生成AIを組織で活かすための第一歩 - IDEA Lab. AIセミナー

2026/7/22 開催
生成AIを組織で活かすための第一歩〜業務改善・人手不足対策につなげる社内活用の進め方〜
https://idea-lab-ai.jp/seminar/maco-20260709/

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1. 生成AIを組織で活かすための第一歩 〜業務改善・人手不足対策につなげる社内活用の進め方〜 2026年7月22日 IDEA Lab.株式会社 IDEA Lab.
2. IDEA Lab. 会社紹介 会社名 IDEA Lab. 株式会社 代表者 O FF ICER 植田 佳明 代表取締役 植田 佳明 代表取締役 所在地 日本アイ・ビー・エム株式会社にてインフラエンジニアとして キャリアをスタート。その後、データサイエンティストとして AI・データ分析領域に従事し、電力・流通・小売など幅広い業 界で実務経験を積む。 株式会社ファーストリテイリングでは、データを活用した商品 企画およびプロジェクトマネジメントを担当。さらに株式会社 シグマクシスでは、生成AIを中心としたコンサルティングおよ び提案活動を推進。 2024年に独立後、AI導入のコンサルティングから実装、プロ ジェクト推進まで一貫して支援。2026年にIDEA Lab.株式会社 を設立。 企業がAIを「使う側」にとどまらず、「自ら創る側」へと転換 するための生成AI活用および内製化支援に取り組んでいる。 東京都中央区銀座1丁目12番4号 N&EBLD.6F 設立 2026年1月13日 主な提供サービス 生成AI活用・内製化支援 開発伴走サービス お問い合わせ info@idea-lab-ai.jp IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab.
3. 目次 1. 生成AIとAI Agent 2. 組織における生成AI活用 3. AI活用相談会のご案内 IDEA Lab.
4. https://publicdomainq.net/robot-pepper-0016441/ IDEA Lab.
5. IDEA Lab. https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/ © 2026 IDEA Lab. 6
6. 画像 世界マーケティング短信：スタジオジブリ風の生成AI画像 が大流行 動画 IDEA Lab. https://openai.com/ja-JP/index/sora/ 音楽 © 2026 IDEA Lab. 7
7. 文章 画像 動画 音楽 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 8
8. 文章 画像 生成AIはこれらのコンテンツの 生成することができるAI 動画 IDEA Lab. 音楽 © 2026 IDEA Lab. 9
9. 文章 画像 どのように企業活用が可能か？ 動画 IDEA Lab. 音楽 © 2026 IDEA Lab. 10
10. 01 生成AIと AI Agent IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 11
11. 生成AIとは IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 12
12. 生成AIとは 与えられた単語に続く単語を確率的に“予測”する ことをしていた。 やっていたことは”次の単語を当てる”タスク IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 13
13. 生成AIとは 並列処理と大量データの学習が可能になり、 モデルの予測精度が飛躍的に向上。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 14
14. 生成AIとは ChatGPT登場以降、単に次の単語を予測しているだ けには見えない高品質な出力が得られるようになっ てきた。新しいコンテンツの生成が可能に。 ＝予測から生成へ進化 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 15
15. 生成AIとは 近年の動向 - AI Agent化: 生成にとどまらず、実行計画の策 定・手段の検討・コマンドの実行までを行える ようになってきた。 - マルチモーダル: 文章の生成だけでなく画像や動 画、音声も入出力に用いることが可能になって きた。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 16
16. AI Agentとは AI Agentは生成AI・LLMを中核モデルとし、モデルに記憶やツールを提供するなどして計画立てから実行まで を行えるようにしたもの。AI Agentを構成する要素においてモデル以外全てを「ハーネス」と呼ぶ。 ハーネス IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 17
17. IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 18
18. ツールを呼び出し、 天気情報を取得している IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 19
19. 業務活用へ向けて: チャットボット から AI Agent へ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 20
20. 業務活用へ向けて: チャットボット から AI Agent へ このタスク推進能力を 実業務に適用できないか？ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 21
21. 業務活用へ向けて: チャットボット から AI Agent へ このタスク推進能力を 実業務に適用できないか？ 人間がやっていた作業を AIにやらせることはできないか？ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 22
22. 業務活用へ向けて: チャットボット から AI Agent へ このタスク推進能力を 実業務に適用できないか？ 人間がやっていた作業を AIにやらせることはできないか？ 定型業務だけでなく創造的な業務 もやらせることができるのでは？ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 23
23. AI Agentならこんなことができる レビューする IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 24
24. 調べる AI Agentは、社内資料・Web・DBを横断して調査し、意思決定に使える形に整理できる。 IDEA Lab.
