Zenken総務部のChatGPT Enterprise活用事例

こんにちは！Zenken AI部門の岡田です。

2025/04/24に出させていただいたプレスリリース（Zenken、ChatGPT Enterprise全社員導入で年5,000万円の外部委託費用削減を実現！）の具体的な事例の第一弾（残り10部署程控えております）として総務部の成果事例を公開いたします。定量的な目標設定の目安にもご活用いただけるのではないでしょうか。

ChatGPT Enterpriseのバックオフィスにおける事例は数少ないため、参考になりましたらシェアを是非お願いいたします。

事例1: システム情報アクセスの効率化

導入前の課題：3000ページを超える膨大なシステムマニュアルから必要な情報を検索・取得するのに時間がかかっていた。 

導入後の変化：システムマニュアルを学習させたGPTを作成したことで情報へのアクセス速度が大幅に向上した。PDFマニュアルの検索が容易になり、必要な情報を迅速に取得できるようになったことで情報検索時間が劇的に削減された。大量のマニュアルデータを学習させたカスタムGPTにより、質問に対して関連情報を即座に抽出できるようになり、システム運用知識へのアクセスが格段に向上した。これによりスタッフは本来の業務により多くの時間を割けるようになり、業務効率の改善に大きく貢献している。

事例2: 社内コミュニケーション品質の向上

導入前の課題：社内アナウンスや問い合わせ対応に時間がかかり、文書の質にもばらつきがあった。 

導入後の変化：ChatGPT Enterpriseの導入により、短時間で分かりやすく明確な文章が作成できるようになり、社内通知・案内文の作成時間が大幅に短縮された。メール返信様式や定型文の整備も迅速に行えるようになり、社内問い合わせへの回答が標準化され対応時間が削減された。特に新入社員や他部署からの問い合わせが急増した際も、すぐに対応できるテンプレートを迅速に作成できるようになった。その結果、総務部のメンバー間ではChatGPTが欠かせないサポートツールとして認識され、重要事項を全社員に正確かつ迅速に伝達できるようになり、社内コミュニケーションの品質と効率が著しく向上した。

事例3: 契約書チェック業務の効率化

導入前の課題：契約書を一語一句読み込む必要があり、チェック業務と条項確認に多大な時間を要していた。 

導入後の変化：ChatGPT Enterprise導入後は契約内容の不利益や問題点を自動的に確認できるようになり、重要ポイントを即座に抽出して効率的な確認が可能になった。また、契約条項に関する問い合わせへの回答作成も迅速に行えるようになり、契約書類の内容精査から作成完了までの時間が約50％短縮された。実際のケースとして、外部業者との契約締結時に契約条件について不明点があった際、「この条項の解釈は適切か？」「他社ではどのような表現が一般的か？」といった質問をChatGPTに投げかけることで、該当部分を分かりやすく要約し適切な回答案を迅速に作成できるようになった。これにより担当者の確認作業の負担が軽減され、専門的な契約文言の確認やビジネスメールのトーン調整にも役立ち、取引先とのやり取りが円滑になり、対応スピードが向上した。

事例4: アプリケーション調査業務の自動化

導入前の課題：利用許可申請されたアプリケーションやプラグインの調査を手作業で行っており、セキュリティ上の問題や依存ライブラリの確認など多岐にわたる調査項目の処理に時間と手間がかかっていた。 

導入後の変化：GPTsを活用して調査業務を大幅に自動化し、アプリケーション名を入力するだけで自動的に分析が実行される仕組みを構築できた。これにより調査の精度が向上するとともに担当者の負担が大きく軽減され、アプリケーション調査時間が短縮されたことでその他のサポート業務により多くの時間を割けるようになった。従来は手作業で行っていた煩雑なチェック作業が自動化されたことで、調査担当者は事前に設定された調査項目に基づいて即座に分析結果を得られるようになり、業務効率と精度の両方が向上した。この改善により、限られた人的リソースをより価値の高い業務に再配分することが可能となり、ITサポート部門全体の生産性向上につながっている。

