【2026年最新】生成AI活用事例15選｜職種別の成功事例と導入ステップ解説

近年では、多くの業界で生成AIの活用事例が増えています。生成AIをビジネスの現場に導入することで、ITやエンジニア職だけでなく、マーケティングや営業、人事、カスタマーサポートなど幅広い職種で業務効率化が可能です。

しかし、自社で生成AIを活用する上で、

「生成AIは具体的にどう活用できる？」

「他社ではどのような活用事例がある？」

と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、生成AIの職種別の活用事例や、生成AI導入の流れ、よくある失敗例と注意点などを詳しく解説します。

生成AIとは？国内における活用状況も解説

生成AIとは、文章や画像、音声、動画などのコンテンツを自動的に作り出す人工知能の総称です。近年では、ChatGPTやClaude、Stable Diffusionなど、多様な生成AIツールが登場し、ビジネスや教育、エンターテインメントの現場で広く活用されるようになりました。

日本国内における生成AIの導入も、急速に進んでいます。総務省の「令和6年版 情報通信白書」によると、企業の約7割がメール作成や議事録整理、資料作成などで生成AIを活用していることがわかりました。特に、業務効率化や情報整理の用途で実務に取り入れる企業が増加傾向にあります。

実際の効果に関する調査結果では、「効果が出ている」と答えた企業が18.6%にとどまる一方で、「効果測定中・不明」と回答した企業は28.2%、「トライアル中」は22.7%でした。これは、まだ導入フェーズにある企業が多く、今後の活用拡大や改善の余地が大きいことを示しています。

生成AIは資料作成に限らず、問い合わせ対応やアイデア出し、コンテンツ制作、プログラムコードの生成など、幅広い業務に応用可能です。単なる文章生成にとどまらず、業務全体の生産性向上や付加価値創出につながる技術として期待が高まっています。

こうした背景からも、自社の競争力を高めるうえで、生成AIの理解と活用は今や欠かせないテーマといえるでしょう。

【一覧】生成AIの活用事例まとめ

この記事で紹介する活用事例を一覧表にまとめて紹介します。

職種	活用シーン	適した生成AIツール
マーケティング職	広告コピーやキャッチフレーズの作成	ChatGPT / Gemini
	SEO記事の構成案や下書きの作成	ChatGPT / Gemini
	キャンペーンや企画アイデアのブレスト	ChatGPT / Gemini
営業職	営業メールや提案文の自動作成	ChatGPT / Gemini
	顧客ニーズ分析と提案内容の最適化	ChatGPT / Gemini
	商談トークスクリプトの作成	Microsoft Copilot
人事・総務職	求人票や募集要項の作成	ChatGPT / Gemini
	面接質問リストの作成	ChatGPT / Gemini
	社内通知・案内文の自動生成	Microsoft Copilot
カスタマーサポート職	チャットボットによる問い合わせ対応	ChatGPT / Gemini
	対応履歴の要約や引き継ぎ文の作成	ChatGPT / Gemini
	FAQの下書き作成	ChatGPT / Gemini
エンジニア・開発職	プログラミングコードの自動生成	GitHub Copilot
	バグの原因分析と修正案の提示	GitHub Copilot
	仕様書や設計書の下書き作成	Microsoft Copilot

※上記に記載している「適した生成AIツール」は一例です。実際の業務では、複数のツールを併用したり、別のツールを選択したりすることも可能です。導入前には、自社の利用環境や目的に応じて検証・比較を行うことをおすすめします。

マーケティング職の生成AI活用事例3選

マーケティング業務では、広告コピーの作成やSEO記事の執筆、キャンペーン企画の立案など、創造性とスピードが求められます。

こうした領域に生成AIを導入することで、業務の質と効率を同時に高めることが可能です。

広告コピーやキャッチフレーズの自動生成

生成AIを活用することで、キャッチコピーや販促用フレーズの制作が大幅に効率化できます。従来は、担当者がアイデアを出し合い、時間をかけて複数案を作成・比較していた工程を、生成AIなら短時間で代替できます。

たとえば、商品の特性やターゲット層、伝えたいメッセージを入力すると、複数パターンのコピー案を瞬時に出力可能です。生成AIの特性として、文体やトーンを変えながら提案させることもできるため、訴求軸の異なる案を一度に比較検討できます。これにより、A/Bテスト用のコピー案を効率的に準備でき、施策全体のスピードも向上します。

