生成AI導入でここまで変わる！業務効率化とコスト削減を成功させた導入事例11選を解説

生成AIの導入は、単なる業務の効率化に留まりません。多くの企業が生成AIを活用することで、コスト削減や業績向上を実現しています。

とはいえ、「生成AIを導入してコスト削減できなかったらどうしよう…」と不安を感じている方も多いのではないでしょうか？

この記事では、生成AIの導入がもたらす具体的なメリットと、コスト削減の実例を紹介します。これらの事例を通じて、生成AIがどのようにビジネスの成功に寄与するかを理解していただけるでしょう。最後までお読みいただき、貴社のAI導入でコスト削減を実現するヒントを見つけてください。

「効率化」だけじゃない！生成AI導入のメリット

生成AIは、人工知能の一種で、大量のデータを学習し、それを基に新しいデータやコンテンツを生成する技術です。具体的には、自然言語処理、画像生成、音声合成など、多岐にわたる分野で利用されています。

生成AIを導入するメリットは多岐にわたりますが、コストの削減は代表的な効果です。生成AIの導入でコスト削減を進めるときは、まず「どの作業時間・外注費・機会損失を減らすか」を言語化すると、導入効果がブレません。

以下では、コスト削減を含め、生成AI導入により期待できるメリットを紹介します。

コストの削減

生成AI導入によるコスト削減効果が最も出やすいのが、ルーティン業務と定型のデータ処理です。人的リソースを割くことなく業務を行えるようになるため、人件費や外注費といった固定コストを大幅に削減できます。

さらに、生成AIを活用すれば人の手によって対応するよりも早く処理を行うことができるため、納期が短いプロジェクトなどでも活躍するでしょう。

データ解析能力の向上

商品開発やマーケティング、営業などほどんどの業務を行う上でデータ解析能力が求められますが、顧客データや行動データ、売上など、様々なデータを活用して総合的に分析を行うには時間がかかってしまいます。

しかし、生成AIを活用すれば、必要データと出力して欲しい内容を伝えるだけで、全てのデータをもとにした解析データを瞬時に出力することができます。これにより、今まで見えなかった情報が数値化されたり、新たな気づきに繋がることもあります。

しかし、人間的な感情の部分などについては弱い部分があるため、出力されたデータをもとに試行錯誤することで全体的なデータ解析能力を向上させることが可能です。

24時間365日稼働

生成AIは、システムに組み込んでしまえば24時間365日稼働することができるため、チャットでの問い合わせ対応やデータ整理など、様々なタスクを人がいない時間帯でも対応することができます。

これにより、お客様対応のスピードが上がり、トラブルにもすぐに対処できる可能性があるため、顧客満足度の向上にもつながります。

また、時差のある海外からの問い合わせにも24時間365日対応できるだけはなく、多言語対応が可能なため、導入することで幅広い層の顧客サポートを簡単に行うことができるのもポイントです。

新しいビジネスモデルの創出

新しいビジネスモデルを創出するためには、新しい視点のアイデアやそのアイデアを具現化するためのビジネスプランを作成する必要があります。

しかし、思うようにアイデアがでなかったり、どのようにビジネスプランを作成したらいいかわからないなどといった壁に阻まれて話が進まないこともあるでしょう。

そんな時に生成AIを活用すれば、アイデア出しからビジネスプラン作成などのサポートを行うことができるため、これまでにはなかった発想でビジネスモデルの創出ができるようになります。

これまでにない形のサービスを作ることで、新しい市場を開拓や他社との差別化も効果的に行えるでしょう。

競争力の強化

変化のスピードがどんどん早くなる今の時代、素早く対応できるかどうかが企業にとってとても大切なポイントです。生成AIを使えば、情報を集めて分析し、行動に移すまでの流れをぐっと短縮できるため判断もスムーズに行えます。これにより、他社よりも早くトレンドを取り入れたり、新しいサービスを実現しやすくなるため、ビジネスの優位性を高めることができるでしょう。

このように、生成AIの導入は効率アップやコスト削減だけでなく、競争力を強化することが可能です。

生成AI導入によるコスト削減の事例11選

ここでは生成AI導入によるコスト削減が、どの費目に効いたのかが分かるように整理します。自社に近い業務から読むと、再現のイメージが掴みやすいです。それぞれを見ていきましょう。

①NEC

NECは生成AIを2023年5月から社内業務に利用しています。主には社内チャットやWeb会議ツールなどの社内システムと連携し、利用者数約2万人、一日約1万回も活用されているとのことです。

