生成AIの使い方とは？始め方・業務別の活用・出力を上げるコツをわかりやすく解説【2026年版】

#AIの基礎

公開日

2026.07.31

生成AIの使い方とは？始め方・業務別の活用・出力を上げるコツをわかりやすく解説【2026年版】

生成AIを仕事に使おうとしても、何をどう入力すればよいか分からず、最初の段階でつまずくことがあります。総務省「令和7年版情報通信白書」では、企業が生成AIの導入をためらう理由として「効果的な活用方法がわからない」が最も多く挙がっています。

出典：総務省「令和7年版情報通信白書」企業におけるAI利用の現状（2025年7月）

この記事では、生成AIで何ができるかの整理から、最初の操作の手順、業務別の使い方、出力の質を上げる指示の書き方、そして個人利用から組織での活用へ広げるときの注意点までを順に説明します。

※デロイトトーマツミック経済研究所「LLM（大規模言語モデル）を自律的に連携させ非定型業務を自動化するAIエージェントソリューションサービスの市場動向 2025年度版
※富士キメラ総研「2026 生成AI／AIエージェントで飛躍するAI市場総調査」＜2024年度実績・サードパーティ対話型生成AIアプリケーション・ベンダーシェア＞

生成AIで何ができるのか

生成AIは、文章や画像に加えて、音声・動画・プログラムなど、さまざまなものを新しく作り出せるAIです。まずは仕組みの全体像と、ビジネスでできることの範囲をつかむと、自分の業務のどこに使えるかが見えてきます。

いまの生成AIは、文章を作るだけでなく、Web検索で最新の情報を調べたり、数字の集計や、複数の手順をまとめて処理することもできます。こうした機能を使い分けると、下書き以外の作業にも応用が利きます。

総務省の調査では、日本で生成AIを使った経験のある個人は2024年度に26.7%で、前年度の9.1%から増えています。年代別では20代が44.7%と最も高く、若い世代を中心に日常的な道具になりつつあります。

出典：総務省「令和7年版情報通信白書」個人におけるAI利用の現状（2025年7月）

従来のAIとの違いは「自分で新しく作り出す」こと

これまでのAIは、画像が犬か猫かを判別したり、来月の売上を予測したりと、決められた選択肢の中から答えを選ぶ使い方が中心でした。生成AIはここが異なり、学習した大量のデータをもとに、その場で文章や画像、音声やプログラムなどを新しく作り出します。

たとえば「新商品の紹介文を300字で書いて」と入力すれば、文脈に沿った文章をその場で組み立てて返します。従来のAIが「選ぶ・当てる」道具だとすれば、生成AIは「作る」道具だと言えます。

この違いによって、これまで人が手を動かしていた下書きや整理を任せられるようになりました。文章作成や資料づくり、データ整理といった日常業務に直接使えることが、業務での使いどころが一気に増えた理由です。

ビジネスでできることは「作る・まとめる・調べる・整える」

ビジネスでの用途は幅広いものの、大きく次の4つに整理すると把握しやすくなります。自分の業務がどれに当たるかを当てはめてみてください。

役割	何をするか	業務の例
作る	ゼロから文章やたたき台を生み出す	メール・企画書・キャッチコピーの下書き
まとめる	長い情報を短く要点化する	議事録・長文資料・問い合わせ内容の要約
調べる	情報を集めて整理する	用語の説明・比較表の作成・たたき台の調査
整える	既存の文章やデータを直す	校正・言い換え・表データの分類や集計

4つのうち「作る」と「まとめる」は、入力した内容だけで完結するため最初に試しやすい用途です。書き出しに迷う時間や、長文を読み込む時間をそのまま短縮できます。

一方で「調べる」は事実確認が必要で、「整える」は元になるデータの準備が前提になります。まずは「作る」「まとめる」で感触をつかみ、慣れてから残りの2つに広げると無理がありません。

自分の業務を振り返るときは、この4つのどれに当たる作業に時間を使っているかを書き出してみてください。時間のかかっている作業から順に当てはめると、最初に試すべき用途が見えてきます。

生成AIが苦手なこと

生成AIにも苦手な領域があります。ただし、その多くはWeb検索や計算などの機能を組み合わせると補えるため、限界と対処をセットで押さえておくと安心です。

最新の情報：学習した時点より後の出来事は、そのままでは反映されない（Web検索の機能を使えば補える）
正確な数値計算：素のままだと誤ることがある（計算やデータ分析の機能を使えば正確に処理できる）
専門業務の最終判断：下書きや整理の補助にとどめ、最終的な判断は人が行う
機密情報や個人情報の取り扱い：入力前に、使うサービスのデータの扱いを確認する

