AIの業務効率化の事例　問い合わせ・議事録・経理など7つの業務の9件、導入前後の時間と条件【2026年11月】

AIで業務を効率化した他社の事例のうち、自社の業務に当てはめられるのはどれでしょうか。ミスミグループ本社は、ECサイトの技術の問い合わせへの回答を、平均1時間から平均40秒に短くしたと公表しています。

ただし、事例の数字は、対象の範囲と測り方が事例ごとに違います。この記事を読むと、問い合わせ・議事録・経理など7つの業務ごとに導入前後の時間と条件を比べ、自社で最初に試す業務と測り方を決められます。事例は2026年11月13日に、各社・自治体の公式の発表と導入事例のページで確認しました。

この記事は、AIエージェントの開発と導入の支援をしている株式会社AITECHが書いています。

部門ごとのAIの活用例と導入前後の変化は、支援事例のページでも見られます
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AIの業務効率化の事例の見方

AIの業務効率化の事例は、業務、導入前の時間、導入後の時間、条件の4つの項目で比べます。条件とは、対象の範囲・期間・測り方のことです。

AIによる業務効率化とは、AIに作業の一部を任せ、同じ業務にかかる時間や件数を減らすことです。同じ「95%削減」でも、全店の実績か一部の店舗の結果か、時間を記録して測ったか担当者の説明かで、自社に当てはめたときの意味が変わります。

会社の規模ごとの事例は中小企業のAI活用事例、工場の工程ごとの事例は製造業のAI導入事例の記事にあります。部門の業務ごとの事例と導入前後の時間は、次の章から比べられます。

業務別のAIの業務効率化の事例9件の一覧

9件のうち5件は、導入前と導入後の時間を同じ単位で公表しています。残りの4件は、削減の割合、1年間の削減時間、問い合わせの件数のどれかで効果を公表しています。

表の9件は、会社・自治体の公式の発表（プレスリリース・導入事例のページ・官公庁の資料）のうち、業務・効果の数字・対象の範囲が書かれた事例です。2026年11月13日に確認しました。

導入後の時間に、人がAIの結果を確かめる時間が含まれているかも、事例ごとに違います。エンは、人によるダブルチェックを含めても、一次面接と評価の時間が約80%減ったとしています。

導入前後の時間を同じ単位で公表した5件は、1件・1回・1日あたりの時間で比べています。自社で試すときも、導入の前に比べる単位を決めておくと、結果を事例と並べられます。

問い合わせ対応の事例

ミスミグループ本社は、ECサイトの問い合わせに生成AIのチャットボットを使い、技術の問い合わせへの平均の回答時間を約1時間から約40秒にしました。注文後のキャンセルや変更の問い合わせでは、電話で平均321秒かかっていた対応が、平均10秒の回答になりました。

ミスミグループ本社（ECサイトの問い合わせ）

技術の問い合わせでは、顧客の待ち時間が約90分の1になりました。導入前の数字はオペレーターが回答するまでの顧客の待ち時間、導入後の数字はチャットボットの回答の速さです。今後は、納期や出荷・配送の状況にも回答できるようにするとしています。

問い合わせメールの分類と返信の下書きにAIを使う手順は、AI企業ナビ（株式会社AITECHが運営する、AIの会社とサービスを探せるサイト）の問い合わせメール対応をAIで効率化するガイドにあります。

ミスミは、商品データや過去の問い合わせをAIの回答のもとにしています。技術の問い合わせで先に導入し、約9か月後に注文後の手続きの問い合わせに広げました。

議事録と面談記録の事例

議事録と面談の記録では、AIが音声を文字にし、人が内容を確かめて仕上げる形で、作成時間を短くしています。テックウインドは1時間の会議の議事録を約2時間から約20分に、一関市は訪問面談の報告書の作成時間を約50%改善しました。

テックウインド（社内の会議とメーカーとの会議の議事録）

議事録を作る担当者がその場で付けたコメントやタグを、ほかの参加者も見て直せるため、会議が終わる時点でほぼ共有できる状態になったと説明しています。作業の時間をまとめて確保する必要がなくなった点も挙げています。

一関市（生活保護の訪問面談の記録）

実証で効果が認められたため、一関市は2025年9月まで検証システムを使い続け、現場に合わせた検証を続けました。議事録の作り方は、AI企業ナビのAIで議事録・打ち合わせメモを作るガイドにあります。

2件とも、AIが作った文字起こしや報告書を人が確かめて仕上げています。導入前に、1時間の会議や1回の面談あたりの作成時間を記録しておくと、導入後と比べられます。

資料と文書の作成の事例

資料と文書の作成では、宮崎銀行が融資稟議書の作成時間を95%削減し、日進市は文書の作成などで令和6年度に約858時間を削減しました。宮崎銀行は1種類の書類に絞り、日進市は全職員の文書の作成に使っています。

宮崎銀行（融資稟議書の作成）

システムは、行内のネットワークからアクセスする環境に作られています。日本IBMは、同社が開発済みの生成AIのアセット（部品）を使うと、ゼロから設計する手間と費用を抑えられるとしています。

