AIによる業務効率化の事例7選｜削減時間・工数を比較

AIで業務を効率化したいと思っても、最初から対象業務まで決まっている会社ばかりではありません。

社内で「AIを使える仕事を探してほしい」と言われ、議事録、営業資料、見積もり、社内検索などの候補は出てきたものの、どこから手を付けるべきか決めきれない。実際には、この段階で止まる会社もあります。

2026年版中小企業白書では、AIを業務で活用していない事業者の63.4％が、その理由として「活用する業務がイメージできていない」と回答しています（回答企業数：3,888社）。

そこでこの記事では、実際にAIを業務へ取り入れた7社について、何の作業を変えたのか、導入前はどれくらい時間がかかっていたのか、導入後に何が変わったのかを整理します。

他社の削減率をそのまま自社の目標にする必要はありません。事例を見ながら、自社で試す候補業務を1〜3件まで絞っていきます。

AI業務効率化の事例7選をBefore・Afterで比較

最初に7社を一覧で比較します。

数字の条件をそろえて見ると、会社規模よりも、どの作業を切り出したのかのほうが参考になります。

自社にも同じ作業があるか、AIへ渡せる情報があるか、出力を確認できる人がいるか。この3つまで近い事例であれば、自社で試す候補として検討しやすくなります。

従業員50名以下のAI業務効率化事例

数十名規模の会社では、全社をまとめてAI化するよりも、負担の大きい作業を1つ選ぶほうが始めやすくなります。

見積書や日報のように、毎回ある程度同じ手順で行っている仕事は候補にしやすい業務です。

Airz｜見積作成を平均15分まで短縮し、月約50時間を削減

イベント配信事業を手掛けるAirzでは、営業担当者の見積作成が負担になっていました。

1件の見積書を作るのに30分から1時間ほどかかり、月間の対応件数は約100件です。担当者ごとに見積書の形式も異なっていたため、内容を確認する作業にも時間がかかっていました。

そこで、商談時の音声データをもとに、生成AIが見積書のベースを作る仕組みを導入しています。

導入後は、見積作成が平均15分ほどまで短くなり、チーム全体で月約50時間の工数を削減しました。見積書の形式も統一され、確認作業の負担も減っています。

この数値は、導入を支援したデジライズが公開している事例に基づくものです。同事例ではAirzの従業員規模を1〜19名としています。

ここで参考になるのは、「営業をAI化した」のではなく、営業活動の中でも見積書を作る工程だけを切り出していることです。

商談そのものは人が担当し、その内容をもとにAIが下書きを作り、最後に人が内容を確認します。

自社でも、営業担当者が毎回ゼロから見積書や提案資料を作っているなら、似た切り分け方ができないか確認してみてください。

ジャロック

物流システム機器などを扱うジャロックでは、SalesforceのAIエージェント「Agentforce」を営業活動へ組み込んでいます。

AIが担当しているのは、営業日報の生成や商談内容の整理・分析などです。

Salesforceが2026年7月に公開した事例では、日報作成時間を45分短縮したとされています。

ジャロックの従業員数は、GビズINFOでは28名となっています。

営業業務を効率化すると聞くと、顧客対応そのものをAIへ置き換えるイメージを持つかもしれません。ただ、この事例で減らしているのは、商談後に発生する記録や情報整理です。

顧客との会話や最終的な営業判断は人が担当し、その前後にある事務作業をAIで軽くしています。

営業担当者が「顧客と話している時間より、商談後の入力や報告に時間を取られている」と感じているなら、候補として切り出しやすい業務です。

従業員80〜150名のAI業務効率化事例

100名前後まで組織が大きくなると、一人ひとりの文書作成だけでなく、部署間の情報共有や繰り返し作業も負担になってきます。

岡田研磨と伸栄商事では方法が異なりますが、どちらも「何となくAIを使う」のではなく、現在時間がかかっている業務を具体的に切り出しています。

岡田研磨

岡田研磨は、建設機械や産業機械向け部品の加工・組立を手掛ける従業員85名の企業です。

以前は、図面をはじめとする情報を紙やExcelで管理していました。工場担当者が作った資料を事務担当者が別の資料へ転記・集計する作業があり、必要な資料を探すだけで1〜2時間かかることもあったと中小企業白書に書かれています。

同社では、生成AIとの対話を使って自社向けの統合管理システム「OKADA Board」を内製しました。生産管理、労務管理、原価管理などを扱う30種類以上のアプリをまとめ、社内情報を一元管理しています。

導入後は月5,000〜6,000枚分をペーパーレス化し、紙資料の管理を含めて月約530時間の労働時間を削減しました。

ここは、ChatGPTを社員へ配れば同じ結果が出る事例ではありません。

元々どこで転記が発生しているのか、どの情報が紙やExcelに分かれているのかを確認したうえで、自社の業務に合わせた仕組みを作っています。

「同じ数字を別のExcelへ何度も入力している」「資料を探す時間が長い」といった状態がある会社では、AIツールを選ぶ前に、情報がどこで分断されているのかを確認する必要があります。

