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2026-06-22

【DXとAIの違いを解説】会議の議事録作成で活用方法を検証してみた

Yuzuki Amano

🔍DXとAIの違いと関係性を解説
📈AIを活用したDXのメリット
⭐YoomはAIを活用した業務プロセスを自動化できます
🏢AIを活用したDXの活用例
💻【検証】生成AIでDXを実践してみた
🪄AIでDXを推進するためのポイント
🖊️まとめ：AI活用で自社に最適なDXを実現しよう
💡Yoomでできること

企業の競争力向上のため、DX（デジタルトランスフォーメーション）の推進が求められています。その実現に向けた有力な手段として、AI（人工知能）の活用が欠かせません。しかし、「DXとAIの違いがよくわからない」「自社でAIをどのように活用してDXを進めればよいのか見当がつかない」と悩む担当者も多いです。

本記事では、DXとAIの基本的な違いや関係性を整理し、業務への導入メリットを解説します。
また、製造業や小売業などさまざまな業界におけるAIの活用例や、導入時のポイントも合わせて解説するので、ぜひ自社の業務プロセス改善の参考にしてください！

🔍DXとAIの違いと関係性を解説

ここでは、DXとAIの基本的な概念を解説し、両者がどのような関係にあるのかを整理します。

▼DX（デジタルトランスフォーメーション）とは？

DXとは、デジタル技術を活用して、仕事の進め方やサービスをより便利で効率的なものに変えていく取り組みです。単に紙の書類を電子化したり、ITツールを導入したりするだけではDXとは呼べません。これらは「デジタイゼーション」や「デジタライゼーション」と呼ばれ、DXを実現するための第一歩です。
DXの目的は、デジタル技術を導入することではなく、それを活用して顧客により良い価値を提供し、会社全体を時代の変化に対応できる姿へ変えていくことにあります。そのためには、業務の進め方やビジネスモデルを見直し、新しいサービスや顧客体験を生み出すことが重要です。

▼AI（人工知能）とは？

AI（人工知能）とは、人間のように学習・判断・予測を行う能力をコンピューターで再現する技術です。大量のデータを高速で処理し、そこから規則性やパターンを見つけ出すことを得意としています。代表的な技術として、機械学習やディープラーニングがあります。
企業では、AIを活用することで、

定型業務の自動化
画像や音声の認識
需要予測
文章の作成

など、さまざまな業務を効率化できます。また、近年は、文章や画像などのコンテンツを生成できる「生成AI」が急速に普及しました。専門的な知識がなくても対話形式で利用できるため、資料作成や情報収集、アイデア出しなど、幅広い業務で活用されています。

▼AIはDXを実現するための手段

DXとAIは、「目的」と「手段」の関係にあります。
企業が目指すべきゴールや目的がDXであり、そのゴールへ到達するための強力なツールの一つがAIです。AIを導入しただけでは、業務の一部が効率化されるにとどまり、企業全体の変革であるDXを達成したとはいえません。DXを推進するためには、AIが持つ

「膨大なデータの高速処理能力」
「高度な予測・生成能力」

を、自社のビジネスモデルや顧客への価値提供プロセスにどのように組み込むかを設計する必要があります。AIという手段を適切に活用して初めて、データに基づいた迅速な経営判断や新しいサービスの創出といったDXの目的を実現できます。

📈AIを活用したDXのメリット

AIを業務に導入してDXを推進することで、企業は多くの恩恵を受けます。
ここでは、主な3つのメリットを解説します。

①定型業務の自動化で業務効率を向上

AIを活用するメリットの一つは、反復的でルール化された定型業務を自動化し、業務効率の向上を図れる点です。
（例）

このように、AIにルーチンワークを任せることで、従業員はより創造的な企画立案や直接的な顧客コミュニケーションといったコア業務に専念する時間を確保でき、組織全体の生産性が高まります。

②AIによるデータ分析と意思決定支援

AIは人間が処理しきれない膨大なデータを瞬時に分析し、経営判断や現場の意思決定を強力に支援します。

（例）

データを根拠としたAIの分析結果を活用することで、属人的な経験や勘に依存しない、客観的かつ迅速な意思決定プロセスを社内に定着させ、安定した事業運営を実現できます。

③顧客体験の向上と新たな価値の創出

AIの活用は、社内の業務効率化にとどまらず、顧客に対して新しい価値を提供し、顧客体験（CX）を向上させるための重要な要素となります

（例）

AIを顧客接点に組み込むことで、自社の強みを活かした差別化を図り、ビジネスモデルそのものを変革できます。

⭐YoomはAIを活用した業務プロセスを自動化できます

AIツール単体でも文章生成やデータ分析は行えますが、情報をAIに入力したり、結果を社内チャットツールへ共有したりする作業は人間が手動で行う必要があります。
Yoomを活用すれば、一連の流れをシステム間でシームレスに連携させ自動化できます。

