近年、データ入力や問い合わせ対応、営業資料の作成、品質管理など、幅広い業務でAIを活用した効率化が進んでいます。

一方で、次のような課題を抱える企業も少なくありません。

「AIを導入したいが、どの業務にどう活用すべきかわからない」

「導入したものの、現場に定着せず十分な効果が出ていない」

そこでこの記事では、AIによる業務効率化に成功した企業事例10選を紹介するとともに、成功企業に共通するポイントや、導入をスムーズに進めるためのコツを解説します。

AIで効率化できる業務事例

AIは定型業務の自動化だけでなく、判断や分析が求められる業務にも活用できます。

ここでは、代表的な業務事例を紹介します。

• バックオフィス業務
• 営業・マーケティング業務
• カスタマーサポート
• 製造・生産ライン
• 小売・EC業務
• 教育・クリエイティブ業務

バックオフィス業務

バックオフィス業務は、AIによる業務効率化の効果が特に表れやすい分野です。

書類処理やデータ入力などの定型業務が多く、AIを活用することで作業時間の削減や人的ミスの防止につながります。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
書類処理・データ入力	請求書・申込書・契約書などをAIが読み取り、自動でデータ化
勤怠・労務関連の問い合わせ対応	社内向けAIチャットボットによるFAQ対応の自動化
採用業務	エントリーシートの内容分析や候補者情報の一元管理

営業・マーケティング業務

営業・マーケティング業務では、業務の効率化だけでなく、成果の最大化も期待できます。

顧客データの分析やコンテンツ作成をAIに任せれば、担当者はより付加価値の高い業務に集中できるでしょう。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
商談記録・議事録の要約	商談音声を自動で文字起こし・要約し、記録作成の手間を削減
メール文・提案資料の作成	顧客属性や商談内容に合わせた文章・資料のたたき台を自動生成
リード管理・分析	過去の受注データを分析し、成約確度の高い見込み客を抽出

カスタマーサポート

カスタマーサポート業務では、対応工数の削減と顧客満足度の向上を同時に実現できます。

問い合わせ件数が多い業務ほど、AIによる自動化の効果が高くなるのが特徴です。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
FAQ対応	よくある質問への一次対応をAIチャットボットが自動で実施
メール・チャット対応	過去の対応履歴をもとに、最適な回答案を自動生成
対応品質の評価	対応内容を分析し、改善点や教育ポイントを可視化

製造・生産ライン

製造・生産ラインでは、品質向上とコスト削減の両立が可能です。

経験に頼っていた工程をAIで補完することで、安定した生産体制の構築につながります。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
不良品検知	画像認識AIにより、外観検査を自動化し不良品を高精度で検出
設備故障の予兆検知	センサーデータを分析し、故障の兆候を事前に把握
生産スケジュールの立案	受注状況や稼働状況を踏まえた最適な生産計画を自動作成

小売・EC業務

小売・EC業務では、売上向上と業務効率化の両立が期待できます。

顧客データや購買履歴を分析し、一人ひとりに最適な体験を提供できる点が強みです。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
商品レコメンド	購買履歴や閲覧履歴をもとに、顧客に最適な商品を提案
需要予測・在庫管理	過去データを分析し、欠品や過剰在庫を防止
レビュー分析	大量の口コミを自動で分類・要約し、商品改善に活用

教育・クリエイティブ業務

教育・クリエイティブ業務では、制作・指導の効率化と質の向上を同時に実現できます。

人の創造性や判断を補完する形でAIを取り入れるのがポイントです。

たとえば、次のような形でAIを活用できます。

業務	AI活用の例
教材・資料の作成	授業内容や目的に合わせた教材・資料のたたき台を自動生成
学習者向けフィードバック	学習状況に応じた個別アドバイスやコメントを生成
画像・動画制作	デザイン案や構成案をAIが作成し、制作時間を短縮