伸栄商事

化粧品、健康食品、日用品雑貨などを扱う伸栄商事では、生成AIを全社員へ配るだけではなく、業務ごとにAIエージェントを作っています。

JAPAN AIが公開した導入事例によると、導入前後の所要時間を管理した結果、対象作業は合計約52時間から約12時間まで短縮されました。削減時間は約40時間です。

個別に見ると、マニュアル作成は4時間から1時間へ、営業実績表の作成は8時間から約10分へと短くなっています。

同社の公式サイトでは、従業員数は138名です。

この事例から分かるのは、毎日発生する仕事だけを探す必要はないことです。

営業実績表のように年に数回しか発生しなくても、1回に数時間かかる仕事であれば、年間ではまとまった負担になります。

候補業務を探すときは、「何回やっているか」だけでなく、1回にどれだけ時間を取られているかも合わせて確認してください。

200名規模のAI業務効率化事例

内外テック

半導体製造装置の部品などを扱う内外テックでは、議事録作成や社内の業務ヒアリングにAIを利用しています。

JAPAN AIの導入事例では、2時間の会議内容を議事録にまとめる作業を、AI導入後は10分程度まで短縮しています。

従業員数は222名で、200人以上を対象にした業務ヒアリングでも、録音データの文字起こし、要約、課題抽出などにAIを利用しました。従来なら半年以上かかっていた可能性のあるプロジェクトを約3カ月で終えたと説明されています。

議事録作成はAI活用の入り口としてよく挙げられますが、この事例では文字起こしだけで終わっていません。

複数のヒアリング内容をまとめ、課題を整理する工程までAIへ渡しています。

社内でヒアリングやアンケートを実施していても、その後の集計や整理に時間がかかっているのであれば、「記録する作業」だけではなく「記録をまとめる作業」まで含めて確認すると、削減できる範囲が見えやすくなります。

大企業の事例は削減時間ではなく広げ方を見る

大企業の事例では、年間数十万時間といった大きな数字が出てきます。

ただし、数万人規模の企業が全社で削減した時間と、数十名の会社が1つの作業で削減した時間を比べても、自社の目標値にはなりません。

ここでは、AI活用を1つの業務から複数の業務へ広げたときに、どのように効果が積み上がるのかを見ます。

パナソニック コネクト

パナソニック コネクトでは、国内の全社員約11,800人を対象に、自社向けAIアシスタント「ConnectAI」を展開しています。

同社が2026年7月29日に発表した2025年度の実績では、AI活用による削減時間は年間78.8万時間でした。年間総労働時間の3.4％に相当します。

用途は議事録だけではありません。

コード生成、ログ分析、提案書作成支援、設計書・仕様書の作成など、個人業務へ活用範囲が広がっています。

78.8万時間という数字そのものを自社へ当てはめる必要はありません。

最初は議事録や資料作成のような個別作業でも、利用する社員と対象業務が増えると、会社全体の削減時間として見える規模まで積み上がることが分かります。

同社では、図面と設計仕様の照合作業にAIエージェントを使い、特定の照合業務では作業工数を最大97％削減した事例も公表しています。

UACJ

アルミニウム総合メーカーのUACJでは、経理、人事、設備部門などの間接業務で生成AIを活用しています。

KPMGコンサルティングが2026年6月に公表した内容では、生成AIのユースケースを作成して検証した結果、対象業務で平均約50％の工数削減を実現しました。一部の業務では70〜80％の時間短縮が可能であることも確認されています。

