生成AIで業務効率化｜業務別の使い方10選・ツールの選び方・注意点

生成AIで業務効率化できる業務は、会議の議事録やメールの下書き、資料のたたき台づくり、長い文書の要約、問い合わせの一次対応など、文章を読む・書く・まとめる作業が中心です。総務省「令和8年版 情報通信白書」では、日本企業の86.4%が何らかの業務で生成AIを利用しており、活用が最も多い業務類型は「議事録・メール作成補助」(約7割)、効果の実感も約7割でした。一方で、出力の誤りを人が確認することと、入力してよい情報のルールを決めることは欠かせません。本記事では、業務別の使い方10選と指示文の例、効率化しにくい業務、ツールの選び方、効果の測り方を整理します。内容は2026年10月21日時点の公的資料と公式情報にもとづきます。

目次

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1. 生成AIで効率化できる業務の早見表｜任せる作業と、人が確認する点
2. 業務効率化は使い方のそろい方で決まる｜全員の理解をそろえる3つの選択肢
3. 生成AIの業務別の使い方10選｜任せ方・指示文の例・人が確認する点
4. 生成AIで効率化しにくい業務と注意点｜使うかどうかの判断フロー
5. 生成AIの業務効率化ツールの選び方｜3つの種類と6つの比べる点
6. 生成AIの業務効率化の進め方と、効果の測り方
7. よくある質問(FAQ)
8. まとめ｜生成AIで業務を効率化するときに押さえたい6つのこと
9. 参考文献

生成AIで効率化できる業務の早見表｜任せる作業と、人が確認する点

生成AIで効率化しやすいのは、決まった形の文章を作る、長い文書をまとめる、同じ質問に答えるといった、出力を人が確認しやすい作業です。

業務	生成AIに任せる作業	人が確認・判断すること
会議の議事録	文字起こしの整理、要点・決定事項・宿題の抜き出し	発言者・数字・決定事項の取り違え
メール・社内文書	下書き、言い回しの調整、返信案	宛先、事実、約束してよい内容
資料・企画書	構成案、見出し案、論点の洗い出し	根拠の数字、最終的な主張
調べ物の要約	長文の要約、論点の整理	数字・固有名詞を一次情報で確認
問い合わせ対応	定型質問への回答案、FAQ案	回答の範囲、例外の対応
営業・販売	提案メールの案、商談メモの整理	顧客への約束、価格や納期の条件
経理・総務	定型の通知文、表記ゆれの点検	金額、日付、規程との整合
人事・研修	研修資料の骨子、募集文の案	個人情報を入れない、評価の判断

総務省の白書によると、2025年度の企業向け調査で、生成AIを活用する方針を持つ日本企業は68.9%(大企業74.0%、中小企業58.1%)、何らかの業務で利用している企業は86.4%でした。生成AIの活用により生じうる影響は「作業時間の短縮などによる業務の効率化」が61.6%で最も高く、日本では生成AIが業務効率化の文脈で捉えられていると白書は述べています。業務ごとの使い方は、後半のH2「業務別の使い方10選」で指示文の例つきで解説します。

業務効率化は使い方のそろい方で決まる｜全員の理解をそろえる3つの選択肢

生成AIによる業務効率化を会社全体に広げるには、入力してよい情報や出力の確認のしかたを全員が同じ基準で理解していることが前提で、研修を支えるeラーニングが選択肢になります。

白書では、生成AIの活用による業務変革などの組織的な取組が「ない」と答えた日本企業が27.0%あり、リスク対策では「全社的な指針やガイドラインを整備している」が41.1%で最も多い回答でした。決まりを作ったあとに、全員が同じ基準で理解している状態をつくることが次の課題になります。次の表は、その運営面を支えるeラーニング3サービスの役割の違いです。

