生成AIを導入する企業が急増していますが、現場ではこんな声が聞こえてきます。
「便利そうだけど、実際の業務ではどう使えばいいのか分からない」
「ツールを入れたのに、誰も使ってくれない…」
生成AIは確かに強力な武器ですが、“何となく使う”だけでは業務に定着せず、思ったような成果が出ないのが現実です。
大切なのは、自社の業務に合ったツールを選び、現場が使いこなせる体制を整えること。つまり「選び方」と「使わせ方」の両輪が必要なのです。
本記事では、実際に多くの企業で使われている業務向けの生成AIツールを用途・部署別に徹底比較。
あわせて、「導入したのに活用されない…」という失敗を防ぐための、ルール整備や研修のコツも解説します。
「現場で本当に使えるツールを知りたい」「使われる仕組みまで整えたい」――そんな方は、ぜひ最後までご覧ください。
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生成AIツールは“導入して終わり”ではない
近年、多くの企業が生成AIツールの導入に踏み切っています。
ChatGPTやCopilotなど、簡単に使えて高精度な出力が得られるツールが次々と登場し、「とりあえず試してみよう」と導入するケースも少なくありません。
しかし実際の現場では、導入後にこんな課題に直面する企業も多く存在します。
- 結局、数人しか使っていない
- 誰が何に使っていいのか曖昧なまま
- 情報漏洩が怖くて使えないと現場が敬遠している
つまり、ツールを導入しただけでは成果は出ません。むしろ、“使われないツール”になるリスクすらあるのです。
なぜこのようなギャップが生まれるのか。その主な要因は、以下の3点です。
- 業務とツールの相性が検討されていない
- 「どこまで使っていいか」が社内で統一されていない
- 活用事例や使い方が現場に伝わっていない
生成AIは、あくまで“業務を補助する道具”です。だからこそ、実務の中で自然に使える状態をつくることが成功のカギとなります。
業務で活用されている主な用途パターン
生成AIは多機能ですが、業務での活用を成功させるには、「何に使えるか」を具体的に知ることが重要です。
以下では、実際の企業で導入が進んでいる5つの代表的な用途をご紹介します。合わせて、得意なツール例も挙げています。
| 用途カテゴリ | 活用されている業務例 | 適したツール例 |
| 文書作成支援 | 議事録の要約、報告書の下書き、社内メールの作成 | Microsoft Copilot、Notion AI |
| 問い合わせ対応 | 社内FAQの自動化、社外対応チャットボットの生成 | ChatGPT、Karakuri、Bedore |
| アイデア・企画補助 | プレゼン資料の構成、商品企画のたたき台、キャッチコピー生成 | Claude、Gemini、ChatGPT |
| データ分析補助 | 自然言語でのグラフ生成、要因分析、ダッシュボード操作 | Power BI Copilot、Tableau GPT |
| 社内研修・教育支援 | 社員向けの研修教材の自動生成、ナレッジの可視化・要約 | GPT-4 API、Notion AI |
こうした用途は、部署や職種を問わず幅広い現場で取り入れられています。
特に「定型業務の高速化」「社内ナレッジの可視化」「新しいアイデア創出」といった分野で効果を発揮しやすいのが特徴です。
さらに最近では、「生成AIを使って作ったたたき台をもとに、最終調整は人間が行う」といった“AI＋人”の分業スタイルが一般化しつつあります。
これは、「精度の不安」や「業務品質の確保」というハードルを乗り越える現実的な使い方として、多くの企業が採用しています。
【比較表あり】業務で“本当に”使われている生成AIツール8選
生成AIツールは数多く存在しますが、業務で活用するには「セキュリティは担保されているか」「社員が迷わず使えるか」「自社の業務に適しているか」といった観点が非常に重要です。
以下では、業務利用における定番ツール8種を、実際の導入現場で求められるポイントごとに比較しました。
ツール比較表（2025年版）
| ツール名 | 得意な用途 | セキュリティ設定（学習制御） | SSO対応 | 業務定着しやすさ | コメント |
| ChatGPT Enterprise | 文章作成、社内問い合わせ、FAQ生成 | 入力内容を学習に使用しない | 〇 | ◎ | UIが親しみやすく、現場でも使われやすい。管理機能も充実 |
| Microsoft Copilot（M365） | Office文書操作、自動要約 | 社内環境内で完結 | 〇 | ◎ | 既存のM365環境に自然に統合可能。管理部門に好評 |
| Gemini for Workspace | メール・資料作成、調査支援 | Workspace版は学習対象外 | 〇 | ◎ | Google Workspaceとの親和性が高く、情報共有ツールと連携可能 |
