AI技術の進歩により、業務効率化が実現できるようになってきた昨今。営業やマーケティング、カスタマー対応など、さまざまな分野でAI活用が進んでいます。
この記事では、AIによって業務効率化が進むようになった背景、AIとRPAとの違い、AIで効率化できる業務の具体例を紹介します。
また、AIツールの導入によって業務効率化できた成功事例もあわせて紹介しますので、ぜひ参考にしてみてくださいね。
目次
AI業務効率化が進む背景
AI（人工知能）とはArtificial Intelligenceの略で、人間が行うさまざまな知覚、思考、認識、計算、推論などをコンピューターが人工的に再現する技術です。
AIの歴史は1950年代から始まったとされていますが、特に近年はビジネスにおいてAIの活用が急速に広がっています。その背景として第一に挙げられるのは、技術の進歩でしょう。
与えられたデータを自動的に学習する「機械学習」から、より高度な学習と複雑な判断が可能となる「深層学習（ディープラーニング）」への実用化により、さらに高速かつ大量の情報を処理できるようになったのです。
限られた労働力で高い生産性を維持するため、AI活用による業務効率化が進んでいると考えられます。
AIとRPAの違い
AI（人工知能）とRPA（Robotic Process Automation）は、いずれも業務効率化に役立つ技術ですが、それぞれの役割や適用範囲には違いがあります。
AIは、データ解析や機械学習を通じて複雑な問題解決から推論まで行えるのが特徴です。学習したデータを元に識別、判断、意思決定ができるため、幅広い業務に対応可能だといえます。
一方RPAは、決められたルールに従って定型業務を自動化するシステムです。例えば、データの入力や転記、定型レポートの生成など。人間が手作業で行うと時間がかかる単純作業を効率化することができます。
AIとRPAそれぞれの特性を理解し、適切な場面で使い分けることでさらに業務効率化が図れるでしょう。
生成AIとLLMの違い
生成AIとは、人工知能の中でも新たなデータを生成することに特化した技術。ジェネレーティブAI（Generative AI）とも呼ばれます。
生成AIができることの例として、テキストや画像、音楽、プログラミング言語などの生成が挙げられ、クリエイティブな業務を自動化することが可能です。
一方LLMとはLarge Language Modelsの略で、日本語では大規模言語モデルと訳されます。これは、膨大な量のテキストデータとディープラーニングによって構築されたAIモデルであり、言語処理に特化した生成AIの一種です。
LLMはまるで人間のように自然な言語を理解し、生成することができます。例えば、ChatGPTやGemini、Perplexityなどが挙げられます。
AIで業務効率化できること
AI技術は、さまざまな分野の業務効率化を実現します。ここでは、どのような業務で効率化を図れるか具体例を挙げて紹介します。
（1）文書・資料作成
生成AIを用いれば、文書や資料の作成を迅速に行うことができます。
例えば、報告書や契約書など定型文書の作成を自動化することで、担当者の工数を大幅に削減できるでしょう。また会議の録音データから、文字起こしや議事録の作成を行うことも可能です。
これにより社内業務はもちろん、マーケティングや営業に関する業務効率化も実現できそうです。
（2）デザイン・コンテンツ制作
生成AIは、デザインや画像・動画制作、記事制作の分野でも活用できるでしょう。
例えば、SEOに特化した生成AI「ツクレルSEO」なら、対策キーワードに沿った競合分析から見出し作成、本文生成までを半自動化することが可能。短時間でSEOを意識したコンテンツの制作がかないます。
また、コピペチェックやファクトチェック機能も搭載しているため、校正業務の効率化にもつながるはずです。
（3）調査
AIはインターネット上の膨大なデータを迅速に取得することができます。これによって、マーケットリサーチや競合調査などの業務効率は大幅に向上するでしょう。
例えばOpenAI社が開発したAIリサーチ機能「Deep Research」は、独自のアルゴリズムにより複数の情報から必要なデータのみをスピーディーに得ることが可能です。手作業によるリサーチ時間を大幅に削減できるといえそうです。
ただし「AIハルシネーション」といって、事実とは異なる情報を生成してしまうこともあるため、活用分野や方法には注意が必要かもしれません。
（4）データ分析
データ分析もAIが得意とする分野の1つです。
例えば、膨大なデータセットからパターンや外れ値を見つけ出し迅速に解析することが可能。さらに、分析結果を可視化してレポートに落とし込んだり、意思決定を支援したりすることもできます。
これらは業務の効率化だけでなく、リスク管理の観点でも有効活用できるでしょう。
（5）アイデア出し
AIはアイデア出しの助けにもなってくれるでしょう。例えばマーケティングの分野では、過去のデータやトレンド情報、市場調査などを元に、新しい商品コンセプトやコンテンツのアイディアが提案可能。
またSEOに特化したAIであれば、最適な見出し構成やタイトルの案も出してくれます。
（6）チェック業務
チェック業務もAIの得意分野。例えば、契約書の内容を読み取ってリスクのある箇所をチェックしてくれたり、広告クリエイティブの表現をチェックしてくれたり。
これらによって、ヒューマンエラーを防げるだけでなく、業務の属人化対策にもなるでしょう。
（7）カスタマーサポート
AIを活用したカスタマーサポートは、業務効率化だけでなく顧客満足度の向上につながる可能性があります。
例えばAIチャットボットを導入することで、24時間365日対応のサポートを実現することができるでしょう。よくある質問にはAIが迅速な回答をし、複雑な問い合わせの場合は人のサポートへとスムーズに引き継ぎます。
また、AIは顧客データを分析してパーソナライズされたサービス提供も可能。これによって、顧客とのコミュニケーションはより的確で満足度の高いものとなるかもしれません。
AIで業務効率化を実現した事例
ここでは、SEOの特化したAIライティングツール「ツクレルSEO」の活用事例を紹介します。
1つ目は、人出不足のマーケティング部門で導入いただいた事例です。外部ライターとのやりとり工数が削減され、さらに制作原価は約50％にまで圧縮されました。
ぜひ以下の記事をチェックしてみてください。
2つ目は、複数のオウンドメディアを運営する編集部門で導入いただいた事例。制作工数の削減と、発注～納品までの制作リードタイム短縮が実現できました。
編集者目線での使い勝手についても好評をいただきました。ぜひチェックしてみてくださいね。
SEO特化の生成AIツール「ツクレルSEO」
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（※社内実証テストを行った集計結果）
※画像はイメージです
（ツクレルSEO編集部）