業務で生成AIを使う従業員に、入力してよい情報の範囲や、情報漏えい、著作権への注意を同じ基準で学んでもらいたい場合の一例が、株式会社Oysterが提供するOneCompliance(ワンコンプライアンス)です。商品ページでは、研修の実施・管理を自動化して工数を最小化できること、法務・労務・情報セキュリティ領域の研修をeラーニングで実施できることが紹介されています。公式サイトのコース一覧には、外部攻撃や情報漏洩などを扱う「情報セキュリティ」、個人情報の定義や事業者の義務を学ぶ「個人情報保護法」、「著作権/肖像権」があります(2026年10月21日確認)。一方で、生成AIの利用そのものを扱う専用のコースは一覧になく、生成AIの使い方を学ぶ教材でもありません。費用は受講人数に応じた課金体系のため、問い合わせでの確認が必要です。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

社内に法務専任担当や教育専任担当がおらず、社内のみでの実施が困難

OneCompliance 導入事例(株式会社プリメディカ。導入の背景・課題感として掲載) 出典：導入事例ページ

生成AIの業務別の使い方10選｜任せ方・指示文の例・人が確認する点

生成AIの業務別の使い方は、任せる作業、指示文、人が確認する点の3つを1組にして決めると、担当者が変わっても同じ品質で再現できます。

指示文には、役割、目的、渡す材料、出力の形式、守ってほしい条件の5つを入れると、出力が安定しやすくなります。以下の指示文の例は書き方の一例です。実際に使うときは、個人情報や機密情報を取り除いた材料で試してください。入力の注意は、後半のH2「効率化しにくい業務と注意点」で整理します。

1. 議事録・会議メモ｜要点・決定事項・宿題の整理

会議の文字起こしや手書きのメモを渡し、要点、決定事項、担当者つきの宿題に整理させる使い方です。白書では、日本企業が生成AIを活用している業務類型のうち「議事録・メール作成補助」が約7割で最も高く、導入効果を実感すると答えた割合も約7割で、他の類型に比べて顕著に高い結果でした。出力を元の記録と突き合わせて確認しやすいため、最初に試す業務として選ばれやすい使い方です。

指示文の例:「あなたは会議の書記です。次の文字起こしから、要点を5行以内、決定事項、担当者と期限つきの宿題の3つに整理してください。文字起こしに書かれていないことは補わず、不明な点は『不明』と書いてください。」

人が確認する点は、発言者の取り違え、数字や日付、決定事項と検討中の事項の混同です。参加者に回覧する前に、決定事項と宿題だけは元の記録と照らして確認します。

2. メール・社内文書の下書き

取引先への返信、社内への通知、依頼文などの下書きを作らせ、言い回しや丁寧さを整える使い方です。白書の業務類型「議事録・メール作成補助」に含まれる使い方で、伝えたい要点を箇条書きで渡して文章にしてもらうと、白紙から書かせるよりも事実の食い違いが起きにくくなります。

指示文の例:「次の要点をもとに、取引先への日程変更のお詫びと依頼のメールを300字程度で作ってください。結論を先に書き、日付と数字は私が書いたものだけを使ってください。要点:(ここに箇条書き)」

宛先、日付・金額・数量などの事実、約束してよい内容かを人が確認してから送信します。社外に出す文書は、送信前の確認者をあらかじめ決めておきます。

3. 資料・企画書のたたき台

構成案、見出し案、論点の洗い出し、スライドの骨子など、白紙から始める負担が大きい作業に向きます。目的、読み手、使える時間を伝えて骨子を3案出してもらい、その中から選んで磨く進め方が効率的です。生成された根拠のない数字や事例は資料に入れず、根拠は人が一次情報で探します。

指示文の例:「新入社員向けの情報セキュリティ研修(30分)のスライド構成を、見出しと各スライドの要点1行で3案作ってください。読み手はIT経験の浅い社員です。」

数字、固有名詞、引用元、自社の方針との整合を人が確認します。生成された内容をそのまま社外向けの資料にしないようにします。

4. 調べ物の要約・論点整理

長い文書や複数の資料を渡して、要点や論点を整理させる使い方です。自分で資料を渡し、その範囲だけから答えさせると、確認が簡単になります。IPAの「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」は、生成AIが出鱈目を答える現象をハルシネーションと呼び、完全に防ぐ方法はまだ分かっていないと説明しています。防ぎ方は、数字・固有名詞・法令・引用を一次情報で確かめること、確認する人を決めることです。仕組みの背景は、LLMとは？生成AIとの違いと仕組み、業務で使う際の確認ポイントで解説しています。

