【2026年】AIで業務効率化する方法とは？成功事例8選とおすすめツール

                                                                                                                                                                                  2026.02.13-          

近年では、少子高齢化による労働人口の減少から、企業の生産性向上に向けた取り組みが急務となっています。その解決策として注目されているのが「AI（人工知能）」の活用です。
生成AIの登場により、従来の単純作業だけでなく、企画や提案などの創造的な業務も効率化が可能になりました。
さらに近年は生成AIに加え、AIとRPA（Robotic Process Automation）を組み合わせて業務を自動完結させる「AIエージェント」も登場しており、業務効率化の選択肢は広がっています。
しかし、AIによる業務効率化が重要だと理解していても「具体的に何から始めればいいのか分からない」とお悩みの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIで業務効率化できる具体的な業務や成功事例、おすすめのツール、導入時の注意点を解説します。
自社に最適なAI活用法を見つけるための参考にしてください。

目次

• AIで業務効率化できること・得意な分野
• 【業界・職種別】AIによる業務効率化の活用・成功事例8選
• 業務効率化におすすめ代表的なAIツール・サービス
• AIとRPAの違いと組み合わせによる相乗効果
• AI導入で業務効率化を進める4つのステップ
• AI活用におけるリスクと対策
• まとめ

AIで業務効率化できること・得意な分野

AIはあらゆる業務を効率化できるわけではありません。
AIが得意とする領域を理解し、適切な業務に適用する必要があります。

本章では、導入初期でも取り入れやすく効果が出やすい「文章・資料作成」「データ分析」「問い合わせ対応」の3つの分野について解説します。

文章作成・要約・翻訳の自動化（生成AI）

生成AIは、メールの文面作成、議事録の要約、多言語翻訳などを短時間で処理する性能が高いです。
たとえば、長文のレポートを数行に要約したり、箇条書きのメモからビジネスメールを作成したりする作業は、AIが得意とする領域です。

これにより、人間は最終確認や修正のみを行えばよく、作業時間を大幅に短縮できます。
社員がコア業務に専念できるため、企業の生産性向上のきっかけになるでしょう。

文章間違いや翻訳間違いといった、ヒューマンエラーの減少にも大きく貢献してくれます。

データ分析・予測業務のサポート（需要予測・在庫最適化）

膨大なデータの集計や分析もAIによって効率化できます。
今までデータを確認し、売上データの傾向分析や、需要予測などを担当者が行っていたところ、AIに実施してもらえば、ミスなく的確に情報を整理してくれます。

また、人間では気づきにくい法則性を発見できる場合もあるため、今までとは違う視点からデータがまとめられるでしょう。
さらに、ExcelやGoogle スプレッドシートの関数入力やマクロ作成をAIにサポートさせれば、専門知識がない担当者でも高度なデータ処理が可能です。

需要予測や在庫最適化、不良検知などの「予測AI」も、業務効率化に直結しやすい分野です。経験に頼りがちな判断をデータで補助できるため、作業時間の短縮に加えて、判断のばらつきを抑制することにもつながります。

問い合わせ対応（AIチャットボット）

顧客からの問い合わせ対応は、状況によっては時間がかかり、対応できる時間帯も限られています。しかし、AIチャットボットを利用すれば、24時間いつでも顧客への問い合わせに対応でき、適切な対処を速やかに返答してくれます。

実際、社内ヘルプデスクや顧客からの問い合わせ対応にAIチャットボットを導入する企業は増えています。導入により、問い合わせの一次対応を自動化し、担当者が対応すべき案件を絞り込めるようになったことで、対応工数の削減や運用コストの最適化につながったケースもあります。

よくある質問（FAQ）への回答をAIで自動化させれば、担当者の負担を軽減するだけでなく、顧客満足度の向上と業務効率化の両立も期待できます。

【業界・職種別】AIによる業務効率化の活用・成功事例8選

AIをどのように自社の業務へ組み込むべきか、その具体的なヒントは先行して成果を上げている他社の取り組みの中にあります。
特に導入初期段階では、具体的なユースケースを知ることで、自社での適用範囲の特定や導入効果の試算がしやすくなるだけでなく、社内稟議やガイドライン策定の強力な根拠となります。

