FM・PMにおける設備台帳とは

FM・PMにおける設備台帳とは、建物や施設に設置されている設備の情報を、管理・点検・修繕・更新のために整理した台帳です。単に「設備名と設置日を記録する一覧表」ではありません。商業施設やオフィスビル、複合施設などを管理する現場では、テナント対応、法定点検、修繕計画、資産価値の維持に関わる重要な情報基盤になります。設備台帳に含める情報としては、主に次のようなものがあります。

• 電気・通信・空調・給排水・消防・厨房設備などの設備情報
• 図面・竣工書類・工事資料
• 法定点検の結果・次回期限・届出書類
• 修繕履歴・工事費・設備の更新サイクル
• テナント入れ替え時の確認事項や対応履歴

商業施設や一定規模以上の建物では、建築基準法や消防法に基づく定期報告・点検報告が関係するケースもあります。そのため、設備台帳は日常管理だけでなく、行政への報告や監査対応に必要な資料をすぐに確認できる状態にしておくことが重要です。

商業施設の設備台帳をExcelで管理する5つの課題

Excelは手軽に使えるため、設備台帳の管理にもよく利用されます。一方で、複数物件や多数のテナントを管理する商業施設では、Excelだけの管理に限界を感じる場面も少なくありません。

1. 法定点検の期限・結果が物件ごとに分散する

法定点検や定期報告に関する情報は、期限管理が特に重要です。物件ごとにExcelファイルが分かれていたり、点検結果がPDFや紙で保管されていたりすると、次回期限や是正対応の状況を横断的に確認しにくくなります。Excelは一覧管理には便利ですが、期限が近づいた情報の抽出や、点検結果・届出書類とのひも付けには工夫が必要です。商業施設の設備管理でExcelの限界を感じやすいのは、期限管理、証跡管理、関連書類の管理が同時に求められる場面です。もしExcelの更新漏れで点検義務を怠ってしまった場合、コンプライアンス違反として行政指導の対象になるだけでなく、最悪のケースでは施設の営業停止など、企業の信用を揺るがす重大なリスクに直結します。

2. 複数施設の修繕計画を横断して把握できない

PM担当者にとって、修繕履歴や更新予定を横断して把握することは、予算計画や中長期の資産管理に直結します。しかし、物件ごとにExcel台帳が分かれていると、どの設備が老朽化しているのか、どの施設で修繕費が集中しているのか、次年度以降にどの程度の更新コストが見込まれるのかを把握しにくくなります。結果として、突発的な修繕対応が増えたり、優先順位の判断が担当者の経験に依存したりすることがあります。このように「後手後手」の修繕が続くと、本来なら計画的に抑えられたはずのコストが数倍に膨れ上がるだけでなく、突然の設備トラブルでテナントの営業を止めてしまい、損害賠償に発展する恐れもあります。

3. テナント入れ替えのたびに設備情報の確認に時間がかかる

商業施設では、テナントの入れ替えに合わせて、電気容量、空調、給排水、厨房設備、通信環境などの確認が必要になります。しかし、設備情報がExcel、図面、メール添付、共有フォルダ、担当者の個人PCなどに分散していると、必要な情報を探すだけで時間がかかります。さらに、見つけたExcelが最新版かどうか判断できない場合、現地確認や関係者への問い合わせが増え、対応スピードが落ちてしまいます。

4. 担当者に属人化し、異動・退職で情報が失われる

プロパティマネジメントにおける台帳管理では、担当者の経験や記憶に頼っている情報が少なくありません。「あの設備の履歴は前任者しか知らない」「どのフォルダに図面があるか分からない」「修繕時の経緯がメールにしか残っていない」といった状態になると、異動や退職のたびに引き継ぎ負荷が大きくなります。Excelは自由度が高い反面、入力ルールや保存場所が統一されにくく、属人化を招きやすい点に注意が必要です。

5. 外部委託先・テナントとの情報共有が煩雑になる

設備管理では、ビル管理会社、工事会社、点検会社、テナントなど、社外の関係者と情報を共有する場面も多くあります。Excelをメールで送付する運用では、どのファイルが最新版か分からなくなりやすく、誤送信や不要な情報共有のリスクも高まります。特に、図面や設備情報には施設運営上の重要情報が含まれるため、必要な相手に必要な範囲だけ共有できる仕組みが求められます。

Excel管理の課題解決には、設備台帳管理システムの一元管理が重要

Excel管理で起きる課題の多くは、単にExcelの機能不足だけが原因ではありません。設備情報、点検情報、図面、修繕履歴、テナント対応履歴が別々に管理されていることで、必要な情報をすぐに確認できない状態になっていることが大きな要因です。そのため、設備台帳の管理を見直す際は、まず「どのツールを使うか」ではなく、「どの情報を、誰が、どのタイミングで確認・更新できる状態にするか」を整理することが重要です。複数物件の設備台帳を管理する方法としては、設備情報を物件・フロア・テナント・設備単位で整理し、点検結果や修繕履歴、図面などの関連情報をひも付けて管理する仕組みが有効です。設備台帳を一元管理できる状態にすると、次のようなメリットがあります。

• 最新の設備情報を関係者が同じ場所で確認できる
• 法定点検の期限や結果を横断的に把握できる
• 修繕履歴や更新予定をもとに中長期の計画を立てやすくなる
• 図面や届出書類などの関連資料を設備情報とひも付けられる
• 担当者交代時の引き継ぎ負荷を軽減できる
• 外部委託先やテナントに必要な情報だけを共有しやすくなる

特に商業施設では、テナント管理と設備情報の一元化が重要です。テナントの入れ替えや改装工事のたびに、設備容量、図面、過去の工事履歴、行政への届出書類などを確認する必要があるため、情報が分散しているほど確認作業に時間がかかります。

失敗しない設備台帳管理システムの選び方

設備台帳をExcelから脱却してシステム化しようと考えた場合、選択肢は大きく分けて2つあります。

• 高度な機能があらかじめ備わった「設備管理の専用パッケージシステム」
• 自社の運用に合わせて自由に画面を作れる「汎用的なWebデータベース」

システム選定で失敗しないための最大のポイントは、「自社独自の運用ルールや、既存のExcelの手軽さをそのまま活かせるか」という点です。専用パッケージは多機能な反面、コストが高額になりがちで、自社の業務フローをシステム側に合わせなければならないケースも少なくありません。そのため、「コストを抑えつつ、今使っているExcelの使いやすさを活かして自社にフィットしたシステムを作りたい」という企業の間では、Webデータベースを活用して自社専用の設備台帳管理システムを構築する方法が選ばれています。
設備台帳をWebデータベースへ移行すると、Excelのように一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、更新履歴の確認が格段にしやすくなり、業務の課題をスムーズに解決できます。たとえば、Webデータベースを活用した設備管理システムでは、次のような具体的なメリットが得られます。

設備台帳をWebデータベースで管理する場合、重要なのは「ExcelをそのままWeb化すること」ではありません。現場で使いやすいように、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、テナントなどの情報をどのように関連付けるかを設計することです。この設計ができていないと、せっかくシステム化しても「入力しづらい」「必要な情報を探しにくい」といった状態が残ってしまいます。そのため、自社に最適な設備台帳管理システムを構築する際は、業務の流れに合わせて情報の持ち方を整理することが大切です。そこで、数あるWebデータベースの中でも、「既存のExcelの手軽さを最も活かしやすく、現場に合わせた柔軟な設計が低コストで実現できるツール」として、多くの企業に選ばれているのが「プリザンター」です。

プリザンターを活用した設備台帳管理方法の例

設備台帳をWebデータベースで一元管理する方法の一つとして、プリザンターの活用が考えられます。プリザンターは、ノーコード・ローコードで業務アプリを構築できるWebデータベースです。Excelのような一覧で確認しやすい利便性を活かしながら、情報の一元管理、権限設定、履歴管理、ダッシュボード化などを行うことができます。たとえば、商業施設の設備台帳管理では、次のような使い方が考えられます。

• 物件・フロア・テナント・設備を階層的に管理する
• 設備ごとに図面、点検結果、修繕履歴、工事資料をひも付ける
• 法定点検の次回期限や対応状況を一覧で確認する
• 複数施設の修繕履歴や更新予定をダッシュボードで可視化する
• 担当者や外部委託先ごとに閲覧・編集権限を設定する
• Excelからデータを移行し、必要に応じてExcel出力も行う

プリザンターを活用することで、設備台帳、点検情報、図面、修繕履歴を別々に管理するのではなく、同じ情報基盤の上で確認・更新しやすくなります。ただし、プリザンターは柔軟性が高い分、自社の業務に合わせた設計が重要です。どの情報を台帳化するのか、誰が更新するのか、どの画面を日常的に使うのかを整理したうえで構築することで、現場で使われる設備台帳管理システムに近づきます。

設備台帳管理システムを導入する際の進め方

設備台帳の管理を見直す際、最初からシステム選定に入る必要はありません。現在の情報がどこにあり、どの情報から一元管理すべきかを整理しないまま進めると、システム化しても使われない台帳になってしまうことがあります。ここでは、ExcelからWebデータベースへの移行を検討する前に取り組みたい3つのステップを紹介します。

ステップ1：今ある台帳・書類を棚卸しする

まずは、設備情報がどこに散らばっているかを書き出します。Excelファイル、紙の書類、共有フォルダ、メール添付、個人PC、委託先が保管している資料など、形式を問わず洗い出すことが重要です。設備台帳、点検報告書、図面、修繕見積、工事完了報告書など、関連資料も含めて確認します。この段階で意識したいのは、「整理されていない情報をシステムに移しても、整理された状態にはならない」という点です。まずは現状を可視化し、重複している情報、古い情報、更新責任が曖昧な情報を把握することが第一歩になります。

ステップ2：一元管理する情報の優先順位を決める

次に、どの情報から一元管理するかを決めます。すべての情報を一度にシステム化しようとすると、項目設計が複雑になり、現場の入力負荷も大きくなります。優先すべきなのは、更新漏れや確認遅れが業務リスクにつながる情報です。たとえば、法定点検の期限管理、テナント入れ替え時に必ず参照する設備情報、修繕判断に必要な老朽化状況などは、早い段階で一元管理の対象にしやすい情報です。最初から完璧な台帳を目指すのではなく、業務上のリスクが高い情報から整備することで、現場にとって使う意味のある仕組みになります。

ステップ3：ExcelとWebデータベースの使い分けを決める

Excel管理を見直すといっても、Excelを完全になくす必要はありません。重要なのは、元データやマスタ情報をWebデータベースに集約し、必要に応じてExcelを分析や帳票出力に活用するという使い分けです。たとえば、設備情報、点検期限、修繕履歴、図面リンクなどはWebデータベースで一元管理し、会議資料や予算検討用の集計表はExcelに出力して加工するといった運用が考えられます。このように役割を分けることで、Excelの使いやすさを残しながら、情報の分散や版管理の課題を減らすことができます。

設備台帳管理システムの構築でSMSデータテックが支援できること

設備台帳管理システムを構築する際は、ツールの導入だけでなく、自社の業務に合わせた情報設計が重要です。特にFM・PM業務では、物件、フロア、設備、点検、修繕、図面、委託先、テナントなど、関係する情報が多岐にわたります。SMSデータテックでは、プリザンターの導入支援を通じて、設備台帳管理に必要な設計・構築・運用改善を支援しています。具体的には、次のような支援が可能です。

• 現在のExcel管理の課題や業務内容を可視化する事前ヒアリング
• 実務に合わせた画面・項目設計
• 担当者が直感的に使えるダッシュボードの構築
• 既存システムとの連携や二重入力の解消
• セキュリティ要件に応じた環境設計・構築
• 導入後の運用改善・活用支援

プリザンターは柔軟性の高いツールですが、自由度が高いからこそ、最初の設計が使いやすさを大きく左右します。項目を増やしすぎると入力負荷が高くなり、反対に情報が不足していると業務に活用しにくくなります。そのため、設備台帳管理システムを導入する際は、現在の管理方法や業務フローを整理したうえで、自社に合った形で設計することが大切です。SMSデータテックは、インプリム社主催の「Pleasanter Partner Award 2025」において「Top Revenue Award（トップレベニュー賞）」を受賞しており、プリザンターの導入支援・構築・運用サポートを通じて、企業の業務効率化やDX推進を支援してきた実績があります。

プリザンターによる設備台帳管理システムの導入事例

SMSデータテックでは、JR西日本デイリーサービスネット様におけるプリザンター活用を支援した事例があります。
同社では、駅構内の店舗や商業施設、ホテルなどを運営するなかで、店舗・設備に関する情報が紙、Excel、Word、個人PC、サーバーなどに分散していることが課題になっていました。テナントの入れ替え時には、店舗にどのような設備があるのか、いつ更新されたのか、どの資料が最新版なのかを把握する必要があります。しかし、情報の所在や更新状況が分かりにくい状態では、必要な資料を探すだけでも時間がかかります。
そこで、約500店舗の設備データ、図面、工事費、議事録、行政への届出書類などをプリザンターへ移行し、Web上で一元管理できる環境づくりを進めました。
導入の結果、これまで各拠点や個人PCに散らばっていた「最新の設備情報」や「過去の修繕履歴」へ、関係者全員がアクセスできるようになりました。これにより、情報検索にかかっていた膨大な時間が大幅に削減され、テナント入れ替え時の対応スピード向上や、引き継ぎ・情報共有の効率化という確かな成果に繋がっています。
この事例は、複数店舗や複数施設の設備台帳を管理する企業にとって参考になるケースです。設備台帳を単なるExcelファイルとして保管するのではなく、関係者が同じ情報を参照できるWebデータベースとして整備することで、確認作業や情報共有の負担を減らしやすくなります。自社でも同じように、店舗・設備・図面・工事関連資料が複数の場所に分散している場合は、どのような手順で一元管理へ移行したのかを確認しておくと、導入後のイメージを持ちやすくなります。
➡約500店舗規模での設備データ一元管理事例を見る

まとめ

複数物件や商業施設の設備台帳をExcelだけで管理し続けると、テナント入れ替え時の確認負荷、法定点検の期限管理、修繕計画の把握、担当者への属人化、外部関係者との情報共有といった課題が表面化しやすくなります。FM・PM業務における設備台帳は、単なる一覧表ではなく、施設運営の安全性、業務効率、資産価値の維持を支える情報基盤です。だからこそ、設備情報、点検結果、図面、修繕履歴を分散させず、関係者が必要な情報にアクセスできる状態を整えることが重要です。まずは、現在の台帳・書類・図面・点検記録がどこに保管されているのかを棚卸しし、どの情報を優先的に一元管理すべきかを整理することから始めてみてください。そのうえで、Webデータベースやプリザンターを活用することで、Excelの使いやすさを活かしながら、FM・PM業務に適した管理体制を構築しやすくなります。運用の属人化を防ぐためにも、導入を検討している方はお気軽にご相談ください。

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一方で、実際にAI導入を進めようとすると、「何から始めればよいかわからない」「ChatGPTなどを契約したものの、現場で使われていない」「社内ルールやセキュリティ面が不安」といった課題に直面する企業も少なくありません。

AIは、ツールを導入するだけで成果が出るものではありません。自社の業務課題を整理し、業務への落とし込みや社員研修、運用ルールの整備などを進める必要があります。しかし、これらをすべて社内だけで担うには、AI推進体制の整備や最新技術のキャッチアップ、現場への定着支援まで継続的に行う必要があり、負担が大きくなりがちです。

こうした課題を解決する手段として、AI導入を研修・コンサルティング・システム構築・定着支援の面から支援する会社やサービスが増えています。そこで本記事では、AI導入支援会社に依頼できることや選び方、おすすめのAI導入支援会社・サービス10選を紹介します。

AI 導入支援会社とは

AI導入支援会社とは、企業がAIを業務で活用できるように、導入前の課題整理から研修、システム構築、運用改善、社内定着までを支援する会社です。

AI導入というと、ChatGPTやAIチャットボット、AI議事録ツールなどを契約することをイメージする方もいるかもしれません。しかし、AIツールを契約しただけでは、業務改善につながらないケースもあります。

たとえば、生成AIを契約しても、社員が使い方を理解していなければ利用は広がりません。また、利用ルールが整備されていない状態では、機密情報や個人情報の取り扱いに不安が残ります。さらに、どの業務にAIを活用すべきかが曖昧なままでは、費用対効果も判断しづらくなります。AI導入支援会社は、こうした課題に対して、AI活用の方針策定、業務の洗い出し、社員研修、AIエージェントや業務システムの構築、導入後の改善などを支援します。

