AIで実現する業務効率化の実践ガイド - 生成AIの活用法・導入事例と進め方

総務省の調査では、何らかの業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%に達しました。文書作成や問い合わせ対応、検品、需要予測など、AIを活用できる業務は広がっています。

一方で、生成AI活用による業務変革などに組織的に取り組んでいない企業は27.0%に上ります。生成AIを導入するだけでなく、業務の進め方を見直すことが課題です。

本記事では、AIで効率化できる業務、導入・推進の5ステップ、主な課題と対策、企業・自治体の事例7件を解説します。

参考：総務省「令和8年版情報通信白書」

AIによる業務効率化とは？従来の効率化との違い

AIによる業務効率化とは、人が時間をかけていた作業の一部にAIを活用し、業務の負担や処理時間を減らす取り組みです。ペーパーレス化やRPAでは、紙の電子化や、決まった手順の作業の自動化が中心でした。これに対しAIは、判断の支援や文章・画像の生成など、より幅広い業務に活用されています。

ここでは、従来の業務効率化との違いと、生成AIやAIエージェントの活用で何が変わりつつあるのかを整理します。

ペーパーレス化・RPAからAIへ

業務効率化の手法は、ペーパーレス化、RPA、AIへと広がってきました。ペーパーレス化では紙の書類をデジタルに置き換え、RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）では、決められた手順のパソコン操作を自動化します。

RPAは、手順が毎回同じ作業には強い一方で、書式が異なる書類や例外的な処理には対応しにくい傾向があります。AIはデータから傾向を学ぶため、「この画像の製品は不良品か」「来月の注文はどれくらいになるか」といった判定や予測にも活用できます。

業務効率化の変遷図

生成AIとAIエージェントで広がった範囲

近年、AIを活用できる業務はさらに広がっています。その背景のひとつに、生成AIの普及があります。文章の下書き、会議の要約、資料の翻訳など、人が担っていた作業の一部をAIが支援できるようになりました。

生成AIに続いて注目されているのが、AIエージェントです。総務省と経済産業省が2026年3月31日に公表した「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」では、AIエージェントを「特定の目標を達成するために、環境を感知し自律的に行動するAIシステム」と定義しています。

生成AIが指示に応じて文章などを生成するのに対し、AIエージェントは、問い合わせメールを読み、社内資料を検索し、回答案を作成するといった複数の作業を、一定の範囲で自律的に進める仕組みです。

AIの種類と業務での使い方

AIが定型的な作業を支援することで、人は判断や対話、企画などに時間を使いやすくなります。AIに任せる作業と、人が責任を持つ判断を切り分けることが、AIによる業務効率化の出発点です。

AIによる業務効率化が必要な理由

背景にあるのは、人手不足と業務の属人化です。国内企業の生成AI利用は急速に広がりましたが、組織的な取り組みに至っていない企業もあります。AIを業務変革につなげられるかどうかが、重要になっています。

長年あたりまえに続けてきた業務には、「ムリ（負荷が大きすぎる）」「ムダ（なくても困らない）」「ムラ（人や日によって品質や量がばらつく）」が含まれています。これらを見直して取り除くことが業務効率化であり、AIはその有力な手段になります。

人材不足への対応

日本の生産年齢人口は減少を続けています。必要な人材を確保できない企業や自治体は、今後さらに増えると見込まれます。

少ない人数で業務を回すには、「ムダ」を省いて同じ人員をより多くの仕事に振り分け、「ムリ」を省いて一人ひとりの負荷を下げることが欠かせません。働きやすい職場づくりは、従業員の意欲を高めるだけでなく、採用や定着にもつながります。

DXや働き方改革の推進

働き方改革関連法（働き方改革を推進するための関係法律の整備に関する法律）の施行以降、長時間労働の是正と多様な働き方の実現は、企業にとって重要な課題となっています。同時に、デジタル技術で商品やサービス、ビジネスモデルそのものを変えるDXも欠かせなくなっています。

どちらも、現状の業務フローを見直すことが重要です。業務効率化は、DXや働き方改革を進める土台になります。業務で集まるデータを分析して経営判断に生かすデータドリブン経営も、効率化された業務プロセスがあってこそ成り立ちます。

AI活用を後押しする国の方針も示されています。2025年に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI法）」が成立し、同年12月23日には同法に基づく「人工知能基本計画」が閣議決定されました。計画では、日本を世界で最もAIを開発・活用しやすい国にすることが目標に掲げられています。