苦手な領域は、裏を返せば人が担う部分です。事実確認と最終判断を人が引き受け、下書きと整理を生成AIに任せる、という役割分担を最初に決めておくと使いやすくなります。

機能で補える部分も、出てきた結果の確認までは省けません。たとえば計算結果や調べものの数字は、見た目が整っているほど誤りに気づきにくいため、重要なものほど元の資料で確かめてください。

何でも答えてくれる道具と考えると、誤りに気づきにくくなります。下書きと情報整理を速くするアシスタントと捉えるのが、失敗の少ない向き合い方です。

生成AIの始め方

ここからは実際の始め方です。最初の出力を得るまでは、ツールを選ぶ、目的を決めて指示を出す、やり取りで仕上げる、の3ステップで進みます。

いずれのサービスも無料から試せるため、費用をかけずに始められます。まずは手を動かして、感触をつかむところからで構いません。

ステップ1 ツールを選んでアカウントを作る

まずは使うサービスを一つ選び、アカウントを作ります。代表的なサービスはいずれも無料から試せるため、最初の1本はよく使われているものを選んで問題ありません。

サービス	提供元	最初に選ぶときの目安
ChatGPT	OpenAI	利用者が多く情報も豊富。最初の1本に選びやすい
Gemini	Google	GmailやドキュメントなどGoogleのアプリと組み合わせやすい
Claude	Anthropic	長い文章の読み取りや整理に向く

※記載されている会社名、製品・サービス名は、各社の登録商標または商標です。

公式サイトでアカウントを登録し、ログインすると、メッセージを入力する画面が表示されます。ここに指示を打ち込むところから始まります。

いずれのサービスも、いまはWeb検索やファイルの読み込みに対応し、複数の手順をまとめて任せる使い方にも対応しています。最初は1つに絞り、慣れてから使う機能を増やすと迷いません。

業務で本格的に使う段階では、有料プランの検討が現実的です。有料版ではより高性能なモデルを使えるため、文章の質や複雑な作業の精度に差が出ます。

最初に試す業務は、毎日のように発生する定型作業から選ぶと効果を実感しやすくなります。メールの下書きや会議メモの要約など、時間はかかるが手順の決まっている作業が向いています。

ステップ2 目的を決めて指示を入力する

入力する指示文（プロンプト）は、生成AIに「何をしてほしいか」を伝える文章です。最初は気負わず、ふだん同僚に依頼するときと同じ言葉で構いません。

たとえば「取引先への謝罪メールを書いて」だけでも返ってきますが、目的と条件を添えると精度が上がります。「納品が3日遅れたお詫びと今後の対応を含めて、200字程度で」のように、状況を一文加えるところから始めます。

条件を足すほど出力が的を外しにくくなるのは、生成AIが文脈をもとに次の言葉を組み立てるためです。誰に向けた文章で、何を含めたいのかを伝えると、その分だけ狙いに近づきます。

同じ依頼でも、書き方で結果は変わります。「報告書を書いて」だけでは何の報告か伝わりませんが、「先月の販売実績を、前月比と要因を含めて500字で報告書にまとめて」とすれば、そのまま使える下書きに近づきます。

ステップ3 やり取りを重ねて仕上げる

一度の指示で完成させようとせず、返ってきた内容を見て追加の指示を出します。「もう少し簡潔に」「3番目をより具体的に」と伝えると、段階的に質が上がっていきます。

最初の出力が70点でも、2回、3回と直していけば実用できる水準に届きます。完璧な指示を一度で書こうとするより、対話で近づけるほうが結果的に早く仕上がります。

最後に出力を必ず自分で確認します。数値や引用元、人名や社名などは、公式の情報で裏づけを取る習慣をつけてください。

業務別の使い方

ここからは、推進担当者が自部署に当てはめやすいよう、よくある5つの場面ごとに使い方と指示文の例を示します。どれも「持っている素材を貼り付けて、してほしいことを伝える」が基本の形です。

