葉で質問すれば、傾向や異常値も見つけてくれます。生成AIは誤った情報をもっともらしく示すことがあるため、重要な数字や出典は元の情報源で確認しましょう。

カスタマーサポート：24時間365日対応のAIチャットボット

AIチャットボットを導入すると、よくある問い合わせに24時間365日自動で回答できます。
従来のチャットボットと違い、質問の言い回しが多少違っても意図をくみ取って答えられる点が強みです。
AIで解決できない問い合わせだけをオペレーターに引き継ぐ仕組みにすれば、対応件数を減らしながら顧客満足度も保てます。

プログラミング支援：コード生成・バグ修正で開発スピードを向上

作りたい機能を文章で伝えると、生成AIがコードを書いてくれます。
エラーメッセージを渡せばバグの原因と修正案を示してくれるほか、テストコードの作成や、既存コードの仕様説明にも使えます。経験の浅いエンジニアでも作業を進めやすくなり、チーム全体の開発スピードが上がります。

マーケティング・広告：クリエイティブ制作からレポートまで

マーケティングでは、ターゲット像の整理やキャンペーンの企画、広告コピーやSNS投稿文の案出しに活用できます。広告やSNSの配信結果を渡せば、効果レポートの作成や改善案の提案まで任せられます。
施策のアイデアを大量に出させ、その中から人が選んで磨き込む使い方が効果的です。

営業：新規開拓から商談フォローまで

営業では、見込み客の企業情報の調査や、相手に合わせた提案書・営業メールの作成に活用できます。
商談の録音や議事録から要点と次のアクションを整理させ、フォローメールの下書きまで作ることも可能です。
商談のロールプレイ相手として、想定問答の練習に使う企業も増えています。

カスタマーサポート：品質管理・VOC分析

通話記録やチャットの履歴をAIに読ませると、応対内容を基準に沿ってチェックし、改善点を指摘させることができます。全件を人が確認するのは難しいため、品質管理の範囲を大きく広げられます。
問い合わせ内容をテーマごとに分類・集計すれば、顧客の声（VOC）を商品やサービスの改善にも生かせます。

バックオフィス：契約・文書・経理・人事

法務では契約書のリスク箇所のチェック、経理では請求書の確認や仕訳の補助、人事では求人票や社内規程の作成に活用できます。「経費精算のルールは？」といった社内の問い合わせに答えるAIを作れば、担当者の対応時間も減らせます。個人情報を扱う業務が多いため、入力ルールの整備が欠かせません。

開発・IT：運用業務の効率化

システム運用では、障害発生時のログ分析や、対応手順書・報告書の作成に生成AIが役立ちます。
「パスワードの再設定方法は？」といった社内からのIT問い合わせにAIが答える仕組みを作れば、情報システム部門の負担も減らせます。古いシステムの仕様書づくりなど、後回しになりがちな文書整備も進めやすくなります。

企画・経営：社内情報の横断検索と要約

経営判断や企画立案では、議事録や報告書など社内に散らばる資料を探すだけで時間がかかります。
社内文書と連携させた生成AIを使えば、「昨年の新商品の検討経緯は？」と聞くだけで、関連資料を探して要約してくれます。新規事業のアイデア出しや、企画書のたたき台づくりの相手としても役立ちます。

クリエイティブ：画像・動画・デザインの案出し

画像生成AIや動画生成AIを使うと、広告バナーや商品イメージ、動画の絵コンテなどの案を短時間で大量に作れます。デザイナーに依頼する前のイメージ共有に使えば、修正のやり取りも減らせます。
商用利用の可否や著作権の扱いはツールごとに異なるため、利用規約を必ず確認しましょう。

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業界別の生成AI活用事例まとめ

生成AIの使い方は、業界ごとの課題によって変わります。
主な10業界での活用例を紹介します。「専門文書が多い」「問い合わせが多い」など、自社の業界で特に時間を取られている業務から検討すると効果的です。

製造業

製造業では、過去の設計データや不具合報告をもとに、設計の補助や品質トラブルの原因調査に活用されています。熟練者の作業内容から手順書やマニュアルを自動で作れば、技術の属人化を防ぎ、若手への技能継承も進めやすくなります。海外拠点向けのマニュアル翻訳にも役立ちます。

金融（銀行・保険・証券）

金融業界では、経済指標や市場データをもとにした市場レポートの作成や、社内規程・マニュアルの検索に活用されています。営業担当者向けに、商談のロールプレイや活動報告の自動作成を行う例もあります。
顧客情報を扱うため、社外にデータが出ない環境で使うのが一般的です。

医療・ヘルスケア

医療現場では、問診内容の要約や、紹介状・診療記録などの書類の下書き作成に活用が進んでいます。
医師や看護師の事務作業を減らし、患者と向き合う時間を増やすことが主な目的です。
診断や治療の判断は医療従事者が行い、AIはあくまで補助として使う運用が前提です。

