ChatGPTは文章作成より相談や情報収集にも使われている

ChatGPTは、文章や資料を作ってもらうためだけに使われているのでしょうか。利用実態を調べた研究では、何かを尋ねたり、助言を求めたりする利用が大きな割合を占めています。

OpenAIの研究チームなどが2025年に公表したChatGPTの利用実態に関する研究では、個人向けプランで交わされた150万件の会話を、プライバシーに配慮した方法で分析しています。その結果、実用的な助言、情報収集、文章作成という3種類の用途が、会話全体の約4分の3を占めていました。

さらに、メッセージを「尋ねる」「作業を実行させる」「自分の考えなどを表現する」という役割で分類すると、最も多かったのは「尋ねる」で、約49％でした。ChatGPTは完成した文章などを作る道具として使われるだけでなく、疑問を解消したり、考えるための情報を得たりする相談相手としても利用されています。

「質問する」から「資料を渡して仕事を進める」へ

仕事での生成AIの利用は、質問を入力して回答を受け取る方法から、手元の資料を読み込ませて業務に使う方法へと広がっています。

会議の記録を渡して決定事項と担当者を抜き出す、売上データを読み込ませて商品ごとの増減を調べる、顧客からの問い合わせ記録を分析して質問の多い内容を整理する、といった使い方です。生成AIが扱う対象は、一般的な知識に関する質問だけでなく、利用者自身が持っている仕事の情報にも及んでいます。

文章の下書きだけを作る利用から、資料の整理、内容の比較、報告書や提案書の作成へと使われる範囲も広がっています。生成AIは単独の質問に答えるだけでなく、実際の業務の複数の工程で使われるようになっているのです。

文章作成では時間40％短縮、品質18％向上という研究結果

文章作成の仕事で生成AIを使うと、作業時間と文章の品質はどのくらい変わるのでしょうか。米マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者による実験では、両方に改善が見られました。

2023年に学術誌『Science』へ掲載された生成AIの生産性への影響を調べた研究では、大学教育を受けた専門職453人が、仕事に関係する文章作成課題に取り組みました。ChatGPTを使う参加者と使わない参加者の結果を比較したところ、利用したグループでは作業時間が平均40％短くなり、完成した文章の品質評価も平均18％高くなりました。

もともとの文章作成能力が低かった参加者ほど、AIを利用したときの改善が大きい傾向も確認されています。文章の構成や言い回しを考える作業の一部をAIが補ったことで、参加者間の能力差が縮まったと研究者らは分析しています。

議事録作成を15～16時間から約5時間に短縮した病院

会議の内容を記録する仕事では、生成AIを含む音声認識サービスの導入によって作業がどう変わったのでしょうか。北海道の函館五稜郭病院では、議事録作成の負担が大きく減りました。

病院では、1時間程度の会議でも議事録を作るのに15～16時間かかる場合がありました。会議中にメモを取り、その後に発言内容を確かめて文章にまとめる作業を、職員が通常業務と並行して行っていました。

導入したのは、会議音声を文字に起こす「LINE WORKS AiNote」です。LINE WORKSが公開した函館五稜郭病院の導入事例によると、議事録作成時間は約5時間まで短縮されました。

導入後は、職員が発言を最初から書き起こす代わりに、文字起こしされた内容を読み、聞き取り間違いや発言の重なりを修正する形になりました。会議に参加した人の名前や重要な決定事項は職員が確認する必要があります。一から記録を作る仕事を減らし、確認と修正を中心にしたことが、時間短縮につながっています。

企業のAI活用はなぜ年間78.8万時間の削減に広がったのか

パナソニック コネクトは、生成AIの利用を個々の質問への回答から、実際の業務資料を作る作業などへ広げてきました。同社が発表した時間削減効果も、それに伴って拡大しています。

同社は2023年から、社員向けの生成AI「ConnectAI」を展開しています。2024年の実績では、業務時間の削減効果を44.8万時間と算出しました。

2026年7月29日に公表された2025年度の生成AI活用実績によると、削減効果は78.8万時間に拡大し、年間総労働時間の3.4％に相当するとしています。利用回数は361万回で、1回当たりの削減時間は33分と報告されました。

利用内容も変化しています。導入当初に多かった質問への回答や情報検索に加え、議事録、プログラム、提案書、設計書の作成や、システムの動作記録の確認などにも利用が広がりました。文章を作るだけで終わらず、業務に必要な情報を調べたり、成果物を作ったりする作業に組み込まれています。

