「他社は生成AI研修でどんな成果を出したのだろう」——導入をほぼ決めかけている段階で、最後に知りたいのが具体的な事例です。株式会社MoMoが公開するインタビューでは、書類や提案の準備、設計のための情報整理、現場知識の共有などへの活用が紹介されています。自社に近い業種だけでなく、担当者の仕事と、AIの出力を人が確認する範囲も見てみてください。
本記事は株式会社MoMo公式サイト「社員向け生成AI研修」「お客様の声」「コラム」の公開情報をもとにしています。顧客別の事例と一般的な活用候補を区別し、数値は原典に掲載された個別例として紹介します。独立した効果測定や、同じ成果の保証ではありません。
業種別・生成AIの活用候補 11業種の全体像
業務内容が違えば、生成AIの活かし方も変わります。まずは代表的な11業種で、よくある課題と活用候補を一覧で見てみましょう。以下は業務を考えるための一般例であり、11業種すべてで研修成果を確認した実績表ではありません。
| 業種 | よくある課題 | 一般的な活用候補（研修実績ではない） |
|---|---|---|
| Web制作 | 原稿・構成案の作成に時間がかかる | 原稿・構成案のたたき台作成 |
| バックオフィス | 議事録・資料作成の手間 | 議事録の要約や文書の下書き |
| マーケティング | コンテンツのネタ不足・量産が難しい | 企画案や原稿のたたき台作成 |
| 不動産 | 物件紹介文・問い合わせ対応の負担 | 物件紹介文の下書きや返信案の作成 |
| 営業 | 提案資料・メール作成に時間を取られる | 提案雛形・メール文の作成補助 |
| 学校教育 | 教材・おたより作成の業務量 | 教材や文書作成の下ごしらえ |
| 建築 | 報告書・仕様整理など書類業務が多い | 報告書の下書きや情報整理 |
| 社員教育 | 研修コンテンツ作成の負担 | 研修資料やテストの草案作成 |
| 福祉・介護 | 記録業務・書類作成が現場を圧迫 | 記録の下書きや文章整理 |
| 税理士 | 顧客向け資料・説明文作成の手間 | 説明文・案内文の作成補助 |
| 経営企画 | 調査・資料作成に工数がかかる | 情報整理や資料のたたき台作成 |
実際の導入事例（企業名・受講者の声つき）
一覧だけではイメージしにくいため、MoMoが公式サイトで公開している実際のインタビュー事例を、業種別にご紹介します。以下の受講者の説明は直接引用ではなく要約です。
事例1｜営業（株式会社YE.Company 吉岡さん）
吉岡さんは営業部の管理者として、営業活動に加えて営業マニュアルの整備や組織・教育体制づくりを担当しています。研修ではChatGPTの基本操作やプロンプトの作成を学び、受講後は書類作成や提案書の準備に取り入れています。
原典では、文章表現や情報収集、資料準備への活用が説明されています。一方で、意図した回答を得るためのプロンプトには試行錯誤も必要でした。営業Q&Aやリスト作成の自動化は今後の目標として述べられており、実現済みの成果とは区別して読む必要があります。
（出典：MoMo公式サイト 営業業務におけるChatGPT活用事例）
事例2｜製造（株式会社エコファクトリー）
同社の公開事例は、営業・申請業務と設計業務で担当者も内容も異なります。
営業・申請業務の事例：村上尊由さん・川山裕司さん
営業・申請業務の事例では、新規事業や営業に伴う情報収集、申請書類、提案資料などの負担を背景に、プロンプトやGPTsの使い方を学んだ経緯が紹介されています。提案内容の構成やLCC試算などへの活用が語られていますが、GPTsを全社で共有する構想は今後の展開であり、導入済みの全社実績ではありません。
（出典：株式会社エコファクトリー｜村上尊由さん・川山裕司さんの営業・申請・LCCの事例）
設計業務の事例：村上尊哉さん
村上尊哉さんは、製品設計、製造管理、性能評価、現場対応を担当しています。研修を経て、条件の比較整理や技術情報・論文の要約など、設計判断に入る前の作業にAIを使っています。個別の不具合対応では、原因候補や部材変更案を得たエピソードも掲載されています。
ただし、物性データや計算に誤情報が出た経験も述べられています。AIの提案は仮説や選択肢であり、出典・計算・安全性を確認して設計を判断する責任は人にあります。設計部全体でGPTsを使う構想も、将来の展望として扱います。
（出典：株式会社エコファクトリー｜村上尊哉さんの設計調査・不具合対応の事例）
事例3｜建設・施工管理（令和テック 島本さん）
現場の知識やノウハウが個人に留まり、報告書などの書類業務も負担になっていた事例です。島本さんは研修を通じて、生成AIの基本的な仕組みや業務への活用方法に加え、情報の扱い方とセキュリティ面の注意点を学んだと説明しています。
受講後は、現場で発生したトラブルや気づきを蓄積・共有するナレッジデータベースを整備・運用しています。ChatGPTやNotebookLMによる情報整理、文書作成などの活用が紹介される一方、設備工事に関する一日一問一答の仕組みづくりは取組中です。知識共有の補助と、現場での安全・品質に関する最終判断は分けて考える必要があります。
（出典：MoMo公式サイト「現場の知識が資産になる！生成AIで変わる施工管理の働き方」）
