AI​で​業務効率化する事例業務別の​使いどころと​導入前の​確認点【2026年】

結論：​AI​の​業務効率化は、​文章や​データを​扱う繰り返し業務から​当たりをつける​業務別に​見る公的資料の​現状

総務省の「令和8年版情報通信白書」（第Ⅰ部 特集 第1節「企業におけるAI利用の現状」の「生成AIの業務利用状況」の項）によると、2025年度の企業向け調査で、自社の何らかの業務で生成AIを利用していると答えた日本企業は86.4%でした（活用方針の設問で「わからない」と答えた対象を除く）。業務類型ごとに見ると、「議事録・メール作成補助」で活用している割合が約7割と最も高く、次いで「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割です。導入効果を実感すると答えた割合は、「議事録・メール作成補助」が約7割で、他の類型より顕著に高いと書かれています。

同じ節の「生成AIの活用により生じうる影響」の項で、生成AIの活用で生じうる影響を尋ねた設問では、日本は「作業時間の短縮などによる業務の効率化」が61.6%で最も高い回答でした。

この記事で紹介する白書の事例は、大企業の取り組みが中心で、本文に効果の数字が書かれていないものがほとんどです。そのため、事例ごとの効果の大きさは書きません。業務の種類と使いどころ、自社に置き換えるときの確認点に絞って整理します。

※ 出典：総務省「令和8年版情報通信白書」第Ⅰ部 特集 第1節「企業におけるAI利用の現状」。「AIの使いどころ」の欄は、白書の記述をもとに当メディアが整理しました。

この記事の結論を先にまとめます。

• 当たりをつける基準は、繰り返す頻度、元になる資料が電子データか、人が確認しやすいかの3つです
• 事例の会社をそのまま真似るのではなく、「どんな性質の業務か」を借りて自社に置き換えます
• 他社の効果の数字は、自社でも同じになるとは限りません。試す前に、今の作業時間を測っておきます
• 入力してよい情報と、出力を確認する人は、使い始める前に決めます

業務別の​使いどころ​白書の​事例で​見る7つの​業務

議事録・​メール作成補助：​活用も​効果の​実感も​最も​多い

白書の調査で、活用の割合も効果の実感も最も高かった業務類型です。会議の録音や文字起こしから要点を抜き出す、メールの下書きを作る、といった使い方にあたります。入力する資料が電子データで、会議の出席者が内容を確認できるため、人が確認しやすい業務でもあります。

営業・​顧客対応：​面談記録と​一次対応

白書の「顧客との接点」の項によると、明治安田生命は、AIを活用した「デジタル秘書」をほぼ全従業員に提供し、AIによる面談記録の作成やデータ蓄積を支援しています。業務の効率化で生まれた余力を、顧客サービスの向上に振り向けるとしています。ソフトバンクの子会社Gen-AXは、24時間365日の音声問合せにAIオペレーターが対応し、システムの照会や登録処理にも対応する「X-Ghost」を開発しています。

顧客に直接出る文面や音声は、間違えたときの影響が大きくなります。人が確認してから出す範囲と、AIが直接答える範囲は、分けて決めておきます（当メディアの見方）。

社内ヘルプデスク・​店舗の​マニュアル参照

白書の「顧客との接点」の項によると、イオンは、従業員向けにマニュアル等を学習させたAI搭載の端末「AIアシスタント」を開発し、一部の店舗で導入しています。免税対応、商品の配送、落とし物の管理など幅広い業務のマニュアルを学習していて、音声入力にも対応し、現場の従業員から好評で、「黒子」として現場の負担を軽減していると紹介されています。

この使い方は、答えの元になるマニュアルが最新であることが前提です。古い手順のまま学習させると、古い手順を答えてしまいます。資料を更新する担当者を、先に決めておきます（当メディアの見方）。

経理・​経費精算：​入力作業と​社内ルールの​確認

白書の「経営・コーポレート業務」の項は、ラクスの経費精算サービスを紹介しています。ユーザーがスマートフォンのアプリで領収書を選ぶだけで、AIエージェントが精算データを作り、事前申請やクレジットカード明細の紐づけ、勘定科目などの入力も自動化できるという内容です。作成した申請が社内ルールに沿っているかを確認する機能もあり、申請作業の時間短縮や業務負荷の軽減に寄与するとされています。

