【2025年最新】AIでDX化できる業務一覧とその事例｜導入効果を最大化する方法

この記事は企業のDX推進を後押しする記事です。

AIで何ができるのか、具体的な業務内容と事例を徹底的に解説します。

この記事では、AI導入による業務効率化のイメージを掴み、DX推進への第一歩を踏み出せるように解説します。

この記事でわかること

• AIでDXできる業務内容と事例
• AI導入による業務効率化のヒント
• 企業の課題を解決するAIソリューション

AIでDX、何ができる？業務一覧と事例で徹底解説

• 企業の変革期、AIでDX推進のヒントを探る
• AI導入による業務効率化、成功への道筋とは

人工知能（AI）によるデジタルトランスフォーメーション（DX）は、企業が直面する様々な課題を解決し、ビジネスプロセスを革新する可能性を秘めています。

人手不足の解消から、業務効率化、顧客体験の向上まで、AIは多岐にわたる分野でその力を発揮し、新たな価値を創造します。

企業の変革期、AIでDX推進のヒントを探る

多くの企業がDX推進の必要性を感じているものの、具体的な進め方や導入事例が不足しているのが現状です。

AIの導入は、単なる技術導入に留まらず、企業文化やビジネスモデルの変革を伴うことがあります。

AIを活用したDXを成功させるためには、まず自社の課題を明確にし、その課題解決に最適なAIソリューションを選択することが重要です。

AI導入による業務効率化、成功への道筋とは

AI導入による業務効率化は、企業にとって重要な経営課題の解決策となりえます。

具体的な成功事例を知ることで、自社へのAI導入のイメージを明確にし、戦略的なアプローチを取ることが可能です。

例えば、経理部門では、AI-OCRを活用した請求書処理の自動化によって、手作業による入力ミスを削減し、業務時間を大幅に短縮できます。

人事部門では、AIによる採用候補者のスクリーニングによって、採用担当者の負担を軽減し、より適切な人材の採用を支援します。

業務領域	課題	AIによる解決策	期待される効果
経理・財務	手作業による請求書処理、属人的な財務分析	AI-OCRによる請求書データ自動入力、AIによる将来予測分析	業務効率化、ミスの削減、経営判断の迅速化
人事・採用	採用ミスマッチ、採用コストの増加	AIによる候補者のスキル・性格分析、AIによる最適な人材配置	採用コスト削減、従業員エンゲージメント向上
営業・マーケティング	顧客対応の遅れ、マーケティング施策の効果測定の困難性	AIチャットボットによる24時間対応、AIによる顧客行動分析とパーソナライズ	顧客満足度向上、売上増加
製造業	品質管理の煩雑さ、設備故障によるダウンタイム	AIによる外観検査、AIによる故障予測	品質向上、ダウンタイム削減
医療	医師の診断のばらつき、新薬開発の長期化	AIによる診断支援、AIによる新薬候補物質の探索	診断精度向上、創薬期間短縮

業務別に見る、AI DX 活用事例

• 経理・財務部門におけるAI DX
• 人事・採用部門におけるAI DX
• 営業・マーケティング部門におけるAI DX
• 製造業におけるAI DX
• 医療分野におけるAI DX

企業のDX推進において、AIの活用は業務効率化や新たな価値創造に不可欠です。

ここでは、各部門におけるAI DXの活用事例を紹介します。以下に、具体的な事例を見ていきましょう。

経理・財務部門におけるAI DX

経理・財務部門部門では、AIを活用することで、請求書処理や財務分析の効率化と高度化が期待できます。

請求書処理、AI-OCRで効率化するTKC経理バンク

TKCの「TKC経理バンク」は、AI-OCR機能を活用し、紙の請求書を自動でデータ化します。

これにより、手入力にかかる時間と手間を大幅に削減し、人的ミスのリスクも軽減できます。

例えば、従来1枚あたり15分かかっていた請求書処理を、AI-OCRによって1枚あたり3分に短縮することが可能です。

これは、年間で数百時間もの業務時間削減につながる可能性があります。

TKC経理バンクの導入効果

項目	効果
業務効率化	請求書処理時間を大幅に短縮
コスト削減	人件費、印刷費、保管費などを削減
ミス防止	手入力による人的ミスを削減
検索性向上	請求書データを簡単に検索
ペーパーレス化	紙の請求書を削減し、保管スペースを節約
内部統制の強化	請求書データの不正アクセスを防止
経営判断の迅速化	請求書データに基づいて迅速な経営判断

