ChatGPT Workは、営業・マーケティング・人事・総務/経理・カスタマーサポート・プロジェクト管理・経営/企画など、さまざまな部門の「情報整理」「下書き作成」「確認リスト作成」に活用できます。
ただし、最初から全社で大きく導入しようとすると、入力してよい情報の範囲や、人が確認すべきポイントが曖昧になりがちです。まずは1部署1業務に絞り、商談メモの要約、問い合わせ返信案、面接質問案、月次チェックリストなど、成果物を人が確認しやすい業務から始めるのがおすすめです。
この記事では、生成AI初心者の企業担当者向けに、ChatGPT Work活用事例を7つの部門別に紹介します。公式に確認できるのは、ChatGPT Workが複数の情報源や複数工程を使い、レビュー可能な成果物を作るタスクに向いているという方向性です。以下で紹介する部署別の使い方は、読者が自社で試しやすい想定ユースケースとして整理しています。実在しない導入成果や削減率は扱いません。
ChatGPT Workはどんな業務に向いている？
ChatGPT Workの詳しい機能説明は別記事に譲り、ここでは活用事例を理解するために必要な範囲だけ説明します。
ChatGPT Workは、業務でChatGPTを使うためのワークフローやチーム利用を想定した使い方として案内されています。特に、メール、カレンダー、文書、会議メモ、プロジェクト情報など、複数の情報をもとに、要約・整理・下書き作成を行う業務と相性があります。
たとえば、次のような業務です。
- 商談メモを要約し、次回アクションを整理する
- 問い合わせ内容をもとに、返信案を作る
- 求人票と評価基準をもとに、面接質問案を作る
- 会議メモから決定事項、未決事項、担当者別タスクを整理する
- 社内資料をもとに、企画書のたたき台を作る
ポイントは、ChatGPT Workを「人の代わりに最終判断するツール」としてではなく、「人が確認するための下書きや整理案を作るツール」として使うことです。社外送信、採用判断、金額処理、契約判断、顧客対応などは、必ず人が確認する前提で設計しましょう。
ChatGPT Work活用事例7選
ここからは、7つの部門別に活用事例を紹介します。各事例では、「入力情報」「依頼例」「成果物」「人が確認する点」をセットで示します。
| 部門 | 向く業務 | 主な成果物 | 人が確認する点 |
|---|---|---|---|
| 営業 | 商談準備、商談後の整理、フォローアップ | 商談要約、次回アクション、メール案 | 顧客情報、価格、納期、約束事項 |
| マーケティング | 記事構成、広告文、訴求軸の整理 | 記事構成案、広告文案、キャンペーン案 | 事実確認、ブランドトーン、表現リスク |
| 人事 | 面接準備、求人票改善、候補者情報整理 | 面接質問案、候補者比較メモ、求人票改善案 | 個人情報、公平性、差別的表現 |
| 総務/経理 | 月次作業、経費ルール問い合わせ、確認リスト作成 | 確認リスト、返信案、月次作業手順 | 金額、日付、勘定科目、承認フロー |
| カスタマーサポート | 問い合わせ分類、返信案、FAQ改善 | 返信案、FAQ改善案、エスカレーション判断材料 | 最新仕様、顧客状況、補償表現 |
| プロジェクト管理 | 会議メモ要約、タスク整理、進捗報告 | 決定事項、未決事項、担当者別タスク | 担当者、期限、共有範囲、機密情報 |
| 経営/企画 | 論点整理、企画書の骨子、意思決定メモ | 企画書のたたき台、リスク一覧、未確認事項 | 前提条件、数値根拠、不確実性 |
1. 営業｜商談準備とフォローアップを整理する
営業部門では、商談前後の情報整理にChatGPT Workを活用できます。商談メモ、顧客情報、過去メール、提案資料などをもとに、顧客の課題や次回アクションを整理する使い方です。
特に、商談後に「何を約束したか」「次に何を確認すべきか」「誰が何を対応するか」をまとめる作業は、毎回発生しやすく、型化しやすい業務です。
入力情報
- 商談メモ
- 顧客情報
- 過去メール
- 提案資料
- ヒアリング内容
- 次回商談で確認したい内容
依頼例
「以下の商談メモをもとに、顧客の課題、提案すべき内容、次回確認すべき質問、フォローアップメール案を整理してください。確定していない内容は『要確認』として分けてください。」
成果物
- 商談要約
- 顧客課題の整理
- 次回アクション
- ヒアリング項目
- フォローアップメール案
