生成AIはどの業務で活躍しているのか
生成AIの導入を検討する際、多くの企業担当者が「どの業務から始めるべきか」「どのような課題に直面するのか」という疑問を抱えています。先行企業の成功事例を参考にしたいと思いながらも、具体的なデータがなく、導入の一歩を踏み出せないケースも少なくありません。
本レポートでは、Ragate株式会社が2025年12月に実施した505名への独自調査から、生成AIが実際に活用されている業務領域と導入・活用時に直面する課題を詳しく解説します。データに基づいた現状把握と、効果的な活用戦略のヒントをお届けします。
調査概要
本調査は以下の条件で実施しました。
- 調査期間：2025年12月11日〜
- 調査方法：インターネットリサーチ
- 有効回答数：505名
- 調査対象：日本国内のビジネスパーソン
「生成AI活用領域TOP7」情報収集とシステム開発が2強
活用領域の全体像
「現在、生成AIをどのような業務領域で活用していますか？」という質問（複数回答可）に対する回答結果は以下の通りです。
活用業務領域 | 活用率 |
|---|---|
情報収集・調査・分析 | 37.8% |
システム開発・運用 | 35.4% |
コンテンツ作成・編集 | 25.1% |
議事録作成・要約 | 24.3% |
社内問い合わせ対応・ヘルプデスク | 23.5% |
クリエイティブ制作 | 18.8% |
翻訳・外国語対応 | 11.1% |
第1位：情報収集・調査・分析（37.8%）
最も多く活用されている領域は「情報収集・調査・分析」で、37.8%の回答者が活用しています。
市場調査、競合分析、技術動向の把握など、従来は多大な時間を要していた情報収集業務が、生成AIによって大幅に効率化されています。特に、大量の文書やデータを短時間で要約・分析できる点が高く評価されています。
具体的な活用シーンとしては以下が挙げられます。
- 業界レポートや論文の要約作成
- 競合企業の動向分析
- 市場トレンドの抽出と整理
- データからのインサイト抽出
第2位：システム開発・運用（35.4%）
「システム開発・運用」が35.4%で僅差の第2位となりました。コード生成、デバッグ支援、ドキュメント作成など、開発業務全般でAIが活躍しています。
回答者の約半数が技術系会社員であることも影響していますが、GitHub CopilotやCursorといった開発支援AIツールの普及により、プログラミング業務への生成AI活用が急速に浸透していることがうかがえます。
開発現場での主な活用方法は以下です。
- コードの自動生成・補完
- バグの検出と修正提案
- 技術ドキュメントの自動生成
- コードレビューの効率化
- テストコードの生成
第3位：コンテンツ作成・編集（25.1%）
メール、記事、プレゼン資料、マーケティングコピーなどのコンテンツ作成が第3位（25.1%）にランクインしました。
文章作成は生成AIが最も得意とする領域の一つであり、ビジネス文書の下書き作成から、マーケティングコピーの案出し、プレゼン資料のアウトライン作成まで幅広く活用されています。
第4位：議事録作成・要約（24.3%）
会議議事録の文字起こしや要点整理が24.3%で第4位です。会議の録音データからの自動文字起こし、議事録の要約作成、アクションアイテムの抽出など、会議周辺業務の効率化に生成AIが貢献しています。
第5位：社内問い合わせ対応・ヘルプデスク（23.5%）
社内規程FAQやチャットボットなど、社内問い合わせ対応への活用が23.5%となりました。情報システム部門や人事部門への定型的な問い合わせを、AIチャットボットが代替することで、担当者の負荷軽減と回答スピードの向上を実現しています。
「導入・活用における課題」セキュリティ懸念がトップ
課題の全体像
「生成AIの導入・活用において、どのような課題を感じていますか？」という質問（複数回答可）への回答結果です。
課題 | 回答率 |
|---|---|
情報漏洩・セキュリティリスクへの懸念 | 32.5% |
出力精度の不確実性（ハルシネーション） | 27.0% |
従業員のリテラシー・スキル不足 | 24.3% |
著作権・コンプライアンスに関する法的懸念 | 23.0% |
導入・運用コストの妥当性が分からない | 18.2% |
費用対効果（ROI）の算出・評価が困難 | 17.7% |
社内ルール・ガイドラインの整備が追いついていない | 14.3% |