つまり、AI導入支援会社は、単にAIツールを紹介するのではなく、企業がAIを実務で使える状態にするための支援を行う会社だといえます。

AI 導入支援会社に依頼できること

AI導入支援会社に依頼できる内容は、会社によって異なります。主な支援内容は、AI活用方針の整理、社員向け研修、業務への落とし込み、AIシステムやAIエージェントの構築、導入後の運用改善などです。

特に、生成AIの業務活用では「どのツールを使うか」だけでなく、「どの業務にどう組み込むか」が重要になります。文章作成や議事録作成のような個人作業の効率化から、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応、営業資料作成、データ分析、月次レポート作成など、AIを活用できる領域は多岐にわたります。

ただし、すべての業務に同じように効果が出るわけではありません。最初から大規模な開発を行うよりも、効果が見えやすい業務から小さく始め、現場の反応を見ながら広げていく進め方が現実的です。AI導入支援会社に相談することで、自社の業務内容や組織体制に合わせて、どこからAI活用を始めるべきかを整理しやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際のポイント

AI導入支援会社を選ぶ際に特に重要なのは、「自社の業務に合わせて、安全に・継続的に使われる状態まで支援できるか」です。知名度やサービス名だけで判断するのではなく、導入前の設計から現場定着、セキュリティ・運用改善まで伴走できるかを確認しましょう。

特に、以下の4点は事前に確認しておくとよいでしょう。

• 研修だけでなく、実務への落とし込みまで支援できるか
• 決められたパッケージではなく、自社業務に合わせて柔軟に設計・改善できるか
• 機密情報や個人情報の扱い、権限管理などセキュリティ面まで相談できるか
• 単発の導入支援ではなく、導入後の改善や運用定着まで長期的に支援できるか

AI導入支援会社といっても、得意領域は会社によって異なります。社員研修や人材育成に強い会社もあれば、AIエージェントやRAG構築などの実装に強い会社もあります。また、業務改革や組織変革とあわせてAI活用を支援する会社もあります。

「社員のAIリテラシーを高めたい」のか、「AIを使った業務システムを構築したい」のか、「まずは自社で何ができるか整理したい」のかによって、選ぶべき会社は変わります。

そのため、サービス名や機能だけで比較するのではなく、自社がAI導入で解決したい課題に対して、どこまで支援してもらえるのかを確認しましょう。

AI 導入支援会社おすすめ10選

ここからは、AI導入を検討している企業におすすめのAI導入支援会社・サービスを紹介します。

本記事では、単体のAIツールではなく、コンサルティング、研修、構築、定着支援などを提供している会社・サービスを中心に取り上げています。

1. デジライズ

デジライズは、AIリスキリングとコンサルティングを通じて、企業のAI活用を支援する会社です。

AIを一部の担当者だけで使うのではなく、組織全体に浸透させることを重視している点が特徴です。社員研修に加えて、実際の業務でAIをどう活用するかまで支援を受けられるため、AIを社内に定着させたい企業に向いています。

全社的にAI活用を広げたい企業や、研修と実装支援をまとめて依頼したい企業に適した選択肢です。AI導入を一時的な施策ではなく、組織全体の変化につなげたい場合に検討しやすい会社です。

2. キカガク

キカガクは、生成AI導入支援やAI人材育成に強みを持つ企業です。

生成AI搭載システムの開発支援に加えて、導入コンサルティングや研修などの導入後支援にも対応しています。AI導入を外部に任せきりにするのではなく、社内にAIを扱える人材を育てながら進めたい企業に向いています。

特に、将来的な内製化を見据えてAI活用を進めたい企業にとって、教育と実装をバランスよく相談しやすい会社です。AI活用の企画からPoC、開発、人材育成までを組み合わせて進めたい場合に適しています。

3. AVILEN

AVILENは、生成AI導入を上流から支援し、ビジネス活用を実現するためのサービスを提供しています。

生成AIの導入支援だけでなく、データ利活用できる組織づくりや、AI技術の企画・開発・導入にも対応している点が特徴です。社員教育とAIソリューションの両方に対応しているため、データ・AI活用を組織的に進めたい企業に向いています。

生成AIの活用だけでなく、データ分析や機械学習を含めたAI活用を検討している企業にも適しています。AI人材育成と実装を並行して進めたい場合に検討しやすい会社です。

4. スキルアップAI

スキルアップAIは、AI・DX人材育成を中心に、企業のAI活用力向上を支援する会社です。

人材育成計画の策定から評価、研修、実データを活用した課題解決型プログラム、AI開発・導入支援までを一貫して提供している点が特徴です。

AI導入の前段階として、まずは社員の理解度を高めたい企業や、部署ごとにAI活用力を底上げしたい企業に向いています。単なる座学ではなく、実務に近いテーマでAI活用を学ばせたい場合にも検討しやすい会社です。

5. JMAC

JMACは、製造業・サービス業を中心に、業務改善や組織改革、DXなどを支援するコンサルティングファームです。

生成AIを活用した組織変革プログラムを提供しており、AIを単なるツール導入ではなく、業務改革や経営課題の解決につなげたい企業に向いています。

特に、現場業務の改善や組織全体の変革とAI活用を結びつけたい企業に適しています。技術導入だけでなく、業務プロセスや組織のあり方まで見直したい場合に候補となる会社です。

6. パーソルワークスイッチコンサルティング

パーソルワークスイッチコンサルティングは、生成AI技術と業務プロセスの両方に精通したコンサルタントが、AIエージェントの業務実装を支援するサービスを提供しています。

特徴は、「どの業務をAIに任せ、どの業務を人間が担うか」の切り分けから、実装、検証、運用安定化まで支援している点です。導入済みのAIツールが現場に定着しないという課題に対しても、伴走型の定着化支援を行っています。

AIを単なるチャット利用にとどめず、業務プロセスの中に組み込みたい企業に向いています。AIエージェントの導入や、既存AIツールの活用定着に課題を感じている企業におすすめです。

7. Ridge-i

Ridge-iは、生成AIコンサルティング・開発サービスを提供するAI企業です。

生成AI活用に向けたDX戦略の構築から、AIシステムの設計・開発、オペレーション構築、人材育成までをワンストップで支援している点が特徴です。また、大規模言語モデルの研究開発やチューニング開発にも対応しています。

高度なAI活用や独自AI開発を検討している企業に向いており、生成AIを経営や業務に深く組み込みたい場合に候補となります。単なる研修やツール導入ではなく、戦略設計から開発まで踏み込んで相談したい企業に適しています。

8. Laboro.AI

Laboro.AIは、オーダーメイド型AIソリューション「カスタムAI」の開発・提供を行う会社です。

AI開発に先立つビジョンや戦略策定、導入ロードマップの策定、運用のためのコンサルティング支援にも対応している点が特徴です。汎用的なAIツールでは対応しづらい、自社固有の業務課題に合わせたAIを開発したい企業に向いています。

一方で、まずはAI研修や小規模な定着支援から始めたい企業よりも、具体的なAI開発テーマがある企業に適した会社です。独自AIモデルやAIエージェントを自社の業務に合わせて作り込みたい場合に検討しやすいサービスです。

9. 株式会社インディゴデータ

株式会社インディゴデータは、中小企業向けAI伴走支援サービス「ヒトタスAI」を提供する会社です。

特徴は、AI導入を「ツールを入れて終わり」にせず、現場で使われる状態まで支援する点にあります。AI初心者向けの研修・定着支援から、継続的にAI活用を相談できるAI伴走顧問、業務に合わせたAI構築・運用まで、企業の状況に合わせた支援を受けられます。

特に、ChatGPTなどを導入したものの現場で使われていない企業や、AIを使いたいが何から始めればよいかわからない企業に向いています。大規模なAI開発よりも、まずは身近な業務からAI活用を始め、効果を見ながら広げていきたい企業にとって相談しやすいサービスです。

また、Difyなどを活用した業務フロー自動化や、既存システムへのAI機能追加にも対応しているため、研修だけでなく実務への落とし込みまで支援を受けたい企業にも適しています。

10. 株式会社SMSデータテック

株式会社SMSデータテックは、働くAI「Claude Cowork」の導入から組織定着までを支援する「Claude Cowork内製化支援」を提供しています。

特徴は、AIを「質問に答えるもの」として使うだけでなく、実際の業務を進める「働くAI」として活用する点にあります。Claude Coworkは、PC上のファイルにアクセスし、依頼内容をもとにデータの読み取り、整理、分析などを行うことができます。

たとえば、営業データの整理、マーケティング施策の分析、月次レビュー資料の作成、会議資料のたたき台作成など、従来は人が手作業で行っていた業務の効率化が期待できます。

特に、生成AIやSaaS、RPAなどを導入したものの、業務全体の自動化や内製化につながっていない企業に向いています。単なるAIツールの導入ではなく、業務設計から運用定着まで支援を受けたい場合に検討しやすいサービスです。

また、SMSデータテックはシステム運用領域で25年の実績があり、業務効率化だけでなく、セキュリティや運用管理の観点を踏まえてAI活用を設計できる点も強みです。AIを安全に活用しながら、社内で運用できる状態まで整えたい企業に適しています。

AI 導入支援会社のタイプ別の選び方

AI導入支援会社は、大きく分けると「伴走支援・コンサル型」「研修・人材育成型」「開発・実装支援型」「AIエージェント内製化型」の4つに分類できます。

自社の課題がまだ明確でない場合は、まず伴走支援・コンサル型の会社に相談し、業務課題や導入方針を整理するところから始めるとよいでしょう。特に、現場で使われる状態まで支援してほしい場合は、単発の研修やパッケージ導入ではなく、継続的に改善できる支援体制があるかを確認することが大切です。

一方で、すでに「社内ナレッジ検索をAI化したい」「問い合わせ対応を自動化したい」「独自AIモデルを作りたい」といったテーマが明確な場合は、開発・実装支援型の会社が適しています。

また、生成AIを導入したものの、日々の業務削減につながっていない場合は、AIエージェント内製化型のサービスを検討するとよいでしょう。AIを単なるチャットツールとしてではなく、実務を進める存在として活用することで、より具体的な業務効率化につなげやすくなります。

AI 導入支援会社を選ぶ際の注意点

AI導入支援会社を選ぶ際は、目的が曖昧なまま依頼しないことが大切です。

「とりあえずAIを導入したい」という状態では、支援内容も抽象的になりやすく、導入後の成果を判断しづらくなります。問い合わせ対応を効率化したいのか、資料作成を効率化したいのか、社内ナレッジを検索しやすくしたいのか、社員のAIリテラシーを高めたいのかなど、まずは目的を整理しておきましょう。

また、AI研修だけで終わらせないことも重要です。研修はAI活用の第一歩ですが、研修を受けただけで業務が変わるとは限りません。実際の業務に合わせた活用例やプロンプトテンプレート、社内ルール、運用フローを整備することで、AI活用は定着しやすくなります。

セキュリティやガバナンスも後回しにしてはいけません。生成AIを業務で使う場合は、機密情報や個人情報の扱い、入力してよい情報の範囲、利用ログの管理、権限設定などを整理する必要があります。安全にAI活用を進めるためにも、運用ルールまで相談できる会社を選びましょう。

AI 導入を成功させる進め方

AI導入を成功させるには、段階的に進めることが重要です。

1. 現状業務と課題を整理する
2. AI化しやすい業務を選ぶ
3. 一部の部署や業務で小さく試す
4. 社内ルールや活用テンプレートを整備する
5. 利用状況を見ながら改善を続ける

まずは、どの業務に時間がかかっているのか、どの作業が属人化しているのか、どの業務でミスや手戻りが発生しやすいのかを確認します。そこから、AIで効率化しやすい業務を選び、一部の部署や特定業務で試すと、効果や課題を把握しやすくなります。

試験導入で効果が見えたら、AI利用ガイドラインや業務別プロンプト集、確認フロー、活用事例集などを整備します。社員が迷わずAIを使える状態を作ることで、AI活用は現場に定着しやすくなります。

導入後は、利用状況や現場の声をもとに改善を続けましょう。AI導入は一度設定して終わりではありません。業務の変化や利用状況に合わせて改善することで、継続的な業務改善につなげることができます。

ただし、これらをすべて自社だけで実施するには、AI推進室のような体制づくりや、最新技術・セキュリティ動向の継続的なキャッチアップが必要になります。AI技術は変化が速いため、準備に時間をかけすぎると、導入時点で活用方法が古くなってしまう可能性もあります。すべてを社内だけで抱え込まず、必要に応じてAI導入支援サービスを活用することも検討しましょう。

まとめ

AI導入支援会社は、企業がAIを業務で活用できるように、課題整理、研修、構築、運用改善、社内定着までを支援する存在です。

特に、AIを導入したいが何から始めればよいかわからない企業や、ChatGPTなどを導入したものの現場で活用が進んでいない企業は、AI導入支援会社への相談がおすすめです。

SMSデータテックではClaude Cowork内製化支援サービスを提供しています。システム運用で培ったセキュリティ・運用管理の知見を踏まえ、貴社の業務・体制に合わせたAI活用可能性と課題を無料診断で整理できますので、お気軽にお問い合わせください。

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• メルマガの企画を考える時間がない
• 件名や本文の作成に毎回時間がかかる
• 配信後の分析まで手が回らない
• 開封率やクリック率は見ているが、次回改善に活かせていない
• 読者リストの見直しや最適化が後回しになっている
• マーケティング施策を増やしたいが、人手が足りない

このような課題を解決する手段として注目したいのが、ClaudeCowork です。ClaudeCowork は、ChatGPT のような生成 AI の AI チャットのように回答を返すだけでなく、指定したファイルやフォルダをもとに、複数ステップの作業を進められるエージェント型 AI です。本記事では、ClaudeCowork を活用して、メルマガ作成・配信結果の分析・改善案作成・リスト最適化までを一貫して効率化する方法を解説します。

この記事がおすすめな方

この記事は、以下のような方におすすめです。

• メルマガを運用しているが、作成だけで手一杯になっている方
• メルマガの開封率やクリック率を改善したい方
• 配信後の分析やリスト最適化まで手が回っていない方
• ClaudeCowork をマーケティング業務に活用したい方
• AI を単発の文章作成ではなく、業務プロセスに組み込みたい方
• 人手不足の中で、より多くのマーケティング施策に取り組みたい方

なぜメルマガ業務に ClaudeCowork が向いているのか

通常の AI チャットでも、メルマガの件名案や本文案を作ることはできます。しかし、実際のメルマガ業務で必要なのは、文章を 1 本作ることだけではありません。メルマガ運用では、以下のような情報を見ながら判断する必要があります。

• 過去に配信したメルマガ原稿
• 開封率やクリック率などの配信結果
• 読者リストや顧客属性
• 商品・サービス情報
• セミナーや資料などの案内内容
• ブランド表現ルール
• 営業現場でよく聞かれる質問
• 過去に反応がよかったテーマ

通常の AI チャットでは、これらの情報を毎回貼り付けたり、ファイルをアップロードしたり、出力結果を別ファイルに保存したりする手間が残ります。一方、ClaudeCowork では、指定したフォルダ内の資料を読み込み、整理し、分析し、成果物を出力するまで一気通貫で進められます。メルマガ業務は、毎月・毎週のように繰り返し発生します。単発で文章を作るだけでなく、過去の結果を見て、次回の配信に活かす仕組みを作ることが重要です。そのため、メルマガ運用を一気通貫で自律して行える ClaudeCowork がメルマガ業務には向いています。

メルマガ業務でよくある課題

メルマガは、運用しているだけでは成果が伸びにくい施策です。本来は、配信ごとに結果を確認し、読者の反応を見ながら改善していく必要があります。しかし、多くの現場では、日々の業務に追われて改善まで手が回らないケースがあります。

メルマガ運用で起こりやすい課題

特に重要なのは、配信後の分析とリスト最適化です。メルマガは、作成して配信するだけでは終わりません。どの件名が開封されやすかったのか、どのテーマがクリックされやすかったのか、どの読者層が反応したのかを整理することで、次回以降の配信精度を高めることができます。

ClaudeCowork で効率化できるメルマガ業務

ClaudeCowork を活用すると、メルマガ業務のさまざまな工程を効率化できます。メルマガ本文の作成だけに使うのではなく、企画・分析・改善・リスト最適化まで含めて自動化することが可能です。

ClaudeCowork で効率化できる業務一覧

ClaudeCowork の価値は、作業時間の短縮だけではありません。これまで時間が足りずに後回しになっていた内容分析やリスト最適化まで、一連の運用フローに組み込めることが大きなポイントです。