【事例：600案超のコピー生成で提案スピードと質を向上！】
国内大手通信会社では、生成AIにキーワードやテーマを繰り返し入力し、数日で600件以上のコピー案を出力しました。

社内では生成された案を予選・本選形式で選定し、候補を効率的に絞り込むフローを構築。これにより、従来は数週間かかっていたコピー案の検討が大幅に短縮され、質の高い表現を短期間で確保できるようになりました。

SEO記事の構成案・下書き作成

生成AIを使えば、SEO記事の構成作成や下書き作業を大幅に効率化できます。キーワードや検索意図を入力するだけで、見出し構成や本文のたたき台を数分で出力でき、企画や執筆の時間を削減可能です。

構成が早く決まることで、リサーチの方向性も明確になり、執筆全体の質とスピードが向上します。オウンドメディアやブログ、商品紹介ページなど幅広いWebコンテンツで活用されており、特に本数が多いメディアでは業務負担の軽減に役立っています。

ただし、出力された内容はあくまでベースにすぎません。事実確認や独自性の付加といった編集作業は不可欠であり、生成AIと人のスキルを組み合わせることが前提となります。

【事例：記事制作時間を大幅に短縮する独自ツールを構築】
SEO記事制作を支援するコンテンツ制作企業では、生成AIを活用した社内ツールを導入し、構成案や下書きを自動生成する仕組みを整備しました。

これにより、従来は1本あたり数時間かかっていた記事制作が大幅に短縮され、コンテンツ制作の生産性が大きく向上しています。

キャンペーン企画の提案

新しいキャンペーンを企画する際、アイデア出しの段階で壁にぶつかることは少なくありません。生成AIを活用することで、過去の事例や市場トレンド、ターゲット層の特徴などをもとに、複数の企画案を短時間で得られます。

AIが提示する案をたたき台とすることで、発想の幅が広がり、従来の枠にとらわれない斬新な切り口や演出アイデアが生まれやすくなります。特に、季節イベント、SNS施策、コラボ企画といった柔軟な展開が求められる施策において効果を発揮します。

【事例：ユニークな演出アイデアの創出でCM企画に貢献】
大手飲料メーカーでは、過去の広告データやブランド情報を生成AIに与え、CMの企画段階でアイデア出しを支援。生成された案には、声優の起用や意外性のある演出など、人間だけでは思いつきにくい提案が含まれていました。

結果として、斬新で印象的なCMが実現し、ブランドの新たな一面を引き出す施策となりました。

営業職の生成AI活用事例3選

営業職では、メールやトークスクリプトの作成、データ分析などに生成AIを活用できます。

営業メール・提案文の自動作成

営業活動では、顧客ごとに異なる状況に応じた提案文やメールの作成に、多くの時間と労力がかかります。生成AIを活用すれば、提案の方向性や商品情報、顧客属性などを入力するだけで、最適な文面を短時間で複数生成することが可能です。

たとえば、新規アプローチ、商談後のフォロー、クロージングの場面など、それぞれの営業フェーズに合わせたメッセージを自動的に出し分けられます。これにより、メール作成にかかる時間を削減し、営業担当者がより多くの顧客対応に集中できる体制が整います。

一方で、生成された文面はあくまでたたき台です。誤解を招かない表現になっているか、顧客の状況や温度感に合っているかなど、細かな調整とチェックは不可欠です。

【事例：AIによるメール生成で返信率と対応件数を改善】
ある営業DX系のIT企業では、見込み顧客の閲覧履歴や会話ログをもとに、AIが興味関心に合わせたメール文案を自動作成。これにより、1件あたりの作成時間が短縮され、1日に対応できる顧客数が大幅に増加しました。

また、テンプレートメールと比較して返信率が約30%以上向上するなど、反応率の面でも成果が見られています。

顧客ニーズ分析と提案内容の最適化

営業提案の成果を高めるには、顧客ごとのニーズを深く理解し、それに合った提案を行うことが不可欠です。生成AIは、商談履歴や購買履歴、アンケート結果などの膨大な顧客データを分析し、より的確な提案内容を導き出す支援が可能です。

