ビジネスで特によく使われている生成AIの活用例は何ですか？
業務で最も多い用途は、下書き、要約、読み手に合わせた書き換え、文書からの事実の構造化抽出、内容の平易な説明といった言語処理です。英国政府のAI導入調査では、すでにAIを利用している企業の85%が自然言語処理と文章生成を利用していると回答しており、他の種類のAIを大きく上回りました。また、AIを利用中または利用予定の業務分野は、マーケティングと管理業務がそれぞれ72%、ITが64%で上位でした。これらは、2025年初めに英国の3,500社を対象に行った調査での自己申告による数値です。
これは、多くのチームが実務で経験することと一致しています。生成AIアシスタントが最も力を発揮するのは、元になる資料があり、良い成果物の条件を理解している人がいる場合です。最も苦手とするのは、ツールが持っていない事実、特定の顧客や同僚についての判断、あるいは誰も確認しない正確さに依存する業務です。
適切な活用例と不適切な活用例は、どうすれば見分けられますか？
最初の活用例として適切なものは、4つの条件を満たします。頻繁に繰り返すこと、もとになる資料があること、確認担当者が決まっていること、そして誤りによる被害が出る前に発見できることです。1つ満たさない業務でも、チームに確認の習慣がついた後なら、取り組む価値がある場合があります。2つ満たさない業務は、通常、最初の取り組みには適していません。
承認前に、候補となる各業務を検証基準に照らして確認します。'今週のサポート問い合わせを、月曜の会議用にテーマ別に要約してください'は、4つの基準をすべて満たします。'顧客からの法的な苦情に対する当社の回答を書いてください'は、適格な担当者が確認しない限り3番目と4番目の基準を満たさないため、最初に取り組む課題には適していません。
繰り返されますか？
毎週または毎日行う作業なら、適切なプロンプトとチェックリストを作る手間に見合います。一度きりの作業では、そうなることはほとんどありません。
参照できる資料はありますか？
仕様書、議事録、方針文書、データ表があれば、アシスタントはそこにある事実をもとに作業できます。そのため、事実を作り上げていないかではなく、事実をどう使っているかを確認できます。
誰かが確認できますか？
確認担当者と、その人が確認する内容を明確にします。出力が正しいかどうかをチームの誰も判断できない場合、その業務でAIを使う準備はまだできていません。
間違っていた場合はどうなりますか？
誤りを社内で発見できる作業を優先します。顧客、規制当局、採用候補者に送るものは、より厳密な確認が必要です。
チームごとに役立つ生成AIの活用例は何ですか？
どの職種にも、この判定基準によく合う作業がいくつかあります。表には、着手候補と、それぞれに伴う確認事項を示しています。編集上の判断でまとめた出発点となる一覧であり、順位付けではありません。実際の取り組み方はチームごとに異なります。職種別ガイドでは、各職種をより詳しく取り上げています。
| チーム | 最初に試すのに適した活用例 | 併せて行う確認 |
|---|---|---|
| マーケティング | 制作要件からの初稿作成、別の発信媒体に合わせた文章の書き換え、キャンペーンへの反応の要約 | すべての主張が依頼内容または承認済みの情報源と一致しています。ブランドの語り口も確認済みです |
| 営業 | 顧客企業の調査要約、通話メモの整理、フォローアップメールの下書き | 顧客企業に関する事実をCRMと照合し、約束や価格を捏造していません |
| カスタマーサポート | ナレッジベースに基づく返信の下書き、引き継ぎ用の問い合わせ要約、文体の調整 | 規程に関する記述が最新のナレッジベースと一致していること。送信するのはツールではなく担当者であること |
| 業務運営 | メモからSOPを作成する、仕入先の資料を要約する、会議の対応事項を整理する | 作成者以外の人が手順を検証し、契約上の論点は原文で確認しています |
| 人事・従業員対応 | 平易な言葉による社内規程の要約、求人広告の下書き、入社時の受け入れチェックリスト | 個人に関する判断には使用せず、表現の公平性を確認済み |
