生成AIの賢い活用術｜業務効率化のコツと使いこなしの落とし穴

生成AIをもっと活用して効率よく仕事したいと思っても、まだまだ十分に使いこなせていない人は多いのではないでしょうか。
また、情報漏洩への不安などから、業務への使用に二の足を踏んでいる方もいるかもしれません。
生成AIは専門的な知識がなくても、いくつかコツやポイントを押さえれば、生成AIを活用した業務効率化が可能です。
今回は、生成AIを活用して生産性を上げるためのコツやメリット、注意点を紹介します。
この記事を参考にして、どのようなタスクに生成AIを活用できるか考えてみましょう。

1. 【生成AIの活用】業務のプロセスに生成AIを取り入れる企業が増加

生成AIを業務効率化のサポートツールとして活用する企業や団体が増えています。
OpenAIの「ChatGPT」が公開された当初は、メール文の作成や英語などの翻訳といったシンプルな作業に生成AIを活用する傾向にありました。
最近では、シンプルな作業にとどまらず、業務のプロセスに生成AIを組み込む動きが広がっています。
次に、実務でどのように生成AIが活用されているのか紹介します。

1-1.製造業界〜世界に散らばる技術者の知識を結集するトヨタ自動車の取り組み〜

製造業における生成AI活用は、研究開発をはじめ、製造、供給網、カスタマーサービスなど多岐に渡ります。
世界でもトップクラスの自動車メーカー「トヨタ自動車」は、積極的にAI導入に取り組む企業の一つ。
部品の欠陥検知や品質管理などの生産現場に生成AIが取り入れられています。

なかでも注目されているのは、社内のノウハウにアクセスできるAIエージェント「O-Beya」です。
「O-Beya」は、法令情報のほか、熟練技術者の技術を伝える書籍・文書が、エンジンやバッテリーなど、部門ごとに分けて保存されており、エンジニアが部門を選んで質問すると、最適な回答を探してくれるという仕組み。
従来、同社では、ベテランから若手まで「大部屋」に集まって技術やノウハウを伝える伝統がありました。
しかし、企業規模が拡大し、エンジニアが世界に分散すると、一箇所に集まって技術を学ぶのは難しい状況に。
熟練技術者の知識を結集した「O-Beya」の活用により、世界各地にある開発拠点のどこにいても、エンジニアが疑問を解決できるようになり、熟練技術者や資料を探す手間や時間の大幅な削減に寄与しています。

1-2. 金融業界〜行員の相談役「AI行員」を活用する三菱UFJ銀行の取り組み〜

金融業界では、単純な文書作成や顧客からの問い合わせ対応だけでなく、生成AIが自分で考えて業務を遂行するAIエージェントの開発が活発化しています。
銀行で生成AIを導入する際は、サイバーセキュリティやコンプライアンスなどの観点から、他業界以上に慎重な検討が求められるものです。

日本最大手のメガバンク「三菱UFJ銀行」では、厳格な検証とルール整備を重ねたうえで、行員の業務を支援するAIエージェントの活用を進めています。
三菱UFJ銀行のAIエージェントは「AI行員」とも呼ばれ、融資業務における企業情報の整理や判断材料の提示などを行い、行員の意思決定を支援する存在として位置づけられています。
「AI行員」は導入が始まった段階にあり、人の補佐役として業務のスピードや質を高め、将来的に同行の市場競争力強化につながることが期待されています。

1-3. 医療業界〜診断や治療改善に生成AIを役立てる官民交えた取り組み〜

医療現場では、生成AIの実用化に向けて、診断、治療、医薬品開発、介護などの各分野で、国や研究機関、企業などが連携しながら研究や開発を進めています。

なかでも日本で生成AIの導入が比較的早く進んだ分野の一つが、MRIやレントゲンなどの画像診断を支援する技術です。
生成AIは、多数の医療画像データを学習し、異常が疑われる箇所や病変の特徴を見つけ出すことで、医師が診断する際の参考情報を提示します。
この技術は医師の補助となり、見落としを防ぐ効果や、画像を確認する作業の負担軽減が期待されています。