たとえば、新規顧客への提案はもちろん、既存顧客へのアップセルやリピート施策にも活用できます。提案の精度が高まることで、成約率の向上や無駄なアプローチの削減にもつながります。

従来は担当者の経験や直感に依存していた分析工程を、AIが高速かつ網羅的に行うことで、提案戦略の質とスピードの両立が図れるのが特長です。

【事例：顧客データ分析による企画精度とスピードの向上】
国内の営業支援SaaS企業では、営業先の顧客名を入力するだけで、顧客情報の自動収集と商談スクリプトを生成するAIツールを開発しています。営業先の企業名を入力するだけで、Web上の公開情報やデータベースから関連情報を集約し、顧客カルテとして整理。さらに、その顧客の特徴に合わせた商談スクリプトも自動生成されます。

商談中に新たに得た情報を入力すると、営業トークがリアルタイムに更新されるため、相手の状況に合わせた提案をその場で組み立てることが可能です。新人営業でも抜け漏れなくヒアリングできるよう、質問項目の自動提示やFAQ機能も備わっており、提案の質とスピードの両立につながっています。

商談トークスクリプトの作成

営業現場では、顧客ごとのニーズに合わせた伝え方やトークの精度が、成約に直結します。生成AIを活用すれば、顧客情報や商談の目的を入力するだけで、商品特性や相手の関心に沿ったトークスクリプトを短時間で作成できます。

また、初回訪問やオンライン商談、クロージングなど、フェーズに応じたシナリオの切り替えにも対応可能です。トークの標準化によって、営業の品質を一定水準に保てるため、組織全体の営業力底上げにつながります。

【事例：ハイパフォーマーの営業トークをAIで再現し、勝ち筋を標準化】
ある法人向けサービス企業では、商談の録音データをAIで分析し、成績上位者のトーク内容や提案パターンを抽出。そこから“勝ち筋”となるスクリプトを生成し、営業組織全体に展開しました。

これにより、トーク内容のばらつきが減り、商談品質の標準化と成約率の向上を実現しています。

人事・総務職の生成AI活用事例3選

人事・総務職では、書類作成などの業務を生成AIで効率化することが可能です。

求人票・募集要項の自動作成

生成AIを活用すれば、職種や求める人物像、待遇条件を入力するだけで、短時間に求人票を作成できます。従来は人事担当者や現場責任者が時間をかけて原稿を考えていましたが、その負担を大幅に軽減できるのがメリットです。

さらに、複数の求人票を自動で生成して比較すれば、より応募者の関心を引きやすい表現を見つけやすくなります。たとえば、訴求ポイントを変えた複数パターンを用意し、反応の高い言い回しを取り入れるといった改善が可能です。新卒採用や中途採用、アルバイト募集など、採用形態を問わず幅広く応用できる点も強みといえるでしょう。

【事例：AIによる求人票自動生成で業務効率を大幅改善】
ある人材サービス企業では、生成AIを活用した求人票自動作成機能を導入しました。人材イメージやポジション名を入力すると数十秒で複数案が生成され、人事担当者の原稿作成負荷が大幅に軽減。

従来数時間を要していた求人票作成が短時間で完了し、採用活動のスピードと質の両立が実現しています。

面接質問リストの作成

生成AIを使えば、候補者に合わせた面接質問リストを短時間で作成でき、面接準備の効率と質を同時に高められます。AIに応募者の情報を入力することで、強みや経験、懸念点を分析したうえで、候補者ごとに最適化された質問を生成できます。

これにより、準備にかかる時間を削減できるだけでなく、質問の質が向上し、質問漏れや面接官ごとのばらつきも防止可能です。新卒採用から中途採用、役職者面接まで幅広く活用でき、採用活動全体の標準化にもつながります。

【事例：候補者ごとに最適化された質問集で準備工数を削減】
人材・採用支援系の企業では、応募資料を生成AIに読み込ませ、候補者の強みや懸念点を自動で抽出。その結果、面接質問集を効率的に生成できるようになり、準備工数の大幅削減に成功しました。