データドリブン経営については、次の記事をご参照ください。

データドリブン経営で社会・消費者のニーズに応える企業になる

業務の属人化を防止し、生産性向上へつなげる

同じ担当者が長年ひとつの業務を抱え、担当者によって仕事の速さや精度に差が出る状態は、業務の属人化です。背景には、ノウハウが個人のなかにとどまり、共有されていないことがあります。

業務を見直して手順を標準化すれば、「ムラ」を減らせます。たとえば、成果を上げている営業担当者の進め方を共有できれば、経験の浅い担当者も業務を進めやすくなります。製品やサービスの品質を安定させることは、顧客満足度の向上にもつながります。

AIは、こうした個人の経験や判断を記録・整理し、組織全体で活用しやすくすることを助けます。

生成AIは「使っている」のに、業務が「変わっていない」

総務省の「令和8年版 情報通信白書」によると、何らかの業務で生成AIを利用している日本企業は86.4%でした。前年度調査の55.2%から大きく伸び、米国（90.9%）との差は4.5ポイントまで縮まっています。

一方で、生成AI活用による業務変革などについて「組織的な取組はない」と答えた企業は、日本では27.0%に上りました。米国は1.4%、ドイツは4.9%、中国は2.6%です。生成AIを活用した業務変革に、組織として取り組めていない企業が約3割あるということです。

AIを業務効率化につなげるには、導入するだけでなく、どの業務をどう変えるかを組織として決める必要があります。

出典：総務省「令和8年版情報通信白書」

業務効率化の必要性と進め方については以下の記事をご参照ください。

「なぜ業務効率化が必要なのか？そのメリットと進め方を解説」

また、DXについては以下の記事をご参照ください。

「DX推進・成功事例から実施のヒントを探る〜国内・海外成功事例22選〜」

「DX徹底解説。定義と目的、導入時の手順と課題のほか、成功事例を紹介」

AIの活用で効率化できる業務と効果

AIの活用が進んでいるのは、文書作成・議事録、問い合わせ対応、品質管理・保全、需要予測・データ分析の領域です。生成AIを活用する国内企業では、議事録・メール作成補助が最も多く使われており、効果を実感している割合も72.3%で最も高くなっています。

業務別AI活用の早見表

文書作成・議事録

国内企業の生成AI活用で最も多いのが文書まわりの効率化です。前述の情報通信白書では、日本企業の生成AI活用は「議事録・メール作成補助」が約7割で最も多く、「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割と続きました。導入効果を実感している割合も、議事録・メール作成補助が約7割と、ほかの用途より高くなっています。

会議の録音から議事録の下書きをつくる、長い資料を要約する、社内規程を参照して問い合わせへの回答案をつくる、といった使い方があります。作成・確認にかかる時間を比較できるため、対象を絞れば、最初に取り組む業務の候補になります。

顧客・住民対応

住民や顧客からの問い合わせ対応にAIを活用している自治体や企業は増加傾向にあります。たとえば、住民票や住民税の問い合わせ、補助金についての質問などにチャットボットを導入する自治体が増えています。そうすることで、24時間いつでも問い合わせに対応することができるので、住民の満足度も高まります。また、職員の業務負担も軽減されると同時に、職員によって対応の仕方が異なるといったサービスの不均一も解消できます。

生産・品質管理

AIを活用することで製造品質の向上を図ることができます。たとえば、製造工程を自動化することで、人為的ミスの発生を最小化できます。また、異常の検知や予測をし、保全を図ることも可能です。不良品の発生原因を分析し、製造工程を改善したり、検品精度を高めたりして、生産性や品質向上へとつなげられます。

生産管理でのAIの活用については、次の記事も参考にしてください。

生産管理にAI活用が注目されているのはなぜ？業務領域ごとの効果も解説！

データ分析・意思決定支援

AIは膨大なデータから有意義なパターンや傾向を抽出し、人間では発見困難な洞察を提供します。従来、専門知識を持つアナリストが数週間かけて行っていたデータ分析作業も、AIを活用することで数時間から数分に短縮できます。市場予測、顧客行動分析、リスク評価など複雑な分析タスクを自動化することで、経営判断の精度向上とスピードアップが可能になります。さらに、AIが提示する予測モデルは継続的に学習・改善されるため、時間の経過とともに精度が向上し、より的確な意思決定をサポートします。