小売・EC

小売・ECでは、商品説明文や商品ページの作成を自動化し、大量の商品を効率よく登録しています。
顧客の購買履歴に合わせたおすすめ商品の提案や、問い合わせに答えるチャットボットにも活用されています。
口コミやレビューを分析し、商品開発に生かす使い方も広がっています。

自治体・公共

自治体では、議事録や住民向けのお知らせ文、議会答弁の下書きなどの文書作成に活用されています。
住民からの問い合わせに答えるチャットボットを導入し、窓口や電話の対応負担を減らす取り組みもあります。
公平性と正確性が求められるため、職員による確認を前提とした運用が基本です。

物流・運輸

物流・運輸では、配送状況や再配達に関する問い合わせへの自動対応に活用されています。
配送データや在庫データを分析し、配車計画や需要予測の判断材料にする使い方もあります。
業務マニュアルを多言語で作成し、外国人スタッフの教育に生かす例も増えています。

不動産・建設

不動産では、物件の特徴から紹介文や広告文を作成する業務に活用されています。
建設では、膨大な技術文書や施工基準、社内規程を検索して要点を答えさせることで、現場の調べもの時間を減らせます。現場写真やメモから報告書の下書きを作る取り組みも進んでいます。

教育

教育現場では、生徒一人ひとりの理解度に合わせた練習問題の作成や、学習内容についての質問対応に活用されています。教員にとっては、授業計画や教材、保護者向け通知の下書きにかかる負担を減らせる点が大きなメリットです。誤った回答を防ぐため、教育向けに調整したAIを使う事例も増えています。

IT・ソフトウェア

IT・ソフトウェア業界は、生成AIの活用が最も進んでいる業界の一つです。
コード生成やテストの自動作成、技術文書の作成によって開発スピードを上げています。
社内で生まれた活用ノウハウを、顧客向けサービスや新しいAI製品の開発に生かす企業も多くあります。

人材・採用

人材・採用の分野では、求人票やスカウトメールの作成、応募書類の要約・整理に活用されています。
応募者一人ひとりの経歴に合わせたスカウト文を作れば、返信率の改善も期待できます。
面接の日程調整や、応募者からの問い合わせ対応の自動化にも役立ちます。

企業の生成AIビジネス活用事例

ここからは、生成AIを導入して成果を数字で公表している企業の事例を5つ紹介します。
文書作成・リサーチ・データ分析・企画・カスタマーサポートから、業務が重ならないよう1社ずつ選びました。
各事例では、導入前の課題と生成AIの使い方、得られた成果に加えて、自社で同じ取り組みをする際の条件もまとめています。

社内AIアシスタントを全社員に開放し、年18.6万時間を削減する｜パナソニック コネクト

パナソニック コネクトの課題は、業務の生産性を上げることと、社員が会社の許可なくAIツールを使う「シャドーAI」のリスクを抑えることでした。
そこでOpenAIの大規模言語モデルをベースに、社内向けAIアシスタント「ConnectAI」を開発し、2023年2月から国内の全社員に展開しました。

その結果、1年間で全社員の労働時間を18.6万時間削減しています。
使われ方も文書作成だけでなく、戦略策定や商品企画といった付加価値の高い業務へ広がりました。
導入から16か月の間、情報漏洩や著作権侵害の問題は起きていません。

自社で取り入れるなら：社外にデータが出ない利用環境を先に用意することが前提です。
自社開発しなくても、法人向けプランで同様の環境は作れます。

出典：パナソニック ニュースルーム

テーマを入力するだけで調査レポートを作り、数日かかる作業を数分にする｜みずほ銀行

みずほ銀行では、情報収集と分析に数時間から数日かかることが課題でした。
そこで生成AIを使ったリサーチ支援ツール「みずほDeepResearch」を開発しています。
テーマを入力すると、AIがWeb上の大量の情報を整理し、レポートを自動で作成する仕組みです。

これにより、従来は数時間から数日かかっていた調査が数分で終わるようになりました。
作成したレポートは、社内の報告書や経営資料にも活用されています。

自社で取り入れるなら：同様のリサーチ機能は市販の生成AIにも搭載されています。
まずは既存ツールで調査業務を置き換え、出典を人が確認する手順を必ず残しましょう。

出典：みずほフィナンシャルグループ MIZUHO DX

複数のAIエージェントでデータ分析を分担し、期間を約60%短縮する｜東京電力エナジーパートナー

東京電力エナジーパートナーでは、1つのデータ分析に約2.5か月かかっていました。
そこで、複数のAIエージェントが連携して分析を進めるシステム「V-DAG」を開発しています。

