生成AI活用事例15選|部門別の具体的な使い方とおすすめツールを解説
AX事業部 AI講座全体統括。
小学校教員としてキャリアをスタート。
2024年4月にデジタルゴリラ入社。複数のデジタルマーケティング案件のプロジェクト立ち上げを経験し、2025年4月AX事業部へ異動。
AI講座の運営全体統括として累計110名の受講生支援・講座企画を担当しながら、企業へのAI導入支援にも携わる。AI関連のセミナー/勉強会に30回以上登壇。
「生成AIを導入してみたものの、現場でどう使えばいいか分からない」——そんな相談を、弊社への問い合わせでもよく耳にします。
ChatGPTが話題になってから社内でアカウントを取得したものの、具体的な使い道が見つからず、そのまま放置してしまっているケースは少なくありません。
本記事では、営業・マーケティング・バックオフィス・経営者の4部門に分けて、実際に成果が出ている生成AI活用事例15選を解説します。
ツールの選び方と、失敗しない導入の始め方も合わせてお伝えします。(2026年4月時点の情報です。)
目次
生成AIの活用事例を見る前に知っておきたい3つの前提

具体的な事例に入る前に、活用の土台となる3つの前提を整理しておきます。
「前提が共有できていない状態でツールだけ入れても定着しない」というのが、多くの企業に共通する導入失敗のパターンだからです。
生成AIとは何か——文章・画像・音声を生み出すAIの特徴
生成AIとは、テキスト・画像・音声・動画などのコンテンツを自動的に「生成(作り出す)」ことができるAIの総称です。
従来のAIが「分類・予測」を得意としていたのに対し、生成AIは人間の指示(プロンプト)に応じてゼロから新しいコンテンツを作れる点が大きな違いです。
業務での活用という観点では、文章の作成・要約・翻訳・リサーチがすぐに使える代表的な用途です。
特別な技術知識がなくても、日本語で指示を入力するだけで使えるため、ITに詳しくない担当者でも即日から業務に取り入れられます。
業種別より「部門別」で考えると活用イメージが湧く理由
多くの記事は「製造業の事例」「小売業の事例」という業種軸で整理していますが、実際に活用シーンをイメージしやすいのは「部門・役割別」の切り口です。
理由は単純で、業種が違っても「営業担当者が提案書を書く」「人事担当者が求人票を書く」という業務内容は共通しているからです。
製造業の営業担当者も、IT企業の営業担当者も、やることは大きくは変わりません。部門と業務内容で整理することで、「うちの会社でも使えそう」と感じてもらいやすくなります。
本記事では営業・マーケティング・バックオフィス・経営者の4部門に分けて事例を紹介します。
2026年時点で主要な生成AIツール比較表
まずは主要3ツールの特徴を一覧で確認しておきましょう。ツール選定の詳細は後ほど詳細に解説します。
| ツール名(モデル) | 提供元 | 強み | 主な用途 | 無料プラン |
|---|---|---|---|---|
| ChatGPT(GPT-5.5) | OpenAI | 汎用性・操作しやすさ・プラグイン連携 | 文章作成・リサーチ・データ分析 | あり(制限付き) |
| Claude(Claude Opus 4.7) | Anthropic | 長文処理・倫理性・論理的な文章 | 長文要約・報告書・法務文書 | あり(制限付き) |
| Gemini | Google Workspace連携・最新情報 | Googleドキュメント・スライド連携 | あり(制限付き) |
ポイントは、「どれが一番いいか」ではなく「何をしたいかで選ぶ」ことです。
3ツールとも無料プランがあるため、まずは実際に使って比べてみることをおすすめします。
【営業部門】生成AI活用事例4選——商談準備から顧客フォローまで

営業部門は、生成AIの導入効果が最も出やすい部門のひとつです。
文章を書く場面(メール・提案書・議事録)と情報を調べる場面(競合調査・事前リサーチ)が繰り返されるため、AIが得意とする業務と相性が良いからです。
事例1. 提案書・メール文章の自動生成
- 課題: 1件の提案書作成に平均2〜3時間かかり、週の業務時間の3割以上を文章作成が占めていた
- 施策: ChatGPTのGPTsに顧客情報・課題・提案内容をインプットし、提案書のたたき台を生成。担当者が内容を確認・修正して完成させるフローに変更
- 結果: 提案書1件あたりの作成時間が平均75分短縮。商談件数を週3件から週5件に増やすことができた
