QT-GenAI ブログ

人手不足や働き方改革への対応が求められるなか、多くの企業で業務効率化への取り組みが進んでいます。近年は生成AIの普及により、文書作成やデータ分析、問合せ対応など、これまで人手に依存していた業務の効率化が可能になりました。
しかし、「生成AIでどのような業務を効率化できるのか」「自社ではどの業務において導入すべきなのか」と悩む人も少なくありません。

この記事では、生成AIで効率化しやすい業務の種類や、具体的な活用アイデア、導入を進める際のポイント、実際の成功事例を紹介します。

監修者の紹介

株式会社QTnet AI事業部AIシニアスペシャリスト
一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）協議員
ふくおか電子自治体共同運営協議会DXプロデューサー（生成AI）

佐伯和広

1. 生成AIによる業務効率化が注目される背景

生成AIは、企業の業務改善や生産性向上を支援するツールとして急速に普及しています。例えば、一般社団法人 日本情報システム・ユーザー協会（JUAS）「『企業IT動向調査報告書2026』プレスリリース第2弾」によると、2025年時点で言語系生成AIを「導入済み」と回答した企業は33.9％に達しました。
「試験導入中・導入準備中」を含めると全体の53.4％となっており、生成AI活用が注目されている状況だといえるでしょう。

■生成AIの導入状況

出典：JUAS「『企業IT動向調査報告書2026』プレスリリース第2弾」

また、同調査によると2025年の時点で売上高1兆円以上の大企業では、言語系生成AIを「導入済み」と回答している企業が85.1％となっています。さらに、売上高100億～1,000億円未満の企業でも、言語系生成AIを「導入済み」もしくは「試験導入中・導入準備中」と回答している企業が46.9%と約半数を占めており、AIが業務を進めるための必須ツールとなっていることがうかがえます。

なぜ、このように生成AIの導入が進んでいるのでしょうか。そこには2つの大きな理由があります。

1.1. 人材不足と働き方改革への対応

日本では生産年齢人口の減少や働き方改革の推進により、限られた人員で生産性を向上させることが求められています。生成AIは、その解決策の1つとして注目されているツールです。

生成AIは文書・画像の作成や議事録作成、情報分析などの業務と相性が良く、作業時間や担当者の大幅な負担軽減に繋がります。
実際に、総務省「自治体における生成AI導入状況（令和7年度）」（2026年4月24日版）によると、生成AIの導入によって文書生成業務が1ヵ月あたり190時間かかっていた業務が、51時間と73％削減できた自治体も報告されています。

自治体の生成AI活用については、下記の記事を参考にしてください。

1.2. 業務の属人化防止と品質の均一化

業務マニュアルや社内ナレッジ、ベテラン社員のノウハウを生成AIで活用できるようにすれば、経験の差による対応品質のばらつきを抑え、業務の属人化防止と品質の均一化に繋がります。

例えば、顧客対応窓口やコールセンターなどで、対応履歴・FAQをすぐに参照できるチャットボットを構築すれば、経験の浅い社員でもスピーディーに一定水準の対応が可能になるでしょう。
このように生成AIによる業務標準化ができれば、生産性向上にも繋がります。

2. 【重要】生成AIで業務効率化を進める際の「課題」

メリットの多い生成AIですが、企業が本格導入する際には以下のような「課題」に直面するケースが多く見られます。

＜生成AIで業務効率化するための課題＞

• セキュリティ・情報漏洩のリスク：入力した機密情報や顧客データが、AIの学習に利用されてしまうリスクがある
• プロンプトスキルの属人化：「どう指示を出せばいいか分からない」という社員が多く、一部のITリテラシーが高い層しか使いこなせない
• 導入後の定着化：ツールを導入したものの、日常業務に組み込まれず利用率が上がらない

これらの課題をクリアするためには、「法人向けのセキュアな環境」と「プロンプト不要で誰でも使える仕組み」を持ったツールを選ぶことが成功の鍵となります。

プロンプトの書き方については下記の記事を参考にしてください。

3. 生成AIで効率化しやすい業務の種類

生成AIは、自然言語で指示するだけで利用できるため、業務に取り入れやすい点が特長です。例えば、下記のようなさまざまな業務で活用されています。

＜生成AIで効率化しやすい業務例＞

• 文書作成・要約・翻訳
• 顧客対応・問合せ対応
• データ分析業務のサポート・意思決定の支援
• 採用・研修・人材育成
• コード生成
• 提案資料・商談準備の効率化

3.1. 文書作成・要約・翻訳

文書作成・要約・翻訳は、生成AI活用の入り口として最も効率化しやすい業務の1つです。企画書や報告書、メール文書、マニュアルなどは、生成AIでたたき台をすぐに作成できます。
さらに、会議の録音データや長文資料を読み込ませれば、議事録や要約の作成も効率化が可能です。