[Yoomとは]

たとえば、定期的にAIワーカーでGoogle スプレッドシートのアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を自動化するといったことも可能です。
気になる方はぜひチェックしてみてくださいね👀

定期的にAIワーカーでGoogle スプレッドシートのアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を自動化する

試してみる

■概要
日々の業務でGoogle スプレッドシートに蓄積されるアンケート回答を、手作業で集計・分析することに負担を感じていませんか？アンケート結果を分析して顧客の声をサービス改善に活かしたくても、分析にかける時間や手間が確保できず、後回しになってしまうことも少なくありません。このワークフローを活用すれば、定期的にGoogle スプレッドシートのアンケート回答を取得し、AIワーカーが顧客の声の傾向を自動で分析してSlackにレポートを通知します。蓄積されたデータの集計から分析、共有までの一連の流れを自動化することで、スムーズな意思決定を支援します。

■このテンプレートをおすすめする方
Google スプレッドシートに溜まった大量のアンケート回答を分析し、Slackへ共有する作業に時間を取られている担当者の方
顧客の声を定期的にキャッチアップし、サービス改善やマーケティング施策に活かしたいと考えているCS・マーケティングチームの方
アンケート結果を自動で分析する仕組みを構築し、チーム全体の生産性を高めたい責任者の方

■このテンプレートを使うメリット
Google スプレッドシートのアンケート回答が定期的に自動分析されるため、分析業務に費やしていた工数を削減し、本来注力すべき改善施策の立案に集中できます。
分析結果が自動的にSlackへ通知されることで、チーム全体でタイムリーに顧客のニーズや不満点を把握でき、迅速なサービス改善へ繋げることが可能です。

■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します
次に、スケジュールトリガーで、分析を実行したい特定の時間を設定します
次に、オペレーションで、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、アンケート回答データを取得します
次に、 AIワーカーで蓄積されたアンケート回答データを一括で読み取り、顧客の声の傾向を分析してレポート作成やチャット通知を行うためのマニュアル（指示）を作成し、Google スプレッドシートのレコードを追加するアクションとSlackのチャンネルにメッセージを送るアクションを使用ツールとして設定します
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートの設定では、アンケート回答が格納されている対象のシートや範囲を正しく指定してください。
AIワーカーのマニュアル（指示）を編集することで、特定のキーワードを重点的に分析したり、レポートの出力形式を自社のニーズに合わせて調整したりすることが可能です。
Slackの設定では、分析レポートを通知したい特定のチャンネルを任意で選択してください。

■注意事項
Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。
AIワーカー内で20件を超える大容量データの取得やループ処理を行うと、タスクを著しく消費する可能性があるためご注意ください。

詳細を見る  試してみる

定期的にAIワーカーがGoogle スプレッドシートの集計データを市場分析し、経営会議レポートをGmailで自動送信する

試してみる

■概要
経営会議に向けたレポート作成において、数値の集計だけでなく市場動向を踏まえた考察の作成に多くの時間を費やしていませんか？実績データの集計と最新の市場トレンドを組み合わせた分析は、担当者にとって大きな負担となることがあります。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートの集計データを元に、AIワーカーが自動で市場分析を行い、レポート作成からGmailでの送信までを一貫して自動化できます。これにより、データの転記やリサーチの手間を省き、スムーズな意思決定を支援する環境を構築できます。

■このテンプレートをおすすめする方
経営会議レポート作成において、数値の集計や市場動向のリサーチに時間がかかっている経営企画担当者の方
Google スプレッドシートの実績データと最新の市場動向を紐づけた分析を自動で行いたいと考えているマネージャーの方
定期的なレポート作成とGmailによる共有を自動化し、分析業務の効率化を図りたいチームリーダーの方

■このテンプレートを使うメリット
AIワーカーがGoogle スプレッドシートからデータを取得し、最新の市場トレンドと統合して分析するため、レポート作成の工数を削減できます。
決まったスケジュールで自動的に分析からGmailでの送信までが完了するため、共有漏れを防ぎ、常に最新の情報に基づいた経営判断が可能になります。

■フローボットの流れ
はじめに、Google スプレッドシート、Googleドキュメント、Gmail、SerpApiをYoomと連携します。
次に、スケジュールトリガーで、レポートを作成したい定期的な実行日時を設定します。
最後に、集計データと市場トレンドを統合して分析レポートを作成して送信するためのマニュアル（指示）を作成します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション

■このワークフローのカスタムポイント
Google スプレッドシートの設定では、分析対象となるデータが格納されたシートや範囲を正しく指定してください。
AIワーカーへの指示内容を調整することで、自社の業界に特化した分析視点やレポートのトーン＆マナーを指定することが可能です。
Gmailの設定では、送信先のメールアドレスや件名を組織の運用に合わせてカスタマイズしてください。

