AI業務効率化の活用事例｜部門別の成功パターンと導入の進め方を解説

AIを活用した業務効率化に関心はあるものの、「自社のどの業務に使えるのか」「どのような成果が期待できるのか」が分からない企業も少なくありません。

AIは、マーケティング・営業・カスタマーサポート・経理・人事・法務など、さまざまな部門で活用されています。大企業だけでなく、中小企業でも定型業務の自動化や情報整理、データ分析などに取り入れることが可能です。

人手不足への対応や生産性向上が求められるなか、AIを含むデジタル技術を適切に活用し、限られた人員で効率的に業務を進められる体制を整えることが重要になっています。この記事では、AIによる業務効率化の事例を部門別に紹介し、具体的な活用方法や導入時の注意点、始め方まで解説します。

確認したいポイント	結論	詳細
AI業務効率化とは？	AIで定型業務を自動化し生産性を高める取り組み	データ入力・分析・文書作成・問合せ対応など幅広い業務で活用可能。
部門別の活用事例は？	マーケ・営業・CS・経理など全部門で導入可能	部門ごとに効率化の方法と得られる効果が異なる。
マーケティング部門の事例は？	広告自動化・コンテンツ生成・データ分析	施策の実行スピードと精度が飛躍的に向上する。
営業・カスタマーサポートの事例は？	リードスコアリング・チャットボット・議事録生成	商談の効率化と顧客満足度の向上を同時に実現。
バックオフィスの事例は？	経理・人事・法務の定型作業を自動化	請求書処理・勤怠管理・契約書チェックなどの工数を大幅削減。
どんな成果が出る？	工数50%削減・ミス低減・残業削減	数値で効果を示しやすく、導入の投資判断がしやすい。
導入の注意点は？	品質管理・情報セキュリティ・段階的導入	AIの出力チェックとデータの安全な取り扱いが不可欠。
まず何から始める？	身近な定型業務から試し、効果を検証する	一つの業務で成果を出してから範囲を広げるのが鉄則。

この記事でわかること

• 部門別のAI業務効率化の活用事例
• マーケティング・営業・CS・バックオフィスの具体的な成功パターン
• AI導入で得られた具体的な数値成果
• 導入時の注意点とリスク対策
• 自社で始めるための具体的なステップ

AIによる業務効率化とは？

AIによる業務効率化とは、AIを活用して、これまで人が行っていた作業の一部を自動化・効率化する取り組みです。

データ入力や文書作成、問い合わせ対応など、さまざまな業務で活用できます。ただし、すべての業務がAIに適しているわけではないため、特徴を理解して導入することが重要です。

AIは定型業務の効率化に向いている

データ入力や整理、文書作成、問い合わせ対応、レポート作成など、一定のルールに沿って繰り返す業務はAIを活用しやすい分野です。こうした作業の一部をAIに任せることで、業務時間の短縮や担当者の負担軽減が期待できます。

一方、複雑な判断や顧客とのコミュニケーション、最終的な意思決定などは、人による対応や確認が必要です。「AIに任せる業務」と「人が担当する業務」を分けることがポイントです。

AIを導入しても成果が出ないケースがある

AIを導入すれば、必ず業務を効率化できるわけではありません。AIに適していない業務を自動化したり、利用するデータの量や精度が不足していたりすると、回答の確認や修正に時間がかかり、かえって業務負担が増える場合があります。

まずは自社の業務を整理し、作業量の多い定型業務など、AIを活用しやすい領域から小さく試すことが重要です。

AIと人の役割を分けることが重要

AI活用の目的は、単に作業を減らすことではなく、社員がより重要な業務に時間を使える環境を整えることです。定型的な作業をAIで効率化できれば、社員は企画や顧客対応、意思決定など、人による判断が求められる業務に時間を使いやすくなります。

