ビジネスで本当に使える生成AIおすすめ8選！失敗しない選び方を徹底解説

ビジネスにおいて生成AIの活用は、業務効率化や競争力強化に向けた有効な選択肢の一つとなっています。しかし、「どの生成AIを選べばよいかわからない」「セキュリティ面が不安」と悩む方も多いのではないでしょうか。本記事では、自社の課題に合ったツールの選び方から導入手順までを網羅的に解説します。既存のERP等のシステムとの連携を視野に入れ、スモールスタートで段階的に展開していくことが、導入を進めるうえで重要なポイントとなります。本記事を参考に、自社の目的や環境に適した生成AIを検討し、ビジネスへの活用につなげていきましょう。

ビジネスにおける生成AIの重要性と経営へのインパクト

近年、生成AIの技術は急速な進化を遂げており、単なる文章作成やアイデア出しのツールを超えて、企業の経営課題を解決するための重要な基盤となりつつあります。特に、限られたリソースを有効活用することが求められるビジネス環境において、生成AIの活用は企業の競争力向上に寄与する可能性があります。総務省の情報通信白書などでも指摘されている通り、デジタル技術の導入は企業の労働生産性向上に寄与する可能性があり、生成AIもその一つとして活用が期待されています。

中堅企業が生成AIの導入を検討する理由

年商100億円から2000億円規模の中堅企業において、事業の成長スピードに対して社内の管理体制やシステムが追いついていないケースは少なくありません。部門ごとに最適化されたシステムやExcelファイルが乱立し、業務の属人化やデータのサイロ化が発生している企業にとって、生成AIの導入は、これらの課題への対応を支援する選択肢の一つとなります。

中堅企業が生成AIを導入することで得られる具体的なメリットは、主に以下の3点です。

これらのメリットを得るためには、単にツールを導入するだけでなく、必要に応じて全社的な視点でデータを整理・連携し、AIが活用できる環境を整えることが重要です。経営状況の可視化や意思決定の迅速化を図るうえでは、データ基盤となるシステムの整備も重要な検討事項となります。

生成AIとERPの連携がもたらす全社最適化

生成AIを効果的に活用するためには、利用目的に応じて必要なデータを整理・連携し、適切に参照できる環境を整えることが重要です。そこで重要になるのが、企業の基幹業務を統合管理するERP（企業資源計画）との連携です。

現在、会計パッケージを中心に部門ごとのシステムが乱立している状態や、老朽化したオンプレミス型のシステムに過剰なカスタマイズが施されている状態では、データの抽出や集計に多大な時間を要してしまいます。このような環境下では、生成AIを導入しても部分的な業務効率化に留まり、経営へのインパクトは限定的です。

一方で、クラウド型ERPなどを活用して全社データを一元管理し、生成AIと連携することで、製品や構成によっては、自然言語による情報検索やデータ分析、予測業務を支援できる場合があります。

このように、生成AIとERPの連携は、業務効率化に加え、データを活用した経営を支援する手段となる可能性があります。次期システムの導入や刷新を検討する際は、生成AIとの親和性や将来の拡張性を見据え、全社最適を実現できるERP基盤の構築を視野に入れることが重要です。

ビジネス向け生成AIのおすすめ8選

中堅企業の経営課題を解決し、全社的な業務効率化やデータ活用を推進するためには、自社の環境や目的に適した生成AIを選ぶことが重要です。ここでは、ビジネスシーンで高い実績を持ち、多くの企業で導入が進んでいる代表的な生成AIを8つピックアップしてご紹介します。

各生成AIの特徴と主な活用領域を以下の表に整理しました。

ChatGPT Enterprise

法人向けに提供されているプランです。企業向けのデータ保護機能を備えており、入力・出力データは原則としてモデルの学習には利用されません。利用時には最新の利用規約や管理設定を確認することが重要です。財務データや人事情報などを扱う場合は、自社の情報管理方針やアクセス権限、サービスの設定を確認したうえで利用することで、情報漏洩リスクの低減につなげられます。

また、高度なデータ分析機能が標準で備わっているため、社内の表計算データやシステムから抽出したファイルをアップロードし、データ分析や傾向の可視化を支援することが可能です。全社最適化に向けた経営状況の見える化を後押しするツールとして採用されています。

Microsoft 365 Copilot

日常的に使用している文書作成、表計算、プレゼンテーション、Web会議などのアプリケーションに生成AIが組み込まれたサービスです。既存の業務アプリケーション上でAI機能を利用できるため、現在の業務環境に取り入れやすい点がメリットです。

例えば、Web会議の内容を自動で要約したり、表計算のデータからプレゼン資料のドラフトを自動生成したりすることができます。既存の業務基盤と深く統合されているため、既存の業務基盤と連携しているため、研修や利用ルールの整備と組み合わせることで、組織的なAI活用を進めやすい点が特徴です。

Google Workspace with Gemini

クラウドベースのグループウェアに統合された生成AIサービスです。文書作成やスプレッドシート、メール、ビデオ会議などと連携し、文章の作成支援やデータの整理、メールの自動返信案の作成などを効率化します。

