業務効率化を実現するAI活用とは？企業が最初に取り組むべき業務8選と成功の考え方

「業務効率化のためにAIを導入したいが、どこから手を付ければよいかわからない」
「ChatGPTやCopilotを使い始めたものの、現場で成果につながっていない」

このような悩みを抱える企業担当者は少なくありません。

業務効率化AIで成果を出すために重要なのは、ツール選びではなく“業務の選び方”です。

AIには、得意な業務とそうでない業務が明確に存在します。適切な業務に適切な形で導入すれば、工数削減だけでなく、業務品質やガバナンスの向上にもつながります。

本記事では、「業務効率化 ai」で情報収集している企業担当者に向けて、

• 業務効率化にAIが適している理由
• 企業が最初に取り組むべきAI活用業務8選（優先度付き）
• 業務効率化を“一過性で終わらせない”ための導入ポイント

を体系的に解説します。

なぜ今、業務効率化にAIが注目されているのか

なぜ今、多くの企業が生成AIによる業務効率化を急ピッチで進めているのでしょうか。まずはその背景にある社会的な要因と技術的な進化について整理します。これらを理解することは、社内稟議を通すうえでも重要な説得材料となります。

労働力不足と生産性向上の必要性

日本企業の多くが直面しているのが、慢性的な人手不足です。限られた人数で事業を成長させるには、業務プロセスの抜本的な見直しが不可欠です。

単なるデジタル化やツール導入だけでは限界があり、人が担ってきた知的作業そのものをAIに任せる段階に入っています。

生成AIの進化で「誰でも使える」時代に

生成AIは、文章作成・要約・整理・分析など、これまで人の手で行っていた業務を自然言語で代行できる点が特徴です。

生成AI（Generative AI）がこれまでのAIと大きく異なるのは、「新しいコンテンツを創造できる」という点です。従来のAIは、データの分類や数値予測といった識別タスクを得意としていましたが、生成AIは学習した膨大なデータをもとに、文章、画像、プログラムコード、音声などを自律的に生成できます。

とくに大規模言語モデル（LLM）の進化により、人間が自然言語（日本語や英語など）で指示を出すだけで、高度な知的作業を代行できるようになりました。

専門的なITスキルがなくても使えるようになったことが、業務効率化AIが一気に広がった理由です。

業務効率化に適したAIの基本的な考え方

では、具体的にどのような業務が生成AIに適しているのでしょうか。やみくもに導入するのではなく、AIの特性を理解したうえで対象業務を選定することが成功への近道です。

業務効率化AIは3つに分類できる

業務効率化AIは、対象となる業務範囲によって次の3つに分けられます。

1. 個人完結型業務
   文章作成、要約、アイデア出しなど、個人のデスクワークを効率化する領域
2. 部門横断型業務
   議事録作成、問い合わせ対応など、複数人に関わる業務
3. 全社プロセス型業務
   契約業務や管理業務など、業務フロー全体を効率化する領域

多くの企業が①で止まってしまいますが、業務効率化を“仕組み化”するには③まで踏み込むことが重要です。

AI活用に向いている業務の判断基準

AIには得意な領域と不得意な領域が存在します。主に、以下のような要件を満たす業務ほど、AI導入の効果が出やすくなります。

• デジタルデータ化されている
• 反復性が高い
• 正解が一つではない
• 人が最終確認できる余地がある

なお、AIが得意な業務、不得意な業務について詳しくはこちらのインタビュー記事でも触れられています。気になる方はぜひチェックしてみてください。

• 「従業員より経営者をAIにすべき」深津氏が語る、2026年の生成AI展望と地方中小企業の活用戦略

AIで効率化できる業務8選【導入優先度付き】

ここからは、AIで効率化できる具体的な業務を8個厳選し、効果が出やすいものから順にご紹介します。

なお、星評価については効果の感じやすさ、AIに向いている度合い、スモールスタートのしやすさといった観点を総合し、「おすすめ度」として紹介しています。

 すぐ導入すべき業務（おすすめ度：★★★）

1. メール・チャットの文面作成
定型的な連絡文や社内案内の作成をAIに任せることで、作業時間を大幅に削減できます。
2. 資料・記事・社内文書の作成補助
構成案やたたき台をAIに作らせることで、アウトプットのスピードと品質が安定します。
3. 長文ドキュメントの要約
契約書、調査資料、ホワイトペーパーなどの読み込み時間を短縮できます。

