生成AIの業務活用事例｜営業・人事・経理・CSで最初に試す使い方

生成AIを導入したものの、現場で何に使えばよいか分からない。ChatGPTやCopilotのアカウントは配ったが、使う人と使わない人の差が大きい。こうした声は、情報システム部門やDX推進担当に寄せられやすい相談です。 活用事例を考えるときに、最初から大きな自動化を狙う必要はありません。まず見るべきなのは、毎週繰り返している文書作成、調査、要約、分類、一次回答です。担当者が毎回ゼロから書いている文章、探している資料、分類している問い合わせでは、下書き、要約、分類、比較表作成を生成AIで試せます。 JUASの「企業IT動向調査2026」の発表資料では、前年度まで試験的な導入が目立っていた生成AIについて、多くの企業が一定の効果を実感しており、現場業務を支える可能性のある技術として受け入れられつつあると説明されています。PwC Japanの「生成AIに関する実態調査2025春」では、生成AIの業務プロセスへの組み込み度合いやAIエージェントの導入状況について、期待を大きく上回る成果を出した層と期待未満の層で差が見られると説明されています。 この記事では、営業、人事、経理・総務、CS、企画・管理部門で最初に試しやすい生成AIの業務活用事例を整理します。

生成AIの活用事例を探すときは、「AIに任せたい業務」ではなく「AIが下書きや整理を担当し、人が確認できる業務」から選びます。 最初の候補にしやすいのは、次の条件を満たす業務です。

たとえば、議事録要約、社内FAQの下書き、問い合わせ分類、提案書の構成案、研修資料のたたき台は試しやすい業務です。反対に、採用判断、人事評価の最終決定、顧客への自動送信、法務・医療・財務の判断は、最初のPoCでは避けた方がよい領域です。

営業部門では、商談準備、提案書作成、議事録要約、メール文案、過去事例検索から始めやすいです。 商談準備では、企業名、業種、商談テーマ、公開情報、過去の提案資料をもとに、想定課題や質問リストを作れます。出力物は、商談前の仮説、確認すべき論点、提案書の目次案です。担当者は、AIが出した内容をそのまま使うのではなく、顧客の実態や過去の接点に合わせて修正します。 提案書作成では、過去提案書や製品説明をもとに、初稿や構成案を作ります。毎回ゼロから書く時間を減らし、営業担当者は顧客別の論点整理に時間を使えます。ただし、顧客名、契約金額、未公開情報を入力する場合は、利用するツールのデータ取り扱いと社内ルールを確認します。 商談後は、議事録要約やフォローアップメールの文案作成にも使えます。録音やメモをもとに、決定事項、宿題、次回アクションを整理し、担当者が確認して送信します。送信前の事実確認と語調の調整は人が行います。

人事部門では、求人票作成、面接質問案、オンボーディングFAQ、研修資料、評価コメントの下書きで使いやすいです。 求人票では、職種名、業務内容、必要スキル、チーム構成を入力し、求人媒体に載せる文章のたたき台を作ります。人事担当者は、表現が広すぎないか、誇張がないか、実際の業務内容とずれていないかを確認します。 面接質問案では、ポジション要件と確認したい経験を入力し、質問リストを作ります。たとえば、法人営業経験、プロジェクト推進経験、マネジメント経験などを確認する質問を作れます。採用判断はAIに任せず、面接官が評価基準に沿って判断します。 オンボーディングでは、入社者がよく聞く質問をFAQ化できます。社内システムへのログイン、経費精算、有休、勤怠、貸与端末の扱いなど、繰り返し聞かれる内容を整理します。研修資料の構成案や理解度テストのたたき台にも使えます。 評価コメントの下書きに使う場合は、特に注意が必要です。AIは文章を整える補助として使い、評価の判断や最終コメントは評価者が責任を持ちます。個人情報や機微な情報の扱いも、事前にルール化しておきます。

経理・総務では、経費精算FAQ、規程検索、稟議書ドラフト、社内問い合わせ分類、マニュアル更新で活用できます。 経費精算FAQでは、経費規程、出張旅費規程、申請マニュアルをもとに、よくある質問と回答案を作ります。「この交通費は精算できるか」「領収書がない場合はどうするか」「稟議が必要な金額はいくらか」といった質問を整理できます。 稟議書のドラフト作成では、目的、背景、費用、期待効果、リスク、代替案を入力し、社内フォーマットに沿った文章のたたき台を作ります。担当者は、金額、契約条件、承認者、添付資料を確認します。 マニュアル更新では、変更点を入力して既存文書に反映する文章を作れます。制度変更やツール変更があったとき、社内通知やFAQ更新の下書きにも使えます。ただし、規程の正式解釈は担当部署が確認し、「AIの回答が正式回答」と受け取られないようにします。