人が確認する点
- 顧客情報に誤りがないか
- 価格、納期、契約条件が正しいか
- 商談中の約束事項に抜け漏れがないか
- 社外に送る文章として失礼な表現がないか
- 確定していない内容を断定していないか
営業で使う場合、ChatGPT Workの出力をそのまま送信するのではなく、担当者が顧客との関係性や商談の温度感を踏まえて修正することが重要です。
2. マーケティング｜記事構成や広告文のたたき台を作る
マーケティング部門では、記事構成、広告文、キャンペーン案、顧客インサイトの整理などに活用できます。
たとえば、商品情報、既存記事、広告文、顧客インサイト、競合ページを入力し、「初心者向けの記事構成を作る」「複数の訴求軸を比較する」「広告文のたたき台を出す」といった使い方が考えられます。
入力情報
- 商品情報
- 既存記事
- 広告文
- 顧客インサイト
- 競合ページ
- 過去の訴求軸
- よくある質問
依頼例
「以下の商品情報と顧客インサイトをもとに、初心者向けの記事構成案を作成してください。事実として確認できる内容と、仮説として扱う内容を分けてください。」
成果物
- 記事構成案
- 広告文案
- ペルソナ整理
- 訴求軸の比較
- キャンペーン案
- FAQ案
人が確認する点
- 商品情報や仕様が正しいか
- ブランドトーンに合っているか
- 薬機法・景表法などの表現リスクがないか
- 実績や効果を誇張していないか
- 公式に確認できない内容を断定していないか
マーケティングで特に注意したいのは、成果表現です。「売上が上がる」「問い合わせが増える」といった効果を、根拠なく断定しないようにしましょう。ChatGPT Workはアイデア出しや下書き作成に使い、公開前には必ず事実確認と表現チェックを行う必要があります。
3. 人事｜面接準備と候補者情報を整理する
人事部門では、求人票の改善、面接質問案の作成、候補者メモの整理、オンボーディング資料案の作成などに活用できます。
ただし、人事領域では個人情報や評価の公平性が重要です。ChatGPT Workに候補者の合否を判断させるのではなく、面接で確認すべき論点を整理する補助として使うのが安全です。
入力情報
- 求人票
- 候補者メモ
- 面接記録
- 社内評価基準
- 入社後の業務内容
- 配属予定部門の要件
依頼例
「以下の求人票と評価基準をもとに、面接で確認すべき質問案を作成してください。候補者の評価を決めるのではなく、確認すべき論点を整理してください。」
成果物
- 面接質問案
- 候補者比較メモ
- 求人票の改善案
- オンボーディング資料案
- 入社前に確認すべき項目リスト
人が確認する点
- 個人情報の扱いに問題がないか
- 評価基準が公平か
- 差別的な表現や不適切な質問がないか
- 候補者の合否をAI任せにしていないか
- 社内の採用ルールに沿っているか
人事で使う場合は、「判断」ではなく「準備」に寄せることが大切です。面接官が質問の質を高めたり、確認漏れを減らしたりするための補助として活用しましょう。
4. 総務/経理｜月次作業と社内問い合わせを整理する
総務や経理では、月次作業の手順整理、経費精算ルールの問い合わせ対応、社内向け確認リストの作成などに活用できます。
経理領域では、金額、日付、勘定科目、承認フローなど、正確性が求められる情報が多くあります。そのため、ChatGPT Workには処理の確定を任せず、確認リストや返信案の作成に使うのが適しています。
入力情報
- 請求書情報
- 経費ルール
- 月次タスク一覧
- 社内問い合わせ
- 社内規程
- 承認フロー
依頼例
「以下の社内問い合わせと経費ルールをもとに、返信案と確認すべき項目を整理してください。金額や承認可否は確定せず、人が確認する前提で書いてください。」
成果物
- 確認リスト
- 問い合わせ返信案
- 月次締め作業の手順
- 承認前のチェック項目
- 社内向け案内文の下書き
人が確認する点
- 金額が正しいか
- 日付や対象期間に誤りがないか
- 勘定科目が適切か
- 承認フローに沿っているか
- 社内規程と矛盾していないか
総務/経理で使う場合は、確認漏れを防ぐための「チェックリスト化」が特に有効です。一方で、支払可否や会計処理の確定は、担当者や専門家が確認する必要があります。
5. カスタマーサポート｜問い合わせ返信案とFAQ改善に使う
カスタマーサポートでは、問い合わせ内容の分類、返信案の作成、FAQ改善、エスカレーション要否の整理に活用できます。
