生成AIでコスト削減を実現！業務プロセス改善の具体例

ChatGPTの台頭から生成AIの導入が急速に進み、企業の業務プロセスを効率化しながらコスト削減を実現する事例が増えています。稟議書作成や広告運用、カスタマーサポートなど、さまざまな業務でAIが活用され、企業の生産性向上に貢献しているのです。

本記事では、生成AIの導入メリットや成功事例、導入ステップ、課題解決策を解説。未来の活用戦略についても見ていきましょう。

生成AIがもたらすコスト削減と業務効率化のメリット

生成AIの進化により、企業の業務プロセスにおけるコスト削減と生産性向上が現実のものとなっています。

従来、人が担っていた作業をAIが自動化し、短時間で高精度なアウトプットを生み出せるようになりました。そのため、人件費や業務時間の削減はもちろん、業務の最適化や新たな価値創出も可能です。

本章では、生成AIが注目される背景、削減できるコスト、そして特に効果を発揮する業務について探っていきましょう。

なぜ今、生成AIが注目されるのか？

近年、AI技術の発展とともに、企業の業務におけるAI活用が加速しています。その背景には、人手不足や労働生産性向上の必要性、そしてDX（デジタルトランスフォーメーション）の推進です。

特に、ChatGPTなどの生成AIは、自然な言語生成能力を持ち、文章作成やデータ分析、顧客対応など幅広い業務に応用可能であることから、多くの企業が導入を検討しています。

生成AI導入で削減できる主なコスト

生成AIを導入することで、以下４つのコスト削減が期待できます。

• 人件費の削減：単純作業やルーチン業務をAIが代行し、従業員は高度な業務に専念可能
• 外注コストの削減：コンテンツ制作やデータ分析などをAIが自動化し、外注依存を軽減
• 教育・研修コストの削減：AIが社内のナレッジベースとして活用され、従業員の学習支援に貢献
• 時間コストの削減：資料作成、議事録作成、カスタマーサポート対応の時間を短縮

どの業務で最も効果を発揮するのか？

生成AIは、特に以下の業務で大きな効果を発揮します。

• 文書作成・議事録作成：報告書や提案書の自動作成、会議の要約をAIが担当
• カスタマーサポート：AIチャットボットによる24時間対応で業務負担を軽減
• マーケティング・広告運用：AIがターゲット分析や広告文生成を行い、効果的なキャンペーンを実施
• データ分析・予測：売上予測や需要分析をAIが行い、意思決定を支援
• 社内ナレッジ管理：AIが社内の情報を統合し、従業員の質問に即座に回答

業務に生成AIを活用することで、コスト削減と生産性向上の両立が可能になるでしょう。

生成AIを活用した業務プロセス改善の成功事例

生成AIの導入により、多くの企業が業務の効率化とコスト削減を実現しています。特に、文書作成や広告運用、データ分析、カスタマーサポートなどの領域では、大幅な時間短縮と業務の最適化が進んでいます。

本章では、具体的な企業事例を紹介し、それぞれの課題をどのように解決したのかを見ていきましょう。

三菱UFJ銀行｜AIによる稟議書類の自動作成で年間264万時間の業務負担を軽減

導入の背景

• 稟議書類の作成に多くの時間がかかり、行員の業務負担が大きかった
• 書類作成の手作業によるミスが発生し、確認作業にも時間を要していた

導入した生成AIの活用方法

• AIが必要な情報を自動で抽出し、テンプレートに沿った稟議書類を作成
• 文章の自動補完機能を活用し、書類作成時間を短縮
• AIによる誤字脱字や記載ミスのチェック機能を導入

導入の成果

• 書類作成のスピードが向上し、年間264万時間の業務負担を削減
• 人的ミスの削減により、審査プロセスがスムーズになった
• 行員がより高度な業務に集中できる環境を整備

サイバーエージェント｜生成AIによる広告運用の自動化で作業時間を30%削減

導入の背景

• デジタル広告の運用調整に多くの時間と人手がかかっていた
• ターゲット設定や広告コピー作成における最適化が課題だった

導入した生成AIの活用方法

• 過去の広告データを分析し、ターゲットに最適なクリエイティブを自動生成
• 配信設定の最適化をAIが提案し、運用作業の負担を軽減
• 広告パフォーマンスをリアルタイムで分析し、効果的な施策を自動提案