実際に生成AIを導入したことで以下の効果がありました。

• 資料作成時間が50%削減
• 議事録作成時間が平均30分から約5分に短縮
• 社内システム開発のソースコード作成業務工数が80%削減

今後も、専門領域での活用とともに、社内利用で得たノウハウを利用し、課題解決と新しい企業価値創造に向けて独自の生成AIを進化させて提供していくようです。

②株式会社サイバーエージェント

株式会社サイバーエージェントは、OpenAI社が開発したChatGPTを活用し、デジタル広告のオペレーションにかかる作業時間の短縮を目指しています。従来では、広告効果を最大化するために細かな広告配信設定や効果に応じた運用改善やレポート作成など多くの作業が必要となり、月間で約23万時間もかかっていました。

ChatGPTを活用することで、約23万時間のうち30%にあたる約7万時間の削減を目指すとのことです。

さらには、社員一人ひとりにAIアシスタントを導入し、さらなる生産性と品質向上の実現を図っています。

③伊藤忠商事株式会社

伊藤忠商事株式会社と株式会社ブレインパッドは、ChatGPTなどの生成を用いて、企業の業務変革や新規ビジネス開発支援を行うために「生成AI研究ラボ」を共同設立しました。この結果、伊藤忠商事の全社員が生成AIを自由に活用できる環境が整備され、日常業務の生産性向上の検証を行っています。

具体的には、情報漏洩を防ぐためのIT環境整備や現場社員が使いやすいインターフェースやサポート体制を構築し、生成AIの実用化を目指していくという。将来的には、新規事業開発や伊藤忠グループの事業で生成AIを展開し、競争力を高めていく予定です。

④パナソニック コネクト株式会社

パナソニックコネクト株式会社は、OpenAI社が開発したChatGPTをベースに自社開発したAIアシスタントサービス「ConnectAI」を業務活用できるように試験運用を行っています。運用結果は以下のとおりです。

• サービス開始3か月の利用回数：26万回
• 一日あたりの利用回数：5,800回
• プログラミング業務(コーディング前の事前調査)：従来は3時間→5分で完了
• 社内広報業務(約1,500件のアンケート結果分析)：従来は9時間→6分で完了

他にもキャリアに関する内容や業務、アイディア出しに活用されていたようです。

なお、パナソニックが開発した生成AIチャットについて詳しく知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

⑤富士通株式会社

富士通株式会社は、生成AI活用促進に向けて、2024年7月より企業ニーズに対応した特化型生成AIのフレームワーク提供を開始しました。各企業も生成AI導入が始まっていますが、大規模データの取り扱いが困難であったり、生成AIのコストや応答速度が満たせない、企業規則や法令への準拠が求められるなどさまざまな課題を持っています。これらの課題を解決するためにフレームワークを開発しました。

このフレームワークを活用することで以下のメリットを見込んでいます。

• 契約書順守チェック工数：30%削減
• サポートデスクの作業効率：25%向上
• 運輸業におけるドライバーの最適配置計画の策定時間：95%削減

今後も多様なニーズに対応し、企業の生成AI活用に対し強力に支援していくとのことです。

⑥株式会社日本触媒

株式会社日本触媒は、AI(アルゴリズム)を用いた生産計画最適化ソリューションを導入しました。2022年10月に姫路製作所で本格運用を開始し、3か月分の生産計画作成に1日かかっていたものが、30分で作成可能になりました。この結果、一部の人に偏っていた業務を平準化させられ、業務効率化を実現できたようです。

今後は、業務効率化でSAPのさらなる安定供給や省エネルギー、CO2排出量削減に寄与するだけでなく、他製品への展開を図るなど、デジタル技術・データを駆使したDXによる変革を推進していくとのことです。

⑦横須賀市

横須賀市では、令和5年4月20日からChatGPTを全庁で活用しその結果を報告しました。主な結果は以下のとおりです。

• 文書作成業務：1日あたり10分程度の短縮ができた
• 約8割の社員が「仕事の効率が上がる」「利用を継続したい」と回答
• 利用者ヒアリングの結果、業務短縮効果が認められた
• ChatGPTの利用用途に向かない「検索用途」での利用が約3割あった
• 6%程度の職員から概ね不適切な回答が返ってくると回答があった

