「ChatGPTが便利なのは知ってるけどうまく活用できていない」
「会社にチャットGPTを取り入れるために具体的なアイディアを出してくれと言われた」
ネットニュースやSNSを見てもChatGPTの話題を見かけないことがないくらい、ChatGPTは私たちの生活に当たり前になってきましたよね。
ですが、実際のところチャットGPTをうまく使いこなせて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、ChatGPTの具体的な活用事例45選を紹介します。
前半では個人がすぐ使える活用法30選とプロンプト例、後半では企業の導入事例15選を取り上げるので、明日から業務に取り入れるヒントにしてください。
ChatGPTの活用事例30個
現場のビジネスパーソンがChatGPTで何ができるか、具体例を30種類ピックアップしました。
各ケースでは「なぜその場面でChatGPTが役立つか」を解説し、そのまま使えるプロンプト例も紹介します。
日々の業務で「時間がかかっている」「もっと簡単にできないか」と感じる場面があれば、ChatGPT活用の参考にしてください。
- 会議の議事録を要点だけに整理する
- 長文メールを要約して返信案を作る
- クレーム対応の一次返信テンプレを作る
- 提案書の構成案と見出しを作る
- 企画のアイデア出しと比較表を作る
- 競合調査の観点リストを作る
- 商品説明文を用途別に書き分ける
- FAQの質問パターンを増やして整備する
- 社内マニュアルを読みやすく書き直す
- 新人向けオンボーディング教材を作る
- 募集要項を職種別に改善する
- 面接質問集と評価基準を作る
- アンケート設計と回答の分類軸を作る
- 顧客ヒアリング項目と深掘り質問を作る
- カスタマージャーニーの仮説を作る
- 広告文を媒体別に複数案生成する
- SNS投稿のネタ出しと投稿カレンダーを作る
- 既存記事のリライト案と内部リンク案を作る
- プレスリリースの骨子と見出し案を作る
- 研修のカリキュラムと小テストを作る
- 営業トークの想定問答を作る
- 見積書の前提条件と注意事項を整える
- 契約書の要点を非専門家向けに要約する
- データの異常値候補と確認手順を列挙する
- 定例レポートの文章部分を自動生成する
- エクセル関数や集計手順の案を出す
- コードのレビュー観点チェックリストを作る
- バグ再現手順の整理と原因仮説を出す
- 多言語のメールや資料を自然な文に翻訳する
- カスタムの作業チェックリストを役割別に作る
ChatGPTの基本体な使い方や始め方を知りたい方は下記の記事も参考にしてください。


会議の議事録を要点だけに整理する
長時間の会議メモから重要ポイントを抜き出す作業は時間がかかりますよね。
ChatGPTなら、会議の発言記録を読み込んで自動でサマリーを作成できます。
特にTeamsなどのAIコパイロットでは、会議中にリアルタイムで議論の要点やアクション項目をまとめてくれる機能もあります。
議事録作成の手間が省け、参加者は議論に集中できますよ。
以下の会議メモから、発言者ごとの重要発言と決定事項を箇条書きで要約してください。
(メモ全文を貼り付け)
長文メールを要約して返信案を作る
要件が長文で送られてきたメールを一つ一つ読むのは大変です。
ChatGPTにかければメール本文を短く要約し、さらに返信文の下書きまで作れます。
Outlookなどではコパイロットがスレッド全体を把握して返信を提案してくれるため、メール処理が大幅に速くなります。
一日に何十通もメールを処理する人には特におすすめですね。
以下のメールを3行で要約し、丁寧かつ簡潔な敬語の返信文を提案してください。
(メール本文を貼り付け)
クレーム対応の一次返信テンプレを作る
顧客からのクレームに初動で誠実に対応するには、迅速かつ共感的な返信が欠かせません。
ChatGPTなら状況説明を与えるだけで、お詫びと解決策案を含む丁寧な返信テンプレートを生成できます。
感情的になりがちな場面でも、冷静で配慮ある文面を即座に得られるので安心です。
実際にカスタマーサポート部門での活用が増えており、対応品質の向上につながっています。
商品Aの配送遅延に関するお客様からの苦情に対し、お詫びと対応策を盛り込んだ返信メールを作成してください。
丁寧で共感的な文面でお願いします。
提案書の構成案と見出しを作る
白紙から提案書を書くのは骨が折れますが、ChatGPTはアイデアを整理し論理的なアウトラインを出してくれます。
箇条書きで要件や背景を入力すれば、章立てと見出し案を一瞬で生成できますよ。
Microsoft 365 コパイロットのWord統合では、いきなりドラフト全文が出力されることもあります。
叩き台があると修正も楽になり、大幅な時短につながります。
新製品サービスの提案書を作りたいです。
提案書の構成(章立て)とそれぞれの章の見出し案を教えてください。