データ分析へのAIの活用については、次の記事も参考にしてください。

AIによるデータ分析を使いこなすには？メリットや重要性、活用手法を徹底解説

ＮＴＴデータ関西では、データの収集から分析、活用までをトータルに支援する「データ分析・活用ソリューション」を提供しています。AIを活用した高度な分析基盤の構築から経営判断に直結するダッシュボード開発まで、企業のデータドリブン経営を実現します。

▼データ分析・活用ソリューションの詳細について

データ分析・活用ソリューション | ＮＴＴデータ関西

保守・保全

AIを活用することで、設備保全や保守業務を高度化できます。製造工程にAIを導入することで、製造ラインで異常が起こる予兆を検知することが可能になります。また、過去のデータを分析することで、保全計画全体をより安全性の高いものへと改善できます。さらに、機械に不具合が発生した場合には、その原因を分析し、改善につなげることで保守・保全の精度を向上させることができます。

物流、倉庫管理

ECサイトの市場拡大にともない、物流業務の負担が増加傾向にあります。いち早く商品を正確に届けるために、運送ドライバーの長時間労働化が懸念されています。さらに、運送ドライバーの不足も大きな問題となっています。こうした課題を解決するためには、配送ルートの最適化や積み荷の効率化などを図る必要があります。倉庫の保管においては、過剰在庫や在庫不足を防ぐために在庫数をリアルタイムで把握し、最適な仕入れのタイミングを判断することが求められます。

AIを活用すれば、物流の予測精度を向上させて輸送効率を高めたり、積載率を改善したり、到着予定時刻の予測通知によって再配達を減らすことが可能です。さらに、倉庫管理における臨機応変な判断が必要な作業にもAIを活用することで対応できます。

人事・採用

AIを活用して、採用プロセスや離職予測、労務管理などを効率化できます。採用プロセスにおいては、応募者の書類選考を自動化したり、応募者データの分析をしたりすることで、自社において能力を発揮しやすい人材かどうかの判断材料の精度を高め、採用成功へとつなげられます。

営業・顧客分析

AIを活用することで、顧客データの分析や顧客対応の自動化を図るとともに、顧客の消費行動や属性データなどから、必要な情報を必要な顧客に的確に届けることが可能となり、顧客満足度の向上につなげられます。また、経験豊富な営業マンのノウハウをデータ化して共有することで、営業スキルを標準化できます。

AI業務効率化の進め方【5ステップ】

進め方は、①業務の棚卸し　②対象業務の選定　③AIの方式とツールの選定　④小さく試して効果を測る　⑤ルールを整えて広げる、の5ステップです。最初から全社で導入するより、効果を測りやすい業務で小さく始めるほうが、社内の理解を得やすくなります。

業務効率化を進める5ステップ

ステップ1：業務を棚卸しし、ムリ・ムダ・ムラを見つける

まず、部署ごとにどんな業務があり、それぞれにどれくらい時間がかかっているかを書き出します。そのうえで、「ムリ」「ムダ」「ムラ」がどこにあるかを確認します。AIを入れる前に、そもそも不要な作業がないかを見直すことも大切です。なくせる作業をAIで自動化しても、効果は限られます。

ステップ2：効果を測りやすい業務を選ぶ

次に、最初に取り組む業務を選びます。判断の目安は3つです。件数が多いこと、手順がほぼ決まっていること、担当者によって品質がばらつきがあること。この3つが重なる業務は、効果が数字に表れやすく、社内に成果を示しやすくなります。議事録作成や社内問い合わせ対応は、こうした候補になりやすい業務です。

ステップ3：AIの方式とツールを選ぶ

導入方式は大きく3つに分かれます。すぐに使い始められるクラウドサービス（SaaS）、社内の資料やデータと生成AIを連携させる方式、自社の業務に合わせた個別開発です。一般に、もっとも手軽に始めやすいのはクラウドサービスで、個別開発は時間も費用もかかります。一方で、自社の業務に細かく合わせやすいのは個別開発で、クラウドサービスは提供される機能や設定の範囲で活用します。最初はクラウドサービスで効果を確かめ、必要に応じて連携や開発に進む流れが一般的です。

ステップ4：小さく試して、効果を数字で確かめる

いきなり全社に広げるのではなく、まずはひとつの部署や業務で試します。このとき重要なのが、着手前の状態を記録しておくことです。1件あたりの処理時間、月の処理件数、ミスや手戻りの件数などを測っておけば、導入後に効果を比べられます。効果を数字で示せなければ、次の予算や社内の協力を得にくくなります。