効果が大きい業務（おすすめ度：★★）

4. 議事録作成・会議内容の整理
音声文字起こし＋AI要約により、会議後の作業負担を大幅に軽減できます。
5. 社内問い合わせ対応・ナレッジ検索
社内規程やマニュアルをAIで横断検索できるようにすることで、問い合わせ対応を削減できます。
6. アンケートや自由記述の分析
定性データの分類・傾向把握を短時間で行えます。

高度な活用領域（おすすめ度：★）

7. 市場調査・競合調査の効率化
初期リサーチをAIに任せることで、分析に集中できます。
8. 企画・コピーのブレインストーミング
発想の幅を広げるサポート役として活用できます。

業務効率化AIで見落とされがちな「契約業務」

AIを使って業務効率化できる業務の中でも、見落とされがちなのが「契約業務」です。

契約業務は効率化による効果が大きい一方で、AI活用には注意が必要であるためす。

契約業務が汎用AIだけでは対応しきれない理由

契約業務は、文章作成や要約といった一般的な知的作業とは異なり、「法的責任」「業務プロセス」「組織ガバナンス」が密接に絡む業務です。そのため、汎用生成AIを単体で使うだけでは、実務上の課題が残ります。

① 正しさの基準が「自然さ」ではなく「法的妥当性」である

汎用生成AIは、「もっともらしい文章」を生成することを得意としています。しかし契約業務では、以下のような基準が求められます。

• 法律・判例・業界慣行に照らして妥当か
• 自社のリスク許容度や契約方針に合致しているか
• 条文同士の整合性が取れているか

汎用AIは、文章として自然でも、法的に問題のある表現を生成する可能性があります。

また、汎用AIの学習データは過去の公開データであるため、最新の法改正や自社独自ルールを常に正確に反映することは困難です。

「文章が書ける」と「契約書として正しい」は別物という点が、最初の大きな壁です。

② 自社基準・過去契約・個別事情を考慮できない

さらに契約書のリーガルチェックでは、一般論だけでなく、自社が過去にどのような契約を結んできたか、自社で許容しているリスクライン、類似契約で過去にトラブルが起きた条文といった文脈情報が極めて重要です。

ところが、汎用AIは、社内の過去契約書や社内規程、レビュー基準を安全かつ体系的に参照する仕組みを標準では持っていません。

そのため、「一般的には問題ないが、自社にとってはNG」という条文を見逃すリスクが残ります。

③ 契約業務は「単発作業」ではなく「業務プロセス」である

汎用AIは、あくまで「入力→出力」の単発作業が基本です。

一方、契約業務は次のような一連のプロセスで構成されています。

1. 契約書ドラフト作成
2. 条文レビュー・リスク抽出
3. 社内確認・稟議
4. 契約締結
5. 契約書保管・台帳作成
6. 更新・解約期限の管理

汎用AIでは、レビュー結果と締結作業が分断される、契約締結後の管理が人手に戻るといった状態になりやすく、業務全体の効率化にはつながりにくいのが実情です。

このため、契約業務は「AIで一部を楽にする」だけでは不十分です。

④ 誰が・いつ・どう判断したかを説明できない

さらに契約業務では、後から次のような説明責任が求められます。

• なぜこの条文を受け入れたのか
• なぜこのリスクを許容したのか
• 誰が確認・承認したのか

汎用AIの出力はブラックボックスになりやすく、「なぜその指摘をしたのか」を説明しづらいという課題があります。これは、監査・内部統制・コンプライアンスの観点で大きなリスクです。