実践！ClaudeCowork でメルマガ改善を進める 4 つのステップ

ここからは、ClaudeCowork を使ってメルマガ改善を進める方法を、4 つのステップに分けて紹介します。

ステップ 1：メルマガ改善の目的を決める

まず、ClaudeCowork に作業を依頼する前に、メルマガ改善の目的を決めます。ここで大切なのは、メルマガの目的を 1 つに固定しないことです。メルマガは、企業の状況や施策によってさまざまな目的で活用できます。例えば、ノウハウや新しい記事の情報提供による自社サイトへの流入やセミナーの申し込みなどがあります。目的が曖昧なまま ClaudeCowork に依頼すると、きれいな文章はできても、成果につながりにくくなります。そのため、まずは「今回のメルマガで何を改善したいのか」を明確にします。

たとえば、次のように整理します。

• 開封率を上げたい
• クリック率を改善したい
• 特定テーマへの関心を確認したい
• セミナー参加につなげたい
• 資料ダウンロードを増やしたい
• 長期間反応がない読者を掘り起こしたい
• 読者リストを関心別に整理したい

ClaudeCowork を使う前の設計が明確であるほど、出力される分析や改善案の精度も上がりやすくなります。

ステップ 2：必要なファイルを整理する

次に、ClaudeCowork に読み込ませる資料を整理します。メルマガ改善では、過去の配信原稿や配信結果だけでなく、商品情報、読者リスト、ブランド表現ルールなども重要です。

用意するファイル例

mailmagazine-improvement/
├── input/
│   ├── 過去メルマガ原稿.md
│   ├── 配信結果.csv
│   ├── 顧客リスト.csv
│   ├── 商品サービス概要.md
│   ├── セミナー情報.md
│   ├── 資料一覧.md
│   ├── ブランド表現ルール.md
│   └── 分析観点.md
└── output/

このように、input フォルダと output フォルダを分けると、ClaudeCowork に作業を依頼しやすくなります。input フォルダには、分析や作成に必要な元資料を入れます。output フォルダには、ClaudeCowork が作成する分析レポート、件名案、本文案、リスト改善案などを保存します。

分析観点.md に入れる内容例

# 分析観点
- 開封率が高かった件名の傾向
- 開封率が低かった件名の傾向
- クリック率が高かった本文構成
- クリック率が高かった CTA の傾向
- 反応がよかったテーマ
- 反応が低かったテーマ
- 読者属性ごとの反応差
- 長期間反応がない読者の傾向
- 次回メルマガで改善すべき点
- 配信リストの見直し候補

ここで重要なのは、ClaudeCowork に「何を見てほしいのか」を先に決めることです。AI に自由に考えさせるよりも、人間が分析観点を定義したほうが、実務で使いやすい成果物になりやすくなります。

ステップ 3：ClaudeCowork に作業を依頼する

資料を整理したら、ClaudeCowork に作業を依頼します。このとき、「メルマガを作ってください」とだけ伝えるのではなく、目的、入力資料、成果物、注意点を明確に指定します。

プロンプト例

input/フォルダ内の資料をすべて読み込み、
過去のメルマガ配信結果を分析してください。

目的は、メルマガ業務を効率化し、
次回以降の配信内容を改善することです。

以下の成果物を output/フォルダに作成してください。

1. 過去メルマガの反応分析レポート
2. 開封率が高かった件名の傾向
3. クリック率が高かった本文・CTA の傾向
4. 反応が高かったテーマの整理
5. 反応が低かったテーマの整理
6. 読者リストの改善案
7. 次回メルマガの企画案
8. 件名案 10 本
9. 本文下書き 3 パターン
10. 次回配信後に見るべき指標

情報が確認できない場合は、推測せず「不明」と書いてください。
作業に入る前に、まず実行プランを提示してください。

プロンプトで押さえるべきポイント

• 成果物を番号付きで指定する
• 目的を明確にする
• 分析と作成を分ける
• 「不明な情報は不明」と書かせる
• 作業前に実行プランを出させる
• output フォルダに成果物を保存させる

ClaudeCowork は、複数ステップの作業を進められる点が特徴です。そのため、単発の文章作成ではなく、「分析して、改善案を出し、次回の下書きを作る」という流れで依頼すると、実務に近い成果物を得やすくなります。

ステップ 4：成果物を確認し、次回配信に活かす

ClaudeCowork が出力した成果物は、そのまま使うのではなく、人間が確認して調整します。特に、メルマガは読者に直接届くため、事実確認や表現の調整が欠かせません。

成果物例 1：メルマガ反応分析表

このような表にすると、どの配信がよかったのかをチームで共有しやすくなります。また、AI 検索や生成 AI に引用される際にも、表形式の情報は要点を抽出しやすくなります。

成果物例 2：リスト最適化案

リスト最適化で大切なのは、全員に同じ内容を送り続けないことです。読者ごとの関心や反応に合わせて配信内容を変えることで、メルマガの成果を改善しやすくなります。

成果物例 3：次回メルマガ企画案

このように、ClaudeCowork を使うと、メルマガを「作るだけ」の業務から、「分析して改善する」業務へ変えやすくなります。

実際に使って分かったポイント

ClaudeCowork を活用して特に効果を感じやすいのは、メルマガ本文の作成よりも、むしろ配信後の分析や改善案の整理です。これまでのメルマガ運用では、配信後に開封率やクリック率を見るだけで終わってしまうことが多くありました。しかしClaudeCowork を活用することで、以下のような作業まで一貫して進めやすくなります。

• 過去メルマガの内容を読み取る
• 配信結果を整理する
• 反応がよかったテーマを抽出する
• 件名や CTA の傾向を比較する
• 読者リストごとの反応差を見る
• 次回配信の改善案を作る
• 改善案をもとに本文下書きを作る

メルマガは、ただ配信数を増やせば成果が出るものではありません。読者の反応を見ながら、内容、件名、CTA、配信対象を少しずつ改善していくことで成果につながります。ClaudeCowork を使うことで、その改善サイクルを日々の運用に組み込みやすくなります。

ClaudeCowork に任せきりにしないための注意点

ClaudeCowork は、メルマガ業務の効率化に役立ちます。ただし、すべてを任せきりにするのは危険です。特にメルマガは顧客や見込み顧客に直接届くため、誤った情報や不自然な表現があると、企業の信頼に影響します。サービス情報やセミナー日程などは必ずチェックを行いましょう。ClaudeCowork は、調査、整理、初稿作成、分析補助の初速を上げる存在です。最終的な判断や戦略決定は、人間が行う前提で使うことが重要です。また、Anthropic 公式ページでは、ClaudeCowork は指定したファイルを扱える一方で、機密情報を含むローカルファイルへのアクセスには注意が必要であることも示されています。

ClaudeCowork 活用はメルマガ以外にも広げられる

メルマガ改善で ClaudeCowork の活用に慣れてくると、ほかのマーケティング業務にも展開できます。たとえば、以下のような業務です。

• 競合調査
• ホワイトペーパー作成
• セミナー企画
• 営業資料作成
• 顧客リスト整理
• 商談メモの要約
• 月次レポート作成
• SNS 投稿案の作成
• FAQ や社内ナレッジの整理

ClaudeCowork は、文章作成だけのツールではありません。業務に必要な資料を読み込み、整理し、分析し、成果物にまとめることで、マーケティング担当者の実務を支援できます。

⇒ClaudeCoworkの教科書｜BtoBマーケターが競合調査で押さえるべき4つのステップ

まとめ：ClaudeCowork はメルマガを「作る業務」から「改善する業務」に変える

本記事では、ClaudeCowork を活用してメルマガ業務を効率化する方法を解説しました。メルマガは送って終わりではなく、読者の反応を分析し、内容や配信リストを改善し続けることで成果につながります。ClaudeCowork を活用すれば、メルマガ作成だけでなく、過去配信の分析、改善案の作成、リスト最適化まで一貫して進めやすくなります。そのため、メルマガ業務を「作る業務」から、「継続的に改善する業務」へ進化させやすくなります。ただし、継続的に活用するには、任せる業務範囲や確認ルールを整理し、再現性のある運用フローとして社内に組み込むことが重要です。SMS データテックには、ClaudeCowork を活用した業務全体の自動化と運用定着を支援する「Claude Cowork 内製化支援」サービスがあります。貴社の業務・体制に合わせた活用可能性と課題を無料相談で整理できます。お気軽にお問い合わせください。

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最近はChatGPTやClaudeなどのAIチャットを活用する人も増えていますが、「ファイルを毎回アップロードする」「URLを1つずつ渡す」「出力をコピペでスプレッドシートに貼り付ける」といった作業は依然として残りがちです。単発のAI質問では、業務プロセスとしての効率化までは届きません。

そこで今回は、Claude Cowork（以下、Cowork）を使って、自社のあるBtoB SaaS（以下、製品A）の競合分析レポートをどこまで自動化できるかを検証しました。本記事では、その手順と実際に使って分かった勘所をまとめます。

この記事がおススメな方

• BtoB SaaS・サービスのマーケティング担当者
• 競合調査を定期的に行っている方
• AIを単発質問ではなく、業務プロセスとして組み込みたい方

なぜChat UIではなく「Cowork」で競合調査を行うのか

Claude Coworkとは

Claude Coworkは、Anthropicが提供するデスクトップ向けのAIエージェントツールです。チャットUIのように1問1答で答えるだけでなく、ローカルフォルダの読み書き、Web調査、ファイル生成といった一連の作業を、ひとまとまりのタスクとして任せられるのが大きな特徴です。エンジニアでなくても、部下に命令するように自然な言葉で依頼することができ、自分のPC上の資料とWeb情報を組み合わせて、業務単位でAIに作業を任せられます。

実践！製品Aと競合A〜Dを比較してみた

今回の検証は、自社のBtoB SaaS（製品A）を題材に、同カテゴリの競合サービス4社（競合A〜D）を比較する形で行いました。

• 自社サービス：製品A（BtoB SaaS、マーケ/営業関連領域）
• 比較対象　　：競合A～D（同カテゴリの主要プレイヤー）
• 目的　　　　：マーケティング観点での競合比較と打ち手検討
• 成果物　　　：機能比較表、料金比較表、ポジショニングマップ、示唆サマリー、施策案

競合調査は「プロンプト」より「事前設計」で決まる

Coworkで競合分析を任せる際、もっとも重要なのはプロンプトではなく事前準備です。

AIに自由に調べさせると、比較軸が散漫になり、最終アウトプットが「それっぽいが浅いサマリー」になりがちです。これを避けるには、人間が先に「何を、どの観点で比較するか」だけ決めておく必要があります。

用意したフォルダ構成

検証では、以下のシンプルな構成にしました。

competitive-analysis/
├── input/
│   ├── 製品A_サービス概要.md
│   ├── 製品A_価格表.xlsx
│   ├── 競合リスト.md         # 競合A〜DのURL・基本情報
│   ├── 分析観点.md
│   └── 過去の分析メモ.md
└── output/

「input/」に判断材料となる資料を入れ、「output/」 を成果物の保存先として指定するだけのシンプルな設計です。ポイントは、入力と出力のディレクトリを物理的に分けておくことです。これだけで「成果物がどこにあるか分からない」問題が消えます。

分析観点.md の中身が成否を分ける

特に重要なのが「分析観点.md」です。今回は以下のような項目を事前に書き出しました。

# 比較観点
- 主要機能
- 料金体系・提供条件
- 対象企業規模
- CRM / MA連携
- レポート機能
- 導入支援・カスタマーサクセス体制
- セキュリティ対応
- LPの主な訴求メッセージ
- CTA設計（資料請求 / 無料トライアル / デモ予約 など）

ここを丁寧に書いておくと、Coworkが返してくる比較表のクオリティが目に見えて変わります。「比較軸の設計は人間の仕事、調査と整理はCoworkの仕事」という分業が、自動化のコツです。

実行前に「一緒にプランを練る」のがCoworkの作法

ここがCowork特有の使い方なのですが、いきなり「分析を実行して」と命じる前に、先にプランを相談するのがおすすめです。

Coworkはタスクを受け取ると、実行する前にまずプラン（手順案）を提示してくれます。これに対して、

• 「比較観点XとYは順序を入れ替えてほしい」
• 「料金は公開価格と要問合せを別カラムにして」
• 「競合DはLPだけでなくプレスリリースも見て」

といった修正指示を実行前にぶつけられます。実行が始まってから差し戻すよりも、ここで擦り合わせた方が出力品質が安定します。

実務ではプロンプト送信後にこのプランが提示されるので、慌てず一度読み、納得してから「承認して進めて」と返すだけです。「使い方の型」として覚えておく価値があります。

Coworkに渡したプロンプト

事前準備ができたら、Coworkにゴールを伝えます。実際に渡したプロンプトは以下のとおりです（そのまま転用できる形にしています）。

input/ フォルダ内の資料をすべて読み込み、
競合リスト.md に記載された各社についてWeb調査を行い、
分析観点.md に沿って製品Aの競合分析レポートを作成してください。

成果物はすべて output/ フォルダに保存してください。

作成するもの：
1. 機能比較表
2. 料金・提供条件の比較表
3. ポジショニングマップ
4. 各社の強み・弱み
5. 製品Aの改善余地
6. 次に取るべきマーケティング施策案

情報が確認できない項目は、推測せず「不明」と明記してください。
作業に入る前に、まず実行プランを提示してください。

ポイントは2つです。

1. 成果物のリストを明示する：何を作ってほしいかを箇条書きで指定すると、出力構成のブレがなくなります
2. 「不明は不明と書く」ルールを入れる：これを書かないと、Coworkは公開情報がない箇所を”それっぽく”埋めてしまうことがあります

Coworkが実行した作業

プランの擦り合わせ後、Coworkは以下の流れを自律的に実行してくれました。

1. 「input/」フォルダの資料を読み込み、製品Aと比較観点を把握
2. 「競合リスト.md」を起点に競合A〜DのWeb調査を実施
3. 比較観点ごとに各社情報を収集・整理
4. 機能比較表・料金比較表をMarkdown／表形式で生成
5. ポジショニングマップ用の整理データを作成
6. 各社の強み・弱み、製品Aの改善余地、施策案をテキストでサマリー
7. 成果物をすべて「output/」フォルダに保存

人間がやると地味に時間のかかる「読む → 調べる → 並べる → 表にする → 保存する」を、ひとまとめに任せられるのが大きな価値です。途中で「ここは違う」と思ったらチャット側から介入もできるので、「ある程度任せつつ、要所で口を出す」運用が現実的です。

成果物の中身（一部抜粋）

具体的な比較結果は伏せますが、出力されたファイルの感触をつかんでもらうため、構造とサマリの一部だけ公開します。

機能比較表（フォーマットのみ）

製品Aと競合A〜Dを縦横で並べ、対応状況を記号で整理。「output/feature-matrix.md」と「.xlsx」の両方が生成されました。実際の中身はこんな見た目です（評価値はマスキング）。

凡例：◎強い / ○対応 / △限定的 / ✕非対応 / 不明

料金・提供条件の整理

公開料金があるサービスとないサービスが混在するため、「公開／要問い合わせ／不明」を明示する形で整理されていました。競合の中でも価格戦略の考え方には明確な違いが出ており、製品AのプライシングLPを見直す材料になりました。

ポジショニングマップ

「機能網羅性」×「導入のしやすさ」の2軸で配置されたところ、競合A・Cは機能網羅型として右上、競合B・Dは導入容易性に振った左下、製品Aは中央やや右下という分布になりました。

イメージとしては以下のような配置です。

なお、後述するとおり軸の妥当性は人間レビューが必須です。

示唆サマリー（Cowork出力をベースに筆者整理）

成果物には1〜2ページの示唆サマリーが含まれていました。具体的な内容は伏せますが、構造としては以下のようなトピック粒度で書かれていました。

• 競合A／Cは大企業向けの高機能化、競合B／Dは中小企業向けの低価格・短期導入を志向。市場が「機能厚め × 大企業」と「軽量 × SMB」の二極に寄っている様子が読み取れる
• 製品Aは中規模企業向けのバランス型ポジションを取り得るが、現行LPでは訴求軸が機能寄りに振れすぎており、「導入の運用しやすさ」が伝わっていない可能性がある
• 次の打ち手候補：①LPファーストビューの訴求軸見直し、②比較資料に「運用工数の差分」を追記、③ウェビナーでの導入事例コンテンツ強化

