生成AIツール比較と活用法｜経営者が知るべき最新機能7選【実演付き】

経営者や管理職の皆様、毎日のように飛び交うAIニュースの中から、自社の利益に繋がる情報を探し出すことに疲れていませんか。

技術的な凄さばかりが強調される情報に惑わされ、実用性を見極められずに導入をためらっているケースも少なくありません。

本記事では、多忙な経営者のために、プロが厳選した「本当に仕事で使える生成AIツールとその活用法」を7つ、実演を交えながら解説します。

この記事を読めば、ツールの表面的な機能だけでなく、具体的な業務効率化や生産性向上に繋がる実践的な活用イメージを掴むことができます。

多忙な経営者のために、実用性に特化した7つの生成AIツール活用法を厳選し、具体的な実演を交えて解説します。

生成AI活用で業務効率化を実現する時代が到来

日々更新される生成AIのニュース。

その全てを追いかけるのは困難であり、どれが自社にとって本当に役立つ情報なのかを見極めるのは至難の業です。

しかし、この情報収集を諦めてしまうと、競合他社に差をつけられてしまう可能性があります。

AIニュースのキャッチアップを諦めている経営者が陥る罠

情報の洪水に溺れ、AIニュースのキャッチアップを諦めてしまうと、自社の業務を劇的に改善するチャンスを逃しかねません。

「AIはまだ早い」「自社には関係ない」と考えているうちに、競合は着々とAIを導入し、生産性を向上させているかもしれません。

この情報格差が、将来的に大きな経営課題となるリスクを孕んでいます。

技術的な凄さと実用性は全くの別物

新しいAI技術が発表されると、その技術的なインパクトの大きさが話題になりがちです。

しかし、経営者が注目すべきは、その技術が実際の業務にどう役立つかという「実用性」です。

技術的な凄さと、日々の業務効率化に直結するかどうかは全くの別問題であり、この視点を持つことがAI導入成功の鍵となります。

本記事で紹介する7つの厳選ツールと活用法の概要

この記事では、実用性に特化し、皆様の業務効率化や生産性向上に直接貢献できるAIの最新機能と活用法を7つ厳選してご紹介します。

社内情報のレポート化、専門知識不要のアプリ開発、高度なデータ分析など、真似するだけで効果を実感できる実演形式で解説しますので、ぜひ自社での活用をイメージしながらご覧ください。

Gemini Deep Researchで社内情報を一瞬でレポート化する方法

Googleの生成AI「Gemini」に搭載されているDeep Research機能が進化し、社内に眠る情報資産を最大限に活用できるようになりました。

これにより、情報収集とレポート作成にかかる時間を大幅に短縮できます。

従来のWeb検索から社内データ横断検索への進化

従来のDeep Research機能はWeb検索のみが対象でした。

しかし今回のアップデートにより、Gmail、Google Drive、Google Chatといった社内データも横断的に検索・分析できるようになったのです。

これにより、Web上の情報と社内情報を組み合わせた、より精度の高い分析が可能になりました。

Gmail・Google Drive・Chatを統合したレポート作成の実例

例えば、顧客からAI導入に関する相談を受けたとします。

その際、Webで業界の最新動向をリサーチしつつ、Google Driveに保存されている自社サービスの資料を整理し、提案レポートを作成するよう指示できます。

これにより、Webだけの表層的な情報ではなく、自社の強みを反映した説得力のある提案書を短時間で作成可能です。

「あの時あの件どうなった？」を撲滅する活用アイデア

社内で頻発する「あの時のプロジェクト、どうなりましたか？」といった確認作業は、生産性を低下させる一因です。

「先週のA社プロジェクトに関するメール、議事録、Chatを統合し、進捗と課題をまとめて」と指示するだけで、点在する情報を集約したレポートが完成し、関係者間の認識齟齬をなくすことができます。

Web×社内データで自社の強みを活かした提案書を作成する手順

Web検索で得られる一般的な情報だけでは、他社との差別化は困難です。

しかし、そこにGoogle Drive内にある自社の過去の成功事例や独自ノウハウといった社内データを組み合わせることで、顧客に響く独自の提案書を作成できます。

この一連の作業がGemini上で一気通貫で行えるため、提案の質とスピードが格段に向上します。

社内に点在する情報を上手く活用できず、機会損失を感じている経営者の方も多いのではないでしょうか。

Geminiのようなツールを使えば、これまで埋もれていた情報資産を会社の利益に直結させることが可能です。

もし自社に最適な活用法がわからない場合は、専門家の視点から診断を受けてみることをお勧めします。

Google Buildで現場の「ちょっと欲しい」を10分でアプリ化

Google AI Studioに搭載された「Build」機能を使えば、プログラミング知識がなくても、現場で必要とされる小規模な業務アプリをわずか10分程度で開発できます。

