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2026.09.27

業種別 生成AI活用の取り組み8選|士業・小売・葬祭などの実例

法律事務所・社労士事務所・遺品整理業・花屋・精肉店など8業種の生成AI活用の取り組みを並べた図解

※お客様のご意向により社名は仮名で掲載しています。

執筆灰藤 健吾(CES UP株式会社 取締役CAIO/生成AIアドバイザー/生成AIコミュニティ「SHIFT AI」認定講師)
公開日:2026年9月27日/最終更新日:2026年9月27日

「生成AIを業務に使いたいが、自分の業種で何ができるのかイメージがわかない」。中小企業の経営者の方から、よくいただくご相談です。ChatGPTやClaudeの機能紹介を読んでも、自社の業務にどう当てはめるかまでは書かれていないことがほとんどです。

本記事では、CES UPが支援した8社の生成AI活用の取り組みを、士業・現場型ビジネス・事業会社の3つに分けて紹介します。いずれも成果の数値はまだ確認できていない「取り組み紹介」のため、数字ではなく、課題に対してどのツールをどう充てたか、業務データをどう持ち直したかという設計の考え方をお伝えします。

この記事の要点
  • 法律事務所・社労士事務所・遺品整理業・花屋/葬祭業・精肉店・事業会社など8社の生成AI活用の取り組みを紹介
  • 共通するのは「ツールから選ばず、課題ごとにツールを充てる」考え方
  • AIに正しく働いてもらうには、1行1タスク・取引先別など「AIが扱いやすいデータの持ち方」に直すことが近道
  • 手書き書類のデジタル化は、実物を使ったデモから始めると社内の理解が進みやすい
  • 継続して使う業務は、代行ではなく社内で使いこなせる状態を目指す

8つの取り組み一覧

本記事で紹介する8つの取り組みは、次のとおりです。社名はすべて仮名で、地域は地方単位までの表記としています。

8つの取り組み一覧K法律事務所、M社労士事務所、O社、T社、U社、Q社、R社、V社の8つの取り組みを、士業・現場店舗型・事業会社の3分類で並べた一覧図8つの取り組み一覧(社名は仮名)KK法律事務所法律事務所/関西課題ごとにAIツールを充てるMM社労士事務所社労士事務所/中国地方1マス複数タスクを1行1タスクへOO社遺品整理業/関西手書き見積もりと連絡の分散を整理TT社花屋・葬祭業手書き領収書のAI読み取りデモUU社精肉店/中国地方取引先ごとの単価をプロジェクトで分けるQQ社料理研究家の事業会社freee×Claudeで支払一覧・請求書RR社事業会社Pythonスクリプト約50本のスキル化VV社コンテンツ・コンサル企業AIプラットフォームの開発保守士業現場・店舗型ビジネス事業会社・コンテンツ企業
図1 本記事で紹介する8つの取り組み(色は業種の分類)
社名(仮名) 業種・地域 取り組みのテーマ
K法律事務所 法律事務所/関西 課題ごとにAIツールを充てる/Google Workspace移行の提案
M社労士事務所 社会保険労務士事務所/中国地方 1マス複数タスクのExcelを1行1タスクに再設計
O社 遺品整理業/関西 手書き見積もりの二度手間と連絡手段の分散をWorkspaceで整理
T社 花屋・葬祭業 手書き領収書のAI読み取りデモ/請求書作成の属人化リスク
U社 精肉店/中国地方 取引先ごとに異なる単価をClaudeのプロジェクトで分けて管理
Q社 料理研究家の事業会社 freee×Claudeで支払一覧・請求書を自動化/Claude Code研修
R社 事業会社 Pythonスクリプト約50本のスキル化相談/月次アップデート伴走
V社 コンテンツ・コンサル企業 自社AIプラットフォームの開発保守/会員向けAIアップデート配信