問い合わせ対応はスピードが求められますが、誤った回答や過剰な約束はトラブルにつながります。ChatGPT Workは自動返信の代わりではなく、担当者が確認する返信下書きとして使うのが安全です。
入力情報
- 問い合わせ内容
- FAQ
- 過去の回答例
- 製品仕様
- 対応ポリシー
- 顧客ごとの状況
依頼例
「以下の問い合わせ内容とFAQをもとに、返信案を作成してください。確定回答できない点、担当者が確認すべき点、エスカレーションが必要な可能性を分けてください。」
成果物
- 返信案
- FAQ改善案
- 問い合わせ分類
- エスカレーション判断材料
- 担当者が確認すべき項目リスト
人が確認する点
- 最新仕様と一致しているか
- 顧客ごとの状況を反映できているか
- 謝罪や補償表現が適切か
- 確定回答してよい内容か
- エスカレーションすべき問い合わせではないか
カスタマーサポートでは、返信案の作成だけでなく、問い合わせが多い内容をFAQ改善に活かす使い方も考えられます。ただし、製品仕様や対応方針は変わることがあるため、最新情報との照合が必要です。
6. プロジェクト管理｜進捗・課題・次アクションを整理する
プロジェクト管理では、会議メモの要約、タスク整理、進捗報告の下書き、課題やリスクの洗い出しに活用できます。
プロジェクトが複数人で進むほど、決定事項、未決事項、担当者、期限が曖昧になりがちです。ChatGPT Workを使って会議メモやタスク一覧を整理すれば、次に何をすべきかを確認しやすくなります。
入力情報
- 会議メモ
- プロジェクト進捗
- タスク一覧
- メールやチャットでのやり取り
- 決定事項
- 未決事項
依頼例
「以下の会議メモとタスク一覧をもとに、決定事項、未決事項、担当者別の次アクション、リスクを整理してください。曖昧な点は『要確認』として分けてください。」
成果物
- 決定事項の要約
- 未決事項の一覧
- 担当者別タスク
- 進捗報告の下書き
- リスク一覧
- 次回会議の議題案
人が確認する点
- 担当者が正しいか
- 期限に誤りがないか
- 決定事項を誤って解釈していないか
- 共有範囲が適切か
- 機密情報を含んでいないか
プロジェクト管理では、「決まったこと」と「まだ決まっていないこと」を分けるのが重要です。ChatGPT Workへの依頼文にも、「曖昧な点は要確認として分ける」と明記すると、確認しやすい整理案になります。
7. 経営/企画｜論点整理と企画書のたたき台を作る
経営企画や事業企画では、市場調査メモ、顧客要望、社内資料、議事録などをもとに、企画書の骨子や意思決定メモを作る用途が考えられます。
ただし、経営判断や投資判断をChatGPT Workに任せるのではありません。事実、仮説、未確認事項、リスクを分け、意思決定者が検討しやすい形に整理するために使います。
入力情報
- 市場調査メモ
- 顧客要望
- 社内資料
- 議事録
- 事業課題
- 既存施策の振り返り
依頼例
「以下の情報をもとに、新規施策の企画書のたたき台を作成してください。事実、仮説、未確認事項、リスクを分けて整理してください。」
成果物
- 企画書のたたき台
- 論点整理
- 意思決定メモ
- リスク一覧
- 未確認事項リスト
- 比較検討表の案
人が確認する点
- 前提条件が正しいか
- 数値根拠があるか
- 仮説を事実のように書いていないか
- 不確実性が明示されているか
- 最終判断の材料として十分か
経営/企画で使う場合は、「結論を出す」よりも「判断材料を整理する」ことに向いています。特に、事実と仮説を分けることで、検討会議や意思決定の質を高めやすくなります。
実際にChatGPT Workで2つの業務を試してみた
ここまで紹介した活用事例は、読者が自社で試しやすい想定ユースケースです。ここでは、本文中の説明だけでなく、検証用の架空データを使ってChatGPT Workで2つの業務を試した実画面をもとに、どのような入力からどのような出力が得られたかを整理します。
この検証は、実在する顧客情報や社内データを使ったものではありません。実行日は2026/08/17、利用環境はChatGPT Work、モデルはGPT-5.6 Sol（軽）です。実在顧客の成果、CV改善、業務削減率を示すものではなく、あくまで「どのような確認観点で使えるか」を見るための検証です。