TKC経理バンクは、請求書処理業務の効率化を目指す企業にとって、有力なソリューションの一つとなるでしょう。

マネーフォワード クラウド会計、AIで財務分析を高度化

マネーフォワード クラウド会計は、AIを活用して企業の財務データを分析し、将来予測や経営改善のための提案を行います。

従来の財務分析では見過ごされがちだった潜在的なリスクや機会を可視化し、より精度の高い経営判断を支援します。

具体的には、AIが過去の財務データや市場動向を分析し、将来の売上や利益を予測します。

例えば、過去5年間の財務データと最新の市場トレンドを分析し、今後1年間の売上予測を90%程度の精度で算出するといったことが可能です。

マネーフォワード クラウド会計の導入効果

項目	効果
経営判断の迅速化	財務データの可視化により、迅速な意思決定を支援
リスク管理の強化	潜在的なリスクを早期に発見し、対策を講じる
財務分析の高度化	財務データを多角的に分析し、経営改善のヒントを提供
将来予測の精度向上	AIを活用して、より正確な将来予測を実現
業務効率化	手作業によるデータ集計や分析作業を自動化

AIによる高度な財務分析は、企業の持続的な成長を支える上で重要な要素です。

人事・採用部門におけるAI DX

人事・採用部門部門では、AIを活用することで、最適な人材の選考や人材配置の最適化が実現可能です。

ミツカリ、AIで最適な人材を選考

ミツカリは、AIを活用して候補者の個性や潜在能力を分析し、企業の文化や求める人物像に合致する人材を効率的に選考します。

これにより、採用ミスマッチを減らし、入社後の定着率向上に貢献します。

例えば、ミツカリのAIは、候補者の回答データと過去の入社した人材のデータを照合し、企業文化への適合度を数値化します。

企業の規模や業種によって異なりますが、ミツカリを導入することで、採用ミスマッチによる早期退職率を20%削減できた事例があります。

ミツカリの導入効果

項目	効果
採用ミスマッチの低減	候補者の個性や潜在能力を分析し、企業文化に合致する人材を選考
採用効率の向上	履歴書や職務経歴書だけでは判断できない情報を可視化
定着率の向上	入社後の早期離職を防ぎ、長期的な人材育成を支援
客観的な評価の実現	採用担当者の主観に左右されない、公平な評価
採用コストの削減	採用活動にかかる時間や費用を削減

最適な人材の選考は、企業成長の基盤となると言えるでしょう。

カオナビHRテクノロジー、AIで人材配置を最適化

カオナビHRテクノロジーは、AIを活用して従業員のスキルや経験、キャリア志向などのデータを分析し、最適な人材配置を提案します。

これにより、従業員の能力を最大限に引き出し、組織全体のパフォーマンス向上に貢献します。

カオナビHRテクノロジーのAIは、従業員のスキルデータとプロジェクトの要件を照合し、最適なチーム編成を提案します。

従業員数300名規模の企業では、カオナビHRテクノロジーの導入により、プロジェクトの成功率が15%向上し、従業員のエンゲージメントが10%向上したという事例があります。

カオナビHRテクノロジーの導入効果

項目	効果
人材配置の最適化	従業員のスキルや経験、キャリア志向を考慮した最適な配置
従業員のモチベーション向上	能力を最大限に発揮できる環境を提供
組織全体のパフォーマンス向上	最適なチーム編成により、プロジェクトの成功率を向上
人材育成の促進	スキルアップに必要な研修やキャリアパスを提示
離職率の低減	従業員のエンゲージメントを高め、離職を防ぐ

