いまさら！？聞けない生成AIの活用法5選
いまさら！？聞けない生成AIの活用法5選
いまさら！？聞けない生成AIの活用法5選
こんにちは！ もしかして今日この記事を読んでいるあなたも、私のように「生成AI、確かに話題になってるし、使った方がいいんだろうけど…実際のところ何がそんなにスゴいの？」と思っているのではないでしょうか？
安心してください。2024年のデータを見ると、生成AIが急上昇キーワードとして1位となり、企業の活用が187.4%増加しているにも関わらず、「具体的にどう活用すればいいのかわからない」という声が圧倒的に多いんです。
でも、実は今からでも全然遅くありません！むしろ、他社の失敗事例や成功事例が出揃った今こそ、効率よく生成AIの恩恵を受けられる絶好のタイミングなんです。
この記事では、フリーランス、マーケター、ビジネスパーソンの皆さんが「え、これって生成AIでできるの？」「明日から即実践できそう！」と思えるような、具体的で実践的な活用法を5つご紹介します。
特に、実際に企業が導入して数値で証明された効果のある事例を中心にお話しするので、安心して取り組んでいただけるはずです。
【ここがポイント！】生成AIが得意な5つの分野
まず最初に、生成AIが本当に得意なことを整理しましょう。無理やり何でもかんでもAIに任せようとすると、かえって効率が悪くなってしまうからです。
1. 文章作成・編集の効率化
メール、提案書、企画書、ブログ記事などの文章作成とブラッシュアップ
2. データ分析・要約
大量の情報を短時間で整理し、要点を抽出
3. アイデア発想・企画支援
ブレインストーミングや新規企画のたたき台作成
4. コード作成・技術支援
プログラミングやExcelマクロなど、技術的な作業の自動化
5. 顧客対応・コミュニケーション
問い合わせ対応やFAQ作成、コミュニケーション文書の作成
では、それぞれの分野で実際にどんな効果が出ているのか、具体例と共に見ていきましょう！
【活用法1】文章作成の時短術：月10-30時間の削減も可能
「書く時間」を劇的に短縮する実践テクニック
GMOインターネットグループでは、生成AI活用により2024年上半期で約67万時間の業務時間を削減しました。その中でも最も効果が高かったのが「文章作成業務」だったそうです。
具体的な活用例：
【メール業務】
- 従来： 1通につき10-15分
- AI活用後： 3-5分（約70%削減）
- 活用方法： 要点を箇条書きでAIに伝え、相手に応じた文体で下書きを作成してもらう
【企画書・提案書】
- 従来： 初稿作成に2-3時間
- AI活用後： 30分-1時間（約60%削減）
- 活用方法： 目的、対象、主要ポイントを整理してAIに構成案を作成させ、それを基に肉付けする
【実践のコツ】 ❶ 具体的な指示を出す：「20代女性向けの親しみやすい文体で」「役員向けの簡潔な文体で」など ❷ 段階的に精度を上げる：一度で完璧を求めず、何度か修正指示を出す ❸ 自分らしさを加える：AIの文章をそのまま使わず、最後に自分の言葉で微調整する
【活用法2】データ分析が誰でもできる時代に
「分析スキル」がなくても洞察を得る方法
三菱総合研究所では、アンケート分析の時間を10分の1以下に短縮する取り組みを実施しています。これまで専門知識が必要だった分析作業が、誰でもできるようになったのは大きな変化です。
実践できる分析業務：
【顧客アンケート分析】
- 従来： 3時間 → AI活用後： 30分
- 方法： 回答データをAIに読み込ませ、「主要な意見を3つのカテゴリに分けて要約して」と指示
【競合調査】
- 従来： 半日 → AI活用後： 1時間
- 方法： 複数のWebサイトや記事をAIに読み込ませ、比較表を作成
【売上データ解析】
- 従来： 2時間 → AI活用後： 20分
- 方法： 売上データを投入し、「傾向と改善提案を具体的に3つ挙げて」と依頼
成功の秘訣：
✅ 質問の仕方が重要：「なぜ売上が下がったのか、3つの仮説と対策を提示して」 ✅ データの前処理：個人情報は事前に削除し、必要な部分だけを抽出 ✅ 複数の視点で分析：「顧客目線」「経営目線」など、異なる角度から分析を依頼
