[AI新規事業創出]生成AIを活用してオフィス業務を効率化する方法

MicheleはQualiteg blogで、AIを活用した新規事業やマーケティングに関する質問に答えています。特に多いのが、「ChatGPTを使って業務効率化をどう始めればいいか」という問い合わせです。彼女は、社内文書の自動生成からAI導入を始めることを推奨しており、カスタマーサポート業務の効率化にも大きな効果があると説明しています。また、バックオフィス業務改革を最初のステップとしてお勧めしています。

[AI新規事業創出]生成AIを活用してオフィス業務を効率化する方法

Qualiteg blogを訪問してくださった皆様、こんにちは。Micheleです。AIを活用した新規事業やマーケティングを手がけている私には、クライアントからよく寄せられる質問があります。AIを用いた事業展開を検討されている方々が共通して直面するであろう課題に対して、このブログを通じて私なりの解答をご提供したいと思います。


さて、生成AIさん、何から手を付けましょうか

生成AIを活用したいとご相談をいただくお客様の中で一番多いご相談がずばりこちらです。

「役員から、うちもAIで業務効率化をしろと言われたけど、何ができるの?何からやったらいいの?」

コストや生産性、または売上に直結する効果がどのくらいあるのか、簡単に社内に導入できそうなのか、まずは何から始めるべきなのか、そのようなお問い合わせを、特に今年に入ってから数多くいただいております。

各企業様のビジネス状況に沿った内容で生成AIの導入ができるように、お客様ともに組織体制などを踏まえディスカッションしながらアドバイスさせていただいております。

まずは自動文書生成からスタート

多くのオフィスでは、報告書、提案書、Eメールの作成に多くの時間が割かれています。生成AIを活用することで、これらの文書をテンプレートから瞬時に生成し、カスタマイズすることが可能になります。たとえば、AIを用いて業務報告書の草稿を生成し、必要なデータを挿入するだけで完璧な報告書が完成します。これにより、文書作成にかかる時間と労力を大幅に削減できますので、まずはトライアル的に社内文章生成から生成AI導入をしていただくことをお勧めしています。

壮大なビジョンも、実現への道筋がなければ絵に描いた餅に終わります。株式会社Qualitegの Innovation-Crossは、企業のビジョンを共創によって具現化するプログラム。現状分析を通じてビジョン実現への障壁を特定し、「自社だけでは超えられない」ギャップを埋める戦略を策定します。

アイデアワークショップで社内のビジョン共有と創造的解決策の探索を促進し、オープンイノベーションやパートナー開拓で外部の革新的リソースを活用。最先端AI技術の導入支援も含め、経験豊富な専門コンサルタントが、ビジョンから実行計画、そして具体的な成果へと導く共創プロセスを設計します。理想と現実を結ぶ架け橋を、共に創り上げましょう。

コストに効いてくるのはカスタマーサポート業務改革

生成AIに代表されるチャットボットを活用することで、従来のカスタマーサポート業務やお客様との接点をもつような業務を大幅に効率化することが可能です。顧客からの問い合わせに対する応答も、生成AIを利用することで効率化できます。AIが顧客の質問に対して即座に適切な回答を生成し、サポートチームの負担を軽減します。カスタマーサポート業務のメンバーはモンスターカスタマーの対応などで疲弊するというケースが多いと聞きますが、AIチャットを導入されてカスタマーサポート社員のストレスも減り、職場定着率も向上したというお話もよく聞きます。

woman in black headphones holding black and silver headphones

業務効率化、従業員満足度向上に加え、顧客満足度向上にも貢献

また、業務効率化や従業員の満足度を上げるだけではなく、顧客満足度の向上にも繋がります。お客様もチャットで選択肢などクリアな状態で対話できるので、従来のようなカスタマーサポートの電話がつながらないというようなストレスから解消されたというお声も伺っております。

バックオフィス業務改革から生成AI導入を始める企業様が多いです

初めての生成AIで顧客向けの導入が不安な場合は、社内向けのバックオフィス業務改革がおすすめです。生成AIを活用することで、人事や総務部門の業務改善が期待できます。特に、従業員からの日常的な問い合わせに対して、AIが自動で回答を生成し提供することにより、即時性と正確性をもって対応可能となります。また、AIが頻繁な問い合わせのパターンを学習し、より効率的な対応策を提案することで、業務のスピードと品質が向上します。このように、生成AIの導入は、バックオフィス業務の負担を軽減し、より戦略的な業務にリソースを集中させることを可能にします。

当社のChatStreamも現在無料でお使いいただけるキャンペーン中ですので是非お試しいただければと思います。

特にテレワークになったこともあり、部署の庶務さんなどにいちいち質問するのも気後れしていたというZ世代の社員さんからとても好評だというお客様の声も多く伺っています。


コラムを最後までお読みいただき、誠にありがとうございます。私たちQualitegは、AI技術や新規事業の企画方法に関する研修およびコンサルティングを提供しております。もしご興味をお持ちいただけた場合、また具体的なご要望がございましたら、どうぞお気軽にこちらのお問い合わせフォームまでご連絡くださいませ。

また、新規事業創出のステップを体得したいという方にご好評のワークショップも実施しております。それぞれの担当者の方が役員目線で事業を考えるという点にフォーカスしたトレーニング内容となっており、企画担当者の方だけではなく、カウンターパートのエンジニア、デザイナー、マーケターの方にもご受講いただけるコンテンツとなっております。

皆様からのお問い合わせを心よりお待ちしております。次回のコラムも、ぜひご期待くださいね。


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今からはじめるClaude Code

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こんにちは! 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う? 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】

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はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

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