日進市（あいさつ文・メール文などの作成とExcelの作業）

日進市は、情報システムの部門だけでなく業務を担当する課の意見も入れて、プロンプト集を作りました。9件のうち、費用まで公表しているのは日進市だけです。提案書や企画書の作り方は、AI企業ナビの提案書・企画書作成のAI活用ガイドにあります。

1種類の書類に絞ると、導入前後の1件あたりの作成時間を記録しやすくなります。宮崎銀行は削減の割合だけを公表しています。全職員に広げる場合は、日進市のように1年間の合計時間と、効果を感じた職員の割合で測る形になります。

経理の書類処理の事例

ピアラは、AI-OCRで請求書を読み取り、1枚あたりの処理を約5分から約1分にしました。AI-OCRとは、紙やPDFの文字をAIで読み取り、データにする仕組みです。

ピアラ（請求書の処理）

請求書は月初の2〜3営業日に届き、日ごとに処理しています。読み取りの設定の調整は、外部のサービスを使うか、社員の空いた時間で対応しています。

AI-OCRの13サービスの公式料金と、架空の請求書で試した読み取りの結果は、AI-OCR比較の記事にあります。会計ソフトとの連携や確認の流れの比べ方は、AI企業ナビの経理・請求業務を自動化するAIツールの比較ポイントにあります。

請求書の処理は、枚数と1枚あたりの時間を記録しやすい業務です。正しく読み取れた割合も一緒に測ると、人が直す時間を見込めます。

営業の準備の事例

山陰合同銀行は、生成AIのエージェントに業界レポートのデータをつなぎ、法人営業の1回の訪問準備を1時間程度から30分程度にしました。AIエージェントとは、目標を伝えると、AIが手順を考えて情報の収集や整理まで進める仕組みです。

山陰合同銀行（法人営業の訪問前の準備）

一般的な生成AIでは、回答が業界の概要にとどまることと、もっともらしい誤りを出すことが課題だったと説明しています。根拠になる業界のデータをつなぎ、商談で使える提案の仮説をAIが出せるようにすることが、導入の目的です。

商談の準備・議事録・提案書でのAIの使い方は、AI企業ナビの営業のAI活用ガイドにあります。

営業の準備は、AIが参照するデータで回答の具体性が変わります。使うデータを決め、訪問1回あたりの準備時間を測ってから試すと、効果を比べられます。

採用の事例

エンは、事務・アシスタント職の中途採用で一次面接をAI面接に置き換え、選考の流れ全体の工数を48%減らしました。一次面接の日程調整にかかっていた1日約100分は、共通のURLを送るだけになりました。

エン（中途採用の一次面接）

受検した人の約半数（50.2%）は、平日の面接の時間（9〜18時）以外に受検していました。エンは、AIにすべてを任せず、人によるダブルチェックと10回以上の試しの受検で選考の質を保ったとしています。

選考にAIを使うときの注意点は、AI企業ナビの人事・採用のAI活用ガイドにあります。

この事例で減ったのは、日程調整と一次面接の時間です。合否の判断にAIの評価を使う場合は、人が評価を確かめる工程を残します。

社内の質問対応の事例

Glicoグループ（江崎グリコ）は、社内の問い合わせにAIチャットボットを使い、グループのシステム部門（江栄情報システム）のサービスデスクへの問い合わせを約31%減らしました。導入前は、電話やメールの問い合わせが年1万3,000件以上ありました。2023年2月に公表された事例です。

Glicoグループ（江崎グリコ）の社内の問い合わせ

全社で業務の時間を洗い出したところ、バックオフィスの部門では問い合わせへの対応が上位を占めていたことが、導入のきっかけです。部門ごとに作られた社内のポータルが探しにくいことも課題でした。

社内向けのAIチャットボット10サービスの公式料金と、架空の社内規程で試した回答の結果は、AIチャットボット比較の記事にあります。

社内の質問対応は、時間より件数で効果を測りやすい業務です。この事例では、FAQの追加と更新を部門ごとの担当者が行っています。

事例の数字を自社に当てはめるときの確認点

事例の数字を自社に当てはめるときは、対象の範囲、測り方、人が確認する時間の3つを確かめます。時間を記録して測ったと書かれているのは、事務作業の時間を定量分析した一関市の実証だけです。日進市は職員へのヒアリング、テックウインド・ピアラ・エンは担当者の説明です。ほかの4件（ミスミ・宮崎銀行・山陰合同銀行・Glicoグループ）は、時間の測り方の記載がありません。

事例の数字を読むときの確認点

• 対象の範囲：一部の店舗・1つの職種・1種類の書類の結果か、全社の結果か
• 期間：実証の期間の結果か、本番で使い始めた後の結果か
• 測り方：時間を記録して測ったか、ヒアリングや担当者の説明か、記載がないか
• 人の確認：導入後の時間に、AIの結果を人が確かめる時間が入っているか
• 費用：9件で費用を公表しているのは日進市だけで、費用は別に見積もる

