AIの業務活用は、仕事全体を一度に置き換えるより、入力、下書き、分類、予測等の工程へ分けると検討しやすくなります。ここで紹介する10例は導入を考えるための設計例であり、取材した企業の実績ではありません。必要な機能とデータ、人が確認する箇所、効果を測る指標を決めて試します。
事務と顧客対応の3例
①請求書の項目抽出では、日付、金額、税率、取引先等を読み取った後、原本と照合して会計処理へ渡します。読み取りと支払承認は分けます。②問い合わせでは、承認済みFAQから回答案を作り、個別の注文や返金は本人確認と担当者への引継ぎを設けます。③翻訳では、用語集と文脈を与えて下訳を作り、契約・価格・固有名詞は人が原文と照合します。どれも出力を無確認で確定しない設計です。
営業・販促・在庫の3例
④営業支援では、許可された商談メモから要約と次の確認事項を作り、顧客への約束や日程は担当者が確定します。⑤販促では、商品仕様を基に訴求案を複数作り、根拠のない効能や比較がないか点検します。⑥需要予測では、販売、在庫、価格、欠品等のデータから予測を作り、現行の発注方法と誤差や廃棄・欠品を比較します。生成AIの文章作成と、需要予測モデルは同じ機能ではありません。
制作と情報整理の4例
⑦画像では広告や資料の構図案を作り、商品形状、権利、実物との差を確認します。⑧動画では構成案や短い素材を作り、連続性、字幕、事実関係を編集します。⑨音声では許可された声・素材で読み上げを作り、発音、本人同意、利用範囲を確認します。⑩記事や社内文書では、見出し案や要約を作り、元資料、引用、数値、欠落を照合します。生成機能の有無や商用条件は採用するサービスで確認してください。
入力できるデータと出力の責任者を決める
顧客情報、機密、取引先の資料を外部AIへ送る前に、利用目的、契約、保存、学習利用、アクセス権を確認します。個人情報保護委員会も生成AI利用時の個人情報の取扱いについて注意喚起しています。画面上で名前を消しただけで十分とは限らず、内容から特定できる情報も点検します。出力の承認者と誤りを見つけたときの修正・停止手順も決めます。
一つの工程で比較試験をする
まず対象業務を絞り、通常の方法とAIを使う方法で、同等の難しさの作業を比較します。入力準備、生成、修正、確認、差し戻しまで含めた時間を記録します。例えば記事作成なら、下書き時間だけでなく資料調査と事実確認も含めます。誤り率、修正量、顧客への影響等の品質条件を維持し、速くなった代わりに確認漏れが増えていないかを見ます。
費用と継続運用まで評価する
利用料やAPI料金、連携開発、教育、監督、保守を含めて比較し、根拠なく回収期間や削減率を固定しません。例外処理が多い仕事は、人の確認が残る前提で担当を確保します。利用するモデルやサービス、社内ルールを変えたら再評価します。IPAが公開する導入・運用の参考資料は、中核人材育成プログラムの卒業プロジェクトによるもので、機構の公式見解を代表するものではない点も踏まえて活用します。
導入前の確認事項
- 10例から対象業務と工程を一つ選んだか
- 使うサービスが必要な機能と条件を満たすか
- 入力データと利用目的・契約を確認したか
- 承認者と例外時の対応が決まっているか
- 準備・修正・確認を含む時間と品質を比較できるか
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公式資料の確認日：2026年11月2日。記入例や手順は編集上の提案で、導入成果を保証するものではありません。
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