ステップ5：利用ルールを整え、ほかの業務へ広げる

効果が確認できたら、利用ルールと推進体制を整え、ほかの部署や業務へ広げます。入力してよい情報、出力を確認する人、困ったときの相談先などを決めておくと、現場が安心して使えます。前述の「組織的な取り組みはない」という状態から抜け出すには、AI活用を個人任せにせず、組織として進めることが重要です。

AI業務効率化の課題と対策

代表的な課題は、データの質と量、社内の理解、専門人材、セキュリティ、既存システムとの連携、精度の維持の6つです。生成AIやAIエージェントでは、これに不正確な出力への対処と、AIに自動で実行させる範囲の管理が加わります。

AI業務効率化の課題と対策一覧

データの品質と量の確保

AIの性能や出力の品質は、使うデータの質と量に大きく左右されます。長年別々のシステムで管理されてきた業務データは、形式がそろっていなかったり、誤りや欠損が多かったりします。まずはデータ管理のルールを決め、重要度の高い業務から順にデータを整えていきます。自社のデータが足りない場合は、利用条件を確認したうえで、業界データや公開データで補う方法もあります。

社内の理解と協力の獲得

AIの導入では、技術面に加え、組織の課題が壁になることも少なくありません。現場の「仕事を奪われるのでは」という不安や、効果が見えにくいことが理由で、取り組みが進まないこともあります。経営層が方針を示したうえで、小さな成功事例を社内に共有し、AIがどう業務を変えるのかを具体的に説明することが効果的です。

専門人材の確保と育成

データ分析やAIに詳しい人材は、採用が難しい場合があります。必要に応じて外部パートナーの支援を受けつつ、社内で人材を育てる計画を並行して進めます。技術に詳しい人と業務に詳しい人が同じチームで進めることで、現場で使いやすい仕組みをつくりやすくなります。

セキュリティとプライバシーの確保

AIの利用では、情報漏えいや個人情報の扱いに注意が必要です。AI利用のセキュリティ方針を定め、分析に不要な個人情報は削除・匿名化・マスキングなどを検討します。データやシステムへのアクセスは必要最小限に絞り、自社で運用するシステムは定期的に脆弱性を確認します。

脆弱性診断については次の記事をご参照ください。

脆弱性診断とは？企業にとって重要なセキュリティ対策について紹介

既存システムとの統合

長年使ってきた基幹システムとAIをつなぐ際には、互換性の問題やデータ連携のエラーが生じることがあります。APIなどを使って段階的に連携し、影響範囲の小さい業務から試す方法が有効です。既存の仕組みと並行して動かす期間を設けることで、問題が起きた場合の業務への影響を抑えやすくなります。

AIの品質管理と精度の維持

AIの精度は、時間とともに落ちることがあります。市場や顧客の行動が変わり、学習時のデータと実運用時のデータにずれが生じるためです（モデルドリフト）。定期的に精度を評価し、必要に応じて再学習や参照データの見直しを行います。重要度の高い判断には人の確認を組み込み、AIがうまく動かないときの代替手段も用意しておきます。

誤回答や情報漏えいなどのリスク

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあります（ハルシネーション）。社外に出す文書や重要な判断に使う情報は、人が確認します。入力した情報が外部に流出しないよう、利用するサービスの設定や契約条件も確認が必要です。

AIエージェントでは、AIが外部ツールを操作して実行する場合があるため、どこまで任せるかの設計がより重要になります。AI事業者ガイドライン（第1.2版）でも、AIエージェントの自律性に伴うリスクが示されており、人の判断を介在させる仕組みが重要です。メールの送信や発注など外部に影響する操作は、人が承認してから実行するといった線引きが基本です。

社内利用ルールの整備

生成AIを組織で活用するには、社内の利用ルールが必要です。策定の際は、総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」が参考になります。ガイドラインそのものに罰則はありませんが、個人情報保護法や著作権法などの関連法令は、AIの利用にも適用されます。入力してよい情報、出力の確認方法、利用できるサービスなどを定め、技術の変化に合わせて見直していきます。

AIによる業務効率化は、ツールを導入するだけでなく、仕事の進め方そのものを変える取り組みです。AIを目的にせず、業務の課題を解決する手段として位置づけ、現場の声を聞きながら進めることが効率化につながります。