加えて、質問の統一化により、面接官間での品質の差も小さくなっています。

社内通知・案内文の自動作成

社内向けの案内文や通知文の作成も、生成AIの得意分野です。イベントの案内や制度変更、緊急連絡など、伝えるべき内容を生成AIに入力するだけで、通知文を短時間で作成できます。

全社メール、掲示板、社内SNSなど、さまざまな社内広報手段に対応できるため、情報共有のスピードと正確性を両立できます。

【事例：案内文の自動生成で負担軽減と品質向上を実現】
多くの企業では、社内報や通知文の作成に生成AIを導入。担当者が要点を入力するだけで、ビジネス文書の形式に沿った案内文を自動生成できる仕組みを整えました。

その結果、文章作成の負担は大きく軽減され、社内メールや掲示板への投稿を迅速に行えるように改善。さらに、誤りの少ない分かりやすい文章を一貫して発信できるようになり、「負担軽減」と「品質向上」を同時に実現しています。

カスタマーサポート職の生成AI活用事例3選

生成AIはユーザーの入力に対して自然に回答できるため、カスタマーサポート職の業務効率化にも有効です。

チャットボットによる問い合わせ自動化

生成AIを活用したチャットボットを導入すれば、顧客からの定型的な問い合わせに即時対応でき、対応コスト削減と顧客満足度向上を同時に実現できます。24時間体制で対応できるため、顧客は必要なときにすぐ情報を得られ、問題解決までの時間も短縮されます。

また、過去の問い合わせデータやマニュアルを学習させることで、より精度の高い回答を生成可能です。

ただし、複雑な案件や状況判断が必要なケースはAIだけで解決できないこともあります。そのため、有人対応へスムーズに切り替えられる仕組みを整えておくことが重要です。

【事例：チャットボット導入で問い合わせ対応を効率化】
大手サプライヤー企業では、商品に関する問い合わせ対応に生成AI搭載のチャットボットを導入しました。

ユーザーが求める商品情報を対話形式で提供する仕組みによって、月間2,500件以上の問い合わせに対応し、回答率は99％を超える水準を達成。電話やメール対応の負荷を大幅に軽減し、顧客体験の向上と同時に対応コストの削減にもつながっています。

対応履歴の要約・引き継ぎ文作成

生成AIを活用すれば、長いやり取りや複雑なサポート履歴を短時間で要約し、引き継ぎや情報共有をスムーズに進められます。

カスタマーサポートでは、複数の担当者が関わる案件や長期対応が必要なケースも多く、履歴の整理に時間がかかることが課題です。従来は担当者が過去のチャットやメールを読み込み、重要なポイントを手作業でまとめていましたが、工数が大きく非効率でした。

生成AIに会話ログやメール履歴を入力することで、重要なやり取りや未解決事項を自動的に抽出できます。その結果、後任者への引き継ぎ文や件名整理まで自動で作成でき、担当交代時の負担を大幅に削減可能です。

【事例：AI要約で引き継ぎ時間を大幅短縮】
AI業務支援ツールを提供するIT企業では、「顧客対応アシスタント」機能を通じて、会話ログを自動で読み込み・要約する仕組みを提供。

AIは対応内容を即座に要約し、引き継ぎ事項を自動で整理。これにより履歴共有が簡単になり、担当交代時の引き継ぎ時間を大幅に短縮できています。

FAQの下書き作成

生成AIを活用すれば、FAQコンテンツの作成業務を大幅に効率化できます。過去の問い合わせ履歴や製品マニュアルといった情報をAIに読み込ませるだけで、想定される質問と回答の案をわずか数分で自動的に生成します。そのため、担当者はゼロから文章を作成する必要がなくなり、内容の正確性の確認や表現の調整といった、より重要な作業に集中することが可能です。

特に、新商品のリリース直後やサービスの仕様変更時など、迅速な情報提供が求められる場面でこの活用法は効果を発揮します。

【事例：FAQ整備の効率化で問い合わせ件数を半減】
大手総合化学メーカーでは、社内に散在していたマニュアルや規定を生成AIと連携したチャットアプリに集約しました。

ユーザーが質問すると、最適な回答と関連資料リンクを即時に提示できる仕組みを整備。その結果、情報を探す手間が減り、バックオフィスへの問い合わせ件数は約半減しました。