前提条件:予算削減がテーマ、期間は半年間です。
企画のアイデア出しと比較表を作る
新規企画を立てる際、複数のアイデアを発散しつつ、その優劣を検討する必要があります。
ChatGPTはブレスト相手として斬新な切り口のアイデアをいくつも提案できます。
さらに各案のメリット・デメリットを表形式で出力させれば、比較検討がひと目でできる資料が完成。
手間をかけずに網羅的な検討が可能です。
来年度キャンペーン企画のアイデアを5つ提案してください。
次に、それぞれの狙い・予算・期待効果を比較する表を作ってください。
競合調査の観点リストを作る
競合他社の調査では、どの観点を洗い出すかが重要ですね。
ChatGPTなら「○○業界の競合調査」と指示するだけで、比較すべきポイント(価格、機能、ターゲット層など)のリストを生成してくれます。
さらに必要に応じて各競合企業の特徴も教えてくれるでしょう。
漏れのない調査項目リストが短時間で手に入るため、リサーチ漏れを防げます。
主要競合3社の分析をしたいので、調査すべき観点の一覧を作ってください。(価格帯、ターゲット顧客層、販売チャネルなど)他に重要な観点があれば追加してください。
商品説明文を用途別に書き分ける
一つの商品でも、訴求すべきポイントは顧客によって異なります。
ChatGPTは与えた商品情報を元に、ターゲットや用途に合わせ文面をアレンジできます。
例えば「専門家向け」「初心者向け」「子ども向け」と指示すれば、専門用語の多い説明からやさしい言葉の説明まで即座に作成できますよ。
マーケットセグメント別に改善された商品説明を量産でき、マーケティング効果が向上します。
新発売の調理用フライパンについて、プロのシェフ向けと料理初心者向けそれぞれに刺さる商品説明文を書いてください。
口調や強調点を変えて、各ターゲットに響くようにお願いします。
FAQの質問パターンを増やして整備する
WebサイトのFAQでは、ユーザーがいろいろな聞き方をします。
ChatGPTに一つのQ&Aを入力すると、類似する質問文のバリエーションを提案してくれます。
例えば「パスワードを忘れた」に対し「ログインできない」「暗証番号を紛失した」など、異なる表現の質問パターンを生成できます。
これによりFAQを充実させ、ユーザーは自分の言葉に近い質問を見つけやすくなります。
『パスワードを忘れた場合の対処方法』というFAQがあります。
この質問と同義の別の聞き方をできるだけ挙げてください。(例:「ログインに必要なコードを紛失」など)
社内マニュアルを読みやすく書き直す
専門用語や固い表現が多い社内マニュアルは、読むのに時間がかかりますね。
ChatGPTを使えば文章の言い回しを平易にリライト可能です。
難解な部分を「新人にも分かるように」と指示すれば、誰でも理解できる言葉に変換してくれます。
また、箇条書きや段落整理も自動で行ってくれるので、ドキュメント全体がスッキリします。
結果として社内ナレッジの共有が円滑になります。
以下の技術マニュアルの文章を、専門用語を噛み砕いた平易な表現に書き直してください。
読みやすく箇条書きや段落に区分し直してください。
(原文を貼り付け)
新人向けオンボーディング教材を作る
新入社員の教育では、膨大な社内情報を分かりやすく伝える必要があります。
ChatGPTに自社のガイドラインや資料を入力すれば、新人研修用の教材アウトラインやテキストを作成してくれます。
例えば社内ルールをまとめた文章を「新人向けに要点を説明してください」と頼めば、重要事項に絞ったテキストが得られますよ。
さらに確認テストの問題まで生成すれば、教育効果も高まります。
当社ルール文書を基に、新入社員研修用のハンドブックを作りたいです。
重要ポイントを10項目に要約し、それぞれについて新人向けに簡潔な説明文を書いてください。
募集要項を職種別に改善する
採用の求人票は、職種ごとに魅力的なポイントが異なります。
ChatGPTは一つの求人原稿から、職種や求める人物像に合わせて文言を調整できます。
例えばエンジニア向けには技術スタックを強調し、営業向けには成果主義の社風を強調する、といった改善した原稿を自動作成できますね。
実際にLinkedInでは、企業が職種タイトルや必要事項を入力するだけでAIが職務記述文を生成するツールを提供し始めています。
これにより、よりターゲットに刺さる求人票を効率よく作成できます。
現在の当社営業職向け求人票を、エンジニア職向けに書き換えてください。
強調点もエンジニア志望者に響く内容に変えてください。
面接質問集と評価基準を作る
採用面接で人材を見抜くには、適切な質問と評価基準が重要です。
ChatGPTは職種やスキルに応じた面接質問リストを提案できます。
例えば「プロジェクト管理経験を問う質問を5つ」と頼めば、「困難だったプロジェクトは?」「リーダーシップ発揮例は?」などが得られます。
さらにそれぞれの質問に対する評価ポイントも生成可能。