AIを活用して業務効率化を実現した7つの事例

AIを活用して業務の見直しと改善につなげた事例をみてみましょう。

AIを何の目的でどのように活用しているかを確認し、自社でのAIを活用した業務効率化を図るときのヒントにしてください。

生成AIで面談報告書の作成時間を約50〜60%削減（岩手県一関市）

岩手県一関市では、ＮＴＴデータ関西と共同で生成AIを活用した面談支援システムの実証実験を行い、生活保護のケースワーカーによる報告書作成の効率化を図りました。

システムが面談中の会話を自動で文字起こしし、生成AIが報告書案まで作成します。ヒアリング項目を画面に示す機能もあり、聞き漏れの防止や面談の質の平準化につながります。実証では報告書の作成時間が約50〜60%削減され、職員の80%が市民との面談が肯定的に変化したと答えています。なお、この取り組みは、岩手県の「いわてDX大賞2025市民サービス向上賞」を受賞しています。実証後、このシステムはスマート面談AIナビ 「AiBou」としてサービス化されました。

AiBouの開発ストーリー、および導入事例のインタビュー記事もあわせてご参照ください。

異音検知システムを活用し、列車走行の安全性を高めると同時に作業の効率化を図る（西日本旅客鉄道株式会社）

西日本旅客鉄道株式会社ではＮＴＴデータ関西が提供している「IoTone」を導入し、列車の走行音から台車異常を検知する業務の精度向上と効率化を図りました。

IoToneはまず正常な走行音を収録し、機械学習させます。正常な走行音を学習したIoToneは、検知対象の列車の走行音を分析・解析して正常な状態であるのか、異常が発生しているのかを判断し、通常と異なる音を検知すると通知してくれます。走行音をリアルタイムで解析することができるので、安全運転の支援になります。また異音の特徴を抽出し、不具合発生の条件を分析することもできるので、車輌整備の効率化につながります。

本事例の詳細については、次のページをご参照ください。

西日本旅客鉄道株式会社様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西

社内の照会対応業務の効率化を目指してAIチャットボットを導入し、照会件数全体の13％をAIチャットボットで解決。（共栄火災海上保険株式会社）

共栄火災海上保険株式会社では営業店の業務効率化を目的にAIチャットボットを導入しました。社内に資料があるような内容についての問い合わせや定型的な照会を自動化し、従業員の負担軽減を図るためです。AIチャットボットの運用についても現場の要望を反映させながら進めることで、より使いやすいツールになるといえます。また、照会件数全体の13％をAIチャットボットで解決できたという効果を実感することで、現場での利用が浸透し、さらなる効果が期待できます。

自動生成された高精度な予測モデルで開発業務をスピードアップ（ダイハツ工業株式会社）

スモールカー市場を中心に多くの人気車種を開発しているダイハツ工業株式会社では、高度化・多様化が加速している自動車開発に対応する新しい仕組みとしてAIの活用を進めています。たとえば、エンジン開発部門においては、エンジンのノッキングの抑制を考える場合、ノッキング抑制の条件、またノッキング発生の因子をAIによって導き出し、優れたエンジン開発へとつなげています。

AIは機械学習のモデルにデータを読み込ませることで、予想やシミュレーションの分析結果を出してくれます。労力と時間がかかっていたのは機械学習のモデルを作ることでした。この作業は精度の高さが必要ですので、専門家によるチューニングが不可欠です。そこで、ＮＴＴデータ関西が提供しているDataRobotを導入すると、高精度のモデルをわずかな時間で作ることができました。さらに、AIの専門的な知識がなくても、AIが利用できるようになりました。

▼ 本事例の詳細について

ダイハツ工業株式会社様 | 導入事例 | ＮＴＴデータ関西

配送網設計でのAI活用で最適化。商品を必要な時間にムダなく配送（株式会社ファミリーマート）

コンビニエンスストア大手の株式会社ファミリーマートでは商品の物流を効率化し、決まった時間に正確に届けることができるような体制を構築するとともに、輸送コストや二酸化炭素排出量の削減への取り組みを進めています。取り組んだのはAIを活用した配送ルートの最適化を図ることです。独自開発したAI技術を使い、全国の物流センター69箇所すべての配送網を作成しました。そして、AIが導き出す的確な配送ルートを設定することで、ドライバー不足への対策にもつながると考えています。

AIの業務量予測で配車や従業員の勤務シフトの最適化を図る（ヤマト運輸株式会社）

創業100年を超えるヤマト運輸株式会社は全国に配送ネットワークを広げて、次の100年を見据えた物流DXに取り組んでいます。そうしたなか、配送現場の生産性向上を目的として、荷物量予測システムを導入しました。