【活用法3】無限アイデア発想マシンとしての活用
企画会議で「アイデアが出ない…」を解決
ビジネスアイデアや企画のブレスト支援、文章作成の補助などに活用することで、従来の発想を超えたクリエイティブなアウトプットが可能になります。
具体的な活用シーン：
【新サービス企画】
プロンプト例：
「フリーランス向けの新しいコワーキングスペースを企画しています。
既存サービスとは差別化できる独自のアイデアを10個提案してください。
ターゲットは年収300-800万円のクリエイター・エンジニアです。」
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【マーケティング施策】
プロンプト例：
「SNS広告で若年層の認知を上げたい。予算は月30万円。
従来の広告とは違うアプローチで、話題性のある施策を5つ提案してください。」
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【問題解決】
プロンプト例：
「チームのコミュニケーション不足が課題です。
リモートワーク中心で、メンバーは8名。
具体的で実行しやすい解決策を、難易度別に7つ教えてください。」
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アイデア発想のフレームワーク：
- 現状把握：問題や課題を明確に整理
- 制約条件：予算、期間、リソースを伝える
- 期待効果：何を達成したいかを具体的に説明
- 複数案要求：「3つの案を」ではなく「7-10個の案を」と多めに依頼
【活用法4】技術作業の自動化：プログラミング知識ゼロでもOK
「エンジニアじゃないから無理」は もう古い！
LINEでは、ソフトウェア開発の効率化を目指して、生成AIを活用したコード補完システム導入している一方で、鹿島建設では「チームにはITの基礎知識が全くない人もいます。調べながらコードを書くと、丸一日かかるものが、数十秒で回答が返ってきます」という事例もあります。
非エンジニアでもできる技術活用：
【Excelマクロ作成】
- 課題： 毎月の売上レポート作成に3時間かかる
- 解決： 「Excelで売上データを月別グラフに自動変換するマクロを作って」
- 効果： 3時間 → 10分（95%削減）
【データ処理自動化】
- 課題： CSVファイルの重複データ削除作業
- 解決： 「重複するメールアドレスを削除するPythonコードを書いて」
- 効果： 手作業2時間 → 実行3分
【Webサイト改善】
- 課題： サイトの表示速度が遅い
- 解決： 「このHTMLコードの読み込み速度を改善するコードを提案して」
- 効果： 専門業者依頼不要、即座に改善
実践のステップ：
Step 1： 現在の作業手順を詳しく書き出す Step 2： 「この作業を自動化するコードを書いて」と具体的に依頼 Step 3： 出力されたコードをコピー＆ペーストで実行 Step 4： エラーが出たら、エラーメッセージをAIに送って修正依頼
【活用法5】顧客対応の質とスピードを同時アップ
「お客様を待たせない」仕組み作り
宮崎銀行では、融資業務の効率化に生成AIを活用しています。AIが顧客情報や財務データを解析し、融資判断に必要なエッセンスを自動的に抽出するため、審査プロセスがスピードアップしました。
即実践できる顧客対応術：
【問い合わせ対応】
- 従来の返信時間： 30分-1時間
- AI活用後： 5-10分
- 方法： よくある質問のテンプレートをAIに学習させ、問い合わせ内容に応じた回答案を自動生成
【クレーム対応】
プロンプト例：
「以下のクレーム内容に対して、誠意ある謝罪と具体的な解決策を含む
返信文を作成してください。文体は丁寧で、相手の気持ちに寄り添う内容で。
[クレーム内容をペースト]」
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【提案書カスタマイズ】
- 従来： 1社ごとに2時間
- AI活用後： 30分
- 方法： 基本の提案書をAIに読み込ませ、「○○業界向けにカスタマイズして」と指示