本章では、AIをどのように業務に組み込むべきか、先行して成果を上げている企業の代表的な事例をまとめました。
各事例の背景や得られた成果を、自社の課題解決の参考にしてください。

1. 製造業：材料選定をAIで自動化

包装資材を手掛ける企業は、製造現場の設計業務を効率化するため、材料選定を自動化できるAIツールを導入しています。
製造業において、多様な材料から最適な組み合わせを探るプロセスは熟練者の経験に依存しがちですが、同社では実験や解析のプロセスを数値化し、AIに学習させることで専門知識がなくてもデータ入力だけで最適な解を導き出せる環境を整備しています。
結果として、効率化と同時に「技術承継」の観点でも効果が期待できる取り組みです。

2. 金融業：顧客対応をチャットボットで強化

ある地方銀行では、数年前からAI対話エンジンを導入し、チャットボットでの顧客対応の効率化を進めています。
問い合わせ内容を分析したうえで、特に利用頻度の高い手続きやローン関連などのFAQを充実させ、オンライン上で自己解決できる導線を整備しました。
これにより、利用者の利便性向上と、行員の電話対応負担の軽減を両立した事例として知られています。

3. 情報通信業：文書分類作業を自動化

ある通信関連企業では、申込書の確認や担当部署への振り分けという、手作業による「情報の交通整理」がボトルネックとなっていました。
そこで自然言語処理を活用し、書類内容の重要情報を抽出して分類・優先度付けし、担当先を自動判定する仕組みを構築。
作業の抜け漏れを抑えつつ、処理スピードの向上につなげています。

4. 自治体・官公庁：AI検索サービスの導入で調査業務を軽減

自治体の業務では、戸籍事務などで膨大な紙資料や専門書籍の確認が必要になるケースがあります。
そこで、必要な情報を横断的に検索できるAI検索サービスを活用し、調査業務の負担を軽減した事例もあります。
資料探索にかかる時間を短縮できることで、職員が住民対応など付加価値の高い業務へ時間を振り向けやすくなる点がメリットです。

5. 小売・サービス業：自動システムの導入で商品発注作業の工数削減

大手コンビニチェーンでは、過去の販売データや天候・イベントなどの要素をAIで分析し、発注量の算出を支援する仕組みを運用しています。
店舗スタッフが日々行う発注作業の負担を軽減し、欠品や過剰在庫の抑制にもつながる取り組みです。人手不足への対応としても注目されています。

6. 物流業：自動走行ロボットで作業の効率化

大手EC企業では、AIを搭載した自動走行ロボットを物流現場に導入し、倉庫内の搬送作業を効率化しています。
棚を作業員のいる場所まで運ぶ仕組みにより、作業員が広い倉庫を歩き回る必要がありません。
その結果、ピッキングや棚入れなどの作業をスムーズに進めやすくなります。人手不足が深刻な物流業界において効果が期待される事例です。

7. 営業・マーケティング：CRMとAIで営業プロセスをデータ化・標準化

営業活動が個人の経験や勘に依存し、成果にバラつきが出る「属人化」を課題としていた企業では、AIとデータの活用によって改善を図っています。
まず、顧客情報や商談履歴をCRM（顧客管理システム）へ集約し、入力・更新ルールを整備。その蓄積データをもとにAIが「今、優先的に接触すべき顧客」の抽出や、提案メールの下書き作成を支援する仕組みを運用しています。担当者は内容確認と改善に集中しやすくなり、チームとして成果を再現しやすい体制づくりにつなげています。