事例5: 情報検索と文書作成の効率化

導入前の課題：Google検索で複数ページを閲覧しながら情報整理する必要があり、文書作成も一から考える必要があった。 

導入後の変化：ChatGPT Enterprise導入後はほぼすべての情報検索をChatGPTに依存するようになり、検索時間が大幅に削減された。文書作成においてもゼロから考える手間が省け、より本質的な部分に集中できるようになり、資料の内容確認や分析も効率化され要点抽出が容易になった。メール対応時間も短縮され、表現を調整したり適切な言い回しを提案してもらうことで、相手に伝わりやすい文章を短時間で作成できるようになった。利用者からは「不明点のスムーズな調査でこれまでいろいろなサイトを検索していたストレスが軽減された。また、それら不明点を他のスタッフに確認しなくてもある程度自分で調べられるのは、他のスタッフの時間を奪わないという点でもよかった」という声が上がっている。さらに、大量のテキストや複雑な説明も短時間で要点を把握できるため、業務のスピードが向上し、重要なポイントだけを抜き出して意思決定に役立てられるようになった。

事例6: コード作成支援（SQLとGAS）

導入前の課題：SQLやGoogle Apps Script（GAS）の作成には試行錯誤が必要で、多くの時間がかかっていた。 

導入後の変化：ChatGPT Enterpriseの導入により、複雑なSQLクエリの作成や最適化がサポートされ、GASを使った業務自動化の実現も早くなった。コード作成時間が大幅に短縮され、コード作成の負担が軽減されたことで業務効率が向上した。利用者からは「従来は試行錯誤しながら書いていたSQLも、ChatGPTのサポートによって正確なコードを短時間で作成できるようになり、業務の負担が軽減された」という声が上がっている。また、Google Apps Scriptを使って業務を自動化する際も、ChatGPTのコードサンプルを参考にすることで迅速にスクリプトを作成できるようになり、やりたいことを早く実現できるようになった。これにより、業務のスピードと効率が向上し、作業の生産性が大きく改善された。データ処理の高速化やレポート作成の自動化など、以前は手間のかかっていた作業も簡単に実装できるようになり、より高度な業務改善にリソースを集中できるようになった。

ChatGPT Enterpriseの導入により、情報検索から文書作成、契約書確認、プログラミング支援まで幅広い業務で約30〜50%の時間短縮効果が得られ、特に定型的かつ専門知識を要する業務において、品質向上と業務効率化の両立が実現している。

工数削減の定量的効果

主要業務における工数削減実績

総括

• 平均工数削減率：約49%
• 多くの業務で50%前後の工数削減を実現
• 最も高い削減効果：利用申請アプリ調査（67%削減）
• 最も低い削減効果：情報調査・社内文書作成（25%削減）

生産性の変化

生産性向上の実感度

• 「1.5倍（工数を約33%削減）」と回答：60%
• 「変化を感じない（同程度）」と回答：40%

回答者の約半数が生産性の向上を実感している一方、残り半数は変化を感じていない状況です。この差は業務内容やChatGPTの活用方法、習熟度の違いによるものと考えられます。

3. 定着した利活用方法

文書作成・編集関連

• 社内アナウンス・通知文の迅速作成
• メール文面のチェックと最適化
• 契約書のチェックと問題点の抽出
• マニュアルの整備と簡略化

情報収集・分析関連

• 情報調査・検索作業の効率化
• 長文テキストの要約と重要ポイント抽出
• PDFマニュアルからの情報検索

プログラミング・技術サポート

• SQLクエリの作成と最適化
• GAS（Google Apps Script）の作成支援
• システムトラブルシューティング

企画・アイデア関連

• ブレインストーミングのサポート
• 企画書のたたき台作成
• 多様な視点からのアイデア提案

4. 業務負荷の変化

時間的効果

• 契約書チェック時間が50%削減
• アプリケーション調査時間の短縮
• 資料作成時間の大幅削減

心理的効果

• 情報検索における精神的ストレスの軽減
• 他スタッフに確認せずに自己解決が可能になり、組織全体の工数削減に貢献
• 文書作成の思考停滞が減少