その結果、分析期間は約1か月に縮まり、約60%の短縮を達成しました。
分析の待ち時間が減ったことで、データにもとづく意思決定のスピードも上がり、生産性が大きく向上しています。

自社で取り入れるなら：AIエージェントの開発には、社内の開発体制か外部パートナーが必要です。
体制がない場合は、生成AIに表データを渡して対話形式で分析させるところから始めると、効果を確かめやすくなります。

出典：Google Cloud 公式ブログ

ツアー名や記事の下書きをAIに任せ、少人数で事業拡大を支える｜令和トラベル

旅行会社の令和トラベルは、扱うツアー数が多く、魅力が伝わるタイトルや記事を人手だけで作り続けることが負担でした。そこでGeminiを活用し、ツアータイトルの考案や、顧客向けWebマガジン記事の下書きを生成しています。

業務の自動化によって競争力を高め、会員数60万人、海外ツアー数約15万件への事業拡大につなげました。

自社で取り入れるなら：大規模な開発は必要なく、汎用の生成AIツールで始められる、中堅・成長企業でも再現しやすい事例です。生成した文章は、公開前に人が確認する工程を残しましょう。

出典：Google Cloud 公式ブログ

意味検索型のFAQでメール問い合わせの約20%を自動処理する｜ヤマトコンタクトサービス

ヤマトグループで顧客対応を担うヤマトコンタクトサービスは、応対品質を保ちながら生産性を上げることを目指していました。
そこでオラクルの生成AIサービス「OCI Generative AI」と「Oracle Database 23ai」を導入し、AIが質問の意味を理解して回答を探すFAQシステムを構築しています。

その結果、顧客が自分で解決できる問い合わせへの提案のマッチ率は約85%に向上しました。
配送関連のメール問い合わせ対応も、約20%を自動で処理できるようになっています。

自社で取り入れるなら：FAQや過去の回答履歴が整理されていることが前提です。
まずは回答データの整備から着手しましょう。

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生成AIの活用で企業が得ている成功事例

ここまでの事例を振り返ると、生成AIで企業が得ている成果は大きく4つに分けられます。

• 作業時間の削減：パナソニック コネクトは1年で18.6万時間を削減しました。文書作成など全社員に共通する業務ほど、削減効果は大きくなります。
• 業務スピードの向上：みずほ銀行は数日かかる調査を数分に、東京電力エナジーパートナーは分析期間を約60%短縮しました。判断までの時間が短くなる効果があります。
• 顧客対応の品質向上：ヤマトコンタクトサービスは、顧客の自己解決につながる提案のマッチ率を約85%まで高めています。
• 事業の拡大：令和トラベルは、AIによる業務の自動化を会員数や取扱ツアー数の拡大につなげました。

効率化から始めた取り組みが、品質や売上といった成果にまで広がっていくのが成功企業の特徴です。
次は、どの生成AIツールでこうした成果が生まれているのかを見ていきましょう

Gemini・ChatGPT・Copilotのツール別導入事例

企業が選ぶ生成AIツールは、普段使っている業務基盤に合わせて決まることが多くあります。
Google Workspaceが中心ならGemini、Microsoft 365が中心ならCopilot、独自の社内環境を作るならChatGPT（OpenAIのモデル）を土台にするのが典型的なパターンです。
ここでは3つのツールごとに、代表的な事例を1社ずつ紹介します。

Geminiで商品情報の登録を半自動化し、年間工数を90%削減する｜イオンリテール

イオンリテールでは、衣料品の商品情報を登録する作業に年間4,500人時もの工数がかかっていました。
そこでGeminiを活用し、登録プロセス全体を半自動化する「Gemini Extract System」を開発しています。

その結果、工数は年間450人時まで下がり、90%の削減を実現しました。
手入力による人為的なミスも、ほぼゼロに改善しています。

自社で取り入れるなら：資料から必要な情報を読み取って入力する作業は、小売・卸をはじめ多くの業界にあります。Geminiは文章だけでなく画像やPDFも読み取れるため、まずは取り込む元データの形式を揃えることから始めましょう。

社内版ChatGPTを約1万人に展開し、1日がかりの開発を2〜3時間にする｜KDDI

KDDIは2023年4月、生成AIを社内で活用するプロジェクトを始めました。
社内版ChatGPT「KDDI AI-Chat」を約1万人の社員が使える環境を整え、使い方の研修やガイドラインの整備もあわせて進めています。

その結果、1日がかりだったプログラミング作業が2〜3時間で終わるようになりました。
集計が難しい自由記述アンケートも、効率よくまとめられるようになっています。
社内コンテストで成功事例を共有したことで、7割以上の社員が業務で生成AIを活用するようになりました。