事例2. 商談後の議事録・要約を30分→3分に短縮
- 課題: 商談後の議事録作成に毎回20〜30分かかり、記録の質も担当者によってばらつきがあった
- 施策: 専用のツール(GoogleMeetsの文字起こしやNotta、tldv)で文字起こしと要約を自動生成。「課題・提案内容・次のアクション」の3点を必ず含むフォーマットで統一した
- 結果: 議事録作成時間が平均3分以内に短縮。内容のばらつきも解消され、引き継ぎ精度が向上した
ポイントは、音声文字起こしツールと生成AIによる議事録の生成を組み合わせることです。
文字起こしだけでなく「このうちの重要点を3つに絞って」「ネクストアクションを箇条書きで」という追加指示で、自社のフォーマットやクライアントが求める形に整形できます。
事例3. 競合調査・市場リサーチの自動化
- 課題: 新規顧客へのアプローチ前に業界動向を調べる時間が確保できず、表面的な提案になりがちだった
- 施策: ChatGPTやGeminiのディープリサーチ機能を使い、「〇〇業界の2026年の課題・トレンド・主要企業一覧」を事前にインプット。そのうえで「この業界の経営者が持つ課題ベスト3と、それに対する提案の切り口」を生成させた
- 結果: 業界リサーチ時間が1件あたり約60分から10分以下に短縮。商談での「的外れな提案」が減り、成約率が改善した
一方で注意が必要なのは、生成AIの情報は必ずしも最新とは限らない点です。調査結果は公式サイト・ニュースリリースで裏取りすることを必ずルール化してください。
事例4. FAQ・想定問答の自動作成で商談成功率アップ
- 課題: 自社製品に対してよく出る反論・質問(「高い」「今は時期ではない」「既存ツールで十分」)への回答が担当者によってバラバラだった
- 施策: よくある顧客の反論パターンをGPTsのナレッジに投入。回答トークスクリプトを部門で統一。毎月更新するルールを設けた
- 結果: 新人営業でも想定問答を参照しながら商談でき、クロージング率が社内平均比で15%向上した
【マーケティング部門】生成AI活用事例4選——コンテンツ制作から分析まで

マーケティング部門は、アイデア出し・文章作成・データ分析という三拍子すべてで生成AIが役立ちます。
特に「量産が必要なSNS投稿・広告コピー・メルマガ」では、作業時間の削減効果が大きく出やすい部門です。
事例5. SNS投稿・ブログ記事の素材作成を5倍速に
- 課題: 自社のSNS(X・Instagram・LinkedIn)の投稿案を週5本用意するのに1人で半日かかっていた
- 施策: ChatGPTで「自社の強み・ターゲット層・投稿フォーマット」を記載したプロンプトとナレッジをセットしたGemを作成。テーマを入力するだけで投稿案が出るようにした
- 結果: SNS投稿案の作成時間が従来比で約80%削減。生成した案を担当者が手直しして公開する形で品質も維持できた
事例6. 広告コピーのA/Bテスト案を瞬時に量産
- 課題: 広告バナーのコピーをA/Bテストしたいが、案のパターンを複数作るのにコピーライターへの依頼コストと時間がかかっていた
- 施策: Claudeに製品の強み・ターゲット・訴求ポイントを与え、見出しコピーを10パターン生成。社内で有望なものを3案に絞り、A/Bテストを実施した
- 結果: 広告コピーのテスト量が月4回から月10回に増加。テスト量が増えたことでCTRの改善サイクルが加速した
事例7. 顧客アンケート・レビュー分析の自動要約
- 課題: 半期ごとの顧客満足度調査で自由記述回答が数百件集まるが、全件読んで傾向をまとめるのに丸2日かかっていた
- 施策: 自由記述回答データをGeminiに渡し、「ポジティブな意見・ネガティブな意見・改善要望を各5つに絞って要約してください」と指示
- 結果: 分析作業が2日から30分に短縮。抽出されたネガティブ意見をそのまま次の商品改善会議のアジェンダに転用できた
AIモデル選びのポイントは、Geminiが大量のデータ処理に強い点です。
今回は数百件の自由記述という大量のデータを処理する必要があったので、Geminiを選びました。
事例8. LP・メルマガの文章改善チェックにClaude活用
- 課題: LPやメルマガの文章を作っても、「読者視点で見たときの課題」がチーム内では気づきにくく、改善サイクルが遅かった
- 施策: 作成した文章をClaudeに貼り付け、「このLPをターゲットA(経営者・40代・AI初心者)が読んだとき、理解しにくい箇所・離脱しそうな箇所を3つ指摘してください」と指示した
