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DeNAが公開した「AI活用100本ノック」は、企業のAI導入における貴重な実践事例集として注目を集めています。100の事例が羅列されており、自社での活用方法の参考になります。

本記事では、これらの事例を体系的に分類し、企業が効果的にAI導入を進めるための実践的な指針を提供します。

DeNA AI活用100本ノックの全体像と特徴

DeNAが公開したAI活用100本ノックは、同社の「AIオールイン」戦略の一環として、社内で実際に活用されているAI事例を網羅的にまとめたものです。この資料の最大の特徴は、理論ではなく実践に基づいた具体的な活用パターンが豊富に含まれていることです。

事例の内容を詳しく見ると、NotebookLMを使った議事録作成、Geminiでのファイル名変更、Cursorを使った要件定義書からSQL文への変換、Deep Researchを活用した口コミ分析など、日常業務に直結する実用的なものばかりです。これらは単なる技術デモではなく、実際の業務効率化に貢献している生きた事例と言えます。

ただし、100の事例が分類されずに羅列されているため、「どの事例が自分の業務に適用できるのか」「どこから始めればよいのか」が分かりにくいという課題があります。この点を解決するため、私は独自の分類体系を構築しました。

一般ビジネスパーソンの5つの活用パターン

アプリ・ツール開発 / バイブコーディング（Vibe Coding/Dev Tools） では、非エンジニアでも生成AIを活用してGAS（Google Apps Script）やChrome拡張機能を自作するような事例が含まれています。実際に、ビジネス職ではGASによる効率化や、NotebookLMでのナレッジシェアといった「定番」の使い方に収束していく傾向が見られたそうです。 Dena

会議（Meetings） のカテゴリには、議事録の要約やアジェンダ準備、フォローアップの自動化といった事例が並んでいます。

リサーチ（Research） では、市場・競合・トレンド分析や、社内ナレッジの検索、学習効率化といった調査業務全般をカバーしています。

企画（Planning） には、アイデア出しや壁打ち、プロトタイピング・モック作成、準備・トレーニング・検証といった企画立案に関わる活用事例がまとめられています。

文書作成（Documentation） では、プレゼン資料・ビジュアルの作成、ドラフト・文章生成、事務処理・フォーマット変換といった資料作成業務の効率化事例が紹介されています。

エンジニアの4つの活用パターン

コード品質・レビュー では、GitHub Copilot code reviewを活用したコードレビューの負担軽減と品質向上 Noteなどの事例が含まれています。Copilotを使ったリポジトリ丸ごとレビューや、Python品質改善、スクリプト改善といった具体的な活用法が挙げられています。

開発効率化・ワークフロー には、人格設定による開発対応の効率化、ツール連携、工数見積もり、ドキュメント管理、社内AIエージェントの構築といった、開発プロセス全体を改善する事例が含まれています。

技術調査・キャッチアップ では、最新ライブラリのキャッチアップやプロトタイプ開発といった、技術情報の収集・検証を効率化する活用法がまとめられています。

ログ分析・運用監視 には、ログ分析スクリプト作成 Noteや仕組み可視化、定性分析といった、システム運用に関わる活用事例が配置されています。

企業がAI導入で成果を上げるための実践的アプローチ

段階的導入の重要性

DeNAの事例から学べる重要な点は、いきなり高度なAI活用を目指すのではなく、身近な業務から段階的に導入していることです。例えば、ファイル名変更のような単純な作業から始まり、徐々に複雑な分析業務へと発展させています。

この段階的アプローチは、組織のAIリテラシー向上と並行して進めることで、より確実な成果につながります。DeNAが導入している「DARS（DeNA AI Readiness Score）」のような評価指標を参考に、組織全体のAI活用レベルを可視化することも重要です。

ツールの組み合わせによる相乗効果

DeNAの事例で特に注目すべきは、複数のAIツールを組み合わせることで相乗効果を生み出している点です。例えば、Deep Researchで収集した情報をNotebookLMで分析し、その結果をGeminiで文書化するといった連携活用が多数見られます。