AIで実現！効率化の成功事例10選

実際にAIを導入し、業務効率化や生産性向上を実現した企業の成功事例を紹介します。

具体的な成果を見ることで、AI活用のイメージがより明確になるはずです。

1. 株式会社Liac
2. 株式会社NativeAI
3. パナソニック コネクト株式会社
4. 株式会社アトレ
5. 株式会社ベネッセホールディングス
6. 株式会社パルコ
7. ソフトバンク株式会社
8. 江崎グリコ株式会社
9. 株式会社TMJ
10. キユーピー株式会社

1.データ入力時間を80%削減（株式会社Liac）

出典：株式会社Liac

株式会社Liacでは、美容サロン向けの業務管理においてAIを活用し、データ入力作業の大幅な効率化を実現しました。

従来は、予約情報や顧客情報を人の手で入力しており、作業負担の大きさや入力ミスが課題となっていました。

そこで、書類や入力データをAIが自動で読み取り・整理する仕組みを導入。これにより、データ入力にかかる時間を約80％削減することに成功しました。

参考：株式会社Liac「サロン業務管理システム」

2.請求業務をAIが1クリックで自動化（株式会社NativeAI）

出典：株式会社NativeAI

株式会社NativeAIでは、ユニークショット社の社内業務において、煩雑になりがちな請求業務の自動化を目的に、AIを活用した仕組みを導入しました。

従来は、請求書の作成・内容確認・送付をすべて手作業で行っていましたが、案件数の増加に伴って作業負担が大きくなることが課題となっていました。

そこで同社は、請求データの生成から処理までをAIが一括で担う仕組みを構築。これにより、ワンクリックで請求業務が完了する環境を実現しました。

参考：株式会社NativeAIの事例インタビュー

3.労働時間を年間44.8万時間削減（パナソニック コネクト株式会社）

出典：パナソニック コネクト株式会社

パナソニック コネクト株式会社では、国内約11,600人を対象に自社専用の対話型AI「ConnectAI」を導入。全社規模での業務効率化を推進しています。

同社が生成AI活用データを分析した結果、2024年における業務時間削減効果は約44.8万時間に達すると明らかになりました。

この成果について同社は、継続的な活用促進でAIが社内に定着したことに加え、生成AI技術そのものの進化を要因に挙げています。

参考： パナソニックコネクト、「聞く」から「頼む」へシフトしたAI活用で年間44.8万時間の削減を達成

4.AIメンター導入で4人に1人がエキスパート人材に（株式会社アトレ）

出典：株式会社アトレ

株式会社アトレでは、社員のスキル向上と組織の生産性向上を目的に、社員に寄り添う独自のAI活用戦略「AIメンター」を導入しました。

同社では、持続的な成長を実現するためには、社員一人ひとりの生産性を高め、より付加価値の高い創造的な業務へのシフトが不可欠だと考えていました。

そこで、社員が日常業務の中でAIと対話しながら思考を深め、創造的な発想や判断に集中できる時間を生み出す仕組みを構築。AIメンターを活用した社員のうち、約4人に1人がエキスパート人材へと成長する成果につながっています。

参考：株式会社アトレのプレスリリース

5.自社プロダクトに導入後ユーザーの8割超から高評価（株式会社ベネッセホールディングス）

出典：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、生成AIを自社プロダクトに導入し、利用者の満足度向上につなげた成功事例を公開しています。

教育・学習分野においては、ユーザーごとの状況や理解度に応じた体験を提供することが重要であり、その実現が課題となっていました。

そこで同社は、AIを自社プロダクトに組み込み、利用者の行動やデータをもとに最適な情報提供やサポートを行う仕組みを構築。短期間でのサービス提供にはリスクも伴いましたが、企画部門と開発部門が密に連携しながら進めた結果、利用者の約8割超から「役に立った」と高評価を得ています。