エンジニア・開発職の生成AI活用事例3選

システムやアプリの開発、ドキュメントの作成も、生成AIによる効率化が可能です。ここでは、エンジニア職・開発職の生成AI活用事例を3つ紹介します。

プログラミングコードの自動生成

生成AIでプログラミングコードを自動で作成することで、開発スピードを大幅に向上させます。

開発したい機能の要件や説明文を入力するだけで、AIが適切な構文やライブラリを選び出し、動作するプログラムを短時間で作成可能です。そのため、新機能の追加や小規模なツールの作成、試作段階での開発を効率化できます。

【事例：AI活用で開発時間を1日1時間以上削減】
ある中規模のアジャイル開発プロジェクトでは、GitHub Copilotを導入しました。その結果、メンバーの70%以上が「1日1時間以上の時間削減」を実感し、特に技術的な調査にかかる時間の短縮については約9割が高く評価しています。

コードの理解やバグ解析、既存コードの改善（リファクタリング）といった幅広い場面で活用され、継続的な利用によってAIによる提案の精度も向上しました。

不具合の原因分析と修正案提示

生成AIはコード作成だけでなく、不具合の原因分析や修正案の提示にも活用できます。

たとえば、エラーログや関連コードといった情報をAIに入力することで、問題箇所を特定し、具体的な修正方法を自動で提案してくれます。この機能は、特に原因の特定が難しい複雑なバグや、再現が困難な障害の初期調査において効果的です。

【事例：数時間かかる調査をAIで数分に短縮】
あるエンジニアは、ループ処理が原因で発生したメモリリーク（使用済みメモリが解放されない不具合）の特定に手こずっていました。

そこで、ChatGPTにエラーログと該当コードを読み込ませて分析を依頼。するとAIは、わずか数分でエラーの原因とリーク箇所を特定し、修正案まで提示しました。

本来なら数時間を要した調査が大幅に短縮され、エンジニアはより重要な設計の改善に集中できるようになったのです。

仕様書や設計書などの下書き作成

開発プロジェクトに不可欠な仕様書や設計書の作成作業も、生成AIの得意分野です。

要件定義書を基に、専門用語の説明なども含んだ分かりやすいドキュメントの初稿を作成可能です。これにより、ドキュメント作成の時間を削減し、開発者が本来の実装作業に集中できる環境が整います。

【事例：AIとの「共著」でドキュメント作成の工数を大幅に圧縮】
あるエンジニアは、これまで多くの時間をドキュメント作成に費やしていました。そこで、ChatGPTを「共著者」のように活用するアプローチを導入。AIに目次や全体の骨子を生成させ、その下書きを基に人間が細部を修正・確認する方法に切り替えました。

その結果、ドキュメント作成にかかる工数を大幅に圧縮することに成功しています。

ビジネスで生成AIを導入する流れ

企業で生成AIを導入し、業務効率化を実現するためには、自社の課題に合わせた生成AIツールの選定や、運用ルールの整備などが必要です。

以下では、ビジネスで生成AIを導入する流れを6つのステップに分けて解説します。

• ステップ1. 活用目的と課題を明確化する
• ステップ2. 生成AIを活用できる業務を選定する
• ステップ3. 生成AIツールを選定・導入する
• ステップ4. テスト運用を行う
• ステップ5. 運用ルールと教育体制を整備する
• ステップ6. 社内全体に展開する

ステップ1. 活用目的と課題を明確化する

生成AIを導入する前に、まずは「何のために使うのか」「どの業務を改善したいのか」を明確にすることが重要です。目的が曖昧なまま進めると、期待する成果が得られず、形だけの導入に終わってしまいます。

現状の業務フローを見直し、手間やコストがかかっている工程を洗い出しましょう。その上で、生成AIで対応できる業務と、人の判断が必要な業務を区別しておくと効果的です。

目標は、定量（例：作業時間を30％削減）と定性（例：単純作業を減らして創造的な業務に集中）の両面から設定するのが理想です。あらかじめ評価基準を決めておくことで、導入後の効果を正しく測れます。