最適な人材配置は、組織の成長と従業員の満足度を高める上で不可欠です。

営業・マーケティング部門におけるAI DX

営業・マーケティング部門部門では、AIを活用することで、顧客対応の自動化や顧客体験のパーソナライズが実現可能です。

ソフトバンク AIコンシェルジュ、24時間365日顧客対応を実現

ソフトバンクのAIコンシェルジュは、AIチャットボットを活用して、顧客からの問い合わせに24時間365日対応します。

これにより、顧客満足度を高めるとともに、オペレーターの負担を軽減し、業務効率化を実現します。

例えば、AIコンシェルジュは、顧客からの問い合わせ内容を自然言語処理で解析し、FAQデータベースから最適な回答を自動で選択します。

実際にAIコンシェルジュを導入した企業では、顧客対応にかかるコストを30%削減し、顧客満足度を15%向上させたという事例があります。

ソフトバンク AIコンシェルジュの導入効果

項目	効果
顧客対応の自動化	24時間365日、顧客からの問い合わせに対応
オペレーターの負担軽減	繰り返しの問い合わせ対応をAIが代行
顧客満足度の向上	待ち時間なく、迅速な対応を提供
コスト削減	人件費や電話回線費用などを削減
リード獲得の強化	潜在顧客からの問い合わせに対応し、新たなビジネスチャンスを創出

顧客対応の自動化は、顧客満足度と業務効率化を両立する上で不可欠です。

ブレインパッド Rtoaster、AIで顧客体験をパーソナライズ

ブレインパッドのRtoasterは、AIを活用して顧客の属性や行動履歴を分析し、顧客一人ひとりに最適な情報を提供するレコメンドエンジンです。

これにより、顧客エンゲージメントを高め、売上向上に貢献します。

例えば、RtoasterのAIは、顧客の購買履歴や閲覧履歴、属性などのデータを分析し、興味関心のある商品やサービスを予測します。

実際にRtoasterを導入した企業では、レコメンド経由の売上を20%向上させ、顧客の平均購買単価を10%向上させたという事例があります。

ブレインパッド Rtoasterの導入効果

項目	効果
顧客体験の向上	顧客一人ひとりに最適な情報を提供
顧客エンゲージメントの向上	顧客との関係を深め、長期的なロイヤリティを構築
売上向上	レコメンド経由の売上を増加
顧客単価の向上	顧客の購買意欲を高め、平均購買単価を向上
マーケティングROI（Return on Investment: 投資利益率）の向上	広告費用対効果を改善

顧客体験のパーソナライズは、競争の激しい市場で優位性を確立する上で不可欠です。

製造業におけるAI DX

製造業では、AIを活用することで、品質管理の自動化や設備の故障予測が可能になり、生産効率の向上が期待できます。

FAプロダクツとMujin、AI外観検査システムで品質管理を自動化

FAプロダクツとMujinが共同開発したAI外観検査システムは、製品の画像データをAIが解析し、不良品を自動で検出します。

これにより、人手不足の解消に加え、検査精度の向上、検査コストの削減を実現します。

AI外観検査システムは、製品の画像データから微細なキズや汚れを検出し、人間の目では見落としがちな不良も見逃しません。

導入した企業では、不良品の検出率を99%程度に高め、検査にかかる時間を50%削減した事例があります。

FAプロダクツとMujinのAI外観検査システムの導入効果

項目	効果
品質向上	不良品の流出を防止し、品質を向上
コスト削減	人件費や検査にかかる時間を削減
人手不足の解消	検査員の負担を軽減し、人手不足を解消
検査精度の向上	AIによる客観的な判断で、検査精度を向上
トレーサビリティの確保	不良品の発生原因を特定し、再発防止に役立てる