結果、面接官は客観的な評価基準に沿って候補者を比較でき、採用の公平性と精度が上がります。
データ分析のスキルを評価するために有効な面接質問を5つ作ってください。
それぞれの質問について、候補者の回答を評価する観点や良い回答例も教えてください。
アンケート設計と回答の分類軸を作る
顧客満足度調査などのアンケートでは、適切な質問項目と後の分析軸が大事です。
ChatGPTにテーマを伝えれば、聞くべき設問のアイデアを複数提案してくれます。
また、「自由回答をカテゴリ分けする軸を教えて」と依頼すれば、回答を整理するカテゴリー案も得られます。
例えば「サービスに関する改善点」の回答を分類する軸として「価格・機能・サポート・その他」のように提案するイメージです。
これにより分析しやすいアンケート設計が可能になり、得られたデータから有益な示唆を引き出しやすくなります。
新商品の満足度アンケートを作りたいです。
設問項目の例を5つ提案してください(5段階評価+自由記述)。
また、自由記述回答を整理するためのカテゴリ分類の軸も考えてください。
顧客ヒアリング項目と深掘り質問を作る
顧客ニーズを引き出すヒアリングでは、事前準備がものを言います。
ChatGPTに「○○の利用状況を聞きたい」など目的を伝えれば、効率的に情報を引き出す質問項目リストを作れますよ。
さらに「それぞれの答えに対する深掘り質問も教えて」と頼めば、想定回答ごとのフォロー質問まで生成可能です。
これによりヒアリングが型にはまりがちだった担当者でも、抜け漏れなく顧客の本音を探ることができます。
大口顧客に当社サービスの満足度をヒアリングします。
質問項目を10問考えてください(例:導入のきっかけ、使い勝手など)。
さらに、回答に応じて投げる深掘り用のフォロー質問もそれぞれ提示してください。
カスタマージャーニーの仮説を作る
マーケティング戦略でカスタマージャーニー(顧客が認知から購入まで辿る道筋)を描く際、ChatGPTは強力な補助になります。
商品ジャンルやターゲットを入力すれば、顧客の行動ステップと接点を仮定したシナリオを出してくれますね。
例えば「20代女性向けコスメ」であれば、「SNSで口コミを見る→公式サイト訪問→比較検討→店舗で試す→購入」といった具体的なストーリーが得られるでしょう。
複数パターンの仮説を短時間で作成し比較できるため、戦略立案の精度が高まります。
30代男性向けスニーカーの典型的なカスタマージャーニーを仮定し、主要なタッチポイントごとに顧客の行動と感じる課題を教えてください。
箇条書きでステップ順に整理してください。
広告文を媒体別に複数案生成する
同じ商品でも、広告を出す媒体(例: Twitterと新聞)によってぴったりな文面は異なります。
ChatGPTなら「SNS向け」「メール向け」など媒体を指示するだけで、媒体ごとに口調や文字数を調整した広告コピーを生成可能です。
しかも一度に複数パターン作れるため、A/Bテスト用のクリエイティブ案も瞬時に揃います。
実際、コンサル大手のベイン社はOpenAIと協業し、マーケターがChatGPTで多数の広告コピーやメッセージ案を短時間に作成できるよう手助けしています。
これにより、反応が良い訴求メッセージを高速で見極め、広告効果を最大化できます。
新発売のスマートウォッチについて、SNS広告向けとテレビCM向けにそれぞれ響く宣伝コピーを3案ずつ作ってください。
SNS向けはカジュアルに20文字程度、テレビCM向けはフォーマルに15秒程度のセリフでお願いします。
SNS投稿のネタ出しと投稿カレンダーを作る
毎日のSNS発信では、話題探しと計画づくりが欠かせません。
ChatGPTは特定のテーマに関する投稿ネタを多数提案できますし、それらを曜日ごとに配置して1ヶ月分の投稿スケジュール表を作ることも可能です。
例えば「飲食店のSNSネタ」と依頼すれば、「おすすめメニュー紹介」「スタッフの一言」などアイデアが出てきますよ。
さらに「カレンダー形式で並べて」と指示すれば、Googleカレンダー風の出力も期待できます。
結果、発信内容のマンネリ化防止と計画的な運用の一石二鳥が図れます。
当社公式Twitterのために、来月30日分の投稿ネタを考えてください。
曜日ごとにテーマを変えたいので、カレンダー形式で日付と投稿内容案を提案してください。
既存記事のリライト案と内部リンク案を作る
オウンドメディアの記事改善では、リライトによるSEO強化や関連記事への内部リンクが有効です。
ChatGPTに記事本文を読み込ませ「リライト案を」と頼めば、キーワードを盛り込んだ改善案や冗長な部分の簡潔化案が得られます。
また「関連ページへの内部リンク候補は?」と質問すれば、記事内容に関連するテーマを抽出し、リンクすべき他記事のタイトル案も提案してくれます。
人力では見逃しがちなリンク機会も拾えるため、サイト全体の回遊性アップに役立ちますね。
