【26年最新】AIのビジネス活用完全ガイド｜成功事例・導入手順・注意点を解説

AI（人工知能）の進化は目覚ましく、ビジネスの現場においてもその活用は「選択肢」ではなく「必須事項」となりつつある状況です。業務効率化やコスト削減はもちろん、新規事業の創出や顧客体験の向上といった領域でも、AIは大きな成果を上げています。

しかし、いざ自社でAIを導入しようとしても「具体的にどのような業務に使えるのかイメージが湧かない」「他社がどのように成功しているのか知りたい」「導入に際してのリスクや手順がわからない」といった悩みにぶつかる担当者の方は多いのではないでしょうか。

本記事では、AIを活用したビジネスの成功事例や主な活用領域、導入の具体的な手順から注意点まで網羅的に解説します。この記事を読めば、ビジネスにおけるAI活用の全体像を理解でき、自社導入への足がかりとしていただけるはずです。

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AI（人工知能）とは？

AIは「Artificial Intelligence」の略称で、人工知能とも呼ばれます。人間の知的な振る舞いや思考プロセスをコンピュータ上のプログラムで模倣した技術の総称です。学習・推論・判断・認識といった人間の知能が必要なタスクも、高い精度で代行することができます。

それぞれの具体的なイメージは以下の通りです。

・学習：膨大なデータからルールやパターンを見つけ出す（例：過去の売上データから販売傾向を習得する）

・推論：既知の情報から新しい結論を導き出す（例：市場の動向から来月の需要を予測する）

・判断：基準に照らし合わせて意思決定を行う（例：不正アクセスの疑いがある通信を遮断する）

・認識：画像や音声の内容を特定する（例：工場ラインのカメラ映像から不良品を検知する）

AIの中でも近年特に注目を集めているのが「生成AI」です。従来のAIがデータの分類や予測を得意としていたのに対し、生成AIは学習したデータを元に、新しい文章・画像・プログラムコードなどを生み出すことができます。

この技術革新により、ビジネスのあらゆる領域において、AIの活用が急速に進んでいるのです。

AI×ビジネスが注目される5つの理由

なぜ今、これほどまでに「ビジネスシーンでのAI活用」が叫ばれているのでしょうか。その背景には、単なる流行を超えた、決して無視できないメリットが複数存在しています。ここでは、AIがビジネスで注目される主要な5つの理由をまとめました。

業務効率化によるコスト削減が見込める

最も直接的なメリットとして挙げられるのが、業務効率化によるコスト削減です。AIは、これまで人間が行っていた定型業務や単純作業を、高速かつ正確に処理することができます。

例えば、以下のような業務が例として挙げられます。

・経理部門における請求書のデータ入力

・カスタマーサポートにおける一次対応

これらをAIに任せることで、人件費を抑制しながら業務スピードを向上させることが可能です。従業員は、より付加価値の高いコア業務に集中できるようになります。

高品質なアウトプットを短時間で生み出せる

生成AIの活用により、高品質な成果物を短時間で作成することも容易になります。これまで数時間、あるいは数日かかっていた資料作成やコンテンツ制作が、AIのサポートにより数分～数十分で完了することも珍しくありません。

・マーケティング用の記事作成

・プレゼン資料の構成案作成

・デザインのラフ案作成　etc…

これらは人間には決して簡単ではない業務であるうえ、人によって品質もまちまちです。その点AIなら、常に一定の品質を保ちながら大量のアウトプットを生成することができます。

専門知識がなくても高度な作業ができる

AIの進化により、これまで高度な専門知識が必要とされていたビジネス領域にも、誰もが手軽にアクセスできるようになりました。プログラミングを知らなくても自然言語だけでコードを生成できたり、統計学の深い知識がなくても高度なデータ分析が可能になったりしています。

また、AIは翻訳用途でも非常に優秀です。多言語間の翻訳等も高精度に行えるため、語学の壁を超えたグローバルなビジネス展開も容易になります。

AIをその道に精通したアシスタントとして活用することで、個人の能力を大幅に拡張できるようになっています。これはビジネスにおける「スキルの民主化」ともいえるでしょう。

顧客体験の向上につながる

AIは社内の効率化だけでなく、顧客満足度（CS）や顧客体験（CX）の向上にも大きく貢献します。24時間365日対応可能なチャットボットや、個々の顧客に最適化されたレコメンデーションなどがその代表例です。