公式情報では、ChatGPT Workは調査、統合、分析、ファイル作成など、複数工程をまたぐ高価値業務に向くとされています。一方で、出力は人が確認する前提で使う必要があります。今回の検証でも、1回目の出力で使える部分と不足する部分が分かれ、特にケース2では追加の修正指示によって実務で確認しやすい形に近づきました。
検証条件
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 実行日 | 2026/08/17 |
| 利用環境 | ChatGPT Work |
| モデル | GPT-5.6 Sol（軽） |
| データ | 検証用の架空データ |
| 確認したこと | 会議メモの整理、顧客の声の優先度整理、修正指示後の変化 |
ケース1：架空の会議メモから実行計画を作る
ケース1では、検証用の架空の会議メモをChatGPT Workに入力し、会議後に確認したい内容を整理しました。入力には、会議の背景、参加者、決定事項らしき内容、未確定の論点、次に進めるべき作業が含まれています。
指示では、会議メモをもとに、要約、決定事項、未決事項、担当者・期限・完了条件付きのタスク表を作るよう依頼しました。あわせて、情報が不足している項目は推測で埋めず、「未設定」として出力する条件を入れています。
出力では、会議全体の要約、決定事項、未決事項、次に確認すべき内容が分けて整理されました。タスク表では、担当者、期限、完了条件の列が作られ、元のメモだけでは判断できない情報は「未設定」として残されました。
これは、会議後の整理で重要なポイントです。担当者や期限が曖昧なまま自動で補完されると、実務では誤った共有につながる可能性があります。今回のように、情報不足を「未設定」と表示させることで、人が次に確認すべき点を見つけやすくなります。
このケースから分かるのは、ChatGPT Workは会議メモをそのまま清書するだけでなく、決定事項、未決事項、タスク、確認不足の情報を分ける用途に使いやすいということです。ただし、出力された担当者、期限、完了条件は、会議参加者や責任者が確認してから共有する必要があります。
ケース2：架空の顧客の声から改善優先度を整理する
ケース2では、検証用の架空の顧客の声を使い、改善要望の優先度を整理しました。入力には、複数の顧客コメント、困っている場面、要望の内容が含まれています。
初回出力では、顧客の声が分類され、優先度も整理されました。一方で、その優先度を判断した基準が十分に明示されておらず、どこまでが入力内容にもとづく事実で、どこからがAIによる仮説なのかも分かりにくい状態でした。
この不足を補うため、追加で修正指示を出しました。具体的には、優先度を「CVへの近さ」「影響範囲」「実装負荷」の3軸で再評価し、事実と仮説を分け、次に確認する指標も追加するよう依頼しています。
ここで重要なのは、AIの初回出力をそのまま採用しないことです。改善優先度のように意思決定に近いテーマでは、判断基準が曖昧なままだと、実務担当者が合意形成しにくくなります。判断軸、根拠、次に確認する指標を追加させることで、人が検討しやすい形に整えられます。
修正後の出力では、顧客の声が3軸で再評価され、事実と仮説が分けて整理されました。さらに、次に見るべき指標も追加されたため、単なる感想の分類ではなく、改善検討のたたき台として確認しやすい形になっています。
ただし、この検証は架空データによるものです。実際のCV改善や売上改善を示すものではありません。実務で使う場合は、実際の問い合わせ件数、CVR、離脱率、商談化率、対応工数など、自社で確認できる指標と照らし合わせて判断する必要があります。
このケースから分かるのは、ChatGPT Workは初回出力だけで完結させるより、判断基準や確認指標を追加しながら、実務で使える下書きに近づける使い方が向いているということです。特に、マーケティングやカスタマーサポート、プロジェクト管理のように、情報を整理したうえで人が判断する業務では、修正指示まで含めて運用すると確認しやすくなります。
ChatGPT Workが向かない業務
ChatGPT Workは便利ですが、すべての業務に向いているわけではありません。特に、次のような業務では注意が必要です。
人の確認なしで完了させる業務
社外送信、契約判断、採用判断、請求処理、顧客対応などを、AIだけで完了させる使い方は避けるべきです。ChatGPT Workの出力は、あくまで下書きや判断材料として扱いましょう。
正確性や法的判断が必須の業務
