【商談分析レポート第3弾】業界ごとに、AIの相談の中身はどう違う？｜広告・制作は「動画」、金融・士業は「文書」、製造は「全社への定着」

株式会社AIworkerは、2025年5月から2026年6月までに寄せられた、1,000件を超える商談・面談の記録を分析しました。

第3弾のテーマは、「業界によって、AIの相談の中身はどう違うのか」です。

「うちの業界って、ほかの会社はAIで何をしてるんだろう？」

気になりますよね。実は、商談でも本当によく聞かれる質問なんです。

結果を見ると、業界ごとにAIの「入口」がはっきり違うことが分かりました。

• 広告・マーケ・制作は、動画や画像の制作から

• 金融・コンサル・士業は、提案書や契約書などの文書から

• 製造・食品は、役職ごとの研修と全社への定着から

自社の業界のところから読んでいただいても大丈夫です。

この記事の要点

✅ AIの相談は、業界によって入口が違います。広告・制作は動画や画像、金融・士業は文書の自動化、製造・食品は全社への定着が中心でした

✅ 相談の多さ（方向性指標）は、広告・マーケ・制作が約35%、金融・コンサル・士業が約31%、サービス・ホスピタリティが約26%の順でした

✅ どの業界でも、成果が出た会社は「自分の業界でいちばん重い仕事」を1つ選び、そこから始めていました

調査の概要

今回のデータは、アンケートではなく、AIworkerの商談・面談の記録をもとにした分析です。これまでのレポートと同じ方法で集計しています。

• 調査期間：2025年5月〜2026年6月

• 対象：AIworkerに寄せられた、生成AIの研修・導入・開発に関する商談・面談の記録（1,000件を超える）

• 集計方法：会議名や会話の冒頭に出てくる言葉から、業界を判定して集計

• 数字の読み方：その業界の言葉が出てきた商談の割合です。1つの商談に複数の業界の言葉が出ることもあるため、合計は100%を超えます

これまでのレポートもあわせてご覧ください。

• 第1弾：AI研修を望む企業は約8割、研修のあとの定着まで考える企業は約2割

• 第2弾：AIで減らしたい業務ランキング

どの業界から、AIの相談が多い？

AIの相談が多かったのは、広告・マーケ・制作（約35%）、金融・コンサル・士業（約31%）、サービス・ホスピタリティ（約26%）の順でした。

文書や制作物が多い業界、人手不足が深刻な業界ほど、AIへの期待が大きいことが分かります。

業界ごとの割合と、相談の中心になっているテーマを並べました（方向性指標）。グラフにする場合は、この数字を使ってください。

じゃあ、割合が低い業界はAIがいらないのか。そういう意味ではありません。

あくまで「AIworkerに相談に来た企業の中での多さ」です。製造や食品は、1件ずつの相談の規模が大きく、長く続く傾向がありました。

業界によって、AIの「入口」はどう違う？

業界ごとの相談を並べると、AIを始める入口が4つのタイプに分かれました。文書の多さ、制作物の多さ、人手不足、会社の規模によって、最初の一歩が変わります。

入口のタイプを、図にまとめました。

広告・マーケ・制作、EC：何が相談の中心？

広告・マーケ・制作の業界では、動画や画像の生成、制作物の量産、SNSの運用が相談の中心でした。

ECやアパレルでは、ブランドの雰囲気をそろえたまま商品説明文を大量に作りたい、という相談が目立ちます。どちらも、制作の研修が入口になりやすい業界です。

商談で聞いた、この業界の声です。

• 「ECは商品説明文を、品質を落とさず量産したい」

• 動画や画像の制作を、外注せずに社内でできるようにしたい

うまくいった例：アパレルのECブランド

あるアパレルのECブランドでは、1シーズン1,000点を超える商品の説明文を、手作業で書いていました。4つのブランドの言葉づかいの管理も、担当者まかせでした。

• やったこと：商品の情報を入れると、ブランドごとの言葉づかいで説明文を作る仕組みを入れた

• 結果：1件あたり数十分かかっていた作成が10秒に。シーズンの作業は最大90%減った

広告・制作の業界の詳しい事例は、こちらの記事で紹介しています。

• 広告代理店・制作会社のAI活用事例

• アパレルECの商品説明文をAIで自動生成する

金融・コンサル・士業、不動産：何が相談の中心？

金融・コンサル・M&A・士業の業界では、提案書、契約書、企業概要書など、文書の自動化が相談の中心でした。

正直、文書の量がそのまま案件の数や売上に直結する業界です。正確さへの要求が高いのも特徴で、汎用のAIでは足りず、自社専用のAIの開発に進む会社が多く見られました。