25. 「調べる」の例 (今回は指定していないため出力はな いが)ワードやパワーポイントなど指 定の出力形式で出力させられる 2~3分程でレポートを出力できた 多数のウェブサイトを参照し、レポー トを生成 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 26
26. 作る もう「Excelで頑張る」か「システム開発を待つ」だけではない。AI Agentなら、現場の小さな業務ツールを その場で作れる。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 27
27. 「作る」の例 クリックすると右側に詳細が展 開され、コメント追記可能に 複数ユーザー 対応状況データベース表 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 28
28. 動かす・レビューする AI Agentが作ったツールを実行・改善し、成果に繋げる。 04 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 29
29. 動かす・レビューする AI Agentが作ったツールを実行・改善し、成果に繋げる。 04 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 30
30. 動かす・レビューする AI Agentが作ったツールを実行・改善し、成果に繋げる。 04 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 31
31. 「動かす」「レビューする」の例① 動かす 記事を自動執筆・投稿するアプリケーションの例 記事執筆の自動化 Codexにより生成 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 32
32. 「動かす」「レビューする」の例① レビューする 記事を自動執筆・投稿するアプリケーションの例 サイト全体の統計情報 各記事の統計情報 Google Analyticsから取得 スタッツを元にレビュー・ 改善提案を生成させている Codexにより生成 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 33
33. 動かす 「動かす」「レビューする」の例② SNS投稿を自動化するアプリケーションの例 ①ワークフロー登録 ②自動投稿 ③閲覧・FB の確認 ④自動投稿改善 SNS投稿の自動作成 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 34
34. レビューする 「動かす」「レビューする」の例② SNS投稿を自動化するアプリケーションの例 ①ワークフロー登録 ②自動投稿 ③閲覧・FB の確認 ④自動投稿改善 FB生成、投稿改善 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 35
35. レビューする 「動かす」「レビューする」の例② SNS投稿を自動化するアプリケーションの例 ①ワークフロー登録 ②自動投稿 ③閲覧・FB の確認 ④自動投稿改善 FB生成、投稿改善 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 36
36. レビューする 「動かす」「レビューする」の例② SNS投稿を自動化するアプリケーションの例 ①ワークフロー登録 ②自動投稿 ③閲覧・FB の確認 ④自動投稿改善 FB生成、投稿改善 「動かす」「レビューする」まで実装することができれば、 “放っておいても利益が積み上がる仕組み“や “人間に任せざるを得なかった仕事の自動処理”を実現できる IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 37
37. 生成AIを提供している企業一覧（抜粋） プロバイダ 主要モデル・製品 特徴・強み 価格 OpenAI ChatGPT・GPT-4o・o3・Codex 対話AIの先駆者。汎用性とエコシステムが強み Plus $20/月 Anthropic Claude（Opus・Sonnet・Haiku） 安全性を重視。長文処理とコーディングに強い Pro $20/月 Google Gemini・Imagen・Veo 検索やWorkspaceと統合したマルチモーダル AI Pro $20/月 Microsoft Copilot（Azure OpenAI基盤） OfficeやWindowsと統合し企業導入に強い Pro $20/月 Amazon Nova・Titan・Bedrock AWS基盤で多様なモデルとインフラを提供 従量課金 xAI Grok X（旧Twitter）と連携しリアルタイム性が特徴 SuperGrok $30/月 Meta Llama 3・Llama 4 オープンウェイトで研究・自社製品に活用 無料（公開） DeepSeek DeepSeek-V3・R1 低コストで高効率な推論モデルを提供 従量課金（低価格） IDEA Lab. ※表には無いが日本企業も多数生成AIサービスを提供している
38. 生成AI・AI Agentを使う2つの入口 Webブラウザ ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot Gemini CLI アプリ Codex, Gemini code, Calude Code, IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 39
39. ウェブブラウザ vs アプリ ウェブブラウザ IDEA Lab. アプリ
40. ウェブブラウザ vs アプリ ウェブブラウザ アプリ ウェブブラウザでは文章生成 アプリでは文章生成に加えてコード生成＆実行 IDEA Lab.