| Claude（Anthropic） | 論理構成、長文生成、企画支援 | 明示的に学習利用制限可 | 〇 | ◯ | 丁寧で安全性重視の応答。企画部門や文系業務で使いやすい |
| GPT-4 API（Azure） | 自社システム統合、カスタマイズ運用 | 入力内容は学習に使われない | 〇 | △ | IT部門向き。自由度が高い分、初期設計が必要 |
| Notion AI | 議事録、メモ、自動要約 | 学習対象外設定可 | ◯（Enterprise） | ◯ | Notionを使っている企業に最適。社内ナレッジ共有と相性◎ |
| karakuri chatbot | 社内問い合わせ、定型対応 | 独自DBで管理・非学習 | 〇 | ◯ | ノーコード構築で業務部門でも設定可能。サポート体制あり |
| Tableau GPT / Power BI Copilot | データ分析補助、可視化 | データ保持設定あり | 〇 | △ | 分析担当者に最適。業務への埋め込みには教育が必要 |
- 汎用性・親しみやすさを重視するなら：ChatGPT EnterpriseやGemini
- 既存環境との統合性を重視するなら：Microsoft Copilot、Notion AI
- 業務の個別要件に合わせたい場合は：GPT-4 APIやBIツール系が有効
「とりあえずAIを導入してみる」のではなく、自社の業務とマッチするかどうか、導入・定着まで設計できるかがツール選定の鍵となります。
部署別｜どのツールを誰に使わせるか？
生成AIを業務で使いこなすためには、「誰が」「どの業務で」「どのツールを使うのか」を明確にすることが欠かせません。
部門や職種ごとに業務内容やセキュリティ要件は異なるため、“万人に合うAIツール”は存在しません。
以下では、代表的な部署ごとにおすすめのツールと活用イメージをご紹介します。
営業部門：ChatGPT Enterprise
提案資料の草案作成、メール文の下書き、Q&Aシナリオの作成など、営業の業務には文章生成系AIが相性抜群です。
ChatGPTは直感的なUIで使いやすく、導入初期の部門にも適しています。Enterprise版ならセキュリティ面も安心。
管理部門・経理部門：Microsoft Copilot（M365）
ExcelやWordの操作補助に強いCopilotは、すでにMicrosoft 365を使っている企業にとって最も導入しやすい選択肢です。
文書作成のたたき台作成や表の自動整理、レポート生成など、定型作業を時短化できます。
企画・マーケティング部門：Claude / Gemini
企画書の構成、キャンペーン案のたたき台、リサーチ情報の要約などには、丁寧で創造性のあるアウトプットを出すツールが向いています。
Claudeは論理的で落ち着いたトーン、Geminiは情報収集力に優れています。
IT・開発部門：GPT-4 API（Azure）
既存の社内システムやアプリにAIを組み込みたい場合は、APIを活用できるGPT-4（Azure経由）が最適です。
ログ制御やユーザー権限の設定も可能で、自社基盤に沿った高度な統合が可能です。
人事・教育部門：Notion AI / karakuri chatbot
研修コンテンツの作成や社内問い合わせ対応には、情報を一元管理できるツールが効果的です。
Notion AIはマニュアルやナレッジ共有に強く、karakuriはチャット形式で問い合わせを自動処理できます。
このように、「どこに」「どのAIを」導入するかは、業務内容とITリテラシーに応じて慎重に見極める必要があります。
まずは一部門からスモールスタートし、成果を他部門に展開する形が効果的です。
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失敗しない導入には“使わせ方”の整備がカギ
せっかく生成AIツールを導入しても、「現場が使わない」「誤った使い方をしてしまう」といった課題は多くの企業で共通しています。
実際に筆者が支援した企業でも、「ツールは整っているのに使い方のルールがないせいで、社内に広まらない」という声を数多く聞きます。
ポイントは、導入＝ゴールではなく、導入＝スタートであるという認識を持つことです。
よくある失敗パターン
- 入力NG情報が明文化されていない
→「どこまで入力していいのか不安」で使われない - 活用事例が現場に共有されていない
→「自分の業務に関係なさそう」と思われて終わる - 誰が責任を持って管理するか決まっていない
→誤入力や情報漏洩のリスクが野放しに
導入前に整えておきたい“使わせ方”3つのポイント
| 整備すべき項目 | 内容 | 目的 |
