AIエージェントで業務効率化｜部門別Before/Afterと導入手順

AIエージェントは、従来のチャットボットやRPAでは対応が難しかった「判断を伴う業務」を自律的に処理できるAI技術です。2026年現在、経理・人事・総務・営業・カスタマーサポートの各部門で、業務時間の大幅な削減と品質向上を同時に実現する事例が急増しています。


本記事では、AIエージェントで効率化できる業務の全体像、5部門のBefore/After比較、Copilot StudioやFoundry Agent Serviceなどの主要ツール料金比較、パナソニックコネクトやNTTデータなどの導入事例、そして導入ステップから効果測定までを体系的に解説します。

AIエージェントによる業務効率化とは

AIエージェントとは、ユーザーの指示をもとに自律的に判断し、複数のツールやシステムを横断してタスクを実行するAIです。「メールの要約をして」と頼むだけでなく、「受信した請求書を読み取り、仕訳候補を作成し、承認者に回す」といった一連の業務フローを自動で進められる点が、従来のAIツールとの決定的な違いです。

ここでは、RPA・チャットボットとの違いを整理し、AIエージェントが業務効率化においてどのような位置づけにあるかを明確にします。

RPA・チャットボットとの違い

「業務の自動化」と聞くとRPAやチャットボットを思い浮かべる方も多いですが、AIエージェントはこれらとは根本的に異なる仕組みです。以下の表で3つの技術の違いを整理します。

比較軸	RPA	AIチャットボット	AIエージェント
処理対象	定型的な画面操作	テキストベースの質疑応答	判断を含む業務フロー全体
自律性	ルール通りに実行	質問に回答するのみ	自ら判断し、次のアクションを選択
例外対応	想定外はエラー停止	対応範囲外は回答不可	状況を判断して柔軟に対応
複数システム連携	画面操作で連携	単一チャネル	API経由で複数システムを横断
学習・改善	なし（ルール手動更新）	FAQ追加で改善	利用データから継続的に精度向上

RPAは「決められた手順を正確に繰り返す」ことに長けていますが、手順が変わるたびにシナリオの修正が必要です。チャットボットは問い合わせ対応には強い一方、回答以上のアクションは実行できません。AIエージェントは、この両者の限界を超え、判断と実行を一体化させた技術です。

ただし、AIエージェントがすべてのケースで最適というわけではありません。単純な画面操作の繰り返しにはRPAのほうがコスト効率が良く、FAQ対応だけならチャットボットで十分です。業務の性質に応じて使い分けることが重要であり、後述の「向いている業務 vs 向かない業務」セクションで具体的な判断基準を解説します。

2026年にAIエージェント活用が加速する理由

2026年は、AIエージェントが「実証実験」から「本番運用」に移行する転換期です。

UiPathの調査では、米国IT幹部の37%がすでにAIエージェントを利用中、77%が投資を準備していると回答しています。日本でも、NTTデータが「Smart AI Agent」を展開し、東京ガスやライオンなどの大手企業での業務変革を推進しています。

この加速を後押しているのが、AIエージェント間の連携を標準化するプロトコルの普及です。Anthropicが公開したMCP（Model Context Protocol）には、OpenAI・Google・Microsoftも対応を表明しており、異なるAIツール同士が連携しやすい環境が整いつつあります。

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AIエージェントで効率化できる業務の全体像

AIエージェントで効率化できる業務は、定型度と判断の複雑さに応じて3つのレベルに分類できます。どのレベルから着手すべきかの判断にも使える分類です。

以下の表は、業務の定型度別にAIエージェントの活用レベルをまとめたものです。

レベル	業務タイプ	具体例	AIエージェントの役割	削減効果の目安
Level 1	定型業務	経費入力、勤怠集計、FAQの一次回答	ほぼ全自動。人は例外確認のみ	70〜90%の時間削減
Level 2	半定型業務	請求書処理、契約書レビュー、商談メモ作成	AIが下書き・候補を提示。人が確認・承認	40〜70%の時間削減
Level 3	非定型業務	営業戦略立案、人事制度設計、クレーム対応方針	情報収集・分析・素案作成を補助	20〜40%の時間削減