- 結果: セルフチェックだけでは見えなかった「曖昧な表現」「強みが伝わりにくい箇所」を指摘してもらえるようになり、公開前の修正回数が減った
【バックオフィス(人事・経理・総務)部門】生成AI活用事例4選

バックオフィス部門は、定型的な文書を扱う業務が多く、生成AIとの相性が抜群です。
求人票・就業規則・社内通達・FAQといった「書き直しが多い書類」を効率化することで、戦略的な業務に時間を回せるようになります。
事例9. 求人票・採用メールの自動作成
- 課題: 採用を強化したいが、求人票の作成・スカウトメールの送付準備に時間がかかり、採用担当者の工数が逼迫していた
- 施策: ChatGPTに「職種・求めるスキル・会社文化・ターゲット人材」を入力し、Indeed・LinkedIn・Wantedly向けに最適化した求人票のたたき台を生成。担当者が調整して公開するフローに変更した
- 結果: 求人票1件あたりの作成時間が約60%短縮。スカウトメールも20パターンを一括生成し、ターゲット別に使い分けるライブラリを構築できた
事例10. 就業規則・社内規程のQ&Aチャットボット構築
- 課題: 社員から「残業代の計算方法は?」「有給の申請手順は?」という問い合わせが毎月100件以上あり、総務担当者の対応工数を圧迫していた
- 施策: 就業規則・各種社内規程をNotebookLMに読み込ませ、社内向けのQ&A回答ボットを構築した
- 結果: 定型的な問い合わせが月100件から約65件に減少。総務担当者が本来注力すべき採用・労務管理に時間を使えるようになった
NotebookLMの特徴は、必ず読み込ませたデータのみから回答を生成することです。
そのため、就業規則・各種社内規程についての質問に正確に答えることができ、記載がない事項についてハルシネーションが起こるリスクをほぼゼロにすることができます。
事例11. 経費レポート・月次報告書のドラフト生成
- 課題: 月次の経費レポートと各部門への報告書作成に経理担当者が毎月丸一日を費やしていた
- 施策: Excelの経費データをコピーしてChatGPTに貼り付け、「主要なコスト増減とその要因を3点に絞って要約し、経営層向けのレポート文章を作成してください」と指示
- 結果: レポート作成の工数が約70%短縮。浮いた時間でコスト削減の改善提案に注力できるようになった
事例12. 社内問い合わせを30%削減したFAQチャットボット
- 課題: 新入社員・パート社員から「△△の申請書はどこにある?」「システムのパスワードリセットの手順は?」という問い合わせが頻発し、総務・ITヘルプデスクの対応が後手に回っていた
- 施策: よくある問い合わせと回答のセットをドキュメントにまとめ、NotebookLMに投入
- 結果: 定型的な社内問い合わせが導入3ヶ月で約30%減少。ヘルプデスク担当者の対応時間が月あたり約20時間削減できた
【経営者・管理職】生成AI活用事例3選——意思決定を加速させる使い方

経営者・管理職は「文章を書く」という用途よりも、「情報を整理して意思決定を速める」「雑多なアイデアをロジカルに整理する」という使い方で生成AIを活用できます。
事例13. 事業計画書・稟議書のたたき台を10分で生成
- 課題: 新規事業の稟議書や事業計画書は経営者本人が書く必要があり、戦略的な思考時間を「文章化する作業」に費やしてしまっていた
- 施策: Claudeに「事業の目的・背景・想定する顧客・収支の概算・リスクと対策」を箇条書きでインプットし、稟議書・事業計画書の構成とたたき台を生成。経営者が論点の修正・数値の正確化に集中するフローに変えた
- 結果: 稟議書の作成時間が従来の半分以下に短縮。「文章化するために考える」ではなく「考えたことを整理させる」というAIの使い方が定着した
事例14. 業界トレンドのリサーチレポートを自動生成
- 課題: 週次で業界ニュースを確認する習慣はあるが、それを「経営判断に使える形」に整理する時間がなかった
- 施策: ChatGPTのディープリサーチを使い「〇〇業界の2026年4月時点の主要動向を5点まとめ、各動向が自社(AI研修・支援事業)に与えるインパクトを短くコメントしてください」と定期的に実行
- 結果: 週次の情報整理が60分から5分以下に短縮。業界変化への感度が上がり、提案・商品開発の意思決定スピードが改善した