8. 人材サービス業：求人原稿作成を「AI×RPA」で自動化（年間約4,800時間削減見込み）

ヒューマンリソシアでは、月4,000件規模で発生する求人広告文の作成業務に、AIエージェント基盤サービス「つなぎAI Powered by Dify」を導入しました。求人媒体ごとに記載項目や内容が異なり作業量が膨大で、一部RPAによる自動化は行っていたものの、従来は1件あたり約20分、年間約16,000時間を要していたことが課題でした。

そこで、ペルソナ設定からテキスト生成までをAIで一貫して対応し、あわせて定型作業工程にはRPA「WinActor」を組み合わせて、一連のプロセスを自動化。担当者の経験やスキルに依存しがちだった原稿品質のばらつきを抑えつつ、作業時間を約3割短縮し、年間約4,800時間の削減効果を見込んでいます。

※出典：ヒューマンリソシア株式会社 ニュースリリース（2026年1月15日）
（https://corporate.resocia.jp/info/news/20260115_dx_tsunagiai_case）

つなぎAIについて、詳細を知りたい方は、以下のサイトをご覧ください。
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本章では、多様な成功事例をご紹介しましたが、これらに共通しているのは「AIを導入すること」自体が目的ではなく、「現場の課題を解決するために、最適な手段を選んでいる」という点です。

多くの選択肢がある中で、自社にフィットしないツールを選んでしまうと、かえって入力の手間が増えたり、既存のRPAやシステムとの連携に苦労したりといった、新たな課題を生みかねません。
まずは「自社のどこを、どう変えたいか」という軸をぶらさずに、ツールごとの特性を正しく理解することが、DX成功への第一歩となります。

そこで次章では、導入の判断材料となる代表的なAIツールの機能とコスト感を、比較しやすい形でご紹介します。

業務効率化におすすめ代表的なAIツール・サービス

業務効率化の「武器」となるツール選びにおいて、最も重要なのは「自社のITインフラ」および「現場の業務フロー」との相性を見極めることです。
いくら世間で評判の高い高性能なAIであっても、普段使い慣れたソフトと連携できなければ、かえって現場の負担を増やしかねません。

本章では、導入初期でも取り入れやすく、文章作成・資料作成・情報整理など幅広い業務に活用されやすい代表的なAIツールを4つご紹介します。
まずは既存のオフィス環境に組み込めるものから検討すると、現場への定着や運用ルールの整備も進めやすいでしょう。
それぞれのツールの強みや、気になるコスト感（目安）を表にまとめましたので、自社の導入環境と照らし合わせながら検討の材料にしてください。

ChatGPT（OpenAI）：アイデア出しから実務までこなす「万能の相談役」

ChatGPTは、自然な日本語での対話能力において世界トップクラスの精度を誇る、対話型AIの先駆けです。
特定のアプリに縛られず、ブラウザやスマホから手軽に利用でき、アイデア出し、翻訳、要約、プログラミングコードの生成など、あらゆる用途に柔軟に対応できる「万能型」のツールです。

主な活用メリット

• 文章作成・リライトの圧倒的な速さ：報告書やメール、社内マニュアルの下書きを数秒で作成。

• 属人化の防止：議事録の要約やFAQの作成を自動化し、特定個人に依存しがちなナレッジを共有可能な形に整えることが可能。

• 専門知識の補助：法務・マーケティング・ITなど、幅広い分野の基礎知識を即座に参照でき、リサーチ時間を短縮。

このような企業・担当者におすすめ

• 少人数体制で、一人で多岐にわたる事務・企画業務を回している方。

• 特定のITインフラ（MicrosoftやGoogle）に依存しすぎず、自由にAIを使いたいチーム。

「ChatGPT Enterprise」や「ChatGPT Business」といった法人向けプランでは、セキュリティや管理機能が強化されています。
費用については、下記表を参考にしてください。

※為替レート 1ドル＝150円と仮定して算出しています。 
※決済時のレートにより、実際の支払額は変動します。

Microsoft Copilot（Microsoft）：Officeアプリを劇的に進化させる「副操縦士」

Microsoft 365 をメインツールとして利用している企業にとって、最も親和性が高いのがMicrosoft Copilotです。

Word、Excel、PowerPoint、Teamsといった、日常業務で欠かせないアプリの中にAIが「副操縦士」として同乗しているイメージで、アプリ間のデータをまたいだ高度な自動化を実現します。