AIと人それぞれの得意分野を踏まえて役割を分けることが、業務効率化を進めるうえで重要です。

AIによる業務効率化の企業事例

AIによる業務効率化は、文章作成や情報検索、システム開発、介護、営業研修など、さまざまな業務で進んでいます。

ここでは、企業や公的機関が公開している一次情報をもとに、導入前の課題からAIと人の役割、導入後の成果まで紹介します。

パナソニック コネクト｜ConnectAIで年間44.8万時間を削減

①企業・組織名
パナソニック コネクト株式会社

②導入前の課題
生成AIを業務に取り入れ、社員の生産性向上と、より創造的な業務に時間を使える環境づくりを進めることが課題でした。

③使用したAI・サービス
2023年2月から、全社員向けAIアシスタント「ConnectAI」を提供しています。

④AIに任せた業務と人が担った業務
AIを情報収集や文章作成などの業務に活用し、社員はAIの出力を確認しながら、判断や企画などの業務を担います。さらに品質管理やITサポートなど、社内情報に特化したAIの活用も進めています。

⑤導入後の成果
2024年度のAIによる業務時間削減効果は年間44.8万時間となり、前年比2.4倍に拡大しました。1日あたりの平均削減時間は28分、利用回数は240万回と公表されています。

⑥数値の測定期間・算出条件
2024年度の利用実績をもとにパナソニック コネクトが公表している数値です。業務時間削減効果については、利用状況などを踏まえて算出された効果として扱い、単純な勤怠時間の減少とは区別して確認する必要があります。

⑦一次情報の出典
パナソニック コネクト「AI駆動型組織への変革：社員の自律的成長と生産性向上」

LINEヤフー｜AIによるコードレビュー準備で週6時間を削減

①企業・組織名
LINEヤフー株式会社

②導入前の課題
「LINE Surveys」の開発では、コードレビュー前に設計書や企画書などの関連資料を集め、仕様を理解する必要がありました。レビュー1件につき、準備だけで1時間程度かかるケースもありました。

③使用したAI・サービス
Claude CodeとMCPを組み合わせ、JiraやConfluenceなどの情報を取得してコードレビューに必要な背景情報を整理する仕組みを構築しました。

④AIに任せた業務と人が担った業務
AIが関連資料の収集や仕様・背景情報の整理など、レビュー前の準備を支援します。開発者は整理された情報をもとに、コードそのものの確認や最終的なレビュー判断を行います。

⑤導入後の成果
レビュー前の準備時間を1件あたり最低30分短縮し、週6時間程度の作業時間削減につながったと紹介されています。

⑥数値の測定期間・算出条件
「週6時間」は厳密な計測値ではなく、担当エンジニアによる体感値をもとにした試算です。1日平均3件のレビューで各30分短縮、週4日勤務として「1.5時間×4日＝週6時間」と算出されています。

⑦一次情報の出典
LINEヤフー Tech Blog「Claude Code × MCPで実現するPRレビュー準備の自動化 ——週6時間のレビュー工数を削減した実践例——」

LINEヤフー｜SeekAIで年間70〜80万時間の削減を目指す

①企業・組織名
LINEヤフー株式会社

②導入前の課題
社内規程やルール、問い合わせ先、技術情報、顧客・取引先とのコミュニケーション履歴など、膨大な社内情報から必要な情報を探す作業に時間がかかっていました。

③使用したAI・サービス
RAGを活用した独自の業務効率化ツール「SeekAI」です。

④AIに任せた業務と人が担った業務
AIが社内文書から関連情報を検索し、質問に応じた回答を生成します。従業員はその回答を業務上の判断や作業に活用します。

⑤導入後の成果
社内情報を探したり、担当部署へ問い合わせたりする時間の削減が期待されています。

なお、「年間70〜80万時間」は導入後に達成した実績値ではありません。LINEヤフーが生成AIを活用した業務効率化によって目指している削減目標です。

⑥数値の測定期間・算出条件
年間70〜80万時間は2024年7月の発表時点における目標値であり、実測された削減時間ではありません。実績値と混同しないよう注意が必要です。