⑤ 情報漏洩・ガバナンスリスクが高い

契約書には、未公開の取引条件や個人情報、経営戦略に関わる内容が含まれます。

汎用AI（特に無料・個人向けツール）では、入力データが学習に使われる可能性、社内ルール外での利用拡大といったリスクを完全には排除できません。

契約業務では、セキュリティとガバナンスを前提に設計された環境が不可欠です。

だからこそ「契約業務特化型AI」が必要になる

契約業務の効率化には、単なる文章生成AIではなく、

• 最新の法令に準拠した契約書レビューに特化したAI
• 自社基準・過去基準を考慮した文章生成
• 電子契約による締結の自動化
• 契約台帳・期限管理まで含めた一元管理
• レビューから締結までの判断履歴を可視化し、証跡として残せる仕組み

といった、業務プロセス全体を前提に設計されたAIが求められます。

そしてこうした業務プロセス全体を前提に設計された契約DXサービスが、「クラウドサインシリーズ」です。

クラウドサインシリーズは、「レビュー → 締結 → 管理」までを一気通貫で支援することで、契約業務を“属人作業”から“再現性のある業務プロセス”へ変えることを目的としています。

契約書レビューに特化したAIサービス「クラウドサインレビュー」、契約書の締結〜管理までをデジタル化できる「クラウドサイン」、より高度な管理機能が備わった「クラウドサイン カンリ」といった製品が含まれ、自社の課題に合う製品を組み合わせて導入することで、業務効率化やAI活用を一気に加速することができます。

なお、クラウドサインではシリーズ製品資料を一括ダウンロードできる資料セットをご用意しています。気になる方はぜひ、ご活用ください。

生成AIを活用した業務効率化を成功させるポイント

生成AIは業務改善を進める上で強力な味方となるツールですが、ただ導入するだけでは現場に定着しません。ここでは、失敗しないための進め方と注意点を解説します。

小さく始めて改善を回す進め方

いきなり全社一斉導入を目指すのではなく、特定の部署やプロジェクトチームでスモールスタートすることをおすすめします。「トライアル期間」を設け、実際に業務で使ってみて効果が出た事例や、使いづらかった点を集約します。

現場のフィードバックをもとに、プロンプト（指示文）のテンプレートを作成したり、運用ルールを微調整したりしながら、徐々に利用範囲を広げていくアプローチが確実です。

AI活用に必要なデータと体制

「質の高い回答」を引き出すには、「質の高いデータ」が必要です。たとえば、社内マニュアル検索をAI化する場合、元となるマニュアルが古かったり、矛盾していたりすれば、AIも正しい回答ができません。AI導入を機に、社内のドキュメント整理やデータ整備を行なうことが、結果的に業務標準化につながります。

また、推進体制としては、IT部門だけでなく、現場の業務を熟知しているメンバーを巻き込んだタスクフォースを組むのが理想的です。

セキュリティとガバナンスの注意点

企業利用においてもっとも注意すべきなのが情報漏洩リスクです。無料版の生成AIツールなどでは、入力したデータがAIの学習に利用され、社外に流出する可能性があります。

• 入力データが学習されない設定（オプトアウト）を行なう
• 「法人向けプラン」を契約する
• 機密情報（個人情報、未発表の業績数値、パスワードなど）は入力しない

これらの基本的なセキュリティ対策を徹底する必要があります。

運用ルールづくりと社内教育の要点

ツールを渡すだけでなく、「何をしてはいけないか」「どう使うとうまくいくか」というガイドラインを策定します。

たとえば、個人情報の入力やAIの回答をそのまま事実として公表することを禁止する（必ず人の目でファクトチェックする）といった禁止事項に関するルールを設けることも一案です。効果的だったプロンプトの社内共有、著作権への配慮なども良いでしょう。

あわせて、プロンプトエンジニアリング（AIへの指示の出し方）の研修を行なうことも有効です。「AIが使えない」のではなく「指示の出し方が悪い」ケースが大半だからです。具体的な指示の型を学ぶことで、従業員の活用スキルは一気に向上します。

まとめ

生成AIを業務効率化に活用すること本質は、単なる作業削減ではなく、業務を仕組みとして最適化することにあります。

まずは成果の出やすい業務から始め、最終的には契約業務のような全社プロセスへと広げていくことが、持続的な業務効率化につながります。

AI活用を「試して終わり」にせず、業務改革の一歩として設計することが成功の鍵です。