自然言語指示だけで動くWebアプリを作成・修正できる新機能

「Build」の最大の特徴は、自然言語（普段使っている言葉）で指示するだけで、動的なWebアプリケーションを作成・修正できる点です。

従来からアプリ作成は可能でしたが、「ボタンを大きくして」「選択肢を追加して」といったピンポイントでの修正指示に対応できるようになったのが大きな魅力です。

プログラミング知識不要で在庫管理・見積書作成システムを内製化

「外注するほどではないが、Excelや紙での管理は面倒」といった業務は少なくありません。

在庫管理や見積書作成といった社内システムを、プログラミング知識不要で、経営者や担当者のアイデアだけで簡単に内製化できます。

これにより、業務の隙間を埋める専用ツールをスピーディーに導入可能です。

タスク管理システムを実際に作成する手順（実演）

Google AI StudioのBuild画面で、作りたいアプリの要件を具体的に日本語で入力し、実行するだけです。

例えば「タスクの追加・編集・削除ができ、担当者と期限を設定できるタスク管理システム」と指示すれば、わずか数分でソースコードが自動生成され、プレビュー画面で実際に動くアプリが完成します。

ピンポイント修正機能で担当者フィールドを追加する方法

完成したアプリのプレビュー画面で、修正したい箇所を囲んで「この部分に担当者を追加して」のようにコメントを入力します。

するとAIが指示を理解し、システムを自動で修正してくれます。

このように対話形式で改善を重ね、より使いやすいシステムへとブラッシュアップできます。

外注で数百万円かかるシステムを10〜20分で自作するメリット

外注して数百万円かかっていたような小規模なシステム開発を、わずか10〜20分で自作できる点は、中小企業にとって計り知れないメリットです。

大幅なコスト削減はもちろん、現場の要望を即座に反映できるスピード感は、ビジネスの競争力を高める上で大きな武器となります。

NotebookLMのスプレッドシート連携とデータテーブル機能

Googleの「NotebookLM」は、ドキュメントやデータを読み込ませ、対話形式で分析や要約ができるツールです。

最近のアップデートでさらに強力な機能が追加され、データ分析のハードルを大きく下げました。

Deep Research機能で膨大な資料を一気に収集

NotebookLMで新しいノートを作成する際、Deep Research機能を選択できるようになりました。

これにより、特定のテーマに関するWeb上の膨大な資料を一瞬で収集し、分析の土台となる情報源を効率的に確保できます。

会議資料や提案資料のたたき台作成に非常に有効な活用事例です。

スプレッドシート連携で売上データ・顧客アンケートを対話分析

今回のアップデートの目玉の一つが、スプレッドシートを直接読み込めるようになった点です。

社内の売上データや顧客アンケート結果といった構造化されたデータをアップロードし、「売上が伸びている要因は？」「顧客の不満点は？」といった質問を投げかけるだけで、AIが対話形式で分析してくれます。

高価なBIツール不要でデータに基づく経営判断が可能に

スプレッドシート連携機能により、これまで高価なBI（ビジネスインテリジェンス）ツールが必要だったようなデータ分析が、手軽に行えるようになります。

これにより、勘や経験だけに頼るのではなく、客観的なデータに基づく経営判断への移行を強力にサポートします。

顧客アンケートのポジティブ・ネガティブ意見を自動整理する実例

実際にセミナーのアンケート結果（スプレッドシート）を読み込ませ、「ポジティブな意見とネガティブな意見を整理し、改善案を提案して」と指示したところ、瞬時に意見が整理され、具体的な改善提案まで出力されました。

これにより、顧客の声をサービス開発に迅速に反映させることが可能になります。

データテーブル機能で大量ドキュメントから条件に合うデータを抽出

データテーブル機能は、読み込んだ複数のソースから、指定した条件に合うデータだけを抽出し、表形式でまとめてくれる機能です。

例えば、複数のアンケート結果から「特定の要望」を持つ顧客だけを一覧化するといった作業が瞬時に完了し、データの整理・加工にかかる時間を大幅に削減できます。

AI活用100本ノックで実践力を身につける

せっかく高機能なAIツールを導入しても、現場で使われなければ宝の持ち腐れです 。

ツールは導入して終わりではなく、社員一人ひとりが日常業務の中で「使い倒すトレーニング」を積むことで初めて、真の生産性向上に繋がります 。

そこで推奨するのが、日常の些細な業務をすべてAIに投げてみる「100本ノック」です 。

・メールの下書き作成
・日報の要約
・会議のアジェンダ作成

このような「待ち時間なく、高速で処理できる業務」から反復して使うことで、組織全体のAIリテラシーが底上げされ、結果として会社の利益に直結する活用法が現場から生まれるようになります 。