指示文の例:「次の資料だけを根拠に、論点を5つに整理してください。各論点に、根拠にした箇所を示してください。資料にないことは『資料にない』と書いてください。」

出力が示した根拠の箇所を、実際の資料と突き合わせて確認します。根拠を示せない論点は、採用しません。

5. 問い合わせ・社内ヘルプデスクの一次対応

白書では、社内ヘルプデスクでの生成AIの活用が約5割でした。よくある質問と回答の案、問い合わせへの返信案、社内規程に関する問い合わせの一次回答などに使えます。回答の根拠にする資料を限定し、答えられない質問は人に引き継ぐ決まりにすると、誤った回答を減らせます。

指示文の例:「次のFAQ集だけを根拠に、問い合わせへの返信案を作ってください。FAQにない内容は『担当者に確認します』と書いてください。」

回答してよい範囲、例外の対応、顧客に約束してよいことは人が決めます。運用が始まったあとも、回答の質を抜き取りで定期的に確認します。

6. 営業・販売の準備

白書では、営業・販売での活用が約6割でした。提案メールの案、商談前の論点整理、商談メモの要約、問い合わせへの返信案などに使えます。顧客の個人情報や未公開の取引条件を入力してよいかは、先に社内で確認します。

指示文の例:「次の商談メモから、先方の課題、次回までの宿題、提案の論点を3つずつ整理してください。メモにないことは書かないでください。」

顧客に約束する内容、価格や納期などの条件、競合に関する記述の事実を、人が確認します。

7. 経理・総務の定型業務

定型の通知文、社内規程の案内文、申請手順の説明文、表記ゆれの点検などに向きます。金額の計算や仕訳、法令の判断は、計算規則が決まった会計ソフトや表計算ソフト、専門家の確認に任せ、生成AIには文章を整える作業を任せる、と分けると誤りが減ります。

指示文の例:「次の通知文を、社内の表記ルール(日付は『10月21日』の形式、『ご連絡』ではなく『お知らせ』を使う)に合わせて直し、直した箇所を一覧にしてください。」

金額、日付、規程の条文との整合を人が確認します。直した箇所の一覧を出させると、元の文章との差分を確認しやすくなります。

8. 人事・研修コンテンツ

募集文の案、研修資料の骨子、面談で聞くことの例、社内向けのお知らせの下書きなどに使えます。応募者や従業員の個人情報を入力すること、評価や処遇の判断を生成AIに任せることには、特に慎重さが必要です。

指示文の例:「入社1年目向けの報連相研修(60分)の進行案と、確認クイズ5問を作ってください。受講者は事務職で、具体例は架空の社内の場面にしてください。」

採用の合否や評価の判断は人が行い、個人を特定できる情報は入力しません。個人情報保護委員会は、個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合は、特定された利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認するよう求めています。あらかじめ本人の同意を得ずに個人データを含むプロンプトを入力し、そのデータが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合は、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があるとも説明し、サービス提供事業者がそのデータを機械学習に利用しないことなどを確認するよう求めています。本記事は一般的な情報提供で、法的助言ではありません。個別の判断が必要な場合は専門家に相談してください。

9. Excel・スプレッドシートの関数や簡単なスクリプトの作成補助

やりたい処理を文章で伝え、関数の式や簡単なスクリプトの案を作らせる使い方です。専門知識がない担当者でも、集計や整形の手間を減らせる場合があります。生成された式やコードは、少量のテストデータで結果を確かめてから本番のデータに使います。コードの権利やOSSの注意は、AIプログラミングとは？できること・必要なスキルと、業務で使う際の著作権・OSSの注意点も参考になります。