品質管理の自動化は、製造業における競争力強化において重要な要素です。

Preferred Networks MN-Core、AIで設備の故障を予測

Preferred NetworksのMN-Coreは、製造設備のセンサーデータをAIが解析し、故障を予測します。

これにより、設備の突発的な故障による生産ラインの停止を回避し、生産効率の向上に貢献します。

MN-CoreのAIは、設備の温度、振動、電流値などのデータから故障の前兆を検知し、適切なタイミングでメンテナンスを行うことを可能にします。

実際に導入した企業では、設備のダウンタイムを30%程度削減し、年間数億円のコスト削減に成功したという事例があります。

Preferred Networks MN-Coreの導入効果

項目	効果
ダウンタイムの削減	設備の故障を未然に防ぎ、生産ラインの停止時間を短縮
メンテナンスコストの削減	故障前にメンテナンスを行うことで、修理費用を削減
生産効率の向上	設備の稼働率を高め、生産量を増加
設備の長寿命化	適切なメンテナンスにより、設備の寿命を延ばす
リスク管理の強化	設備の異常を早期に発見し、重大な事故を防止

設備の故障予測は、製造業における生産効率と安全性の向上において不可欠です。

医療分野におけるAI DX

医療分野では、AIを活用することで、診断支援の高度化や新薬開発の効率化が可能になり、医療の質向上が期待できます。

エムスリー AskDoctors評価サービス、AIで医師の診断を支援

エムスリーのAskDoctors評価サービスは、AIを活用して医師の診断を支援し、診断精度を向上させます。

AIは、患者の症状や検査結果などのデータに基づき、可能性のある疾患を提示し、医師の判断をサポートします。

AskDoctors評価サービスでは、AIが過去の症例データと最新の医学論文を分析し、医師に最適な診断の選択肢を提供します。

例えば、特定の症状を持つ患者の診断において、AIが過去の症例データから最適な治療法を提案し、医師の診断精度を10%向上させたという事例があります。

エムスリー AskDoctors評価サービスの導入効果

項目	効果
診断精度の向上	医師の診断をAIがサポートし、診断精度を向上
医療ミスの防止	AIが潜在的なリスクを検出し、医療ミスの発生を抑制
医師の負担軽減	診断にかかる時間を短縮し、医師の負担を軽減
患者への適切な治療提供	AIが最適な治療法を提案し、患者への適切な治療提供を支援
医療の標準化	経験の浅い医師でも、ベテラン医師と同等の診断を可能にする

診断支援の高度化は、医療の質向上において不可欠です。

Preferred Networks、AI創薬で新薬開発を効率化

Preferred Networksは、AIを活用して新薬候補物質の探索を効率化し、創薬期間を短縮します。

AIは、膨大な化合物データや生物学的データなどを解析し、有望な候補物質を絞り込むことができます。

Preferred NetworksのAIは、過去の臨床試験データやゲノム情報などを分析し、新薬候補物質の有効性や安全性を予測します。

例えば、AIが従来のスクリーニング方法では見つけられなかった有望な新薬候補物質を発見し、開発期間を30%短縮したという事例があります。

Preferred NetworksのAI創薬の導入効果

項目	効果
開発期間の短縮	新薬候補物質の探索を効率化し、開発期間を短縮
コスト削減	臨床試験の成功率を高め、開発コストを削減
新薬開発の加速	革新的な医薬品を迅速に提供
成功率の向上	AIが有望な新薬候補物質を選定し、臨床試験の成功率を向上
新たな治療法の開発	既存の治療法では効果がない疾患に対する新たな治療法を開発

新薬開発の効率化は、医療の発展と人々の健康に大きく貢献すると言えるでしょう。

AI DX 導入、成功の鍵とは

• 自社の課題明確化、AI導入前にやるべきこと
• 導入コストと期間、事前に知っておくべき情報
• AIソリューション選定、自社に最適な選択を
• スモールスタート、段階的なAI導入という選択
• 従業員の理解と協力、AI導入成功に不可欠な要素