また、厚生労働省の取り組みとして、生成AIを活用し、国内外で発表される論文や研究資料を整理・分析する研究も行われています。
人の力だけでは、次々と発表される論文や症例すべてに目を通し、診断や治療に活かすことには限界がありました。
一方、生成AIを活用することで、大量の情報を短時間で整理し、必要な知見を抽出しやすくなります。
こうした技術は、遺伝子情報に基づいて診断や治療を行うゲノム医療や、医薬品開発に向けた研究支援などの分野で活用されるようになりました。

生成AIの活用によって、医療従事者の不足や過重労働、診療所の地域偏在、さらには医療ミスのリスクといった、医療現場が抱える課題を軽減する手段の一つとして期待されています。

2. 生成AIを活用して業務効率化を進めるコツ

生成AIを活用する際に、業務効率化や生産性向上の効果を得るためには、押さえておきたい基本的なポイントがあります。

1.生成AIを段階的に取り入れる
2.用途に応じて複数の生成AIを使い分ける
3.プロンプトに具体的な前提情報を盛り込む

ここでは、これらの方法を一つずつ解説します。

2-1. 生成AIを段階的に活用する

生成AIを業務効率化のサポートツールとして使う場合は、文書の要約や分類といったシンプルな作業から段階的に導入すると良いでしょう。
最初から生成AIを複数の業務に同時に活用しようとすると、指示が曖昧になり、期待した回答が得られなかったり、修正や確認にかえって時間がかかったりすることがあります。

その結果、生成AIを十分に活かせず、業務の負担が増えてしまう可能性もあります。
まずは、次のような順序で導入するのがおすすめです。

2-1-1. 一つの作業に生成AIを活用する

最初は、一つの作業に絞って生成AIを活用してみましょう。

生成AIを情報整理など、作業単位での業務支援に使うことで、考えを整理する助けになります。
これにより、意思決定までの時間を短縮できるだけでなく、多くの情報を一度に処理する必要が減り、考える際の負担を軽減できます。

生成AIに依頼しやすい作業には、次のようなものがあります。

例：
・業務の優先順位を決める
・企画の草案を出す
・顧客のフィードバックやアンケート結果を満足度別やカテゴリ別に整理する

生成AIで情報を整理した後は、提示された選択肢の中から人が判断するだけで済みます。
生成AIに慣れていない場合や、社内で活用ルールが整っていない段階でも、比較的始めやすい方法です。

生成AIは、やり取りを重ねることで、意図に近い回答を得やすくなる傾向があります。
一度の指示で満足のいく結果が得られない場合は、指示内容を修正・追加しながら、何度か試してみるとよいでしょう。
生成AIと対話を重ねる感覚で使い続けることで、自然とプロンプトの書き方にも慣れていきます。

2-1-2. 業務のプロセスに生成AIを取り入れる

生成AIのシンプルな活用に慣れてきたら、業務の流れそのものに生成AIを組み込む方法にも挑戦してみましょう。
各工程に生成AIを組み込めば、考える時間や打ち合わせにかかる時間を短縮できる可能性が高まります。

複雑なタスクを1回のプロンプトでまとめて指示すると、回答が不十分になったり、情報が整理されないまま出力されたりすることがあります。
工程ごとに役割を分けて指示を出すことで、生成AIは一つの作業に集中でき、結果の質が安定しやすくなります。

各工程に適したツールを配置することで、次のようなワークフローを設計することも可能です。

1. 複数の企画アイデアを出す
2. アイデアを比較・整理する
3. 構成を考える
4. 企画書を作成する
5. 内容を見直し、表現を調える
6. 企画会議用のスライドを作成する

2-2. 用途に応じて複数の生成AIを使い分ける

業務プロセスに生成AIを組み込む際は、各工程に合ったツールを使い分け、役割を分担させることがポイントです。
生成AIにはそれぞれ得意・不得意があるため、一つのツールですべてを完結させようとしないことが重要です。

ここでは、生成AIを組み合わせて活用する具体例を4つ紹介します。

2-2-1.【マーケティング・コンテンツ制作】時間の短縮やコスト削減

1. 競合調査（Perplexity/Deep Research）
2. 企画構成（Claude）
3. 画像生成（Midjourney）
4. 投稿（社内ツール）

【1. 競合調査（Perplexity/Deep Research）】
競合調査には、最新情報の検索や要約、引用付きの情報整理が得意なPerplexityが活用されています。
ChatGPTやGeminiを利用している場合は、より深い調査向けの機能（Deep Research）を使うことで、精度の高い情報整理が可能になります。