参考：株式会社ベネッセホールディングスのインタビュー

6.AIで制作した広告がAMDアワードで優秀賞を受賞（株式会社パルコ）

出典：株式会社パルコ

株式会社パルコは、生成AIをフル活用した広告制作に取り組みました。

従来の広告制作では、撮影や編集などに多くの工数とコストがかかるのが一般的でしたが、同社は複数の生成AI技術を組み合わせる手法を採用。これにより、リアルでは撮影が困難なビジュアル表現や幻想的な世界観を実現しています。

この取り組みはデジタルメディアの質的向上に寄与したとして、「第29回 AMD Award」にて優秀賞を受賞しました。

参考：パルコグループブログ

7.新卒採用選考をAIシステムで効率化（ソフトバンク株式会社）

出典：ソフトバンク株式会社

ソフトバンク株式会社では、新卒採用選考における評価業務の効率化と公平性向上を目的に、AIを活用した選考支援システムを導入しています。

同社では、応募者のエントリーシート選考後に実施していたグループディスカッションや集団面接を廃止し、動画面接を導入しました。

動画面接で提出された映像は、AIシステムに学習させたデータをもとに解析され、自動的に評価の目安が算出される仕組みとなっています。

このAIシステムの導入により、動画面接の選考作業にかかる時間を約70％削減することが見込まれています。

参考：ソフトバンク株式会社のプレスリリース

8.社内の問い合わせ対応件数を31％削減（江崎グリコ株式会社）

出典：江崎グリコ株式会社

江崎グリコ株式会社では、バックオフィス業務の負担軽減と社員の生産性向上を目的に、社内問い合わせ対応にAIチャットボットを導入しました。

従来は、社内ポータルサイトが複数存在していたことで情報の検索性が低く、社員が必要な情報を探す手間や、担当部門への直接問い合わせが多く発生していました。

そこで同社は、社内問い合わせ対応をAIで自動化する仕組みを整備し、従業員が疑問点をチャット上で即座に解決できる環境を構築。こうした取り組みにより、年間1万3,000件以上発生していた社内問い合わせのうち、31％の対応件数削減を実現しました。

参考：Allganize Japanの導入事例

9.コールセンターの入電予測工数を15％削減（株式会社TMJ）

出典：株式会社TMJ

株式会社TMJでは、コールセンター業務の入電数予測にAIを活用。業務工数の大幅な削減と運営効率の向上を実現しています。

AI導入以前は、入電数の予測を前年実績や担当者の経験をもとにExcelで細かく算出しており、月に160〜180時間程度の工数が発生していました。

そこで同社は、AI予測分析ツールを導入し、過去データをもとに総入電数を自動予測する仕組みを構築。入電予測にかかる工数を15％削減しています。

参考：NURO Bizの導入事例

10.AIによる不良品検知で品質管理を強化（キユーピー株式会社）

出典：キユーピー株式会社

キユーピー株式会社では、食品製造ラインの品質管理強化を目的に、AIを活用した不良品検知システムを導入しています。

従来、食品原料の検査は人の目による目視が中心。原料の個体差や形状のばらつきが大きいことから、自動化が難しく人手に依存せざるを得ない状況でした。

そこで同社は、製造ライン上を流れる食品の映像を撮影し、ディープラーニングを用いた画像解析技術で良品データを学習する仕組みを構築。AIに良品の特徴を学習させることで「良品以外」はすべて不良として検出し、従来の方法では判別が難しかった「異常状態」や「不良原料」も高精度で検知できるようになりました。

参考：DOORS「【AI導入事例】食品工場の製造ラインにて原材料の不良品検知にAIを活用（キユーピー株式会社）」

成功事例から学ぶAIを活用した効率化のポイント4つ

AIによる業務効率化を成功させている企業には、共通する考え方や進め方があります。

ここでは、AI活用を失敗させないための重要なポイントを4つ紹介します。

1. 誰が何の目的で活用するのかを明確にする
2. AI利用のマニュアルや社員向け研修を整備する
3. 全社導入ではなくスモールスタートで進める
4. 必要に応じて外部の専門家を活用する

1.誰が何の目的で活用するのかを明確にする

AI活用を成功させるうえで最も重要なのが、どの業務で何を改善したいのかを明確にすることです。

目的が曖昧なまま導入してしまうと「結局使われない」「期待した効果が出ない」といった失敗につながりやすくなります。

成功事例でも「バックオフィスのデータ入力工数を削減したい」「コールセンターの運営工数を減らしたい」など、具体的な業務課題とゴールを設定したうえで導入しています。

2.AI利用のマニュアルや社員向け研修を整備する

AI導入では、「使い方がわからない」「どこまで使ってよいのか不安」といった理由で、現場に定着しないケースが少なくありません。

AIを安心して活用してもらうためには、基本的な使い方や活用ルールをまとめたマニュアルの整備や、社員向け研修を実施することが重要です。

特に、AIを利用してよい業務範囲や注意点を明確にすることで、社員の不安を解消し、AI活用を日常業務へスムーズに定着させられます。

3.全社導入ではなくスモールスタートで進める

AI導入を成功させるためには、最初から全社導入を目指すのではなく、一部の業務や部署から小さく始める「スモールスタート」が有効です。

いきなり全社展開を行うと、現場の混乱や運用ルールの未整備によるトラブルが発生しやすくなります。

一方、スモールスタートなら、効果を検証しながら改善を重ねられます。

まずは、効果が見えやすい定型業務や工数の大きい業務からAIを導入し、成功事例を社内で共有することで、次の展開もスムーズに進められるでしょう。

4.必要に応じて外部の専門家を活用する

AI導入を自社だけで進めようとすると、業務整理やツール選定、運用設計でつまずいてしまうケースも少なくありません。

特に、AIに関する専門知識や導入経験が社内に十分ない場合は、AIコンサルティング会社や導入支援会社など、外部の専門家を活用するのがおすすめです。

専門家に相談することで、次のような支援を受けられます。

• 自社課題に合ったAI活用方法の提案
• 導入から運用・改善までのサポート
• 失敗リスクを抑えたスムーズな導入

専門家の活用には一定の費用がかかりますが、遠回りや失敗を防げる点を考えると、結果的にコストや時間の削減につながります。

自社の状況に応じて、外部の知見を上手に取り入れてみてください。

AIによる効率化を成功させる専門家の選び方

AI導入の成果は、どの専門家・支援会社を選ぶかによって大きく左右されます。

ここでは、AI導入の専門家選びで確認すべきポイントを5つ紹介します。

1. 自社の課題と合致する得意領域と実績を持っているか確認する
2. 現場の業務プロセスを深く理解しているか確認する
3. 費用対効果を明確に示せるか確認する
4. セキュリティや情報管理に詳しいか確認する
5. 導入後も「伴走型」で改善を続けられる支援体制か確認する

1.自社の課題と合致する得意領域と実績を持っているか確認する

AIには、バックオフィス業務や営業支援、製造、カスタマーサポートなどさまざまな活用領域があり、支援会社や専門家ごとに得意分野は異なります。そのため、自社の課題と近い領域での実績を持っているかの確認が重要です。

自社の課題に合致した専門家を選ぶことで、的確な提案を受けやすくなります。

AIの技術力だけでなく、実務に根ざした導入実績があるかどうかを重視しましょう。

2.現場の業務プロセスを深く理解しているか確認する

どれほど優れたAI技術であっても、実際の業務フローに合っていなければ、現場で活用されず形骸化してしまいます。

AI導入を成功させるためには、ツールそのものではなく、業務全体を理解したうえで提案できる専門家を選ぶことが重要です。

現場の視点を理解し、業務改善まで踏み込めるかどうかを確認することで、導入後に「使われるAI」を実現しやすくなります。

3.費用対効果を明確に示せるか確認する

AIプロジェクトが失敗に終わってしまう原因の一つに、費用対効果が曖昧なまま進めてしまうことが挙げられます。

そのため、AI導入を検討する際は、どの業務で、どれくらいの効果が見込めるのかを明確に示せるかどうかの確認が重要です。

信頼できる専門家であれば、工数削減時間やコスト削減額など、具体的な数値や目安をもとに効果を説明してくれます。

4.セキュリティや情報管理に詳しいか確認する

AI活用において、企業の機密情報や顧客データを取り扱う以上、セキュリティ対策は「万が一」を許さない最優先事項といえます。

セキュリティ対策が不十分なままAIを導入してしまうと、情報漏洩やコンプライアンス違反といった重大なリスクにつながりかねません。

そのため、AI導入を支援する専門家や会社が、情報管理やセキュリティに関する十分な知見と実績を持っているかを必ず確認しましょう。

5.導入後も「伴走型」で改善を続けられる支援体制か確認する

AI導入は、ツールを導入して終わりではありません。運用を続けながら改善を重ねていくことで効果が最大化されます。

そのため、AI導入後も継続的にサポートし、課題の洗い出しや改善提案を行ってくれる「伴走型」の支援体制があるかの確認も重要です。

導入後のフォロー体制まで含めて検討することで、AI活用を一過性で終わらせず、長期的な成果につなげられます。

AI導入に不安があるなら「プロベル」にご相談ください

「自社に合ったAI活用方法がわからない……」

「専門家選びに失敗してコストを無駄にしたくない……」

そんな不安をお持ちの方は、ぜひプロベルにご相談ください。

プロベルでは、自社の目的や課題に合わせて、AI導入支援会社・専門家を厳選してご紹介しています。

また、次のような仕組みを採用しているため、初めてAI導入を検討する企業でも安心してご利用いただけます。

• スキル・実績・誠実性を兼ね備えたプロフェッショナルのみ掲載
• 発注者側の費用負担なし。登録・マッチング・商談まですべて無料

AI導入に少しでも不安がある方は、ぜひプロベルを活用して、最適なパートナー探しから始めてみてください。

プロベル厳選！AI導入による効率化の支援会社おすすめ5社

ここでは、プロベルが厳選した「実績」「専門性」「支援体制」に定評のあるAI導入支援会社を5社紹介します。

自社に最適なパートナー探しの参考にしてみてください。

1. ユニパレット株式会社
2. 株式会社Liac
3. 株式会社クラスフォックス
4. 株式会社Vivixy
5. 株式会社NativeAI

1.ユニパレット株式会社

所在地	東京都港区虎ノ門 1-17-1 虎ノ門ヒルズビジネスタワー15階
設立	2021年
支援内容	Copilot・Gemini・ChatGPTの活用と定着
料金	■基本料金（10時間5名〜）・39万円/人 ■助成金活用（中小企業）・9.75万円/人 ■助成金活用（大企業）・15.6万円/人
導入実績	要問い合わせ

ユニパレット株式会社は、生成AIの活用・定着支援に強みを持つAI導入支援会社です。

Copilot・ChatGPT・Geminiといった生成AIツールを、現場業務で実際に使いこなせる状態まで落とし込む支援を行っています。

大手企業向けの戦略コンサルティングで培った実績をもとに、AIを「導入して終わり」にしない点が特徴です。

また、助成金を活用した研修プランにも対応。コストを抑えながらAI活用を進めたい企業にとって導入しやすい点も魅力です。

ユニパレット株式会社の詳細ページを見る

2.株式会社Liac

所在地	東京都渋谷区渋谷2-19-15 宮益坂ビルディング609
設立	2022年
支援内容	・AIシステム開発・AIコンサルティング・DX支援
料金	5万円/月〜
導入実績	要問い合わせ