導入の成果

• 広告運用の作業時間を約30%削減
• 運用チームが戦略的な施策立案に集中できるようになった
• AIによる最適化により、広告効果の向上を実現

日清食品｜社内AI活用で年間32,591時間の業務工数を削減

導入の背景

• 社内問い合わせ対応に多くの時間が割かれていた
• 社内データの検索や活用に手間がかかっていた

導入した生成AIの活用方法

• 社員向けの対話型AI「NIISIN-GPT」を開発し、業務サポートを自動化
• 社内マニュアルや業務データをAIが学習し、即時回答を提供
• 資料作成や情報検索のプロセスをAIが支援

導入の成果

• 社内問い合わせ対応の負担が軽減され、年間32,591時間の工数を削減
• 情報検索の時間が短縮され、業務のスピードが向上
• 従業員がより生産性の高い業務に集中できるようになった

NEC｜AIが自動で議事録を作成し、会議後の作業時間を50%削減

導入の背景

• 会議後の議事録作成に時間がかかり、担当者の負担が大きかった
• 会議内容の要点を整理する作業に時間を要していた

導入した生成AIの活用方法

• 会議の音声データをリアルタイムで文字起こしし、議事録を自動生成
• AIが重要なポイントを要約し、簡潔な議事録を作成
• 社内での情報共有を円滑にするためのフォーマットを統一

導入の成果

• 会議後の議事録作成作業が大幅に短縮され、時間を50%削減
• 正確で統一された議事録を迅速に作成できるようになった
• 会議後の業務プロセスがスムーズになり、意思決定のスピードが向上

ベネッセホールディングス｜Webサイト制作・運用の効率化でコスト4割削減

導入の背景

• Webサイトの制作・運用に時間がかかり、制作コストも高かった
• デザインやコンテンツ制作の工程が複雑化し、業務効率が低下していた

導入した生成AIの活用方法

• 生成AIを活用したテキスト作成ツールを導入し、ライティング作業を効率化
• AIがデザイン案を提案し、制作フローの見直しを実施

導入の成果

• 制作期間を8週間から3週間に短縮し、作業効率が向上
• Webサイトの運用コストを約40%削減
• デザイン・コンテンツ制作の標準化により、品質を維持しつつ業務を効率化

横須賀市｜ChatGPT導入で年間22,700時間削減

導入の背景

• 行政サービスの問い合わせ対応に膨大な時間と人手が必要だった
• 市職員の業務負担が大きく、効率化が求められていた

導入した生成AIの活用方法

• ChatGPTを市の問い合わせ対応システムに導入し、24時間対応を実現
• 市民向けの情報提供を自動化し、職員の対応負担を軽減
• AIが行政サービスの情報を整理し、迅速な回答を提供

導入の成果

• 問い合わせ対応にかかる業務時間を年間22,700時間削減
• 市職員の業務負担が軽減され、より重要な業務に集中できるようになった
• 市民の利便性が向上し、行政サービスの品質が向上

大和証券｜対話型AIの導入で情報収集・資料作成の効率化

導入の背景

• 社内の情報検索や資料作成に多くの時間がかかっていた
• 英語の情報収集に課題があり、外部委託にコストがかかっていた

導入した生成AIの活用方法

• 社員9,000人を対象に対話型AIを導入し、業務サポートを自動化
• AIが英語の情報を自動翻訳・要約し、資料作成をサポート
• 社内ナレッジベースと連携し、必要な情報を即座に提供

導入の成果

• 情報収集や資料作成の時間が大幅に短縮
• 外部委託コストの削減により、業務の内製化を推進
• 社員の業務効率が向上し、付加価値の高い業務に集中できる環境を整備

リフラックス社｜AIエージェント導入で年間1500万円のコスト削減

導入の背景

• カスタマーサポート業務にかかるコストが高騰していた
• 問い合わせ対応の負担が増え、人員の確保が課題となっていた

導入した生成AIの活用方法

• 生成AIを活用したAIエージェントを導入し、問い合わせ対応を自動化
• AIがFAQデータを学習し、適切な回答を自動生成
• 営業支援AIを活用し、顧客提案の最適化を実施

導入の成果

• カスタマーサポートの対応コストを1件あたり2,000円から1,500円に削減
• 年間で約1500万円のコスト削減を達成
• 営業AIの活用により、成約率が10%向上