41. ウェブブラウザ vs アプリ ウェブブラウザ アプリ ウェブブラウザはWeb上で動作 →PC上ファイルの編集が不可、実行も不可 アプリはPC環境上で動作 IDEA Lab. →PC上ファイルの編集が可能、実行も可能
42. まとめ I. 生成AIとは III. AI Agentができること • 新しいコンテンツ（テキストや画像など）を生成することができるAI • 「調べる、作る、動かす、レビューする」ことができる • 機械学習・深層学習の一種。 • チャットボットではできなかった「ツールの操作」や「コマンドの実 行」ができるようになっている（＝AIに手足が生えた） • 「次の単語を予測する」というタスクを解くモデルを大規模化していっ たら、コンテンツの生成もできるようになった。 • そのため、今まで人間が実施していた作業の多くを担えるように なりつつある状況 II. AI Agentとは • 生成AI・LLMと、ハーネスと呼ばれるモデルを補助する様々なモ ジュールを組み合わせたソフトウェア • 目的を達成するために、状況を観察し、計画を立て、ツールを使 い、結果を見て次の行動を決めるAIシステム • 機能を最大限活用するには専用のソフトウェアをダウンロードする必 要がある IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 43
43. 02 組織における 生成AI活用 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 44
44. AI活用の現在地 個人利用としては・・・ ・メール文面、議事録、要約、調べ物にはもう普通に使っている ・壁打ち相手としてはかなり便利 ・資料のたたき台や文章の言い換えは、AIなしには戻れない でも会社では・・・ ・使っている人は使っているが、チーム全体のやり方は変わっていない ・部署としての標準プロセスにはなっていない ・各自が勝手に使っていて、ナレッジが共有されていない ツール開発（動かす・レビューする）という側面では・・・ ・AIにコードを書かせて、ちょっとした社内ツールを作れるようになった。 ・ただし、本番運用には設計、権限管理、エラー処理、保守が必要。 ・デモはすぐ作れるが、業務で使い続けるには別の難しさがある。 調べ物や文面作成などを中心に個人レベルでは浸透し始めているが、組織として見たときには一部特定の人が使っているという 状態。ツール開発はエンジニア層では広まりつつあるが、それ以外の層ではまだ一般的ではない。 IDEA Lab.
45. (参考)生成AIの利用状況 – IPA調査 IPA調査でも個人利用の普及はある程度進んでいるが、業務プロセスやサービス利用となるとかなり減少することが確認できる。なお、この調査は別 の質問で「導入を検討しているかすでに導入している」と答えた企業(全体の48.7%)に向けたもののため、企業全体ではこの半数程度にとどまる。 IDEA Lab. ※生成AIの利用状況 – IPA調査 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf
46. なぜ組織レベルでの活用が難しいのか？ 【生成AIを業務で活用する上での課題】 活用上の課題として挙げられているのは、情報漏洩や ハルシネーションなどのリスクに対する扱いや、そのリス クを考慮した上でのルール作りの困難さ 活用すべき業務が見つからないという意見も多い IDEA Lab. ※生成AIの利用状況 – IPA調査 https://www.ipa.go.jp/digital/chousa/dx-trend/tbl5kb0000001mn2-att/dx-trend-2025.pdf
47. 活用業務の見つけ方 OpenAI記事から抜粋(文言を一部変更) ① AIが得意とする分野を理解する ② AIの活用事例を知る ③ ユースケースを収集し優先順位を付ける ※OpenAI - Identify and scaling AI Use Cases https://openai.com/ja-JP/business/guides-and-resources/identifying-and-scaling-ai-use-cases/ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 49
48. ②活用事例を知る 代表的な活用事例として以下が挙げられる。ただし、年々、生成AI自体の性能も向上しており、アイデア次第であらゆる業務への適用が可能。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 50
49. 活用事例1 – 市場トレンド分析（バッグの商品企画） SNSからバッグが映っている投稿画像を収集した後、生成AIを利用し、種類・色・素材感などの観点からタグを付与。付与されたタグを集計・分析 することで、流行となっているバッグの特徴を分析し、商品企画のインプットとする。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 51
50. 活用事例2 – 顧客分析・営業提案（ITソリューション営業） 複数の社内外資料をもとに、顧客の状況・戦略を多角的に分析し、効果的なアプローチ方針（営業戦略・提案の切り口）を生成。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 52
51. 活用事例3 – 商品説明チャットシステム（EC） ECサイトの商品ページに製品説明を行う販売士という形でチャットシステムを追加。生成AIに対して一定の属性・性格付けを行うことで、実際の人 間に近い対応が可能に。（商品の説明だけでなく、雑談なども可能） IDEA Lab. ※コパ・コーポレーション – わくたんマーケット https://market.waku-tan.jp/pages/jitsuen © 2026 IDEA Lab. 53
52. 活用事例の参考サイト 1. 東京商工会議所「中小企業のための『生成AI』活用入門ガイド」 https://www.tokyo-cci.or.jp/page.jsp?id=1200436 2. Google Cloud「生成AI活用事例120社」 https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/120-casestudies-on-the-latest-generative-ai-applications-released?hl=ja 3. IPA（情報処理推進機構）「デジタル事例データベース」 https://case-studies.ipa.go.jp/ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 54