成果の数値が確認できている事例は、別記事で1社ずつ紹介しています。全体像は「中小企業の生成AI導入 完全ガイド」をご覧ください。

士業:法律事務所・社労士事務所の取り組み

士業の生成AI活用は、「どのツールを使うか」より先に「どの業務のどんな課題を解くか」を決め、課題ごとにツールを充てることがポイントです。守秘義務や個人情報の扱いにも配慮が必要なため、ツールの選び方と運用ルールをセットで考えます。

1マス複数タスクから1行1タスクへの再設計1つのマスに複数のタスクを書き込んでいた表を、1行に1タスクの形に再設計し、並べ替え・絞り込み・AIによる集計をしやすくした例1マス複数タスクから「1行1タスク」へ変更前担当者タスクAさんタスクA/タスクB/タスクC人は読めるが、絞り込み・集計がしにくい変更後担当者タスク期限AさんタスクA—AさんタスクB—AさんタスクC—並べ替え・絞り込み・AI集計がしやすい
図2 M社労士事務所:タスク表を「1行1タスク」に再設計(表の中身はイメージ)

K法律事務所(関西)|課題ごとにAIツールを充てる

業種:法律事務所/地域:関西

課題 書面の作成や判例の調査など、性質の異なる業務にAIをどう使い分けるかが課題でした。
取り組み 課題ごとにツールを充てる考え方を提案しました。書面の下書きには、Word・ExcelなどのOffice文書の形式で出力できるChatGPTの拡張機能を、複数の判例資料を横断して調べる用途にはNotebookLM(現:Gemini Notebook)を充てる、という整理です。あわせて、事務所の情報基盤をGoogle Workspaceへ移行する提案も行いました。
設計のポイント NotebookLMは、読み込ませた資料(ソース)のデータだけを使って回答し、回答に引用元を示す仕組みです(2026年9月時点のNotebookLMヘルプより)。判例のように「どの資料のどこに書いてあるか」が重要な調査では、出典をたどれることが実務上の安心材料になります。
同じ業種の方へのヒント
法律事務所では、守秘義務を踏まえてどの情報をどのツールに入れるかを先に決めることが欠かせません。伝え方と運用ルールの考え方はB法律事務所の事例でも紹介しています。

M社労士事務所(中国地方)|1マス複数タスクのExcelを1行1タスクへ

業種:社会保険労務士事務所/地域:中国地方

課題 業務の管理に使っていたExcelのタスク表が、1つのマスに複数のタスクを書き込む形になっていました。人が見る分には成り立っていても、並べ替えや絞り込み、AIによる集計がしにくい状態です。
取り組み タスク表を「1行に1タスク」の形に再設計しました。あわせて、労務監査で確認する項目をチェックリストの形に整理する取り組みも行いました。
設計のポイント AIに表を読ませて集計や抜け漏れ確認をさせるには、データの形がそろっていることが前提です。1行1タスクにしておけば、担当者別・期限別の絞り込みも、AIへの「期限が近いものを挙げて」といった依頼もしやすくなります。
同じ業種の方へのヒント
AI導入の前に、今使っている表の「持ち方」を見直すだけで効果が出ることがあります。1マスに複数の情報が入っていないか、まず点検してみてください。

現場・店舗型ビジネス:遺品整理・花屋/葬祭・精肉店の取り組み

現場や店舗が中心のビジネスでは、手書きの書類、分散した連絡手段、取引先ごとに異なる条件といった「紙と記憶に頼った業務」がAI活用の入り口になります。

取引先ごとにプロジェクトを分ける設計1つのチャットに全取引先の単価表を入れると取り違えのおそれがあるため、取引先ごとにClaudeのプロジェクトを分けてそれぞれに単価表を登録する設計取引先ごとにプロジェクトを分けて単価を参照1つのチャットに全単価取引先Aの単価表取引先Bの単価表取引先Cの単価表取り違えのおそれ取引先ごとにプロジェクトプロジェクト取引先A単価表プロジェクト取引先B単価表プロジェクト取引先C単価表参照する単価表が1つに限定される
図3 U社:取引先ごとにClaudeのプロジェクトを分け、単価表を登録する設計

