文章作成だけじゃない!U-Buddy Chatで試したい仕事の活用例10選

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文章作成だけじゃない!U-Buddy Chatで試したい仕事の活用例10選

生成AIを使ったことはあるものの、

「メールを作ってもらうくらいしか使っていない」

「何度か質問してみたけれど、検索の代わりで終わっている」

という方もいるのではないでしょうか。

もちろん文章作成や要約も便利な使い方です。

しかし、生成AIの面白さはそれだけではありません。

AIに「答えを作ってもらう」のではなく、

「考えてもらう」「質問してもらう」「疑ってもらう」「相手役になってもらう」

と考えると、一気に活用できる仕事が増えてきます。

本記事では、法人向け生成AIチャット「U-Buddy Chat」を例に、「そのような使い方もできるのか」と感じてもらえる仕事での活用例を10個紹介します。

生成AIを「文章を作るツール」だけで終わらせない

生成AIを初めて使うと、多くの人が最初に試すのが文章作成です。

「このメールを丁寧にしてください」

「この文章を300文字で要約してください」

これだけでも十分便利です。

ただ、生成AIとのチャットにはもう一つ大きな特徴があります。

それは、何度でも追加で質問できることです。

最初の回答を完成品として受け取る必要はありません。

「さらに厳しく見て」

「別の立場から考えて」

「足りない情報を質問して」

「次に何をすべきかまで整理して」

と会話を続けることで、単純な文章生成とは違った使い方ができます。

U-Buddy Chatでは、Gemini・Claude・GPT・Qwen の複数モデルを搭載し、用途に応じてモデルを自動選択します。Web検索やファイルアップロードにも対応しています。

ここからは、具体的な仕事を例に見ていきましょう。

活用例1:企画を作ってもらうのではなく、「通らない理由」を指摘してもらう

生成AIに企画を相談するとき、

「新規事業のアイデアを10個考えて」

とお願いする使い方はよく知られています。

そこで一歩進めて、すでに作った企画をAIに否定してもらうのも有効です。

例えば、企画書や企画の概要を入力して、次のように依頼します。

あなたはこの企画を承認する役員です。承認しないとすれば、どこが理由になるかを指摘してください。特に、顧客ニーズ、収益性、競合との差別化、実現可能性の4つの観点から確認してください。判断に必要な情報が不足している場合は、質問として整理してください。

すると、「企画案を考えるAI」から、企画をレビューするAIに役割が変わります。

さらに、

では、今の指摘を解消するために追加すべき情報を優先度順に並べてください。

と続ければ、企画の改善にもつなげられます。

企画をゼロから作る用途だけでなく、「自分では気づかなかった穴を探す相手」として使うのがポイントです。

活用例2:商談メモを議事録ではなく、「次回聞くべき質問」に変える

商談後に生成AIを使い、議事録を整理している人もいるでしょう。

しかし、議事録をきれいに作っただけでは、必ずしも次の商談が良くなるわけではありません。

そこで、商談メモをそのまま渡して、

この商談内容を、①顧客が明言した要望、②背景にありそうだがまだ確認できていない課題、③次回必ず確認すべき質問、④こちら側の次のアクション、に分けて整理してください。事実と推測は必ず分けてください。

と依頼します。

すると、単なる「過去の記録」が、次の商談の準備資料に変わります。

最後に、

次回30分の商談なら、質問する順番を5つに絞ってください。

と続ければ、そのまま次回商談のアジェンダ作成にも利用できます。

活用例3:長いメールのやりとりを「今、誰が何をするか」に変える

メールの要約も定番のAI活用ですが、要約結果を読んで、

「それで、自分は何をすればいいんだっけ?」

となってしまっては意味がありません。

そこでメールのやりとりを入力して、

このメールスレッドから、①決まったこと、②まだ決まっていないこと、③誰が対応するか、④期限、⑤私が次に行うべきこと、を整理してください。本文に書かれていない内容は『未確認』としてください。

と依頼します。

生成AIを「短くするツール」ではなく、情報を行動に変えるツールとして使うイメージです。

活用例4:新旧の資料を読み比べて、「変わったところ」を探してもらう

資料の改訂版が送られてきて、

「前回から何が変わったのか分からない」

という経験はないでしょうか。

人が数十ページの資料を見比べるのは大変です。

そこで、新旧の内容をAIに読み込ませて、

2つの資料を比較して、①追加された内容、②削除された内容、③数値や条件が変更された内容、④変更によってほかの箇所にも影響しそうな点、を整理してください。

と依頼します。

AIに最終判断を任せるのではなく、人が確認すべき場所を絞るために使うと効果的です。

活用例5:「この仕事を速くして」ではなく、「そもそも必要?」と聞いてみる

生成AIというと、今ある仕事を速くするイメージを持つ人が多いでしょう。

しかし、本当に大きな改善につながるのは、仕事そのものを見直すことかもしれません。

例えば、毎週行っている業務について、

「月曜日に各担当者へ進捗を確認し、Excel に転記して、集計してから上司へメールで報告しています」

と説明します。

そのうえで、

この業務について、①なくせる作業、②まとめられる作業、③自動化できそうな作業、④人が判断すべき作業、に分けてください。現在の手順を前提にせず、そもそも必要かという視点でも考えてください。