導入効果を最大化するには、Level 1の業務から着手し、成功体験を積んでからLevel 2、Level 3へと段階的に拡大するのが定石です。Level 3の業務にいきなりAIエージェントを導入しても、精度の不安定さや判断基準の曖昧さから期待した効果が得られにくい傾向があります。

次のセクションでは、5つの部門を対象に、AIエージェント導入のBefore/Afterを具体的に見ていきます。

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AIエージェント業務効率化の部門別Before/After

AIエージェントの導入効果を最もイメージしやすいのが、部門別のBefore/After比較です。ここでは経理・人事・総務・営業・カスタマーサポートの5部門について、導入前後の変化を解説します。なお、各表の数値は典型的な業務規模をもとにした試算例です。実際の効果は業務量やツールの設定精度によって異なります。

経理部門

経理はAIエージェントの導入効果が最も出やすい部門の一つです。請求書処理、経費精算、仕訳入力など、ルールに基づく定型業務が多く、自動化の対象になりやすいためです。

以下の表で、主要業務のBefore/Afterを整理します。

業務	Before	After	効果
請求書処理	月200件を手入力、1件15分、月50時間	AI-OCRが読み取り→仕訳候補を自動生成→担当者は確認のみ	月35時間削減（70%減）
経費精算	レシート手入力→上長承認待ち→差し戻し対応	レシート撮影→AI自動読取→規程違反の自動チェック→承認ルーティング	処理時間60%減、差し戻し率50%減
月次決算	複数システムからデータ手動集計、3日間	AIが仕訳データを自動集約→異常値検出→レポート素案作成	決算作業2日→0.5日に短縮

経理部門のAIエージェント活用では、精度の担保が最重要です。仕訳候補の正確性は80〜95%程度が一般的で、最終的な確認は必ず人が行う前提で運用を設計する必要があります。

【関連記事】
経費精算の自動化方法とAIツール比較【2026年版】
請求書処理をAIで自動化！方法・サービス比較・導入事例を解説

人事部門

人事部門では、採用プロセスの効率化とナレッジの属人化解消にAIエージェントが効果を発揮します。

業務	Before	After	効果
採用候補者スクリーニング	100件の応募書類を人事担当者が1件ずつ確認	AIが要件マッチングでスコアリング→上位候補を自動リストアップ	スクリーニング時間50%削減
面接日程調整	メールの往復3〜5回、平均2日	AIが候補者・面接官の空き時間を自動照合→日程確定	調整時間80%削減
社内問い合わせ対応	「有給残日数は？」「育休の手続きは？」に個別回答	AIチャットボットが就業規則をもとに自動回答	問い合わせ対応70%削減

LINEヤフーは2025年7月に生成AIの業務活用を義務化し、人事領域ではAI自律型面接官トレーニングや面接日程の自動調整など、2026年春までに10件のAIツールを順次運用開始する計画を公表しています。月間約1,600時間以上の工数削減を見込んでいます。

総務部門

総務は「なんでも屋」と呼ばれるほど業務範囲が広く、属人化しやすい部門です。AIエージェントは特に問い合わせ対応と文書管理で効果を発揮します。

業務	Before	After	効果
社内問い合わせ	月200件、1件15分、月50時間	AIチャットボットが社内規程から自動回答。例外のみ人が対応	月35時間削減
議事録作成	会議後に担当者が手書き、1件30分	Teams Copilotが自動生成→担当者は内容確認のみ	作成時間80%削減
備品・施設管理	在庫確認→発注判断→手動発注	AIが消費パターンを分析→発注タイミングを自動提案	欠品率30%改善

総務部門のAI活用については、ピラーページとなる記事で活用マップからツール比較、導入ステップまでを体系的に解説しています。

【関連記事】
総務×AI活用ガイド｜業務効率化の具体例と導入手順

営業部門

営業は「商談準備」と「事務作業」に多くの時間を取られがちですが、AIエージェントは情報収集と文書作成の両面で支援できます。

業務	Before	After	効果
商談準備	顧客情報を複数システムから手動収集、1件30分	AIがCRM・Web・社内資料から自動要約→提案テンプレート生成	準備時間60%削減
商談メモ・議事録	商談後に手入力、1件20分	AIが録音から自動文字起こし→要約→CRMに登録	作成時間90%削減
見積書作成	過去案件を手動で検索→テンプレート編集	AIが類似案件を自動検索→見積書ドラフトを生成	作成時間50%削減