このレベルの初稿が出てくるので、チームでの議論のたたき台としてはかなり十分です。

実際に使って分かった注意点

ここからが本記事で一番伝えたい部分です。Coworkは万能ではありません。実務で使うなら、以下の点を理解しておくと事故が減ります。

1. 公開情報だけでは埋まらない項目がある

特に料金や詳細機能は、ログイン後にしか見られないSaaSも多く、「不明」が並ぶことは普通にあります。これは仕様であり、無理に埋めさせない方が品質は安定します。

2. ポジショニングマップの軸は人間が確認する

軸の取り方ひとつで結論が変わるのがポジショニングマップです。Coworkが提案した軸はあくまで叩き台として、最終的にはマーケ担当者が業界文脈で見直す前提で扱うべきです。今回も初稿の軸は1度差し戻し、業界の購買決定要因に近い軸へ調整しました。

3. 競合サイトの表現を鵜呑みにしない

公式サイトの訴求は当然ポジティブに書かれています。それをそのまま比較表に流すと、「全社が万能サービス」のような薄い比較になります。自社視点的な再評価を必ず一段階挟むのがおすすめです。

4. 戦略判断は人間の仕事

施策案は便利ですが、そのまま実行できるレベルではありません。製品Aの予算・リソース・優先度を踏まえた絞り込みは、最後まで人間の役割です。

Coworkは「調査と整理の初速を上げる存在」。戦略の意思決定そのものを置き換えるツールではない、と捉えると現場運用がしやすくなります。

次回からは”1行で済む”：Skillsで類似業務を量産する

ここまでの流れを1回限りで終わらせるか、毎月再現できる仕組みにできるかで、現場の効率は大きく変わります。

Coworkには Skills（スキル） という、再利用可能なワークフロー機能があります。今回の競合調査で得たノウハウ（フォルダ構成・観点の並び順・出力ファイルの命名規則など）をひとまとめにパッケージ化しておけば、次回からは「製品Aの競合調査をして」と言うだけで、同じクオリティの成果物が再現できるようになります。

つまりSkillsとは、「うまくいった調査プロセス」をテンプレ化して、類似業務を量産できるようにする仕組みです。一度作ってしまえば、競合調査だけでなくレポート作成・LP分析・営業資料更新など、フォーマットが似た業務にも横展開できます。

ただし、Skillsの作り方や、組織内での粒度・命名・運用ルールづくりは別の論点になってきます。「自部門で試したいが、まず何から作ればいいか分からない」「部門展開でつまずきそう」という方は、後述のClaudeCowork内製化支援もご検討ください。

まとめ：ClaudeCoworkは「便利なAI」ではなく「業務プロセス化できるAI」

最後に、本記事の要点を整理します。

• ClaudeCoworkは「PC上の資料の読み書き」「Web調査」「ファイル生成」を一気通貫で任せられるため、競合調査のような業務単位の作業に向いている
• 成功の鍵はプロンプトではなく事前設計。特に分析観点ファイルの精度が成否を分ける
• 実行前にプランを擦り合わせるステップを必ず挟む
• ClaudeCoworkは初稿作成と整理作業に強いが、比較軸の妥当性確認と戦略判断は人間の仕事
• Skillという便利な機能を使えば、類似業務の量産も可能
• Coworkは初稿作成と整理作業に強いが、比較軸の妥当性確認と戦略判断は人間の仕事

「AIで競合調査してみた」では終わらせず、自分の業務フローの中に組み込めるかを意識すると、Coworkの価値はぐっと立ち上がります。

マーケ担当者にとって、競合調査は今後ますます「人がやる作業」から「AIに任せて人がレビューする作業」へとシフトしていくはずです。本記事がその第一歩のヒントになれば幸いです。

ClaudeCoworkを自社の業務に組み込みたい方へ

弊社では、本記事のようなCowork活用の設計から、Skills整備・部門展開までを支援する 「Claude Cowork 内製化支援サービス」 を提供しています。「まず自部門で試したい」「すでに使い始めたが組織に広げる段階で詰まっている」など、フェーズに応じてご相談いただけます。無料診断で、貴社の業務・体制に合わせた活用可能性と課題を整理できますので、お気軽にお問い合わせください。

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データの一元管理とは、企業内に散らばっているデータを集約して管理・活用しやすくすることです。複数システムの使用や部門ごとのデータ管理など複数の要因により、社内にデータが分散している企業が多数存在します。データを一元管理しなければ、活用時に手間がかかったり正確な判断が下せなかったりする可能性があるでしょう。

本記事では、データ一元管理の概要やメリット・デメリット、おすすめ製品について詳しく解説します。データの一元管理について知りたい方、社内データを集約したい方は、ぜひ参考にしてください。

データの一元管理とは

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。これまでは、システムや部門ごとにデータを管理するケースが一般的でしたが、テクノロジーの進歩によりデータの集約・活用が促進されています。企業内のデータを集約して活用すれば、正確な売上予測や経営判断が可能です。

ここからは、以下の事項について詳しく解説します。

• 一元管理しない場合に発生する課題
• 一括管理・集中管理との違い

一元管理しない場合に発生する課題

データを一元管理しない場合における最大のデメリットは、業務効率の低下です。データが各システムや部門に散らばっていれば、活用時に集約・加工の手間が発生します。また、同じデータの二重入力が発生している企業も少なくありません。企業内の情報を迅速に把握できず、経営判断の遅れにもつながるでしょう。

一括管理・集中管理との違い

一元管理と似ている言葉として、一括管理・集中管理が存在します。一括管理と集中管理は、一元管理同様データをまとめて管理する手法です。ただ、一元管理の場合、管理方法も統一するのに対して、一括管理や集中管理では社内に散らばるデータの集約にとどまります。

データを一元管理する2つのメリット

データを一元管理する主なメリットは以下の2つです。

• 業務の効率化・迅速化
• 情報伝達の正確性向上

順に解説します。

業務の効率化・迅速化

データを一元管理することにより、業務の効率化や迅速化が可能です。必要とする情報を探す際に、複数のシステムを確認する必要はありません。また、データの重複や不整合などに悩むこともないでしょう。
データ活用時にも、さまざまなシステムからの集約やデータの転記は不要で、迅速に業務を処理することが可能です。業務が効率化・迅速化した結果、人件費の削減も期待できます。

情報伝達の正確性向上

情報伝達の正確性向上も、データを一元管理するメリットの一つです。データが集約されていれば、別部門・拠点であっても同じ情報を共有できます。同じデータを参照しながらのコミュニケーションが可能で、認識の相違や伝達ミスの防止が可能です。

データの一元管理を検討すべき企業チェックリスト

データの一元管理は、すべての企業に今すぐ必要というわけではありません。しかし、以下の3つ以上当てはまる場合、Excel管理や部門ごとの管理では限界が近付いている状態と考えられます。

• 部署ごとにExcelやスプレッドシートが乱立している
• 同じデータを複数の担当者がそれぞれ管理している
• 最新データがどれか分からず、確認に時間がかかる
• データの更新ルールが属人化している
• 会議前に集計・転記作業が毎回発生している
• 業務の進捗やステータスがブラックボックス化している
• システム導入までは考えていないが、業務改善は進めたい

この状態を放置すると、日々の業務負荷だけでなく、判断スピードや情報活用の質にも影響が出てきます。

一元管理がうまくいかない企業に共通する落とし穴

データの一元管理が失敗する原因として、ツール選定の失敗が挙げられることが多くあります。しかし実際には、ツールそのものよりも「管理の粒度」が原因になっているケースが少なくありません。
例えば、

• どのデータを、どの単位で管理するのかが曖昧
• 現場業務に合わない粒度で管理項目が設計されている
• 管理項目が多すぎて入力が形骸化している

このような状態では、高機能なシステムを導入しても入力されず、結果的に使われない一元管理になってしまいます。一元管理を成功させるためには、まず「どの業務で、誰が、どの情報を使うのか」を整理し、その業務に合った粒度でデータを設計することが重要です。

データを一元管理できる製品10選

こうした課題を踏まえると、データの一元管理にはWebデータベース型のツールが適しています。Webデータベースであれば、業務内容に合わせて管理項目や構成を柔軟に設計でき、現場主導での運用が可能です。

ここからは、データの一元管理に役立つ以下の製品を紹介します。

• GENIEE CDP
• PigeonCloud
• Stock
• 楽々Webデータベース
• Canbus.
• ナレカン
• JUST.DB
• TROCCO
• kintone
• Pleasanter

GENIEE CDP

出典：GENIEE CDP公式Webサイト

GENIEE CDPは、顧客に関する情報の一元管理に役立つデータ基盤です。オンライン・オフライン問わず、全ての顧客接点に関するデータを一元管理可能です。また、比較的直感的に利用しやすいAIによる分析機能が実装されており、アプローチ方法や施策検討に役立ちます。

PigeonCloud

出典：PigeonCloud公式Webサイト

PigeonCloudは、企業内のさまざまなデータを一元管理できるWebデータベースです。ドラッグ＆ドロップでシステム設計が可能なため、専門知識やスキルがない人でも容易に利用できます。手厚いサポートも特徴で、導入時には専任サポートがサンプル環境を作成・提供してくれます。

Stock

出典：Stock公式Webサイト

Stockは、公式サイトによると24万社以上で導入されている情報管理ツールです。（※2026年1月時点）非常にシンプルなインターフェースが採用されており、情報の迅速な把握に役立ちます。タスク管理やメッセージ機能も実装されているため、情報に紐付くタスク管理やコミュニケーションでも活用できます。また、無料かつ無制限で社外のクライアントや取引先を招待でき、社外の人との情報共有にも有効です。

楽々Webデータベース

出典：楽々Webデータベース公式Webサイト

楽々Webデータベースは、ドラッグ＆ドロップやExcelデータの取り込みにより業務アプリを作成できるノーコードツールです。クラウド型・オンプレミス型の2種類が存在するため、自社に合う形態を選択可能です。ワークフロー機能も実装されており、保存したデータを用いた承認・決裁でも利用できます。

Canbus.

出典：Canbus.公式Webサイト

Canbus.は、メモから基幹業務までさまざまな業務のデータやタスクを集約可能なノーコードプラットフォームです。リアルタイムでデータを集計・分析するレポート機能や、20種類以上のグラフ作成機能が実装されており、データの可視化に役立ちます。また、変更履歴やアクセス権限管理機能を活用すれば、コンプライアンス強化も可能です。

ナレカン

出典：ナレカン公式Webサイト

ナレカンは、社内ナレッジの蓄積や活用に役立つナレッジマネジメントツールです。ナレッジマネジメントとは、各個人が保有する知識やスキルを企業・組織で共有して活用する経営手法のことです。既に格納されているファイルとの「重複判定機能」や、使っていないナレッジをAIが自動抽出する「断捨離機能」により、蓄積情報の正確性を担保できます。

なお、ナレッジマネジメントの詳細は以下をご覧ください。
⇒ナレッジマネジメントとは？実施するメリットや導入フロー、成功させるポイントを解説

JUST.DB

出典：JUST.DB公式Webサイト

JUST.DBは、各部門の業務を迅速にデジタル化できるノーコードツールです。多彩な標準機能が実装されており、高いカスタマイズ性を誇ります。生成AIも実装されており、最適なシステムの設計・提案を行ってくれます。また、AI-OCR機能により、紙フォーマットの取り込みも可能です。

TROCCO

出典：TROCCO公式Webサイト

TROCCOは、2,000以上の企業や団体に導入されているクラウドサービスです。業務で利用する多彩なデータの連携や運用を自動化できます。国内外約200種のサービスと安全かつ容易に連携でき、データ集約などの手間を軽減可能です。暗号化やIP制限などのセキュリティ強化機能も実装されているため、安心して利用できるでしょう。

kintone

出典：kintone公式Webサイト

kintoneは、多彩な業務で活用可能なアプリをノーコードで作成できる業務改善プラットフォームです。400種類以上のプラグインや連携サービスが存在し、活用すれば利用範囲が広がります。AIも設定でき、業務改善や効率化を促進可能です。

Pleasanter

出典：Pleasanter公式Webサイト

Pleasanterは、完全オリジナルの業務システムをノーコードで作成できるツールです。Excelを活用している人であれば、誰でも業務アプリを構築・運用できます。専門的な知識やスキルは必要なく、業務に合わせて管理項目など柔軟に設計ができるため、現場に無理なく定着しやすい点が特徴です。企業の成長に応じて機能を活用することも可能です。
また、60日間のトライアル期間が設定されているため、本格導入前に自社に合うか確認できます。

一元管理を実現した企業の具体的な3つの成功例

データの一元管理を行っている企業は多数存在します。続いて、データの一元管理を実現した具体的な以下3つの成功事例を紹介します。

• カウネット
• ジャパンホームシールド
• 浅岡メンテナンス

カウネット

カウネットでは、商品開発プロジェクトにおける情報の一元管理により、開発の進捗やプロセスの可視化に成功しました。もともと、集約管理は行っていましたが、担当者ごとに管理方法や更新ルールが異なり、進捗が順調か、遅れている場合は原因がなにかを把握できない課題を抱えていました。
情報を一元管理した結果、業務がスムーズになり蓄積した情報の活用もしやすくなっています。

ジャパンホームシールド

ジャパンホームシールドは、協力会社とのデータを一元管理することで業務の効率化に成功しています。具体的には、情報管理システムの統合や事務作業のフォーマット化、業務進捗の可視化を行いました。その結果、データの転記や集約作業が効率化され、想定していた半分以下の事務員で業務を処理可能になりました。

浅岡メンテナンス

浅岡メンテナンスは、データの一元化により業務全般の一元管理が可能になりました。具体的には、顧客情報やスケジュール、請求管理などの情報を一元管理しました。その結果、利便性の向上や業務負担の軽減につながっています。

データの一元管理を成功させる3つのポイント

最後に、データの一元管理を成功させる以下3つのポイントについて解説します。

• 目的の明確化と共有
• ルールやマニュアルの整備
• 自社に合うツールの選定

目的の明確化と共有

データの一元管理を行う際には、目的を明確にしましょう。また、従業員と目的を共有することが重要です。ツールや仕組み、体制を整備しても、従業員の協力がなければ成功しません。目的や従業員のメリットを丁寧に説明して、従業員の理解を得ましょう。

ルールやマニュアルの整備

ルールやマニュアルの整備も、データの一元管理成功に欠かせません。新たなツールの導入や業務フローの変更は、従業員に負担をかけます。マニュアルなどがなければ、従業員に多くのストレスがかかり反発を招く恐れがあるでしょう。
また、ルールが未整備な場合、各個人が好き勝手にデータを保存する可能性があります。保存方法などルールが統一されていない場合、期待する成果を得られません。

自社に合うツールの選定

自社に合うツールの選定も重要です。目的を基に、どのような機能が必要かを洗い出しましょう。また、使い勝手の確認も必要です。従業員が操作しにくいツールを導入すると、生産性が低下する原因になります。設定や運用に不安がある場合には、サポート体制も確認しましょう。

まとめ

データの一元管理とは、各部門・部署や担当者ごとに管理していた情報・データを一ヵ所に集め、統一的な方法で管理することです。さまざまなデータが組織やシステムごとに分散している企業も多数存在しますが、活用を阻害する要因になります。データの一元管理を行うことにより、業務効率化や情報伝達の正確性向上が可能です。
しかし、データの一元管理は単にツールを導入すれば成功するものではありません。自社業務に合った管理の粒度を設計し、現場で使われる仕組みを作ることが重要です。
ノーコードツール「Pleasanter」であれば、専門知識やスキルがなくても段階的に一元管理を進めることができ、業務内容や運用方法に応じて、業務効率化やデータ蓄積の仕組みづくりを進めることが可能です。
まずは、自社の課題整理から始めてみてはいかがでしょうか。

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本記事では、中小企業にDXが求められる理由や事例20選、成果を出す中小企業DXのポイントについて詳しく解説します。中小企業のDX事例を参考にしたい方、成功のポイントを知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

中小企業にDXが求められる理由

中小企業にDXが求められるのは、企業競争力を向上させ持続的成長を実現するためです。多くの中小企業は、以下の課題に直面しています。

• 人材不足
• 原材料費の高騰
• 後継者問題
• グローバル化などに起因した企業間競争の激化
• 顧客ニーズの多様化と高度化

従来通りの業務処理だけでは、将来的な競争力低下につながる可能性があります。DXを推進して、業務の自動化・効率化に取り組み、企業文化や業務プロセス、ビジネスモデルを変革して高付加価値を生み出すことが求められています。

DXが失敗しやすい中小企業の共通点

比較的安価なツールが多数開発・提供されており、中小企業もDXに取り組みやすい環境になっています。ただ、DXに取り組む企業の全てが成功しているわけではありません。ここからは、DXが失敗しやすい中小企業における以下の共通点について解説します。

• 経営層が重要性を理解していない
• 現場従業員の意見を取り入れない
• レガシーシステムが残っている
• 大きな変革を求める
• IT人材が足りない
• 効果検証しない