金額に直結する業務なので、AIが作った数字は、人が元の領収書や請求書と突き合わせて確認します。

経営の​壁打ち：​過去の​議事録を​読ませる使い方

白書の「経営・コーポレート業務」の項によると、キリンホールディングスは、過去10年分の取締役会やグループ経営戦略会議の議事録データ、社内データ、外部の最新情報を読み込ませ、財務、マーケティングなど異なる役割を持たせたAI役員「CoreMate」を開発しました。経営戦略会議に付議する予定の起案者が、事前の壁打ちに使う想定です。

同じ規模の仕組みを小さな会社が作るのは、現実的でない場合が多いでしょう。ただ、過去の議事録や資料をAIに読ませて考えを整理する、という使い方の考え方は、汎用の生成AIでも試せます。社内の資料を入れる前に、サービスが入力内容をどう扱うかは確認してください。

マーケティング・​広告：​案の​生成と​審査

白書の「マーケティング」の項によると、電通は、顧客が商品を知ってから購入するまでの流れ（カスタマージャーニー）の作成や、コンテンツの生成ツールなど、マーケティングの幅広い業務にAIを導入しています。市場調査では、仮想のペルソナを再現するAIモデルを開発し、インタビューやアンケートを時間の制約なく実施できるとしています。サイバーエージェントは、効果的な広告テキストや画像を予測・自動生成する広告プロダクトを開発し、広告主が指定したルールに基づいてAIが審査する「審査AI」も提供しています。

広告や販促の文面は、案を大量に作る場面と、公開前に確認する場面で、AIの使いどころが分かれます。小さな会社なら、投稿文やチラシの案出しにAIを使い、公開前の確認は人が行う分け方から始められます（当メディアの見方）。

製造・​設備保全：​専用の​開発が​前提に​なる例

白書の「製造・生産」の項によると、ダイキン工業は、熟練のエンジニアが将来減ることを見込み、ウェアラブル端末で撮影した作業映像から、空調機の点検・修理作業の抜け漏れを自動でチェックして、サービスエンジニアのスマートフォンに通知するAIエージェントを自社で開発しました。また日立製作所と共同で、設備の点検で異常を見つけたときにテキストで質問すると、故障かどうかや原因、対策を示すAIエージェントも導入しています。設備図面や過去の保全記録を取り込む仕組みです。

現場の映像や図面、保全記録を扱う使い方で、汎用のAIツールを入れるだけでは再現できません。まず、記録や図面が電子化されて整理されているかが、検討の出発点になります（当メディアの見方）。

白書の​事例​アイニコグループの​部門別の​報告

導入の進め方は中小企業のAI導入の進め方の記事で扱っているため、ここでは、白書の「アイニコグループの事例」の項に載ったアイニコグループ株式会社の「業務ごとの報告」だけを見ます。同社は、全10事業部から計21名が1年間のプロジェクトに取り組み、全10事業部の合計で年間2,247時間分の業務時間削減につながったと報告されています。この合計には、次の取り組みが含まれると白書は紹介しています。

※ 出典：総務省「令和8年版情報通信白書」第Ⅰ部 特集 第1節「企業におけるAI利用の現状」の「アイニコグループの事例」の項。数値は同社が白書に提供した情報（2026年4月1日時点）で、同社の報告です。

この表から読み取れるのは、同じ会社でも、業務によって報告された時間に差があるという点です。白書の記述の範囲では、削減時間をどう算出したかは示されていません。数字は、同社の取り組みの報告として受け止めてください。

自社の​業務に​当たりをつける​向き不向きを​見分ける表と​書き出し方

事例を自社に置き換えるときは、事例の会社の名前ではなく、業務の性質を見ます。次の表は、代表的な4つの業務を、4つの観点で比べたものです。

※ 当メディアの整理による目安です（◎始めやすい ○ふつう △注意 ×負担が大きい）。会社の資料の整い方や業種で変わります。列は、議事録・メールの下書き、問い合わせ・社内質問への回答案、経費・請求書の突き合わせ、設備の点検・故障の判断の4つの業務です。