CSや問い合わせ対応では、問い合わせ分類、FAQ候補作成、一次回答案、対応履歴要約、マニュアルを参照した回答案作成で使えます。 問い合わせ分類では、受信したメールやチャットを、契約、請求、障害、使い方、解約、要望などに分類します。担当チームや優先度の判断を補助できます。問い合わせ件数が多い組織では、分類だけでも対応の初動を早めやすくなります。 一次回答案では、問い合わせ本文、製品マニュアル、FAQ、過去の対応履歴をもとに、回答のたたき台を作ります。担当者は、回答の根拠、顧客の契約条件、個別事情を確認してから送信します。顧客への自動送信は、誤回答や過剰な約束につながる可能性があるため、最初の段階では避ける方が安全です。 対応履歴の要約も実務で使いやすい領域です。長いやり取りを、発生事象、顧客要望、対応内容、未解決事項に分けて要約すると、引き継ぎやエスカレーションがしやすくなります。 RAGを使える場合は、製品マニュアルやFAQを検索対象にして、参照元リンク付きの回答案を出せます。回答者が根拠文書に戻れるため、確認作業がしやすくなります。

企画・管理部門では、市場調査の要約、会議資料の構成案、社内アンケート分析、施策比較表で使えます。 市場調査では、公開情報や調査メモをもとに、業界動向、主要プレイヤー、顧客課題、規制動向を整理できます。AIに調査そのものを丸投げするのではなく、収集した情報を要約・比較する用途から始めると確認しやすくなります。 会議資料では、目的、参加者、決めたいこと、前提情報を入力し、資料の構成案を作ります。会議の論点整理、意思決定に必要な比較表、想定質問のリストにも使えます。 社内アンケートでは、自由記述をテーマ別に分類できます。たとえば、制度、ツール、コミュニケーション、マネジメント、業務量などに分け、代表的な意見を要約します。個人が特定される情報は取り扱いに注意し、必要に応じて匿名化します。

活用事例を選んだら、PoC開始前に測る指標を決めます。指標がないと、便利だったかどうかの感想で終わってしまいます。 <table fit-page-width="true" header-row="true"> <tr> <td>業務</td> <td>指標の例</td> </tr> <tr> <td>資料作成</td> <td>初稿作成にかかる時間、レビュー回数</td> </tr> <tr> <td>営業</td> <td>商談準備時間、提案書ドラフト作成時間</td> </tr> <tr> <td>人事</td> <td>求人票作成時間、オンボーディング問い合わせ件数</td> </tr> <tr> <td>経理・総務</td> <td>FAQの自己解決率、問い合わせ分類件数</td> </tr> <tr> <td>CS</td> <td>一次回答作成時間、エスカレーション時の要約時間</td> </tr> <tr> <td>全社</td> <td>4週後・8週後の利用継続率</td> </tr> </table> 効果は、最初から大きな金額換算にしなくてもかまいません。まずは「週次資料の初稿作成が60分から30分になった」「問い合わせ分類の手作業が減った」のように、現場で確認できる単位で測ります。

生成AIの活用が広がらないときは、業務選定、利用ルール、PoC指標のどこかが曖昧なまま進んでいることがあります。 全社一斉導入は、その一つです。部門ごとに業務もリスクも違うため、同じ説明会と同じプロンプト集だけでは定着しません。最初は1部門、1チーム、1業務に絞った方が、質問対応や改善がしやすくなります。 プロンプト集だけ配る進め方も失敗しやすいです。プロンプト例があっても、いつ使うかが決まっていなければ使われません。「週次会議後の議事録要約で使う」「問い合わせ分類の一次整理で使う」のように、業務手順の中に入れる必要があります。 禁止事項だけを決める進め方にも注意が必要です。個人情報や社外秘を入れないルールは必要ですが、それだけでは現場は何に使ってよいか分かりません。禁止事項とあわせて、入力してよい情報、使ってよい業務、確認が必要な出力を示します。 成果指標がないまま始めると、便利だったかどうかの感想で終わります。PoCの段階から、削減時間、一次回答率、問い合わせ件数、レビュー回数、利用継続率を決めておきます。

Concretoでは、部門別の業務一覧、最初に試すユースケース候補、PoC計画、利用ルール、定着施策を整理します。営業、人事、経理・総務、CS、企画・管理のどこから始めるかを決める段階では、情報リスク、効果の測りやすさ、現場の負担を比較表にします。 ツールを入れたが使い方が広がっていない場合は、まず1部門・1業務に絞って、4〜6週間で検証できる形にします。具体的には、対象業務、入力できる情報、出力後に人が確認する観点、利用ログ、削減時間、レビュー回数を決め、現場が迷わず使える業務手順まで落とし込みます。 PoC後は、議事録要約やFAQ下書きのようなレベル1の分類・要約から、部署別テンプレート化、RAGによる根拠付き回答、既存ワークフローとの連携へ段階的に広げます。低リスクで根拠確認しやすい領域であれば、レベル4相当の自動下書き・自動分類・ワークフロー連携まで伴走します。一方で、採用判断、人事評価決定、契約条件、顧客への自動送信などは自動化の対象から外し、責任者、停止手順、ログ確認、ナレッジ更新まで含めて安全に設計します。

※この記事は2026年5月21日時点の公開情報をもとにしています。各ツールの機能や利用規約は変更されるため、導入時には公式情報と契約条件を確認してください。