指示文の例:「A列に日付、B列に金額が入っています。月ごとの合計を別の表に出す関数を、Excelの式で作ってください。手順も説明してください。」

テストデータで結果を確認し、元のデータを上書きしないようにバックアップを取ります。社内の機密データそのものを入力しません。

10. 翻訳・校正・表記の統一

外国語の文書の意味の把握、社外向け文書の校正、用語や表記の統一などに使えます。社外に出す翻訳文は、専門用語、固有名詞、数字を人が確認します。機密文書を翻訳に使う場合は、入力したデータの扱いを利用規約で確認します。

指示文の例:「次の文章を自然な日本語に訳し、専門用語は原文を括弧で併記してください。意味が曖昧な箇所は訳さず、質問として書き出してください。」

原文と訳文を並べて、数字と固有名詞を照合します。表記の統一は、用語集を渡して「この用語集に照らして指摘してください」と頼むと、点検の補助になります。

10の使い方に共通するのは、材料を渡す、答える範囲を限る、出力を人が確認する、の3点です。この3点を業務ごとに文書にしておくと、使う人が変わっても品質がそろいます。10業務の指示文と確認手順を、個人の工夫にとどめず自社の手順書にして学習コースにする方法があります。その一例が、株式会社FCEが提供するSmart Boardingです。商品ページでは、インプットとアウトプットの両方を行えること、社内独自の教育内容を学習プログラム化できること、直感的に操作できる管理画面、オンライントレーニングが追加料金なしで受け放題であること、専任担当者による伴走型のオンボーディングが紹介されています。一方で、電話やメールの相談、教育プログラムの設計といった手厚いサポートは、「充実サポートプラン」のみとされています。生成AIに関する教材が含まれるかは資料で確認し、自社の使い方を研修にする場合は、作成の進め方を担当者に相談してください。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

【自社オリジナルコンテンツ】と【FCEプログラム】を活用した自社独自の学習コースを作成

Smart Boarding 導入事例(株式会社ミツハシ)の見出し 出典：導入事例ページ

生成AIで効率化しにくい業務と注意点｜使うかどうかの判断フロー

生成AIで効率化しにくいのは、入力してはいけない情報を扱う作業、出力を人が確認できない作業、毎回同じ結果が要る作業、責任を伴う最終判断です。

白書で、企業が生成AIの活用に関して懸念するリスクを尋ねた結果は、日本では「社内情報の漏洩などのセキュリティリスクがある」が最も高く、次いで「出力結果の精度に問題がある」、「著作権等の権利を侵害する可能性がある」の順でした。効率化の対象にしにくい業務は、この3つの懸念に重なる特徴で見分けられます。

業務の特徴	向かない理由	代わりの進め方
正確な計算・集計が要る作業	出力に誤りが混ざることがあり、計算規則が決まった道具のほうが再現しやすい	会計ソフトや表計算ソフトで計算し、生成AIには説明文や手順書の作成を任せる
個人情報・機密情報を含む作業	入力した情報の扱いが、サービスの規約や設定に左右される	情報を取り除くか仮の値に置き換える。規約と入力データの扱いを先に確認する
最新の情報や自社固有の情報が要る作業	学習済みの知識や渡した資料の範囲を超えると、誤りが混ざりやすい	根拠にする資料を渡し、資料にないことは書かせない
毎回同じ結果が要る処理	同じ依頼でも、出力の言い回しや質は使うたびに変わる	手順が決まった処理は、規則に沿って動く自動化の仕組み(RPAなど)に任せる
責任を伴う最終判断(採用の合否、契約の可否、法的な判断など)	誤りの責任は使う側が負い、判断の根拠を人が説明できる必要がある	材料の整理までを任せ、判断は人が行う