1日あたり10分の文章作成時間短縮ができたため、年間(243日)は約40時間の短縮が見込まれ、庁全体では約22,700時間/年の効果が見込まれると報告しました。

⑧日清食品

日清食品は、2023年4月25日より社内用のAIチャットbotとして自社開発した「NISSIN AI-chat powered by GPT-4 Turbo」を公開し活用しています。希望のあった部署から生成AIが活用され、成功事例や作成されたプロンプトを横展開することで、より効率的に業務効率化を進めているのが特徴です。

この結果、定量効果として年間作業工数が32,591時間も削減されると見込んでいます。その他、問い合わせ業務の作業工数が24%の削減も見られました。今後は引き続き社内業務の効率化を行うとともに、AI活用を前提とした業務プロセスの見直しを進めるとのことです。

⑨株式会社ベネッセホールディングス

株式会社ベネッセホールディングスは、株式会社メンバーズ、株式会社ビービットと共同で開始した生成AIとノーコードツールを活用したプロジェクトの効果を発表しました。効果は以下のとおりです。

• サイト制作コスト：4割減
• 制作期間：8週間から3週間へ短縮
• 人数体制：7割減

この結果から、生成AIとノーコードツールの組み合わせで業務効率化が可能となりました。今後は、業務プロセス変革により生産性向上と空いた時間・人員はより付加価値の高い業務へシフトし、顧客体験向上を図るとしています。

⑩HP

HPは2025年11月、生成AIの活用を軸にした全社的な構造改革プランを発表しました。この取り組みでは、生成AIによる自動化・効率化に加えて、組織の簡素化やプラットフォーム統合、業務プロセスの改善などを進めるとしています。

その一環としてHPは、2028年度末までに世界で約4,000〜6,000人の人員削減を段階的に実施し、年間約10億ドルのコスト削減を達成する見込みを示しました。

一方で、改革に伴うリストラクチャリング費用として約6億5,000万ドルを見込んでおり、短期的にはコストが先行する点も併せて示しています。

⑪Amazon（アマゾン）

Amazonは、アンディ・ジャシーCEOが従業員向けのメッセージで、生成AIの活用が進むことで業務の進め方が変わり、今後数年間で従業員数が減少する見通しを示しました。

従業員向けメッセージの概要

• 生成AI・AIエージェントの導入によって業務効率が上がり、将来的に従業員数が減る可能性がある
• すでに多数の生成AIアプリ・サービスが利用・開発されており、今後さらに拡大していく方針
• 従業員には、AIに関する学習・トレーニング・実験を通じて、変化に適応するよう求めている

日本でも物流拠点で、配送ネットワーク全体でロボットの動きを最適化する生成AIモデル「DeepFleet」を導入するなどの動きがありました。

Amazonは、生成AIを単なる業務支援ツールとしてではなく、組織運営や生産性の前提を変える「構造的な効率化」として位置づけている点が特徴です。

なお、生成AI導入でコスト削減を目指すなら費用対効果（ROI）の見える化が不可欠です。ROIの考え方や計算方法を知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIを導入する際の注意点

コスト削減を目的に生成AIを導入する際は、費用・精度・情報管理などの注意点を対策してすることが大切です。

コストがかかる

生成AIは作業効率をあげ、人件費などを抑えることができますが、利用するためにはコストが発生する点に注意が必要です。毎月かかるシステムの利用費はもちろん、導入時には多額の初期コストが発生することも少なくありません。

特に総コストを示す「TCO（Total Cost of Ownership）」は、以下のように 初期・運用・隠れコスト まで含めて把握することが重要です。

コストの種類	内訳
初期コスト	PoC（検証）／環境構築／データ整備／利用ルール整備／社内教育
運用コスト	利用料（SaaS・API）／監視・ログ管理／精度改善・プロンプト運用／保守・問い合わせ対応
隠れコスト	法務・審査対応／セキュリティ要件への追加対応／再学習・再調整（必要な場合）／運用担当者の工数

生成AIを導入する際は「どの業務で、何を削減するのか」を先に明確にし、必要な機能だけに絞ることでムダなコストを抑えられます。導入作業を外注する場合は、複数社から見積もりを取り、費用の内訳まで比較しましょう。

また、費用面だけでなく、運用フェーズでの改善支援やトラブル対応など、継続的なサポート体制も含めて確認することが重要です。「安いから」で決めるのではなく、総コストと支援内容を踏まえ、長期的にコストパフォーマンスが高い外注会社を選択しましょう。

