「生成AI、使ってはいるけれど、正直どこまで成果が出ているのか分からない」
そんな声を、最近よく耳にします。

一方で、着実に成果を出している企業もあります。
彼らに共通しているのは、生成AIを“流行のツール”として扱っていないこと。
全社一斉導入ではなく、効果が出やすい業務にピンポイントで組み込み、数字が動く形に落としているのです。

1. IT運用｜手作業の沼を、静かに埋める

ログ確認、障害対応、報告書作成。
情報が分散しがちな運用業務は、生成AIとの相性が抜群です。
要点整理や下書きをAIに任せることで、人は判断と改善に集中でき、属人化も自然と薄れていきます。

2. セキュリティ｜「アラート疲れ」からの脱却

大量の警告の中から、今すぐ見るべきものはどれか。
生成AIは、アラートの整理や優先度付けを担い、初動対応のスピードを底上げします。
攻撃側もAIを使う時代、防御側の“読む力”を強化することが不可欠です。

3. 顧客対応｜早い対応から、選ばれる対応へ

問い合わせの分類、回答案の作成、ナレッジ更新。
ここをAIが支えることで、返信は早くなり、品質も安定します。
人は例外対応やニュアンス調整に集中し、顧客体験全体が底上げされます。

4. 開発｜書く作業から、進める仕事へ

コード生成に加え、テストやドキュメント作成まで支援する生成AI。
開発の“止まりやすい工程”が滑らかになることで、プロジェクト全体が前に進みます。
重要なのは、レビュー基準と検証プロセスをセットで整えることです。

5. 企画・経営｜意思決定の材料を高速で揃える

市場情報の要約、提案書の骨子、会議資料の下書き。
生成AIは判断を代行するのではなく、判断に必要な材料を高速で揃える存在です。
結果として、会議の質と実行スピードが上がっていきます。

生成AIで成果を出す会社が、最初に整えていること

実は、差がつくのは機能ではありません。

• 効果測定の指標（工数削減、対応時間、成約率など）を先に決めている
• 社内データをAIが使える形に整理している
• 将来の「自動で動くAI（AIエージェント）」を見据えて設計している

この土台があるかどうかで、生成AIは「試して終わるツール」になるか、「業務の一部」になるかが分かれます。

自社では、どこから取り組むべきか？

もし、

• どの業務に生成AIを当てるべきか分からない
• 効果が出るイメージが描けない
• 社内展開やルール作りに不安がある

そう感じた場合は、自社の業務に当てはめて整理するところから始めるのがおすすめです。
貴社の業務内容を伺いながら、最初に取り組むべき領域と進め方を整理します。