生成した画像や文章を公表したり販売したりする場合は、権利の確認も必要です。文化庁の文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会がまとめた「AIと著作権に関する考え方について」の概要資料(令和6年4月)によると、生成物に既存の著作物との類似性と依拠性が認められ、権利制限規定の対象外であれば、著作権侵害となります。生成が適法に行える場合でも、SNSへのアップロードなどの利用まで直ちに適法となるわけではなく、場面ごとの判断が必要とされています。この考え方自体は法的拘束力を持つものではなく、本記事は一般的な情報提供で、法的助言ではありません。個別の判断が必要な場合は専門家に相談してください。

生成AIを業務に使うかどうかは、次の4つの問いで判断できます。上から順に確認し、1つでも「いいえ」や「分からない」があれば、その点を解消してから使います。

1. 入力する情報に、個人情報・機密情報は含まれていないか。含まれる場合は、規約と入力データの扱いを確認しているか
2. 出力の正しさを、元の資料や一次情報で確かめられるか。確かめる人は決まっているか
3. 毎回同じ結果が要る処理ではないか。要る場合は、規則に沿って動く仕組みで代替できないか
4. 導入前後の作業時間を、確認の時間まで含めて記録できるか

生成AIとRPAの使い分け

業務の自動化では、RPAと生成AIで得意な作業が異なります。RPAは、あらかじめ決めた手順どおりに画面操作やデータ入力を繰り返す仕組みで、同じ入力には同じ結果を返します。生成AIは、文章の作成や要約など、手順で書き切れない作業を手伝う仕組みで、同じ依頼でも出力が変わります。

観点	RPA	生成AI
得意な作業	決まった手順の繰り返し(データの転記、定型の入力)	文章の作成、要約、案出し、問い合わせへの回答案
結果の再現性	同じ入力なら同じ結果になる	出力は使うたびに変わり、人の確認が要る
向く業務の例	定型のデータ転記、決まった帳票の作成	議事録の整理、メールの下書き、資料のたたき台
注意したい点	業務の手順や画面が変わると、設定の修正が要る	誤りや不適切な内容が混ざることがある

両者は組み合わせることもできます。たとえば、生成AIで文書の要点を整理し、その結果を決まった手順で別の帳票に転記する、といった分担です。

生成AIの業務効率化ツールの選び方｜3つの種類と6つの比べる点

生成AIの業務効率化ツールは、対話型、業務ソフトに組み込まれた機能、特定の業務に特化したサービスの3種類に分けられ、入力データの扱いと管理機能を最初に確認して選びます。

種類	特徴	向く業務	注意したい点
対話型(チャットで指示する汎用サービス)	文章、要約、案出し、翻訳など幅広く使える	下書き、要約、案出し、調べ物の整理	入力が自由なため、入力してよい情報のルールが要る
業務ソフトに組み込まれた機能(メール、文書、表計算、会議サービスなどの中のAI機能)	普段使う画面の中で使える	議事録、メール、表計算、資料づくり	使える機能は提供元や契約プランで異なる。公式サイトで確認する
特定の業務に特化したサービス(議事録、翻訳、問い合わせ対応、画像、コードなど)	特定の作業に合わせて作られている	決まった作業を繰り返す業務	他の業務には流用しにくい。連携先の確認が要る

どの種類でも、次の6つを比べると選びやすくなります。サービスの機能や契約プランは変わりやすいため、導入前に必ず公式サイトで最新の内容を確認してください。

比べる点	確認のしかた
入力データの扱い	入力した内容が学習に使われるか、保存されるか、保存期間はどうかを、利用規約とプライバシーポリシーで確認する
管理機能	利用者ごとの権限、利用状況の把握、管理者による設定ができるかを確認する
既存の業務との連携	普段使うメール、文書、表計算、会議サービスなどと連携できるかを確認する
出力の根拠	参照した資料や出典を示せるか、自社の資料だけを根拠に答えさせられるかを確認する
日本語での使いやすさとサポート	日本語の出力品質、日本語の問い合わせ窓口、導入支援の有無を確認する
費用の体系	利用者数や機能で費用が変わるため、料金は資料や公式サイトで確認する。無料で試せる範囲と条件も確認する