社内外のコミュニケーションや共同作業を支援する機能があり、Google Workspaceを日常的に利用している企業などで活用を検討できます。

Claude 3

特に長文の処理能力と高い論理的推論能力に優れた生成AIです。膨大なテキストデータや複雑なマニュアル、長時間の会議の文字起こしデータなどを一度に読み込ませて、要約や分析を行うことが可能です。

ビジネスにおいては、契約書の確認支援や社内規定の検索、過去のプロジェクト資料からの情報抽出などに活用できます。また、自然で人間らしい文章を生成することに長けているため、顧客向けの丁寧な案内文や社内向けのアナウンス作成など、高いテキスト品質が求められる業務に向いています。

Notion AI

情報共有ツールやドキュメント管理のプラットフォーム上で動作する生成AIです。社内のマニュアルや議事録、プロジェクトの進行状況などが蓄積されたワークスペース内で直接AIを呼び出し、情報の整理や文章のブラッシュアップを行うことができます。

部門ごとに散在しがちな情報を一つの場所に集約し、そこにAIを掛け合わせることで、必要な情報を検索・整理しやすい社内ナレッジベースの構築につなげることができます。属人化しがちな業務ノウハウを全社で共有し、業務の標準化を進めるための基盤として機能します。

Salesforce Einstein

顧客関係管理（CRM）プラットフォームに組み込まれたAI機能です。営業活動やマーケティング、カスタマーサポートの領域に特化しており、顧客データの分析や、次のアクション候補の提案などを支援します。

蓄積された顧客とのやり取りや商談履歴をAIが分析し、成約確度の予測やパーソナライズされたメールの自動生成などを支援します。顧客接点を持つ部門の業務効率化を支援し、営業活動やマーケティング施策の検討に活用できる情報を提供することが可能です。

GitHub Copilot

ソフトウェア開発やシステム構築を行うエンジニア向けの生成AIアシスタントです。プログラミングのコードを記述する際に、次に必要なコードをリアルタイムで予測し、提案してくれます。

社内のIT部門や開発チームにおいて、コード作成の支援や定型的なコード記述の効率化などに活用できます。生成されたコードについては、動作やセキュリティ面の確認が必要です。これにより、エンジニアはより複雑なロジックの設計や、全社システムを最適化するための上流工程に時間を割くことができるようになります。

Adobe Firefly

画像生成やデザイン制作に特化した生成AIであり、クリエイティブ業務の効率化を支援します。Adobeの生成AIモデルは、ライセンス済みコンテンツや著作権が失効したパブリックドメインコンテンツなどを中心に学習されています。

マーケティング部門や広報部門において、Webサイトの画像作成、プレゼン資料の挿絵、パンフレットの素材作成などを迅速に行うことができます。テキストによる指示からビジュアルコンテンツを生成できるため、制作業務の効率化や、運用方法によっては外注費用・制作時間の削減につながる可能性があります。

ビジネスで失敗しない生成AIの選び方

生成AIをビジネスに導入する際、単に話題のツールだからという理由で選定してしまうと、現場で活用されずに投資対効果を得られない結果に陥りがちです。特に、部門ごとにシステムや表計算ソフトが乱立し、全社最適がなされていない状況の中堅企業においては、生成AIの導入を機に業務プロセス全体を見直す視点が求められます。

ここでは、経営層や事業責任者が押さえておきたい生成AIの選び方を3つの視点から解説します。

自社の経営課題と導入目的に合っているか

生成AIの選定では、自社の経営課題を明確にし、それを解決する手段としてAIが適しているかを見極めることが重要です。現状の業務において、どこにボトルネックがあり、どのようなデータを活用したいのかを整理する必要があります。

例えば、以下のような目的によって選ぶべき生成AIの機能やアプローチは異なります。

特に、経営の見える化が遅延している企業においては、AI単体での導入ではなく、基幹業務のデータをいかに統合してAIに分析させるかが鍵となります。自社の目的に合致した機能を持つツールを選ぶことが、導入成功の第一歩です。

セキュリティとデータ保護の堅牢性

ビジネスで生成AIを利用する際、機密情報や個人情報の漏洩リスクへの対策は不可欠です。無料の消費者向けAIサービスなどでは、入力したデータがAIの学習に利用される懸念があるため、企業向けのセキュアな環境を提供するサービスを選定する必要があります。

総務省が公表しているAI事業者ガイドラインでも、AI提供者および利用者に対するセキュリティ対策やプライバシー保護の重要性が指摘されています。選定時には以下のポイントを確認しましょう。

自社のセキュリティ要件に適したエンタープライズ向けサービスを選び、適切な管理体制を整えることで、全社展開に伴うリスクの低減につながります。

既存システムやERPとの連携のしやすさ

中堅企業が生成AIを効果的に活用するうえでは、利用目的に応じて既存システムや基幹システム（ERP）との連携を検討することが重要です。現在、会計パッケージや部門ごとのシステムが乱立し、データがサイロ化している状態では、AIが参照できるデータが限定され、経営分析や予測に必要な情報を十分に活用できない場合があります。