各場面に、実際の画面例を1点ずつ載せています。入力した指示文と、返ってきた出力をあわせて見ると、操作のイメージがつかみやすくなります。

文書作成・メールの下書き

定型的な連絡や案内文は、要点を渡すと下書きまで一気に進みます。書き出しに迷う時間を減らせる用途です。

メール：伝えたい要点と相手を渡すと、件名と本文の下書きを作る
案内文：日時や対象などの条件を箇条書きで渡すと、整った文面にまとめる
指示文の例：「社内向けに、来週の全社研修の案内メールを作って。日時・場所・持ち物を含め、丁寧だが簡潔な文体で」

書き上がった文章は、固有名詞や日時に誤りがないかを確認すれば、そのまま使える場合もあります。送る相手や場面に合わせて、語調をあとから調整するのも簡単です。

最初に「丁寧に」「簡潔に」と語調を指定しておくと、手直しがさらに減ります。社外向けと社内向けで文体を変えたいときは、宛先を一言添えるだけで調子が変わります。

議事録と長文の要約

会議の文字起こしや長い資料は、要約させると確認の時間を短縮できます。決定事項と次の宿題を分けて出すよう指示するのがコツです。

議事録：文字起こしを貼り付けると、決定事項と担当・期限を整理した形に直す
長文資料：要点を箇条書きで抜き出し、結論を先頭に並べ替える
指示文の例：「この議事録から、決定事項・宿題・担当者を表にまとめて。発言の重複は省いて」

要約は便利な反面、元の文章にない内容が混じることがあります。重要な数値や決定事項は、要約だけで判断せず元の資料に当たって確認してください。

会議の音声を自動で文字に起こすツールと組み合わせると、その文字起こしをそのまま要約に回せます。発言が多い長時間の会議ほど、要点の抜き出しにかかる時間を減らせます。

資料や企画のたたき台づくり

ゼロから考える前に、たたき台を出させて議論の起点にする使い方です。アイデアを広げたいときの壁打ち相手にもなります。

企画案：テーマと制約を渡すと、構成案やアイデアの候補を複数出す
資料の骨子：伝えたい主張を渡すと、スライドの見出し構成に整理する
指示文の例：「新人向けの社内ポータル改善について、企画書の構成案を5案出して。各案の狙いも一言で」

出てきた案は完成品ではなく、考えるきっかけとして使うと効果的です。出てきた案に「もっと現場寄りに」「コストを抑える方向で」と注文を重ねると、議論が早く進みます。

プレゼン資料では、発表内容を渡すとスライドの構成や各ページの見出しを整理させられます。話の流れに迷ったとき、章立ての候補を出させてから中身を埋めると、組み立てが楽になります。

表データの整理と分析

表形式のデータを貼り付けると、分類や集計、傾向の整理を任せられます。元データの正確さは人が担保する前提です。

分類：自由記述のアンケートを、内容ごとに分類して件数を数える
集計の下準備：項目のばらつきを整え、比較しやすい表に直す
指示文の例：「このアンケートの自由記述を、内容ごとに5分類して、それぞれの代表的な声を3件ずつ挙げて」

合計や割合などの計算は、生成AIの計算機能を使うか、表計算ソフトで検算すると安全です。生成AIは「分類する」「傾向を言葉でまとめる」といった整理の部分でとくに力を発揮します。

翻訳と多言語の連絡

海外との連絡では、翻訳と要約を組み合わせると確認の負担が下がります。語調や用途を指定すると、そのまま使える文面に近づきます。

翻訳：日本語のメールを、丁寧なビジネス英語に直す
要約翻訳：英語の長い資料を、日本語で要点だけまとめる
指示文の例：「この英語のメールを、要点を日本語で3行にまとめてから、返信案を英語で作って」

専門用語や社内特有の言い回しは、訳語がぶれることがあります。重要な契約や対外文書では、訳文を担当者が確認したうえで使ってください。

主要な業務での使い方を一覧にすると、次のとおりです。自分の業務に近い行から試してみてください。

場面	渡す素材	頼むこと
文書作成・メール	要点・相手・条件	件名と本文の下書き
議事録・要約	文字起こし・長文	決定事項と要点の整理
資料・企画	テーマ・主張・制約	構成案やアイデアの候補
表データの整理	表・自由記述	分類・集計の下準備
翻訳・多言語	原文・用途	翻訳と要約・返信案

出力の質を上げるプロンプトの書き方

同じ作業でも、指示文の書き方しだいで出力の質は大きく変わります。OpenAIやGoogleが公開する実務向けの手引きでも、共通して挙げられている考え方があります。