中小企業のマーケティング業務｜AI活用でSNSエンゲージメント率15%向上

導入の背景

• マーケティングコンテンツの作成に時間がかかり、リソース不足が課題だった
• 効果的な広告コピーやSNS投稿の作成が属人的になっていた

導入した生成AIの活用方法

• 生成AIを活用し、SNS投稿や広告コピーを自動生成
• 過去のデータをもとに、ターゲットに最適なコンテンツを提案
• AIがA/Bテストを実施し、より効果の高いマーケティング戦略を自動最適化

導入の成果

• コンテンツ制作にかかる時間とコストを約30%削減
• AIによる最適化でSNSのエンゲージメント率が15%向上
• マーケティングチームが戦略的な施策に集中できる環境を整備

生成AI導入のステップと成功のポイント

生成AIを業務に導入する際は、適切なプロセスを踏むことで効果を最大化できます。導入目的を明確にし、試験運用（PoC）を通じて効果を検証しながら、社内での運用体制を整えることが重要です。

本章では、生成AIの導入を成功させるための4つのステップを探っていきましょう。

ステップ① 現状分析と導入目的の明確化

まず、生成AIを導入する目的を明確にし、どの業務で活用すべきかを検討することが重要です。目的が不明確なまま導入すると、期待した効果が得られない可能性があります。

現状分析の進め方

• 業務プロセスの可視化
  • どの作業に時間がかかっているのかを把握
  • 定型的な業務や繰り返しの多い作業を特定
• 課題の洗い出し
  • 業務のどこにボトルネックがあるのかを整理
  • 現場の担当者から意見を収集し、改善点を明確化
• 導入目的の設定
  • 「業務の自動化で○○時間削減」「コストを○○%削減」など、具体的な数値目標を定める
  • KPIを設定し、導入後の効果測定をしやすくする

ステップ② 適切なツール選定とPoC（試験導入）の実施

生成AIにはさまざまなツールがあり、それぞれ機能や得意分野が異なります。導入目的に応じた適切なツールを選定し、小規模な試験運用（PoC）を行うことで、導入リスクを低減できます。

ツール選定のポイント

• 目的に合った機能を備えているか？
  • 文書作成、データ分析、チャットボットなど、業務に適した機能があるかを確認
• 操作性と社内の適用度
  • 現場の担当者が使いやすいUI/UXであるか
  • 既存のシステムとの連携が可能か
• コストと導入のしやすさ
  • 初期投資とランニングコストを比較し、ROI（投資対効果）を考慮する

PoC（試験導入）の進め方

1. 試験対象の業務を決定
   • 小規模な業務で導入し、効果を検証する
2. 実際の業務データを使用し、AIの精度を評価
   • 期待通りのパフォーマンスが出るかを確認
3. 現場のフィードバックを収集し、課題を洗い出す
   • 使いにくい点や改善すべき点を把握し、本格導入に向けた調整を行う

ステップ③ 社内での運用ルール・教育体制の整備

生成AIを有効活用するためには、導入後の運用体制をしっかり整えることが欠かせません。AIを活用する従業員の理解を深め、適切なルールを策定することで、スムーズな運用が可能になります。

社内ルールの策定

• AIの使用範囲と権限を明確にする
  • どの業務でAIを利用し、どこまでの判断を任せるかを定義
  • AIの出力をそのまま使用せず、最終チェックを人が行うルールを設定
• データ管理とセキュリティ対策を徹底する
  • AIに入力するデータの種類やアクセス権限を厳密に管理
  • 情報漏洩や誤情報の拡散を防ぐためのガイドラインを策定

教育・研修の実施

1. 従業員向けの研修を実施し、AIの活用方法を習得
   • AIの基本的な仕組みや活用例を学ぶ機会を提供
2. AIの適切な使い方や注意点を周知
   • AIの限界や誤情報（ハルシネーション）のリスクを理解し、適切な活用を促す
3. 定期的なフォローアップを実施し、活用の定着を図る
   • 導入後の使用状況を確認し、改善点を反映する

ステップ④ 効果測定と継続的な改善

AIを導入したら、それで終わりではありません。定期的に効果測定を行い、必要に応じて改善を加えることで、長期的な成果を最大化できます。

効果測定のポイント

• 導入前に設定したKPIをもとに成果を評価
  • 例：「業務時間の削減率」「コスト削減額」「業務ミスの減少率」など
• 現場のフィードバックを収集し、運用の課題を特定
  • 実際にAIを使っている従業員の意見を反映し、使いやすさを向上
• 追加機能の導入や最適化を検討
  • 他の業務への適用範囲拡大を検討し、全社的な業務効率化を推進