顧客対応の品質向上ポイント：
✨ 感情面への配慮：AIに「相手の立場に立って」「共感を示して」と指示 ✨ 個別最適化：業界、企業規模、役職に応じた文体・内容の調整 ✨ フォローアップ：対応後のアフターケア文書もAIで作成
【重要】導入時に気をつけるべき3つのポイント
失敗を避けるための実践的注意点
実際に生成AIを導入した企業の多くが経験した「つまずきポイント」をまとめました。
❶ 情報セキュリティは絶対に軽視しない
- 重要な機密情報は絶対に入力しない
- 個人情報は事前に除去する
- 社内規定がある場合は必ず確認する
❷ 完璧を期待しすぎない
- AIの回答は「たたき台」として活用
- 必ず人間がチェックして最終調整
- 段階的に精度を上げるアプローチを取る
❸ 継続的な学習と改善
- パートナーが、次々とリリースされる最新のAIツールをキャッチアップし、一人ひとり使いこなしていることが推測できます
- 新機能の情報収集を定期的に行う
- 同業他社の事例を参考にする
【今すぐ始める】明日から実践できるアクションプラン
ステップ1：まずは「文章作成」から始める
- 今日の業務メールを1通、AIで下書きしてみる
- 自分の文体と比較して、どこを修正すれば使えるかを確認
- 慣れてきたら企画書や報告書にも応用
ステップ2：データ分析にチャレンジ
- 手元にある簡単なデータ（アンケート結果、売上データなど）をAIで分析
- 「このデータから分かることを3つ教えて」から始める
- 結果の妥当性を自分の知識と照らし合わせて検証
ステップ3：アイデア発想ツールとして活用
- 次回の企画会議で、事前にAIでアイデア出しを実施
- メンバーに「AIで事前検討したアイデアを元に議論しましょう」と提案
- 会議の効率化と質の向上を同時に実現
ステップ4：技術的な課題解決
- 日常業務で時間のかかる作業を1つピックアップ
- 「この作業を効率化する方法を教えて」とAIに相談
- 提案された解決策を段階的に試してみる
ステップ5：顧客対応品質の向上
- よくある問い合わせの回答テンプレートをAIで改善
- 新規顧客向けの説明資料をAIでブラッシュアップ
- 対応時間の短縮と満足度向上を両立
【まとめ】生成AIは「魔法のツール」ではなく「優秀なアシスタント」
ここまで読んでいただき、ありがとうございます！
生成AIの活用法を5つご紹介しましたが、最も重要なポイントは「完璧を求めすぎず、段階的に活用範囲を広げる」ことです。
GMOインターネットグループが進める生成AI活用プロジェクトが、一時的な効率化にとどまらず、持続的な生産性向上の実現につながっているように、継続的な取り組みが成果につながります。
🎯 今日から始められる3つのアクション
- まずは1つの業務で試してみる（メール作成がおすすめ）
- 効果を実感したら、徐々に適用範囲を拡大
- 同僚やチームメンバーと成功事例を共有
生成AIは確かに素晴らしいツールですが、あなたの専門知識や経験があってこそ価値を発揮します。AIに丸投げするのではなく、あなたという人間とAIが協力することで、今まで以上の成果を生み出せるのです。
「もっと早く始めておけばよかった…」
半年後にそう思わないために、まずは明日の業務から小さく始めてみませんか？あなたの仕事が、より創造的で価値の高いものに変わっていくはずです。
今日がスタートライン。一緒に生成AIを活用した新しい働き方を作っていきましょう！
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著者紹介（橋本 正人）
著者は、AIの活用で企業業務（究極の生産性を追求した株式会社キーエンスでは営業、営業企画、生産管理、デジタルでの究極の生産性を追求したセールスフォースではCX、DXの専門家、執行役員営業本部長）に従事してきており、その後、独立しプロンプトの技術であるプロンプトエンジニアを取得し、生成AIを活用したさまざまな日常業務の改善による生産性向上を提案しております。
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