学情はMicrosoft 365 Copilotを全社員に導入し、導入後3か月でアクティブユーザー率100%を達成しました。「1〜2時間かかっていた業務が5分で済むようになった」という現場の声が示すように、営業部門では特にCopilotの議事録自動生成とメール要約の効果が顕著です。

カスタマーサポート部門

カスタマーサポートは、AIエージェントの自律的な判断力が最も活きる領域の一つです。顧客の意図を理解し、適切な回答を選択する能力が求められるためです。

業務	Before	After	効果
一次対応	オペレーターが全件手動対応	AIが問い合わせ内容を判別→定型質問は自動回答、複雑案件は担当者にエスカレーション	一次対応の60%を自動化
ナレッジ検索	FAQやマニュアルを手動検索、平均3分	AIが自然言語で検索→最適な回答候補を提示	検索時間80%削減
応対品質管理	スーパーバイザーが録音を抜き取りチェック	AIが全通話をリアルタイム分析→品質スコアを自動算出	チェック対象100%に拡大

カスタマーサポートでは、AIの回答精度が顧客満足度に直結するため、導入初期は「AIが回答候補を提示し、オペレーターが確認して送信する」ハイブリッド運用から始めるのが一般的です。回答精度が安定してから、自動回答の範囲を段階的に広げていきます。

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AIエージェント業務効率化の主要ツール比較

AIエージェントを業務に導入する際、ツール選びは成否を分ける重要なステップです。ここでは、2026年時点で企業のバックオフィス業務に適した主要ツールを比較します。

以下の表で、主要3ツールの特徴と費用感を整理しました。

比較軸	Copilot Studio	Foundry Agent Service	ChatGPT GPTs
提供元	Microsoft	Microsoft（Azure）	OpenAI
主な用途	M365連携の業務エージェント構築	Azure上のカスタムAIエージェント開発	カスタムGPTの作成・共有
開発方法	ノーコード/ローコード	SDK/API（Python等）	ノーコード（GPT Builder）
連携先	M365・Dynamics 365・Power Platform	Bing・SharePoint・Fabric・Azure AI Searchなど・外部API	60以上のアプリ連携・外部API（Actions）
料金体系	Copilotクレジット（25,000クレジット/パックで月額29,985円税抜）	従量課金（モデルトークン消費+ツール利用）	ChatGPT Business（年払い$25/月払い$30・ユーザー/月）に含まれる
適している企業	M365を全社導入済みの企業	高度なカスタマイズが必要な企業	手軽にAIエージェントを試したい企業

M365環境が整っている企業ならCopilot Studioが最も導入障壁が低く、ノーコードでエージェントを構築できます。高度なカスタマイズやAzure上の独自データとの連携が必要な場合は、Foundry Agent Serviceが適しています。ChatGPT GPTsは個人や小規模チームでの試用に向いていますが、企業のガバナンス要件を満たすにはEnterprise/Businessプランが必要です。

Copilot Studio

Copilot Studioは、Microsoft 365環境に統合されたAIエージェント構築プラットフォームです。グラフィカルなインターフェースでエージェントのワークフローを設計でき、プログラミング不要で業務エージェントを作成・展開できます。

料金は2つの方式から選択できます。

• 前払いパック方式
  25,000 Copilotクレジット/パックで月額29,985円（税抜）です。前払い購入でコストを最大20%削減できます。
  
  

• 従量課金制
  前払い不要で、使った分だけクレジットを支払います。試験導入やPoC（概念実証）に向いています。
  
  

クレジットの消費量はエージェントの処理内容によって異なり、テキスト応答は低消費、外部API呼び出しやデータ検索を伴う処理は高消費になります。

Foundry Agent Service

Azure AI Foundry Agent Service（旧Azure AI Agent Service）は、Azure上でカスタムAIエージェントを開発・運用するためのサービスです。Python SDKを使って高度なエージェントロジックを構築でき、Bing、SharePoint、Microsoft Fabric、Azure AI Search、Azure Logic Apps経由の1,400超コネクタなどとの連携が可能です。

料金は基本的に従量課金で、エージェントの作成・実行自体には追加料金がかかりません。コストが発生するのは以下の項目です。

• モデルのトークン消費（Azure OpenAI Service等の利用料）
• ツール連携（Azure Logic Apps、Bing Search等の利用料）
• データ接続（SharePoint、Fabric等のライセンス）