・顧客の行動データや購買履歴を分析し、ニーズに合わせた商品を提案する

・問い合わせに対して、即座に適切な回答を提供する

上記のようなAIの活用により、顧客とより深い接点をもつことができます。定型的な対応ではなく、パーソナライズされた体験を提供することで、顧客ロイヤリティの向上につながるでしょう。

新規事業やサービス開発の可能性が広がる

AI技術そのものを活用した、全く新しいビジネスモデルやサービスの開発も活発化しています。AIの予測能力や生成能力を組み込むことで、これまでは実現不可能だったサービスが次々と生まれてきている状況です。

例えば、以下のようなものが代表例として挙げられます。

・自動運転タクシー（Waymo、Zooxなど）
・食事の写真から栄養素を自動計算するヘルスケアアプリ（あすけん、カロミルなど）

AIにより、既存のビジネスの枠を超えた、新たな市場を開拓できる可能性が広がっています。

AIビジネスの主な活用領域

AIは業界・業種を問わず、ビジネスのあらゆる場面で活用が進んでいます。ここでは、特に導入効果が高いとされる「営業」「マーケティング」「バックオフィス」「カスタマーサポート」の4つのビジネス領域について、具体的な活用方法を見ていきましょう。

営業領域（リード獲得・提案・営業支援）

営業活動において、AIは「売れる仕組みづくり」を強力にサポートします。経験や勘に頼りがちだった営業プロセスを、データドリブン*に変革することが可能です。

*データドリブン…データを基にした意思決定や戦略策定を行う考え方。収集したデータを、課題解決のために分析・活用するプロセスを指す。

AIの具体的なビジネス活用方法と、それにより期待される効果を以下にまとめました。

自社でのAIシステムの構築が難しい場合でも、昨今はさまざまなAI営業支援ツールが登場してきています。上手く活用することで、営業担当者のスキルの底上げや、成約率の向上等が期待できるでしょう。

マーケティング領域（分析・コンテンツ生成）

マーケティング領域では、膨大なデータの分析作業と、広告クリエイティブをはじめとするコンテンツ作成の両面で、AIが活躍します。

データ分析では、これまで蓄積してきたデータをAIに学習させることで、効果的なターゲット設定やキャンペーン施策の立案が可能になります。

分析したデータを活用すれば、ターゲット層に合わせてパーソナライズされたコンテンツの生成も容易です。短期間で大量の生成・検証が可能で、マーケティングROI（投資収益率）の向上にもつながるでしょう。

バックオフィス・管理業務（社内向けアプリ開発）

人事・経理・総務などのバックオフィス業務は定型作業が多く、ビジネスへのAI活用の恩恵を受けやすい領域です。

近年では、生成AIを活用した「ノーコード開発」や「ローコード開発」が注目されています。プログラミングの知識がなくても、自然言語で指示を出すだけで、社内向けの業務アプリや自動化ツールを作成できるようになりました。

参考までに、以下はAIを活用して作成した「経費精算のワークフロー自動化アプリ」のサンプルです。右上のメニューから「従業員」「上司」「経理担当」のロール切り替えができ、それぞれの立場から業務フロー（申請→承認→精算）を回せる設計になっています。

このような実用性の高いアプリを、自然言語で指示するだけで即座に作成できるのがAIの大きな強みです。現場の担当者自身が開発・運用することで、ビジネスを大幅に加速することができるでしょう。

カスタマーサポート

カスタマーサポートは、AI活用が盛んに進められているビジネス領域の一つです。ユーザーからの問い合わせにAIが自動で応対するシステムを導入することで、工数を削減しつつ、顧客対応の質と効率を同時に高めることができます。

代表的なものが「AIチャットボット」です。人間が常駐することなく、24時間365日、即座に顧客からの問い合わせに対応可能になります。

AIチャットボットの導入で期待できる効果は以下の通りです。

・24時間365日いつでも対応：顧客の待ち時間を解消し、満足度向上に寄与
・マニュアルに基づいた正確な回答：担当者による応対品質のばらつき解消
・問い合わせデータを蓄積・分析：製品やサービスの改善に活かすサイクルを構築可能

顧客対応を自動化しながら、そのデータをもとに次のアクションまで提案していける点は、AIならではの大きな強みです。カスタマーサポート領域は、AIをビジネスに活用する恩恵が特に高いといえるでしょう。

AIを活用したビジネスの成功事例

実際にAIをビジネスに導入し、大きな成果を上げている企業の事例をご紹介します。さまざまな事業規模・業種での成功パターンを知ることで、自社への導入を検討する際のヒントにしていただけるはずです。