同社は、社内文書に加えて経理や営業などの業務データも生成AIと連携させる取り組みを進めています。こうした業務への利用拡大が、時間削減効果の伸びを説明する背景として示されています。

経験の浅い社員ほど生成AIの効果が大きい場合がある

生成AIを利用したときの改善幅は、仕事の経験によって違うのでしょうか。顧客サポート業務の研究では、経験の浅い担当者ほど大きな改善が見られました。

2025年に『The Quarterly Journal of Economics』へ掲載された生成AIを使った顧客対応の研究では、5,172人の担当者の業務データを分析しています。顧客とのチャット中にAIが返信内容を提案する仕組みを導入した結果、1時間当たりに解決できる問い合わせ件数は平均15％増加しました。

特に改善が大きかったのは、経験の浅い人や、導入前の業務成績が低かった人です。一方、経験豊富で成績の高い担当者は、作業速度の改善が小さく、回答品質がわずかに低下する傾向も見られました。

会社員は会議から資料作成までを一つの流れで進める

会社員が生成AIを仕事に取り入れるなら、会議後の議事録作成から報告メールの作成までを一つの流れで試す方法があります。会議の内容を何度も入力し直さず、同じチャットの中で作業を進めることができます。

最初に、会議の文字起こしや自分で取ったメモを用意します。ChatGPTなどの生成AIに、その記録を貼り付けるか、対応しているファイル形式でアップロードします。会議内容を渡すだけでなく、どの情報を抜き出し、どのような形にまとめてほしいのかを具体的に指示します。

プロンプト例①：会議の記録から議事録を作る

AIが整理した議事録が返ってきたら、決定事項、担当者、期限が元の記録と一致しているか確認します。議事録の内容を確定した後は、同じチャットで報告メールの作成を依頼できます。

プロンプト例②：議事録から報告メールを作る

こうすると、一つの会議記録から議事録と報告メールを続けて作成できます。AIには元の情報を整理して文章化する作業を任せ、会議の事実関係と送信内容を人が確定します。

学生は答えをもらうより理解を確かめる学習に使う

学生が生成AIを勉強に使う場合は、分からない問題の答えをすぐに表示してもらうのではなく、ヒントを受け取りながら自分で解く方法があります。

ChatGPTには、質問やヒントを使って学習者の理解を助ける「学習モード」があります。OpenAIが2025年7月に発表したChatGPTの学習モードは、答えを示すだけでなく、学習者が考える過程を支援することを目的とした機能です。通常のチャットでも、指示の仕方によって似た学習方法を試せます。

数学の文章題が分からない場合には、問題文を入力し、どの段階まで自分で理解できているかを伝えます。最初から答えを作らせず、ヒントの出し方も指定します。

プロンプト例①：数学の問題をヒント形式で教えてもらう

この指示を出すと、AIに答えを作ってもらうのではなく、途中の考え方を確認してもらう対話ができます。ヒントを受け取ったら自分で解答を入力し、間違っていた場合は、AIの説明を読みながらもう一度考えます。

問題を解き終えた後には、理解できたかどうかを試すための問題も作れます。

プロンプト例②：理解度を確認する問題を作る

レポートや小論文の学習でも、自分で書いた文章を渡し、主張が伝わりにくい部分や根拠が不足している箇所を指摘してもらう方法があります。その際は「全文を書き直さず、改善が必要な箇所と理由だけを教えてください」と指定すると、自分で文章を修正する練習になります。

個人事業主は営業・顧客対応・情報発信を組み合わせる

個人事業主の場合、一つの商品やサービスについて整理した情報を、営業資料、問い合わせへの回答、ホームページやSNSでの情報発信に使う方法があります。

飲食店が新しい季節限定メニューを販売する場面を考えてみます。必要なのは、メニュー名、使用する食材、価格、販売期間、商品の特徴などの情報です。これらを一度まとめてAIへ渡し、まずお客様向けの案内文を作成します。

プロンプト例①：季節限定メニューの紹介文を作る

紹介文ができたら、商品情報や文章の内容を確認します。次に同じチャットで、SNS用の文章に変更するよう依頼します。

プロンプト例②：同じ商品情報からSNS投稿を作る

さらに、お客様から繰り返し寄せられる質問があれば、商品情報と質問をAIに渡して回答の下書きを作成できます。問い合わせ対応では、回答に必要な情報が不足しているときに推測で答えを作らないよう指示します。

プロンプト例③：問い合わせへの返信を作る

この流れなら、一度整理した商品情報を、ホームページ、SNS、問い合わせ対応という異なる業務に利用できます。商品情報を変更した際にも、その変更内容をAIへ渡して各文章を更新する使い方ができます。