主な活用メリット

• スライド作成の自動化：指示するだけで文書の下書き作成、要約、表現修正、構成案の生成が可能

• Excel業務の高度化・時短：データ分析、関数作成、グラフ提案、要点整理を自然文で指示でき、分析スキルの差を補える

• Outlookのメール対応を効率化：メール文の作成、要約、返信案の生成により、対応時間を短縮できる

• Teamsでの情報整理・共有がスムーズ：会議内容の要約、決定事項の整理、タスク抽出を自動化し、会議後の作業負担を軽減できる

このような企業・担当者におすすめ

• すでにMicrosoft 365を導入しており、ExcelやTeamsでの作業時間が長いバックオフィス部門。

• 会議が多く、議事録作成や資料の体裁整えに追われている管理職の方。

会議の議事録作成やスライド作成の補助など、普段のオフィス業務に直結した効率化が実現できます。
費用については、下記表を参考にしてください。

※本表では法人向けの Microsoft 365 Copilot プランのみを掲載しています。
※個人向けプランの料金や内容、および Copilot Studio の最新の料金体系は公式サイトをご確認ください（料金体系は変更される場合があります）。
※出典：Microsoft（https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365-copilot/pricing/）

Gemini（Google）：Googleエコシステムと最新情報を活かす「情報通」

Geminiは、Googleが提供する最新の生成AIで、Google Workspace（Gmail、Google ドキュメント等）との強力な連携が最大の強みです。また、Google検索と連動しているため、常に最新のニュースや市場動向を反映した回答を得ることに長けています。

主な活用メリット

• Google Workspaceと高い親和性：Gmail・Google ドキュメント・Google スプレッドシート・Google スライド・Google Meetと連携し、日常業務を中断せずに効率化できる

• 会議・コミュニケーションの効率化：Google Meetでの議事要約、決定事項整理、アクション抽出により、会議後の対応をスムーズにできる。

• 多言語処理とクリエイティブ：高度な翻訳能力に加え、画像生成などのクリエイティブな提案にも対応。

• 最新情報の取得に強い：検索エンジンと直結しているため、市場調査やトレンド情報の収集において、鮮度の高い回答が期待できる。

このような企業・担当者におすすめ

• Google Workspaceを全社導入しており、共有・共同編集を頻繁に行う企業。

• 常に最新の市場ニュースや外部情報のチェックが欠かせない営業・企画担当者。

費用については、下記表を参考にしてください。

※Google Workspaceの費用は年払いにした場合の金額となります。

Notion AI（Notion）社内の知識を構造化して資産に変える「ナレッジ管理の司令塔」

Notion AIは、ドキュメント管理やタスク管理を集約できる「Notion」内に搭載されたAIです。
単なる文章生成にとどまらず、社内に蓄積された膨大なWikiやメモの中から必要な情報を探し出したり、バラバラの情報を整理して「次に何をすべきか」を提示したりする能力に優れています。

主な活用メリット

• ナレッジの一元管理：ドキュメント・タスク・データベースをNotion上に集約し、そのままAIで要約・生成・整理ができる

• 情報整理の自動化：散乱したメモを整理してToDoリスト化したり、長文のプロジェクト進捗を要約したりする作業が得意です。

• 業務の標準化：個人が持つノウハウ（暗黙知）を構造化し、チーム全体の資産へと変換します。

このような企業・担当者におすすめ

• 情報が複数のツールに散在しており、情報の検索に時間がかかっているチーム。

• プロジェクト管理とドキュメント管理を一つの画面で完結させたいプロジェクトマネージャー。

情報共有とナレッジ管理の効率化に最適なツールで、社内コミュニケーションを円滑にしてくれるのが、魅力です。
Notion AIの費用については、下記表を参考にしてください。