| 入力ルールの明文化 | 入力OK・NGの例を明確にする（顧客情報、未発表情報など） | 情報漏洩リスクを防止 |
| 活用事例の社内共有 | 部署別ユースケースを見える化 | 社員の不安・疑問を払拭 |
| 管理体制と監査ルール | 利用ログ・アクセス権限の整理 | 不適切利用の防止と改善支援 |
ツールは、使われて初めて価値を生みます。
誰もが安心して、かつ迷わず活用できる状態をつくることが、業務定着に向けた最大の鍵です。
社内ルール整備の具体的な進め方については、以下の記事もあわせてご覧ください。
関連記事： 社内で使えるAI利用ルールの作り方｜チェックリストと雛形付きで徹底解説
まず何から始める？業務活用を加速する“社内研修”という選択肢
生成AIツールの導入準備が整っても、実際の活用が進まなければ意味がありません。
では、業務利用を社内に定着させるために、最初に取り組むべきことは何でしょうか？
その答えは、“社員全体のリテラシーを揃えること”です。
生成AI導入が進まない企業に共通する課題
- 部署によって活用の温度差が大きい
- 現場で「よく分からないから使わない」が放置されている
- 誤解や不安から利用を避ける空気が広がってしまっている
こうした状況は、一度社内に広がってしまうと元に戻すのが非常に難しいのが実情です。
だからこそ、最初の段階で「正しい知識と使い方」を共有する“社内研修”というアプローチが効果的なのです。
生成AI研修で解決できること
- 「入力していい情報／ダメな情報」の判断基準が明確になる
- ツールごとの違いや特徴を現場目線で理解できる
- 自分の業務にどう活かせるかが具体的にイメージできる
- 活用を推進する“旗振り役”が部署横断で育つ
研修を通じて社内全体のリテラシーを底上げすれば、導入後の活用スピードが一気に加速します。
ツール導入だけで終わらせないために
- どこから着手すべきか迷っている方
- 上層部や情シスを説得する材料を探している方
- 社内展開を仕組みとして回したい方
…そんな方にこそおすすめです。まずは資料をご覧ください。
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まとめ｜業務で成果を出すには、「選び方」より「使い方」
生成AIは、業務に革新をもたらす強力なツールです。
ですが、「どのツールが優れているか」だけに注目しても、業務活用は成功しません。
本記事のポイントを振り返ると…
- 用途別に見ると、ツールの得意分野は異なる
- 部署ごとに最適なツールと使い方がある
- “ルール整備”と“社内浸透”がなければ定着しない
- 最初の導入を成功させるカギは、“社内研修”にある
つまり、「何を導入するか」以上に、「どう使わせるか」が成果を分けるポイントなのです。
生成AIツールは魔法ではありません。
しかし、正しく選び、使い方を整え、社内に根づかせれば、確実に業務を変えてくれます。
その一歩として、まずは生成AI研修の資料をご活用ください。
スモールスタートから全社展開まで、AI経営総合研究所がご支援いたします。
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- Q無料の生成AIツールでも業務利用は可能ですか？
- A
小規模な業務や個人利用レベルであれば可能ですが、セキュリティや運用管理の面で課題が残ります。法人利用では、学習制御機能やSSO対応などが整った有料プランの導入をおすすめします。
- Q部署ごとに違うAIツールを導入しても問題ありませんか？
- A
業務内容に応じたツール選定は理にかなっています。ただし、全社統一のルールやリテラシー教育がないと情報管理が煩雑化する恐れがあります。そのため、まずは研修などで共通理解を作っておくのが効果的です。
- Q社内にAI活用を浸透させるにはどうすればいいですか？
- A
初期段階では、「使ってみる場づくり」と「安心して使えるルール整備」が重要です。社内研修で具体的な活用例を共有し、ツールごとの使い方を体感してもらうことで、現場の不安や抵抗感を和らげることができます。
- Q生成AIのセキュリティ対策として、最低限やっておくべきことは？
- A
「入力情報の制限ルール」「利用ログの管理」「アクセス権限の制御」が基本です。ツール選定の段階で学習制御や管理機能の有無を確認することも重要です。
詳しくは生成AI利用ルールの作り方（ピラー記事）もご参照ください。
- Q社内研修は外部に依頼するべきですか？
- A
社内リソースだけで整備するのは難易度が高く、属人化しやすいため、専門知識を持つ外部の研修会社に相談するのが効果的です。AI経営総合研究所では、各社の業務に合わせた研修設計をご支援しています。
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