Copilot Studioとの使い分けは明確です。M365アプリ内で動作するエージェントならCopilot Studio、Azure上で独自のデータパイプラインやAPI連携が必要ならFoundry Agent Serviceが適しています。

【関連記事】
AIワークフローとは？自動化ツールの選び方と業務効率化の活用事例を解説

ChatGPT GPTs

ChatGPT GPTsは、OpenAIが提供するカスタムGPT作成機能です。GPT Builderを使えば、自然言語での指示だけで業務特化のGPTを作成できます。なお、ChatGPTプラットフォームとOpenAI APIは別基盤であり、GPTsはChatGPT上の機能です。API経由で独自アプリを構築する場合は別途API利用料が発生します。

ChatGPT Businessプランに含まれており、年払いで月額$25/ユーザー、月払いで$30/ユーザーで利用可能です。外部APIとの連携（Actions）やファイルアップロードによるナレッジベースの構築にも対応しており、60以上のアプリとの連携が可能です。

手軽さが最大の強みですが、要件によってはEnterprise/Businessプランの管理機能やAPI実装の検討が必要です。

• 業務システムとの高度な連携はActions設定またはAPI実装が必要
• より細かなアクセス管理や監査ログが必要な場合はEnterpriseプランが適する
• 複雑なマルチステップの業務フローにはAPI経由の開発が向く

社内向けのナレッジアシスタントや、特定業務の効率化ツールとして活用するのが導入のファーストステップです。

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AIエージェント業務効率化の導入事例

AIエージェントや生成AIを活用した業務効率化に成功している企業の事例を、定量データとともに紹介します。

パナソニックコネクト（生成AIアシスタントで年間44.8万時間削減）

パナソニックコネクトは自社開発の生成AIアシスタント「ConnectAI」を国内全社員約11,600人に展開し、2024年度に年間44.8万時間の業務時間削減を達成しました。2023年度比で2.4倍の削減効果です。

ConnectAIは厳密にはAIエージェントではなく生成AIアシスタントですが、社員がタスクを委任する形で活用しており、エージェント的な運用に近づいている事例として紹介します。OpenAI・Google・Anthropicの3社の大規模言語モデルを活用し、作業手順書の作成、消費者アンケートのコメント分析、プログラミングのコード作成などに使われています。2024年度の利用回数は240万回にのぼります。

削減効果が伸びた要因は、社員のAI活用スキルが向上し、AIへの依頼が「聞く（質問する）」から「頼む（タスクを委任する）」にシフトしたことです。

NTTデータ（RFP対応期間6割短縮）

NTTデータは「Smart AI Agent」を展開し、自社の業務変革と顧客企業への導入支援を並行して推進しています。

社内では、非機能要件のRFP（提案依頼書）対応にAIエージェントを活用し、対応に係る期間を約6割短縮する成果を上げています。また、東京ガスのマーケティング業務ではターゲット設定から施策提案までのプロセスをAIエージェントで効率化し、ライオンでは生産技術の暗黙知を形式知に変換する取り組みにAIエージェントを導入しています。

ウォルマート（AI活用でシフト計画90分→30分）

ウォルマートはAIを活用したシフト管理ツールにより、従来90分かかっていたシフト計画の作成時間を30分に短縮しました。AIが従業員の勤務可能時間、スキル、過去の勤務パターンを分析し、最適なシフト案を自動生成します。

店舗マネージャーは、AIが提示したシフト案を確認・微調整するだけで済むため、管理業務の負荷が大幅に軽減されました。

以下の表で、3社の導入効果を比較します。

企業	対象業務	導入規模	効果
パナソニックコネクト	全社の業務全般（生成AIアシスタント）	約11,600人	年間44.8万時間削減
NTTデータ	RFP対応・マーケティング等	グループ全体	RFP対応期間6割短縮
ウォルマート	シフト管理	店舗スタッフ	計画時間67%削減（90分→30分）

3社に共通するのは、特定の業務に絞ってAIを導入し、効果を実証したうえで対象を拡大している点です。「全社一斉導入」ではなく「一点突破→横展開」のアプローチが成功パターンとなっています。