表の読み方の例です。議事録やメールの下書きは、◎と○が多く、×がないので、最初に試す候補になります。経費や請求書の突き合わせは、金額に直結する×があるため、AIの出力を人が元の書類と突き合わせる手順を厚くしたうえで試します。設備の点検や故障の判断は、△と×が多く、資料の整備や専門家の関与が前提になるため、最初の一歩には向きません。

中小企業基盤整備機構（中小機構）が2026年3月に公表した実態調査では、AIを導入したあとも効率化が難しいと感じる業務の最多は「人の判断が必要な業務」（67.1%）でした。判断は人が行う前提で、下書きや整理、転記のような部分からAIに任せると、試しやすくなります。

業務を選ぶときは、1つの業務ごとに情報を書き出します。書き出す項目は次の6つです。

• 頻度（毎日、毎週、月末など）
• 1回あたりの時間と、担当している人数
• 元になる資料が電子データか、紙か
• 間違えたときの影響が、社内・顧客・金額・安全のどこに及ぶか
• 確認する人
• 個人情報や取引先の機密のような、入力してはいけない情報が含まれるか

5〜10業務分を書き、繰り返しが多く、元の資料が電子データで、間違えても外に出る前に気づける業務を2〜3個選びます。そこから、1つに絞って小さく試します。

導入前の​確認点​効果の​測り方・​情報の​扱い・​つまずきやすい点

効果は​「試す前の​作業時間」を​測って​から​比べる

他社の効果の数字は、会社の規模や業務の進め方が違えば、自社には当てはまりません。自社で効果を確かめるには、試す前に、同じ作業にかかる時間を3回分ほど計り、試したあとの時間と比べます。時間が計れない業務は、AIの出力を直した回数でも比べられます。

メモには、対象の業務、試す前の作業時間（3回分の平均）、試したあとの作業時間（3回分の平均）、AIの出力を直した回数、使いにくかった点を書き出します。最後に、続ける、広げる、やめる、のどれにするかを決めます。

事例から​借りるものと、​借りないもの

借りるのは、業務の種類と、AIに任せる範囲の切り方です。たとえば議事録なら、「文字起こしから要点を抜く」までをAIに任せ、内容の確認は出席者が行う、という分け方が使えます。借りないのは、効果の数字です。同じ「議事録」でも、会議の長さや回数、書き方のルールは会社ごとに違います。自社の数字は、自社で測ったものだけを使います。

入力する情報を​先に​決める

個人情報保護委員会は2023年6月2日に、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。個人情報を含むプロンプトを入れるときは利用目的の範囲内かを確認し、本人の同意なく個人データを入れるときは、事業者が機械学習に使わないことなどを十分に確認するよう求めています。総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」も、AIを使う側に、個人情報や機密情報を不適切に入力しないことを挙げています。議事録や経費の書類には、個人名や金額が含まれることが多いので、入力前に、使うサービスの利用規約と設定を確認してください。

出力は、​元の​資料と​見比べてから​使う

生成AIは、事実とは異なる情報を出力してしまうハルシネーションが起きることがあると、白書（「AI導入・活用を効果的に進めていくために重要となる要素」の項）も指摘しています。数字、固有名詞、日付が入る文書は、元の資料と見比べてから使います。確認する人と手順を、先に決めておきます。出力の確認が決まっていないと、誤りに気づかないまま社外に出ることがあります。AI事業者ガイドラインも、AIを使う側に、出力の精度とリスクの程度を理解したうえで利用することを求めています。外に出す文書と金額に関わる数字は、確認者を決めてから使い始めます。

人の​判断が​中心の​業務を、​丸ごと​任せようとする

中小機構の調査で、効率化が難しい業務の最多は「人の判断が必要な業務」でした。契約の可否や採用の合否のように、責任を伴う判断は人が行い、AIには下書きや整理を任せる分け方にします。

元の​資料が​整って​いない

マニュアルが古い、紙の書類が多い、図面や記録が散らばっている状態では、AIが参照できる材料がそろいません。AIの導入より先に、資料の電子化と更新担当の決定が必要になる場合があります。