下記ブログ記事を読み、内容をより良くリライトする提案をしてください。
また、記事内に追加すべき関連ページへの内部リンクの候補(リンクテキストと対象ページのタイトル)も教えてください。
(記事URLを貼り付け)
プレスリリースの骨子と見出し案を作る
プレスリリースを書く際、伝えるべきポイントの整理と効果的な見出しづけが重要です。
ChatGPTに製品や発表内容の情報を与えれば、リリース本文の骨子(起承転結)と魅力的な見出し案を複数示してくれます。
例えば「新機能の発表」と入力すると、「背景・新機能概要・メリット・展望」といった骨組みと、タイトル候補が出ますよ。
実際に広報担当者の間でもAIで仮タイトルを出して検討する動きが始まっており、効率と発想の幅が広がると好評です。
当社の新サービス発表プレスリリースの構成案(イントロ・概要・詳細・今後の展望など)を作り、各セクションの見出し候補も提案してください。
サービスの特徴:○○、想定ユーザー:△△。
研修のカリキュラムと小テストを作る
社員研修やセミナーの企画では、教える順序や評価テストの準備が欠かせません。
ChatGPTは学習目標に沿ったカリキュラム案を作成できます。
例えば「新人営業向け研修」と伝えれば、「1日目:会社概要、2日目:商品知識、3日目:営業ロールプレイ」等の日程ごとのプログラムを提案できますね。
また各日ごとに確認用の小テスト問題も生成可能です。
教育研修の専門家でなくとも、AIの力で効果的なカリキュラムが立案でき、受講者の理解度チェックまで網羅できます。
新人エンジニア研修の1週間カリキュラムを作成してください。
各日ごとにテーマと内容を決め、各日の終わりに出す3問程度の確認テストも作ってください。
営業トークの想定問答を作る
営業現場では、顧客からのいろいろな質問や反論に即答できる準備が必要です。
ChatGPTは「お客様役」と「営業役」を想定したQ&Aシナリオを作成できます。
例えば「値引き交渉された場合」を入力すれば、「Q: もう少し安くならない? A: ○○」などと想定問答集が得られますよ。
実際に営業研修でも、ChatGPTで顧客の異議を想定したロールプレイを行うケースがあります。
これにより新人営業も事前に切り返しトークを練習でき、商談本番で動じにくくなる効果があります。
当社クラウドサービスを提案する営業シナリオで、顧客からの典型的な質問や反論とそれに対する回答例を5セット作ってください。
(例:「価格が高い」と言われたら→「○○」)
見積書の前提条件と注意事項を整える
提案見積書には、条件や注意事項を漏れなく記載する必要があります。
ChatGPTは見積もりの前提条件リストや留意事項を自動で列挙できます。
例えばプロジェクト見積もりなら「範囲に含むもの・含まないもの」「有効期限」「支払い条件」など、ひな形となる項目を出してくれますね。
これを使って自社用に追記修正すれば、重要事項の抜け漏れが防げます。
また「非エンジニアでもわかる表現にして」と指示すれば、専門的な条件も平易な言葉で説明してくれます。
結果として誰が読んでも明確な見積書を短時間で作成可能です。
システム開発案件の見積書に入れるべき前提条件と注意事項の項目例を教えてください。
一般的なソフトウェア開発契約を想定し、漏れがないようにしてください。
契約書の要点を非専門家向けに要約する
難解な契約書をビジネス部門など専門外の人に説明する際、簡潔な要約が求められます。
ChatGPTに契約書全文または主要部分を読み込ませれば、契約の趣旨・重要条項・リスクポイントを平易な日本語でまとめてくれます。
法律AIプラットフォームのHarveyでも、GPTモデルを使い数百本の契約を比較し差分を抽出したり、要点を抜き出すことが実現しています。
また一般向け要約だけでなく、「この条項にはどんなリスクがあるか?」と尋ねれば、潜在的な問題点も指摘してくれますよ。
これにより、法務以外のメンバーでも契約内容を正しく理解しやすくなります。
以下の契約書について、主要な取り決め事項と当社にとってのリスク要因をそれぞれ箇条書きで要約してください。
法律知識がない人にも分かる言葉でお願いします。
データの異常値候補と確認手順を列挙する
売上データやセンサーログなどを分析する際、外れ値(異常値)の検出とその扱いは重要です。
ChatGPTはデータ内の異常値になり得る値の候補を推定したり、それらを検証する手順を示せます。
例えば「過去12ヶ月の売上推移データに異常はあるか?」と質問すれば、「○月の値が前後月と比べ大きく乖離しています」と指摘するかもしれません。
また「その確認方法は?」と追問すれば、「他店舗と比較」「外部要因(天候など)確認」「再集計で検証」等、合理的な確認プロセスを提案してくれます。
高度な統計解析ツールほど厳密ではないものの、データレビューの初期段階での見落とし防止に有用です。
下記の売上データがあります。この中で異常に高いまたは低い値はありますか?
