事例でわかる！生成AI導入で大垣の中小企業に起こる3つの変化
「生成AIで何が変わるのか？」その疑問に“導入後の姿”でお応えします
「話題にはなってるけど、生成AIって結局ウちには関係あるの？」
「導入したら、どんなふうに変わるのか見えない」
そう感じている大垣の経営者の方は少なくありません。
確かに、生成AIはすべてを自動化してくれる魔法の道具ではありません。
けれど、「ちょっとした業務」から導入してみた企業では、現場がラクになったり、社員の動きが変わったりと、確かな手応えが現れています。
この記事では、CreamCodeがこれまでの支援やヒアリングを通じて整理した「導入後の変化のシミュレーション」を、製造業・小売業・サービス業の3つの業種別にご紹介します。
「うちでも何か使えるかも」と思えるヒントが見つかるはずです。
製造業：日報や社内共有の負担が減り、現場の声が届くように
導入前の課題
- 日報の記入が後回しになり、内容も簡素で社内共有に活かせていない
- 書くこと自体にストレスを感じており、「続かない」「形だけ」の運用になりがち
- 情報が残らず、トラブルや改善点が表に出てこない
導入内容
- ChatGPTで簡単な「日報テンプレート」を作成
- 作業内容を箇条書きで入力するだけで、報告文に整える方法を社内に周知
- 操作に不安がある方向けに、社内向けの1ページマニュアルを作成
見えてきた変化
- 日報作成が“苦じゃなくなった”と、現場から前向きな声が出るように
- 報告の中身が充実し、部署を越えた情報共有がしやすくなった
- 書き溜めた日報データが「振り返り」や「教育」に活用され始めている
小売業：POPや商品説明の作成がラクに。接客トークにも一貫性
導入前の課題
- 毎回POPを書くのが負担で、言い回しもバラバラ
- 経験の浅いスタッフは、説明文を考えるのに時間がかかる
- ブランドや商品の魅力が、スタッフごとに伝え方が異なる
導入内容
- 商品の特徴をChatGPTに入力し、POPや説明文を下書きしてもらうフローを整備
- よく使う表現をテンプレート化し、スタッフで共有
- 「接客トークのヒント集」もAIで草案を作成し、現場で修正しながら運用
見えてきた変化
- POPの作成時間が短縮され、準備に余裕ができた
- トーク内容が整理され、新人でも自信を持って接客できるように
- 接客品質に一貫性が生まれ、店全体の印象が安定した
サービス業：研修や教育が属人化せず、社内の仕組みが整った
導入前の課題
- 社員教育やOJTが「教える人の経験」に頼りすぎていた
- 研修資料が人によって異なり、説明の質にもバラつき
- 忙しくてマニュアルを整備する時間も取れない
導入内容
- ベテラン社員の説明内容をもとに、ChatGPTで「標準的な説明文・Q&A集」を整備
- 過去の資料や社内メモをもとに、内容を集約・編集
- 生成した内容を社内でレビューしながら、実務にフィットする形に調整
見えてきた変化
- 研修のばらつきが減り、「誰が教えても同じになる」安心感が生まれた
- マニュアルの存在が定着し、新人教育の効率が向上
- ベテラン社員の負荷も減り、改善業務に時間を割けるようになった
成功の共通ポイントは「小さく始めて、現場と調整する」
どの業種にも共通しているのは、いきなり全社導入ではなく、「1つの業務から小さく始める」こと。
また、導入後に現場の反応を聞きながら調整を続けたことが、効果につながっています。
現場を知らないまま一方的に仕組みを導入してしまうと、結局「使われないツール」になってしまいます。
その意味でも、“まずは1歩”の使い方が、成功の鍵となります。
CreamCodeの支援スタイル：業務に合わせて、必要な形を一緒に考える
CreamCodeでは、「生成AIを使うこと」を目的にするのではなく、「御社の業務にとって、どういう手段が最適か」を一緒に整理するところから始めます。
- 現在の業務で手間がかかっている部分
- 属人化しているが言語化できそうな内容
- ツールを使っても無理がない範囲と手順
などを一緒に見直し、必要であれば生成AI、場合によってはシステム化までを含めてご提案します。
「うちも何かできるかも」と思えたなら──それが、はじめどきです。
生成AIの導入は、いきなり大きく始める必要はありません。
大切なのは、「今ある業務のどこにヒントがあるか」を一緒に見つけていくことです。