【2. 企画構成（Claude）】
構成作成など大量の情報を扱う工程では、長文の分析や整理が得意なClaudeを使うと効率的です。

【3. 画像生成（Midjourney）】
画像生成はMidjourneyを活用することで、テーマに沿ったビジュアルを短時間で用意できます。
これらを組み合わせることで、従来は数日かかっていたブログ記事やSNS広告の作成を、数時間程度に短縮できるケースもあります。
また、画像制作などを内製化できるため、外注コストや人件費の削減につながる可能性があります。

2-2-2.【営業・カスタマーサポート】顧客対応力の向上

1. 顧客データ管理（HubSpot）
2. メール受信/問い合わせ（Zapier）
3. AIによる自動要約・ドラフト作成（Claude/ChatGPT）

【1. 顧客データ管理（HubSpot）】
営業活動やカスタマーサポートの業務では、CRM（顧客関係管理システム）を導入していても、顧客情報の分析に十分な時間を割けないケースは少なくありません。
そこで、HubSpotを活用することで、顧客情報の整理や把握を効率化できます。
HubSpotは、商談の要点をまとめる、受注につながりそうな顧客をピックアップするなど、優秀なアシスタントとなりえます。

【2. メール受信/問い合わせ（Zapier）】
また、Zapierを使ってメールや問い合わせ対応を自動化すれば、担当者が逐一確認する手間を減らせます。

【3. AIによる自動要約・ドラフト作成（Claude/ChatGPT）】
ClaudeやChatGPTで要点整理や下書きを行い、人が最終確認することで、対応スピードと品質の両立が可能になります。
これにより、問い合わせ対応の迅速化や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

2-2-3.【経営企画・新規事業開発】企画の質を高める

1. 市場調査（Perplexity/Deep Research）
2. 事業計画書作成(Claude/ChatGPT)
3. パワーポイント化(Gamma)

【1. 市場調査（Perplexity/Deep Research）】
市場調査には、前述したPerplexityやDeep Researchを活用すれば、必要な情報を網羅できます。

【2. 事業計画書作成(Claude/ChatGPT)】
調査内容をまとめ、計画書は、テキストの作成が得意なClaudeやChatGPTで出力し、構成からトーンの調整まで行いましょう。

【3. パワーポイント化(Gamma)】
企画会議用のスライドは、Gammaに任せると、文章を打ち込むだけで美しいスライドの生成が可能です。
このように、生成AIは、企画や事業構想のたたき台を短時間で作る用途に適しています。
情報整理や構成作成をAIに任せることで、人はアイデアの検討や意思決定に集中できるでしょう。
また、生成AIは思考の壁打ち相手としても有効で、視点を広げる効果が期待できます。

2-2-4.【採用】判断の客観性や一貫性を高める

1. 求人広告（Claude/ChatGPT/Midjourney）
2. 候補者へ送るメール作成（Microsoft Copilot）
3. 応募者の情報整理（Gemini for Google Workspace）
4. 面接日程調整（TimeRex）
5. 面接での質問内容・面接の評価コメント整理（（Claude/ChatGPT）

採用業務に生成AIを導入する企業も徐々に増えています。

【1.求人広告（Claude/ChatGPT/Midjourney）】
求人広告の作成では、ClaudeやChatGPTに加えて、画像生成が得意なMidjourneyを組み合わせることで、外注や制作部に依頼しなくても、一定の品質を備えた求人広告を作成できる場合があります。

【2. 候補者へ送るメール作成（Microsoft Copilot）】
採用時には、応募者から届くメールを確認するだけでも多くの手間がかかりますが、Microsoft Copilotを活用すれば、メールの分類や優先順位付け、返信文案の作成などを支援してくれます。

【3. 応募者の情報整理（Gemini for Google Workspace）】
応募者対応や情報整理では、個人情報を扱うため、セキュリティや学習データの取り扱いに十分配慮したツールを選ぶことが重要です。
例えば、Gemini for Google Workspaceは、利用者のデータがモデルの学習に使われない仕組みが採用されています。
また、面接質問や評価コメントの整理に生成AIを活用することで、情報を整理しやすくなり、評価の観点をそろえる助けになります。

