- Gemini・NotebookLM・Dify・Claudeの現場でのリアルな使いどころ
- 職種・業務別の具体的な活用事例と効果
- AI導入で現場が気づいた3つの共通パターン
「AI導入を検討しているけど、実際どう使われているの？」という疑問を持つ経営者・マネージャー向けに、ある会社で実際に共有されていたAI活用事例をツール別にまとめた。職種も業務内容もバラバラなチームが、それぞれどんな課題にどのツールをあてているのか、リアルな現場の声を紹介する。
Google Workspaceにすでに統合されているため、追加コストなしで使い始められる。総務・人事系の「文書を書く・整理する」業務との相性が特に良い。
就業規則改定の下準備【総務】
育児介護休業法の改正に伴う就業規則の改定作業で、厚労省が公開しているモデル規則と社内の現行規定をGeminiに読み込ませて差分を整理。社労士への相談前の下準備として活用し、打ち合わせ時間が半分以下になった。
入社オリエンテーション資料の自動更新【人事】
毎月発生する入社オリエンテーション用スライドの更新作業をGeminiで効率化。ツール一覧・組織図・社内ルールの変更点をテキストで渡すだけで、更新箇所のドラフトを自動生成。月次の更新作業が従来の3時間から30分に短縮。
採用要件の言語化サポート【人事】
「現場が欲しい人物像」を採用要件として言語化する作業でGeminiを活用。現場マネージャーへのヒアリングメモを渡すと、求人票のドラフトと面接での確認観点をセットで出力してくれる。「採用担当1人でも複数ポジションを同時に動かせるようになった」という声も。
大量のドキュメントを読み込んで質問・整理できるGoogleのツール。人事・マーケの「情報をまとめる・分析する」業務で特に威力を発揮している。
競合調査レポート50本を1時間でサマリー化【マーケティング】
四半期ごとに実施している競合調査で、各社のプレスリリース・IRレポート・LP合計50本以上をNotebookLMに投入してサマリーを作成。そのまま「価格帯の変化」「訴求軸の違い」など切り口を変えて質問できるため、調査→資料化が1日仕事から午前中で完了するようになった。
過去3年分の採用面接メモからペルソナ作成【人事】
過去3年分の候補者面接メモ（約200件）をNotebookLMに読み込ませ、「入社後に活躍した人材の共通点」と「早期離職した人材の共通点」を抽出。採用基準の見直しと面接設計の改善に活用している。定性データをこれだけの規模で分析できたのは初めてとのこと。
議事録の自動タスク整理【総務・人事共通】
毎週の全体定例・部門定例の議事録をNotebookLMに蓄積しておき、月末に「今月決まったこと・積み残しタスク」を一括で出力。スプレッドシートに転記して管理している。「誰が何を言ったか」まで追えるため、「あの件どうなった？」という確認工数が激減した。
ノーコードでAIチャットボットやワークフローを構築できるツール。総務・人事系の「繰り返し同じ質問に答える」業務の自動化に特に向いている。
Slack連携の社内問い合わせボットで総務への質問を自動対応【総務】
「有給の申請方法は？」「経費精算の締め日は？」など総務への繰り返し質問に自動回答するチャットボットをDifyで構築し、Slackと連携。社内FAQ約80問をナレッジとして登録した結果、想定問答の回答精度82%を達成。ナレッジの入れ方を「一問一答形式」から「手順書形式」に変えたことで精度が大幅に改善した。
入退社チェックリストの自動生成ボット【人事】
入社・退社の手続きは担当者によって対応漏れが発生しやすい。Difyで「雇用形態・部署・役職・デバイス種別」を入力すると、その人専用のチェックリストを自動生成するボットを構築。対応漏れによる再作業が月平均3件から0件になった。
長文の読み書きや複雑な思考が必要なタスク、コード生成との組み合わせで特に力を発揮する。マーケ・エンジニア職での活用が目立つ。
LP・メルマガのコピー量産と品質均一化【マーケティング】
LP・メルマガ・SNS投稿など媒体ごとに異なる文体・文字数・訴求軸を毎回ゼロから書いていたコピーライティング業務をClaudeで効率化。ターゲット・ベネフィット・トンマナをテンプレート化してプロンプトに組み込むことで、品質を一定に保ちながら制作本数が月20本から月60本以上に増加。
仕様書からテストコードを自動生成【エンジニア】
機能仕様書とエンドポイントの定義をClaudeに渡すと、ユニットテストのコードのベースを自動生成。手書きしていたテストコードの8割をClaudeが初稿を出すようになり、エンジニアはレビュー・修正にフォーカスできるようになった。開発サイクルが体感1.5倍のスピードに。
Notion社内Wikiの一括リライト【エンジニア・総務】
長年更新されていなかった社内Wikiのドキュメントを整理するプロジェクトで、古いページをClaudeに渡して「現在の業務フローに合わせて読みやすく書き直す」作業を自動化。200ページ超のWikiを2週間で整備完了。「以前なら半年はかかった」とのこと。
▼現場から見えてきた3つのパターン
複数のチームの活用事例を見ていると、うまく使えているチームには共通点がある。
「大量に読む」はNotebookLM、「深く考える・作る」はClaudeやGemini。目的に合ったツール選びが成果の差を生んでいる。
「精度80%の壁」はどのチームも経験しているが、運用しながらナレッジを育てていくスタンスが共通している。
AIを入れることより、運用設計の方が難しいというのが現場の本音。担当者と改善サイクルを最初に決めておくチームほど長続きしている。
▼まとめ
今回紹介した事例に共通しているのは、「高価な専用システムを入れた」ではなく、すでに手元にあるツールを組み合わせて業務に組み込んだという点だ。Gemini・NotebookLM・Dify・Claudeはいずれも無料〜低コストで試せるものがほとんどで、まず小さく試してみることが一番の近道だと思っている。
「うちの会社でどのツールが使えそうか」「どこから手をつければいいか」という相談にも対応しているので、気軽に問い合わせてほしい。
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