■注意事項
Google スプレッドシート、Gmail、Googleドキュメント、SerpApiのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
検索の際は複数のキーワードを組み合わせることで、比較的正確な情報を取得することが可能です。
AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。

詳細を見る  試してみる

🏢AIを活用したDXの活用例

AIとDXの組み合わせは、特定の業界に限らず幅広い分野で応用できる可能性を秘めています。

①製造業におけるAI×DXの活用例

製造現場においては、画像認識AIを活用した製品の品質検査の自動化や、IoTデータとAIを組み合わせた設備の異常検知などへの応用が考えられます。
【品質検査の自動化】

画像認識AIによって製品の外観や欠陥を自動で判定し、目視検査に伴うヒューマンエラーの削減や検査精度の均一化を図ることが可能です。

【設備の異常検知・予知保全】

IoTデータをAIが分析することで設備の異常や故障時期を予測し、適切なタイミングでメンテナンスを実施できます。

これにより、予期せぬダウンタイムの発生を抑え、安定した生産体制の維持とコスト削減につながる仕組みづくりが見込まれます。

②飲食・小売業におけるAI×DXの活用例

飲食や小売の店舗運営では、AIによる需要予測を活用した在庫管理や発注業務の最適化といったアプローチが想定されます。

【顧客ごとのパーソナライズ】

購買履歴や行動データをAIが分析し、一人ひとりの好みに合わせた商品やサービスを提案できます。

【データを活用した店舗運営の改善】

店舗内のカメラ映像から顧客の導線を分析し、商品レイアウトや売り場構成の改善など、データに基づくマーケティング施策に活用できます。

これにより、業務効率化だけでなく、売上向上や顧客満足度の向上も期待できます。

③物流・配送におけるAI×DXの活用例

物流分野においては、AIを活用して複雑な配送ルートを最適化する仕組みづくりが考えられます。

【配送ルートの最適化】

配送先の位置情報や指定時間、積載量、リアルタイムの渋滞予測データなどをAIが解析することで、最も効率的な走行ルートを自動的に算出でき、ドライバーの身体的負担軽減や配送時間の短縮に貢献します。

【倉庫作業の効率化・自動化】

過去の出荷傾向に基づく最適なピッキング手順の提示や、AIを搭載した搬送ロボットによる作業の自動化により、人手不足への対応や業務効率の向上が期待できます。

これにより、人手不足が深刻な課題となる物流現場全体の業務効率を底上げする解決策として期待されます。

④バックオフィスにおけるAI×DXの活用例

総務や人事、経理といったバックオフィス業務では、生成AIやAI-OCRなどを活用した書類処理の効率化や自動化が見込まれます。
【書類処理の効率化】

手書きの請求書や領収書をAI-OCRで自動的にデータ化し、会計システムへの入力作業を省力化できます。

【社内問い合わせ対応の自動化】

AIチャットボットが社内規定やFAQを参照して定型的な問い合わせに自動応答することで、担当者の対応工数を削減できます。

膨大な社内文書の検索や、長時間にわたる会議録の要約といった日常業務の心強いサポート役としても幅広く応用可能です。

💻【検証】生成AIでDXを実践してみた

社内でDXを推進する第一歩として、身近な生成AIツールを活用して日常業務を効率化するプロセスを実際に検証しました。

検証①ChatGPTで議事録作成とタスク抽出

Web会議の自動文字起こしデータから、ChatGPTを使用して議事録の作成および担当者ごとのネクストアクションを抽出するプロセスを検証しました。
今回使用するデータは、司会者と3名の参加者によるWeb会議の自動文字起こしデータで、発言者名を含む会話形式で記録されています。

【検証プロンプト】

以下の【Web会議の文字起こしデータ】を読み込み、ビジネス用の議事録を作成してください。
出力条件：
・会議の目的と主な議題を簡潔に要約する
・決定事項を箇条書きで明確に記載する
・保留となった事項や次回への持ち越し課題をまとめる
・参加者ごとのネクストアクション（誰が、何を、いつまでに実行するか）を抽出してリスト化する
・簡潔で客観的なトーンで記述する
【Web会議の文字起こしデータ】

検証結果

プロンプトで指定した「会議の目的・主な議題」「決定事項」「保留事項」「参加者ごとのネクストアクション」が、それぞれ整理された形式で出力されており、指示内容を概ね正確に反映できていました。決定事項やタスクが明確に区分されているため、従来は担当者が録音を聞き返しながら時間をかけて要約していた作業を、数秒で統一フォーマットの議事録として作成できます。