⑦一次情報の出典
LINEヤフー株式会社「RAG技術を活用した独自業務効率化ツール『SeekAI』を全従業員に本格導入」

厚生労働省の事例｜介護記録の作成負担を軽減

①企業・組織名
厚生労働省の事例集に掲載された介護・福祉関連会社
※資料では企業名は匿名

②導入前の課題
紙によるケア記録の作成に毎日1〜2時間程度かかり、勤務後に残って記録を作成する職員もいました。特に日本語に不慣れな外国人職員にとって負担となっていました。

③使用したAI・サービス
自社開発したケア記録用スマートフォンアプリを導入。氏名やサービス提供日時などを選択式にし、記述項目を最小限にしました。蓄積したケア記録をAIに学習させ、利用者の行動予測などへ活用する構想も示されています。

④AIに任せた業務と人が担った業務
定型情報の入力や記録作成をデジタル化し、職員は特記事項の入力や利用者へのサービス提供など、人による対応が必要な業務を担います。

⑤導入後の成果
ケア記録の作成時間が大幅に短縮され、勤務後に残って記録を作成するケースはほぼ見られなくなったと報告されています。職員が利用者へのサービス提供に集中しやすくなったことも紹介されています。

⑥数値の測定期間・算出条件
導入前の「毎日1〜2時間程度」は企業へのヒアリングに基づく記述です。導入後について具体的な削減時間や測定期間は公表されていないため、「○時間削減」などの数値化は避ける必要があります。

⑦一次情報の出典
厚生労働省「AI等の導入により労働者の更なる活躍を実現している企業の取組事例集（暫定版）」

厚生労働省の事例｜AIを営業研修に活用

①企業・組織名
厚生労働省の事例集に掲載された生命保険関連会社
※資料では企業名は匿名

②導入前の課題
生命保険の営業には商品知識が必要であり、経験の浅い営業担当者への対面研修や、上司によるマンツーマン指導に多くの時間がかかっていました。

③使用したAI・サービス
顧客を模したAIを相手に、新商品の説明を練習できる自社開発ソフトを導入しています。

④AIに任せた業務と人が担った業務
AIが商品説明の内容や説明速度、不適切な発言、口癖などを確認・採点します。営業担当者はAIを相手に繰り返し練習し、実際の顧客対応や最終的なコミュニケーションは人が担います。

⑤導入後の成果
商品説明を練習する機会が増えたほか、研修会や上司による指導に必要な時間・人員を減らし、ほかの業務へ振り向けられるようになったと報告されています。

また、AIソフトを含む新商品研修を完了した営業担当者は、未完了者より販売実績が高かったとされています。

⑥数値の測定期間・算出条件
具体的な削減時間や販売実績の差、測定期間は資料では示されていません。そのため、AIだけによる売上向上効果として断定するのではなく、研修全体の成果として扱う必要があります。

⑦一次情報の出典
厚生労働省「AI等の導入により労働者の更なる活躍を実現している企業の取組事例集（暫定版）」

マーケティング部門でのAI活用

マーケティング分野でも、広告運用、コンテンツ制作、データ分析などにAIを活用できます。ただし、本記事では部門別の機能紹介よりも、実在企業の業務効率化事例を中心に解説しています。

広告・マーケティング領域における具体的な活用方法については、「WebマーケティングにAIを活用する方法」「AI広告の活用事例」「AI広告運用の始め方」などの関連記事で詳しく確認してください。

AI業務効率化で得られた具体的な成果

AI導入の成果としては、作業時間の短縮や担当者の負担軽減などが挙げられます。ただし、公開されている「削減時間」には、実測値だけでなくアンケートによる推計値や将来の目標値も含まれるため、数値の算出方法まで確認することが重要です。

作業時間の削減

AIに文章作成や情報検索、データ整理などを任せることで、従来の作業時間を短縮できる場合があります。たとえば、パナソニック コネクトは社内AI「ConnectAI」の活用による2024年度の業務時間削減効果を年間44.8万時間と公表しています。ただし、この数値は社員へのアンケートや利用状況などをもとに算出された効果であり、勤怠データから直接計測した削減時間とは区別して捉える必要があります。

