サマリー
ビジネスでの生成AIの使い方を、①一般共通、②業界別の大きく2つに分けて整理します。
①一般共通：“情報収集”～“加工分析”～“アウトプット”という3段階に分けると、“情報収集”段階では、検索（時に表示されるAI Overview）や生成AIプラットフォームでの質問等が挙げられます。次に“加工分析”段階では、アイディア出し（ドラフト作成、アイディア壁打ち）や各種データ分析等での活用があります。最後に“アウトプット”段階では、プレゼンや文書、議事録等の作成に生成AIを使うことができます。
②業界別：“製造業（自動車）”、“金融業（保険）”、“通信業”を例にとります。“製造業（自動車）”では、エンジニアリング業務やソフトウェア開発、車内AIアシスタントへの投資が活発です。“金融業（保険）”では、引受業務、保険金支払、コールセンターへの投資が多くなっています。また“通信業”では、コンタクトセンター、ネットワーク運用、社内ナレッジ検索の3領域が中心です。
本文
皆さまこんにちは。今回は、昨今話題の生成AIのビジネスにおける使い方（活用方法）について、問題解決者向けの視点で書きます。まず生成AIの使い方を、①一般共通と、②業界別の大きく2つに分けて整理します。
1. ビジネスでの生成AIの使い方：一般共通
まず“一般共通”として、業界や職種問わず、ビジネスに携わる人であれば大体当てはまりそうな使い方を整理します。業務の流れを大きく“インプット（情報収集～加工分析）”、“アウトプット”に分けて考えてみます。
“インプット（情報収集）”段階では、従来から引き続き検索（ググる！）が多いと思いますが、ここでAI Overviewが表示される場合が多いと思います（平均して50%位、検索ワード次第で80%位表示されるとのこと）。これも生成AI活用に当たりますよね。あとは直接生成AIプラットフォーム（ChatGPT、Gemini、Claude等）にアクセスして質問することもあると思います。
“インプット（加工分析）”段階では、例えばアイディア出しとして、ドラフト作成を生成AIにお願いしたり、逆に自分で考えたアイディアを生成AIにぶつけて“壁打ち”しながらアイディアを揉んでいくこともあると思います。またいわゆる高度なデータ分析は、生成AIは大体一通りカバーしています。煩雑な分析作業そのものの効率化に大いに役立つと思います。
そして“アウトプット”段階では、プレゼン（パワーポイント）や文書（ワード）、議事録等々、普段皆さんが時間をかけて作成しているものを生成AIにドラフトしてもらうことも可能となっています。
2. ビジネスでの生成AIの使い方：業界別
今度は業界別（例として製造業（自動車）、金融業（保険）、通信業を取り上げます）に、更にバリューチェーンごとにどのような生成AIの使い方があるか整理してみます（ちなみにこの整理も生成AIにお願いしてドラフトして貰いました）。
2-1. 製造業（自動車）
“製造業（自動車）”では、特にエンジニアリング業務やソフトウェア開発、車内AIアシスタントへの投資が活発です。
2-2. 金融業（保険）
“金融業（保険）”では、特に引受業務、保険金支払、コールセンターへの投資が多くなっています。
2-3. 通信業
“通信業”では、特にコンタクトセンター、ネットワーク運用、社内ナレッジ検索の3領域が中心です。
3. 生成AIを使うにあたっての注意点
大変便利な生成AIですが、使うに当たって大きく3点、注意点があります。
3-1. 人間による目視チェックを必ずすること
生成AIは何でもすぐ回答してくれて大変便利ですし、回答の精度も日進月歩なのだと思いますが、現段階（2026年時点）では、まだ出力結果の“人間による目視チェック”が必要だと思います。いちいちチェックしていたら業務改善効果が少なくなる、と思われるかもしれませんが、自分で手を動かして作るよりは早い（はず）なので、時間を惜しまずチェックしましょう。
目視チェックをするためには、プロンプトに”情報ソースへのリンクも付記してください”と追加することで、チェックが容易になります。
3-2. ハルシネーションに気を付けること
これも“目視チェック”に関連しますが、生成AIはもっともらしい回答を返してくれますが、よく見ると間違っている事を含めていたりします（=ハルシネーション）。できるだけハルシネーションを避けるために、プロンプトに“関連する情報ソースがなければ「情報ソースがない」と、またわからなければ「わからない」と返してください”と明記するのも一手です。あとは“目視チェック”は欠かさずに、ですね。
3-3. セキュリティに気を付けること
生成AIに質問する際に、誤って機密情報を含めてしまったりすると、生成AIがその内容を学習して、他社への回答にその内容を入れてしまうという形の情報漏洩が起こりえます。それを回避するために、生成AIを“学習しない”モードに設定しておくことが必要です。これはプラットフォームごとに設定方法があるので、確認してみてください。
また最近では、（大企業中心と思いますが）企業独自のAIプラットフォーム開発をしているところも増えてきています。そのような場合には、自社プラットフォームの利用が推奨されるかもしれませんね（現段階では中々、機能や使い勝手で著名なプラットフォームに比べると劣るところが多いようですが）。
あとはそもそもですが、機密情報に該当しそうなグレーな情報は入力しないように気を付けることが大事ですね。
4.まとめ
今回はビジネスにおける生成AIの使い方を整理してみました。ご覧いただいた通り、非常に多岐にわたって、生成AIの活用可能性はあると思います。まだまだ発展途上ではあると思いますが、日進月歩なので、問題解決者の皆さまにもどんどん活用いただいて、日々の問題解決に活かしていただければと思います。
今回はこのくらいにさせていただき、また次回以降、続けていきたいと思います。 最後まで読んでいただき、ありがとうございました。