生成AIの活用を成功に導くには？事例や導入のポイントを解説

ChatGPTやGeminiの登場を機に、生成AIは一気に注目を集め、今や多くの企業が業務効率化やコスト削減を目的として導入を進めています。しかし、いざ自社に導入しようとしても「何から始めればよいのか」「自社の業務にどう組み込むべきか」と悩む担当者の方も多いのではないでしょうか。 生成AIを真に活用するためには、漠然とツールを選ぶだけでなく、目的の明確化やデータ整備、社内ルールの策定といった一連の取り組みが欠かせません。

本記事では、生成AIの基礎知識から、具体的なビジネスでの活用例、導入で失敗しないためのポイント、そして成功に向けた具体的なステップを解説します。

生成AIとは？従来のAIとの違い

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、ディープラーニング（深層学習）を用いて画像、文章、音声などの新たなコンテンツを自動で生成する人工知能のことです。 従来のAIと生成AIは、役割が異なります。

つまり、従来のAIが分析や判断をサポートするのに対し、生成AIは創造や制作などのクリエイティブをサポートするパートナーといえます。

生成AIによる4つの主要コンテンツと活用例

生成AIが得意とするアウトプットは、主に以下4つの領域に分けられます。

文章生成

文章生成AIは、学習した膨大なテキストデータをもとに、ユーザーの指示（プロンプト）に合わせた自然な文章の作成や内容の要約を得意とします。ビジネスシーンでは、日々の報告書や会議の議事録作成を効率化するだけでなく、多言語翻訳やWebライティング、さらにはエンジニアのプログラミング支援など、幅広い業務で生成AIの活用が進んでいます。

ルーティンワーク化しがちな文書作成業務の負担を減らし、より付加価値の高い業務にリソースを集中できる点が、文章生成AIのメリットです。

画像生成

画像生成AIは、作成したいイメージをテキストで入力するだけで、高品質な画像を自動生成します。Web記事のアイキャッチ画像や広告バナーといったマーケティング領域から、アニメ・ゲーム制作などのエンターテインメント領域まで、幅広い用途で活用されています。

デザイン制作を内製化することで、外部への発注コストを削減できるのがメリットです。

動画生成

動画生成AIでは、テキストでの指示によってゼロから動画を作成する他、静止画を動かす、自動で字幕を付与するなどが可能です。企業のプロモーションビデオやSNS用のショート動画を、専門的なスキルがなくても短時間で制作できる点が大きなメリットです。

音声・音楽生成

音声・音楽生成AIは、入力したテキストを自然な声で読み上げたり、テキストベースのプロンプトから楽曲を作成したりできます。ナレーション制作や音声ガイド、商品紹介動画のBGM作成など、これまで専門スキルが必要だった作業の自動化が可能です。

感情表現を加えた自然な読み上げも可能で、視聴者に聞き取りやすいコンテンツを低コストで制作できます。

生成AIの活用事例

ここでは、SAP Concur（以下、コンカー）のお客様事例をもとに、生成AIがビジネスでどのように活用されているかをご紹介します。

• 請求書処理のBPO削減とミス率の改善（旭化成株式会社様）

グループ58社でConcur Travel＆ExpenseとConcur® Invoiceを導入。請求書を自動で読み込むAI-OCR機能の活用などにより、請求書処理のBPOオペレーターを約3分の2に削減した他、ミス率も改善しました。
グループ58社でConcur Travel＆Expenseと Concur Invoiceを導入し効率化【お客様事例】旭化成株式会社
コンカー、請求書を自動で読み込み分析するAI-OCR機能の提供を開始

• 請求書処理時間の短縮とBPOコストの削減（味の素フィナンシャル・ソリューションズ株式会社様）

Concur® Invoiceをグループ9社に導入し、請求書処理を標準化。請求書を自動で読み込むAI-OCR機能の活用などにより、請求書処理業務にかかる時間を、5分程度（従来の1/4）に短縮しました。これにより、BPO委託料も削減されました。
請求書処理時間を1/4に短縮しBPO委託料を大幅削減【お客様事例】味の素フィナンシャル・ソリューションズ株式会社

• 経費監査を効率化（米・Chobani様）

AI不正検知ソリューション「Verify」の導入により、監査プロセスを合理化。効率的に経費をチェックできるようになりました。結果的に、コンプライアンスの向上にもつながっています。
AIによる不正検知「Verify」のご紹介
Verify でコンプライアンスを向上【お客様事例】Chobani（米国企業）

• 経費チェック業務の工数を削減（株式会社メディカルシステムネットワーク様）

グループ全社で利用していたConcur® Expenseと連携できる、AI不正検知ソリューション「Verify」を導入。金額の照合やインボイス番号の確認などをVerifyに任せることで、チェック業務にかかる工数を約40%削減しました。
Concur® Expenseとシームレスに連携するAI不正検知システム
Verifyの導入により工数40%削減とコンプライアンス向上を目指す