経営層が重要性を理解していない

経営層がDXの重要性を理解していない場合、失敗する可能性が高まります。DXの推進には経営層の強烈なリーダーシップが欠かせません。DXは全社を巻き込んだ取り組みで、IT部門など特定の部署に丸投げすると、一部のみの取り組みになったり、企業戦略との連動が取れなくなったりする恐れがあります。経営層が重要性を理解していなければ、予算の確保も困難でしょう。
また、経営者や役員が「ツール導入＝DX」と捉え理解が不十分な場合も、失敗するリスクが高まる原因になります。ツール導入はあくまで手段で、そのツールをどのように用いるかが重要です。

現場従業員の意見を取り入れない

現場従業員の意見を取り入れない場合も、DXに失敗する恐れがあります。従業員の意見を聞かなければ、課題や業務フローを正確に把握できません。また、利用ツールの選定時に従業員への確認を行わなければ、使いこなせないものを導入して、無駄になる恐れもあるでしょう。

レガシーシステムが残っている

レガシーシステムの存在も、DXの失敗につながる要因です。レガシーシステムとは、過去の技術で構築された古いシステムのことです。現代のビジネス環境に適応できず、最新のテクノロジーも活用できません。レガシーシステムが存在すれば、他のシステムとの連携が困難で業務効率が低下したり、データ活用が阻害されたりする原因になります。

大きな変革を求める

いきなり大きな変革を求めることも、DXが失敗しやすい中小企業の共通点です。DXは短期的に成果を求めるものではありません。まずは、特定の業務に絞り改革を行い、成功体験を積みながら組織全体に波及させることが重要です。
最初から大きな変革を求めれば、使いこなせないシステムの導入につながるリスクがあります。また、従業員に多くの負担がかかり、反発を招く恐れもあるでしょう。

IT人材が足りない

DXにはIT人材が必要です。近年は、ノーコードツールなど専門知識やスキルがなくても利用可能なツールが開発・提供されています。ただ、自社の業務プロセスやフローを理解して、どのようなツールで変革するかを戦略的に考えられる人材がいなければ、DXは進みません。
しかし、IT人材の需要が高まる一方で供給が追いついておらず、人材を確保できない中小企業は多く存在します。外部パートナーを上手く活用することも重要です。

効果検証しない

効果検証しない中小企業もDXが失敗しやすい特徴があります。DXに限らず、施策で成果を上げるにはPDCAを回して改善を繰り返すことが重要です。効果検証しなければ、期待通りの成果が得られているかや改善が必要かを判断できません。
また、苦労してDXを推進しても効果を得られている実感がなければ、取り組みに疑問や不満を持つ従業員が発生するでしょう。

中小企業のDX事例20選

続いて、以下中小企業のDX事例20選を紹介します。

※以下の事例は各社の公表情報を基に紹介しています。成果は業種・規模・取り組み内容により異なり、同様の結果を保証するものではありません。

• トヨタレンタリース兵庫
• 髙梨製作所
• 木幡計器製作所
• 日進工業
• グッデイ
• 大津屋
• 山本金属製作所
• 米屋
• ヒサノ
• もりやま園
• 丸秀
• 樋口製作所 
• 陣屋
• モリエン
• 後藤組
• 近藤商会
• ヒバラコーポレーション
• 池田組
• メコム
• トーシンパートナーズホールディングス

トヨタレンタリース兵庫

トヨタレンタリース兵庫は、神戸市を中心にレンタカー・カーリース事業を営む企業です。RPAツールの導入により、以下の定型作業を効率化して顧客対応に集中できる環境を整備しました。

• 予約受付
• 日報作成
• 売上集計

また、新型コロナウイルスの感染症拡大時には、オンライン商談ツールを導入して柔軟な顧客対応を可能としました。さまざまな取り組みを行った結果、業務品質の向上やヒューマンエラーの軽減、働き方改革の実現など多くの成果を得ています。

参照：株式会社トヨタレンタリース兵庫が「バクラク」を導入。月900枚の書類発行がほぼミスゼロ、社内連携もスムーズに｜PR TIMES
　　　トヨタレンタリース兵庫が、DX推進による顧客満足の向上及び働き方改革を目的にクラウド型オンライン商談／会議サービス『VCRM（ブイシーアールエム）を採用』｜PR TIMES

髙梨製作所

髙梨製作所は、プラスチックの精密成形・射出成形や熱硬化性・熱可塑性射出成形などを得意とする企業です。以前は、紙で生産計画や在庫管理・出荷管理を行っており、リアルタイムで情報を更新できず正確な状況の把握が困難でした。
そこで、DXの推進施策として以下を実施しました。

• 生産管理システムの導入
• 設備のIoT化
• 在庫管理アプリの開発
• RPAを用いて一部の生産計画の自動化
• ロボット・ウェブカメラ・自動梱包機システムの導入

その結果、24時間無人で生産可能なスマートファクトリーを実現して、歩留まりおよび設備稼働率が100％に近い高効率な生産活動を行っています。

参照：「TOHOKU DX 大賞2024」の受賞者を決定しました｜経済産業省

木幡計器製作所

木幡計器製作所は、圧力計の製造や販売を手掛ける企業です。圧力計にIoTを組み合わせて遠隔で監視可能なシステムを開発して、業務効率化に成功しています。もともと、顧客のところに訪問して点検を行っていましたが、IoTにより情報を収集でき、業務効率化を実現しました。
また、以前は売り切り型のビジネスモデルでしたが、サブスクリプション型のサービスにすることで、安定的な売上・利益の確保にもつながっています。

参照：異業種の連携で既存製品をIoT化し、新たな付加価値をプラス。スタートアップ企業のモノづくり支援も｜公益社団法人 関西経済連合会

日進工業

日信工業は精密樹脂の成形や加工を行う企業です。2015年から、IoTを活用して稼働率や設備における停止理由状況の見える化を推進しています。導入当初は稼働率が55％程度でしたが、収集したデータを分析・改善することで90％まで向上させました。

参照：「設備稼働１００％で現場と経営を同期させたスマート工場」｜八戸商工会議所

グッデイ

グッデイは、九州北部を中心にホームセンターを店舗展開する企業です。2015年にGoogleワークスペースを導入して、ペーパーレス化を推進しました。また、BIツールの導入によりデータドリブンな経営を実現しています。その結果、5年で売上26％アップに成功しました。

参照：【株式会社グッデイ】GooDay X 〜地方企業が挑んだ「人」のDX〜｜経革広場

大津屋

大津屋は、ローカルコンビニエンスストアや米飯と惣菜ショップなどを運営する企業です。コンビニエンスストアでは、毎月投入される新商品を含めた約70種類の総菜が主力商品でしたが、価格を覚えたり特殊なオペレーションがあったりしてレジ担当者に大きな負担となっていました。
そこで、総菜の品目と値段を自動で検出するAIを開発して負担の軽減を図り、新人教育のコスト削減にも成功しています。

参照：IoT examples IoT・AI等活用事例集～生産性向上・付加価値創出に向けて～｜公益社団法人関西経済連合会

山本金属製作所

山本金属製作所は、切削加工や分析・評価機器、評価試験サービスなどを手掛ける企業です。山本金属製作所では、データの収集や活用に力を入れています。具体的には、機械加工を行う刃先にデータを計測するセンサーを設置して、加工データをリアルタイムで計測し、そのデータを活用した加工ソリューション事業を展開しました。
また、岡山研究開発センターを作り、設備を自動制御させながら稼働データを自動フィードバックして予知・予兆保全まで行う工場「Learning Factory」の実現にも取り組んでいます。 

参照：工場の「見える化」が第一歩　DXへの挑戦が生んだ新たなビジネス【山本金属製作所（大阪市平野区）】｜J-Net21

米屋

米屋は、参詣客向けの羊羹や最中などを販売する企業です。DXの推進により、どら焼きの不良品をなくす取り組みを実施しました。具体的には、レーザー装置を活用してどら焼きの皮を焼く銅板表面のデータを収集・解析し、製品を安定的に製造できる条件を導き出しました。その結果、歩留まりが大幅に改善しています。

参照：「できて当たり前」の不良品、メカニズム解明で発生ゼロに【米屋株式会社（千葉県成田市）】｜J-Net21

ヒサノ

ヒサノは、運送・機械機器設置業などを営む企業です。以前は、日別の受注内容を記録した紙の帳票を見ながら、担当者が頭の中で配車手配を行っていたため、配車ミスの発生や業務効率低下の原因になっていました。作業の効率化やスムーズな情報共有を実現する目的で独自システムを構築した結果、人と車の最適な配置・資源配分が素早くできるようになりました。

参照：DXによる一貫物流システムの提供｜くまもとDX推進コンソーシアム運営事務局

もりやま園

もりやま園は、りんご園を営む企業でりんご栽培のDXに取り組んでいます。具体的には、りんご産業では初となるICTシステムの開発や、ロボット草刈機・光センサー付き自動選別機などの導入を実施しました。その結果、労働生産性が大幅に上昇し2022年には240％に達しています。

参照：もりやま園 ICTとスマート農業で、りんご産業に産業革命を起こす｜月刊事業構想

丸秀

丸秀は、輸送用機器の部品や乗用車におけるトランスミッション部品の製造を手掛ける金属部品加工メーカーです。丸秀では、2018年4月から「DX5か年計画」を策定して以下4つの領域でデジタルシフトを進め、スマートファクトリー化を推進しています。

• ITインフラの整備
• 電子管理化（ペーパーレス化）
• 稼働状態の見える化・分析
• 自動化

参照：デジタル活用・DX事例集 vol.35 株式会社丸秀～EVシフトによる危機感をDX・AI活用で乗り越え、スマートファクトリー化を実現～｜東京商工会議所

樋口製作所 

樋口製作所は、金属プレスの専門メーカーです。データの全社共有が可能なプラットフォームを構築しました。また、技術伝承システムの開発により属人化しているノウハウの社内共有が可能な仕組みも整備しています。
さらに、過去データなどを基に生産やメンテナンスの注意点を担当者に伝える管理者AIを開発しました。さまざまな取り組みの結果、生産性の向上や客先流出不具合件数・客先クレーム対応時間の減少に成功しています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

陣屋

陣屋は、老舗旅館を営む企業です。情報の共有や透明化を行う目的で、業務システムを開発しました。その結果、顧客の好みや利用履歴などを迅速に把握できるようになり、サービスの品質向上につながっています。また、報告書などの事務作業を自動化することで、コア業務である接客に多くの時間を割ける体制を構築しました。

参照：自社開発DXで経営回復！陣屋コネクトはここからはじまった。｜Jinya Group

モリエン

モリエンは、塗料や塗装用具機器などの販売を行っている企業です。2000年からデジタル化している販売データなどを活用して、従業員向けWebアプリ「モリエンナビ」と顧客向けWebアプリ「Morienペイントアシスト」を開発しました。
従業員向けのモリエンナビを利用すれば、社外での販売実績・商品情報の確認や受注処理が可能です。顧客向けのMorienペイントアシストでは、購入履歴の確認や材料の発注、塗装現場の情報管理を行えます。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

後藤組

後藤組は、土木や建築、リフォームなどを手掛ける総合建設会社です。デジタル化による業務効率化と標準化を推進するDXに取り組んでおり、経営層から現場従業員までが参加する「全員DX」を進めています。ノーコードツールの導入やデータ活用などの取り組みを行った結果、労働時間の短縮に成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

近藤商会

近藤商会は、事務用品や事務機器を法人向けに販売する企業です。従来は、御用聞き営業や人海戦術販売を中心としたビジネスモデルでしたが、DX推進によりインサイドセールス主体のビジネスモデルに転換しました。その結果、2024年7月から11月における新規顧客獲得件数は8,786件で20%増加して、稼働顧客数も1,729件で15%増加しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

ヒバラコーポレーション

ヒバラコーポレーションは、溶剤塗装や粉体塗装、カチオン電着などの工業塗装サービスを展開する企業です。生産管理や設備監視システムなどを独自開発して、工場の生産性向上・品質の安定化に取り組んでいます。また、開発したシステムを他社へ販売することで、新たな事業展開に成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

池田組

池田組は、北陸地域を中心に日本全国の土木工事を請け負っている企業です。DXの推進により、職人の技術に依存しない施工体制を確立するとともに、大幅な業務効率化に成功しました。具体的には、測量工程にドローン、現場施工にICT建機を導入することで、ドローンが測量したデータを建機に流し込み施工を行っています。
また、ペーパーレス化を推進してバックオフィス業務の改善にも成功しました。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

メコム

メコムは、ITソリューションの提供やITインフラ整備を手掛ける企業です。営業DXに力を入れており、CRMやSFAを活用して顧客データを一元管理しています。その結果、データの分析・活用が可能となり、各顧客に合わせた効率的かつ最適な営業活動を実現しました。
また、地域企業に向けたDXに関するセミナーやワークショップも開催して、他社のDX推進もサポートしています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

トーシンパートナーズホールディングス

トーシンパートナーズホールディングスは、不動産の企画や開発、販売・管理などを行う企業です。DX推進の一環で、関連子会社において過去の賃貸契約データを学習させたAIモデルを開発しました。その結果、最適な募集条件を提案できるようになり、効率的な賃貸付けを実現しています。

参照：中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025（DXセレクション2025選定企業レポート）｜経済産業省

成果を出す中小企業DXの3つのポイント

最後に、成果を出す中小企業DXにおける以下3つのポイントを紹介します。

• 目的やビジョンを明確化・共有している
• 身近な業務からスモールスタートする
• 外部パートナーを上手く活用する

目的やビジョンを明確化・共有している

DXに取り組む際は、まず目的やビジョンを明確にしましょう。目的などが明確でない場合、ツールの導入で満足してしまい、手段が目的になる恐れがあります。
目的やビジョンは「生産性の30％向上」「利益の15％アップ」など、定量的なものも定めましょう。定量的な目標であれば効果検証しやすく、成功しているか改善が必要かを容易に把握できます。
目的やビジョンを明確にしたら、従業員に共有しましょう。DXの推進には、全社員の協力が欠かせません。目的や従業員にとってのメリットを伝え、全社で取り組む雰囲気を醸成することが重要です。

身近な業務からスモールスタートする

身近な業務からスモールスタートしてDXを推進しましょう。成功事例の多くが、いきなり大規模な改革に取り組むのではなく、特定の部署や業務から問題解決を図っています。具体的には、ペーパーレス化やデータ収集の自動化といった特定の業務に絞って取り組むと良いでしょう。
成功事例を積み重ねることで、従業員の協力も得やすくなります。また、スモールスタートすればリスクも軽減可能です。ノウハウも蓄積でき成功確率が高まるでしょう。

なお、ペーパーレス化の詳細も知りたい方は以下をご覧ください。
⇒ペーパーレス化とは？推進するメリット・デメリットやポイントを解説

外部パートナーを上手く活用する

外部パートナーの知見やノウハウを上手く活用することも重要です。ゼロからDXを推進すると、成果が出るまでに多くの時間がかかります。失敗が続けば、従業員のモチベーションが低下して、計画が頓挫する恐れもあるでしょう。
専門性の高い外部パートナーの知見を活用すれば、迅速に成果を出せる可能性が高まります。客観的なアドバイスにより、自社では気付かない問題を発見できるケースもあるでしょう。

まとめ

本記事で紹介した中小企業のDX事例から分かるように、成果を上げている企業の多くは
「ツール導入」ではなく「DXをどう経営・業務に組み込むか」に注力しています。

一方で実際の現場では、

• 部分最適にとどまり全社最適につながらない
• 業務改善止まりでDXになっていない
• 推進できる人材が育たない

といった壁に直面するケースも少なくありません。

こうした課題を踏まえ、
中小製造業が投資負担を抑えつつ、成果につなげやすいDX推進の考え方や進め方を、
実際の支援・推進経験をもとに解説するセミナーを開催しました。

事例を「自社で再現できるDX」に落とし込みたい方は、ぜひセミナーページをご覧ください。

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本記事では、製造業DXの概要とIT化の違いや、実際にDXを推進しており業種や取り組み内容が異なる事例15選、失敗する落とし穴と成功のための進め方について詳しく解説します。他社のDX事例を参考にしたい方、成功する進め方を知りたい方は、ぜひ参考にしてください。

製造業DXとは？工場のIT化との違い

製造業におけるDXとは、デジタル技術の活用により製造プロセスやビジネスモデル、組織風土・文化を変革する取り組みのことです。例えば、AIやロボット、IoTの活用で自動生産を行う取り組みがDXに該当します。