O社(関西・遺品整理業)|手書き見積もりの二度手間をなくす

業種:遺品整理業/地域:関西

課題 現地で手書きした見積もりを、事務所に戻ってから改めて入力し直す二度手間が発生していました。また、連絡手段が複数に分かれ、情報がどこにあるか分かりにくくなっていました。
取り組み Google Workspaceを軸に、現場と事務所の情報をつなぐ活用パターンを8つに整理して提案しました。
設計のポイント ツールを一つ入れて終わりにせず、「現地での見積もり」「社内の連絡」など業務の場面ごとに使い方をパターン化したことです。場面ごとに使い方が決まっていると、現場のスタッフも迷わずに使えます。
同じ業種の方へのヒント
現地作業のある業種では「現場で入力したものが、そのまま事務所で使える」状態をつくることが、二度手間をなくす近道です。

T社(花屋・葬祭業)|手書き領収書のAI読み取りデモから

業種:花屋・葬祭業

課題 手書きの領収書が多く、内容の転記に手間がかかっていました。また、請求書の作成が特定の担当者に依存しており、その方が不在になると業務が止まるリスクがありました。
取り組み 実際の手書き領収書をAIで読み取るデモ(OCR:画像から文字を読み取る技術)を行ったところから、提案が始まりました。あわせて、請求書作成の属人化によるリスクを整理してお伝えしました。
設計のポイント 抽象的な説明ではなく、「自社の書類がその場で読み取れる」ことを見ていただいたことで、AI活用の具体的なイメージを共有できました。
同じ業種の方へのヒント
属人化している業務は、効率化の前に「その人がいなくても回るか」という観点で棚卸しすると、優先順位がつけやすくなります。

U社(中国地方・精肉店)|取引先ごとの単価を「プロジェクト」で分ける

業種:精肉店/地域:中国地方

課題 取引先ごとに単価が異なり、見積もりや請求の際に取引先ごとの単価を正しく参照する必要がありました。
取り組み Claudeの「プロジェクト」機能を取引先ごとに分け、それぞれのプロジェクトにその取引先の単価表を登録する設計にしました。
設計のポイント 一つのチャットにすべての取引先の単価を入れると、AIが別の取引先の単価を参照してしまうおそれがあります。取引先ごとにプロジェクトを分けておけば、参照する単価表が一つに限定されます。Claudeのプロジェクトは、資料をアップロードできる「ナレッジ」と、プロジェクトごとの指示を設定できる機能で、2026年9月時点で無料アカウントでも利用でき、無料プランで作成できるのは5つまでと案内されています。
同じ業種の方へのヒント
AIに「覚えさせる」より、「参照する情報を正しく分けて渡す」ほうが、取り違えを防げます。取引先・店舗・商品ごとに条件が違う業務で応用できる考え方です。

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事業会社・コンテンツ企業:自分で使いこなすための取り組み

すでにAIやプログラムを業務で使い始めている会社では、「作業を代行してもらう」のではなく「自社で使いこなし、手直しできる」状態をつくる支援が中心になります。

Q社(料理研究家の事業会社)|freee×Claudeで支払一覧・請求書を自動化

業種:料理研究家の事業会社

課題 支払一覧の作成や請求書の作成といった経理まわりの作業に手間がかかっていました。
取り組み 会計ソフトのfreeeにClaudeを接続し、支払一覧と請求書の作成を自動化する仕組みを組み、実演で動作を確認しました。あわせて、作業を代行するのではなく「自分で使いこなす」ためのClaude Code研修を行いました。
設計のポイント freeeは2026年9月時点で、AIアシスタントから会計・請求書など複数のfreeeサービスを操作できる「freee-mcp(リモート版)」をβ版として公開し、Claudeからの接続手順を公式ヘルプで案内しています。Claude Codeは、ファイルの編集やコマンドの実行などを行えるAnthropicのエージェント型ツールで、ターミナルやデスクトップアプリ、ブラウザから使えます(2026年9月時点の公式ドキュメントより)。
同じ業種の方へのヒント
会計まわりの自動化は、仕組みを作って終わりではなく、制度変更や取引の変化に合わせて手直しが必要になります。自分で直せる状態をつくっておくことが、長く使うための条件です。会計ソフト×AIの具体的な手順はマネーフォワード×Claudeで記帳を自動化したCES UPの自社事例でも紹介しています。