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AIエージェント業務効率化の導入ステップ

AIエージェントを業務に導入する手順を4ステップで解説します。

Step 1 業務棚卸しと自動化対象の選定

最初に行うべきは、部門内の業務を一覧化し、AIエージェントによる効率化の候補を特定することです。

棚卸しでは、各業務について以下の3つの情報を記録します。

• 月間の処理件数と所要時間
  「請求書処理：月200件、1件15分、合計50時間」のように定量化します。
  
  

• 定型度の分類
  Level 1（定型）/ Level 2（半定型）/ Level 3（非定型）に当てはめます。
  
  

• 例外発生の頻度
  例外処理が多い業務ほど、AIエージェントの導入効果は高くなります。RPAでは対応しきれなかった「判断を伴う例外」をAIが処理できるためです。
  
  

優先候補は「処理件数が多い × 定型度が高い × 例外が一定頻度で発生する」業務です。1〜2業務に絞って着手するのが失敗リスクを抑えるポイントです。

Step 2 ツール選定と要件定義

Step 1で特定した業務に対して、前述のツール比較を参考に最適なツールを選定します。

選定時の重要な観点は以下の3つです。

• 既存IT環境との親和性 M365導入済みならCopilot Studio、Azure中心ならFoundry Agent Service
• 開発リソースの有無 ノーコードならCopilot Studio/GPTs、SDK開発ならFoundry Agent Service
• セキュリティ・ガバナンス要件 入力データの学習利用ポリシー、アクセス権限の設定可否

要件定義では、成功を数値で定義するKPIを事前に設定します。「処理時間を50%削減する」「エラー率を30%改善する」など、効果測定が可能な指標を決めておくことが重要です。

Step 3 PoC（概念実証）の実施

選定したツールを1業務に限定して導入し、2〜3か月間のPoCを実施します。

PoCで確認すべき項目は以下のとおりです。

• KPI達成度（Step 2で設定した目標に対する進捗）
• AIの判断精度（正答率、エラー率、例外処理の成功率）
• ユーザーの利用率と満足度
• 運用コスト（ライセンス費用 + FAQ/データ整備の工数）

PoCの結果が目標に達しなかった場合でも、原因が「データの品質」「プロンプトの設計」「業務フローの不整合」のいずれかを特定できれば改善可能です。多くの場合、初回PoCは目標の60〜80%程度の達成で、改善を1〜2回繰り返すことで目標に到達するパターンが一般的です。

【関連記事】
AIエージェントを企業に導入する全手順｜事例・費用も解説

Step 4 本番運用と効果測定

PoCで効果が確認できたら、対象業務や部門を段階的に拡大します。本番運用で重要なのは以下の3点です。

• 教育プログラムの継続実施
  パナソニックコネクトの事例が示すように、社員のAI活用スキル向上が削減効果に直結します。
  
  

• 効果の定期的な可視化
  削減時間・コスト効果を月次で集計し、社内に共有します。数値の見える化がAI活用の継続的な動機づけになります。
  
  

• 対象業務の段階的拡大
  最初に成功した業務の知見を横展開し、同部門の別業務→他部門へと対象を広げていきます。
  
  

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AIエージェントが向いている業務 vs 向かない業務

AIエージェントは万能ではありません。効果が出やすい業務と、導入しても期待した効果が得にくい業務があります。ここでは、判断基準を明確にします。

以下の表で、向き・不向きの判断基準を整理しました。

判断軸	向いている業務	向かない業務
処理量	月間件数が多い（50件以上）	月数件しか発生しない
定型度	ルールやパターンがある程度決まっている	毎回完全に異なる判断が必要
例外の性質	パターン化できる例外（数種類に分類可能）	前例のない例外が頻発
データの整備状況	デジタルデータとして蓄積されている	紙ベースや口頭伝達が中心
エラーの許容度	一定のエラーが許容される（人が確認するフローがある）	ゼロエラーが求められる（医療・法務の最終判断等）
業務の変化頻度	年に数回の変更で済む	毎週のように手順が変わる

「向かない業務」とされたケースでも、業務の一部分だけをAIに任せることで効率化できる場合があります。たとえば医療の診断そのものはAIに任せられませんが、カルテの要約や検査データの整理は十分に自動化可能です。業務全体ではなく「タスク単位」で向き・不向きを判断するのが実務的なアプローチです。