大塚商会（商談数3倍増加）

出典：株式会社大塚商会

ITソリューションを提供する大塚商会では、AIを活用した営業活動の変革（経営・営業DX）に取り組んでいます。長年蓄積してきたビッグデータをAIに分析させ、訪問先選定から信頼構築まで、営業プロセス全体をサポートする仕組みを構築しました。

具体的には、以下の5STEPを総合的にフォローするシステムとなっています。

・訪問先選定：ビッグデータをもとに、見込みのあるお客様を自動で抽出・提案

・仮説立て：業界トレンド、他社実績等をもとに適切なソリューションを選定

・商談：商談のタイミングや順番、抜け漏れがないか等をアドバイス

・契約・納品：納品後のお客様の情報を分析し、フォロータイミングを提案

・信頼構築：お客様との関係性を時系列で可視化。スマホでも確認可能

このAIを活用した営業活動により、商談数は年間10万件、従来の約3倍にまで増加したとのことです。営業担当者ごとのパフォーマンスの差、属人性などを解消し、組織全体の営業力底上げに成功しています。

参考：大塚商会、dotData

ファミリーマート（発注作業の負担軽減）

出典：FamilyMart

コンビニエンスストア大手のファミリーマートは、AIを活用した新たな発注システム「AIレコメンド発注」を、2025年6月末より全国500以上の店舗で導入・運用しています。

これまでの発注業務は各店舗の実績や経験に基づいたものだったため、どうしても欠品による機会損失・廃棄ロスが生まれていました。一方、新システムでは、過去の販売実績や気象データ、イベント情報等の膨大なデータから、その日の最適な発注数を自動で算出します。 

ビジネスへのAI活用により、発注精度の向上による「売上の最大化」と、業務負担の軽減による「店舗運営の効率化」の両立を実現しています。昨今問題視されているフードロスの削減にも寄与している事例です。

参考：FamilyMart

一番飯店（オーダーシステム導入）

出典：Walkers｜一番飯店

東京都新宿区にある老舗中華料理店「一番飯店」では、AI機能を備えるノーコードツール「Bubble」によって、自社専用のオーダーシステムを開発・導入しています。

同店は従来、紙の伝票でオーダーを取っていましたが、手書きゆえの読みづらさによるオーダーミスや漏れが課題でした。専用システムは、オーダー内容がタブレット上にわかりやすく表示されるようになっています。画像付きで、外国籍スタッフも安心の設計です。

これまで2階ホールと1階厨房の連携にトランシーバーを使っていた同店ですが、このシステムの導入でスタッフの業務負担を約50％削減することに成功しました。AI・デジタル活用によって長年抱えてきた運営上の課題を解消した、ビジネスの成功事例です。

参考：Walkers

アスクル（手作業を約75％削減）

出典：ASKUL

オフィス用品通販大手のアスクルは、物流センターと補充倉庫間での在庫移動（横持ち）計画において、AIによる需要予測モデルを導入し、全国の拠点へ展開しています。

従来「どの商品をどれだけ倉庫から物流センターへ移動させるか」という計画作成は担当者の経験と勘頼りで、予測精度のばらつきが問題視されていました。今回のAIシステムで、需要予測精度の向上、横持ち計画作成にかかる工数削減を図っています。

導入以降は、緊急で発生する横持ちの回数、それに伴う入出荷作業の削減に成功しています。具体的な数値は以下の通りです。

・商品横持ち指示作成の工数：約75％/日 削減

・入出荷作業の工数：約30％/日 削減

・フォークリフト作業：約15％/日 削減

このほか「倉庫追加等の環境変化への対応易化」「担当者変更による引継ぎ作業の削減」等、定性的な面でも効果が見られています。

参考：ASKUL

参考：ASKUL｜プレスリリース

Glicoグループ（社員への問合せ件数約3割削減）

出典：Allganize Japan｜Glicoグループ

大手食品メーカーのGlicoグループでは、バックオフィス業務の効率化に向けて、AIチャットボット「Alli」を導入しました。同社では、経理・人事・総務などの手続きに関する社内問い合わせ対応が大きな負担となっていたため、そこに見直しを図った形です。

社内FAQ（よくある質問）をAIチャットボットに学習させ、社員が疑問を持った際に24時間いつでも自己解決できる環境を整備しました。AIは自然言語処理技術を用いて、社員の曖昧な質問の意図を汲み取り、適切な回答を提示します。