ステップ2. 生成AIを活用できる業務を選定する

次に、生成AIを活用する業務を具体的に決めましょう。まずは、文書作成や要約、データ分析など、生成AIを活用しやすい業務を選ぶことが効果的です。

生成AIを活用できる主な業務の例として、以下のようなものが挙げられます。

• 議事録の作成やToDoリストの作成
• 見積書や請求書、プレゼン資料の作成
• 社内外の問い合わせ対応や申請処理
• データの分析やレポートの作成

一方で、機密性が高い情報を扱う業務や、判断の曖昧さが許されない場面では、AIの活用が難しい場合もあるため注意が必要です。生成AIを活用する業務の候補を一覧化し、効果とリスクのバランスを評価して優先順位を付けましょう。

ステップ3. 生成AIツールを選定・導入する

生成AIを業務に取り入れるには、自社の目的や活用シーンに合ったツールを選ぶことが重要です。用途に応じて、必要な精度や機能を備えたツールを比較検討しましょう。

たとえば、文書作成にはChatGPTやGemini、コード生成にはGitHub Copilot、画像生成にはMidjourneyが適しています。ツールごとの得意分野を把握した上で、自社の業務に最適なものを選定することがポイントです。

また、ツール選定の際は、以下の観点もあわせてチェックしておくと安心です。

• データの取り扱い：入力内容がAIの学習に利用されるかどうか
• 操作性と導入しやすさ：UIが直感的に使えるか、既存業務フローに組み込めるか
• 料金体系：初期費用の有無、月額定額制か従量課金制か
• 拡張性・連携性：API連携や機能のカスタマイズが可能かどうか

これらの基準をもとに、自社の要件に最も合致する生成AIツールを選ぶことで、導入効果を最大化できます。

ステップ4. テスト運用を行う

生成AIツールを導入したら、小規模なチームや業務の一部などでテスト運用を行います。

テスト運用の目的は、出力精度や効率化の効果、リスクの有無などを実際に確認することです。まずは限られた業務で生成AIツールを活用してみることで、想定外のトラブルや使い勝手の問題点を洗い出せます。

テスト運用で得られた成果や改善点を記録し、本格導入を進めるための判断材料にしましょう。

ステップ5. 運用ルールと教育体制を整備する

生成AIを業務に定着させるには、運用ルールの整備と社内教育が欠かせません。たとえば、入力してはいけない情報の基準や、出力内容の確認手順などを明文化し、全社で共通認識を持つことが重要です。

あわせて、マニュアルの整備だけでなく、実践的な社内研修を通じて、正しい使い方を学べる機会を提供しましょう。

こうした取り組みを継続することで、現場での誤用や属人的な運用を防ぎ、組織全体での活用効果を最大化できます。

ステップ6. 社内全体に展開する

テスト運用によって効果が確認できたら、他部署や関連業務にも活用範囲を広げていきましょう。テストで得られたノウハウやプロンプト、運用の工夫をもとに、再現性のある形で展開すると効果的です。

展開後は、各部署での活用状況を定期的に振り返り、成果や課題を社内で共有することが重要です。こうした継続的な見直しを通じて、組織全体での活用を推進できます。

生成AI活用のよくある失敗事例と注意点

生成AIは便利なツールではあるものの、使い方には注意が必要です。ここでは、生成AIをビジネスで活用する上でよくある失敗事例と注意点について解説します。

• 誤情報や権利侵害リスクがある出力をそのまま利用してしまう
• 機密情報や個人情報がAIに学習されてしまう
• 生成AIを使いこなせず、業務に活かせない

誤情報や権利侵害リスクがある出力をそのまま利用してしまう

生成AIの出力には、誤情報が含まれる可能性があります。出力内容が正しいかどうかを確認せず、メールや営業資料、Webサイトのコンテンツなどに使用してしまうと、トラブルの原因となり危険です。

また、生成AIで出力した文章や画像が既存の著作物に酷似していた場合、著作権や商標権を侵害するリスクもあります。法律違反や企業の信頼低下を避けるため、事実確認や権利関係のチェックを行うことが重要です。

機密情報や個人情報がAIに学習されてしまう

クラウド型の生成AIを利用する際は、入力したデータが外部サーバーに送信されるため、機密情報や個人情報の取り扱いに注意が必要です。内容によっては、情報漏洩や不正利用につながるリスクも否定できません。