ここからは、製造業DXに関する以下の事項について解説します。

• 製造業DXが重要な理由
• 工場のIT化との違い

製造業DXが重要な理由

製造業DXが重要な理由は、労働人口が減少しているためです。多くの業界で人手不足が叫ばれており、製造業も例外ではありません。特に、高度な技術を保有する人材が不足しているため、これまでと同様の方法で製造を行っていては、現在の生産量・品質を維持できないでしょう。
また、グローバル化などにともなう競争の激化も、製造業でDXが重要な理由の一つです。コストや品質が多数の企業と比較されるため、低コスト化・高品質化に取り組めない場合、将来的に競争力が低下する可能性があります。
DXの推進により、生産性や品質を向上させることが重要です。

工場のIT化との違い

製造業DXと工場のIT化は影響範囲が異なります。IT化とは、既存の業務プロセスなどをデジタル技術の活用により効率化することです。一方、DXでは効率化にとどまらず、製造プロセスやビジネスモデルの変革を実施します。
影響範囲は異なりますが、IT化はDXの第一歩です

製造業DXを推進する4つのメリット

続いて、製造業DXを推進する以下4つのメリットについて解説します。

• 生産性の向上
• コスト削減
• 品質の標準化や向上
• 柔軟性の高い生産体制の構築

生産性の向上

製造業DXの推進は、生産性の向上につながります。例えば、ロボットや自動化システムの活用により、無人稼働の時間を増やすなど、生産体制の高度化が期待できます。また、デジタル技術の活用により生産プロセス全体を正確に見える化することで、ボトルネックの発見や解消を実現できます。
作業時間の短縮や自動化により、生産量を増加させ生産性を向上できるでしょう。

コスト削減

コスト削減も、製造業DXにより得られるメリットの一つです。自動化や効率化は、人件費の削減を可能にします。人手不足にも対応できるでしょう。
また、需要予測AIなどを活用すれば精度の高い原料仕入れや生産の無駄をなくすことも可能です。さらに、IoTによる情報収集やAIによる予測メンテナンスで機械の適切な修繕が可能となり、機械の寿命を延ばすこともできます。

品質の標準化や向上

品質の標準化や向上にも製造業DXは役立ちます。多くの製造業では、技術の承継が大きな問題になっています。熟練した従業員の作業を、センサーやカメラを用いて収集して、AIなどで解析し技術承継に役立てている製造業は少なくありません。
また、不良品がないかのチェックに画像認識AIを活用している企業も多数存在します。人の目では見落としやすい不良の検知に役立つ場合があり、不良流出の抑制が期待できます。

柔軟性の高い生産体制の構築

製造業DXは、柔軟性の高い生産体制の構築にも有効です。昨今は、顧客ニーズの多様化や変化スピードのアップにより、多品種少量生産が求められています。デジタル技術を活用すれば、リアルタイムでの生産状況把握や短期間での生産ライン変更が可能です。
また、ニーズをいち早く掴み生産に向けた準備をすることもできるでしょう。

製造業のDX事例15選

製造業でDXを推進している企業は多数存在します。続いて、以下製造業のDX事例15選を紹介します。

※以下の事例は各社の公表情報を基に紹介しています。成果や効果は企業の規模・業種・製造内容・体制等により異なり、同様の結果を保証するものではありません。

• 日東電機製作所
• 秋田酒類製造
• 丸秀
• 永井製作所
• 樋口製作所
• 西機電装
• セイブ
• フジワラテクノアート
• 池田食品
• 田代製作所
• 宮川工業
• 山口産業
• 鶴見製紙
• NISSYO
• Ｊマテ.カッパープロダクツ

日東電機製作所

日東電機製作所は、配電盤の設計・開発から生産までを担っている企業です。DXという言葉が誕生する以前の1990年代から、独自で経営管理システムを開発して原価や生産工程、在庫の見える化を図っています。また、データと加工機を連携させることにより、板金加工の半自動化を実現しました。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

秋田酒類製造

秋田酒類製造は、秋田流の酒造り技法を守る清酒の醸造メーカーです。酒造りは担い手不足で、休日出勤や深夜・早朝業務も発生して、杜氏・蔵人に多くの負担がかかります。秋田酒類製造では課題解決に向けたDX推進の一環で、生産ラインを遠隔監視可能なシステムを構築しています。2018年に研究用タンク1基で運用をスタートして、2019年にセンサーを追加し、2020年にネットワークの整備で情報共有できる体制を構築しました。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

丸秀

丸秀は、トラックの車体部品や乗用車のミッション部品など輸送用板金部品を生産する企業です。IoT技術を用いることでQCDを向上させ新規受注の獲得や異業種への参入を可能にする目的で、2018年に「丸秀IoT5ヵ年計画」を策定して、以下の取り組みを行っています。

• 計測器をネットワーク接続してデータを集約することで、工数削減や誤記入の防止、統計処理の自動化などを実現する
• 作業指示や報告書類などを電子化して、容易に情報へアクセスできる環境を整備するとともに、管理工数を削減する
• 全製造設備にマイコンを組み込み、稼働データの集約・見える化により生産性を向上させる
• 大量生産ラインにロボットを導入してスマートファクトリー化し、品質の安定化や生産性向上を図る

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

永井製作所

永井製作所は、金型を作成しているプレス金型メーカーです。地域DXコミュニティメンバーと連携して、属人化を是正するためにDXを推進しました。具体的には、3D CAD・CAMの導入により従来の2D設計から3D設計に変更しました。その結果、未経験者が戦力になるまでの期間を80％短縮して、金型製作の請負能力が1.5倍に向上しています。

参照：補助金で現場改革、その先のDXに挑んだ永井製作所の成長の軌跡｜独立行政法人　中小企業基盤整備機構

樋口製作所

樋口製作所は、金属深絞りプレス加工のグローバルトップメーカーです。2019年からDXに取り組んでおり、全部門のデータ共有を可能とするために社内プラットフォームを開発して、各種管理データ・ノウハウ連携で品質と生産性の向上を実現しました。また、過去の品質情報の分析によりトラブルの事象と原因、対策を学習するAI技術伝承システムの開発・活用で、技術の承継を強化しています。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

西機電装

西機電装は、造船所や製鉄所のクレーンで使われるユニット型制御盤などを製作している企業です。適切な情報共有ができず、製造工程のやり直しや品質の低下などの課題があったため、ノーコードツールである「kintone」の導入・活用を行いました。その結果、情報共有がスムーズになり工程管理の効率化に成功しています。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

セイブ

セイブは、電線とその支持物との間を絶縁する器具「碍子」を製造・販売している企業です。経営者が社内のDX推進者と連携して、変量生産に対応するためのAIロボットを用いた検品工程の自動化や、勘・経験などに依存する品質管理脱却に向けIoTとクラウドを活用したデータによる品質管理の実現などに取り組んでいます。

参照：「DXセレクション2022」選定企業レポート｜経済産業省

フジワラテクノアート

フジワラテクノアートは、醸造食品を製造する機械・プラントなどを造るメーカーです。部門横断の委員会を組成して、自社主導で基幹システムの刷新などDXに取り組みました。その結果、業務プロセス・進捗の可視化による効率的な製造やミスの削減、メンテナンス用部品の納期短縮など多くの成果を実現しています。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

池田食品

池田食品は、豆菓子やナッツ、かりんとうなどを製造・販売する菓子メーカーです。OJTなどにより、デジタル人材の社内育成に取り組んでいます。また、外部ベンダーと協力して受発注や生産、在庫などを一気通貫で管理可能なシステムを構築しました。その結果、従来手作業で行っていた在庫確認が、端数確認で完了する体制の構築に成功して大幅な効率化を実現しています。また、正確な原料在庫の把握も可能となり、少量多品種生産が容易になりました。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

田代製作所

田代製作所は、室内用木製ドアやドア枠、クローゼットドアの製造を行う企業です。納期の短縮や品質向上による競争優位性の確保を目的に、独自の生産管理システム構築に取り組みました。その結果、リアルタイムな進捗管理が可能になり、受注から出荷までの納期短縮に成功しています。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

宮川工業

宮川工業は、ターボ向けアクチュエーターや金属プレス部品、金型を製造している企業です。全社員の自発的なデータ駆動型業務へのシフトに向け、以下を実施しました。

• 基幹システムのクラウド移行
• データ取得と管理を容易にするインフラシステムの整備

その結果、稟議・決済が3日から15分に短縮して日々の事務作業が簡略化されました。

参照：「DXセレクション2023」選定企業レポート｜経済産業省

山口産業

山口産業は、膜構造建築物や合成繊維などの製造・販売を行う企業です。自社開発で完成品原価分析システムなどを構築して、生産工程の効率化を図っています。また、DX人材の育成に向け資格取得支援制度や、DX関連資格習得に応じた人事評価制度も整備しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

鶴見製紙

鶴見製紙は、トイレットペーパーの製造・販売を行う企業です。DXに関する課題の管理や推進を目的に、各部門で1名以上のDX委員会を任命して部門横断型の取り組みを行うとともに、売上の1％を目途に予算を配分し、さまざまな施策を実施しています。具体的には、点検データを電子化したことで迅速に確認できる体制を整備して、品質向上を実現しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

NISSYO

NISSYOは、産業用トランスやリアクトル、制御盤の設計・製造を行う企業です。データドリブン経営の実践に向けたポータルサイトへのデータ集約や、iPadの全従業員配布・積極的利用の促進など、さまざまな取り組みを行っています。その結果、サプライチェーン全体でのEDI利用率が87％になり、設計図面の電子化で年間60万枚のペーパーレス化を達成しました。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

Ｊマテ.カッパープロダクツ

Ｊマテ.カッパープロダクツは、非鉄金属製品の製造を行う企業です。生産性向上と自動化を目的に、RPAの推進を行った結果、年間累計3,000時間の業務削減を達成しました。また、ダッシュボード導入で生産性が37％向上して、1時間当たりの出来高が6.4個から8.8個に増加しています。

参照：「DXセレクション2024」選定企業レポート｜経済産業省

製造業DXが失敗する3つの落とし穴

多くのメリットを得られるDXですが、成功している企業ばかりではありません。ここからは、製造業DXが失敗する以下3つの落とし穴について解説します。

• 目的が明確でない
• 短期的な視点で取り組んでいる
• 現場従業員の理解・協力を得ていない

目的が明確でない

目的が明確でない場合、DXに失敗しやすくなります。ゴールが定まっていなければ、なにをどの程度行えば良いかが明確になりません。順調に進んでいるか、改善が必要かの判断もできないでしょう。
また、デジタルツールの導入で満足してしまい、効果的な活用をせずに推進を辞めてしまう恐れもあります。

短期的な視点で取り組んでいる

DXは一朝一夕で成果を得られる取り組みではありません。短期的な視点で取り組むと、失敗するリスクが高まります。例えば、使いこなせない高機能なシステムを導入して活用されず形骸化する恐れがあるでしょう。
また、急激な変化は従業員に大きな負担をかけます。従業員が不満を抱き、反発が生まれる可能性があります。

現場従業員の理解・協力を得ていない

現場従業員の理解・協力を得ないことも、DXが失敗する原因になります。DXの推進に経営層の強烈なリーダーシップは不可欠ですが、従業員の理解・協力なくして成功するものではありません。
例えば、現場従業員からヒアリングしなければ、正確な業務プロセスや課題は把握できないでしょう。また、従業員が使いこなせないツールを導入してしまう恐れもあります。

製造業DX成功のための進め方

最後に、製造業DXを成功させるための以下進め方について解説します。

1. 目的・ビジョンの明確化と共有
2. 経営層主導による推進体制の構築
3. 業務プロセスの可視化と問題点の棚卸し
4. DXビジョン・戦略・計画の策定
5. スモールスタートによる実証実験
6. 全社展開に向けた運用体制の構築
7. PDCAとDX人材の育成

1.目的・ビジョンの明確化と共有

まずは、目的とビジョンを明確にしましょう。ゴールが明確になることで、なにが必要かを整理できます。また、実施施策の検討や優先順位付けもしやすくなるでしょう。
目的・ビジョンが設定できたら、全従業員と共有します。目的やメリットを伝えることにより、従業員の理解・協力を得やすくなります。

2.経営層主導による推進体制の構築

続いて、経営層主導による推進体制を構築します。DXの推進は、現場従業員に丸投げするのではなく経営層の強烈なリーダーシップで主導することが重要です。システム部門や経営企画部門を中心に、各部門のキーマンを選出して推進チームを組成しましょう。

3.業務プロセスの可視化と問題点の棚卸し

推進体制が構築できたら、業務プロセスの可視化と問題点の棚卸しを行います。正確に状況や課題を把握すれば、最適な施策の検討・実施が可能です。また、実態に合わないシステムの導入なども避けられるでしょう。

4.DXビジョン・戦略・計画の策定

続いて、DXビジョン・戦略・計画を策定します。DXを長期的な施策と捉え、優先順位を付け戦略や計画を検討することが重要です。優先順位を付ける際には、想定される効果と実施難易度の2軸で各施策を整理するのがおすすめです。
また、計画は「誰が」「いつまでに」「なにを行うか」を明確に決めましょう。

5.スモールスタートによる実証実験

戦略や計画が決まったら、スモールスタートによる実証実験を行います。特定の業務や部署に絞り、課題がないかや期待する成果が出るかを検証します。
いきなり大規模でツール・システムを導入すれば、失敗した際の損失が増加するでしょう。スモールスタートすることにより、失敗するリスクを軽減可能です。

6.全社展開に向けた運用体制の構築

スモールスタートで問題がなければ、全社展開に向けた運用体制を構築しましょう。特定の業務や部署での実施とは異なり、全社展開はさまざまな範囲に負担がかかります。マニュアルの整備や説明会の実施で、従業員が受け入れやすい体制を構築しましょう。
また、フォロー体制の検討も重要です。

7.PDCAとDX人材の育成

定期的に効果検証して、問題があれば対策を検討・実施します。成果の向上には、PDCAを回すことが欠かせません。
また、合わせてDX人材の育成にも取り組むと良いでしょう。近年は、IT人材が不足しているため採用が容易ではありません。採用だけでなく、自社にいる既存人材の育成にも取り組むことが重要です。

まとめ

製造業DXに取り組んでいる企業は多くあります。成功すれば、生産性の向上やコスト削減、柔軟性の高い生産体制の構築など、多くのメリットを得られるでしょう。ただ、全ての企業がDXに成功しているわけではありません。目的が不明確な場合や短期的な視点で取り組んでいたり、現場従業員の意見を聞かなかったりすれば、失敗するリスクが高まります。
まずは、目的やビジョンを明確にした上で、既存の業務プロセス・課題の棚卸しを行い、スモールスタートで検証して全社展開を行うと良いでしょう。

弊社SMSデータでは、DXに興味はあるが何から始めれば良いかわからない製造業の経営層・DX責任者に向けて、 DXの考え方やポイントなどを解説するセミナーを開催しています。ご関心のある方はセミナーページをご覧ください。

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NotebookLMとは、情報のアップロードによりノートの作成と質問などができるツールのことです。アップロードした情報はAIが自動要約を作成してくれ、内容に関する質問や命令も可能です。情報の整理や分析などに役立つでしょう。

本記事では、NotebookLMの概要や代表的な機能、使い方と活用例について詳しく解説します。NotebookLMについて知りたい方、利用を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

NotebookLMとは

出典：NotebookLM公式Webサイト

NotebookLM（ノートブック エルエム）とは、Googleが開発・提供しているAIが搭載されたノートの整理・情報生成ツールのことです。あらかじめPDFなどのデータやURLを読み込ませれば、AIが内容を理解して要点の整理や質問への回答を行ってくれます。

2023年にGoogleの開発者向け会議「Google I/O」でリリースされた「Project Tailwind」が元になっており、2024年6月に正式リリースされました。2025年4月には、要約した内容を読み上げる「音声概要（ポッドキャスト）機能」が日本語対応されました。また、2025年にスマートフォン向けアプリがリリースされたことで、日本でも利用者が急増しています。

NotebookLMの料金プラン

NotebookLMには以下2つの料金プランが存在します。

無料プランと有料プランはストレージ容量などに大きな差があります。また、有料プランは無料プランよりも上位のAIモデルを活用できるため、より高度な回答が得られます。まずは、無料プランを利用してビジネスなどで役立ちそうであれば、有料プランに切り替えると良いでしょう。

NotebookLMとChatGPTの違い

NotebookLMとChatGPTは主な役割が異なります。NotebookLMは情報の管理や検索・要約などが主な役割です。一方、ChatGPTの主な役割は情報の検索やコンテンツの作成です。違いを以下にまとめました。