継続的な改善の進め方

1. 定期的に運用状況をチェックし、必要な調整を行う
2. AIのアルゴリズムや設定を最適化し、精度向上を図る
3. 新たな業務プロセスへの展開を検討し、さらなる効率化を目指す

生成AI導入の課題とその解決策

生成AIの導入には多くのメリットがある一方で、情報漏洩のリスクや誤情報（ハルシネーション）、導入コストの問題など、さまざまな課題も存在します。課題に適切に対応しなければ、AIの効果を最大限に引き出すことは難しいでしょう。

本章では、生成AI導入時に企業が直面しやすい課題と、解決するための対策を紹介します。

情報漏洩リスクへの対策（データ管理・セキュリティ強化）

生成AIを活用する際には、企業の機密情報が外部に漏洩するリスクを考慮する必要があります。

特に、クラウドベースのAIツールを利用する場合、外部サーバーにデータを送信することで情報が流出する可能性があるため、適切な対策を講じることが欠かせません。

情報漏洩を防ぐための対策

• データの匿名化・マスキング
  • 社内の機密情報や個人情報がAIに入力される前に、匿名化処理を行う
  • 例：顧客データを使用する場合、氏名や住所を伏せた状態で学習データを作成
• オンプレミス環境での運用
  • 機密性の高い情報を扱う場合は、クラウド環境ではなく社内サーバーでAIを運用
  • 例：金融機関や医療機関では、クラウド利用を制限し、社内ネットワーク内でAIを運用するケースが多い
• アクセス制限と監査ログの管理
  • AIの利用者を限定し、誰がどのデータを使用したのかを記録する
  • 例：従業員のアクセス権限を設定し、必要な部署のみが特定のデータを利用できるようにする

情報漏洩のリスクを最小限に抑えることで、企業は安心して生成AIを活用できる環境を構築できるでしょう。

AIの誤情報（ハルシネーション）を防ぐには？

生成AIは、高度な文章生成が可能である一方で、存在しない情報をもっともらしく作り出す「ハルシネーション」という問題を抱えています。誤った情報を元に意思決定をしてしまうリスクが生じるため、適切な対策が必要です。

ハルシネーションを防ぐための対策

• AIの出力を常に人間がチェック
  • AIの回答をそのまま使用せず、専門知識を持つ担当者が内容を精査
  • 例：法律事務所では、AIが作成した契約書の草案を必ず弁護士が確認し、誤った条項が含まれていないかチェックする
• 「グラウンディング」技術の活用
  • AIが特定の信頼できるデータソースのみに基づいて回答するよう設定
  • 例：医療機関では、AIが提供する診断サポートの根拠として、政府機関や学術論文のデータのみを使用するよう制限
• リアルタイムでのフィードバック機能を導入
  • ユーザーがAIの出力に対して正誤判定を行い、継続的に精度を向上
  • 例：カスタマーサポートAIでは、ユーザーが「この回答は正しい」「誤っている」と評価できる機能を実装し、AIの学習に反映させる

誤情報を防ぐことで、生成AIの信頼性を向上させ、安心して業務に活用できる環境を整えられるでしょう。

初期導入コストを抑える方法

生成AIの導入には、ツールの購入費用やカスタマイズ費用、運用コストなどがかかります。特に中小企業では、コスト負担が導入の大きな障壁となるため、初期費用を抑える工夫が求められます。

コストを抑えるための工夫

• 補助金・助成金の活用
  • 国や自治体が提供するIT導入補助金やDX推進補助金を活用し、導入費用を削減
  • 例：「IT導入補助金」を活用すれば、生成AIの導入費用の一部を補助金で賄うことができる
• オープンソースのAIツールを活用
  • 高額な商用AIツールではなく、無料で利用できるオープンソースのAIを活用する
  • 例：「GPT-4」ではなく「Llama 2」などのオープンソースLLMを活用し、カスタマイズする企業が増えている
• スモールスタートで段階的に導入
  • いきなり全社導入するのではなく、特定の部署や業務で小規模に試験運用し、効果を確認してから拡大
  • 例：マーケティング部門でAIを使った広告文の作成を試験的に導入し、効果が確認できたら営業部門やカスタマーサポートにも適用