また、LINEヤフーのコードレビュー事例で示されている「週6時間削減」も、担当者の体感をもとに算出した試算です。

このように、削減時間を見る際は「実測値なのか」「アンケートや体感による推計なのか」を確認しましょう。

業務品質の安定化

AIは、決められた条件に沿ったデータ整理や文書のチェックなどにも活用できます。担当者による作業方法の違いを減らし、一定の手順で処理しやすくなる点がメリットです。ただし、AIの出力が常に正しいとは限りません。入力データの品質やAIの設定によっては、誤った回答や判定が発生する可能性があります。

そのため、「AIを導入すればミスがなくなる」と考えるのではなく、人による確認や修正を組み込んだ運用体制を設計することが重要です。

担当者の負担軽減

AIによって定型業務の一部を効率化できれば、担当者が企画・判断・顧客対応など、ほかの業務に時間を使いやすくなります。

一方で、AI導入による作業時間の短縮が、そのまま残業時間の削減や従業員満足度、定着率の向上につながるとは限りません。これらを成果として評価する場合は、勤怠データや従業員アンケートなど、別の指標で確認する必要があります。

AI導入の成果は「数値の種類」まで確認する

企業のAI活用事例を比較する際は、成果の数値だけでなく、どのように算出された数値なのかを確認しましょう。「システムログなどによる実測値」「アンケートや担当者の体感をもとにした推計値」「導入後に達成を目指す目標値」では、数値の意味が異なります。

AI導入の効果を客観的に判断するためには、測定期間・対象業務・対象人数・算出方法まで確認することが大切です。

AI業務効率化の導入における注意点

AIを業務に導入する際は、精度だけでなく、情報管理や権限設定、著作権、責任体制などを含めた運用ルールを整える必要があります。

AIに入力できる情報の範囲を決める

まず、個人情報・顧客情報・契約情報・未公開の経営情報など、AIツールへ入力してよい情報と禁止する情報を明確にしましょう。

利用するAIサービスについても、入力データがAIの学習に利用されるか、学習利用をオプトアウトできるか、データがどこに保存され、どの程度の期間保持されるかを確認する必要があります。

アクセス権限と操作ログを管理する

業務用AIを導入する場合は、誰でも自由に利用できる状態にするのではなく、部署や役職に応じてアクセス権限を設定します。誰が・いつ・どのツールを利用したのかを確認できるよう、操作ログの保存や定期的な利用状況の確認も検討しましょう。

また、社員が会社の許可を得ずに生成AIを業務利用する「シャドーAI」への対策として、利用可能なAIツールを指定し、社内ルールを周知することも重要です。

ハルシネーションを前提に確認体制をつくる

生成AIは、事実とは異なる情報をもっともらしく生成する「ハルシネーション」を起こすことがあります。そのため、契約書・顧客向け資料・記事・経営判断に使用する情報など、誤りによる影響が大きい業務では、出典確認や人によるレビューを必須にするなど、用途に応じた確認手順を設けましょう。

誤回答や情報漏えいなどの問題が発生した場合に、誰へ報告し、誰が利用停止や原因調査などを判断するのか、社内の責任者と対応フローも決めておく必要があります。

著作権や営業秘密の侵害に注意する

生成AIで文章・画像・プログラムなどを作成する場合は、第三者の著作権や営業秘密などを侵害していないか確認が必要です。

他社の非公開資料や機密情報をAIへ入力しないことに加え、生成物をそのまま公開するのではなく、必要に応じて類似表現や引用元、利用条件などを確認しましょう。

採用・人事でのAI利用は人による最終判断を行う

応募書類のスクリーニングや候補者評価にAIを利用する場合は、特に慎重な運用が求められます。学習データや評価基準に偏りがあると、特定の属性を持つ候補者に不公平な評価が行われる可能性があります。また、AIがなぜその評価を出したのか説明しにくいケースもあります。