※ご紹介した各ツールの費用は、2026年1月時点の公式サイトの情報をもとに記載しています。

本章では、業務効率化に活用される代表的なAIツールについて、特徴や費用の目安を整理しました。
AI ツールは、機能や価格だけで優劣を判断するのではなく、自社の業務内容や既存のIT環境、運用体制とどの程度フィットするかを見極めることがポイントです。

また、同じツールであっても、個人向け・法人向け・企業規模によって提供形態や費用体系が異なるケースも少なくありません。導入を検討する際には、実際の利用シーンや対象ユーザーを想定しながら、無理のない形で活用できるプランを選択することが、継続的な業務効率化につながります。

AIとRPA：役割の違いと相乗効果

最新のAIツールを活用すれば文章作成やデータ分析は劇的に効率化されますが、その結果をより「社内システムへ入力する」「特定のフォルダへ仕分ける」といったパソコン上の実務操作まで、効率的に完結させるには、RPA（Robotic Process Automation）の力が欠かせません。
AIが「判断」を行い、RPAが「実行」を担うという、役割を適切に組み合わせることで、単体では難しかった「一連の業務プロセスの完全自動化」が現実のものとなります。

本章では、AIとRPAの決定的な違いを整理し、両者を共存させることで生まれる相乗効果について詳しく解説します。

AIとRPAの役割の違い

AIとRPAは似ているようで、得意分野が異なります。
まず、AIは「考える・判断する・生成する」ことが得意で、非定型業務に向いています。一方、RPAは「決まったルール通りに作業する」ことが得意で、定型業務の自動化に向いているのが特徴です。

たとえば、手書き文字を読み取ってデータ化するのは「AI（AI-OCR）」の役割、そのデータを基幹システムに入力するのは「RPA」の役割といった使い分けができます。

2つの得意分野をそれぞれ分けて施策を行えば、業務効率化が円滑に進められるでしょう。

組み合わせで実現する「ハイパーオートメーション」

AIの「判断力」（脳）とRPAの「実行力」（手）を連携させることで、これまで人間が介在せざるを得なかった複雑な工程も、一気通貫で自動化できるようになります。これを「ハイパーオートメーション（高度な自動化）」と呼び、次世代の業務効率化における世界的なトレンドとなっています。

具体的な活用シーンとしては、「受信したメールの内容をAIが解析・分類し、RPAが必要な担当者に転送する」
「AIが作成したレポートをRPAが指定のフォルダに保存し関係者に通知する」といった運用が挙げられます。

AIエージェントの登場

さらに最近では、AIとRPAを連携させて業務を自動完結させる「AIエージェント」も登場しています。
AIエージェントは、「人の曖昧な指示でも汲み取り、ツールを横断してタスクの実行が可能なアプリのようなもの」です。
RPAが指示通りのみ動く部分的な活用に対して、AIエージェントは、指示の意図に沿って動くことができ、「全体最適な活用」が可能です。
ヒューマンリソシアがおすすめしているAIエージェント「つなぎAI Powered by Dify」は、専門知識不要で現場主導かつ、セキュアに高度な自動化を実現できるプラットフォームです。必要なブロックを置いて、線で繋げていくだけで、業務のフローを誰でも簡単に実現できます。

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このように「脳」と「手」をつなぐ仕組みを構築することで、現場の負担は最小限に抑えられ、社員はよりクリエイティブな「人にしかできない業務」に専念できるようになります。

AIとRPAの違いについて、もっと詳しく知りたい方はこちらもご覧ください。

【関連記事】RPAとAIの違いとは？メリットや組み合わせによる活用事例を解説

AI導入で業務効率化を進める4つのステップ

AIツールの導入を単なる一過性のブームに終わらせず、現場に深く定着させて着実な成果を上げるためには、事前の綿密な計画と段階的なプロセスが不可欠です。

焦って全社的な導入を急ぐのではなく、課題の抽出からルールの策定までを丁寧に進めることで、導入初期の失敗リスクを最小限に抑え、社内の合意形成もスムーズになります。
特に製造業などの現場主導での導入においては、小さな成功体験を積み重ねることがポイントです。