【4. 面接日程調整（TimeRex）】
面接日程の調整を支援するツールも数多くありますが、最初に試すのであれば、無料プランで利用できるTimeRexなどが導入しやすいでしょう。
TimeRexはGoogleやOutlookのカレンダーと連携し、日程調整やWeb会議リンクの発行を自動化できます。

【5. 面接での質問内容・面接の評価コメント整理（Claude/ChatGPT）】
面接での質問内容の整理や、面接後の評価コメントのまとめには、ClaudeやChatGPTなどの生成AIを活用すると便利です。
生成AIを使うことで、感情や思い込みに流されず、評価内容を整理する補助として活用できるため、判断の一貫性を保ちやすくなります。
求人広告の質をさらに高めたい場合は、ChatGPTやClaudeなど、複数の生成AIを段階的に使い分けて内容を磨いていく方法もあります。
複数の生成AIを同時に実行し、出力結果を比較できる「天秤AI byGMO」や「ChatHub」「Genspark」といったツールを検討してみるのも一案です。

2-3. プロンプトに具体的な前提情報を盛り込む

生成AIを業務で活用する際は、プロンプトに出力形式や文字数、作成者の立場、想定する対象者、背景や目的、利用する時期などの前提条件を具体的に盛り込むことが、業務効率化につなげるうえで重要なポイントです。
生成AIは、人間のように暗黙の前提をくみ取ったり、文脈を補完したりすることが苦手な場合があるため、「誰が」「何のために」使うのかといった条件を明確に伝える必要があります。

背景や目的を知らない相手に説明するつもりで、できるだけ具体的に条件を設定すると、出力内容のズレが減り、修正の手間を省きやすくなります。
どのような情報を入れればよいかわからない場合は、次のように「5W1H」を意識すると、プロンプトに必要な要素を整理しやすくなるでしょう。

Who/Whom：作成者とターゲット
例：「製菓メーカーの企画部担当者が6歳の女児に向けて」「IT担当者がITリテラシーが高くない営業社員向けに」

What：作りたい成果物
例：「知育要素のある新しいお菓子の商品企画案」「生成AIを使った社内マニュアル」

When：時期や使用シーン
例：「春の新学期シーズン発売」「来月からの全社導入に向けて」

Where：使用される場所や状況、媒体
例：「全国のスーパー・ドラッグストアで販売予定」「リモートワーク環境で」

Why：目的や背景
例：「小学校入学前の家庭学習ニーズが高まっている背景を踏まえ」「業務時間の20%削減が目的」

How：形式・文字数・トーン
例：「商品コンセプト、味、パッケージデザイン、価格帯、販売促進案まで箇条書きで具体的に」「手順を番号付きで図解イメージも説明付きで」「フォーマルな文体で」「800字以内で」
次に、5W1Hを意識したプロンプトの例を紹介します。

以下が、上記のプロンプトでChatGPTが作成したメール文の案です。

5W1Hを意識して生成AIに指示を出すことで、目的や条件に沿ったメールのテンプレート文を短時間で作成しやすくなります。
文面を一から考えて入力する手間を減らせるため、業務にかかる時間を大きく短縮できるでしょう。

3. 生成AIを業務効率化ツールとして活用するメリット3つ

生成AIを業務効率化のサポートツールとして活用することで、業務の進め方や意思決定の質を高められるといったさまざまな利点が考えられます。
ここでは、代表的なメリットを3つ紹介します。

3-1. 業務効率化が叶う

生成AIは、大量の情報を整理・要約する能力に優れており、複数の選択肢や考え方を短時間で提示できます。
資料作成や情報整理、簡単な分析作業に生成AIを活用すれば、検討に必要な材料を効率よく揃えられるため、意思決定までのスピードが向上し、結果的に業務効率化につながるでしょう。

また、生成AIは人のようにうっかり忘れることがないため、タスクの抜け漏れ防止や情報整理の補助として活用すれば、ヒューマンエラーを減らす効果も期待できます。

3-2. 作業時間を短縮できる

生成AIを活用して判断材料を整理すると、調査や情報収集にかかる工数を減らせるため、作業全体にかかる時間を短縮しやすくなります。
生成AIを使わない場合は、複数の情報源を探し、それぞれを読み込み、要点をまとめる必要があります。