法務、労務、会計、医療、金融など、専門家の確認が必要な領域では、ChatGPT Workは論点整理や下書き作成にとどめるのが安全です。最終判断は必ず担当者や専門家が行う必要があります。
入力情報の扱いが決まっていない業務
機密情報や個人情報をどこまで入力してよいか決まっていない状態で、広範なデータを扱うのは避けましょう。入力する情報の種類、接続するツール、閲覧できる範囲は、事前に確認しておく必要があります。
成果を数値で保証したい業務
「作業時間を何％削減できる」「売上が必ず上がる」といった成果は、公式根拠や自社測定がない限り断定できません。成果を確認したい場合は、自社で作業時間、修正回数、対応品質などを測定することが大切です。
ChatGPT Workを1部署1業務から始める手順
初心者がChatGPT Workを導入するなら、最初から全社展開を目指すより、1部署1業務から始めるのがおすすめです。
手順1. まず1部署を選ぶ
営業、マーケティング、人事、総務/経理、カスタマーサポートなどから、下書きや整理が多い部署を選びます。利用頻度が高く、成果物を人が確認しやすい部署が向いています。
手順2. 1つの業務に絞る
最初は、商談メモ要約、問い合わせ返信案、月次チェックリスト、面接質問案など、具体的な業務に絞ります。複雑な自動化より、毎週・毎日発生する小さな業務の方が試しやすいです。
手順3. 入力してよい情報を決める
顧客情報、社内資料、会議メモ、問い合わせ内容など、どの情報を使ってよいかを事前に決めます。機密情報や個人情報の扱いは、社内ルールや管理者設定に従う必要があります。
手順4. 依頼文の型を作る
依頼文には、入力情報、作ってほしい成果物、分けてほしい項目、人が確認する前提を入れます。
たとえば、「確定していない内容は要確認として分けてください」「事実と仮説を分けてください」「社外送信前に人が確認する前提で作成してください」といった指示を入れると、確認しやすい出力になります。
手順5. 人が確認するチェック項目を決める
事実、数値、期限、担当者、社外送信の表現、法務・会計・人事上のリスクなど、確認項目を事前に決めておきます。これにより、AIの出力をどこまで使ってよいか判断しやすくなります。
手順6. 小さく試して改善する
1〜2週間など短い期間で試し、使いやすかった依頼文、修正が多かった点、確認漏れが起きやすい点を振り返ります。最初から完璧な運用を作るのではなく、現場で使いながら改善することが大切です。
よくある質問
ChatGPT Workと通常のChatGPTの違いは？
この記事では、通常のChatGPTとの詳細比較ではなく、業務での活用事例に絞って解説しています。詳しい機能や使い方は、別記事で確認するのがおすすめです。
ChatGPT Workはどの部署から始めるのがおすすめ？
下書き、要約、問い合わせ対応、商談整理など、繰り返し発生する業務が多い部署から始めると試しやすいです。たとえば、営業、カスタマーサポート、マーケティングなどは、最初の活用候補になりやすい部門です。
顧客情報や社内資料を入力してもよい？
入力してよい情報の範囲は、社内ルール、管理者設定、接続先の権限に従う必要があります。機密情報や個人情報を扱う場合は、事前にルールを確認しましょう。
人の確認はどこまで必要？
社外送信、採用判断、金額処理、契約、顧客対応などは人が最終確認する必要があります。ChatGPT Workの出力は、下書きや判断材料として扱いましょう。
ChatGPT Work活用事例まとめ
ChatGPT Workは、複数の情報をもとに、要約、下書き、整理、確認リスト作成などを行う業務に向いています。営業の商談整理、マーケティングの記事構成、人事の面接準備、総務/経理の月次チェック、カスタマーサポートの返信案、プロジェクト管理のタスク整理、経営/企画の論点整理など、さまざまな部署で活用できます。
一方で、ChatGPT Workは人の確認を不要にするものではありません。社外送信、採用判断、金額処理、契約判断、顧客対応などは、必ず人が確認する前提で使いましょう。また、公式に確認できない成果や削減率を断定せず、自社で測定しながら改善することが大切です。
まずは、1部署1業務に絞って、入力情報、依頼例、成果物、人が確認する点を決めるところから始めてみてください。
ChatGPT Workを自社業務にどう落とし込むべきか迷う場合は、無料相談で、現在の業務フロー、使えそうな部署、最初に試すべき1業務を一緒に整理できます。