53. ③ユースケース収集と優先順位付け 一般的にユースケース抽出は、生成AIができることを起点に考えるよりも、業務上実在する課題を解決する方向で検討する方が適用時の効果 は高い。 業務課題の洗い出し 優先位順位づけ/適用検討 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 55
54. 業務課題の洗い出し 業務ユーザーへのインタビューや社内ワークショップなどを通じて、業務課題の棚卸しを行う。一旦、「生成AIが使えるか？」という視点は除いて、 純粋に課題のみに集中する。 【課題例】 営業 ・見積作成に時間がかかる ・提案書を毎回ゼロから作る ・メール返信が多い 経理 ・請求書チェックが大変 ・月末が忙しい IDEA Lab. 総務 ・問い合わせ対応が多い ・社内規程を探すのが大変 マーケティング ・SNS投稿が煩雑 ・ブログ作成作業に時間がかかる ・市場調査・競合調査に係るコスト が膨大 © 2026 IDEA Lab. 56
55. 優先順位付け/適用検討 優先順位付けの一つの方法として、導入難易度と業務効果から課題を分類し、「業務効果:高」かつ「導入難易度:低」の課題に対応することも 考えられる。 業務効果 一般的には 「業務効果：高 導入難易度：低」 エリアから取り掛かる のが最も効率が良い 総務: 社内規程を探すのが大変 営業: 提案書を毎回ゼロから作る 経理: 請求書チェックが大変 総務: 問い合わせ対応が多い マーケティング: 市場調査・競 合調査に係るコストが膨大 営業: メール返信が多い 営業: 見積作成に時間がかかる IDEA Lab. マーケティング: ブログ作成 作業に時間がかかる マーケティング: SNS投稿が煩 雑 導入難易度 (コスト/時間/技術 etc.) © 2026 IDEA Lab. 57
56. セキュリティおよびリスク管理 – セキュリティガイドライン 生成AI利用にあたってのセキュリティおよびリスク管理をどうしていくべきかのガイドラインは政府・企業から様々なドキュメントが出されている 日本 • 経済産業省・総務省「AI事業者ガイドライン 」 https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_rep ort.html • IPA「中小企業の情報セキュリティ対策ガイドライン」 https://www.ipa.go.jp/security/guide/sme/about.html 海外 • NIST「AI Risk Management Framework」 https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework • Microsoft「Microsoft guide for securing the AI-powered enterprise」 https://www.microsoft.com/en-us/security/security-insider/emerging-trends/aisecurity-guide IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 58
57. セキュリティルールの整備指針 前ページの資料でも進め方については共通している部分があり、まとめると以下のようになる。 ステップ 実施内容 ① 利用サービスを決める ChatGPT Business、Microsoft Copilotなど、企業向けサー ビスを選定する ② 利用ルールを決める 利用目的、入力ルール、禁止事項、利用範囲などを定める ③ 小さく始める 一部業務・一部部署で試行導入する ④ 効果・リスクを確認する 効果や課題、セキュリティ上の問題がないかを確認する ⑤ 定期的に見直す 利用状況を踏まえ、ルールや対象業務を改善・拡大する IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 59
58. ①利用サービスを決める ChatGPTが出している企業向け契約についての補足。基本的に、企業向け契約では、入力データでの学習なども行われず、アクセス時のネット ワークセキュリティなども考慮されている。 ※OpenAI -ビジネスデータのプライバシー、セキュリティ、コンプライアンス https://openai.com/ja-JP/business-data/ IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 60
59. ②利用ルールを決める 社内のセキュリティポリシーとの整合が必要となるが、初期ルールとしては下記項目あたりが決められていれば良いと考えられる。 項目 ルール例 1. 利用サービス 会社が承認した生成AIサービス（例：ChatGPT Business、Microsoft Copilot） を利用する。 2. 利用範囲 文書作成、要約、翻訳、アイデア出し、情報整理など、業務を補助する用途で 利用する。 3. 入力可能な情報 公開情報、匿名化した情報、一般的な業務情報、個人を特定できない内容を入 力する。 4. 入力禁止情報 個人情報、顧客情報、機密情報、契約書全文、パスワード、APIキーなどは入力 しない。 5. 出力内容の確認 AIの回答は必ず利用者が確認し、重要な判断や社外提出資料は人が最終確認す る。 6. 禁止事項 AIの回答を無確認で利用しない。重要な意思決定や法務・会計判断をAIだけで 行わない。 7. 問題発生時 情報漏えいや誤利用が疑われる場合は、速やかに管理者へ報告する。 IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 61
60. (参考) AI事業者ガイドライン チェックリスト 経産省やIPAなどの資料にはチェックリストが付いており、実務上は資料を読んだ上で、これらをベースにセキュリティ方針を検討することも有効。 ※AI事業者ガイドライン（第1.2版）ワークシート https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_6.xlsx IDEA Lab. © 2026 IDEA Lab. 62
61. AI活用相談会のご案内 どんなご相談でも構いません。これから生成AI導入を考えられている企業様には、まずは最初の一歩を一緒に考えさせていただければと思います。 IDEA Lab.
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