Microsoft Copilotエージェント機能の無料化（2026年3月）

Microsoft Copilotに搭載されている「エージェント機能」は、特にExcelでのデータ分析を劇的に効率化します。

この強力な機能が、将来的に無料で利用可能になるという重要なニュースが発表されました。

簡単なプロンプトで高度なExcel分析ができるエージェント機能

Microsoft Copilotのエージェント機能を使えば、複雑な関数や分析の知識がなくても、チャットで指示するだけで高度なデータ分析やグラフ作成が可能です。

「この売上データの傾向を分析して」と話しかけるだけで、AIが自動で作業を実行してくれます。

2026年3月から無料利用範囲に拡大される重要ニュース

現在、一部の有料プランで提供されているこのExcelのエージェント機能が、2026年3月頃から無料利用の範囲に拡大される予定です。

これにより、多くの企業が追加コストなしで高度なデータ分析機能を利用できるようになります。

データ分析専任者がいない中小企業こそ数字に基づく経営判断へ

データ分析の専任者を置くことが難しい中小企業にとって、この無料化は大きな追い風です。

経営者や担当者自らが、過去のデータに基づいた分析や集計を手軽に行えるようになり、より客観的で精度の高い経営判断を下すことが可能になります。

売上データの傾向分析とグラフ作成を1分半で完了する実演

実演では、「どのカテゴリーの売上が多いかグラフ化して」と指示したところ、わずか1分半ほどでデータの集計からグラフ作成までが完了しました。

これまで数十分かかっていた作業が瞬時に終わることで、分析業務の生産性が飛躍的に向上します。

ChatGPT Goプラン解禁で全社員配布が現実的に

ChatGPTに、業務利用にも十分耐えうるスペックを持つ、新たな低価格プラン「ChatGPT Go」が登場しました。

これにより、全社員へのChatGPT導入がより現実的な選択肢となります。

月額8ドルの低価格プランで業務利用に耐えうるスペック

「ChatGPT Go」は、月額8ドルという手頃な価格設定が大きな特徴です。

この低価格プランでありながら、業務で利用する上で十分な性能を備えており、コストを抑えながら全社的なAI活用を推進できます。

無料版との比較：メッセージ送信数・ファイルアップロード枠の大幅増強

無料版では、新しいモデルの利用回数やファイルアップロード数に厳しい制限があり、実務での利用には不十分でした。

Goプランではこれらの上限が大幅に緩和されており、待ち時間なく快適に利用できるため、業務効率を損なうことがありません。

PlusやBusinessプランは高価で全員配布が困難だった課題

これまでのPlusプランやBusinessプランは高機能である一方、全社員に配布するにはコストが課題となる企業が多くありました。

その結果、利用者が一部の部署や役職者に限定され、全社的な生産性向上に繋がりにくいという問題がありました。

全社員がChatGPTを使えれば日常業務の生産性が一気に向上

全社員がChatGPTを当たり前に使うようになれば、組織全体の生産性は一気に向上し、より創造的な業務に時間を割けるようになります。

全社員へのAIツール導入は、生産性向上に大きなインパクトを与えますが、一方でコストや運用ルールの策定といった課題も生じます。

どのプランが自社に最適か、導入後の効果を最大化するにはどうすればよいか、専門家のアドバイスが有効です。

Q&A

Google Buildで作成したアプリは、社外の取引先とも共有して使えるのでしょうか？

いいえ、記事内で紹介されているGoogle Buildは「社内システムを内製化」するための機能であり、作成したWebアプリは基本的に社内での利用が前提となります。社外との共有については、セキュリティやアクセス権限の設定など、別途Google AI Studioの仕様を確認する必要があります。

Gemini Deep Researchで社内データを検索する際、機密情報が外部に漏れる心配はないですか？

GeminiはGoogleの堅牢なセキュリティ基盤上で動作しており、社内データの検索・分析は安全な環境で行われます。ただし、AIの学習データとして利用されるか否かなど、企業のセキュリティポリシーに応じた詳細な設定は、導入前に必ず確認することをお勧めします。

Microsoft CopilotのExcel分析機能は、どのバージョンのExcelでも使えるのでしょうか？

記事では具体的なバージョンへの言及はありませんが、Copilotのエージェント機能を利用するには、一般的に最新のMicrosoft 365サブスクリプションとインターネット接続環境が必要です。古いパッケージ版のExcelなどでは動作しない可能性が高いため、利用環境の確認が必要です。

生成AI活用で会社の利益を最大化するまとめ

本記事では、経営者が今知るべき、実用性に特化した7つの生成AIツールと活用法をご紹介しました。

これらのツールを正しく導入・活用することが、企業の成長を加速させます。

実用性に特化した7つのツールで業務効率化と生産性向上を実現

今回紹介したGemini、Google Build、NotebookLM、Microsoft Copilot、ChatGPT Goなどは、いずれも実際のビジネスシーンで即戦力となる機能です。

レポート作成の自動化、アプリの内製化、データ分析の高速化などを通じて、具体的な業務効率化と生産性向上を実現します。

中小企業こそAI活用でコスト削減とデータに基づく経営判断が可能

外注で数百万円かかっていたシステム開発を内製化したり、高価な専門ツールなしでデータ分析を行ったりと、AI活用は特に中小企業に大きなメリットをもたらします。

コストを削減しつつ、データに基づく経営判断を推進することで、会社の利益を最大化できます。

まずは真似から始めて、無料診断で御社に最適な活用法を見つける

何から始めればよいか分からない場合は、まず本記事で紹介した活用事例を真似するところから始めてみてください。

さらに、自社の状況に合わせた最適なAI活用の道筋を見つけるために、専門家による無料診断を活用し、具体的な第一歩を踏み出すことをお勧めします。

興味のある方はぜひお問い合わせフォームからご連絡ください👇