また、生成AIは多言語翻訳にも活用できるため、海外拠点とのコミュニケーションや外国語資料の作成が必要な場合でも、スピーディーに対応できます。

3.2. 顧客対応・問合せ対応

生成AIを活用すれば、顧客や社内の問合せ対応を効率化できます。
例えば、生成AIを活用したチャットボットで定型的な質問への回答を自動化すれば、コールセンターや社内ヘルプデスクの従来の一次対応に加え、曖昧な質問や自由な言い回しにも、24時間365日対応可能です。

さらに、問合せ内容の分類や要約、引き継ぎ資料の作成も支援できるため、担当者の負担軽減と顧客の待ち時間を同時に短縮できます。

3.3. データ分析業務のサポート・意思決定の支援

専門的な分析スキルがない担当者でも、生成AIに顧客データや売上データ、問合せ履歴などを読み込ませれば、傾向や課題、改善案などを分析する際のサポートが可能です。
また、Excel・BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールと連携すれば、月次・週次レポートなど繰り返し発生する集計作業や資料作成の効率化もできます。

生成AIを使えば、過去データを活用した需要予測や売上予測、リスク分析などのサポートも行うことができ、経営判断のスピードと精度向上に繋がります。

3.4. 採用・研修・人材育成

生成AIを活用すれば、採用から研修、人材育成まで幅広い人事業務を効率化できます。例えば、採用後の研修資料や教育コンテンツの作成支援はもちろん、新入社員の研修時のロールプレイングの相手になってもらうことも可能です。
加えて、従業員データをもとに生成AIと課題や改善策を検討すれば、離職リスクの把握や配置転換の検討をいち早く支援でき、人材マネジメントの効率化にも繋がります。

3.5. コード生成

プログラミングの専門知識がない担当者でも、生成AIを使えばコード生成が簡単にできるため、業務効率化を進められます。「売上データを月別に集計したい」「複数のExcelファイルを1つにまとめたい」といった要件を生成AIに伝えるだけで、ExcelマクロやVBAのコードを作成でき、定例業務を効率化する仕組みづくりを効率的に進められます。

また、作成したコードのテストやエラーの分析、修正案の提示もAIが支援できるため、これまでIT担当者に依存していた簡単なツール開発やマクロ作成を現場主導で進めやすくなります。

3.6. 提案資料・商談準備の効率化

営業活動においても、生成AIで業界調査や競合情報の収集・整理が簡単にできるほか、提案書や見積書、プレゼン資料のたたき台も短時間で作成可能です。一件あたりの準備工数を削減できれば、より多くの時間を顧客対応や商談にあてられるようになるでしょう。

成果を上げている担当者のノウハウをナレッジとして蓄積し、生成AIを活用して共有・活用できる環境を整えれば、提案品質の向上やチーム全体のスキル底上げにも繋がります。

4. 生成AI導入時の進め方

生成AIによる業務効率化を実現するためには、単にツールを導入するだけでは不十分です。導入目的の明確化から運用改善まで段階的に進めれば、効果を最大化できます。
生成AI導入のロードマップは下記のとおりです。

■生成AI導入のロードマップ

4.1. ステップ1：AIの導入目的の明確化と推進体制の構築

生成AIを導入する第一歩は、「何のために導入するのか」を明確にし、社内体制を構築することです。目的が曖昧なまま導入すると、活用方法が定まらず期待した成果を得られない可能性があります。

まずは導入方針と目的を社内共有し、担当者を決めます。その後は対象部署の業務を棚卸しして、どの業務に生成AIを適用できるか整理しましょう。
この際、以下のことを整理することをおすすめします。

＜AIの導入前に整理すること＞

• 解決したい業務課題
• 導入効果を測るKPI
• 予算・体制・スケジュール
• 利用対象の部署や対象業務

なお、生成AIの推進体制を構築する際は、情報システム部門だけでなく、実際に利用する現場部門も巻き込んで進めることが重要です。

4.2. ステップ2：AI使用時のルール整備とPoC（概念実証）の実施

生成AIツールの選定や環境づくりが進んだら、安全に利用するためのルールを整備し、小規模なPoC（概念実証）を行って効果や課題を検証します。
生成AIには情報漏洩やハルシネーションなどのリスクがあるため、導入前に運用方針を明確にすることが重要です。

生成AIツールを利用する際のルール整備で気をつけたいポイントは以下になります。

＜AI使用時のルール整備で確認すること＞

• 入力可能な情報の範囲
• 個人情報や機密情報の取り扱い
• アクセス制御などの利用規定
• 利用状況や操作履歴の管理方法

上記を確認した上で、少数部署で試験導入し、導入効果を検証して課題やリスクを洗い出していきます。
ユーザーからのフィードバックも収集したり、セキュリティテストを実施したりするなどして、運用ルールやガイドラインを整備しつつ、本格導入する道筋をたてましょう。