具体的なサービスの比較は、生成AIおすすめ12選を目的別に比較｜選び方と業務別の活用法と、生成AI一覧｜種類・提供元・プラン別の早見表と選び方で解説しています。生成AIに限らず業務効率化ツール全般を探す場合は、業務効率化ツールおすすめ38選も参考になります。

生成AIの業務効率化の進め方と、効果の測り方

生成AIで業務効率化を進めるには、対象業務を1つ選び、入力と確認のルールを決め、少人数で試して、確認の時間まで含めて効果を測ってから広げます。

1. 対象業務を1つ選ぶ:出力を人が確認しやすい文章の業務(議事録、メールの下書きなど)から始めます。業務の棚卸しの手順は、AIで業務効率化を進める3段階｜棚卸・適用・検証の進め方で解説しています。
2. 入力と確認のルールを決める:入力してよい情報の範囲、出力を確認する人と基準、使ってはいけない用途、困ったときの相談先の4点を文書にします。
3. 少人数で試し、記録を残す:使った指示文、作業時間、修正の回数を記録します。うまくいった指示文は共有します。
4. 手順を教材にして広げる:記録した指示文と確認の手順を、全員が同じ基準で学べる形にして、対象の業務と人を広げます。公的資料にもとづく業務別の事例は、AI業務効率化の事例を公的資料で整理｜業務別・規模別の見方で整理しています。

効果は、自社の前後比較で測ります。出典のない目標値を最初から決めるのではなく、次の4つを記録します。

指標	測り方	見方
作業時間(確認を含む)	導入前と導入後で、同じ業務の所要時間を数回分記録する	生成AIの作業時間に、人が確認・修正する時間を足して比べる
修正の回数	出力を直した箇所や回数を記録する	多い業務は、指示文や渡す材料を見直す
誤りの件数	確認で見つかった誤りと、見逃して後で見つかった誤りを分けて記録する	見逃しが出る業務は、確認の基準を厳しくするか対象から外す
利用者数と継続	使う人の数と、使い続けている人の割合を記録する	減る場合は、使い方が共有されているかを見直す

削減できた時間の計算式は、「導入前の所要時間から、導入後の作業時間と確認の時間を引き、実施した回数を掛ける」です。たとえば、次の数字はあくまで計算の仕方を示す仮の例で、実績ではありません。議事録づくりが1回60分、生成AIでの整理が10分、人の確認が15分、月8回とすると、1回あたり35分、月に280分(約4時間40分)の削減になります。確認の時間を引かずに比べると、効果を過大に見積もってしまうため、確認の時間まで含めて記録します。

試行で効果が見えたあとは、使う人が増えても確認の手順を守れているかを確かめる段階です。手順の理解度をテストで確かめたい場合の一例が、株式会社イー・コミュニケーションズが提供するSAKU-SAKU Testingです。商品ページでは、CBTの技術を活かした充実したテスト機能を備えたeラーニングプラットフォームで、動画やスライドによる学習と確認テストを組み合わせられること、不慣れな人でも作成・登録しやすいコンテンツ機能があること、ユーザー管理機能でカテゴリーやグループを紐づけられることが紹介されています。注意したい点として、事務局運営やカスタマーデスクを利用する場合はオプション扱いとされています。生成AIの利用に関する問題が用意されているかは資料で確認し、自社のルールに合わせた問題を作る場合は、作成の進め方を担当者に相談してください。料金はプランによって異なるため、資料や公式サイトで確認してください。

ここまでの進め方を、全社に広げる段階では、業務ごとの指示文と確認手順を自社の研修コースにしておくと、使う人が増えても水準がそろいます。

よくある質問(FAQ)

Q1. 生成AIで業務効率化できる業務は何ですか？

A. 会議の議事録、メールや社内文書の下書き、資料のたたき台、長い文書の要約、問い合わせの一次対応、営業の準備など、文章を読む・書く・まとめる作業が中心です。総務省の白書では、日本企業の活用は「議事録・メール作成補助」が約7割、「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割でした。計算や最終判断は、人や専用の仕組みが担います。