目的・相手・背景を具体的に伝える

何のための成果物で、誰が読むのかを最初に明記します。背景や前提を添えるほど、的を外さない出力に近づきます。

OpenAIの手引きでは、やること・対象・理由を明確にし、関連する背景を渡すことが基本として示されています。Googleの手引きも、人にふだん話すような自然な言葉で、できるだけ多くの文脈を渡すことを勧めています。

出典：OpenAI Academy「Prompting」（2025年）／Google「Prompting guide for Google Workspace」（2024年10月）

Googleの手引きは、効果的な指示文を組み立てる要素として、役割・タスク・文脈・形式の4つを挙げています。すべてを毎回入れる必要はなく、いくつか足すだけでも結果が変わります。

役割：「あなたは広報担当です」など、立場を与えて視点を定める
タスク：「案内文を作って」など、してほしい作業を一つに絞る
文脈：対象や背景、前提となる情報を添える
形式：箇条書き・表・文字数など、出力の形を指定する

たとえば「あなたは人事担当です。新入社員向けに、入社初日の流れを箇条書きで案内する文章を作って」と書けば、4つの要素がそろいます。最初は完璧を目指さず、足りないと感じた要素を後から補う形で構いません。

出力の形式と分量を指定する

箇条書き・表・文字数など、欲しい形を具体的に指定すると、手直しが減ります。役割を与える（「あなたは広報担当です」など）のも有効です。

形式：「表で」「箇条書きで」「結論を先頭に」など出力の形を指定する
分量：「200字で」「3項目に絞って」など長さの上限を決める
語調：「丁寧に」「社内向けにくだけた調子で」など相手に合わせる

形式を決めずに頼むと、長すぎたり、欲しい形と違ったりしがちです。最初に出力の枠を指定しておくと、そのまま使える状態で返ってきます。

たとえば複数の案を比べたいときは「3案を表にして、各案のメリットとデメリットを列にして」と頼むと、見比べやすい形で返ってきます。資料に貼り付ける前提なら、出力の形を先に決めておくほど手戻りが少なくなります。

一度で完璧を求めず対話で仕上げる

最初の出力は70点でも、追加の指示で詰めていく前提に立つと使いやすくなります。Googleの手引きも、結果が期待に届かないときは指示を調整していく、対話のプロセスだと説明しています。

専門用語は避け、複雑な要望は分けて出すと精度が上がります。1回の指示に複数の作業を詰め込むより、手順を分けたほうがうまくいきます。

仕上がった内容は、そのまま使う前に必ず目を通します。Googleの手引きも、生成された文章を使う前に、正確さと内容を確認するよう促しています。

うまくいかないときは指示を見直す

期待した答えが返らないときは、入力をやり直すと改善することがあります。多くの場合、指示が曖昧なことが原因です。

曖昧な例：「生成AIについて教えて」
具体的な例：「生成AIを社内で使うときの注意点を、情報管理の観点から3つ、それぞれ理由を添えて」

このように、知りたいことと使う場面を一文で添えるだけで、返ってくる内容の的確さが変わります。同じ質問でも、相手と目的を補うだけで、一般論から自分の状況に合った答えへと近づきます。

良い指示文を一人で書けるようになっても、その工夫が個人にとどまると、組織全体の成果にはつながりにくいところがあります。フジパングループは、社内コンテストで集まった優れた指示文を「エクサベース AI」のテンプレートに登録して全社で共有し、月あたり約295人日分の業務時間削減という試算結果を得ています。

出典：エクサウィザーズ「フジパンが全社を巻き込みAI活用を“自分ごと化”させた戦略」（2025年9月）

当社の「エクサベース AI」は、こうしたテンプレートの整備や利用状況の可視化を通じて、個人の工夫を組織の資産に変える定着支援を提供しています。サービスの詳細は、エクサベース AI のサービスページからご確認いただけます。

個人利用から組織での活用へ広げるときの注意点と進め方

個人で使えるようになったあと、会社として広げる段階で押さえるべき点が変わります。ここでは、まず個人で守る注意点を確認し、そのうえで組織で整える土台と広げ方を順に説明します。

なお、紹介する数値は定着の工夫がうまく回った事例のものである点には留意が必要です。全社に配っても使い方が共有されないと活用が一部の社員にとどまることがあり、使われ続ける仕組みがあって初めて成果につながります。