生成AIが向かないタスクも存在する

生成AIは幅広い業務に活用できますが、すべての作業に適しているわけではありません。向かない用途に無理に当てはめると、確認・修正が増えて手戻りが発生し、かえってコスト削減の逆効果になることもあります。

向いているタスク（成果が出やすい）	向いていないタスク（逆効果になりやすい）
・下書き作成（文章・資料のたたき台） ・要約・要点整理 ・言い換え・表現調整（トーン統一） ・分類・タグ付け・一次仕分け ・テンプレ・チェックリスト作成 ・論点整理・観点の洗い出し	・事実の正確性が最重要な検索 ・調査の確定 ・最終判断 ・承認が求められる意思決定 ・機密情報をそのまま入力する運用 ・例外処理が多く標準化できない業務の自動化 ・誤りの許容度が低い業務の全自動化 ・出力の検証が困難な業務の全自動化

実際に、記事内で紹介している横須賀市の事例でも、利用者のうち3割が「生成AIは検索用途での利用には向いていない」と回答しました。

ただし、向かないタスクでも、一次案の作成・論点抽出・チェック観点の洗い出しなど、生成AIを補助ツールとして使うと効果が出る場合があります。

ハルシネーションの発生

生成AIは汎用性が高く非常に便利ですが、生成される回答が必ずしも正確というわけではなく、ハルシネーションを起こす可能性があるため注意が必要です。

もちろん、入力するプロンプトを工夫したり、根拠となる情報を事前に生成AIへ与えたりすることで、出力される情報精度をあげることはできますが、生成AIから出力された情報を全て鵜呑みにすると誤った情報の発信や思わぬトラブルに発展する可能性があるため、出力された情報が正しいかどうかは必ず確認しましょう。

情報漏洩リスク

生成AIは便利な一方で、入力した情報の取り扱いを誤ると情報漏洩につながるリスクがあります。特に、情シス・法務レビューで止まってしまうと導入が長期化し、想定外の手戻り工数や追加のセキュリティ対応コストが発生しやすくなります。

入力してはいけない情報を明文化するなど、導入前に最低限のルールと運用を決めておきましょう。

入力してはいけない情報の例

• 個人情報（氏名、住所、連絡先、社員番号など）
• 機密情報（顧客情報、未公開の売上・財務情報、契約条件、開発中の仕様）
• 認証情報（ID/パスワード、APIキー、トークン、秘密鍵）
• そのまま社外提出できない社内資料（会議メモ、生データ、社外秘の添付ファイル など）

そのため、生成AIを活用して機密情報や個人情報などの重要な情報を取り扱いたい場合は、権限やログを設定できる社内利用に適したサービスを検討しましょう。

また、WEB上で利用できるサービスではなく、外部のサーバーを介さず動作するローカルLLMの利用もおすすめです。

生成AIを扱える人材の育成が困難

生成AIを導入することで作業効率をあげることはできますが、生成AIの効果を最大限に生かすためには、生成AI扱える人材が必要です。

決まった用途で生成AIを活用する業界であればマニュアルを完備することで対応できますが、生成AIを使ったアイディアの創出や画像生成、コード生成など、クリエイティブな業務で利用する際は一人ひとりの技量で活用範囲が変わってくるでしょう。

そのため、生成AIを使って効率化やコスト削減を目指すには、生成AIを扱える人材の育成が必要となります。

なお、生成AI導入で失敗した企業の事例や対策が知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

生成AI導入でコスト削減を実現する具体的なステップ

生成AIでコスト削減を狙う場合、いきなり全社展開するよりも、効果が出やすい業務から小さく始めるのがコツです。ここでは「何から着手すべきか」といった疑問から、導入後に効果を伸ばす運用まで、実務に落とせる形で整理します。

生成AI導入によるコスト削減でよくある質問

生成AI導入によるコスト削減は対象業務の選定が重要

生成AIは、資料作成・問い合わせ対応・広告運用などの定型業務を中心に、工数を圧縮して人件費や外注費の削減につながることが、各社の事例から見えてきました。

 一方で、導入コストや情報漏洩リスク、ハルシネーションへの対策が不十分だと、かえって手戻りや運用負担が増える可能性もあります。

効果を出すためには、まず「どのコストを減らすのか」を明確にし、削減インパクトの大きい業務から段階的に導入しましょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AI活用で変化の波に乗る企業が急増中。今動くか、取り残されるか。貴社にとって最適な一手を今、見つけましょう。