この導入により、年間1万3000件以上発生していた担当部署への問い合わせ件数を、約31%削減することに成功しています。社員は待ち時間なく疑問を解決でき、担当者は本来の業務に集中できるようになったことで、全社的な生産性向上につながった事例です。

参考：Allganize Japan｜Glicoグループ

AIをビジネスに導入する手順

ビジネスへのAI導入を成功させるためには、闇雲にツールを入れるのではなく、綿密な計画を組んだうえで実行することが重要です。ここでは、AIをビジネスに導入するうえで踏むべき5つのステップを解説します。

ステップ1.課題整理とAI活用の目的明確化

最初のステップは、現状の業務課題を洗い出し「なぜAIを導入するのか」という目的を明確にすることです。「AIを導入すること」自体を目的にしてしまうと、現場で使われないシステムが出来上がってしまいます。

・問い合わせ対応の工数を減らしたい

・営業の成約率を上げたい

・属人化した業務を標準化したい　etc…

上記はほんの一例ですが、企業ごとに解決すべき課題はあるはずです。まずはここをしっかりと具体化しましょう。その上で、ビジネスへのAI活用によってどのような成果（KPI）を目指すのかを設定していきます。

ステップ2.AIの種類と業務範囲の選択

課題が明確になったら、それを解決するために最適なAIの種類と、適用する業務範囲を選定する工程です。AIには大きく分けて以下4つほどの種類があり、それぞれで得意とするタスクが異なります。

また、これらのAIを搭載したツールの中にも「SaaS」「API」「オーダーメイド」といった分類があります。

自社のビジネスの課題に対して、どの種類のAIを、どの業務プロセスに適用するのが最も効果的かを検討してください。

ステップ3.実証実験（小さく始める）

いきなり全社導入するのではなく、まずは一部の部署や特定の業務に絞って「実証実験（PoC*）」を行います。小規模にスタートすることで、リスクを抑えながらAIの効果や課題を検証できます。

*PoC…Proof of Conceptの略。新しいアイデアや技術の実現可能性、有効性を検証するためのステップ

この段階で確認・評価しておきたいことは以下の通りです。

・選定したAIの精度は実務に耐えうるか

・現場の業務フローに馴染むか

・費用対効果は十分見込めるか　etc…

期待通りの結果が出ない場合は、データの見直しやプロンプトの改善のほか、ステップ2に戻ってツールの再検討などを行います。

ステップ4.社内定着・運用体制の構築

実証実験で効果が確認できたら、本格的な導入へと進みます。ここで重要なのが、AIをビジネスに定着させるための運用体制の構築です。

・AI活用チームの発足：AIに精通した人材の選定、外部コンサルタントの検討

・従業員のAI利用をサポート：マニュアル作成、研修会の実施

・AIの回答精度の維持・向上：継続的なデータ学習、チューニング作業

片手間でAIを活用しても、思うような効果は得づらいでしょう。管理・運用する担当者やチームを専属で配置し、継続的に改善できる仕組みを作ることが重要になります。自社での体制構築が難しい場合は、導入後のサポートが手厚いAIツールを狙うのもおすすめです。

ステップ5.効果測定と改善

導入後は、定期的に効果測定を行います。ステップ1で設定した目的やKPI（工数削減時間、売上増加額、顧客満足度など）に対して、どの程度の成果が出ているかを定量的に評価します。

また、現場の利用者からフィードバックを集め、使いにくい点や改善要望を吸い上げるのも重要です。実際に使っている人ならではの意見をもとにして、より使いやすいシステムに改良していきましょう。

ビジネスへのAI活用は、一度導入して終わりではありません。技術は日々刻々と進化しているため、PDCAサイクルを回しながら常に運用をアップデートしていく姿勢が不可欠です。

AIをビジネス導入するときの注意点

AIはビジネスを加速させる強力なツールですが、使い方を誤ると予期せぬトラブルや損失を招くリスクもあります。安全かつ効果的に活用するために、以下3つの注意点を押さえておきましょう。

データの偏り・ハルシネーションに注意する

AIの出力結果は、学習データに強く依存します。学習データに偏りがあると、AIの判断も不公平になったり、特定の属性に不利な結果を出したりしてしまいかねません。もし人事採用や与信審査といったビジネスでAIを活用する場合は、公平性に十分配慮する必要があります。