事例15. 会議ファシリテーション・アジェンダ設計への活用
- 課題: 社内会議がダラダラと続き、「結論が出ない会議」が繰り返されていた。アジェンダ設計を改善したいが、毎回設計に時間をかけられなかった
- 施策: 会議の「目的・参加者・決めたいこと・背景情報」をChatGPTに入力し、「60分で結論を出すための会議アジェンダと、各議題のタイムボックスを設計してください」と指示
- 結果: アジェンダの設計時間が5分以内に短縮。会議の終了時間内に結論が出る割合が改善し、無駄な持ち越し議題が減った
生成AI活用で失敗しない3つのポイント——「導入したが使われない」を防ぐ

ここまで15の活用事例を紹介してきましたが、多くの企業が陥る落とし穴があります。
それは「生成AIを導入したけれども使われていない」ということです。全国ビジネスパーソン約9,000人を対象とした調査では、業務で生成AIを活用しているのはわずか29.3%。約59.1%が全く活用していないと回答しています(2025年調査)。
失敗例1:ツールを入れたが研修なしで現場放置
「ChatGPTのビジネスプランに加入しました。各自で使ってください」という形だけの導入は最もよくある失敗パターンです。
ツールの使い方よりも「どの業務に使うか・どんなプロンプトを書けばいいか」を示さないと、現場は何もできません。
対策: 研修を行い、基本的なAIの使い方と守るべきルールを共有。部門ごとに「使うべき業務3つ」と「すぐ使えるプロンプトのテンプレート集」をセットで提供する。
失敗例2:全部門に一斉展開して混乱
「全社でAI活用を進めます」と宣言したものの、部門ごとに優先業務が違い、現場が何から始めれば良いか分からず形骸化した——という事例も多く見られます。
対策: 最初の1部門・1業務に絞ってパイロット導入し、成功体験を社内で共有してから展開する。
成功する企業がやっている「1業務・1部門から始める」原則
弊社が支援してきた中で定着に成功している企業には共通のパターンがあります。
- 最初の業務を1つに絞る(例: 営業メールの文章作成のみ)
- 2〜4週間で効果を計測する(時間削減・質の変化を数値で確認)
- 成功体験を全社に共有してから次の業務・部門に横展開する
- 経営層が「AI活用を推進する」と明言する
この「1業務→計測→横展開」のサイクルが、AI活用を組織に根付かせる最短ルートです。
自社に合う生成AIツールの選び方——ChatGPT・Claude・Geminiを比較

事例でも触れましたが、ツールは「目的に合わせて選ぶ」が基本です。以下の比較表を参考にしてください。
目的別に選ぶ生成AIツール比較表
| 目的・用途 | おすすめツール | 選定理由 |
|---|---|---|
| 営業メール・提案書の作成 | ChatGPT | 操作が直感的で、プロンプトを入れてすぐ使える |
| 長文レポート・議事録の要約 | Claude | 長文処理能力が高く、文脈を失わない |
| Google Workspace連携 | Gemini | Googleドキュメント・スプレッドシートと直接連携 |
| SNS・広告コピーのバリエーション生成 | ChatGPT / Claude | どちらも対応可。慣れた方で問題なし |
| 社内規程のQ&Aボット構築 | Claude / ChatGPTカスタムGPT | 文書読み込み機能が豊富 |
| 競合・市場調査 | ディープリサーチ | リアルタイム情報収集が可能 |
| 社内FAQや問い合わせ | NotebookLM | 読み込ませたデータのみから回答を生成 |
無料で始めるか・有料版にするかの判断基準
まずは無料プランで実際の業務に使ってみることをおすすめします。
有料プランへの移行を検討するのは以下のタイミングです。
ChatGPTは月$20(約3,000円)のPlus、Claudeは月$20のProから有料プランが始まります。
1人あたり月3,000円のコストで月数十時間の工数削減が見込めるなら、投資対効果は十分に見合います。
社内展開・セキュリティを考えた選定ポイント
生成AIを社内展開する際に最も多い懸念が「機密情報の漏洩リスク」です。
主要3ツールとも、有料プランではデータがAIの学習に使用されない「オプトアウト」というオプションが用意されています。
| ツール(プラン) | データ学習への利用 |
|---|---|
| ChatGPT(Team/Enterpriseプラン) | 入力データは学習に利用されない |
