AI活用事例
AIを実務にどう組み込むかを、具体的な事例から見ていくリンク集です。導入の進め方を押さえてから、営業・資料作成・自動化などの個別事例へ進む流れにしています。
おすすめの読む順番
7件の記事- 01
AIに議事録を任せる前に——「丸投げ」をやめて任せる範囲を設計する
会議のたびに時間を取られる議事録。AIに任せれば効率化できますが、丸投げは決定事項や数字の誤りを招きます。AIが得意な要約を活かしつつ、人がどこを確認するか——設計の考え方から、プロンプトやマイGPT・Gemでの仕組み化、機密の扱いまで整理します。
- 02
RAGとは——AIに「自社のこと」を答えさせる仕組みと使い分け
どれだけ優秀なAIも、あなたの会社の就業規則や議事録は知りません。この「自社のことを知らない」限界を補う2つの技術、RAGとファインチューニングの仕組みと使い分けを解説。社内規定QAボットなどの実例と、Google NotebookLMを使った試し方も紹介します。
- 03
スライド作成AIの使い方——「丸投げ」をやめて4つの順番で作る
「AIでスライド作って」と丸投げしても、それっぽいだけで使えない資料しか出てきません。原因は頼む順番にあります。背景整理→中身の文章化→デザインの型→画面で確認という4つのステップで、そのまま使えるスライド作成AIの活用法を、資料作成の実例とともに解説します。
- 04
Google Apps Script（GAS）とは——業務自動化の第一歩
SUMやIFの関数が使えるなら、Google Apps Script（GAS）は理解できます。関数との違い、GASにできることの全体像、案件フォルダの自動生成や入金リマインドなど実際に社内で動いている自動化の実例、今日からの始め方までをわかりやすく解説します。
- 05
コードが書けなくても業務は自動化できる——生成AIにGASを書かせるという方法
GASに残る最後の壁は「コードを書くこと」でした。生成AIに日本語で伝えてコードを書かせ、エラーもAIとの壁打ちで直す。プログラミング未経験の人が業務自動化ツールを自作するための手順とコツを、実際に企業で動いている事例と費用感を交えて解説します。
- 06
記事のネタ収集をAIに自動化させてみた——ナレッジ蓄積の仕組みづくり
記事を書く前の「何を書くか・何が正確か」を調べる工程が、実は一番時間を食います。その調査とネタ集めをClaude Codeのルーティン機能で毎時間自動化し、GitHubにナレッジを蓄積する仕組みを作りました。構成から運用の実際まで、余さず公開します。
- 07
商談後30分でここまでできた——生成AIを使った営業フォローの一部始終
30分の商談が終わった直後、お礼メール・提案資料の骨子・デザイン用原稿までを約30分で仕上げた実例。AIに何をどう指示し、人間は何を判断したのか。営業フォローのスピードと鮮度を落とさない生成AIの使い方を、一部始終の記録として時系列で紹介します。