一方で生成AIを活用すれば、情報収集や要約といった作業をまとめて任せられるため、人は内容を確認し、判断することに集中できます。
その結果、思考に使うエネルギーを抑えながら業務を進められる点もメリットです。

生成AIは、業務推進の相談相手や補助的なアドバイザーとして機能し、考えを整理する手助けをしてくれるため、意思決定時の心理的な負担が軽減される場合もあります。

3-3. 発想や可能性が広がる

生成AIは膨大な情報をもとに回答を生成するため、自分だけでは思いつかなかった視点や選択肢に気づくきっかけを与えてくれることがあります。

例えばアイデア出しでは、生成AIを壁打ち相手として使うことで、多角的な視点から複数の案を提示してもらえるため、発想の幅を広げやすくなります。
神戸市では、次のような場面で生成AIを活用しています。

・イベントなどのテーマに関するアイデア出し
・経営改善のための最終目標と中間目標のアイデア出し
・政策検討時にどのような切り口で検討すればいいのかアイデアがほしいとき
・キャッチコピーの作成
・議論前にどのようなアイデアが出るかシミュレーション
・審査請求に係る争点・論点の整理
・施策や事業などのメリット・デメリットの比較

生成AIのアイデアに自分たちの経験や専門知識を掛け合わせることで、より実現性や独創性の高い発想につながるかもしれません。

4. 生成AIを業務に活用するときの注意点4つ

生成AIをビジネスに活用するにあたって、メリットだけではなく、注意すべき点も忘れてはいけません。
特に重要なのは、生成AIは意思決定を補助する存在であり、最終的に判断し責任を負うのは人間であるという点です。
次の4つの注意点を念頭に置いて、生成AIを活用するようにしましょう。

4-1. 生成AIの回答を検証する

生成AIの活用に慣れてきても、過度に依存しないことが重要です。
常に生成AIの回答を確認・検証して、必要に応じて修正する必要があります。
生成AIの間違った情報をそのまま業務に用いると、思わぬトラブルや重大なミスに繋がるリスクがあります。

生成AIが事実に基づかない情報を生成して、もっともらしく生成してしまう現象は「ハルシネーション」と呼ばれ、以前から指摘されています。
理屈では理解していても、生成AIの活用による成功体験が重なると、人の判断よりも生成AIの提案を優先してしまう危険性があります。

このように、本来は正しい情報や判断を軽視してしまう状態は「自動化バイアス」と呼ばれています。
これを防ぐためにも、生成AIの回答が妥当かどうかを確認する習慣を欠かさないようにしましょう。
生成AIを組み込んだ業務プロセスを構築する場合でも、要所要所で人間が判断する仕組みを残し、常にチェックできる体制を整えることが不可欠です。

4-2. 専門知識やスキルを磨く

生成AIを業務最適化に活用するには、人間が主導権を持ち、生成AIを評価・制御できる状態を保つことが重要です。
生成AIの活用が長期化すると、人の判断力やスキルが低下するおそれがあるとも言われています。
スキルが低下すると、生成AIが提示する選択肢の妥当性が判断できない、矛盾や誤った情報に気付けないといった状況に陥りかねません。
生成AIに頼らなくても業務を遂行できる状態を維持するためにも、専門知識を常にアップデートする意識が大切です。
また、生成AIからより適切な回答を引き出すために、的確なプロンプトを作成するスキルを磨くことも重要な要素となります。

4-3. 情報漏洩などのリスクを未然に防ぐ

生成AIは人間のような倫理的判断を行うわけではないため、法令や人権への配慮が不十分な回答を出す可能性があります。

また、顧客情報や機密情報を入力した場合、ツールの仕様や設定によっては、情報漏洩につながるリスクがあることも指摘されています。
そのため、生成AIを活用する際には、倫理的なリスクやセキュリティ上のリスクを最小限に抑える取り組みが欠かせません。

具体的には、社員が主体的に制御・評価できるAIリテラシーを向上させるための勉強会実施や、運用ルール・ガイドラインの整備など、組織全体での対策が求められます。
たとえ全社的なルールを設けていても、個々の社員の使い方次第でリスクが生じる可能性は常に存在します。
日常業務の中でも、生成AIに伴う倫理的・情報管理上のリスクを意識し続けることが重要です。