コストを抑えながらも効果的にAIを導入することで、企業は負担を減らしつつ業務の効率化を実現できるでしょう。

未来を見据えた生成AIの活用戦略

生成AIは、単なる業務効率化ツールにとどまらず、企業のDXを加速し、競争力を強化する鍵となる技術です。今後、AIは単なる補助ツールではなく、業務プロセスの中心的な役割を担うでしょう。

本章では、AIエージェントを活用した全社的なDX推進の可能性と、特に中小企業が無理なく導入できる「スモールスタート戦略」について解説します。

AIエージェントによる全社DX推進の可能性

生成AIの進化により、AIが単なる「サポートツール」ではなく、業務プロセスの一部として積極的に判断を行う「AIエージェント」へと進化しつつあります。AIエージェントを導入することで、部門ごとの業務最適化にとどまらず、全社的なDX推進が可能になるでしょう。

AIエージェントの活用事例

• カスタマーサポートの高度化
  • 顧客からの問い合わせに対して、AIが文脈を理解し、適切な対応を自動生成
  • 例：保険業界では、AIが契約内容に基づいて最適な提案を行い、顧客対応の品質を向上
• 社内ナレッジマネジメントの強化
  • AIが社内の情報を整理し、従業員が必要な情報に素早くアクセスできる環境を構築
  • 例：製造業では、過去の設計データや技術資料をAIが検索・整理し、エンジニアの業務効率を向上
• 業務プロセスの自律的な最適化
  • AIが業務データを分析し、ボトルネックを特定して業務フローの改善提案を行う
  • 例：プロジェクト管理では、AIがタスクの進捗を分析し、リスクのあるプロジェクトを事前に警告

全社DX推進に向けたポイント

1. 業務ごとに最適なAIエージェントの役割を定義する
2. 部門横断的にデータを連携し、AIが組織全体のナレッジを活用できる環境を構築する
3. AIエージェントの判断基準を明確にし、人との適切な役割分担を設計する

全社的なDXを推進するには、個々の業務効率化にとどまらず、AIエージェントを組織の基盤に組み込む視点が求められます。

中小企業でも使える「スモールスタート戦略」

中小企業が生成AIを導入する際、いきなり大規模なシステムを導入するのではなく、小規模な範囲で試験運用しながら段階的に拡大する「スモールスタート戦略」が有効です。

スモールスタートの進め方

1. 業務の中でAIが効果を発揮しやすい分野を特定する
   • 例：受発注管理、在庫管理、定型業務の自動化など
2. 小規模なPoC（概念実証）を実施する
   • まずは1つの業務に絞り、AIの導入効果を測定
3. 成功事例をもとに導入範囲を拡大する
   • 効果が確認できた業務から、別の業務へと順次展開

スモールスタートの成功事例

• 製造業の品質管理
  • AIを活用した画像解析により、製品の欠陥を自動検出
  • 限られた工程で試験導入し、精度が向上した後に全ラインへ展開
• 中小企業のマーケティング業務
  • AIによるデータ分析を活用し、広告運用の最適化を実施
  • 最初は1つの広告媒体に限定し、効果が出たら他の媒体にも展開
• 営業支援の強化
  • AIを活用した顧客データ分析により、営業アプローチの最適化を実施
  • 最初は一部の顧客層を対象にテストし、成果を見ながら適用範囲を拡大

スモールスタートを成功させるポイント

• 導入目的を明確にし、測定可能なKPIを設定する
• 試験導入の結果を社内で共有し、従業員の理解と協力を得る
• 初期コストを抑えつつ、必要に応じて拡張できる設計を意識する

中小企業でも、スモールスタート戦略を活用することで、リスクを抑えながら効果的にAIを導入し、業務の効率化と競争力向上を実現できます。

まとめ｜生成AIの導入で業務プロセスを革新し、コスト削減を実現しよう

生成AIは、業務の効率化やコスト削減を実現する強力なツールです。本記事では、実際にAIを活用して成果を上げている企業の事例を紹介し、導入のステップや課題解決策について解説しました。

企業の規模や業種を問わず、適切に設計されたAIシステムを導入することで、業務の最適化や新たな価値創出が可能になります。しかし、AIの導入には、業務の特性や社内の文化に適したシステムの設計が欠かせません。

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