4.3. ステップ3：AIツール選定と環境整備

AIの導入目的や社内体制が決まったら、自社に適したツールを選定し、環境を整備します。
AIツールを選定する際は、機能や料金だけでなく、セキュリティや運用面も含めて比較することが重要です。
特に企業で利用する場合は、機密情報や顧客情報を扱うケースが多いため、安全に利用できる環境を構築できるかを確認する必要があります。

AIツールの選定時は次のような観点で確認するといいでしょう。

＜AIツール選定時の確認事項＞

• 入力データが学習に利用されないか
• アクセス権限や利用ログを管理できるか
• 既存システムと連携できるか※
• RAGやAIエージェントなど将来的な拡張性があるか
  ※QT-GenAIの場合は個別相談となります。

導入後の活用範囲を見据えて選定することで、長期的な投資効果を高められます。

RAGについては、下記の記事を参考にしてください。

4.4. ステップ4：本格導入と定着化

PoCで効果を確認し、運用ルールやガイドラインを整備したら、AIツールの利用範囲を広げて本格導入を進めます。
この段階で大切なのは、生成AIを独立したツールとして運用するのではなく、既存業務の中に組み込むことです。「使いたい人だけが使う」状態では定着しにくく、十分な効果も得られません。

AIツールの本格導入時には以下のような取り組みが有効です。

＜AIツールを導入する際の主な取り組み＞

• 運用ルールやガイドラインの共有
• 研修や勉強会の実施
• サポート体制の強化
• AI活用における業務プロセスの再設計
• 部署ごとの活用事例の展開
• 利用状況や業務効率化できた時間を可視化
• フィードバックの収集・分析

現場が効果を実感できる環境を整えることで、AI活用の定着に繋がります。

4.5. ステップ5：継続的に改善し、AIの活用頻度を上げる

生成AIツールの本格導入をしたら、新たな活用方法や改善点が見えてきます。そのため、定期的に改善をしながら活用範囲を広げていくことが重要です。
継続的な改善に向けては、次のような取り組みを行うといいでしょう。

＜AI活用のPDCAを回すための取り組み＞

• RAG活用時の参照データの定期更新
• 利用データや成果指標の分析・評価
• プロンプトや運用ルールの改善
• 社内ナレッジの更新
• 新たなユースケースの発掘
• 技術アップデートの反映

こうした改善を継続することで、生成AIの活用は個別業務の効率化にとどまらず、部門横断での業務改革へと発展していきます。近年では、RAGやAIエージェントを活用し、業務プロセス全体の効率化に取り組む企業も増えています。

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5. 生成AI導入を成功させるためのポイント

生成AIの導入効果を最大化するためには、ツール選定だけでなく、組織体制や運用ルールの整備も欠かせません。ここからは、生成AI導入を成功させるためのポイントを紹介します。

＜生成AI導入を成功させるためのポイント＞

• 組織全体で推進できる体制を構築する
• セキュリティとガバナンスを整備する
• AI出力の品質管理ルールを設ける

5.1. 組織全体で推進できる体制を構築する

生成AI活用の推進を一部の担当者任せにすると、異動や退職によって取り組みが停滞するリスクがあります。そのため、各部署に生成AI推進の担当者を配置し、各所で活用事例やノウハウを共有できる体制を構築することが重要です。
また、利用状況や成果を可視化し、組織全体で活用を促進する仕組みづくりも必要です。

5.2. セキュリティとガバナンスを整備する

生成AIでは入力情報の取り扱いが大切な課題となるため、導入前に社員にセキュリティとガバナンスの徹底を周知しましょう。
社内利用規程を整備し、入力可能な情報や禁止事項を明確に定めて、全社に共有することをおすすめします。また、アクセス権限の管理やログ監視などを実施し、情報漏洩リスクを低減することが重要です。

5.3. 生成AIの回答をチェックする体制を整備する

生成AIを活用する際は、出力された回答をそのまま利用するのではなく、人による確認を前提とした運用ルールを整備することが重要です。生成AIは誤った情報を生成する場合があるため、特に社外向け資料や法令対応が必要な業務では、担当者や関係部署によるレビューを実施することが望ましいでしょう。

また、RAGを活用して社内文書や業務マニュアルを参照させることで、社内ルールに沿った回答を得やすくなり、回答の信頼性向上も期待できます。

6. QTnetが提供する生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」の導入事例【北九州市さま】

全国の自治体に先駆けて積極的なAI施策を推進する北九州市さまでは、一連の構想実現を牽引する「勝負手」として、九電グループ「QTnet」が提供する「QT-GenAI」を導入しています。