家庭では複数の条件を整理する作業に取り入れる

家庭では、毎日の献立と買い物の準備に生成AIを利用できます。献立を一品ずつ考えるのではなく、冷蔵庫にある食材、家族の人数、予算、調理時間をまとめて伝え、数日分の献立を作る方法です。

最初に、使用できる食材と献立の条件を整理します。冷蔵庫にあるものを使い切りたい場合は、その食材を優先するよう指示し、購入が必要なものは別に一覧化してもらいます。

プロンプト例①：3日分の夕食を考える

献立ができたら、家庭で使える調理器具や家族の好みに合っているか確認します。気に入らない料理があれば、「2日目の主菜だけ、鶏肉を使わない料理へ変更してください」のように、変更する部分を指定できます。

献立が決まったら、買い物リストを作成します。

プロンプト例②：献立から買い物リストを作る

家族の予定整理でも、同じ方法を使えます。学校から配布された行事予定や自分の予定を入力し、「日付順に整理してください」「予定が重なっている日を抜き出してください」「提出物と期限を表にしてください」と指示すれば、予定表と準備リストを作成できます。日付や持ち物などは元の案内文と照合してから利用します。

生成AIで仕事が早く終わると、誰が得をするのか

生成AIで仕事を効率化しても、その成果が働く人のメリットになるかどうかは、雇用形態や給与の仕組みによって変わります。

月給制の会社員がAIを使って資料作成を早く終えた場合、空いた時間で別の仕事を進めたり、資料の品質を高めたりできます。会社にとっては生産性の向上につながりますが、本人の給与や勤務時間が変わるとは限りません。

時給制で働く派遣社員の場合は事情が異なります。AIの導入によって勤務時間そのものが短くなれば、労働時間に応じて支払われる給与も減る場合があります。効率化によって仕事の負担が減ることは歓迎できても、収入が減るのであれば、AIを積極的に使うメリットを感じにくいでしょう。

個人事業主の場合は、仕事の内容や報酬の決まり方によって効果が変わります。成果物に対して報酬を受け取る仕事なら、AIで作業時間を短縮することで、同じ時間に受注できる案件を増やせます。時給で請け負う仕事では、作業時間の短縮がそのまま収入の減少につながる場合もあります。

パーソル総合研究所が2026年2月に発表した「生成AIとはたらき方に関する実態調査」では、生成AIを使った業務の所要時間は平均16.7％短縮されました。一方、仕事全体の時間が減少したと回答した利用者は25.4％で、短縮された時間の61.2％は別の仕事に使われていました。この調査の詳細分析は正規雇用者を対象としており、派遣社員の収入への影響を示した結果ではありません。

私は、生成AIの導入を進める企業には、生産性が上がった成果を従業員にも還元する仕組みが必要だと思います。仕事が早く終わった分だけ業務を増やすのか、給与や評価に反映するのか、働く時間を短くするのか。その違いによって、働く人がAIを使いたいと思うかどうかも変わってくるはずです。

生成AIを使う目的に合わせて効果を確かめる方法

生成AIを使う目的は人によって違います。仕事の時間を短縮したい人、成果物の品質を高めたい人、売上を増やしたい人、仕事の負担を減らしたい人では、得られた効果を確かめる方法も変わります。

作業時間を短縮したい場合は、繰り返し行う仕事を一つ選び、AIを使う前と後で完成までにかかった時間を比べます。AIへの指示や回答の確認、修正に費やした時間も含めます。AIが下書きを2分で作っても、その後の修正に30分かかれば合計32分です。以前は25分で完成していた仕事なら、時間短縮にはなっていません。

成果物の品質を高めたい場合は、完成した文章や画像、プログラムなどを同じ基準で比較します。文章なら事実の誤りや修正が必要な箇所の数、画像なら指定した条件をどの程度満たしているか、プログラムなら必要な機能が正常に動作するかを調べます。作成時間が変わらなくても、誤りや修正箇所が減っていれば、品質面で改善があったと判断できます。

売上を増やしたい場合は、AIで作成した商品紹介文や広告、営業資料などが、実際の成果に結びついたかを調べます。ホームページなら問い合わせ数や申込率、営業活動なら受注件数や受注金額が比較対象です。AI導入前後の数字を比べる際には、広告費や販売価格、集客数など、同時に変わった条件も確認します。売上が増えた場合でも、その増加がAIによるものかどうかを区別するためです。