AI活用の新たなトレンド

生成AIの技術は日々進化しており、新たなトレンドが登場しています。

AIエージェントが業務を効率化する

これまでAIは、ユーザーが指示を出して回答を得るスタイルが主流でした。近年では、自律的にタスクを遂行するAIエージェントに注目が集まっています。 
例えば、コンカーのAIコパイロット「SAP Concur Joule」は、AIエージェント機能を搭載しており、経費精算や承認プロセスをよりスムーズに進めるためのサポートを自律的におこないます。AIは指示を待つだけのアシスタントから、自律的に判断し業務を代行するエージェントへ進化しています。

AIコパイロット「Joule」のご紹介

AIエージェントについてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

AIエージェントとは？自律型AIと生成AIの違い、メカニズムやメリットも解説

マルチモーダル機能の深化

テキストや画像、音声など、異なる種類の情報を組み合わせて処理できる「マルチモーダルAI」も、近年のトレンドです。

例えば、画像を見せながら質問したり、音声と映像を組み合わせた分析をおこなったりと、従来は別々のシステムでおこなっていた処理を統合的に実施できるようになります。これにより、検品や顧客サポート、医療診断支援など、より高度で複雑な業務の自動化が実現しつつあります。

生成AI導入で失敗する企業の共通点と回避策

生成AIへの期待が高まる一方、「導入したが成果が出ない」「現場に定着しない」という事例も多く報告されています。失敗の背景には、いくつかの共通パターンがあります。

AIが根付く土壌が醸成されていない

AIツールが活用されない理由の1つに、社員の「AIを活用しよう」という当事者意識が低いことが挙げられます。社員一人ひとりが前向きにAI活用を推進する意識がなければ、「これまでのやり方でよい」「自分の仕事にAIは使えない」と、導入のネックになります。

コンカーの生成AI活用率は、2025年11月時点で98.4%です。その背景にはコンカーの「高めあう文化」、つまり互いの成⻑のために建設的なフィードバックを送り合う⽂化があります。コンカーでは、社員の発案で「AI文化を育むxAI(カケアイ)プロジェクト」を発足。プロジェクトではまず、現場の課題とAIの活用アイデアをディスカッションする共創型フレームワークが実施されました。

AI時代の共創実践キット

本記事では特別に、どの企業様でも実践できるAI活⽤ワークショップのノウハウを公開いたします。AI活用の土壌づくりに、お役立てください。

AI導入の目的や運用ルールが曖昧

「とりあえずAIを導入して終わり」になってしまう企業は、導入前の目的設定やKPI定義が不十分な傾向があります。「何のために導入するのか」「どうすれば成功なのか」を曖昧なまま進めると、現場でのAI活用が進まず、効果測定もできません。

また、検証止まりで本番運用に移行できないケースも多く見られます。これを防ぐには、MLOps体制を整えましょう。MLOpsとは、機械学習の開発から運用を統合的に管理する仕組みのことで、開発と運用のサイクルを繰り返し、業務でのAI活用を根付かせます。

データ品質が確保されていない

AIが正しく機能するためには、データの整備が不可欠です。 部門ごとにデータがサイロ化されていたり、データの表記ゆれや欠損が多かったりする状態では、AIが期待どおりに機能しません。AIを最大限活用するには、SaaSなどの導入によりデータを構造化し、AIが学習しやすい環境を整える必要があります。

コンカーの出張・経費管理クラウドにより、経理・財務領域のデータを構造化・一元管理し、AIが活用しやすいデータ基盤を整えます。

ビジネスで生成AIを活用する際の注意点

生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、以下の3つのリスクを正しく理解したうえで、対策する必要があります。

ハルシネーションへの対策

生成AIはときに、説得力のあるもっともらしい嘘「ハルシネーション」を生成します。内容に誤りのあるコンテンツを公開すると、顧客の信頼を損なう他、損害を与えるリスクもあります。

AIは嘘をつくもの」と認識し、生成物は必ず人間が確認・検証しましょう。AIはあくまで作業効率化の補助ツールとして活用し、重要な判断は人間がおこなうことが求められます。

著作権侵害と商用利用の注意点

生成AIは膨大なデータを学習しているため、生成された画像や文章が既存の著作物に類似するリスクがあります。特定のクリエイター名や作品名を指定したプロンプトを使用した場合は、著作権侵害と判断されるリスクが高くなります。

商用利用をおこなう際は、文化庁のガイドラインなどに準拠した運用ルールを策定し、遵守を徹底しましょう。
Adobe Fireflyのような、許諾を得たデータのみを学習した生成AIを選ぶのも有効な対策です。