導入したあとに、​使われなくなる

中小機構の調査で、AIを導入したあとの運用課題として「従業員による活用が進まない」を挙げた企業は28.9%でした。使い方の例を共有する、使う場面を決める、困りごとを聞く窓口を置くといった工夫で、広がりやすくなります。

自社だけで​進めるのが​難しいときは

業務の選び方や試し方は、この記事の表と書き出し方で進められます。一方で、業務システムとAIをつなぐ、特定の業務に合わせて作り込むといった段階になると、要件の整理から実装まで、社内だけでは手が回らなくなりがちです。Zero-Oneは自社の業務で、Google Meetの文字起こしから要点を取り出して台帳とタスクに入れ、結果をGoogle Chatに届ける議事録の仕組み、営業と制作の状況を毎朝1枚に集計するダッシュボード、Google Chatに「◯◯を商談済に」と書くだけで台帳が更新される仕組みの3つを動かしています（2026年10月15日確認）。納品した案件ではなく、社内で動かしている例です。作業時間の前後比較は計測していないため、削減効果は言えません。

Zero-Oneでは、AIの導入（AI開発）のご相談を、30分の無料ヒアリングから受けています。簡易プロダクトと概算のお見積りまでは無料です。無料でお出しする簡易プロダクトは、ご要望の画面や動きを確かめていただくための試作で、お客様の実データや社内システムとの接続は含みません。要件定義の費用は、開発のお見積りに含めてお示しします。見積もりの見方は、AI開発の費用の内訳で整理しています。

まずは無料相談で、自社の業務が当てはまるかを確かめてみてください。お問い合わせフォームでは「AI導入」にチェックをお願いします。

AI​の​業務効率化​に関するよくある質問

AIで業務効率化しやすい業務にはどんなものがありますか？

総務省の白書では、業務類型別の活用が最も多いのは議事録・メール作成補助で約7割、次いで営業・販売が約6割、社内ヘルプデスクが約5割でした。繰り返しが多く、元の資料が電子データで、人が確認しやすい業務が始めやすいです。

AIを使うと、業務時間はどのくらい減りますか？

会社や業務で異なるため、一概には言えません。白書に載ったアイニコグループは全10事業部の合計で年間2,247時間分の削減を報告していますが、同社の報告です。自社では、試す前後の作業時間を測って確かめます。

小さな会社でも、大企業のような事例は真似できますか？

白書の事例には専用の開発を伴うものがあり、そのまま真似るのは難しいです。議事録やメールの下書き、問い合わせ対応の案出しのように、汎用の生成AIで試せる業務から、業務の種類を借りて始める形が現実的です。

業務でAIに入力してはいけない情報はありますか？

個人情報保護委員会は、個人情報を含むプロンプトを入れるときは利用目的の範囲内かを確認し、本人の同意なく個人データを入れるときは、事業者が機械学習に使わないことなどを十分に確認するよう求めています。取引先の機密情報も含め、利用規約と設定を確認し、入力しない情報を社内で決めておきます。

AIの出力が間違っていたときはどうしますか？

生成AIは事実とは異なる情報を出力することがあります。数字、固有名詞、日付を含む文書は、人が元の資料と見比べてから使います。誰が確認するかを、使い始める前に決めておくのが基本です。

まとめ：​業務の​性質で​当たりをつけ、​試す前の​作業時間を​測って​おく

AIによる業務効率化は、議事録やメールの下書き、問い合わせへの一次対応、経費の入力など、文章やデータを扱う繰り返し業務から当たりをつけると進めやすくなります。総務省の白書では、議事録・メール作成補助の活用率と効果の実感が、業務類型の中で最も高い結果でした。一方で、事例の効果の数字は、会社の規模や業務の進め方が違えば自社に当てはまりません。

次の一歩は、業務を5〜10個書き出し、繰り返しが多く、元の資料が電子データで、人が確認しやすい業務を2〜3個選ぶことです。選んだ業務は、試す前の作業時間を測っておきます。自社だけで進めるのが難しいときは、Zero-Oneへの相談も選べます。