生成AIを効果的に活用するうえでは、利用目的に応じて必要なデータを統合・連携できる基盤を整備することが重要であり、ERPもその選択肢の一つです。ERPと生成AIがシームレスに連携することで、例えば「リアルタイムの在庫状況と過去の販売データを基にした需要予測」や「経営ダッシュボードの自動生成と異常値の検知」などが可能になります。

老朽化したシステムや過度なカスタマイズによってバージョンアップが困難になっている場合は、AI導入を機にクラウドERPを含む基幹システムの刷新を検討することも、全社最適化や経営状況の可視化に向けた選択肢となります。選定する生成AIが、API等を通じて自社のERPやデータベースと連携できる拡張性を備えているかを確認することが重要です。

生成AI導入を成功に導くためのステップ

生成AIの導入は、単なる新しいツールの追加ではなく、業務プロセス全体を見直し、全社最適化を図るための重要なプロジェクトです。特に、部門ごとにシステムやExcelファイルが乱立し、データのサイロ化が起きている中堅企業においては、ERPの導入や刷新と併せて生成AIを活用することで、経営状況の可視化や意思決定の迅速化につながる可能性があります。ここでは、生成AIの導入を進めるうえで参考となる具体的なステップを解説します。

推進体制の構築とガイドライン策定

生成AIを効果的に活用するためには、現場だけに任せるのではなく、経営層を含めた推進体制を構築することが重要です。また、情報漏洩や著作権侵害などのリスクを未然に防ぐためのルール作りも、導入の初期段階で進める必要があります。

部門横断的なプロジェクトチームの組成

特定の部門だけで導入を進めると、これまでの部門システムと同様に部分最適に陥りやすくなります。経営企画、情報システム、そして実際の業務部門からメンバーを選出し、全社横断的なプロジェクトチームを組成することが重要です。これにより、既存システムや将来的なERPとのデータ連携を見据えた、全社的な業務効率化のロードマップを描くことが可能になります。

利用ガイドラインの策定と社内教育

生成AIの利用にあたっては、入力可能なデータの範囲や出力結果の確認方法などを定めたガイドラインを策定することが重要です。経済産業省が公開しているAI事業者ガイドラインなどを参考にしながら、自社のセキュリティポリシーに沿った明確なルールを整備しましょう。

ガイドラインを策定した後は、全従業員に向けた継続的な教育を実施し、組織全体のAIリテラシー向上を図ります。

小さく始めて全社へ展開するアプローチ

最初から全社で大規模に導入しようとすると、現場の混乱を招き、プロジェクトが頓挫するリスクが高まります。まずは特定の業務や部門に絞って導入し、効果や課題を確認しながら段階的に適用範囲を広げていく方法が考えられます。

PoC（概念実証）による効果測定と課題抽出

まずは、定型業務が多く効果が見えやすい部門を対象にPoC（概念実証）を実施します。例えば、会議の議事録作成や社内規定の問い合わせ対応など、日常的な業務から始めるのが効果的です。この段階で、既存の業務プロセスにどのように生成AIを組み込むか、そして将来的なERPとの連携においてどのようなデータ整備が必要になるかを検証します。

業務プロセスの見直しとERPの価値最大化

生成AIの適用範囲を広げていく過程で、従来の業務プロセスそのものを見直すことが極めて重要です。属人的な業務や不要な工程を削減し、業務の標準化を進めることで、ERP導入の土台が整います。生成AIの活用とERPなどによるデータの一元管理を組み合わせることで、全社最適化を進めやすくなる可能性があります。まずは自社の現状の課題を正しく把握し、将来の成長を支える最適なシステム環境の構築に向けた第一歩を踏み出しましょう。

ビジネスでおすすめの生成AIに関するよくある質問

生成AIは無料でビジネス利用できますか？

一部の生成AIは無料で利用できますが、セキュリティや機能の面からビジネス用途では有料プランの導入が推奨されます。

生成AIに入力した機密情報が学習されることはありますか？

入力データがAIの学習に利用されるかどうかは、サービスやプラン、設定によって異なります。利用前に最新の利用規約やデータ利用方針を確認してください。

社内の既存システムと生成AIは連携できますか？

APIなどが提供されているサービスでは、仕様や自社のシステム環境に応じて、社内のデータベースや既存システムと生成AIを連携できる場合があります。

生成AIを導入すればすぐに業務効率化できますか？

導入するだけですぐに効果が出るわけではなく、利用ガイドラインの策定や従業員への研修などが必要です。

どの生成AIを選べばよいか迷った場合はどうすればよいですか？

まずは自社の解決したい課題を明確にし、既存システムとの相性やセキュリティ要件を満たすものから小さく試すことをおすすめします。

まとめ

ビジネスにおける生成AIの導入は、業務効率化に加え、全社的な生産性向上や経営課題への対応を支援する可能性があります。自社の目的やセキュリティ要件に合ったAIを選び、小さく始めて段階的に展開していくことが重要なポイントです。また、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出すためには、社内のデータ基盤の整備が欠かせません。この機会に、必要なデータを一元的に管理し、生成AIとの連携を検討できるERPの導入や見直しについても、情報収集を始めてみてはいかがでしょうか。