R社(事業会社)|Pythonスクリプト約50本の「スキル化」相談

業種:事業会社

課題 業務用に作ったPythonスクリプトが約50本あり、それぞれをどう管理し、AIから使える形にするかが課題でした。
取り組み スクリプトをAIが呼び出して使える「スキル」として整理する相談に対応しました。伴走の形式は、毎月のAIアップデートの解説と、その場でのデモを組み合わせたものです。
設計のポイント AIツールの機能は毎月のように更新されます。月次で「何が変わったか」を解説し、その場で自社の業務に当てはめたデモを見せることで、新機能を自社の仕組みに取り入れる判断がしやすくなります。
同じ業種の方へのヒント
スクリプトや手順書が増えてきたら、「どれが何をするものか」を整理し直すタイミングです。AIから呼び出せる形にまとめておくと、担当者が変わっても使い続けやすくなります。

V社(コンテンツ・コンサル企業)|自社AIプラットフォームの開発保守

業種:コンテンツ・コンサル企業

課題 自社のサービスとして提供するAIプラットフォームを、継続的に開発・保守していく体制が必要でした。
取り組み CES UPがV社のAIプラットフォームの開発保守を支援しています。あわせて、V社の会員向けにAIの最新動向を伝えるアップデート配信を支援しています。
設計のポイント AIを使ったサービスは、基盤となるAIモデルやツールの更新に合わせて手直しが続きます。開発と情報発信を同じチームが担うことで、最新動向をサービス改善に反映しやすくなります。
同じ業種の方へのヒント
AIを自社サービスに組み込む場合は、作った後の保守と、利用者への情報提供までを含めて体制を考えることをおすすめします。

8つの取り組みに共通する4つの考え方

業種はばらばらでも、8つの取り組みには共通する考え方があります。いずれもCES UPの支援メソッドに沿ったものです。

8つの取り組みに共通する4つの考え方課題ごとにツールを充てる、AIが扱いやすいデータの持ち方に直す、手書き・分散を入り口にする、代行ではなく自走を目指す、の4つの考え方と該当する取り組み8つの取り組みに共通する4つの考え方1課題ごとにツールを充てる「どのAIを入れるか」から考えず、業務の課題ごとにツールを選ぶ該当:K法律事務所、Q社2AIが扱いやすいデータの持ち方に直す1行1タスク、取引先別の単価表など、情報の形をそろえてからAIに渡す該当:M社労士事務所、U社3手書き・分散を入り口にする手書き書類の転記や連絡手段の分散など、見えやすい手間から着手する該当:O社、T社4代行ではなく自走を目指す研修や月次伴走で、自社で使いこなし手直しできる状態をつくる該当:Q社、R社、V社
図4 8つの取り組みに共通する4つの考え方(CES UPの支援メソッドより)
考え方 内容 該当する取り組み
1. 課題ごとにツールを充てる 「どのAIを入れるか」から考えず、業務の課題ごとに最適なツールを選ぶ K法律事務所、Q社
2. AIが扱いやすいデータの持ち方に直す 1行1タスク、取引先別の単価表など、情報の形をそろえてからAIに渡す M社労士事務所、U社
3. 手書き・分散を入り口にする 手書き書類の転記や連絡手段の分散など、見えやすい手間から着手する O社、T社
4. 代行ではなく自走を目指す 研修や月次伴走で、自社で使いこなし手直しできる状態をつくる Q社、R社、V社