また、生成AI特有の問題として「ハルシネーション」があります。これは、AIが事実とは異なる情報を、あたかも真実であるかのようにもっともらしく回答する現象です。AIのアウトプットはそのまま鵜呑みにせず、必ず人間がファクトチェックを行うことを徹底してください。

プライバシー・セキュリティ対策を徹底する

ビジネスへのAI導入においては、顧客情報や社内の機密情報を扱う機会が増えるため、セキュリティ対策が欠かせません。特に入力データがAIの学習に利用される設定になっている場合、機密情報が外部に漏洩するリスクがあります。

企業がAIサービスを選定・導入する際には、以下の点を厳しくチェックしましょう。

・データが学習に利用されない設定（オプトアウト）が可能か

・通信が暗号化されているか

・アクセス権限の管理ができるか　etc…

また、従業員に対して「機密情報をAIに入力しない」といったガイドラインを策定し、周知徹底することも必要です。

社内のスキル不足・運用体制の不備に注意する

せっかくAIツールを導入しても、使いこなせる人材がいなければ宝の持ち腐れです。「導入すれば勝手にAIがやってくれる」という認識は失敗のもとなので注意しましょう。

AIを活用するには、適切な指示（プロンプト）を出すスキルや、AIが出した結果を評価・判断する能力が求められます。社内のリテラシー不足がボトルネックにならないよう、導入前後の教育やトレーニングを十分に行うようにしてください。

万が一トラブルが発生した際の責任の所在や対応フローなど、運用ルールを明確にしておくことも大切です。

AIで自社の未来を切り拓く！顧客価値を劇的に高めるAIサービスを紹介

マーケティングの現場では「顧客の解像度をもっと上げたい」「ありきたりな施策から脱却したい」といった課題がつきものです。しかし戦略を練ろうにも「制作業務に追われて時間が取れない」という切実な悩みを抱えている担当者の方も多いのではないでしょうか。

そこでおすすめしたいのが、総合広告会社であるDAIKO（大広）が提供する、生成AIを活用してマーケティングを自動化・仕組化するサービスです。大広は「顧客との深い関係構築」に強みを持ち、以下3つのソリューションで企業のマーケティング課題を解決します。

ただ自動化するだけではなく「顧客理解の深化・顧客対応の品質向上・制作業務の効率化」を一挙に実現できるのが本サービスの強みです。「顧客価値を高めたい」「AIでマーケティングを進化させたい」とお考えの方は、ぜひ導入を検討してみてください！

業務効率化が加速する！今すぐ使える無料AIプロンプト

AIをビジネス活用する際、多くの担当者が直面する悩みが「プロンプト（指示文）の書き方」です。特にWeb広告などのマーケティング領域では、AIに適切な指示を出せるかどうかが、ターゲティングの精度や最終的な成果を大きく左右します。

この課題を解決するためには、マーケメディアが提供する無料ホワイトペーパー「広告のターゲット像を具体化するChatGPTプロンプト5選」がおすすめです。

「広告配信しているけれど反応が薄い」「これから広告を始めたいが、誰に届けるべきか分からない」といった課題に対し、本資料では以下のような実戦的なプロンプトテンプレートを紹介しています。

・商材情報からターゲット像を提案するプロンプト

・媒体毎の最適なターゲットを出力するプロンプト

・商材が向かない除外ターゲット像を定義するプロンプト　etc…

掲載されているプロンプトは、コピー＆ペーストのうえ自社向けに少しアレンジするだけで、誰でもすぐに使用可能です。自分で一からプロンプトを考える手間がなくなり、業務効率を大幅に改善します。

広告成果に伸び悩むマーケティング担当者様や、ターゲティング精度を高めたい運用者様にとって、強力なサポートツールとなるはずです。ぜひダウンロードして、日々の業務にお役立てください！

こちらから無料ダウンロードいただけます。

まとめ

本記事ではAIのビジネス活用について、そのメリットや活用領域をはじめ、具体的な成功事例や導入手順について詳細に解説しました。

大企業だけでなく小規模店舗でも、ビジネスにAIを活用することによって大きな成果を上げる企業はどんどん増えてきています。上手く活用できれば、自社の課題解決に貢献する強力なパートナーとなってくれるでしょう。

目的を明確にし、小さな実証実験から始めて、徐々に活用範囲を広げていくことが成功への近道です。ぜひ本記事を参考に、自社のビジネスにおけるAI活用の可能性を探り、最初の第一歩を踏み出してみてください。

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