配送業務、集荷処理など多様な業務があるほか、通信販売の利用数の増加やドライバーの不足といった要因が従業員の業務負担を増加させていました。そこで配送センターで扱う荷物量を予測するデータ分析システムを導入。このシステムの活用で、配送センターごとに1日に扱う荷物量を3〜4カ月前に予測し、配達員の人数やトラックの台数を各センターに適正に配分できるようになりました。また、こうした体制が構築されたことで、配送センターで働く従業員やトラックなどの経営資源の最適配置が可能になりました。

茶葉の品質管理にAI画像解析を利用。おいしさの見える化で熟練者技術を標準化（株式会社伊藤園）

茶畑で摘んで生葉を新鮮なうちに「蒸す・揉む・乾燥させる」の一次加工を施した状態にした荒茶を扱っている株式会社伊藤園では、茶葉の品質管理にAI画像解析を活用しています。

従来、茶葉の品質を評価するのには、官能検査が用いられていました。官能検査は見た目、香りといった要素を含めて判断することになるため、熟練した技術者の経験が判断の決め手となります。最近では専用の成分分析機械を使用して客観的な品質評価を行う方法が確立されてはいるのですが、分析機器が高額で、規模も大きくなることもあり、限られた生産農家でしか導入できないのが難点でした。

そこで、AI画像解析による荒茶の品質推定技術を開発し、試験的に運用を開始したのが2022年の春です。

スマートフォンで摘み取り前の茶葉を撮影し、その画像によってAI解析を行います。そして摘採時期の判断指標となるアミノ酸量や繊維量を推定し、茶葉の摘み取り時期（収穫）の適性を判断します。

このシステムが本格的に運用されるようになると、高品質な緑茶原料を安定して提供できるようになるほか、従業員の属人化した技術を標準化することや、労務負担軽減も実現できると期待しています。

まとめ： すでに実施している業務効率化対策にAIを組み合わせ、効果を高めよう

業務効率化は、DXを進め、データ活用によって業務やビジネスモデルを変革するための土台になります。また、多様な事情を持つ人々が能力を発揮し、多様な働き方を選べるようにするためにも、業務を見直して効率化を図ることが重要です。

こうしたなか、すでに導入しているOCRやRPAとAIを組み合わせ、業務効率化の効果を高める取り組みも広がっています。今回紹介した事例を参考に、自社のどの業務にAIを活用できるかを検討しましょう。

AI業務効率化に関するよくある質問

Q1. AIで業務効率化できるのはどんな業務ですか。

A. 文書作成や議事録、問い合わせ対応、品質検査の支援、設備の異常検知、需要予測、データ分析などです。国内企業の生成AI活用では、議事録・メール作成補助が最も多く使われ、効果を実感している割合も72.3%で最も高くなっています。

Q2. 生成AIと従来のAIは何が違いますか。

A. 従来のAIは、データから傾向を学び、分類や予測を行うのが得意です。生成AIは、指示に応じて文章や画像を生成し、要約なども行えます。前者は需要予測や異常検知、後者は文書作成や問い合わせ対応の支援に向いています。

Q3. AIエージェントとは何ですか。

A. 目標に向けて手順を組み立て、必要に応じてツールを操作しながら作業を進めるAIシステムです。問い合わせの一次対応やデータ集計などを支援・自動化できます。外部に影響する操作は、人が承認してから実行する設計が基本です。

Q4. AIによる業務効率化は何から始めればよいですか。

A. 件数が多く、手順がある程度決まっていて、担当者によって品質にばらつきがある業務から始めるとよいでしょう。議事録作成や社内問い合わせ対応は、こうした候補になりやすい業務です。着手前に処理時間を測っておくと、効果を説明しやすくなります。

Q5. AIを業務で使うときに守るべきルールはありますか。

A. 総務省と経済産業省の「AI事業者ガイドライン」が参考になります。ガイドラインに罰則はありませんが、個人情報保護法や著作権法などの関連法令は、AIの利用にも適用されます。入力してよい情報や出力の確認方法を社内で決めておきましょう。

参考：経済産業省「AI事業者ガイドライン」

Q6. RPAとAIはどう使い分ければよいですか。

A. 手順が毎回同じ作業はRPA、判断支援や文章の理解が必要な作業はAIが得意です。AI-OCRで書類を読み取り、AIが仕分け、RPAがシステムに入力するといったように、組み合わせることで自動化できる範囲が広がります。