| 財務 | 提示された表の差異の説明、分析コメントの下書き、数式の作成・理解の支援 | すべての数値を再計算しています。原因はデータで裏付けられる場合にのみ記載しています |
職種とのつながりを確認してみませんか？
計画中のチーム向けトライアルを見る ↗中小企業に適したAIの活用方法は何ですか？
小規模企業で特に役立つのは、不在の担当者の役割を補う使い方です。たとえば、下書きの作成、文書の要約、丁寧な説明です。マーケティング担当者がいない5人の会社なら、経営者のメモからニュースレターの下書きを作れます。業務管理の担当者がいない会社なら、経営者の音声メモを、新入社員向けの業務手順書にまとめられます。
社外向けのものは、他の人が確認できることを実証するまで、経営者が確認担当を続けてください。中小企業向けAI活用ガイドには、7人の会社での1か月の実践例を掲載しており、AIを使わないと決めた業務も紹介しています。
対象範囲を適切に絞った活用事例とは、具体的にどのようなものですか？
架空の従業員45人の貨物輸送手配会社ハルデン・ロジスティクスは、顧客対応にAIを使いたいと考えています。当初の案である「顧客のメールにAIが返信する」は、2つの確認基準を満たしません。送信前に誰も返信を確認せず、誤った配送の約束が直接的な損失につながるためです。チームは対象範囲を見直し、「配送状況と標準の文面を基に返信の下書きを作成し、担当者が編集して送信する」とします。
最初の指示は「荷物がどこにあるか尋ねているお客様に返信してください」です。これでは、丁寧な返信の中に「2〜3営業日以内に届く見込みです」という、誰も約束していない内容が入ります。修正した指示には、配送状況の記載、遅延時に使う承認済みの三種類の定型文、そして「配送状況に記載がない限り、到着日を伝えないこと。記載がない場合は、本日中に状況をお知らせすると伝えること」というルールを加えます。担当者の確認項目は二つです。すべての日付と約束が配送状況の記載にあるか、そして、このお客様に適した文体かを確認します。二週間後、チームはこの用途を継続し、苦情対応を上司に引き継ぐ前に長いメールのやり取りを要約するという、二つ目の用途を追加します。
企業が避けるべき、または導入を見送るべき用途は何ですか？
出力が人に関する判断を下す、またはその判断を強く左右する場合、確認せずに送信される場合、あるいはその情報を頼りにする人に事実として提示される場合は、利用を見送ります。例として、応募者の選考、懲戒通知の下書き、規制対象の助言を顧客に行うこと、チームが元の資料を開いて確認していない統計や引用の公開などがあります。NISTの生成AIプロファイルは、生成AIに特有のリスクとして、事実に基づかない情報の生成や有害な偏りなどを挙げています。この2つが特に問題になるのは、まさにこうした場面です。
適切な管理体制、専門ツール、場合によっては法律の専門家による助言があれば、これらの一部は妥当な使い方になる可能性があります。ただし、汎用AIアシスタントを使い始める際の作業には適していません。また、このページは一般的な情報を提供するものであり、法的助言ではありません。
AIの活用例を日常業務に取り入れるにはどうすればよいですか？
活用事例が日常業務に定着するには、文書化したプロンプト、明確に指定された確認担当者、チェックリスト、そして毎週の業務の中で実施する時間が必要です。それがなければ、熱心な1人が時々実演するだけで終わります。AIワークフローのガイドでは、ほかの人も引き継げるように、これらをどう文書化するかを説明しています。
習慣として定着させるには、自分の業務で練習することも必要です。Tosheo.aiは、職種ごとの短いレッスンの最後に実際のAIツールを使う実践課題に取り組み、公開された採点基準に沿って評価を受けられるようにすることを目指しています。現在は開発前の段階で、予定している料金は料金ページに掲載しています。
出典と対象範囲
DSIT、AI導入に関する調査報告書（実地調査：February to May 2025）、January 2026公表 ↗