4-4. 目的に合った生成AIツールを活用する

生成AIを業務に活用するには、目的に合った生成AIツールを導入することが不可欠です。

テキストや画像作成、情報収集、スケジュール管理など、業務内容との相性に加え、セキュリティ機能の有無、社内システムとの連携性、費用対効果といった点を、多角的に検討して決めましょう。

生成AIは常に変化しています。
生成AIを業務の相談役として活用し続けるためにも、ツールや技術動向について学び続ける姿勢を忘れないようにしましょう。

5. 生成AIに任せられることと人間にしかできないこと

ビジネスの現場で生成AIの活用が広がるなか、生成AIに任せると効果的な業務と、人間が担うべき業務の違いが徐々に明らかになってきています。
実際の業務では、どんなことを生成AIに任せるとパフォーマンスが向上するのでしょうか。
生成AIをより効果的に活用するために、ここでは生成AIに任せられる仕事と、人間にしかできないことを整理します。」

5-1. 生成AIに任せられる仕事

生成AIに任せることで業務効率化が期待できる代表的な領域が、情報処理に関わる仕事です。
生成AIは、大量のデータ処理やパターン認識、情報の検索・整理、計算処理を短時間で実行することを得意としています。

また、人間のように思い込みや感情による判断ミス、長時間作業による集中力の低下が起こりにくい点も特徴です。
そのため、正確性やスピードが求められる業務や、毎日・毎週同じ手順で行う定型業務を生成AIに任せることで、業務全体のパフォーマンス向上が期待できます。

5-2. 人間にしかできないこと

生成AI時代だからこそ、人間にしか担えない役割の重要性も改めて注目されています。
ここでは、生成AIには難しく、人間だからこそ価値を発揮できる領域を整理します。

5-2-1. アイデア創出から最終決断までの責任を伴う仕事

生成AIはアイデア出しや情報整理を支援できますが、目的を定義し、ゼロから企画を構想し、最終的な判断と責任を負うことはできません。
また、倫理的・社会的な影響を踏まえた判断についても、最終的に責任を持てるのは人間だけです。

各工程の情報処理や選択肢の提示は生成AIに任せて、人間は企画の立案や方向性の決定、生成AIの出力内容の検証など、最終的な意思決定を担いましょう。
この役割分担が、生成AI時代の理想的な働き方と言えそうです。

情報処理を生成AIに任せることで、人間は構想力や判断力が求められる業務に集中できるようになり、生成AIでは生み出しにくい独創的なアイデアなどに時間を使えるようになります。

5-2-2. 感情や経験など関係性が生み出すフォロー力

感情の揺れや場の空気を読み取る力は、人間ならではの価値です。
パターン化できないリアクションや、相手との関係性を踏まえた対応は、生成AIをには再現が難しい領域です。

近年の対話型AIは、共感的な言葉を返すこともできますが、それはあくまでもデータやパターンをもとに生成された回答です。
例えば、「上司が肩を叩いて励ましてくれたおかげであきらめかけていたプロジェクトをやり遂げた」といった経験は、生成AIでは代替できません。

人間同士の感情や経験、直接的な触れ合いは、創造力や仕事を成し遂げる力にもつながります。
一見、業務効率化や生産性向上と関係ないように思えるこうした要素も、長期的には成果や生産性を支える重要な原動力となっています。

生成AIの活用で業務効率化を実現して業務の幅を広げよう

生成AIの活用は、テキストの要約や画像の生成といった一つの作業だけでなく、コンテンツ制作や採用など、業務のプロセス全体に組み込まれる段階へと進んでいます。
業務効率化の手段として生成AIを使うことは今後ますます一般化し、「使うかどうか」ではなく「どう使いこなすか」が問われる時代になりそうです。
タスクごとに適した複数の生成AIを組み合わせれば、より正確かつスピーディーに業務を勧めることが可能になります。

生成AIをうまく活用できるようになれば、対応できる業務の幅が広がり、キャリアアップや評価向上につながる可能性もあります。
生成AIを使いこなすために、この記事を参考に、アイデア出しや情報整理といったシンプルな作業から気軽に生成AIを取り入れてみてください。