事例4｜デザイン（有限会社エムパック 森山さん）
森山さんの事例では、制作に必要なリサーチや、方向性の根拠を整理する工程への活用が紹介されています。配色、情報の見せ方、素材などを検討する際にAIを相談相手として使い、提案内容を組み立てています。
本人は、意図を整理して伝えやすくなり、修正のやり取りにも変化があったと説明しています。ただし、AIの回答が意図とずれることもあるため、複数のAIや回答の根拠を確認しながら使っています。ラフ制作そのものの自動化や、すべての案件での短縮効果を示す事例ではありません。
（出典：MoMo公式サイト「生成AIでデザイン業務を効率化」）
事例5｜福祉・介護（株式会社BANG 藤田さん）
ケアマネジャーの藤田さんの事例では、ケアプランや課題分析の検討、業務上の相談、書類や議事録、音声入力などへの活用が紹介されています。文章の整理だけでなく、別の視点を得るための相談相手としてもAIを使っています。
これらは専門職の判断を置き換えるものではありません。利用者に関する判断や記載内容の確認は人が行い、入力してよい情報も所属組織のルールに沿って判断する必要があります。他法人の業務時間や支援時間の変化を、この事例の成果として扱うことはできません。
事例6｜学校教育（日本ITビジネスカレッジ 川島さん）
日本ITビジネスカレッジの川島さんの事例では、資料作成や文章の添削に加え、学習を支援するGPTsや面接練習への活用が紹介されています。教職員の準備作業だけでなく、学生が学ぶ場面にも用途が広がっています。
学校ごとに対象者や運用条件は異なります。この事例を高校・専門学校全般の共通実績や、新入生向け講座の実施実績に広げず、実際に紹介されている業務から自校に合う使い方を検討してください。
研修前後の業務変化（公開事例の個別数値）
どの作業に変化があったのかを具体的に見るため、エコファクトリーの公開事例に掲載された数値をまとめました。いずれも原典の個別エピソードであり、独立測定による研修効果や全社平均ではありません。
| 事例・業務 | 原典記載の前提 | 原典記載の変化 | 限定・人の確認 |
|---|---|---|---|
| 営業・申請業務：申請書類 | 約1週間かかっていた作業 | 半日〜1日 | 村上尊由さん・川山裕司さんの事例に掲載された業務変化。申請内容や要件の確認は必要 |
| 営業・申請業務：LCC試算 | 丸1日かかっていた作業 | 約2時間 | 同事例の掲載値。前提条件や計算の妥当性は人が確認 |
| 設計業務：不具合対応の検討 | 原因を探り複数の対策案を考えるのに、通常は数日かかることもある | 今回の場面では約1時間で原因候補・部材変更案を提示 | 村上尊哉さんの個別エピソード。設計の完了や安全性・性能の確定までを示す時間ではない |
ここで比べているのは原典で説明された作業の範囲です。案件の難易度や担当者、確認工程が同一の比較試験ではなく、削減率や他社でも達成できる目標値には置き換えられません。AIの出力後に必要な確認・修正も含めて、自社の業務で評価してください。
受講者からよく聞かれる声
株式会社MoMoの研修サービスページには、次のような受講企業の声が掲載されています。以下は匿名で掲載された声の要約であり、前述した各社に共通する発言ではありません。
- 自社の業務にはAIは関係がないと思っていたものの、研修を通じて使い道を見いだしたという声。
- 部署の課題に対応するAIを研修内で作れたという声。
- ITに不慣れな担当者でも、講師のフォローを受けながら運用に取り組めたという声。
（出典：株式会社MoMo公式サイト「社員向け生成AI研修」掲載の受講企業の声）
研修選定で確認したい3つのポイント
事例を自社に合う研修を選ぶ材料にするなら、次の3点を確認してください。現在のサービス案内と、過去の顧客が実際に受けた研修・支援は分けて確かめます。
- 業種・業務に合わせた内容：一般論ではなく、自社のどの仕事を対象にするか、担当者の習熟度に合う演習があるかを確認する。
- 実務で使う成果物：プロンプト、業務手順、専用AIなど、何を作り、受講後に誰が確認・更新するかを聞く。専用AIの構築をすべてのコースで受けられるとは限らない。
- 修了後のサポート：質問対応、成果物の修正、運用相談などの範囲を確認する。MoMoのAI研修料金は全プラン共通で1名30万円（税込）。支援の適用条件はコース・契約ごとに確かめ、一律の無料期間を前提にしない。
株式会社MoMoの研修サービスページでは、対象部署や習熟度に応じた設計、実務演習、成果物づくりなどを案内しています。自社の目的と希望する支援を伝え、対応範囲を個別に確認してください。
まとめ：自社に近い事例から導入をイメージしよう
生成AI研修の成果は、業種によって様々です。自社に近い業種の事例を参考に、「うちならどう使えるか」をイメージしてみてください。その際は、担当者の業務、研修で学んだ内容、活用できた範囲と人が判断する範囲を分け、修了後の支援条件も確認しましょう。
自社に合った研修内容や、近い業種の詳しい事例を知りたい方は、まずは無料でご相談ください。まだすべて決まっていなくても、課題のある業務、対象部門・人数、作りたい成果物、AIに入力できない情報などを、相談しながら整理できます。