本章では、これからAI活用を本格化させたい担当者が、まず意識すべき4つの重要ステップを解説します。
これからAI導入を検討している人は、以下のステップを意識してみましょう。

STEP1：業務の棚卸しと課題の明確化

まずは社内の各部署でどのような業務が行われているかを洗い出し「どの作業に時間がかかっているか」「どこでヒューマンエラーが発生しやすいか」を客観的に可視化します。
課題を抽出する際は、単に「AIを使いたい」という手段から入るのではなく、「月間50時間かかっているレポート作成を半分にする」といった定量的な目標を設定することが重要です。
その上で、その課題がAIの「判断・生成能力」で解決すべきものか、RPAの「定型処理能力」が適しているのかを厳密に切り分けていきます。

STEP2：適切なツールの選定

次に、課題解決に適したAIツールを選定します。汎用性の高いChatGPTのようなAIで十分なのか、あるいは特定の業務に特化した専用システムが必要なのかを、コストと機能のバランスから検討します。

また、BtoB利用においては、既存のITインフラ（Microsoft 365やGoogle Workspaceなど）との親和性や、自社のセキュリティ基準を満たしているか、日本語によるサポート体制は整っているかといった点も、長期的な運用を見据えた重要な選定基準となります。

STEP3：スモールスタートでの検証（PoC）

ツールを選定した後は、いきなり全社に展開するのではなく、まずは特定の部署やプロジェクトで試験的に「スモールスタート」で導入します。実際に使ってみて効果を測定し、想定通りに動くか、現場の操作感に問題はないかを検証します。
この段階で運用のルール化や簡易的なガイドラインの整備を並行して行うことで、将来的な全社展開時の混乱を防ぐことができます。
小さな「成功事例」を社内で作ることは、経営層への報告においても強力な武器となります。

STEP4：社内教育とガイドラインの周知

最後に、AIを安全かつ効果的に使いこなすためのリテラシー教育を実施します。
AIは指示文（プロンプト）の書き方一つで回答の質が大きく変わるため、具体的なテクニックを共有するワークショップなどは非常に有効です。
同時に、情報漏洩防止のためのガイドラインを策定し、全社員に周知徹底します。
技術は日々進化するため、定期的に運用の見直しや成功事例の共有会を行うことで、組織全体の「AI活用力」を継続的に底上げしていくことが大切です。

AI活用におけるリスクと対策

業務効率化が図れるAIですが、便利である反面、リスクも存在します。
企業利用においては情報セキュリティや権利侵害など、特有のリスクについても正しく理解し、事前に対策を講じておく必要があります。
特に設計データや顧客の個人情報を扱う場合、万が一の事故が企業の信頼を大きく損なう可能性も否定できません。

本章では、導入担当者が必ず知っておくべき3つの主要なリスクと、それらを回避して安全な運用を継続するための具体的な対策について、実務的な視点から解説します。

情報漏洩・セキュリティリスク

生成AIを利用する際、最も警戒すべきは「入力したデータがAIの学習に利用され、外部に流出してしまう」リスクです。
個人情報や自社の機密情報を不用意に入力すると、他者の回答として引用されてしまう可能性があります。
この対策としては、入力データが学習に利用されない「オプトアウト（学習拒否）」設定を確実に有効にすることや、より堅牢なセキュリティ機能が備わった「法人向け有料プラン」を契約するなどの方法が有効です。
また、「個人情報は入力しない」といった利用ルールを明文化し、社員に徹底させる運用体制の構築も不可欠です。

プランによっては、セキュリティ性が高いツールがあるので、それぞれの特徴を理解したうえで選定していきましょう。

ハルシネーション（情報の誤り）

AIは、もっともらしい表現で事実とは異なる回答を生成することがあり、これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。AIが生成した情報をそのまま顧客向けの資料や公的な報告書に使用すると、重大な誤解を招く恐れがあります。
対策として、「AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間が一次情報を確認する（ファクトチェック）」というプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。
特に数値データや最新の事実関係については、信頼できる統計データや公式サイトを併用し、AIはあくまで「下書き担当」として活用するのが安全です。