特に2つ目の「データの持ち方」は見落とされがちです。AIの精度が上がらない原因が、AIではなく元の表や資料の形にあることは少なくありません。

自社で生成AI活用を始める5つのステップ

自社で取り組みを始めるときは、次の5つのステップで進めると、ツール選びで迷いにくくなります。

STEP 1困りごとを具体的に書き出す
「効率化したい」ではなく「現地の手書き見積もりを事務所で打ち直している」のように、場面と手間を具体的に書き出します。自由に書き出すのが難しい場合は、選択式のチェックリストで拾う方法も有効です(L社の事例参照)。
STEP 2データの持ち方を点検する
対象業務で使っている表や書類が、AIに渡せる形になっているかを確認します。1マスに複数の情報がある、取引先ごとの条件が1つの表に混在している、などは先に直します。
STEP 3課題ごとにツールを充てる
文書作成、資料の横断調査、取引先別の情報管理など、課題の性質に合わせてツールを選びます。
STEP 4実物でデモする
自社の実際の書類やデータで小さく試し、うまくいく部分といかない部分を確認します。
STEP 5自社で使いこなす体制をつくる
研修や定期的な振り返りで、担当者が自分で使い、手直しできる状態を目指します。研修の定着についてはAI研修を「やって終わり」にしない方法で解説しています。
個人情報・機密情報の扱い
顧客情報や取引条件をAIに入力する場合は、利用目的の範囲内か、入力データがAIの学習に使われない設定・契約かを事前に確認してください。個人情報保護委員会も2023年6月に生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。

よくある質問

Q. 中小企業の生成AI活用は、何から始めればよいですか?
A. 最初に「どの業務の、どの手間を減らしたいか」を一つ決めることです。本記事の8つの取り組みも、手書き見積もりの二度手間や取引先ごとの単価の管理など、具体的な困りごとから出発しています。ツール選びはその後に行います。
Q. 業種によって使うAIツールは変わりますか?
A. 業種よりも「課題」によって変わります。文書を作るならOffice文書で出力できるツール、大量の資料を横断して調べるなら出典付きで回答するNotebookLM、取引先ごとに情報を分けたいならClaudeのプロジェクト機能というように、課題ごとに充てるツールを選びます。
Q. 会計ソフトと生成AIはつなげられますか?
A. 製品によってはつなげられます。例えばfreeeは2026年9月時点で、AIアシスタントからfreeeの各サービスを操作できる「freee-mcp(リモート版)」をβ版として公開しており、Claudeからの接続方法も案内しています。利用条件は変わるため、公式ヘルプで最新情報を確認してください。
Q. 取り組み紹介の8社では、どのくらい効果が出ましたか?
A. 本記事の8つの取り組みは、いずれも定量的な成果を確認できていないため、数値は掲載していません。課題・切り口・設計の考え方に絞って紹介しています。
Q. AIの作業を外部に代行してもらうのと、社内で使いこなすのはどちらがよいですか?
A. 継続して使う業務であれば、社内で使いこなせる状態を目指すことをおすすめします。Q社やR社の取り組みのように、研修や月次の伴走で「自分で動かせる」状態をつくると、業務や制度が変わっても自社で手直しできます。

まとめ

生成AIの活用は、業種によって入り口が違って見えても、課題を具体的にし、データの持ち方を整え、課題ごとにツールを充て、自社で使いこなすという流れは共通しています。今回紹介した8つの取り組みは、いずれも成果の数値を確認する前の段階ですが、設計の考え方は他の業種にも応用できます。

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この記事を書いた人
CES UP株式会社 取締役CAIO/生成AIアドバイザー/生成AIコミュニティ「SHIFT AI」認定講師

中小企業を中心に、生成AIの導入支援・AI研修・業務改善ツールの設計を担当。研修は事前ヒアリングで受講企業の業務に合わせてカスタマイズし、Zoomによるリアルタイム講義と月次フォローアップで現場への定着まで伴走している。不動産・士業・教育・保育福祉・婚礼・旅館飲食・医療など、幅広い業種のAI活用を支援。 プロフィール詳細

CES UP株式会社(セスアップ)は、大阪を拠点に中小企業の生成AI導入・AI研修・業務改善ツール開発を支援する会社です。CS(顧客満足)とES(従業員満足)を共に高める「気持ちよく機能する仕組みづくり」を理念に、生成AI顧問・AI研修・ツール開発を提供しています。AIソリューション事業/お問い合わせ



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