生成AIの業務活用最前線：部門別・業界別に見る実践事例集

生成AIは、ビジネスのあらゆる領域で変革を推進する強力なエンジンとなりつつあります。本レポートでは、生成AIが具体的にどのような業務で活用され、いかにして企業の生産性向上と価値創造に貢献しているのかを、汎用的な活用法から業界・部門別の具体的な事例に至るまで、多角的に解説します。

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第1章 生成AIの汎用的な業務活用

 

生成AIは特定の業界や職種に限定されず、多くのビジネスパーソンが日常的に行う業務を効率化し、その質を高める能力を秘めています。本章では、部門を横断して活用可能な6つの代表的な応用例を紹介します。

 

1.1 情報検索と要約

 

論文や外部資料、社内ドキュメントなど、膨大な情報の中から必要な知識を迅速に収集し、要約する作業は多くの時間を要します。生成AIは、これらの文書を読み込み、重要なポイントを抽出して簡潔なサマリーを生成することで、リサーチ業務を劇的に高速化します。近年では、社内規定や過去のプロジェクト資料などを学習させた「社内版生成AI」を構築し、従業員からの問い合わせ対応やナレッジ共有に活用する企業が増えています。

 

1.2 アイデアの創出

 

新規事業の企画、商品名やキャッチコピーの考案といったクリエイティブな業務においても、生成AIは強力なパートナーとなります。多様な視点からアイデアを大量に生成することで、人間だけでは思いつかなかったような斬新な発想を促し、ブレインストーミングの質と量を向上させます。

 

1.3 資料作成

 

報告書や提案書の作成において、生成AIは文章の構成案を提示したり、複雑なデータを基に図表を作成したりすることで、資料作成のプロセスを大幅に効率化します。また、複数の既存資料を統合し、新たな視点で再構成するといった高度な作業も可能です。

 

1.4 問い合わせ対応

 

カスタマーサービスの現場では、生成AIを搭載したチャットボットが24時間365日、顧客からの基本的な問い合わせに自動で応答します。これにより、オペレーターはより複雑で個別対応が必要な案件に集中できるようになります。さらに、AIがオペレーターに最適な回答案を提示することで、サービス品質の標準化と向上にも貢献します。

 

1.5 議事録の作成

 

会議の音声をテキスト化するだけでなく、その内容から重要なポイントや決定事項を抽出し、整理された議事録の草案を自動で作成します。これにより、議事録作成にかかる時間を大幅に削減し、従業員はより生産的な業務に時間を割くことができます。

 

1.6 プログラミング

 

コードの自動生成やデバッグ（エラー修正）の支援、さらには既存のコードに対する改善案の提示など、ソフトウェア開発の現場でも生成AIの活用が進んでいます。これにより、開発サイクルの短縮と生産性の向上が期待されています。ただし、生成されたコードの正確性やセキュリティについては、人間のエンジニアによる確認が不可欠です。

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第2章 業界別・先進的な活用事例

 

生成AIの応用範囲は業界を問わず拡大しており、各業界のリーディングカンパニーは独自の課題解決と競争力強化のために、先進的な取り組みを進めています。

 

2.1 金融業界

 

金融業界では、従来から与信審査や需要予測にAIが活用されてきましたが、生成AIの登場によりその応用範囲はさらに広がっています。投資銘柄の分析や選定、不正取引検知の強化、さらには行内手続きの照会や稟議書作成といった従業員の業務支援ツールとしても導入が進んでいます。例えば、三菱UFJ銀行では行内手続きの照会などに、横浜銀行では融資審査業務に生成AIを活用し、業務効率化を目指しています。

 

2.2 製造・自動車業界

 

製造業では、製品設計の支援や過去の修理事例の検索、品質管理など多岐にわたる活用が見られます。特に注目すべきは、AIアプリケーション開発の「民主化」です。

• 株式会社リコー: 1990年代からAI研究に取り組んできた同社は、オープンソースのLLMOpsプラットフォーム「Dify」を導入し、プログラミングの専門家ではない現場社員が自らの手で業務に最適なAIアプリを開発できる環境を構築しました。これにより、社内外のFAQ対応や議事録作成、契約書チェックといった業務が現場主導で効率化されています。リコーはDifyを「AIエージェント開発を民主化するツール」と評価し、現場の業務知識を持つ担当者が開発に参加する「市民開発」を加速させています 。
• Volvo Cars（ボルボ・カーズ）: 変化の激しい自動車業界において、同社はDifyを「アイデアを迅速に検証するために不可欠なツール」と位置づけています。Difyの持つ迅速なプロトタイピング能力が、不確実性の高い時代を生き抜くための競争優位性の鍵であると評価しています。