情報漏洩防止とセキュリティ対策

生成AIに入力したデータは、意図せずAIの学習データとして利用されることがあります。そのため、機密情報や個人情報を入力すると、情報が漏洩するリスクがあります。また、悪意ある指示を紛れ込ませる攻撃「プロンプトインジェクション」など、生成AI固有のセキュリティリスクにも注意が必要です。

主な対策として、次のものが挙げられます。

• 入力してよい情報と禁止情報を明記した利用ガイドラインの策定
• 入出力データの管理・監視体制の構築
• 企業向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）の導入

特に企業向けプランは、デフォルトで入力データがAIの学習に使用されない設定がされており、情報漏洩のリスク低減に効果的です。

生成AI活用を成功させるための導入ステップ

生成AIの導入を成功させるためには、目的の明確化から効果測定まで、7つのステップを順を追って進めることが重要です。

生成AI導入の目的を明確にする

まずは「なぜ生成AIを導入するのか」という目的を明確に定義します。業務効率化やコスト削減など、自社が抱える課題に対してAIをどのように活用するかを具体化しましょう。その際、達成度を客観的に測るためのKPIを設定することが重要です。 目的が曖昧なままでは導入後の効果測定ができず、AIが活用できているか確認できないままプロジェクトが中断する恐れがあります。

業務の棚卸しとデータの整備をおこなう

次に、現状の業務内容を棚卸しし、生成AIの活用に適した業務を選定します。具体的には、次のものがあります。

• 定型的な文書作成
• 請求書データの入力
• 顧客対応のFAQ　など

対象業務が決まったら、AIに参照させる社内データを整備します。 AIの出力精度は、インプットするデータの質に左右されます。情報の重複や揺れ、誤りを取り除き、整理されたデータを用意しましょう。

サービスを比較する

生成AIサービスを比較し、自社の目的に合ったものを選びます。

導入コストや既存の社内システムとの連携のしやすさ、操作性、トラブル時のサポート体制などが主な判断基準です。特にビジネス利用では、セキュリティレベルの高さにも注目してサービスを選定しましょう。

PoC（概念実証）を実施する

本格的な導入の前に、特定の部署や業務に限定してPoC（概念実証）をおこないます。 実際にツールを使用し、最初に設定した目的やKPIを達成できる見込みがあるかを検証します。
この段階で現場からフィードバックを収集し、実務上の課題や改善点を抽出することが重要です。小規模なテストで実効性を確認し、全社展開した際の失敗のリスクを最小限に抑えます。

ガイドラインを策定する

生成AIの利用にともなうリスクを管理するため、社内ガイドラインを策定します。情報漏洩を防ぐための入力制限や、著作権侵害を回避するための運用ルールなどを明文化し、社員に周知します。

特に商用利用においては、生成物の法的リスクや倫理面での配慮が求められるため、最新の指針に基づいたルール作りが必要です。誰でも安全にAIを活用できる環境を整えましょう。

生成AIを導入する

PoCで効果が確認でき、ガイドラインが整ったら、いよいよ本格的なシステム構築や既存システムとの連携をおこない、生成AIを導入します。

この際、最初から全社一斉に展開するのではなく、まずは特定の部門や特定の業務プロセスから導入を開始し、徐々に適用範囲を拡大していくスモールスタートが推奨されます。急激な全社展開は現場の混乱を招きやすく、失敗のリスクも高まるでしょう。

効果測定をおこなう

導入後は、効果測定によってKPIを達成しているか継続的に確認します。期待通りの成果が出ているかを分析し、必要に応じてプロンプトの改善やデータの再整備、運用の見直しを実施してください。

このようにPDCAサイクルを回し続けることが、生成AIの活用を一時的な取り組みで終わらせず、長期的な業務改革につなげるための鍵となります。測定結果をもとに、さらなる活用範囲の拡大を検討しましょう。

まとめ

生成AIは、文章・画像・動画・音声など多様なコンテンツを自動生成し、業務効率を向上させる強力なツールです。経費精算の自動化から不正検知、議事録作成まで、あらゆる業務領域での活用が広がっています。
生成AIの導入を成功させるには、技術の理解だけでなく、組織文化の醸成やデータの整備、そして適切なリスク管理が欠かせません。 

コンカーでは、生成AIを搭載した以下のサービスを通じて、経理業務の改革を支援します。

• Concur Expense：経費精算の自動化・高度化
• ExpenseIt：領収書を読み取り、経費データを自動作成
• Intelligent Audit（Verify）：AIによる経費監査で、不正・不備を自動検知
• Concur Request（Request Assistant）：生成AIによる出張事前申請
• Concur Travel：出張手配・管理の高度化

AIを活用した次世代の経理業務について、詳細な資料をご用意しています。ぜひお気軽にお問い合わせください。
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