主な対策としては、以下のような方法が挙げられます。

AIに学習させない設定を利用する
ChatGPTやGeminiなどでは、ユーザー設定で会話内容を学習に使わないように変更できます。

学習制限が明示されたサービスを選ぶ
Azure OpenAI Serviceのように、法人向けに学習禁止を保証している環境を利用すると安心です。

社内ルールと教育を徹底する
生成AIの使い方や入力禁止データの基準を明記したマニュアルを整備し、社内で共有・教育を行いましょう。

生成AIを使いこなせず、業務に活かせない

生成AIを導入しても、「使い方がわからない」「業務のどこに応用できるのか判断できない」といった理由から、思うように活用が進まないケースも少なくありません。

また、プロンプトの作り方や活用の型を理解しないまま使い始めると、低品質な成果物となってしまうこともあります。 こうした状況を解決するには、実務に直結する活用例を知り、効果が出るプロンプト設計の基礎を習得し、自分の業務へ落とし込む力を身につけることが重要です。

生成AIを「なんとなく使う」段階から、「成果につながる活用ができる」段階へ進むことで、日々の業務の質とスピードを大きく高めることができます。

生成AIをうまく使いこなすためのポイント

生成AIを導入しても、うまく浸透せずに期待した効果が得られないことも少なくありません。ここでは、生成AI活用を成功させるポイントを詳しく解説します。

• 従業員の生成AIスキルを向上させる
• すぐにできることで経験を積み重ねる
• 外部の専門知識を取り入れる

従業員の生成AIスキルを向上させる

生成AIから望んだ成果を引き出すには、ツールの性能だけでなく、利用する側の生成AIスキルも重要です。特に、AIに対して的確な指示を出す能力や、業務に応じてツールを使い分ける判断力が、最終的なアウトプットの質を大きく左右します。

そのため、基本操作だけでなく、実務に近い活用例を学びながら手を動かす学習が効果的です。また、安全に使うための知識（情報管理・著作権など）も理解しておくことで、安心して業務に取り入れられます。

「生成AIをどこまで使えばいいのか」「どう使えば成果が出るのか」がクリアになると、日々の仕事でAIを使う自信が生まれます。

すぐにできることで経験を積み重ねる

生成AI導入の初期段階では、すぐに効果が見える小さな成功体験を積み重ねることが、活用の機運を高めるコツです。いきなり大規模な改善を狙うより、まずは以下のような“すぐ効果が出る業務”から着手しましょう。

たとえば、「日報の要約」「定型メールの下書き作成」「会議メモの整理」など、短時間で完了し、かつ効果が目に見える作業から始めるのがおすすめです。

小さな成功を積み重ねることで、日常的に生成AIを使いこなす習慣づくりにつながります。

外部の専門知識を取り入れる

「生成AIをもっと使いこなしたいけれど、何から学べばいいのかわからない」そんな方は、外部の専門家のノウハウを取り入れるのが一番の近道です。

生成AIは機能が広く、独学で学ぶと時間がかかるケースも多いため、

• 使えるシーンの整理
• プロンプトの正しい作り方
• 自分の業務にどう落とし込むか

を体系的に学べる環境があると、習得スピードが大きく変わります。

たとえば 「DMM 生成AI CAMP」 では、実務で使える生成AIスキル・プロンプト設計・業務活用の型まで、実践的に学べます。

次の章では本サービスについて詳しく紹介します。

生成AI活用で業務効率化するなら「DMM 生成AI CAMP」がおすすめ

生成AIを独学で習得することも可能ですが、「プロンプトの設計に時間がかかる」「業務にどう応用すればいいかわからない」といった壁にぶつかる人も少なくありません。

実務で成果を出すレベルまで到達するには、専門的な知識と実践的なフィードバックを体系的に学べる環境が効果的です。

「DMM 生成AI CAMP」は、マーケティング・営業・人事・基礎マスター・生成AIエンジニアコースなど複数領域の講座を備え、明日から使える実務レベルのスキルを短期間で習得できます。

以下では、同サービスを活用する3つのメリットを紹介します。

メリット1：具体的な業務に落とし込める実践型カリキュラム

DMM 生成AI CAMPの特徴は、「実務でそのまま使えるスキル」に特化していることです。日常業務の文章作成から、調査・企画・分析まで、AIをどう指示すれば“狙い通りのアウトプット”が得られるのかを実践形式で学びます。