NotebookLMは機能が特化している分、ドキュメントの管理や分析において強みを発揮します。一方、生成AIであるChatGPTは情報の検索・要約やWebコンテンツ・コードの作成など、幅広いシーンで利用可能です。利用シーンに応じて使い分けると良いでしょう。

NotebookLMの代表的な6つの機能

続いて、NotebookLMの代表的な以下6つの機能を紹介します。

• データのアップロードと質問・要約
• ノートの活用
• 他者との共有
• 一般公開
• マインドマップ
• 音声概要

データのアップロードと質問・要約

NotebookLMのもっとも代表的な機能は、データのアップロードと質問・要約です。30種類以上のデータ形式に対応しており、アップロードした資料はAIが自動で要約してくれます。また、データの内容に関する質問もでき、自分専用のデータベースを構築可能です。

ノートの活用

NotebookLMでは、アップロードしたファイルごとにノートが作成されます。ノートの画面は以下3つの要素で構成されており、情報の整理が可能です。

• ソース（資料）
• チャット（質問と会話）
• スタジオ（要約・音声など）

わかりやすいユーザーインターフェースになっているため、誰でも直感的に利用できるでしょう。

他者との共有

他者と共有する機能も実装されています。個人・教育アカウントの場合は最大50人、企業アカウントの場合は共有できる人数に制限がありません。共同で作業でき、プロジェクトなどでも効率良く情報を共有可能です。

一般公開

一般に公開できる機能も実装されています。従来は個別の招待が必要でしたが、この機能により、リンクを知っている人であれば誰でも内容を閲覧できるようになりました。公開されたノートでは元の情報源（ソース）を確認できるため、透明性の高い情報共有が可能です。ただし、閲覧者による編集はできません。

マインドマップ

マインドマップ作成機能もNotebookLMには実装されています。また、マインドマップの項目をクリックすると関連情報が表示されます。複雑な情報であっても、視覚的にわかりやすい形で整理してくれるため、理解しやすくなるでしょう。

音声概要

音声概要は、アップロードしたデータの要約などを音声読み上げしてくれる機能です。AIホストが対話するポッドキャスト形式の音声を生成してくれます。テキストベースでは理解しにくい場合や、他の作業と並行してながら聞きをしたい場合に有効です。

NotebookLMの利用方法

続いて、NotebookLMの以下について解説します。

• NotebookLMの始め方
• NotebookLMの使い方

NotebookLMの始め方

NotebookLMの始め方は非常に簡単で、公式サイトにアクセスして自分のGoogleアカウントでログインするだけです。Googleアカウントをお持ちでない方は、まずGoogleのサイトからアカウントを作成しましょう。Googleのサイトにアクセス後、画面右上の「アカウントを作成する」ボタンをクリックして、画面の指示に基づき姓名などの情報を入力するだけでアカウント作成が完了します。

スマートフォンで利用したい場合には、App StoreもしくはGoogle Playストアでアプリを検索してインストールします。インストールが完了したらアプリを開き、Googleアカウントでログインしましょう。また、音声や画像入力の利用を可能にするために、マイクやカメラへのアクセスを許可します。

NotebookLMの使い方

Googleアカウントでアクセスしたら「ノートブックを新規作成」ボタンをクリックして、データやURLをアップロードします。主な対象は以下の通りです。

• PDFや.txt、.mdなどのテキストデータ
• Googleドキュメントやスライド
• WebページURL
• YouTubeの動画
• 音声ファイル

アップロードが完了すると、AIが自動で要約（ソースコードガイド）を作成してくれます。また、質問入力欄やAIが作成した質問候補が表示されるため、必要に応じて利用すると良いでしょう。

メモ機能やタスク管理機能も実装されています。さらに、共有機能も実装されており他者と情報を共有することが可能です。共有する際は権限を「閲覧者」もしくは「編集者」から選択できるため、勝手に編集されてしまうこともありません。

なお、ボタンの文言やユーザーインターフェースに多少の違いはありますが、ブラウザ版でもアプリ版でも基本的な使い方に違いはありません。

NotebookLMの活用例

続いて、NotebookLMの以下活用例を紹介します。

• チャットボットの構築
• 資料の解説・要約
• ナレッジの共有
• 提案資料作り
• 情報の分析

チャットボットの構築

アップロードしたデータを基に回答してくれるNotebookLMは、チャットボットとして活用できます。例えば、システムのマニュアルや社内規定などを登録しておけば、従業員が担当者に問い合わせしなくても自己解決できるでしょう。膨大なデータも迅速に処理してくれるため、素早い回答が得られます。

資料の解説・要約

資料の解説や要約にもNotebookLMは活用されています。例えば、情報量が多い論文やレポートをアップロードして要約を確認すれば、迅速に内容を理解できます。また、専門的な言葉が用いられていても理解しやすいように解説してもらうことが可能です。

ナレッジの共有

NotebookLMはナレッジ共有を行うツールとしての利用も効果的です。例えば、営業などの業務に関するノウハウを登録しておけば、情報を整理できるだけでなく他の担当者との共有が可能です。社内で情報共有でき、従業員のレベルアップや知識・スキルの承継に役立ちます。

提案資料作り

顧客や社内への提案資料作りにも、NotebookLMは役立ちます。参考情報を集めてNotebookLMに情報をアップロードすると、データを集約してくれます。また「提案資料の骨子を考えて」「提案の背景や目的、期待する成果をまとめて」などプロンプトを入力すれば、AIが自動で情報を整理してくれます。

情報の分析

情報の分析にもNotebookLMは活用できます。例えば、自社の市場に関する情報アップロードとプロンプトの入力により、AIに分析結果をアウトプットしてもらうことが可能です。また、就職活動中に面接を受ける企業の情報を登録して、求める人物像をまとめてもらう際にも役立つでしょう。

NotebookLMの良くあるトラブルと解決策

最後に、NotebookLMにおける以下の良くあるトラブルと解決策を紹介します。

• アカウントが利用できない
• ファイルがアップロードできない
• 他者と共有できない
• エラーが表示される

アカウントが利用できない

利用しているGoogleアカウントでアクセスしようとした際に「お使いのアカウントでは利用できません」というメッセージが表示されるケースがあります。まずは、一度ログアウトして再度Googleアカウントに入り直しましょう。それでも解決しない場合には、利用するブラウザを変更したり、キャッシュやクッキーをクリアしたりすると問題が解決するケースがあります。

ファイルがアップロードできない

ファイルがアップロードできない主な原因は、対応していないデータを読み込ませているか、サイズのオーバーです。アップロードを試みているデータがNotebookLMに対応しているか確認しましょう。データサイズが大きすぎる場合には、事前に圧縮してサイズを小さくすることがおすすめです。

他者と共有できない

他者とデータ共有できないトラブルもまれに発生します。そもそも、共有したい相手がGoogleアカウントを保有していなければ、データ共有できません。
また、共有時には権限設定に問題がないか確認ください。アカウント保有の有無や権限設定を確認してもトラブルが解決しない場合には、一度時間を置いて再度実施すると良いでしょう。

エラーが表示される

「サービスが許可されていません」というエラーメッセージが表示されるケースもあります。Webサービスやアプリケーション、ツールの活用を制限している企業や組織があり、NotebookLMが使用できない場合が存在します。システム担当者や上司に使っても良いか確認して、問題がなければ設定を変更してもらいましょう。

まとめ

NotebookLMとは、Googleが開発・提供しているAIが搭載されたノートの整理・情報生成ツールのことです。PDFやURLなどを読み込ませれば、AIが自動で要約を作成してくれます。また、内容に関する質問・依頼もでき、理解の促進や情報分析などに役立ちます。さらに、他者と内容を共有することも可能で、多くのシーンで利用できるでしょう。

近年は、AIが実装された便利なツールが多数開発・提供されています。最新のテクノロジーを活用すれば、業務改善や企業競争力の向上に役立ちます。無料で利用可能なツールも多く存在するため、積極的な活用がおすすめです。

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「自動化」という言葉はすでに聞きなれている方も多いのではないでしょうか？
自動化をすることで操作や業務の効率化を図ることが可能です。中には、DX推進や人手不足の解消のため、業務を自動化する企業様も増えてきました。

業務以外にも、みなさんに身近なAndroidも自動化する方法があることをご存じでしょうか？
今回はAndroidの自動化でできることやメリット、自動化できるアプリについて解説します。

Androidとは

Android（アンドロイド）とは、Googleが提供するモバイルオペレーティングシステムです。主にスマートフォンやタブレットに搭載され、その柔軟性とカスタマイズ性が魅力です。 Googleアカウントと連携することで、 GoogleコンタクトやGoogleフォトなどを利用することができます。

Androidで自動化するメリット

Androidの自動化にはさまざまなメリットがあります。

手間を省ける

Androidの自動化によって、PCで行う自動化と同様に日々のルーティンや繰り返し行うタスクを効率化できます。たとえば、特定の時間にアラームをセットする、毎日の通勤路で音楽アプリを自動起動するなど、日々の生活において定期的に必要とされる動作をプログラムすることが可能です。
このようにして、手動での繰り返し作業を減らすことで、より重要なタスクに集中する時間を増やすことができます。

操作効率を向上できる

Androidの自動化により、アプリや端末の自動起動や再起動、さまざまなタスクの自動実行など、操作効率を大幅に向上させることができます。たとえば、スマートフォンを車のBluetoothに接続すると自動的にナビゲーションアプリが起動する、あるいは特定のアプリを使用する時間を事前に設定しておくことでその時間になったら自動的にアプリが起動するなど、日常生活や仕事の中でスムーズにデバイスを利用できるようになります。
誤操作も防げるため、タスクの実行にかかる時間を減らし、生産性を高めることが可能です。

柔軟にカスタマイズできる

Androidの特長の一つはそのカスタマイズ性の高さです。自動化を利用することで、個人のニーズや好みに合わせたデバイスの使用が可能になります。たとえば、自宅にいる時と職場にいる時でデバイスの設定を自動的に変更する、または特定のアプリを使用する際に自動的にデバイスの設定を最適化するなど、ライフスタイルや作業環境に合わせてAndroidデバイスを細かく調整できます。
この柔軟なカスタマイズにより、パーソナライズされた使用体験を得ることができ、デバイスの利用効率を最大限に引き出すことができます。

Androidでできる自動化

ここでは、Androidでできる自動化について主な種類を解説します。

アプリの自動起動

Androidデバイスでは、特定の条件や時間に合わせてアプリケーションが自動的に起動するよう設定することが可能です。たとえば、毎朝特定の時間にニュースアプリやメールアプリを自動的に開くように設定できます。この機能はユーザーがアプリを手動で開く手間を省けるため、設定を忘れてしまうこともなくなるでしょう。

端末の自動再起動

定期的な端末の自動再起動は、デバイスのパフォーマンスを維持し、システムの安定性を高めるのに役立ちます。たとえば、週に一度の深夜に端末を自動再起動させることで、不要なプロセスやキャッシュをクリアし、スムーズな動作を保つことができます。自動再起動は、ユーザーが睡眠中などの非アクティブな時間帯に設定することで、日常使用に影響を与えることなく実行できます。長時間使用する場合でも、スマホやタブレットの長寿命化に効果的です。

タスクの自動化

Androidでは、特定の条件やトリガーに応じて事前に設定したタスクを自動実行することができます。たとえば、特定のWi-Fiネットワークに接続されると、自動的にクラウドバックアップを実行する、または特定の地点に到達するとリマインダーを表示するなど、日々の活動をサポートするための自動化が可能です。
これにより、反復的なタスクを効率化し、ユーザーの負担を軽減します。

ルーティンの自動化

Androidデバイスを使用して、日常のルーティンを自動化することができます。朝の準備中にニュースの要約を読み上げたり、出勤時に通勤ルートの交通情報を自動的に表示したりすることができます。また、就寝前にはスマートフォンの通知を自動で無効にし、アラームを設定することも可能です。

Androidで自動化する方法

Androidデバイスにおける自動化は、日常生活や業務の効率を大幅に向上させることができます。ここでは、基本的な設定からルールの作成、Googleアシスタントを利用したルーティン作成、そして自動化を実現するためのアプリについて説明します。

Android端末の設定

多くのAndroidデバイスには、アクセシビリティ機能が搭載されており、これを利用して自動操作を設定できます。たとえば、タップ操作の自動化や音声コマンドによる操作などが可能です。
設定するには、デバイスの「設定」を開き、「アクセシビリティ」を選択します。「アクセシビリティメニュー」や「音声アクセス」など、自動操作に関連する機能を探して有効化します。

Android端末のルール

Android端末のルールを設定することで、一部の操作の自動化が可能です。たとえば、特定のWi-Fiに接続したときや位置情報に基づく指定エリアに入ったときに、自動的にマナーモードをONにしたりデバイスの着信音がなるように設定できます。
これらのルールは、端末の設定メニューから「システム」→「ルール」を選択し、「ルールの追加」から新しいルールを作成することで使用できます。

Googleアシスタントを使用したルーティン作成

Googleアシスタントは、声のコマンドだけでなく、日々のルーティンを自動化する強力なツールです。
Googleアシスタントアプリを開き、「ルーティン」セクションにアクセスして、「新しいルーティンの作成」を選択します。ここで、特定の時間や言葉に反応して実行されるアクションを設定することができます。たとえば、「おはよう」と言うとニュースの要約を読み上げ、カーテンを開け、コーヒーメーカーを起動するといったことが可能です。

アプリ

Androidで自動化をさらに進めるには、専用の自動化アプリを利用すると良いでしょう。Tasker、MacroDroid、IFTTT、Automateなど、さまざまな自動化アプリがあります。これらのアプリを使用すると、複雑なルールや条件を設定して、Androidデバイスの可能性を最大限に引き出すことができます。たとえば、Taskerを使用すると、アプリの起動、メッセージの送信、設定の変更など、ほぼすべてのAndroid機能を自動化することができます。

Android自動化アプリ5選

ここでは、Android自動化アプリを5つ紹介します。

Tasker

Taskerは、Android上で高度なカスタマイズが可能な自動化ツールです。スクリプティングやプラグインの使用にも対応し、条件に基づいたアクションのトリガー、アプリの起動、通知のカスタマイズ、テキストメッセージの自動送信など、複雑なタスクの自動化ができます。その柔軟性から、テクニカルなユーザーに特に人気があります。

⇒Tasker公式アプリ

MacroDroid

MacroDroidは、トリガーやアクションを設定して、特定の条件が満たされたときに自動的にタスクを実行することができるアプリです。シンプルで直感的なUIであるため、誰でも簡単に使用できます。豊富なトリガーやアクションがサポートされていることも特徴です。通知の自動返信、GPSトリガーのイベント、アプリの自動起動などを設定できます。

⇒MacroDroid公式アプリ

IFTTT

IFTTT（If This Then That）は、異なるアプリ、デバイス、サービス間で自動化タスクを作成できるプラットフォームです。例えば、特定のハッシュタグのついたツイートを自動的に保存したり、天気予報に基づいてスマートデバイスを制御するなど、幅広い用途で利用できます。

⇒IFTTT公式アプリ

Automate

Automateは、ビジュアルフローチャートを使用して自動化タスクを作成できます。ブロックを組み合わせることでアクションや条件を指定し、多彩な自動化フローを構築可能です。主に、スマートホーム制御や通知の管理、プロファイルの切り替えなどがあります。初心者でも扱いやすく、直感的に操作でき、多くのユーザーに支持されています。

⇒Automate公式アプリ

AutomateIt

AutomateItは、簡単なルールベースの自動化タスクを設定できるアプリです。シンプルなトリガーとアクションを組み合わせることで、日常生活を便利にする自動化ルールを作成することが可能で、初心者にも扱いやすいでしょう。プリセットのルールも用意されていることが特徴です。位置情報に基づいたタスクや通知の管理、バッテリー節約などに対応します。また、マーケットプレイスから他のユーザーが作成したルールをダウンロードすることもできます。

⇒Automatelt公式アプリ

まとめ

今回はAndroidの自動化でできることやメリット、自動化できるアプリについて解説しました。これを機にAndroidの操作を自動化して、生活や業務を効率的に進めてみてはいかがでしょうか。

Androidの自動化でAndroid端末の操作をより効率的に行うことが可能になりますが、同様に職場での業務に自動化を取り入れることで仕事効率をアップさせることも可能になります。業務面での自動化は、自社に合った、環境に適応したサービスが必要です。

SMSデータテックでは、さまざまな自動化ソリューションを提供しています。コンサルからシステム導入まで専門的なサポートを展開しているため、興味のある方はお気軽にご相談ください。

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チャットボットとは、ユーザーが入力したテキストや音声に基づき、自動回答を行う会話システムのことです。利用すれば、社内外からの問い合わせ対応業務を効率化・自動化可能です。また、回答レベル・品質の標準化や顧客満足度の向上にも役立ちます。