また、それらの数値が異常かどうか検証する手順も提案してください。
(CSVや数値リストを貼り付け)
定例レポートの文章部分を自動生成する
月次報告や週報など定型レポートでは、データは更新されてもコメント部分は似た内容を書くことが多いものです。
ChatGPTは数値データから傾向を読み取り、コメント文章を生成できます。
売上レポートなら「前年同月比○%増加」「先月から△△が好調」といった分析結果コメントを自動執筆可能ですよ。
実際、ChatGPTを導入した企業では「レポート文章作成にかかる時間が削減された」「表現のブレがなくなった」という声が上がっています。
ChatGPT Enterpriseを社内展開したBBVA銀行でも、社員はルーチン業務にAIを使って週3時間を節約できたと報告されています。
定例業務こそ自動化し、人は付加価値の高い分析考察に注力するのが理想です。
以下の月次KPIデータから、主要な増減ポイントを分析したレポート文章を作ってください。
箇条書きではなく文章形式で、背景要因も推測して記述してください。
(指標データを貼り付け)
エクセル関数や集計手順の案を出す
複雑なExcelの関数設定やピボット集計の方法に悩んだとき、ChatGPTは欲しい結果を得るための具体的なアプローチを示してくれます。
例えば「一覧から重複を除いて件数を数えたい」と質問すれば、「ピボットテーブルを使う」「UNIQUE関数とCOUNTA関数を組み合わせる」といった手順や関数例を提案できますね。
Excel熟練者のノウハウをすぐに借りられるイメージです。
またMicrosoft 365 コパイロットのExcel統合では、自然言語で「来期予測をグラフにして」と頼むだけで分析と可視化が完了します。
ChatGPTを活用すれば、普段使い慣れない関数作成もスムーズになり、表計算作業の効率が大きく上がります。
Excelで列Aの値ごとの平均値を列Bから計算したいです。ど
んな関数や手順を使えばいいか教えてください。
可能であれば具体的な関数式も例示してください。
コードのレビュー観点チェックリストを作る
プログラミングのコードレビューでは、見るべきポイントを体系立ててチェックする必要があります。
ChatGPTはコードレビューのチェックリストを自動生成できます。
例えば言語やフレームワークを指定すれば、「命名規則が守られているか」「例外処理が適切か」「セキュリティ上の問題(SQLインジェクション等)がないか」など、網羅的な観点リストが得られます。
実際の開発現場でも、新米レビューアがChatGPTで観点リストを確認し漏れなくチェックしているケースがあります。
また、指摘文のドラフトも作れるため、建設的でわかりやすい指摘コメントを書く手助けにもなりますね。
結果としてレビューの質が向上し、バグの見逃し防止につながります。
Pythonで書かれたWebアプリケーションのコードレビューをします。
確認すべきポイントのチェックリストを教えてください。(コーディング規約、パフォーマンス、セキュリティなど)
バグ再現手順の整理と原因仮説を出す
システム不具合の報告を受けた際、まずは再現ステップを明確化し、考えられる原因を洗い出す必要があります。
ChatGPTは与えられたログや現象から再現手順を推測し、整理してくれます。
例えばエラーメッセージと状況を与えれば、「手順1~3」を出すでしょう。
またそのバグの原因となり得る要因(環境依存、メモリリーク、入力値エラーなど)もリストアップ可能です。
Morgan Stanleyの社内向けAIアシスタントでも、会議メモからアクション項目とフォローアップを自動生成しており、問題対応の抜け漏れ防止に役立っています。
ChatGPTをデバッグの相棒にすれば、問題解決への道筋をスピーディーに立てることができますよ。
以下のバグ報告があります。再現手順を推測して整理し、考えられる原因の仮説を3つ挙げてください。
(バグ報告: ○○という操作をすると▲▲エラーが発生…)
多言語のメールや資料を自然な文に翻訳する
グローバルビジネスでは、日本語と英語など多言語対応が求められます。
ChatGPTは高度な翻訳能力を備えており、専門用語を含む文書でも文脈に合った自然な訳文を出力します。
例えば日本語メールを英語に訳す場合、直訳ではなくニュアンスをくみ取ったビジネスライクな表現にしてくれますね。
Morgan StanleyではGPT-4を使った社内ツールで多言語クライアント対応のための翻訳チェックを行い、品質向上に役立てています。
またカスタマーサポート分野でも、ChatGPTは複数言語で同じトーンのメッセージ生成が可能なため、世界中の顧客に一貫した対応ができます。
人間のバイリンガル担当者並み、場合によってはそれ以上のスピードで翻訳できるため、生産性が大きく向上します。
下記の日本語メールを英語に翻訳してください。
丁寧でビジネス向けの口調にしてください。
また専門用語(○○など)は一般的な言い回しに置き換えて自然な英文にしてください。
(メール原文貼り付け)
カスタムの作業チェックリストを役割別に作る
プロジェクト作業やイベント準備などで、「この役割の人は何をすべきか」をリスト化することがあります。
ChatGPTにプロジェクト概要と各担当ロール(例: 企画、営業、開発など)を伝えれば、役割ごとの具体的タスクチェックリストを自動生成可能です。
例えばイベントなら「会場担当:契約・レイアウト確認・当日設営」、「集客担当:告知・申込管理・リマインドメール」等が得られるでしょう。