自己流では気づきにくいプロンプトのコツや、職種別の活用パターンを体系的に習得できるため、受講後すぐ自分の仕事に応用できる再現性の高いスキルが身につきます。

【コース別の学習内容】

コース名	学べる内容	想定される業務
プロンプトエンジニアリング基礎マスターコース	ChatGPTの基本操作、プロンプト設計の基礎、文章生成・要約の精度向上、業務に応じたAI活用の型	議事録・日報作成、メール対応、文書のリライト、企画書の下書き、情報整理
プロンプトエンジニアリングマーケティングコース	市場・競合分析、ペルソナ設計、SEO構成案、広告コピー作成、SNS・LP改善のAI活用	SNS投稿、SEO記事作成、広告案出し、レポート作成、各種マーケティング施策の企画
プロンプトエンジニアリング営業コース	営業メール・スクリプト生成、顧客ヒアリング整理、提案資料の下書き作成、自動化の実践	商談準備、議事録要約、提案資料作成、顧客対応ログ整理、営業効率化
プロンプトエンジニアリング人事コース	スカウト文生成、候補者要点整理、面接確認リスト作成、新人向けチャットボットの構築	採用業務効率化、研修準備、評価資料作成、社内問い合わせ対応
生成AIエンジニアコース	Python基礎、OpenAI API活用、RAG・LangChainによるAIアプリ開発、プロトタイプ構築	チャットボット構築、業務フロー自動化、問い合わせ自動対応、AIサービスの開発
Difyマスターコース	ノーコードでのAIアプリ構築、ワークフロー自動化、社内FAQ/要約ツールなどの作成	社内ツール自作、業務改善アプリ構築、各部門の業務自動化推進

メリット2：プロのメンターによる個別フィードバックで挫折しにくい

独学では「何が正しいのか」がわからず、途中で止まってしまうことがあります。DMM 生成AI CAMPでは、各領域のプロがメンターとして伴走し、課題ごとに細かくフィードバックを行うため、理解が深まりやすいのが特徴です。

【受講者からの口コミ】

このように、メンターはただ質問を受け付けるだけでなく、受講者のために積極的なアドバイスをしてくれます。徹底した伴走サポートにより、初心者でも着実にレベルアップができるのです。

メリット3：専門アドバイザーによる転職・副業支援が受けられる

生成AIエンジニアコースの受講者は、専任アドバイザーによるキャリア支援を無料で利用できます。受講で習得したスキルとマッチした非公開求人が多数あり、未経験からでもキャリアチェンジを目指しやすいのが大きな魅力です。

支援内容は、キャリア目標の整理にはじまり、職務経歴書のブラッシュアップ、ポートフォリオ作成のアドバイス、さらには転職や副業案件の紹介まで幅広くカバー。最新のAIトレンドを踏まえて「どんなスキルをどうアピールすべきか」を個別にアドバイスしてもらえるため、初めての転職活動でも安心して進められます。

生成AI活用事例を参考に業務効率・生産性をアップしよう

本記事では、生成AIの活用事例と、日々の業務を効率化するためのポイントを紹介しました。生成AIは、職種や業界に関わらず幅広い業務で活用でき、使い方次第で工数削減・生産性向上・アウトプットの質向上につながります。

とはいえ、独学で生成AIを使いこなし、“成果につながる活用”まで到達するのは簡単ではありません。プロンプト設計や発想の引き出し、業務への落とし込み方など、習得すべき知識は多岐にわたります。

だからこそ、生成AI活用の基礎から実践までを体系的に学べる 「DMM 生成AI CAMP」 の活用をおすすめします。

DMM 生成AI CAMPでは、

• プロンプト設計
• 文章生成・要約
• マーケティングや営業、人事など職種特化の実践スキル
• 生成AIエンジニアコースではアプリ開発

といった内容を、初心者でも理解しやすく学べます。独学では気づきにくい「成果の出る使い方」を短期間で身につけられることが大きな魅力です。

生成AIを活かして日々の業務をもっと楽に、もっとクリエイティブにしたい方は、ぜひ DMM 生成AI CAMP の詳細をご確認ください。あなたのスキルと働き方を大きく変える第一歩になるはずです。