一方で、一部には発言内容を補完・要約した表現も含まれており、正式な記録として利用する際は人による最終確認が望まれます。

とはいえ、議事録作成にかかる作業時間が削減されただけでなく、会議後のアクション漏れを防ぐ効果も実感でき、単なる時短を超えた業務プロセスの品質向上というDXの第一歩を体感できる結果となりました。

検証②NotebookLMで社内マニュアル検索

自社の経費精算マニュアルや就業規則のPDFファイルを、GoogleのNotebookLMに読み込ませてAI検索による簡易的なRAGを体験する検証を実施しました。

まずはソースをアップロードします。

次に、以下の質問を投げかけます。

【検証プロンプト】

ソース情報のみに基づいて、以下の質問に回答してください。
推測や外部情報は含めないでください。
#質問
交通費の精算において、領収書が不要となるのはどのような条件を満たした場合ですか？
また、その際の申請システムへの入力手順をステップ形式で教えてください。
#回答の条件
・回答の根拠となったマニュアルの名称と該当ページ（またはセクション）を必ず明記する
・手順は箇条書きでわかりやすく記載する

検証結果

アップロードした資料の内容だけに基づいて正確な回答と該当資料の参照元が提示されました。
細かな条件が、マニュアル名と根拠付きで過不足なく列挙されています。

システムへの入力手順についても、「費目」の選択から、出発地・到着地・金額・利用目的の入力、「添付なし」の選択と「領収書不要条件を満たす」のチェックまで、網羅的に抽出されており、実務でそのまま使えるレベルでステップ化して提示されました。

これまで膨大な社内ポータルからキーワード検索で該当ファイルを探し、さらに目視でページを追っていた手間が不要になります。情報へのアクセス手法が根本から変わり、マニュアルの活用促進や社内部門への問い合わせ業務の効率化につながることを実感しました。

🪄AIでDXを推進するためのポイント

AIを導入してDXを成功させるためには、技術以外の要素も重要になります。

ここでは導入を進める上で意識すべき3つのポイントを解説します。

1.ツール導入ではなく業務プロセス全体を変革する

AIツールの導入自体をゴールとして目的化しないことが重要です。「AIを導入したからDXが完了した」と満足するのではなく、AIの能力を活用して既存の業務プロセス全体をどのように再構築するかが本来の課題となります。
たとえば、AI-OCRを導入してデータ入力を自動化しても、前後の承認フローが紙と押印のままであれば、組織としての劇的な効率化は見込めません。AIが最大限に機能するように、不要な工程の削減や部門間の情報共有方法の見直しなど、業務フロー全体を俯瞰して最適化する視点が求められます。

2.自社課題に合ったAIツールを選定する

市場には数多くのAIソリューションが存在しますが、自社が解決したい課題に最も適したツールを慎重に選定する必要があります。

画像認識
需要予測
文章生成

など、ツールによってAIの得意分野はそれぞれ異なります。まずは現場の課題を洗い出し、「どの業務の、どのプロセスをAIで代替すれば最もインパクトがあるか」を見極めてください。

また、導入にかかる初期費用や月額運用コストと、それによって得られる労働時間の削減や売上向上といったリターンを比較し、費用対効果を厳密に評価します。最初は一部の部署や限定された業務で試験的に導入し、実体的な効果を測定しながら適用範囲を広げるスモールスタートをおすすめします。

3.AIを活用できる人材育成と推進体制の構築

AIツールを現場で定着させ、全社的なDXを推進するためには、自社内の人材育成と継続的なサポート体制の構築が欠かせません。高度なプログラミングスキルを持つ専門家だけでなく、導入されたAIツールを自らの業務に落とし込んで適切に活用できる人材の育成が必要です。

ツールの基本的な操作方法
効果的なプロンプトの記述方法
個人情報の取り扱いに関するセキュリティルール

などに関する研修を定期的に実施し、従業員のAIに対する理解度を高めます。
また、各部署の課題を横断的に把握し、AI導入プロジェクトを主導する専門の推進チームを設置することで、現場の混乱を防ぎながら全社的な取り組みがスムーズに進行します。

🖊️まとめ：AI活用で自社に最適なDXを実現しよう

DXの実現において、AIは業務プロセスを根本から変革し、新たな価値を創出するための強力な手段となります。しかし、AIツールを導入するだけでDXが完了するわけではありません。大切なのは、自社の抱える課題を正確に把握し、その解決に向けてAIをどう組み込むかを設計する視点です。
まずは、日常的な定型業務の自動化やデータの可視化といった身近な課題から着手し、小さな成功体験を積み重ねていくことをお勧めします。本記事で紹介した活用アイデアや考え方をヒントに、自社の状況に合った最適なAIの活用方法を見つけ出し、着実なDXの推進へと繋げていきましょう！

💡Yoomでできること

Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください。