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株式会社課題解決プラットフォーム
AI研修2026-09-10最終更新: 2026-09-104分で読めます

AIで業務改善した実例|自社の3件

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上田拓哉

上田拓哉

監修

株式会社課題解決プラットフォーム 代表取締役

複数事業の経営を通じてAI活用を推進。ChatGPT・Claude・Geminiを自社業務に導入し、50社以上のAI研修を監修。現場目線のAI導入支援を行う実践者。

著者プロフィール →

業務改善の事例で最も参考にならないのは、うまくいった話だけが書かれているものです。 どこでつまずいたかが分からないと、自社に当てはめる判断ができません。この記事では、当社が自社で運用している3件を、つまずいた点も含めて公開します。

対象に選んだ業務の条件

3件とも、次の条件で選んでいます。

条件理由
毎日または毎週やっている効果が積み上がる
手順が決まっている自動化の設計がしやすい
間違えても取り返しがつく失敗を許容できる

3つ目が最も重要です。 最初の1件で「間違えると取引先に迷惑がかかる業務」を選ぶと、慎重になりすぎて進みません。

事例1:サイト記事の公開作業

やっていたこと

記事の下書きを作り、体裁を整え、公開設定をし、検索エンジンへ更新を通知する。1本あたり複数の手作業が発生していました。

やったこと

原稿の作成から公開・インデックス送信までを一連の処理としてつなぎました。現在、更新から本番反映までは約15分です。 2026年9月時点で、サイトには664本の記事が公開されています。

つまずいた点

公開前の確認をどこに入れるかで一度やり直しました。 最初はすべて自動で公開する設計にしましたが、内容の確認が抜ける状態になりました。現在は公開前に人が読む工程を戻しています。

「全部自動」が最適とは限りません。 確認の工程を残したまま、その前後を自動化するほうが実務では安定します。

残ったこと

作業時間が減っただけでなく、手順が仕組みとして残ったことが大きいと考えています。担当が変わっても同じ手順で動きます。

事例2:ページの表示速度に関わる処理の見直し

やっていたこと

サイトの全記事を扱う処理で、同じファイルを何度も読み直す構造になっていました。記事数が増えるにつれ、公開までの処理時間が伸びていました。

やったこと

同じ内容を繰り返し読む部分を、一度読んだ結果を使い回す形に変更しました。この見直しはAIに構造を読ませて、どこで重複が起きているかを特定する形で進めました。

つまずいた点

最初に立てた原因の仮説が外れました。 別の箇所が原因だと考えて調べたところ、実際には全く違う処理が原因でした。

AIに原因を聞いて、そのまま信じると遠回りします。 出てきた仮説を実際に測って確かめる工程が必要でした。

残ったこと

処理の構造を文書として残しました。次に同じ問題が起きたとき、どこを見ればよいかが分かる状態になっています。

事例3:問い合わせ導線の不具合の発見

やっていたこと

サイトの問い合わせボタンから、フォームまで到達しない状態が一定期間続いていました。ボタンは押されているのに、フォームの入力が始まらない記録が残っていました。

やったこと

計測データを見て、「押された数」と「入力が始まった数」の差から不具合を特定しました。修正後は入力の開始が記録されるようになっています。

つまずいた点

気づくまでに時間がかかりました。 ページは正常に表示されており、エラーも出ていなかったためです。定期的に数値を確認していなければ、さらに気づくのが遅れていました。

残ったこと

「押された数」と「次の行動の数」を並べて見る習慣が残りました。片方だけを見ていると、途中で切れていることに気づけません。

3件から言えること

学んだこと内容
全部自動が最適とは限らない確認の工程を残し、その前後を自動化する
AIの出した仮説は測って確かめる最初の仮説が外れることは普通にある
数値は単独ではなく並べて見る途中で切れている箇所は差分でしか見えない
手順が仕組みとして残ることが本質時間短縮より、担当が変わっても回ることが価値

自社で始めるときの順番

  1. 毎週やっている業務を書き出す(10個程度)
  2. 手順が決まっているものに印をつける
  3. 間違えても取り返しがつくものを1つ選ぶ
  4. 現在の作業時間を1週間測る(見込みではなく実測)
  5. 既存ツールで置き換えられるか試す
  6. 置き換えられないなら、開発を検討する

4番を飛ばさないでください。 実測がないと、改善後に何が変わったか判断できません。

5番で足りることは実際に多くあります。 開発が必要かどうかは、既存ツールで試してから判断してください。

研修と開発の切り分け

範囲必要なもの
既存ツールを使って手作業を減らす研修
全員が同じ手順でできる状態にする研修+ルール整備
仕組みとして自動で動かす開発
社内システムと連携させる開発

当社の研修は、ライト(半日)150,000円、スタンダード(1日)300,000円、伴走定着(組織)500,000円/月です(いずれも税抜)。開発が必要な範囲は、業務自動化ミニ開発300,000円〜からご提案しています。

初回相談で「どちらが必要か」の切り分けからお話しできます。 研修は不要で開発だけで足りる場合、その旨をお伝えします。

初回30分の相談は無料・オンライン対応・秘密厳守です。

AI研修のご相談はこちら →

まとめ

  • 最初の1件は「間違えても取り返しがつく業務」から選ぶ
  • 全部自動が最適とは限らない。確認の工程を残し、その前後を自動化する
  • AIが出した原因の仮説は、測って確かめる
  • 数値は単独ではなく並べて見ると、途中で切れている箇所が見つかる
  • 本質は時間短縮より「手順が仕組みとして残ること
  • 開発の前に、既存ツールで置き換えられるか試す

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この記事のポイント

AIによる業務改善の事例を、当社が自社で実際に行った3件から解説します。何を対象に選び、どこでつまずき、何が残ったか。他社事例では見えにくい部分を、実際の運用にもとづいて公開します。

この記事は株式会社課題解決プラットフォーム2026-09-10に公開し、2026-09-10に内容を更新しました。内容の正確性を定期的に確認しています。最新の情報についてはお問い合わせください。

よくある質問

Q.他社の事例集と何が違いますか?

この記事は当社が自社で運用しているものだけを扱っています。実際に稼働しているサイトを開いて確認していただけます。事例集でよくある「削減率○%」という数字は、算出根拠が示されないことが多いため、この記事では作業の内容と、うまくいかなかった点もあわせて書いています。

Q.同じことを自社でもできますか?

業務の性質によります。この記事の3件はいずれも「手順が決まっていて、判断より作業量が多い業務」です。同じ条件の業務なら再現しやすく、判断が多く含まれる業務ほど難しくなります。まず自社の業務がどちらかを見極めることをおすすめします。

Q.最初の1件はどう選べばよいですか?

「毎日または毎週やっている」「手順が決まっている」「間違えても取り返しがつく」の3条件が揃う業務から選んでください。3つ目が重要です。最初の1件で取り返しのつかない業務を選ぶと、慎重になりすぎて進みません。

Q.研修だけでこうした改善はできますか?

研修で扱えるのは、既存ツールを使って手作業を減らす範囲までです。仕組みとして自動で動かす部分は開発が必要になります。どちらが必要かは対象業務によるため、初回相談で切り分けからお話しできます。

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