本記事では、チャットボットの概要やメリット・デメリット、おすすめツール18選について詳しく解説します。チャットボットについて知りたい方、導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

チャットボット（Chatbot）とは

チャットボット（chatbot）とは、ユーザーからの質問に対して自動で返答するプログラムのことで、チャット（chat）とボット（bot）を組み合わせた造語です。

ここからは、チャットボットに関する以下の項目について解説します。

• 歴史
• 仕組み
• 主な機能

歴史

チャットボットの起源は、1966年にマサチューセッツ工科大のジョセフ・ワイゼンバウム氏により開発された「ELIZA（エライザ）」だといわれています。ELIZAは、キーワードに対して複数の回答パターンが登録されており、人間らしい思考や感情は持ち合わせていなかったものの、人間らしい会話が多いとして多数の人に感銘を与えました。

その後、ELIZAに触発されて開発された「A.L.I.C.E（アリス）」やMicrosoft office製品のアシスタントツールである「カイル」が登場しました。2011年ごろには、 IBMの「Watson」や Appleの「Siri」が登場して、チャットボットの本格的な運用が開始されています。

仕組み

チャットボットは、以下3つのステップで動作する仕組みが取られています。

• 入力解析
  ユーザーが入力したテキスト・音声における重要なキーワードや意図を抽出するステップです。解析精度が高いほど、ユーザーに適切な回答が可能です。
• 応答生成
  得られた情報を参考に、最適な回答を生成するステップです。事前に登録されたシナリオなどに基づき、回答の選択とユーザーへの提示を行います。
• 対話管理
  ユーザーとの継続的な会話を行うためのステップです。ユーザーとの会話に応じた回答の調整が行われます。対話管理のステップがあることで、ユーザーとのスムーズなコミュニケーションが実現されています。

主な機能

チャットボットの主な機能は以下の通りです。

• 自動応答
• 有人対応
• FAQ連携
• 自動学習
• システム連携

順に解説します。

自動応答

事前に質問やキーワードを設定しておき、その情報に基づき回答を行う機能です。自動応答機能により、ユーザーを待たせることなく迅速に不明点を解決できます。

有人対応

オペレーターに対応を切り替える機能です。チャットボットでは、全ての質問に対応できるわけではありません。回答できない質問があった際に、オペレーターにつなぐことでユーザーの疑問を解決します。

FAQ連携

FAQが記載されたWebサイトをユーザーに提示する機能です。適切なFAQページにユーザーを誘導することにより、自己解決率を向上させる役割を担います。

自動学習

ユーザーとの会話を分析して、回答精度を高める機能です。チャットボットを運用しながら蓄積したデータを学習させることにより、スムーズな会話や高度な質問への対応を実現できます。

システム連携

ユーザーの行動データをCRMやSNS、ECサイトに連携・活用する機能です。例えば、ECサイトと連携させる場合、過去のユーザー行動や購買履歴を踏まえたおすすめ商品の提示が可能になります。

チャットボットの種類

チャットボットは、大きく以下の2種類に分かれます。

• ルールベース（シナリオ）型
• 自動学習機能（機械学習・人工知能）型

ここからは、上記それぞれの種類について解説します。

ルールベース（シナリオ）型

質問に対する回答を事前に登録しておくタイプで、以下の種類に分類されます。

• ログ型
• 選択肢型
• 辞書型（ハッシュ型）
• 選択肢型＆辞書型
• ELIZA型

順に解説します。

ログ型

会話データを蓄積して、その情報を利用し質問に対する適切な回答を提示するタイプです。ユーザーは自由に文章の入力が可能です。ユーザーとの会話を蓄積し続けるため、利用頻度が高いほど回答精度が向上します。多くのユーザー利用が想定されるケースで用いられています。

選択肢型

チャットボットが提示した選択肢の中から、ユーザーが該当するものを選ぶタイプです。質問がある程度パターン化されている場合に向いています。一方、さまざまな質問が寄せられるケースでは、選択肢を用意しきれない恐れがあります。

辞書型（ハッシュ型）

キーワードとそのキーワードに対応する回答を、事前に登録しておくタイプです。ユーザーが入力したテキストを解析して、登録した情報を基に回答を生成します。キーワードで質問内容を見極められるケースに有効です。

選択肢型＆辞書型

選択肢型と辞書型を組み合わせたタイプです。選択肢の提示とキーワードに基づく回答の双方が可能で、ユーザーの利便性が向上します。ただ、チャットボットの導入に多くのコストと手間がかかります。

ELIZA型

ユーザーの問いかけに対して、相槌を打ったり簡単な返答を行ったりするタイプです。聞き役を担うチャットボットであるため、ユーザーに寄り添いたいシーンでの活用に最適です。

自動学習機能（機械学習・人工知能）型

事前に学習したデータを基にAIが継続的な学習を行うことで、回答の精度を高めるタイプです。ルールベース型と比較して柔軟性が高く、多彩な質問に対応できます。一方で、開発には多くのコストと手間がかかります。また、回答精度を担保するには膨大な学習データが必要です。

チャットボットの導入形態

チャットボットの導入形態は以下の2つに分かれます。

• クラウド型
• オンプレ型

順に解説します。

クラウド型

クラウドサービスとして、チャットボットを利用する形態です。サーバーやハードウェアの準備が不要なため、導入の手間やコストを抑えられます。また、サーバー設置の場所を確保する必要もありません。ただ、オンプレ型と比較すると毎月のランニングコストが高くなる傾向があります。

オンプレ型

自社でサーバーやハードウェアを準備して導入する形態です。ランニングコストが安い傾向があり、長期的に利用する場合、クラウド型よりも低コストで利用できます。ただ、初期費用はクラウド型よりも高額です。また、サーバーの設置が必要となるため場所の確保や手間の増加、導入までに時間がかかるなどのデメリットがあります。

チャットボットの活用メリット

チャットボットを活用した場合、以下のメリットを得られます。

• 24時間365日対応の実現
• 問い合わせ対応業務の効率化やコスト削減
• 顧客満足度の向上
• 問い合わせしやすい体制の整備
• 回答レベル・品質の標準化

ここからは、上記の各メリットについて解説します。

24時間365日対応の実現

チャットボットを活用すれば、24時間365日顧客対応が可能です。自動でユーザーからの質問に対して回答を行ってくれるため、人を配置する必要がありません。とくに、夜間や休日は人の確保が難しく人件費も上がるため、チャットボットは有効なツールとして注目を集めています。

問い合わせ対応業務の効率化やコスト削減

問い合わせ対応業務の効率化やコスト削減も、チャットボット活用によるメリットです。チャットボットを導入すれば、本来オペレーターが対応していた質問への回答を効率化・自動化できます。簡易な質問はチャットボットが担当して、複雑なものや高度な質問はオペレーターに引き継ぐ体制を取っている企業も多く存在します。オペレーターの負担を軽減できるとともに、人件費の削減が可能です。

顧客満足度の向上

チャットボットの活用は、顧客満足度の向上にも有効です。ユーザーは迅速に不明点を解決したいと考えており、電話がつながりにくかったり返信が遅かったりすれば不満を抱きます。チャットボットであれば、迅速にユーザーの疑問を解消できるでしょう。

問い合わせしやすい体制の整備

問い合わせしやすい体制の整備にも、チャットボットは効果的です。ユーザーのなかには、電話が苦手だったりメールでの問い合わせを負担に感じたりする人も存在します。また、電話での問い合わせ対応の場合、営業時間が設けられていれば仕事などの都合で利用しにくいユーザーもいるでしょう。チャットボットであれば、いつでも気軽に利用可能です。

回答レベル・品質の標準化

チャットボットは、回答レベル・品質の標準化にも役立ちます。オペレーターがユーザーからの質問に対応する場合、マニュアルを参照してもベテランと新人では品質に差が出ます。また、人により回答内容にバラツキが出るケースもあるでしょう。
チャットボットは事前に登録した内容に基づいた回答を行うため、一定の品質を担保できます。また、回答内容にバラツキがあるなどのトラブルも防止可能です。

チャットボットの活用デメリット

便利なチャットボットですが、以下のデメリットも存在します。

• コストの発生
• 機能的な限界

順に解説します。

コストの発生

チャットボットの導入には、初期費用やランニングコストなどの費用がかかります。また、正しい応答をするにはデータの登録や学習が必要で、手間と時間がかかるでしょう。とくに、多くの質問や高度な応対を行うチャットボットは、多くのコストと手間がかかる傾向があります。

機能的な限界

チャットボットは万能ではありません。機能的な限界があることも、チャットボットのデメリットです。例えば、長文の質問や文脈が複雑な質問には対応できない可能性があります。利用シーンによっては、完全な自動化ができずオペレーターが必要な場合も存在します。

チャットボットの活用例

続いて、チャットボットの以下活用事例を紹介します。

• 顧客対応
• 社内対応
• その他

顧客対応

チャットボットは、以下の顧客対応に活用されています。

• Webサイトでの問い合わせ対応
• Webサイト・LPでのニーズ調査
• Webコンテンツでユーザーの疑問解決
• ECサイトの商品検索
• コールセンターの自動対応や質問の一次受け

問い合わせ対応が一般的ですが、ユーザーのニーズ調査や商品検索でも利用できます。

社内対応

社内では、以下のシーンでチャットボットが活躍しています。

• 社内問い合わせの自動対応
• 機器の予約や最適なツールの選択
• 採用における面接

社用車や会議室の予約で、チャットボットを活用している企業も存在します。

その他

チャットボットは観光施設や自治体でも利用されています。具体的な活用例は以下の通りです。

• 観光施設や公共施設の案内
• 自治体での問い合わせ対応
• 学校・教育機関の自動対応や質問の一次受け

チャットボットのなかには、日本語だけでなく外国語に対応するものも存在します。多数の外国人が訪れる施設で利用すれば、多くの観光客に対応可能です。

おすすめのチャットボット18選

続いて、おすすめの以下チャットボット18選を紹介します。

• Chat Plus
• Zendesk
• PecoChat
• FirstContact
• PKSHA Chatbot
• MOBI BOT
• Tebot
• VOC.AI
• DECA カスタマーサポート
• KARAKURI
• OfficeBot
• PEP
• 社内問い合わせさくらさん
• sinclo
• GENIEE CHAT
• Jasper Chat
• Service Cloud
• GoQSmile

Chat Plus

出典：Chat Plus公式Webサイト

Chat Plusは、5,000を超える機能が実装されているチャットボットです。6つの料金プランが用意されているため、自社に合うものを選択できます。

Zendesk

出典：Zendesk公式Webサイト

Zendeskは、世界で10万社以上が利用しているチャットボットです。導入初日から問い合わせ対応の自動化・効率化が可能です。

PecoChat

出典：PecoChat公式Webサイト

PecoChatは、日本語だけでなく英語や中国語、スペイン語など50ヵ国語以上に対応しているチャットボットです。外国人の利用も想定されるケースで最適です。

FirstContact

出典：FirstContact公式Webサイト

FirstContactは、Excelのインポートのみで容易にシナリオを作成できるチャットボットです。最短即日導入が可能なため、スピーディーにチャットボットを導入・利用できるでしょう。

PKSHA Chatbot

出典：PKSHA Chatbot公式Webサイト

PKSHA Chatbotは、金融系を中心に導入企業数100社以上の実績を持つチャットボットです。ビッグデータを活用した辞書データが搭載されており、高度な日本語精度を実現しています。

MOBI BOT

出典：MOBI BOT公式Webサイト

MOBI BOTは、申請・手続きの自動受付にも利用できるチャットボットです。例えば、住所変更や書類申請、申込み手続きをチャットボットで自動受付可能です。導入前から充実したサポートも受けられます。

Tebot

出典：Tebot公式Webサイト

Tebotは、初期費用がかからず月額費用も業界最安水準で利用可能なチャットボットです。シンプルな画面となっているため、専門的な知識がなくても直感的に設定できます。

VOC.AI

出典：VOC.AI公式Webサイト

VOC.AIは、回答正解率が95%以上であるチャットボットです。AIがユーザーのメッセージを要約・意図を理解することで、人と変わらない自然な対応を実現しています。

DECA カスタマーサポート

出典：DECA カスタマーサポート公式Webサイト

DECA カスタマーサポートは、企業が保有するデータとChatGPTを組み合わせて顧客対応を自動化するチャットボットです。質問への自動対応だけでなく、FAQ作成機能も実装されており業務効率化に役立ちます。

KARAKURI

出典：KARAKURI公式Webサイト

KARAKURIは、業務の効率化と顧客体験の向上をサポートするチャットボットです。AIチャットボットと有人チャットをスムーズに連携でき、誤送信防止や一定期間の送信取り消し機能も実装されています。

OfficeBot

出典：OfficeBot公式Webサイト

OfficeBotは、有給休暇や就業規則などの社内問い合わせ対応を効率化可能なチャットボットです。社内の情報をアップロードするだけで利用可能です。

PEP

出典：PEP公式Webサイト

PEPは、ドラッグ＆ドロップで直感的に設定可能なチャットボットです。学習支援機能が実装されており、会話データをわずか3クリックで学習してくれます。

社内問い合わせさくらさん

出典：社内問い合わせさくらさん公式Webサイト

社内問い合わせさくらさんは、問い合わせ対応だけでなく資料作成なども行うチャットボットです。社内研修やロープレでも活用でき、従業員の教育も効率化可能です。

sinclo

出典：sinclo公式Webサイト

sincloは、800社以上の豊富な導入実績を持つチャットボットです。シンプルでわかりやすい管理画面が採用されており、ノーコードであるため高度な知識やスキルがなくても運用可能です。

GENIEE CHAT

出典：GENIEE CHAT公式Webサイト

GENIEE CHATは、マーケティングとカスタマーサポート強化を同時に実現できるチャット型Web接客プラットフォームです。ユーザーの求める情報を先回りして出すことで、顧客体験の向上に貢献します。

HiTTO

出典：HiTTO公式Webサイト

HiTTOは、100万以上のデータを学習済みで、必要な回答を登録するだけで利用できる社内の問い合わせ対応チャットボットです。LINE WORKSやMicrosoft Teams、Slackなどコミュニケーションとの連携も可能です。

Service Cloud

出典：Service Cloud公式Webサイト

Service Cloudは、高度なカスタマーサービスを実現するためのCRMプラットフォームです。CRMでありながらチャットボット機能が実装されており、顧客満足度の向上を実現できます。

GoQSmile

出典：GoQSmile公式Webサイト

GoQSmileは、プログラミング不要の簡単設定で導入できるチャットボットです。利用ユーザー数やメッセージ数、応答正答率の推移などを一目で確認できるダッシュボード機能が実装されており、分析と改善に役立ちます。

チャットボットを比較する際のポイント

最後に、チャットボットを比較する際の以下ポイントについて解説します。

• 種類
• 導入・運用の負担
• コストパフォーマンス
• フォロー体制

種類

「チャットボットの種類」の章で解説した通り、チャットボットには複数の種類が存在して、それぞれ特徴が異なります。利用目的やシーンに応じて最適なチャットボットが異なるため、合うものを見極めましょう。オーバースペックのチャットボットを導入すれば、無駄な手間やコストが発生し、足りなければ期待する成果が出ません。

導入・運用の負担

導入・運用の負担を確認することも重要です。知識やスキルを有している人材が社内にいない場合、高度なチャットボットを導入しても使いこなせない恐れがあります。自社の人材におけるスキルも踏まえて、利用しやすいものの導入がおすすめです。

コストパフォーマンス

コストパフォーマンスが高いかも確認すると良いでしょう。便利なチャットボットですが、価格が高すぎるとオペレーターを雇ったり、カスタマーサポートを外注したりした方が良い可能性があります。長期的に利用した場合、どの程度コストを削減できるかも算出して、チャットボットの導入・利用料と比較すると良いでしょう。

フォロー体制

ベンダーのフォロー体制も、チャットボットを比較する際のポイントです。ベンダーのサポートが充実していれば、安心して利用できます。

まとめ

チャットボットとは、ユーザーからの質問に対して自動で返答するプログラムのことです。社内外からの質問を、オペレーターに代わり返信してくれるため、業務の効率化や自動化に役立つでしょう。また、チャットボットの利用で、回答レベル・品質の標準化や顧客満足度の向上も期待できます。

ビジネス環境の激化や人手不足、消費者ニーズの多様化など、近年企業は多くの課題を抱えています。限られたリソースを最大限活用しなければ、企業の継続・発展が困難です。チャットボットなどのツールを活用して、業務改善を行い生産性を高めましょう。

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