と聞いてみます。

すると生成AIが、作業を代わりに行うだけでなく、業務改善の壁打ち相手になります。

活用例6:自分でマニュアルを書かず、AIに「インタビュー」してもらう

業務の引き継ぎ資料を作ろうとして、

「何から書けばよいか分からない」

となることがあります。

そこで、AIに文章を書かせる前に、質問する側になってもらいます。

私は毎月行っている請求処理業務について、後任者向けのマニュアルを作りたいです。あなたは業務マニュアルを作成するインタビュアーです。必要な情報を一問ずつ私に質問してください。特に、通常の手順だけでなく、判断が必要な場面や例外対応についても質問してください。

最後に、

ここまでの回答を新人向けの業務マニュアルにしてください。

と依頼します。

これは、AIに書いてもらうのではなく、AIに聞き出してもらう使い方です。

活用例7:お客様役になってもらって、商談を練習する

生成AIは、資料作成だけではなく練習相手にもなります。

あなたは従業員300名の企業の情報システム部長です。生成AIサービスの提案を受けていますが、「社員が本当に使うのか分からない」「セキュリティが心配」「費用対効果が見えない」と考えています。簡単には納得せず、一問ずつ質問してください。私は営業担当として回答します。

回答した後には、

ここまでの私の回答について、①分かりにくかった説明、②根拠が弱かった部分、③さらに聞きたくなった点、をフィードバックしてください。

と依頼してみましょう。

設定を変えれば、さまざまな相手を想定した練習もできます。

活用例8:難しい資料を「新人に教える教材」に変える

社内のルールや専門資料を読み込ませて、

この資料を、この業界に初めて入った新入社員向けに説明してください。専門用語には身近な例を付けてください。その後、理解できたか確認するための4択クイズを5問作り、正解と資料上の根拠も示してください。

と依頼します。

資料が、読むもの→学ぶものに変わります。

AIが作成した問題や解説が元資料の内容と合っているかは、人が確認するようにしましょう。

活用例9:大量の意見を「改善のヒント」に変える

アンケートの自由記述や問い合わせ内容が大量にある場合、

これらの意見を内容の近いものごとに分類してください。それぞれについて、①意見の概要、②代表的な意見、③背景にある課題の仮説、④改善施策のアイデア、を整理してください。件数の多さだけではなく、重大度が高そうな意見も分けてください。

と依頼します。

AIに意思決定を任せるのではなく、大量の情報から、人が読むべきポイントを見つけてもらう使い方です。

活用例10:Excel の関数名が分からなくても、「やりたいこと」から相談する

「Excelでこれをやりたい。でも、どの関数を使えばよいか分からない」

そのようなときも、

A列に社員名、B列に部署、C列に売上があります。部署ごとの売上合計を別シートに表示したいです。Excel に詳しくない人でも設定できるよう、使う関数と入力する式を説明してください。

と聞けます。

さらに、

この数式が正しく動いているか確認したいので、テスト用のデータを5行作り、期待される結果も示してください。

と続けることもできます。

AIに数式だけを作らせるのではなく、確認方法まで相談するのがポイントです。

共通するコツは「作って」以外の動詞を使うこと

今回紹介した使い方には共通点があります。

例えば、

  • 指摘して
  • 比較して
  • 質問して
  • 分類して
  • 反対して
  • 優先順位を付けて
  • 相手役になって
  • 抜け漏れを探して

といった依頼をしています。

生成AIの活用に行き詰まったときは、

「何を作ってもらうか」ではなく、「AIにどのような役割をしてもらうか」

と考えてみると、使い道が広がります。

うまくいった使い方は「自分だけの技」にしない

U-Buddy Chatには、定型的なプロンプトをテンプレートとして保存・共有できる機能があります。

例えば、

「商談メモから次回の質問を作る」

「企画の弱点をレビューする」

「引き継ぎのためにインタビューする」

といった使い方をテンプレート化すれば、AI活用が得意な一人のノウハウをチームへ広げられます。

生成AI活用を会社全体に広げるうえでは、良いプロンプトを作ること以上に、良い使い方が共有され続ける仕組みを作ることが重要です。

まずは、今日の仕事を一つAIに持ち込んでみよう

今日予定している仕事の中から、

「少し面倒な仕事」

「誰かに相談したい仕事」

「毎回考えるのに時間がかかる仕事」

を一つ選んでみてください。

そして、「これをAIにやらせることができるか」ではなく、

「この仕事の途中に、AIを一人参加させるなら何を頼むか」

と考えてみましょう。

U-Buddy Chatでは、Gemini・Claude・GPT・Qwen などのAIモデルを一つの環境から利用でき、トライアル申請も受け付けています。

文章作成や要約だけではない生成AIの使い方を、まずは普段の仕事で試してみてはいかがでしょうか。

U-Buddy Chatをトライアルで試してみませんか?

「AI-Clutch」を運営するUSEN ICT Solutionsは、本記事でご紹介した「U-Buddy Chat」を提供しています。自社で生成AIを活用できるか、まずはトライアルで試してみませんか?

執筆者

芝田 龍正

芝田 龍正

株式会社スタイルアーツ 代表取締役CEO
武蔵野大学アジアAI研究所 客員研究員
株式会社USEN ICT Solutions AI Lab 部長

大学院で国立スポーツ科学センター(JISS)とのAI共同研究に従事する傍ら、在学中にAI研究開発ベンチャーを創業。2023年に株式会社U-NEXT HOLDINGSへ入社。人事部を経て、グループ全体のAI活用による業務改革を推進する。2024年、株式会社USEN WORK WELLの発足に伴い同社へ参画し、AI Lab 企画部長に就任。2026年より開発部長を兼務し、新規事業・サービスの立ち上げと生成AIの活用を牽引している。2025年より武蔵野大学アジアAI研究所の客員研究員に着任。専門領域はデータサイエンスや生体情報、スポーツ工学。

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