ノーコードで実現するAIエージェント活用とツール比較完全ガイドでは、プログラミング不要で始められるAIエージェント構築ツールを詳しく比較しています。

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AIエージェント業務効率化の費用目安とROI試算

AIエージェント導入を社内で提案する際に避けて通れないのが、費用対効果の説明です。ここでは、主要ツールの費用感とROI試算の方法を整理します。

主要ツールの費用一覧

以下の表は、2026年3月時点の主要ツールの費用をまとめたものです。

ツール	料金体系	月額目安	備考
Copilot Studio	クレジットパック	29,985円/パック（25,000クレジット）	従量課金も選択可
Microsoft 365 Copilot	ユーザー単位	3,148〜4,497円/ユーザー	対象のM365サブスクリプションが別途必要
Foundry Agent Service	従量課金	トークン消費+ツール利用に応じた従量課金	エージェント作成・実行自体は無料
ChatGPT Business	ユーザー単位	年払い約3,750円（$25）・月払い約4,500円（$30）/ユーザー	GPTs作成・利用を含む

ChatGPT BusinessやMicrosoft 365 Copilotはユーザー単位の定額課金で、月額数千円/ユーザーから始められます。一方、Copilot Studioはクレジットパック単位、Foundry Agent Serviceはトークン消費やツール利用に応じた従量課金であり、課金体系が異なります。少人数で試す場合はユーザー課金型が分かりやすく、利用量が読めない場合は従量課金型でスモールスタートするのも選択肢です。

ROI試算の計算式

AIエージェント導入のROIは以下の計算式で概算できます。

年間削減効果の算出

年間削減効果 = 対象業務の月間処理件数 × 1件あたりの削減時間 × 時間単価 × 12か月

ROIの算出

ROI（%）=（年間削減効果 − 年間導入コスト）÷ 年間導入コスト × 100

たとえば、経理部門の請求書処理を対象にした場合の試算例です。

• 月間処理件数：200件
• 1件あたりの削減時間：10分（15分→5分）
• 時間単価：3,000円
• 年間削減効果：200 × (10/60) × 3,000 × 12 = 120万円/年

Microsoft 365 Copilotのライセンス（10ユーザー × 約4,000円/月 × 12か月 = 約48万円/年）をコストとすると、ROIは以下のとおりです。なお、M365 Copilotライセンスには社内利用向けのCopilot Studioエージェント機能が含まれるため、追加パックなしで業務エージェントを構築できます。

ROI =（120万 − 48万）÷ 48万 × 100 = 150%

初年度はPoCとトレーニングの工数が上乗せされるため、2年目以降のROIで判断するのが現実的です。パナソニックコネクトの事例でも、2023年度から2024年度にかけて削減効果が2.4倍に伸びており、AI活用の成熟に伴いROIは年々改善する傾向があります。

【関連記事】
生成AIによる業務自動化とは？メリット・実例・導入ステップを解説

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まとめ

AIエージェントによる業務効率化について、RPA/チャットボットとの違い、5部門のBefore/After、ツール比較、導入事例、導入ステップ、向き・不向きの判断基準、費用とROI試算の7つの観点から解説しました。

本記事の要点は3つです。

• AIエージェントの強みは「判断を伴う業務の自動化」
  RPAが苦手とする例外処理や、チャットボットでは対応できない業務フローの実行を自律的に処理できます。まずは定型度の高い業務（Level 1）から導入し、成功体験を積んでからLevel 2、Level 3へ拡大するのが定石です。
  
  

• 効果は「ツールの性能」×「社員の活用スキル」で決まる
  パナソニックコネクトの生成AIアシスタント事例が示すように、同じツールでも社員の使い方次第で削減効果は2.4倍に伸びます。ツール導入と並行して、継続的なトレーニングとプロンプト集の整備を行うことが投資対効果を最大化する鍵です。
  
  

• まずは1業務の棚卸しから始める
  全社一斉導入ではなく、最も効果が見込める1業務を特定し、PoCで効果を数値化するところから始めてください。月間処理件数が多く、定型度が高く、例外が一定頻度で発生する業務が最適な候補です。
  
  

Microsoft 365 Copilotで業務効率化！部門別の活用法と導入効果では、Copilotを使った具体的な部門別効率化の手法をさらに詳しく解説しています。