AI DXを成功させるには、事前の準備と段階的な導入が重要です。

自社の課題明確化、AI導入前にやるべきこと

AI導入を検討する前に、解決したい課題を明確にすることが不可欠です。

課題が不明確なままAIを導入すると、期待した効果が得られないだけでなく、コストだけがかさんでしまう事態になりかねません。

まずは、業務プロセスを可視化し、ボトルネックとなっている箇所を特定します。

その上で、AIで解決可能な課題なのかを見極める必要があるでしょう。

例えば、以下のような質問に答えることで、課題を明確化できます。

質問	回答の例
どの業務に時間がかかっているか	請求書処理、データ入力、顧客対応
どの業務で人的ミスが発生しやすいか	請求書処理、データ入力、在庫管理
どの業務で顧客満足度が低いか	問い合わせ対応、商品レコメンデーション
どの業務を自動化したいか	定型業務、単純作業
どのようなデータを活用したいか	顧客データ、購買データ、製造データ

これらの質問に答えることで、自社の課題を明確にし、AI導入の目的を定めることが可能です。

導入コストと期間、事前に知っておくべき情報

AIソリューションの導入には、初期費用、運用費用、そして導入期間という3つの主要なコストが発生します。

初期費用には、ソフトウェアのライセンス料、ハードウェアの購入費用、そしてシステム構築費用が含まれます。

運用費用としては、クラウド利用料、保守費用、そしてAIモデルの学習に必要なデータ収集・加工費用が発生するでしょう。

また、導入期間は、ソリューションの複雑さやデータ量によって異なり、数週間から数ヶ月かかることもあります。

AIソリューションの費用対効果を正確に把握するために、まずはPoC（Proof of Concept：概念実証）を実施することをおすすめします。

PoCを通じて、AIソリューションが自社の課題を解決できるか、また、どの程度の効果が期待できるのかを検証できます。

PoCの結果に基づいて、本格的な導入を検討することで、投資対効果を最大化することが可能です。

AIソリューション選定、自社に最適な選択を

AIソリューションは多岐にわたるため、自社の課題や目的に最適なものを選択する必要があります。

ソリューションを選ぶ際には、以下の点を考慮すると良いでしょう。

1. 機能: 自社の課題を解決するために必要な機能が備わっているか
2. 実績: 導入実績や事例が豊富か
3. 拡張性: 今後の事業拡大に対応できるか
4. サポート: 導入後のサポート体制が充実しているか
5. 価格: 予算に見合った価格設定になっているか

これらの要素を総合的に評価し、自社に最適なAIソリューションを選択することが大切です。

スモールスタート、段階的なAI導入という選択

大規模なAIシステムをいきなり導入するのではなく、まずはスモールスタートで効果を検証することをおすすめします。

スモールスタートとは、特定の業務や部門に限定してAIを導入し、効果を検証しながら導入範囲を段階的に拡大していくアプローチです。

スモールスタートには以下のメリットがあります。

• リスクを抑えられる
• 早期に効果を実感できる
• 導入過程で得られた知見を、その後の導入に活かせる

まずは、PoC（Proof of Concept：概念実証）を実施し、AIが自社の課題を解決できるかどうかを検証します。

PoCの結果が良好であれば、徐々に導入範囲を拡大していくと良いでしょう。

最初から全社的に導入するよりも、リスクを抑えながら着実に成果を上げることができます。

従業員の理解と協力、AI導入成功に不可欠な要素

AI導入を成功させるためには、従業員の理解と協力が不可欠です。

AI導入によって、自身の仕事が奪われるのではないか、あるいは、AIを使いこなせるか不安に感じる従業員もいるかもしれません。

そこで、AI導入の目的やメリットを丁寧に説明し、従業員の不安を解消する必要があります。

また、AIに関する教育や研修を実施し、従業員がAIを使いこなせるようにサポートすることも重要です。

AIはあくまで業務を支援するツールであり、従業員の仕事を奪うものではないということを理解してもらう必要があります。

従業員の理解と協力が得られれば、AI導入はスムーズに進み、期待した効果を得られるはずです。

AI DX 未来、業務効率化のその先へ

• 業務効率化、コスト削減、品質向上、顧客満足度向上
• 企業の競争力強化、AI DX がもたらす変革
• AIと共存する未来、人材育成の重要性
• さらなる可能性、AI DX は進化し続ける