このような組み合わせ活用により、単一ツールでは実現できない高度な業務効率化が可能になります。企業がAI導入を検討する際は、個別ツールの機能だけでなく、ツール間の連携可能性も考慮することが重要です。

業界別・職種別のAI活用優先順位

営業・マーケティング部門

営業・マーケティング部門では、顧客データ分析、提案資料作成、市場調査の効率化から始めることをお勧めします。Deep Researchを使った競合分析、Geminiを使った提案書作成、スプレッドシートでの顧客データ分析などが有効です。

特に、DeNAの事例にある「会話できるペルソナを使った議論」は、マーケティング戦略の検討において非常に有効な手法です。ターゲット顧客のペルソナをAIに学習させ、そのペルソナと対話することで、より深い顧客理解を得ることができます。

人事・総務部門

人事・総務部門では、研修教材作成、社内問い合わせ対応、各種申請業務の効率化が優先的に取り組むべき領域です。ChatGPTを活用した研修教材作成、Slackボットによる社内問い合わせ自動対応、Kintoneと連携した申請業務の自動化などが効果的です。

経営企画・財務部門

経営企画・財務部門では、データ分析、レポート作成、予算管理の効率化が重要です。スプレッドシートの高度な分析、財務レポートの自動生成、予算シミュレーションの効率化などにAIを活用できます。

AI導入時の注意点と成功要因

データ品質とセキュリティの確保

DeNAの事例を見ると、社内データを安全に活用できる環境整備が重要であることが分かります。同社が開発した社内専用プラットフォーム「SAI」のように、セキュリティを確保しながらAIを活用できる仕組みづくりが必要です。

企業がAI導入を進める際は、データの機密性、完全性、可用性を確保するためのガバナンス体制を整備することが不可欠です。特に、顧客データや機密情報を扱う場合は、適切なアクセス制御と監査機能を実装する必要があります。

組織文化の変革

AI導入の成功には、組織文化の変革が欠かせません。DeNAが掲げる「組織が人を使うのではなく、人が組織を使う」という哲学は、AI時代の組織運営において重要な示唆を与えています。

従業員がAIを「脅威」ではなく「パートナー」として受け入れ、積極的に活用できる文化を醸成することが重要です。そのためには、適切な教育・研修プログラムの実施、成功事例の共有、失敗を恐れない実験的な取り組みの推奨などが必要になります。

継続的な改善とアップデート

AI技術は急速に進歩しているため、継続的な改善とアップデートが重要です。DeNAの100本ノックも、定期的に新しい事例が追加され、既存の手法も改良されています。

企業は一度AI導入を完了したら終わりではなく、新しいツールの評価、既存手法の改善、新たな活用領域の開拓を継続的に行う必要があります。

まとめ：DeNA AI活用100本ノックから学ぶ実践的指針

DeNAのAI活用100本ノックは、企業のAI導入における貴重な実践事例集です。本記事で紹介した体系的分類と実践的アプローチを参考に、以下の点を意識してAI導入を進めることをお勧めします：

• 段階的導入：身近な業務から始めて、徐々に高度な活用へと発展させる
• ツール連携：複数のAIツールを組み合わせて相乗効果を生み出す
• 組織的取り組み：個人レベルの活用から組織全体での標準化へと発展させる
• 継続的改善：新しい技術やツールを積極的に評価・導入する
• セキュリティ重視：データ保護とガバナンス体制を確実に整備する

AI技術の進歩は止まることがありません。DeNAのような先進企業の事例を参考にしながら、自社に最適なAI活用方法を見つけ、継続的に改善していくことが、AI時代における競争優位性の確立につながるでしょう。

参考リンク

本記事の作成にあたり、以下の情報源も参考にしています：

• DeNA AI活用100本ノック関連記事
• DeNA AI活用100本ノック スライド資料
• DeNAが挑む「AIネイティブカンパニー」への全社的取り組み
• DeNA AI戦略ビジョン
• 12 AI use case prioritization frameworks

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