自社で導入前後の作業時間を測る手順

1. 対象の業務を1つ決める件数が多く、1件ごとの時間を記録できる業務を選ぶ
2. 導入前の時間を記録する期間を決め、1件・1回・1枚あたりの時間と件数を記録する
3. 導入後も同じ単位で記録する導入前と同じ期間の長さ・同じ単位で記録する
4. 人の確認の時間を分けて記録するAIの結果を読み、直す時間を別の欄に書く
5. 件数と誤りの数も記録する問い合わせの件数や、直した件数を残す

導入後の効果は、導入前の時間から、導入後のAIの作業の時間と人の確認の時間を合わせた時間を引いた分です。導入前後の時間から費用対効果を計算する方法は、AI企業ナビのAI導入のROI試算シート 解説ガイドにあります。

株式会社AITECHの支援事例の業務別のAI活用例

株式会社AITECHの支援事例のページには、営業・人事・経理・カスタマーサポートなど部門ごとに、AIの活用例と導入前後の変化が載っています。「業務別のAI活用例」には、AITECH認定パートナーと外部の事例が含まれます。

次の表は、2026年11月13日に支援事例のページで確認した記載のうち、導入前後の時間が書かれた例です。対象の範囲と測り方は、ページに書かれていません。

会社ごとの支援事例には、広告運用代行会社G社の月次の広告レポートがあります。作成は1クライアントあたり4〜6時間から8〜12分になりました。会計事務所F社は、レシートの記帳で経理作業を90%削減しました。2件とも、AITECH認定パートナーによる支援です。

1つの業務に既製のサービスを入れるだけなら、各社の公式ページから申し込めるため、外部の支援は必須ではありません。外部の支援が役に立つのは、複数のシステムやデータをつなぐ業務です。

任せたい業務と今の作業時間が分かれば、AIでの効率化の進め方を相談できます
株式会社AITECHの支援事例を見る

まとめ

AIの業務効率化の事例は、業務・導入前・導入後・条件の4つの項目で比べ、自社では1つの業務の時間を測ってから試します。

• 9件のうち5件は、導入前と導入後の時間を同じ単位で公表しています。
• 問い合わせ対応では、ミスミが技術の問い合わせへの平均の回答時間を約1時間から約40秒にしました。
• 議事録・経理・営業の準備の事例では、1件・1回あたりの作業時間が半分以下になりました。
• 時間を記録して測ったと書かれているのは一関市の実証だけで、ほかは職員へのヒアリング、担当者の説明、記載なしのどれかです。
• 自社で試すときは、導入前の時間と人の確認の時間を分けて記録します。

最初にやることは、件数の多い業務を1つ選び、1件あたりの今の作業時間を記録することです。

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よくある質問

AIで効率化しやすいのはどんな業務ですか？

件数が多く、同じ形の回答や書類をくり返し作る業務です。この記事の9件では、問い合わせへの回答、議事録と面談の記録、稟議書、請求書の処理、訪問の準備、面接の日程調整、社内の問い合わせでした。

事例と同じ効果が自社でも出ますか？

同じ効果が出るとは限りません。対象の範囲、測り方、AIに渡せるデータが事例ごとに違うためです。導入前の作業時間を記録し、1つの業務で試してから判断します。

中小企業でも事例を参考にできますか？

参考にできます。この記事の9件は大企業と自治体が中心ですが、業務の単位で見ると、問い合わせや請求書の処理は会社の規模によらずあります。従業員2人〜205人の会社の事例は、中小企業のAI活用事例の記事にあります。

出典

• ミスミグループ本社「顧客問い合わせに生成AIを本格導入 回答時間97%削減」（2025年8月26日）
• Hmcomm「ZMEETING 導入事例 テックウインド株式会社」
• 一関市福祉課・NTTデータ関西「生成AIによる生活保護業務のDX化」（2026年1月27日）
• 宮崎銀行「融資業務における生成AIの利用開始について」（2024年6月13日）
• 日本IBM「宮崎銀行と日本IBM、融資業務における生成AIの活用を開始し、融資稟議書の作成時間を95%削減」（2024年6月13日）
• 総務省 地域DXポータル「自治体DX事例」愛知県日進市（令和7年度の事例集）
• インフォディオ「スマートOCR 導入事例 株式会社ピアラ」
• インフォマート「山陰合同銀行、AIを活用した商談準備の『確かな情報源』として『業界チャネル』を採用」（2026年6月24日）
• エンPeopleX「採用工数48%削減！AI面接を使い倒す実践ノウハウ集——エンの中途採用事例（事務・アシスタント職編）」（2026年9月10日）
• Allganize「【Glicoグループ様】30%の社内問い合わせ対応を削減」（2023年2月22日）
• 株式会社AITECH「支援事例」

この記事の事例と記載は、2026年11月13日に各社・自治体の公式の発表と導入事例のページで確認しました。内容は変わることがあるため、導入の前に各社の公式サイトで確認してください（更新日：2026年11月13日・監修：株式会社AITECH CEO 小森谷 祐太）。