個人で使うときの注意点

まず、誰が使う場合でも共通する3つの注意点があります。これは組織で広げる際のルールの出発点にもなります。

事実と異なる内容（ハルシネーション）：もっともらしい誤りが混じることがあるため、数値・固有名詞・引用は一次情報で確認する
情報漏えい：機密情報や個人情報は、データの扱いを確認できないサービスに入力しない
著作権：生成物が既存の著作物に似ていないか、商用利用の前に確認する

総務省の調査でも、企業が生成AIで懸念する点として、活用方法の次に社内情報の漏えいが挙がっています。個人の利用ルールの段階から、入力してよい情報の線引きを決めておくと安全です。

出典：総務省「令和7年版情報通信白書」企業におけるAI利用の現状（2025年7月）

とくに誤情報は、文章として自然なため見抜きにくいのが難点です。重要な判断に使う情報ほど、出力をそのまま信じず、元の資料で確かめる手順を挟んでください。

著作権の面でも、画像や文章をそのまま外部へ公開する前に確認が必要です。生成物が既存の作品に似ていないか、社内のルールで判断の基準を決めておくと迷いません。

会社として使うときに整える土台

組織で使うときは、個人の注意点をルールとして明文化し、管理のしくみを整えます。土台がないまま広げると、情報管理や利用のばらつきが課題になります。

利用ルール：入力してよい情報・禁止する情報を明文化する
権限とログの管理：誰がどう使ったかを把握できる状態にする
教育とテンプレート：使い方の研修と、よく使う指示文の見本を用意する

McKinseyの「The State of AI」では、世界の組織の約9割が何らかの業務で生成AIを使う一方、全社規模で広げられているのは約3分の1にとどまると報告されています。成果を出している企業ほど、ツールを配るだけでなく、仕事の進め方そのものを見直していると指摘されています。

出典：McKinsey「The State of AI」（2025年11月）

別の調査「Superagency in the Workplace」では、従業員は経営層が思っている以上に生成AIを使っていると報告されています。利用を禁止で抑えるより、ルールと研修で正しい使い方へ導くほうが現実的だといえます。

出典：McKinsey「Superagency in the Workplace」（2025年1月）

土台のもう一つの要素が、効果を測るしくみです。どの業務でどれだけ時間を減らせたかを把握できると、投資の判断がしやすく、次の展開先も決めやすくなります。

小さく試してテンプレートにして広げる

進め方は、効果の見えやすい業務から小さく試し、うまくいった使い方をテンプレートにして横へ広げるのが無理のない順序です。最初から全業務に一気に導入すると、かえって定着しにくくなります。

試す：時間のかかる定型業務を1つだけ選び、少人数で使ってみる
テンプレート化する：成果の出た指示文を見本として登録し、共有する
広げる：他部署へ展開し、利用状況を見ながら使い方を増やす

前掲のフジパングループは、全社員参加のコンテストで集めた優れた指示文をテンプレートとして共有し、活用を社内に広げました。一人の工夫を全社の資産に変える流れが、定着を後押ししています。

この順序の利点は、効果を確かめながら範囲を広げられることです。小さな成功を見える形にすると、次の部署が取り組むときのハードルも下がります。

広げる過程では、うまくいった指示文だけでなく、つまずいた点も共有すると無駄が減ります。同じ失敗を各部署が繰り返さずに済み、組織としての習熟が早まります。

汎用ツールで足りない部分を補う：エクサベース AIという選択肢

ここまでの使い方は、無料で使える汎用ツールでも始められます。一方で、組織で本格的に使う段階では、情報管理や定着の支援まで含めて整える必要が出てきます。

その不足を補う選択肢が、当社が提供する「エクサベース AI」です。

※2026年7月時点

この記事で触れた課題との対応は次のとおりです。

この記事で触れた課題	汎用ツールで起きやすいこと	エクサベース AIでできること
情報漏えいを防ぐ	入力データの扱いを個別に確認する必要がある	データを学習に使わず、処理を国内で完結。禁止ワードや権限を一体で管理
使い方のばらつきを埋める	指示文の見本や研修は自社で用意する前提	150以上のプロンプトテンプレートと、導入から定着までの専門家による伴走支援
効果を把握する	削減時間の集計が手作業になりがち	業務ごとの削減時間を自動で集計・可視化
社内データを活かす	権限設計を自前で構築する必要がある	社内データ連携（RAG）と権限・ログを一体で管理