仕事の負担を減らしたい場合は、手作業の回数や確認・修正にかかった手間を比べます。毎週行っていたデータの転記をAIで減らせたのか、問い合わせ対応で同じ文章を何度も作る必要がなくなったのかなど、負担を感じていた作業がどう変化したかを記録します。作業時間が同じでも、単純作業が減って本来の仕事に集中できるようになれば、導入した目的に合った効果が得られています。

生成AIによる効果は、必ずしも一つの数字に表れるわけではありません。時間、品質、売上、作業負担のうち、自分が改善したかったものがどう変わったかを比べることで、AIを使い続ける価値があるかを確かめられます。

Web制作の経験から感じたAI活用の変化

私はWeb制作の仕事に19年間携わってきました。生成AIを積極的に取り入れているのは、仕事を効率化したいという理由に加え、この先もWeb制作を続けるにはAIを使いこなす必要があるという危機感が強いからです。

コーディングにはそれなりの自信がありますが、AIがコードを作成する速度には驚かされました。生成されたコードが正常に動かない場合は、私が確認して修正箇所を指摘します。この役割分担によって、自分だけで作業していたときに比べ、10倍以上の速度でコーディングを終えられるようになりました。

画像制作でも変化を経験しました。2025年11月にNano Banana Proが登場したとき、それまで数日かけて制作していたような画像が、1分もかからずに生成されることに衝撃を受けました。その完成度に驚き、急いで「Nano Banana Proが一線を越えた！」という記事を書いたほどです。その後、ChatGPT Images 2.0やChatGPT Images 2.5も登場し、私自身の制作では、さらに品質の高い画像を作れるようになりました。

現在も文章や画像の生成結果にはAI特有の表現や仕上がりの癖があり、自分の手で直すことがあります。コードの場合も、どこがおかしいのかを見つけてAIに具体的な修正を指示する場面で、これまでの経験が役立っています。

私は、Web制作の仕事では、マーケティングの知識や経験の重要性がこれまで以上に高まると考えています。ホームページやランディングページの制作を依頼するクライアントが求めているのは、見栄えのよいサイトそのものではなく、問い合わせや売上を増やし、事業の利益につなげることです。AIによって制作の技術的な差が小さくなれば、こうした成果を生み出せるかどうかが、Web制作者を選ぶ際の大きな違いになると思います。

そのためには、サイトを制作して終わりにするのではなく、公開後のアクセス解析で訪問者の行動を調べ、Google広告やSNS広告などを運用して集客し、その結果を検証するスキルが必要です。どの広告から訪れた人が問い合わせや購入に至ったのか、どのページで離脱しているのかを調べ、広告の内容やサイトの構成、申込フォームなどを改善していく。こうした取り組みを継続し、広告費に対して十分な売上や利益が得られるようにすることが、これからのWeb制作者に求められる仕事だと考えています。

生成AIを使い続けるために必要なこと

私が仕事で生成AIを使う理由には、制作環境の変化に取り残されたくないという危機感があります。もっとも、生成AIを使う理由は人それぞれです。仕事の効率化を目指す人もいれば、趣味を楽しむ人、新しいことを学ぶ人もいます。今までの方法で十分だと感じる人もいるでしょう。

AIに頼ると自分で考える機会が減るのではないか、という疑問もあると思います。私自身は、AIにコードを書かせることが増えても、動作を確認して問題を見つけ、修正方法を指示するために、これまでの知識を使っています。完成した答えを受け取るだけの使い方と、出力を検討しながら仕事を進める使い方では、人間が担う役割が違います。

AIを初めて使う人なら、仕事で繰り返す作業や、生活で時間のかかっている作業を一つ試すところから始めてみましょう。最初はチャットでやり取りしながら考えを整理する「壁打ち」でも十分です。すぐに答えが出なくても、状況を詳しく伝えたり、AIからの提案について質問したりするうちに、解決方法が見つかることもあります。

チャットで繰り返し行う作業が見つかったら、その作業をAIエージェントで自動化できるか考えてみるのもよいでしょう。毎週の売上データを集計して報告書を作る仕事の場合、チャットではデータを渡して集計や文章作成をその都度依頼します。AIエージェントなら、利用するサービスや連携機能に応じて、データの取得から集計、報告書の作成までを一連の作業として実行させたり、決まった日時に自動実行させたりできます。

私は、自分に必要な作業を見つけ、AIを使う前と後で何が変わったかを実際に確かめることが、自分に合った活用方法を見つける出発点になると考えています。