生成AIを仕事に生かしたいと思っても、どの業務から始めればよいか迷うことがあります。似た業種の事例を探すだけでは、自社の仕事にどう応用できるかが見えにくいこともあります。
Google Cloudの「生成 AI 活用事例集 2026年10月版」は、顧客対応、情報収集、文書処理などの用途から、国内企業の取り組みを探せる資料です。10月版には国内121社の事例が収録され、新たに11社の事例が加わりました。
この記事では、事例集の読みどころと、自社の仕事に置き換えるための視点を紹介します。
どんな企業に合う資料か
- 生成AIの導入を検討しているが、最初に試す業務を決めかねている企業
- 問い合わせ対応や情報検索、書類処理など、繰り返し発生する仕事を見直したい企業
- 部門ごとの試行から、利用ルールや改善を含めた継続運用へ進みたい企業
ホワイトペーパーの概要
資料名：生成 AI 活用事例集 2026年10月版
発行元： Google Cloud
主なテーマ：顧客体験、従業員の生産性、クリエイティブ業務、業務プロセス、研究開発、品質とリスク管理
事例集は、チャットボット、社内情報の検索、ドキュメント処理など、用途ごとに企業の取り組みを紹介しています。業種別の索引もあるため、同業他社から探すことも、解決したい業務から探すこともできます。
Google Cloudの案内によると、今回追加された11社には、問い合わせや提案を支援するエージェント、書類の確認を支援する仕組み、全社でAIを利用する取り組みなどが含まれます。
押さえておきたい要点
業種だけでなく、困っている仕事から探す
自社に近い事例は、必ずしも同じ業種にあるとは限りません。たとえば、問い合わせが担当者に集中している、必要な資料を探すのに時間がかかる、書類の確認を繰り返しているといった課題は、業種を越えて共通しています。
事例集では、顧客体験、従業員の生産性、業務プロセスなどの分類から読み始められます。まずは日々の仕事で負担を感じる作業を一つ挙げ、その作業に近い分類から事例を選んでみてください。
AIに任せる部分と、人が確認する部分を見る
株式会社AbemaTVの事例では、広告に関する問い合わせに答えるエージェントと、条件に合う広告メニューを選ぶ提案エージェントを組み合わせています。資料では、正確な提案に向けて、広告メニューの根拠付けを行う工夫も紹介されています。
エイベックス株式会社の事例では、AIが支払申請を一次チェックし、人が最終確認する流れが紹介されています。どちらも、AIの機能だけでなく、何を根拠に回答するか、どこで人が確認するかを考えるうえで参考になります。
成果と、その前提条件を一緒に読む
事例に掲載された時間削減や導入成果は、比較を始める手がかりになります。一方で、対象の業務量、使えるデータ、既存システムや確認体制は企業ごとに異なります。
数字をそのまま自社の目標にする前に、「何に困っていたか」「どの範囲を対象にしたか」「何を人が確認するか」を整理します。そのうえで、小さな範囲で試し、時間や品質の変化を確認すると、導入判断につなげやすくなります。
宮城・東北の企業なら、どこから始めるか
兼務が多い職場では、日常業務と並行して新しい取り組みを進める必要があります。最初から全社の仕事を変えようとせず、毎週繰り返す問い合わせ、社内資料の検索、定型書類の確認などから、対象を一つ選んでみてください。
たとえば、問い合わせへの回答準備を試す場合は、参照してよい資料を決め、AIが作った回答案を担当者が確認するところから始められます。試行前後で、資料を探す時間や回答の修正回数を記録すると、続けるか、対象を広げるかを判断しやすくなります。
よくある質問
事例集は最初から最後まで読む必要がありますか？
まずは目次から自社の課題に近い分類を選び、数件の事例を比べる方法がおすすめです。業種別の索引から、自社に近い事業の事例を探すこともできます。
大企業の事例も中小企業の参考になりますか？
参考になります。導入規模をそのまままねるのではなく、情報を探す、回答案を作る、書類を確認するなど、自社にもある仕事の一部分に着目すると、試す範囲を考えやすくなります。
AIエージェントを試す前に何を決めればよいですか？
対象業務と利用者に加え、参照する情報、人が確認する箇所、試行の結果をどう測るかを決めます。扱う情報に応じて、利用権限や社内ルールも確認します。
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