既存システムとの連携が技術的に困難 | 12.2% |
経営層や現場の理解が得られない | 8.2% |
特に課題はない | 12.4% |
第1位：情報漏洩・セキュリティリスク（32.5%）
最大の課題は「情報漏洩・セキュリティリスクへの懸念」で、32.5%が課題として認識しています。
特に、外部のLLMサービスに機密情報を入力することへの不安が根強く存在します。入力データが学習に使用される可能性、データの保管場所、アクセス権限の管理など、情報セキュリティの観点から慎重な検討が求められています。
対策のポイントは以下です。
- Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなど、エンタープライズ向けサービスの活用
- 入力データのマスキングルールの策定
- 利用ガイドラインの整備と従業員教育
- セキュアな自社環境でのLLM運用（Dify等の活用）
第2位：ハルシネーション（27.0%）
「出力精度の不確実性（ハルシネーション）」が27.0%で第2位です。生成AIが事実と異なる情報を、あたかも正確であるかのように出力する「ハルシネーション」への懸念は、業務活用において避けて通れない課題です。 対策のポイントは以下の通りです。
- 人間による出力内容の確認プロセスの組み込み
- RAG（検索拡張生成）による社内ナレッジとの連携
- ファクトチェック体制の構築
- 用途に応じた適切なLLMモデルの選定
第3位：従業員のスキル不足（24.3%）
「従業員のリテラシー・スキル不足」が24.3%で第3位となりました。プロンプトエンジニアリングのスキルや、AIの特性を理解した上での適切な活用方法など、従業員のAIリテラシー向上が課題として認識されています。
第4位：法的懸念（23.0%）
著作権・コンプライアンスに関する法的懸念が23.0%で第4位です。AIが生成したコンテンツの著作権の帰属、他者の著作物を学習データとして使用することの是非など、法的な不確実性が導入の障壁となっています。
「課題への対応策」実践的なアプローチ
セキュリティとガバナンスの両立
調査結果から、セキュリティ懸念とスキル不足が最大の障壁であることが明らかになりました。これらの課題に対しては、以下のようなアプローチが有効です。
- 段階的な導入：リスクの低い業務から試験的に開始し、徐々に適用範囲を拡大
- ガイドラインの整備：利用可能な用途、禁止事項、データの取り扱いルールを明文化
- 教育・トレーニング：プロンプトエンジニアリングの基礎からセキュリティ意識まで、体系的な研修を実施
- セキュアな環境構築：自社環境でのLLM運用基盤を構築し、データ漏洩リスクを低減
内製化による課題解決
「既存システムとの連携が技術的に困難」（12.2%）という課題に対しては、AI開発の内製化が有効な解決策となります。外部サービスへの依存を減らし、自社のセキュリティポリシーに準拠したAI環境を構築することで、多くの課題を同時に解決できます。
まとめ
本調査により、以下の点が明らかになりました。
- 活用領域のTOP3は「情報収集・調査（37.8%）」「システム開発（35.4%）」「コンテンツ作成（25.1%）」
- 最大の課題は「セキュリティ懸念（32.5%）」であり、次いで「ハルシネーション（27.0%）」「スキル不足（24.3%）」
- 約12%は「特に課題はない」と回答しており、適切な対策を講じることで課題を克服できることを示唆
生成AIの活用は、適切なリスク管理と人材育成を伴うことで、大きな業務効率化を実現できます。先行企業の事例を参考に、自社に適した活用戦略を検討してみてはいかがでしょうか。
生成AI活用でお悩みの方へ
「生成AIを活用したいが、セキュリティが心配」「どの業務から始めればよいかわからない」——そのようなお悩みをお持ちではありませんか？
Ragate株式会社では、業務課題を起点とした生成AI活用支援を提供しています。BPMN分析による業務可視化から、Difyを活用したセキュアなAI環境構築、従業員向けリスキリング支援まで、一気通貫で伴走いたします。
また、システム開発領域での生成AI活用をご検討の方には、AI駆動開発・バイブコーディングによるUI/UX高速開発支援もご用意しています。プロンプトエンジニアリングで直接画面を実装する次世代開発手法で、開発期間を40〜60%短縮した実績があります。