そのため、AIだけで採否を決定するのではなく、人が最終判断を行う体制を整え、評価基準や結果に偏りが生じていないかを定期的に検証することが重要です。

ベンダー依存と利用料金の変化も想定する

特定のAIサービスに業務を大きく依存すると、料金改定や機能変更、サービス終了などが発生した際に業務へ影響する可能性があります。

導入時には現在の料金だけでなく、利用人数や利用量が増えた場合の費用も試算しましょう。また、データを別サービスへ移行できるか、代替サービスへ切り替えられるかなど、ベンダーロックインのリスクも確認しておくことが大切です。

小規模に導入してから対象業務を広げる

最初から全社へ展開するのではなく、対象業務や利用者を限定して試験導入し、効果とリスクを確認してから範囲を広げる方法があります。

「どの程度作業時間が減ったか」「回答精度に問題はないか」「確認作業が増えていないか」「情報管理上の問題はないか」などを検証し、運用ルールを改善しながら段階的に展開することが重要です。

自社でAI業務効率化を始めるには

AIによる業務効率化は、対象業務を選び、効果を検証しながら展開する方法が基本です。ただし、施策によって適切な導入方法は異なります。

ステップ1｜AIを活用する業務を特定する

まずは社内業務を整理し、時間がかかっている作業や繰り返し発生している業務を洗い出します。データ入力、レポート作成、問い合わせ対応、書類チェックなどは、AI活用を検討しやすい業務です。

そのうえで、作業時間や発生頻度、AI導入によるリスクなどを比較し、対象業務を決めましょう。

ステップ2｜導入前後の効果を検証する

対象業務へAIを導入したら、作業時間や処理件数、精度、修正にかかった時間などを導入前後で比較します。

単に「便利になった」という感覚だけで判断せず、同じ条件で数値を測定することが重要です。期待した効果が出ない場合は、業務の選び方や運用方法を見直します。

ステップ3｜成果を確認して対象範囲を広げる

効果を確認できた場合は、同じ業務を担当するチームや、類似する業務へ活用範囲を広げていきます。

「導入→検証→改善→展開」を繰り返しながら、自社に適したAI活用方法を見つけていくことが重要です。

スモールスタートが適さないケースもある

AI導入では小規模な試験導入が有効な場合がありますが、すべての施策に適しているわけではありません。たとえば、全社的なデータ基盤（CDP・DWH）の構築やCRM統合などは、複数の部署やシステムのデータを連携することで効果を発揮するため、一部の業務だけを切り出しても十分な効果検証ができない場合があります。

こうした施策では、最終的な全体像やデータ設計を先に定めたうえで、段階的に構築・移行する方法を検討する必要があります。

そのため、「必ず小さく始める」のではなく、対象業務やシステムの特性に合わせて導入範囲を決めることが大切です。

まとめ｜AI業務効率化は、身近な業務から始めよう

AIによる業務効率化は、情報検索や文書作成、システム開発、データ分析など、さまざまな業務で活用が進んでいます。

導入効果を判断する際は、単に「○時間削減」といった数値を見るのではなく、実測値・アンケートによる推計値・目標値の違いや、測定期間・算出条件まで確認することが重要です。

導入時は、AIに適した業務を見極め、効果を検証しながら活用範囲を広げていきましょう。ただし、CDP・DWHの構築やCRM統合など、全体設計が必要な施策では、必ずしも小規模な導入が適しているとは限りません。

また、AIの出力確認だけでなく、個人情報・機密情報の取り扱い、アクセス権限、操作ログ、ハルシネーション、著作権などを含めたガバナンス体制を整えることも欠かせません。

また、Epaceはこれまで700社以上の企業を支援してきた実績があり、そのノウハウを活かして、企業のAI活用・業務効率化を支援しています。

「どの業務にAIを活用できるのか分からない」「生成AIを導入したものの、うまく業務に定着していない」「AIを活用して作業時間を削減したい」といった課題に対して、業務整理からAIの活用方法、運用体制の構築まで、目的に合わせた施策をご提案します。

AI業務効率化を進めたいものの、何から始めればよいか分からない方は、ぜひEpaceへお気軽にご相談ください。