著作権侵害のリスク

AIによって生成された画像や文章が、既存の著作物に酷似している場合、意図せず著作権を侵害してしまうリスクがあります。また、利用するツールの規約によっては、商用利用が制限されているケースもあります。このリスクを避けるためには、まず各ツールの利用規約を精査し、商用利用の可否を確認することが第一歩です。
また、生成されたコンテンツを外部へ公開する前には、既存の制作物との類似性がないか確認する体制を整え、透明性の高い運用を心がけましょう。

まとめ

本記事では、AIによる業務効率化の手法や成功事例、近年注目の主要ツールの比較について解説しました。AIは単なる流行ではなく、労働力不足を解消し、企業の競争力を左右する重要な経営インフラとなりつつあります。
導入を成功させ、持続的な効果を得るためのポイントは以下の4点に集約されます。

• 目的の明確化：解決したい課題を特定し、具体的な目標を設定する。

• 適材適所の活用：「判断のAI」と「実行のRPA」など、既存ツールとの役割分担を最適化する。

• スモールスタート：小さな範囲で効果を検証し（PoC）、着実に成功体験を積み上げる。

• リスクへの備え：セキュリティ方針や利用ガイドラインを整え、安全に使いこなすための組織文化を作る。

まずは身近な業務からAIの可能性を体感し、組織全体の変革へと繋げていきましょう。
自社に最適なツール選定や、RPAと組み合わせた具体的な業務改善の進め方にお悩みの方は、
ぜひヒューマンリソシアにご相談ください。これまで約1000社※の企業へRPA導入支援を行ってきた知見を活かし、貴社のフェーズに合わせた最適なDX推進を伴走支援いたします。
※実績は2025年9月末時点

【よくあるご質問】

AIで業務効率化できる具体的な分野

Q. AIを活用してどのような業務を効率化できますか？

A：生成AIは、メールの文面作成、議事録の要約、多言語翻訳などを短時間で処理する性能が高いです。また、膨大なデータの集計や分析もAIによって効率化できます。

AIとRPAの役割の違い

Q. 業務効率化において、AIとRPAにはどのような違いがありますか？

A：AIは「考える・判断する・生成する」ことが得意で、非定型業務に向いています。一方、RPAは「決まったルール通りに作業する」ことが得意で、定型業務の自動化に向いているのが特徴です。

AI導入を成功させるためのステップ

Q. AIを導入して業務効率化を進めるには、何から始めればよいですか？

A：まずは社内の各部署でどのような業務が行われているかを洗い出し「どの作業に時間がかかっているか」「どこでヒューマンエラーが発生しやすいか」を客観的に可視化します。また、いきなり全社に展開するのではなく、まずは特定の部署やプロジェクトで試験的に「スモールスタート」で導入しましょう。

AI活用のリスクとセキュリティ対策

Q. AIを業務で利用する際に注意すべきリスクは何ですか？

A：生成AIを利用する際、最も警戒すべきは「入力したデータがAIの学習に利用され、外部に流出してしまう」リスクです。

A：AIは、もっともらしい表現で事実とは異なる回答を生成することがあり、これを「ハルシネーション（幻覚）」と呼びます。「AIの回答を鵜呑みにせず、必ず人間が一次情報を確認する（ファクトチェック）」というプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。

AIによる業務効率化の成功事例

Q. 実際にAIを導入して成果を上げている企業の具体的な事例はありますか？

A：ヒューマンリソシアでは、月4,000件規模で発生する求人広告文の作成業務に、AIエージェント基盤サービス「つなぎAI Powered by Dify」を導入しました。AIとRPAとの連携により、作業時間を約3割短縮し、年間約4,800時間の削減効果を見込んでいます。

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