さらに漏れがないか尋ねれば追加案も出ます。
結果として各メンバーが自分のToDoを明確に把握でき、プロジェクト全体の見通しも良くなります。
来月の展示会出展プロジェクトについて、担当者別の作業チェックリストを作りたいです。
以下の3つの役割ごとに、やるべきタスクを箇条書きで列挙してください。
役割:プロジェクトマネージャー、マーケティング担当、当日現場担当
企業のChatGPT活用事例まとめ15個
世界の先進企業も、競ってChatGPTや生成AIを自社業務に取り入れ始めています。
その結果、文章作成の効率化やサービス品質の向上など具体的な成果が報告されていますよ。
ここでは業界別に15社の事例を紹介し、ChatGPT活用によって何が変わったのかを見ていきましょう。
- 銀行:顧客向け文書の下書き作成と表現チェックを標準化する
- 保険:コールセンターの応対要約と対応履歴入力を短縮する
- 製造:現場トラブルの原因候補と対策手順をナレッジ化する
- 小売:商品説明とキャンペーン文を店舗別に量産する
- EC:問い合わせの分類と返信案生成で一次対応を高速化する
- 人材:採用候補者への連絡文と求人票の改善案を作る
- コンサル:調査メモから提案書骨子を自動で組み立てる
- IT:社内ヘルプデスクの一次回答と手順案内を自動化する
- 通信:障害情報の社内共有文を統一フォーマットで生成する
- 医療:事務作業の文書作成と患者向け説明文をわかりやすくする
- 教育:学習教材の問題作成と個別の学習アドバイス案を出す
- 物流:配送遅延時の顧客連絡文を状況別に作り分ける
- 法務:契約書の要点整理とリスク観点の洗い出しを手助けする
- 広告:クリエイティブ案の量産とABテスト案を高速で出す
- 公共:住民問い合わせの回答案作成と案内文の平易化を進める
銀行:顧客向け文書の下書き作成と表現チェックを標準化する
スペイン大手銀行のBBVAは、ChatGPT Enterpriseを全行員12万人に導入し、社内業務に幅広く活用しています。
その結果、定型文書の下書き作成や表現のトーン統一が全社で標準化されました。
例えば顧客向け案内文も、AIが下書きを作ることで記載漏れや不適切な表現が激減していますよ。
また社員はルーチン作業に費やす時間が減り、週あたり平均3時間の業務時間短縮を実現しました。
さらに従業員の80%が毎日AIを活用するほど定着しており、生産性向上に大きく寄与しています。
保険:コールセンターの応対要約と対応履歴入力を短縮する
ドイツの保険大手アリアンツは、社内にChatGPTベースの対話AI「AllianzGPT」を導入し、コールセンター業務を効率化しました。
具体的には、保険加入者からの電話応対内容をAIが自動で要約し、対応履歴システムに即座に記録します。
その結果、オペレーターが通話後に手作業で入力していた時間が大幅に短縮されました。
実証実験では、一件あたりの後処理時間が従来比で約50%短縮され、対応完了までの平均時間が目に見えて改善しています。
また要約文も標準化されたフォーマットで記録されるため、対応品質のばらつきが減り監査性も向上しました。
製造:現場トラブルの原因候補と対策手順をナレッジ化する
ドイツのティッセンクルップは、自動車部品などを手掛ける大手メーカーです。
thyssenkrupp Automation Engineering社は、Siemens社とMicrosoft社が開発した生成AI搭載ツール「Industrial Copilot」を導入しました。
このAIアシスタントにより、現場の生産ラインで不具合が発生した際にセンサーやログデータを解析して原因候補を出し、エンジニアに取るべき対策手順をガイドします。
導入後は、問題解決に要する時間が短縮し、ラインのダウンタイムを削減する効果が報告されています。
特に複雑な設備の不具合でも、ベテラン技能者の知見をAIが共有する形で新人技術者を手助けし、全社的なノウハウ蓄積(ナレッジ化)にもつながっていますね。
小売:商品説明とキャンペーン文を店舗別に量産する
フランスのカルフールは、世界有数の小売チェーンです。
カルフールはOpenAIのGPT-4モデルを活用した社内ツールを開発し、商品マーケティングに活かしています。
具体的には、自社プライベートブランド商品の説明文をAIが自動で充実化しました。
これにより、各店舗や各地域の顧客層に合わせた商品の魅力を強調するテキストを大量生成でき、チラシやオンライン商品ページに反映していますよ。
導入後は、マーケティング担当者が一から文章を考える手間が省けただけでなく、顧客へ提供する商品情報の質も向上しました。
「商品ごとの説明が詳しくなり、購買意欲が高まった」といったポジティブな顧客の反応も得ています。
EC:問い合わせの分類と返信案生成で一次対応を高速化する
ECサイト向けプラットフォーム大手のShopifyは、自社サービスにAI機能「Shopify Magic」を組み込み、ストア運営者の顧客対応を手助けしています。
カスタマーから「注文商品の配送状況を知りたい」といった問い合わせが来ると、AIがその内容を即座に分類し、過去のQ&Aデータや店舗ポリシーをもとに適切な返信文を自動提案します。
ストア運営者は提案文をワンクリックで送信するだけで済むため、チャットやメールでの初回応答時間が劇的に短縮されました。
Shopifyによると、AI導入後は複数店舗で問い合わせ対応にかかる時間が平均で50%近く削減され、迅速な対応により顧客満足度も向上しています。