株式会社Liacは、業務効率化やDX推進を目的に、企業ごとの課題に合わせたAI活用を支援しています。

最大の特徴は、AIを駆使した高速・低コスト開発体制です。

要件定義からコーディングまでAIを積極的に活用する開発プロセスを構築することで、無駄な工数を徹底的に削減しています。

その結果、月5万円から利用できる柔軟な料金体系を実現。スモールスタートで始めたい企業や、コストを抑えながら業務効率化を進めたい企業に適した支援会社です。

株式会社Liacの詳細ページを見る

3.株式会社クラスフォックス

所在地	東京都港区高輪2-14-17 グレイス高輪ビル8F
設立	2013年
支援内容	・AIシステム開発・AI技術を使った企画の提案・DXプロジェクトマネジメント教育
料金	■AIシステムの伴走型開発サービス・30万円/月〜 ■課題解決マネジメント研修・30万〜40万円/人 ※要件・規模・予算感により都度見積もり・相談可
導入実績	システム開発の実績紹介ページ

株式会社クラスフォックスは、AIシステム開発とDX推進の企画・マネジメント支援に強みを持つ企業です。

同社は、単なるシステム開発にとどまらず、現場の人材がテクノロジーを使いこなせるようにするための人材育成にも注力しています。

AI導入をきっかけに、業務の進め方や意思決定の在り方そのものを見直す支援を行っている点が特徴です。

AI導入とあわせて社内にノウハウを蓄積したい企業や、長期的なDX推進体制を構築したい企業に適した支援会社といえます。

株式会社クラスフォックスの詳細ページを見る

4.株式会社Vivixy

所在地	三重県四日市市西新地7番3号 プラトンホテル四日市2F
設立	2024年
支援内容	AI受託開発・導入支援
料金	要問い合わせ
導入実績	・医療機関・PC大手・出版社大手・営業販売代理店大手・広告代理店大手・コンサル大手・旅行代理店大手・士業法人大手・エンタメ企業など

株式会社Vivixyは、AI受託開発・AI導入支援を中心に、業務効率化やDX推進を支援するAIスタートアップ企業です。

特に医療業界向けのAI活用支援を強みとしており、医療現場特有の業務フローや課題を深く理解したうえで、実用性の高いサービスを提供しています。

また、医療分野に限らず、出版社や広告代理店、士業法人、エンタメ企業など、幅広い業界での導入実績を持っている点も特徴です。

専門性の高い業界でAI導入を進めたい企業や、現場要件に合わせた柔軟な開発を求める企業に適した支援会社です。

株式会社Vivixyの詳細ページを見る

5.株式会社NativeAI

所在地	東京都中央区京橋三丁目3番13号平和ビル三号館3F
設立	2018年
支援内容	・AI駆動型ラボ開発・AIサービス/プロダクト立ち上げ・AI機能開発/改善/運用・PoC（概念検証）向けプロトタイプ開発
料金	■AI駆動型ラボ開発支援・60万円/1人月 ■AIサービス/プロダクト立ち上げ・60万円/1人月
導入実績	事例インタビューページ

株式会社NativeAIは、AI駆動型のシステム開発・プロダクト開発支援に強みを持ちます。

AIを前提とした開発手法を採用し、スピード・コスト・品質のバランスに優れた開発体制を構築している点が特徴です。

また、PoC（概念実証）向けのプロトタイプ開発から、本格的なAIサービス・プロダクトの立ち上げ、運用・改善までを一貫して支援できる点も強みです。

AI導入のコストや期間が気になる企業や、まずは小さく検証しながら進めたい企業にとって相談しやすいパートナーといえます。

株式会社NativeAIの詳細ページを見る

まとめ：AI効率化の事例を参考に業務改善を始めよう

AIは業種・職種を問わず幅広い業務改善に活用できる技術です。

データ入力や問い合わせ対応といった定型業務からクリエイティブ領域まで、実際に多くの企業がAIによって生産性向上を実現しています。

重要なのは、「AIを導入すること」自体を目的にするのではなく、自社のどの業務を改善したいのかを明確にしたうえで活用することです。

ぜひ成功事例を参考にしながら、自社の課題に合ったAI活用を検討し、業務改善の第一歩を踏み出してみてください。