 

2.3 マーケティング・広告業界

 

広告コピーの自動作成、ターゲット顧客の分析、SNS投稿コンテンツの制作など、マーケティング分野は生成AIとの親和性が非常に高い領域です ²。

• 株式会社カカクコム: 「食べログ」や「価格.com」を運営する同社は、全社向けの生成AIチャットボット導入プロジェクトにおいてDifyを採用。セキュリティを考慮し自社サーバーでホストする形で、FAQ対応や資料作成などの業務効率化を実現しています。この取り組みにより、財務経理部門の問い合わせ時間が15%削減されるなど、年間18,000時間もの工数削減効果が見込まれています。さらに、同社は日本のDifyユーザーコミュニティの立ち上げにも参画し、国内エコシステムの発展に貢献するキープレイヤーとなっています。
• ナイル株式会社: デジタルマーケティング支援などを手掛ける同社では、全社員にDifyを導入し、Slack内の社内ボット開発や社内データベース検索用AIの開発などを推進。AI活用のノウハウを全社的に蓄積し、生産性向上を目指しています。

 

2.4 自治体・公共交通機関

 

行政サービスの変革やDX推進においても、生成AIプラットフォームの活用が始まっています。

• 東京都: 都庁全体で利用できる生成AIプラットフォームの構築を進めており、その開発環境の一部としてMicrosoft Azure上に構築されたDifyベースの環境が含まれています。これにより、各部局が柔軟かつ迅速にAIアプリケーションを開発できる体制を目指しています。
• 阪神電気鉄道・阪急阪神不動産: 非IT部門の社員を対象に、Difyを活用した生成AIアプリのプロトタイプ作成研修を実施。現場社員が自ら業務課題を解決するツールを作成する文化を醸成し、企業全体のDXを加速させることを目指しています。

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第3章 Difyが可能にする具体的な業務効率化アプリケーション

 

Difyのようなノーコード/ローコードプラットフォームの登場は、プログラミング知識のない担当者でも、自部門の課題に特化したAIツールを迅速に開発することを可能にしました。以下に、Difyを活用して構築できる具体的なアプリケーションの例を部門別に紹介します。

 

3.1 マーケティング・コンテンツ制作

 

課題	Difyによる解決策
ブログ記事・プレスリリースの作成に時間がかかる	キーワードやターゲット読者を指定するだけで、高品質な記事の草案を自動生成するAIアプリを構築。競合サイトを分析し、独自の切り口で構成案を作成することも可能です。
広告キャンペーンごとに多数のバナーが必要	DALL-Eなどの画像生成AIと連携し、「30代女性向けの化粧品バナー」といった指示で複数のデザイン案を瞬時に生成。A/Bテスト用のバリエーションも手軽に量産できます。
市場・競合調査が非効率	Webスクレイピングツールと連携したAIエージェントを構築。定期的に競合サイトを巡回し、更新情報を自動で取得・要約してSlackなどに通知する仕組みを自動化できます。

 

3.2 営業・カスタマーサポート

 

 

3.3 経理・人事・総務

 

 

3.4 開発・IT運用

 

課題	Difyによる解決策
複雑なAPIドキュメントから目的の機能を探すのが大変	APIリファレンスをナレッジベースに登録。「ユーザー認証用のエンドポイントは？」といった自然言語での質問に対し、該当箇所やサンプルコードを提示する開発者支援ボットを構築します。
非エンジニアがデータ分析を行えない	「先月の東京エリアの売上トップ5は？」といった自然言語での問いかけを、AIがSQLクエリに変換し、データベースを直接検索して結果を返すシステムを構築。非エンジニアでも自由にデータ分析が可能になります。
複数のシステムを横断する業務プロセスが煩雑	DifyのAIエージェント機能と各種ツール（Google Calendar APIなど）を連携。「来週、大阪へ2日間の出張」と指示するだけで、エージェントが自律的に関連タスクを分解し、一連のプロセスを自動実行します。

 

3.5 教育・その他

 

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まとめ

 

生成AIは、単なるコンテンツ作成ツールから、企業のあらゆる業務プロセスを再構築する戦略的な基盤技術へと進化しています。情報検索、資料作成といった日常業務の効率化から、各業界特有の課題解決、さらにはDifyのようなプラットフォームを活用した現場主導でのAIアプリケーション開発まで、その応用範囲は広がり続けています。

本レポートで紹介した事例は、生成AIがもたらす変革のほんの一例に過ぎません。重要なのは、この技術を自社のビジネス課題と結びつけ、実践的な活用方法を模索し続けることです。AI開発の民主化が進む今、その恩恵を最大限に享受できるかどうかは、企業の創造性と実行力にかかっています。