AI DXは業務効率化にとどまらず、企業のあり方を根底から変える力を持っています。

ビジネス環境が大きく変わるなか、AIを実装したDXは必要不可欠と言えるでしょう。

業務効率化、コスト削減、品質向上、顧客満足度向上

AI DXは、企業に多くのメリットをもたらします。

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）とAIを組み合わせることで、定型業務を自動化し、人的リソースをより創造的な業務へシフトできます。

効果	説明
業務効率化	定型業務の自動化や、データ分析による業務プロセスの最適化を図れます
コスト削減	人件費や運用コストを削減できます
品質向上	AIによる精密な検査や分析で、品質管理の精度を高めます
顧客満足度向上	AIチャットボットによる迅速な対応や、顧客データの分析によるパーソナライズされたサービス提供を実現します

企業の競争力強化、AI DX がもたらす変革

AI DXは、単なる効率化ツールではありません。

企業の競争力を飛躍的に向上させる戦略的な変革をもたらします。

たとえば、AIによる市場予測で、需要変動に迅速に対応し、在庫最適化や価格戦略を強化できます。

戦略	説明
AIによる市場予測	過去のデータや市場トレンドを分析し、将来の需要を予測することで、在庫管理、価格設定、マーケティング戦略を最適化できます
AIによる顧客体験のパーソナライズ	顧客の属性、購買履歴、行動パターンなどのデータを分析し、顧客一人ひとりに最適な商品、サービス、情報を提供することで、顧客ロイヤルティとエンゲージメントを高めます。
AIによる新規事業の創出	既存のビジネスモデルに変革をもたらし、新たな収益源を生み出す可能性を秘めています
AIによるリスク管理の高度化	金融機関における与信審査、保険会社における不正請求検知など、AIを活用してリスクを予測し、事前に対応することで、損失を最小限に抑えます。

AI DXを成功させるには、経営層の理解とコミットメント、全社的なデータ戦略、そしてAI人材の育成が不可欠です。

AIと共存する未来、人材育成の重要性

AIが進化し続けるなか、人材育成は企業の最重要課題です。

AIと共存する未来では、AIを使いこなせる人材が求められるでしょう。

育成の方向性	説明
AIリテラシーの向上	全従業員がAIの基礎知識や活用方法を理解し、日常業務でAIを効果的に活用できる能力を身につける必要があります
専門人材の育成	データサイエンティストやAIエンジニアといった専門知識を持った人材を育成し、AI戦略の立案、AIモデルの開発、AIシステムの運用を担える体制を構築します
スキルシフトの支援	AI導入によって不要になる業務を担当していた従業員に対して、新たなスキルを習得する機会を提供し、AI関連の業務やより高度な業務へ移行できるよう支援します

さらなる可能性、AI DX は進化し続ける

AI DXはまだ始まったばかりであり、その可能性は未知数です。

量子コンピューティングの進化により、AIの計算能力が飛躍的に向上することで、これまで不可能だった複雑な問題が解決される可能性があります。

進化の方向性	説明
倫理的なAIの開発	AIの偏見や差別を排除し、公平で透明性の高いAIシステムを開発する必要があります。
セキュリティ対策の強化	AIシステムに対するサイバー攻撃から保護し、データの不正利用を防止するための強固なセキュリティ対策を講じることが重要です。
法規制への対応	AI技術の急速な発展に伴い、AIの利用に関する法規制も整備が進んでいます。企業は、これらの法規制を遵守し、責任あるAI利用を推進する必要があります。

AI DXの進化は、新たなビジネスチャンスを創出するだけでなく、社会全体の発展にも貢献すると言えるでしょう。

変化を恐れず、AI DXに積極的に取り組み、未来を切り開いていきましょう。

よくある質問（FAQ）

まとめ

この記事では、AIによるDXで何ができるかを業務内容と事例で解説しました。

AIの導入は業務効率化の一助になり、企業の課題を解決するソリューションになります。

最後に、AIの導入には事前の準備と従業員の理解が不可欠であることを忘れないでください。

ぜひこの記事を参考に、AI DXを推進し、業務効率化を実現してください。