AIが変える日常業務！2026年グループウェアの生成AI活用4つの具体例

清水冴佳　

カテゴリー：SMALTOFFICE 　公開：2026年07月21日　更新：2026年7月21日　読了：5分

生成AIの活用が広がる中、企業でのAI活用方法も変化しています。これまでは、ChatGPTなどの生成AIに文章を入力し、回答を得るという使い方が中心でした。

一方で現在は、グループウェアや業務システムにAI機能を組み込み、日々蓄積される社内情報や業務データをAIで活用するという考え方が広がっています。

日々の業務では、社内のお知らせを要約したり、作成した文章を確認したり、業務データを分析したりする場面でAIを活用できます。さらに、社内文書や業務マニュアルをAIに参照させて回答を生成する、RAG（検索拡張生成）も注目されています。

今回は、グループウェアや業務システムにおける生成AIの活用例を4つ紹介します。

1. 要約AIで大量の社内情報から要点を確認する

グループウェアには、日々さまざまな情報が蓄積されます。
全社のお知らせや社内掲示板、会議の議事録、業務報告など、確認すべき情報が増えるほど、すべてに目を通すことが難しくなります。

社内ポータルや掲示板に登録された長い文章に対して、次のような指示を出せば、文章の要点を整理できます。

「この内容を3行でまとめて」
「重要なポイントだけ整理して」
「自分に関係する内容を抜き出して」

情報量が増えたときに、すべての情報を最初から最後まで読むのではなく、まずAIで概要を確認してから必要な情報を詳しく読む、といった使い方もできます。

2. 校正AIで作成した文章を用途に合わせて整える

社内では、メールや業務報告、議事録、社内通知など、日々多くの文章が作成されています。こうした文章を作成するたびに、誤字脱字や表現を確認するには手間がかかります。

作成した文章に対しては、次のような指示ができます。

「誤字脱字を確認して」
「社内向けの文章として自然な表現にして」
「内容を変えずに、簡潔にまとめて」

また、以下のように、利用する場面に合わせて文章を整えることもできます。

「顧客向けの丁寧な表現にして」
「社内チャット用に短くして」

文章を一から作成させるのではなく、作成した内容をAIに確認・修正させることで、日常的な文章作成の負担を減らせます。

3. レコード一覧分析AIで蓄積された業務データを分析する

業務システムには、顧客情報や案件情報、問い合わせ履歴、営業実績など、さまざまなデータが蓄積されています。

これまでは、データを表計算ソフトに取り出し、担当者が集計や分析を行うケースも多くありました。しかし、業務システムに蓄積されたデータに対して、自然な言葉で質問できるようになると、データの確認方法も変わります。

例えば、以下のような質問を自然な言葉で入力できます。

「今月、問い合わせが増えている製品は？」
「受注率の高い案件にはどのような特徴がある？」
「昨年と比べて変化している項目は？」

レコード一覧分析AIを使えば、複雑な条件設定や集計を行わなくても、蓄積されたデータの傾向や特徴を確認できます。蓄積したデータを自然な言葉で分析できることは、業務システムにAIを組み込むメリットの一つです。

4. RAG（検索拡張生成）で社内情報をAIの回答に活用する

社内の情報をAIの回答に活用する方法として、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）も注目されています。RAGでは、社内文書や業務マニュアル、FAQなどを検索し、その情報をもとにAIが回答を生成します。

社内の情報を参照できる環境を用意すると、次のような質問ができます。

「経費精算の申請期限は？」
「この業務の手順を教えて」
「過去に同じような問い合わせはあった？」

RAGを活用すると、一般的な生成AIだけでは回答できない、自社独自の業務ルールや社内ナレッジもAIの回答に活用できます。

一方で、どの情報を参照させるのか、情報の更新をどのように管理するのか、誰がどの情報を参照できるのかといった点も考慮する必要があります。

AI活用の前提は、社内情報を整理しておくこと

ここまで紹介したように、AIはグループウェアや業務システムに蓄積された情報を活用できます。しかし、AIを導入すれば、すぐに業務が効率化されるわけではありません。

情報が複数のシステムに分散していたり、古い情報が整理されないまま残っていたりすると、AIが必要な情報を正しく参照できない可能性があります。
また、社内情報には、部署や役職によって閲覧できる人を制限すべきものもあります。そのため、AIを業務に活用する際には、AIの機能だけでなく、情報の蓄積場所やアクセス権限も含めて考える必要があります。

AIを導入する前に、どの情報をどこに蓄積し、誰が利用できる状態にするのかを整理しておくことが重要です。