参考にしたいのは50％という数字だけではありません。

同社は「小さく始める」方針を取り、効果を確認しながら経理、人事、設備部門へ対象を広げています。

中小企業でも、最初から全部署へ展開するより、「短期間でBeforeとAfterを測れる業務」を1つ選んだほうが、その後の判断をしやすくなります。

事例を自社へ当てはめるときの4条件

7社で使っているAIも、対象業務も同じではありません。

そのため「成功企業には必ずこの4つが共通している」と考えるより、自社で同じような効率化ができるか確認する条件として次の4つを使うほうが適切です。

対象を部署ではなく作業まで小さくする

「営業をAI化する」「管理部門を効率化する」だけでは、何をAIへ任せるのか決まりません。

Airzなら見積書、ジャロックなら日報、内外テックなら議事録というところまで作業を小さくしています。

社内でも「経理業務を効率化したい」ではなく、「請求書を見てExcelへ転記している」「月末に複数の資料から数字を集めている」といった粒度まで下げてください。

作業まで小さくすると、導入前の時間も測りやすくなります。

AIに渡せる情報があるか確認する

AIが処理するには、元になる情報が必要です。

商談内容が残っていなければ日報の下書きを作りにくく、過去の資料が整理されていなければ必要な情報も探しにくくなります。

岡田研磨のように紙やExcelへ情報が分散している場合は、AIを導入することと、情報を整理することを一緒に進める必要が出てくる場合もあります。

候補業務が決まったら、「人は今、何を見ながらこの作業をしているのか」を書き出してみてください。AIへ渡す情報がそろっているか判断しやすくなります。

人の確認を残しても効果が出るか考える

AIを使う目的を完全自動化だけに絞る必要はありません。

見積書ならAIが下書きを作って営業担当者が金額を確認し、議事録ならAIが要約した内容を会議参加者が確認する方法があります。

人による確認が残っていても、ゼロから作る時間が大きく減るなら、業務全体では十分に効率化できることがあります。

「完全に人を外せる業務」ではなく、AIに途中まで任せることで負担が減る業務も候補に含めてください。

導入前の時間を測る

他社の削減率を見る前に、自社の現在の時間を測っておきます。

伸栄商事では、導入前後の所要時間を管理することで、約52時間から約12時間へ減ったことを確認しています。

AIを入れる前に最低限確認したいのは、1回にかかる時間と、その作業がどれくらいの頻度で発生しているかです。

1回2時間かかる仕事を30分にできる場合と、10分の仕事を5分にできる場合では、同じ50％削減でも会社への影響は変わります。

他社の削減率をそのまま自社の目標にしない

今回の事例には、「45分短縮」「月約530時間削減」「平均約50％削減」「年間78.8万時間削減」といった数字が出てきました。

この数字は同じ条件で測ったものではありません。

UACJの約50％は、生成AIを検証した対象業務の工数です。岡田研磨の月約530時間は複数の業務を含むシステム導入後の労働時間削減です。パナソニック コネクトの78.8万時間は、国内全社で1年間に積み上げた削減効果です。

事例を自社へ当てはめるときは、次の順番で確認してください。

この条件が自社に近い事例ほど、検証時の目安として使いやすくなります。

AIで効率化する候補業務を1〜3件に絞る

事例を見たあと、すぐにAIツールを選ぶ必要はありません。

先に、自社で試す業務を1〜3件まで絞ります。

候補が多い場合は、次の4項目で比べてください。

たとえば、毎週行う会議の議事録に1回60分かかっているなら、対象業務として具体的です。

「営業部全体をAIで効率化する」では範囲が広すぎます。商談後の日報、見積書、提案資料の下書き、過去事例の検索など、実際に手を動かしている作業まで分けます。

候補を出したら、現在の状態を次のように書いてみてください。

ここまで埋まれば、「AIで何かできないか」と事例を探していた状態から、実際に検証する業務を話し合える状態まで進めます。

件数・時間・確認者をそろえる

候補が出たあとも、すぐにAIツールを契約する必要はありません。

特に確認するのは、件数、現在の作業時間、AIの結果を確認する人です。

この3つが分からないまま試すと、「便利になった気はするが、どれくらい改善したのか説明できない」という状態になりやすくなります。

AIで削減した時間を会社全体の成果へつなげる考え方については、こちらで説明しています。

対象業務が決まったあと、社内で最初に何を決めるべきかについては、こちらで説明しています。

予算を考える段階で、費用のうち公式に価格が分かる範囲とそうでない範囲の分け方については、こちらで説明しています。

まず対象業務を決め、そのあとで進め方や費用を確認するほうが、情報を自社の判断につなげやすくなります。

まとめ｜AI業務効率化の事例から自社で試す作業を決める

AIによる業務効率化の成果は、会社によってかなり違います。

数十名規模でも、見積書や日報のような特定作業で月数十時間を減らしている会社があります。100〜200名規模になると、複数業務へAIを広げたり、社内情報と組み合わせたりする事例も増えてきます。

大企業では、その積み重ねが年間数十万時間という削減につながっています。

ただし、自社で最初に見る必要があるのは、最も大きな削減率ではありません。

自社に近い作業を探し、現在の件数と作業時間を確認したうえで、AIへ任せる工程と人が確認する工程を分けます。ここまで決まれば、次に試す業務はかなり具体的になります。

候補が複数あり、どの業務からAI化するべきか社内だけでは決めにくい場合は、外部へ相談する方法もあります。

参考にした主な公表情報

• 中小企業庁「2026年版中小企業白書・小規模企業白書」
• デジライズ「株式会社Airz 業務改善事例」
• Salesforce「株式会社ジャロック Agentforce事例」
• 伸栄商事株式会社「企業情報」
• JAPAN AI「伸栄商事株式会社 導入事例」
• JAPAN AI「内外テック株式会社 導入事例」
• Panasonic Newsroom Japan「ConnectAI 2025年度活用実績」
• KPMG「UACJ 生成AI活用支援」

最終確認日：2026年8月28日