導入の決め手として「LGWAN環境下でのセキュリティ」「管理機能などの運用性」「保守対応力」に加え、QT-GenAIならではの「RAG用のデータ保存容量が無制限」などが評価され、7500ライセンスで始動しました。

導入にあたっては研修会を実施し、20～50代の幅広い職員約120人が参加。「画面がシンプルで使いやすく、初心者でも扱いやすい」といった声もあり、現場からの評価も得られています。

導入後の半年間で、職員のAI利用回数は3〜4倍以上に増加し、利用率は10％から35％に向上（2026年2月現在）。2027年度までに職員利用率90％達成を目標に掲げ、定型業務のAI化から市民サービス向上へと、活用の幅をさらに広げていく予定です。

■「QT-GenAI」の特長

北九州市さまの事例については、下記の記事を参考にしてください。

7. 生成AI導入の壁を越えるには？「QT-GenAI」で実現するスムーズな業務効率化

ここまで解説したように、生成AIの導入を成功させるには「セキュリティの確保」「プロンプトスキルの属人化解消」「導入後の定着化」といった課題をクリアする必要があります。

これらの課題をシステムと運用の両面から網羅的に解決し、安全かつスムーズなAI活用を実現するのが、九電グループのQTnetが提供する法人向けマルチ生成AIプラットフォーム「QT-GenAI」です。
ここからは、QT-GenAIがビジネスや行政の現場で選ばれる5つの理由（特長）を解説します。

7.1. 情報漏洩リスクを解決する「安心のセキュリティ環境」

生成AIの導入で最も懸念されるセキュリティ課題に対し、「QT-GenAI」は入力データがAIの学習に利用されない設計となっています。また、個人情報や機密情報などの入力を検知・ブロックする「フィルタリング機能」も備えており、従業員の意図しない情報漏洩をシステム側で防ぐことができます。

さらに、LGWANや閉域接続にも対応しているため、厳しいセキュリティ要件を持つ企業・自治体でも心配することなく安全に運用可能です。

■フィルタリング機能のイメージ

7.2. プロンプト不要で誰でも使える「40種以上のテンプレート」

「指示の出し方が分からない」という属人化の課題に対しては、「パワポスライド画像生成」「専門家への相談」「文章校正」「文字起こし（音声）」など、40種類以上のプロンプトテンプレートが標準搭載されています。
活用イメージが固まっていなくても、テンプレートに沿って入力するだけで精度の高い回答を得られるため、ITリテラシーに関わらず誰でもすぐに業務へ取り入れられます。

7.3. 導入後の定着化を促す「手厚い伴走支援」

ツールを導入したものの現場に定着しないという課題に対し、「QT-GenAI」はハンズオン研修やガイドラインの作成支援など、導入後の手厚い伴走サポートを提供しています。また、別契約で運用支援サービスをつければ、定期的なミーティングなどを通じて、各部署の業務に合わせた活用アイデアの提案や利用促進のフォローを行うため、現場での活用頻度を高め、組織全体へのスムーズな定着を実現できます。

■伴走サポートのイメージ

7.4. 業務効率化の効果が見える管理機能

「QT-GenAI」には、組織全体の活用状況や導入効果をひと目で把握できるダッシュボード（管理機能）が備わっています。
ユーザーごとの利用回数やモード別の利用回数に加え、組織全体で「AI活用によって何分の業務時間を削減できたか」を自動で可視化することが可能です。これにより、導入効果を明確に数字で社内報告できるほか、利用が進んでいない部署へのフォローや、フィルタリングチェックによるガバナンス監視など、AI定着に向けたPDCAサイクルを強力に後押しします。

■QT-GenAIの活用による業務削減時間の自動算出イメージ

7.5. 組織構造に合わせた「ユーザー管理・権限設計サポート」

生成AIの全社展開が進むと、「人事データは人事部だけに参照（RAG）させたい」「特定の部署や役職者だけに専用のテンプレートを使わせたい」といった細やかなアクセス制御が求められます。

「QT-GenAI」では、企業の複雑な組織構造に合わせた柔軟な「グループ管理」と「権限管理」の階層設定が可能です。さらに、システム上の機能を提供するだけでなく、部署ごとの適切な閲覧制限や利用権限の設計を専門チームが支援します。セキュアで統制の取れた運用体制の構築までをしっかりサポートするため、情報漏洩のリスクを抑えながら、大規模な組織でも安全かつスムーズにAIを全社展開できます。

■QT-GenAIのユーザー管理の例

生成AIによる業務効率化を検討している方は、まずは「QT-GenAI」の資料ダウンロードやお問合せから詳細をご確認ください。

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8. よくある質問