人材:採用候補者への連絡文と求人票の改善案を作る
ビジネスSNS大手のLinkedInは、プラットフォーム上に求人票の自動生成AIを導入しました。
採用担当者が職種名や求めるスキルなど基本情報を入力すると、AIがそれらを踏まえた魅力的な募集要項のドラフトを即座に出します。
これにより求人作成にかかる手間が大幅に削減されただけでなく、表現の質も均一化されました。
また人材会社の現場では、ChatGPTを使って候補者へのメール連絡文テンプレートを生成するケースも増えています。
例えば面接日程調整のメールや不採用通知文なども、AIがフォーマルかつ丁寧な文章を即時に提案できますね。
ある人材紹介企業では「AI活用でメール作成時間が1通あたり5分以上短縮し、より多くの候補者フォローに時間を充てられるようになった」と報告されています。
総じて、採用コミュニケーションのスピードと質が向上する結果につながっています。
コンサル:調査メモから提案書骨子を自動で組み立てる
世界有数の経営コンサルティング企業であるベイン・アンド・カンパニーは、OpenAIと提携して自社コンサルタント向けにChatGPTの導入を進めました。
その結果、調査メモやインタビュー記録などの生データをAIが解析し、提案書の骨子(アウトライン)を自動構築することが可能となりました。
例えば、クライアントの市場調査結果をChatGPTに与えると、「現状分析」「課題点」「解決策」「実行計画」といった提案書の章立てがAIから出されます。
ベイン社内では既に、ナレッジ管理やリサーチ工程にOpenAI技術を組み込み効率化を達成しており、提案書作成でも初期ドラフトをAIが手助けすることでプロジェクト着手から提案完了までのリードタイム短縮を実現しました。
コンサルタントはAI生成の骨子を叩き台に肉付けするだけで済むため、分析や戦略立案など付加価値の高い作業により多くの時間を割けるようになっていますよ。
IT:社内ヘルプデスクの一次回答と手順案内を自動化する
日本IBMでは社内ITサポートにChatGPTを応用し、ヘルプデスク業務を効率化しています。
具体的には、社員からのPCやソフトの問い合わせに対し、AIチャットボットがまず自動で一次回答します。
例えば「メールが送れない」という質問には、「Outlookの設定を確認してください。手順は・・・」といった適切なガイドを即座に返します。
AIで解決できなかった難しいケースのみを人間の担当者につなぐ仕組みにした結果、ヘルプデスクへの問い合わせの約70%はAIで自己解決するようになりました。
これによりサポートチームの負荷が軽減されただけでなく、社員も待ち時間なく24時間回答を得られるようになり、生産性が向上しました。
またAIの回答ログを分析することで、よくある質問に対する社内FAQの充実やシステム改善点のフィードバックにも役立てています。
通信:障害情報の社内共有文を統一フォーマットで生成する
ドイツの大手通信企業であるドイツテレコムは、ChatGPT Enterpriseを含むOpenAIの生成AIソリューションを積極的に導入しています。
同社では、ネットワーク障害が発生した際に技術部門から社内各所へ発信する障害連絡メールをAIで自動生成する取り組みを行いました。
AIは障害内容や影響範囲を入力すると、事前に定めたテンプレートに沿って「いつ・どこで・何が起きたか」「対応状況」「次回報告予定」などを含む連絡文を即座に出力します。
これにより、オペレーターが手動で書いていたときよりも通知発信が平均15分以上早まりました。
またフォーマットが標準化されたことで、受け取る社員側も重要情報を一目で把握できるようになりました。
ドイツテレコムは「生成AIのおかげで情報伝達のスピードと品質が向上し、復旧対応の効率も上がった」としています。
医療:事務作業の文書作成と患者向け説明文をわかりやすくする
イギリスのNHSにおける試験では、医師が専門用語で書いた診療記録や紹介状をChatGPTで患者向けに平易な説明文へと変換しました。
研究によれば、ChatGPTで書き直した患者宛の手紙は従来のものより理解しやすく好まれるという結果が出ています。
例えば「右膝前十字靭帯断裂」といった難解な診断名も「右膝の大きな靭帯が切れています。この靭帯は膝を安定させる重要な役割があります…」といった噛み砕いた説明に自動変換できます。
これにより患者が自身の状況を正しく理解でき、治療への不安軽減につながりました。
同時に、医療事務スタッフ向けには、ChatGPTが保険請求書類や診断書のドラフトを作成することで事務処理時間を短縮しています。
総じて、医療現場でのコミュニケーション効率とサービス品質の向上にChatGPTが貢献していますね。
教育:学習教材の問題作成と個別の学習アドバイス案を出す
米国の教育非営利団体カーンアカデミーは、GPT-4を搭載した学習補助AI「Khanmigo」を開発し、一部の学生・教師へ提供しています。
Khanmigoは教材の内容に合わせて練習問題を自動生成したり、解答に対するヒントを出すなど仮想チューターの役割を果たします。
例えば生徒が数学問題に間違えたとき、ChatGPTは即座に「どのステップでつまずいたか考えてみよう」といった個別の学習アドバイスを出します。
実際、ChatGPTに「○○の練習クイズを作って」と頼めば複数選択肢付きの問題と解答を数秒で作れます。
カーンアカデミーの実験では、このAIチューターにより生徒の質問への応答待ち時間が減り、教師の負担軽減にもつながったといいます。