Q2. AIが業務効率化に効果的な事例にはどんなものがありますか？

A. 公的資料で確認できるのは、業務類型ごとの活用状況です。日本企業で活用が最も多いのは議事録・メール作成補助で、効果の実感も約7割と高い結果でした。生成AIの活用で生じうる影響では「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。企業ごとの具体例は、公的資料にもとづいて業務別に整理した記事で確認できます。

Q3. AIに仕事を奪われない職業はありますか？

A. 本記事では、職業ごとに「なくなる・残る」を予測することは扱いません。業務の単位で見ると、生成AIは下書き、要約、一次対応といった作業を手伝う一方で、出力の確認、責任を伴う判断、顧客との関係づくりは人が担います。職業の名前ではなく、どの作業を任せ、どこを人が確認するかを決めることが、実務では役立ちます。

Q4. 生成AIの業務効率化ツールはどう選べばよいですか？

A. 対話型、業務ソフトに組み込まれた機能、特定の業務に特化したサービスの3種類から、使いたい業務に合うものを選びます。そのうえで、入力データの扱い、管理機能、既存の業務との連携、出力の根拠、日本語でのサポート、費用の体系の6つを比べます。機能やプランは変わりやすいため、導入前に公式サイトで最新の内容を確認してください。

Q5. 生成AIを業務で使うとき、最初に何を決めればよいですか？

A. 入力してよい情報の範囲、出力を確認する人と基準、使ってはいけない用途、相談先の4点を決めて文書にします。白書では、全社的な指針を整備している日本企業は41.1%で最も多い対策でした。指針を決めたあとに、全員が同じ基準で理解しているかを確かめる仕組みが要ります。

Q6. 中小企業でも生成AIで業務効率化できますか？

A. できます。白書によると、生成AIの活用方針を持つ企業は、大企業が74.0%、中小企業が58.1%でした。まず議事録の下書きなど、出力を確認しやすい1業務から少人数で試し、確認の時間まで含めて効果を記録してから広げるのが現実的です。

まとめ｜生成AIで業務を効率化するときに押さえたい6つのこと

生成AIは、文章を読む・書く・まとめる作業の時間を短くする道具ですが、出力の確認と入力のルールを前提に使います。業務ごとに、任せる作業、指示文、確認する点を決めると、効率化の効果を再現しやすくなります。

1. 効率化しやすいのは、議事録、メール、資料のたたき台、要約、一次対応など、出力を確認しやすい文章の業務
2. 業務ごとに「任せる作業、指示文、人が確認する点」を1組にして決める
3. 計算、個人情報・機密情報、責任を伴う最終判断は、生成AIに任せない、または人が確認する
4. ツールは、入力データの扱いと管理機能を最初に比べて選ぶ
5. 効果は、確認の時間まで含めた前後比較で測り、1業務から広げる
6. 使う全員が同じ基準で理解している状態をつくるため、eラーニングの資料を請求して比較する

生成AIの機能やサービスは、今後も短い周期で変わります。変わらないのは、どこまで任せ、どこで人が確認するかを決めるのは使う側だということです。まず1つの業務で、入力と確認のルールを決めて試してください。

参考文献

• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの活用方針等」https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121110.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 組織的な取組状況」https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121120.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの業務利用状況」https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121130.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 懸念されるリスク及びリスク対策のための取組状況」https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121140.html
• 総務省「令和8年版 情報通信白書 生成AIの活用により生じうる影響」https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r08/html/nd121150.html
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」(令和5年6月2日)https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
• 文化庁 文化審議会 著作権分科会 法制度小委員会「AIと著作権に関する考え方について【概要】」(令和6年4月)https://www.bunka.go.jp/seisaku/bunkashingikai/chosakuken/pdf/94057901_01.pdf
• 独立行政法人情報処理推進機構(IPA)「AI利用者のためのセキュリティ豆知識」(2026年3月)https://www.ipa.go.jp/digital/ai/security/rcu1hd0000009h9u-att/1-1.pdf
• OneCompliance「学習コンテンツ」https://onecompliance.jp/courses