| Claude(Team/Enterpriseプラン) | 同様に学習利用なし |
| Gemini for Google Workspace | Workspace管理者が設定を制御可能 |
有料版にしただけではオプトアウトはかからないので、必ずご自身で設定するようにしましょう。
一方で、「どんな情報を入力してはいけないか」という社内ルール(AI利用ポリシー)の策定は必須です。
ツール選定と並行して、利用ガイドラインを整備することをおすすめします。
デジタルゴリラのAI導入支援——活用事例の「再現」をサポート

ここまで紹介した15の活用事例は、いずれも「正しい業務選定×適切なプロンプト設計×定着支援」が揃って初めて成果に繋がります。
「自社でもやってみたいが、どう始めればいいか分からない」「導入したが定着しない」という課題をお持ちの方に、弊社のAI支援サービスをご紹介します。
株式会社デジタルゴリラは、ChatGPT・Gemini・ClaudeCode・その他生成AIを活用した研修やAI導入支援による業務効率化を一気通貫で提供しています。
弊社が提供する支援は、単なるツール導入のサポートにとどまりません。
「どの業務から始めるか」の現状診断から、部門別のプロンプトテンプレート作成、全社展開のロードマップ設計、定着までの伴走サポートまでを一括でお任せいただけます。
「まずどの業務から生成AIを使えばいいか診断してほしい」という相談から受け付けています。お気軽にご相談ください。
よくある質問(FAQ)
「生成AI 活用事例」について調べている方から、弊社によく寄せられる質問をまとめました。
Q1. 生成AIは無料で使えますか?
はい、主要3ツール(ChatGPT・Claude・Gemini)はいずれも無料プランがあります。
ただし、無料プランは1日の使用回数や機能に制限があります。まず無料で試し、業務で頻繁に使うようになったら有料プランへの移行を検討するのが現実的な流れです。
Q2. 社内の機密情報を入力しても大丈夫ですか?
有料プランを利用し、かつ「データ学習に使用しない設定(オプトアウト)」を有効にしていれば、リスクは大幅に低減できます。
ただし、個人情報・顧客情報・契約書内の機密条項などは入力しないことを社内ルールとして明文化しておくことが大切です。
Q3. 生成AIを使いこなすのに専門知識は必要ですか?
必要ありません。日本語で指示(プロンプト)を入力するだけで使えます。
ポイントは「具体的に指示を出すこと」です。「提案書を書いて」ではなく「製造業の経営者向けに、在庫管理の課題を解決する提案書の見出しと骨子を作って」という形で条件を明示すると、実用的な出力が得られます。
Q4. 中小企業でもすぐに使える事例はありますか?
あります。特に即効性が高いのは以下の3つです。いずれもツールの無料プランで今日から始められます。
- 営業メール・提案書の文章作成
- 会議の議事録要約
- FAQ・想定問答の作成
Q5. ChatGPTとClaudeはどちらを選べばいいですか?
用途次第です。
- ・ChatGPT:汎用的な文章作成・リサーチ・データ分析
- ・Claude:長文ドキュメントの要約・論理的な文章生成・倫理的な配慮が求められる文書
どちらも無料で試せるので、両方試して感触を確かめることをおすすめします。
まとめ——まず1つの部門から試してみよう
2026年現在、生成AIの活用は「試している企業」と「まだ試していない企業」の二極化が進んでいます。
活用を先行している企業との差は、これから開く一方です。
この記事で紹介した15の活用事例を振り返ると、以下のポイントが共通しています。
- 生成AIは「業種別」より「部門別・業務別」で活用シーンを考えると定着しやすい
- 最初の導入は「1業務・1部門」に絞ることが成功の鍵
- ツール選びは「ChatGPTかClaudeか」の二択ではなく「何をしたいかで選ぶ」が正解
- 導入後の定着支援(プロンプトテンプレート・使い方研修・効果計測)がなければ形骸化する
- 失敗を防ぐために、社内AI利用ポリシーと並行して整備することが重要
まずは「営業メールの文章作成」から始めてみてください。
今日の商談前に1本試してみるだけで、生成AIの可能性を実感できるはずです。
デジタルゴリラでは、AI導入・活用支援を行っています。
「どの業務から始めるか分からない」「導入したが使われていない」というお悩みはお気軽にご相談ください。まずは無料相談からどうぞ。