自社で取り入れるなら：ツールを配るだけでなく、研修と社内での事例共有をセットにすることが定着の鍵です。

Microsoft 365 Copilotを研修とセットで展開し、3か月で5,004時間を削減する｜学情

就職・転職情報サービスの学情は、安全性の高さと、普段使っているMicrosoft 365との相性を重視してCopilotを導入しました。導入とあわせて体系的な教育プログラムを実施し、現場での活用を後押ししています。

その結果、導入から3か月で5,004時間の業務時間を削減し、金額に換算すると1,305万円の効果が出ました。
アクティブユーザー率も100%を達成しています。

自社で取り入れるなら：Microsoft 365を使っている企業なら、新しいツールを覚える負担が小さく始めやすいのが利点です。学情のように、研修をセットにして利用率を上げることが成果につながります。

売上・話題づくりに生成AIを活用したユニークな事例

生成AIは業務効率化だけでなく、商品の認知を広げる「攻め」の施策にも使われています。
マーケティング担当者のヒントになる3つの事例を紹介します。

• サントリー食品インターナショナル：「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」のCM制作で、ChatGPTを「AI部長」に任命しました。人間なら会議で却下しそうな奇抜な案をあえて採用し、「AIが考えたCM」として話題を集めました。
• パルコ：モデル撮影を行わず、生成AIで制作した広告を公開しました。制作にかかる期間とコストを大きく減らせる可能性を示しています。
• アサヒビール：「スーパードライ ドライクリスタル」のブランドサイトで、好きな言葉と自分の画像からオリジナル画像を作れる「Create Your DRY CRYSTAL ART」を展開しました。画像生成AI「Stable Diffusion」を体験型プロモーションに使った、日本初の取り組みです。

3社に共通するのは、「AIを使ったこと」そのものを話題にし、顧客を巻き込む体験として設計している点です。

生成AI活用で成果を出す企業の共通点

ここまでの事例を見ると、成果を出している企業には3つの共通点があります。
自社の取り組みと照らし合わせてみてください。

• 安全な利用環境とルールを先に整えている：パナソニック コネクトやKDDIは、社外にデータが出ない環境とガイドラインを用意してから全社に展開しました。ルールがないままでは、現場は安心して使えません。
• 研修と事例共有で利用を定着させている：学情はアクティブユーザー率100%、KDDIは7割以上の社員の活用を実現しています。どちらもツールを配るだけで終わらせず、教育と社内共有に力を入れました。
• 対象業務と効果を数字で測っている：イオンリテールは工数（人時）、東京電力エナジーパートナーは分析期間というように、成果を具体的な指標で示しています。

3つのうち自社に欠けているものがあれば、そこが最初に手を付けるべきポイントです。

他社の成功事例を自社の業務に取り入れる進め方

事例をそのまま真似するのではなく、自社の業務に合わせて小さく試し、成果を確認してから広げるのが成功の近道です。次の5つのステップで進めましょう。

• 業務を棚卸しする：時間がかかっている定型作業を部門ごとに洗い出す
• 対象業務と指標を決める：効果を測りやすい業務を1つ選び、「削減時間」などの指標を設定する
• 利用ルールを定める：入力してよい情報の範囲や、出力内容を人が確認する手順を決める
• ツールを選んで小さく試す：少人数で試験導入（PoC）し、指標どおりの効果が出るかを測る
• 成果を共有して広げる：効果と使い方を社内で共有し、対象部門を段階的に広げる

パナソニック コネクトも、まず特定の部門で試験導入して効果を確かめてから全社に展開しています。なかでも成否を分けやすいのが、ステップ4のツール選びです。

自社に合う生成AIツールを選ぶ判断軸

生成AIツールは、機能の多さよりも「自社の環境で使い続けられるか」で選ぶことが大切です。
次の3つの軸で確認しましょう。

• 既存の業務基盤と連携しやすいか：Microsoft 365中心ならCopilot、Google Workspace中心ならGeminiというように、普段使うツールと連携できると定着が早くなります。
• 社内データを安全に扱えるか：入力した情報がAIの学習に使われない設定があるかを確認します。社内文書と連携して回答させたい場合は、その仕組みに対応しているかも重要です。
• 定着まで支援を受けられるか：KDDIや学情の事例が示すとおり、成果は研修と運用支援で大きく変わります。導入後の教育や活用支援があるかも比較しましょう。

判断に迷う場合は、候補を2つに絞って同じ業務で試し、削減時間を比べると客観的に選べます。

まとめ

生成AIの活用は、文書作成のような身近な業務から、データ分析や顧客対応、商品の話題づくりにまで広がっています。
成果を出している企業に共通するのは、安全な環境を整え、対象業務を絞り、効果を数字で測りながら社内に定着させていることです。
まずは自社で時間がかかっている業務を1つ選び、本記事の事例を参考に小さく試すことから始めてみてください。

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（1分で完了します）

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