また一人ひとりの理解度に応じて問題の難易度を調整するなど、学習のパーソナライズも可能となりました。
教育現場でのAI活用の好例として注目されています。
物流:配送遅延時の顧客連絡文を状況別に作り分ける
国際物流大手のDHLでは、荷物の配送遅延が発生した際の顧客通知メール作成にChatGPTを活用しています。
従来は担当者が個別ケースごとにメール文面を考えていましたが、ChatGPT導入後は遅延理由(天候・税関・住所不備など)を入力すると、状況に応じたお詫びと情報提供を含むメール文テンプレートが即座に生成されます。
例えば「悪天候による遅延」なら「この度の悪天候によりお荷物の配送に遅れが出ております…」といった丁寧な説明文に、遅延見込み期間や問い合わせ先など必要事項が漏れなく盛り込まれますよ。
これによりオペレーターは送信前に微調整するだけで済み、一件あたり対応時間が大幅短縮されました。
さらに文面も全世界で統一されたトーン&マナーになり、ブランドイメージ向上にも寄与しています。
DHLでは顧客からの「説明がわかりやすい」といったフィードバックも得ており、AIによるカスタマーコミュニケーション品質の底上げに成功しています。
法務:契約書の要点整理とリスク観点の洗い出しを手助けする
世界トップクラスの法律事務所であるアレン・アンド・オーヴァリーは、OpenAIの手助けする法律AI「Harvey」をいち早く導入し、約3,500人の弁護士に展開しました。
HarveyはChatGPTを法律向けに特化させたプラットフォームで、大量の契約書から重要な条項を抜き出して要約したり、関連判例をリサーチするなど多彩な機能を備えます。
A&Oではこれを活用し、契約書レビューに要する時間を大幅短縮しました。
具体的には、AIが契約ドラフトを分析してクライアントに共有すべき要点(契約期間、解除条件、責任範囲など)を箇条書きで整理し、若手弁護士が見落としがちなリスク条項も自動でハイライトします。
その結果、レビュー業務の効率が向上しただけでなく、チェック漏れや解釈ミスのリスクも軽減されました。
A&Oは「Harveyの導入でルーチン業務を削減し、弁護士はより戦略的な法律業務に集中できている」とコメントしており、法律業界における生成AI活用の先駆けとなっています。
広告:クリエイティブ案の量産とABテスト案を高速で出す
清涼飲料の世界的メーカーであるコカ・コーラ社は、Bain & CompanyとOpenAIの協業によりマーケティング業務にChatGPTと画像生成AIのDALL-Eを取り入れました。
これにより、広告部門では新商品のキャッチコピーやビジュアル案を以前の何倍ものスピードで大量生産できるようになりました。
例えばChatGPTに商品コンセプトを与えると、ターゲット別に異なるトーンのコピーを十数案生成し、DALL-Eがそれにマッチするビジュアルラフを出す、という流れです。
これら膨大な候補から有望な案を選び出し、実際の広告に磨き上げることで、クリエイティブの質を保ちながらテスト回数を大きく増やすことができました。
その結果、コカ・コーラ社では市場反応の良いクリエイティブ要素を素早く特定し、キャンペーンROIの向上につなげています。
「生成AIのおかげで我々のクリエイティブプロセスは根本から加速し、ブランド表現の幅も広がった」と同社CEOも評価していますね。
公共:住民問い合わせの回答案作成と案内文の平易化を進める
日本の自治体である神奈川県横須賀市は、職員の業務効率化プロジェクトの一環でChatGPTの試験導入を行いました。
市民から寄せられる問い合わせメールへの回答作成にChatGPTを用いたところ、AIが問い合わせ内容を正確に理解し、過去の類似回答例に倣った返信文の下書きを瞬時に出しました。
職員はそれをベースに個別事情を加味して調整するだけで済み、回答作成時間が平均30%以上短縮されました。
また、公的文書のお知らせ文をChatGPTで住民向けに平易な表現にリライトする実験も実施できました。
難解な行政用語が噛み砕かれたことで、住民から「案内内容がわかりやすくなった」と評価されました。
横須賀市はこの成果を受け、他の自治体にもノウハウを共有しながら、行政サービスにおける生成AI活用のガイドライン策定を進めています。
今後、各地の自治体で類似の取り組みが広がることが期待されています。
まとめ:ChatGPTの活用事例を知って、自分の仕事に活かそう
以上、ChatGPTの活用事例を個人と企業の両面から合計45選紹介しました。
共通して言えるのは、ChatGPTは文章生成や要約といった言語業務を劇的に効率化しつつ、アウトプットの質も向上させている点です。
例えば会議メモ要約やメール返信作成では時短効果が顕著で、企業規模では年間数千時間の削減につながったケースもあります。
また、クリエイティブ分野やデータ分析補助など、発想手助けやミス防止にも寄与しており、人とAIのコラボレーションで新たな価値を生み出しています。
一方で、扱うデータの機密性には注意しつつ(必要に応じてEnterprise版の検討を)、小さなタスクから試してみるのがおすすめです。
AI活用をするには、自身がAIスキルを身につけるだけでなく、社内への浸透も必要になります。
AI活用ナビを運営するテックキャンプでは、『生成AI導入ハンドブック』を無料で配布しています。
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