商談で聞いた、この業界の声です。

• 「M&Aは資料作成のスループットが案件数に直結する」

• 「会計・税務は文書作成の比重が大きい」

• 「不動産は書類とデータの仕事が多く、AIと相性がいい」

うまくいった例：M&Aアドバイザリーの会社

あるM&Aアドバイザリーの会社では、企業の概要をまとめた資料（50〜100ページ）を、1件あたり4〜6時間かけて手作業で作っていました。

• やったこと：企業の情報を入れると、資料のスライドが完成する仕組みを作った

• 結果：4〜6時間かかっていた作成が約2分に。99%の時間を削減

15名規模の会計事務所でも、文書の作成時間を60〜70%減らせています。

詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

• 金融・M&A業界のAI活用

• 会計事務所・税理士のAI活用事例

• 不動産会社のAI研修設計ガイド

自社の業界で、どの仕事からAIを始めるべきかを整理したい方は、AIworkerのサービス資料も参考にしてください。

業務の棚卸しから研修、業務に合わせたAIの構築までの支援内容をまとめています。

▶️ AIworkerのサービス資料をダウンロードする

サービス・ホスピタリティ、医療、人材：何が相談の中心？

サービス・ホスピタリティ、医療、人材の業界では、人手不足への対応が相談の中心でした。

多言語での接客、新人の早い立ち上がり、問い合わせ対応、採用の効率化など、「少ない人数で、質を落とさずに回す」ための相談が目立ちます。

商談で聞いた、この業界の声です。

• 「ホスピタリティは新人の立ち上がりを早めたい」

• 「人材領域は、採用と離職をデータで見たい」

うまくいった例：5つ星ホテル

ある5つ星ホテルでは、海外からのお客様が増える一方で人手が足りず、多言語の対応が追いつかない状態でした。ベテランと新人で、対応の質にも差がありました。

• やったこと：5つの部門の業務をまとめたAI、多言語の文章をすぐ作るAI、クレーム対応を助けるAIを入れた

• 結果：業務の効率が60%改善。新人が一人前になるまでの期間が半分になり、管理職の事務の時間も大きく減った

人手不足の業界では、「新人がベテランと同じ水準で動ける」ことが、いちばんの効果なんですよね。

詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

• ホテル・旅館のAI活用事例

• 人事・採用部門でAI効果が高い業務ランキング

• 医療機関の生成AI活用

製造・食品、IT：何が相談の中心？

製造・食品の大手では、役職ごとの研修から始まり、全社への定着、社内ルールの整備へと、長く続く相談が多く見られました。

需要の予測や技術の継承など、ベテランの経験に頼っている仕事をどう残すかも、大きなテーマです。IT・SIer・通信では、新しい事業のための実践的な研修の相談が目立ちました。

商談で聞いた、この業界の声です。

• 「製造の現場では、需給予測と技術継承が大きなテーマだ」

• 「食品の全社浸透は、役員から現場まで段階を踏む必要がある」

• 「通信の新規事業のために、まず自分が語れる状態になりたい」

うまくいった例：大手の製造業

ある大手の製造業では、発表に使う資料のコンプライアンスの確認を、複数の担当者が何時間もかけて目で見て行っていました。

汎用のAIでは品質が足りず、繁忙期には確認が滞って、発表が遅れることもありました。

• やったこと：資料を入れると、社内の基準に照らして問題のある箇所を示す仕組みを作った

• 結果：確認の時間を75〜85%削減。担当者による基準のばらつきもなくなった

詳しくは、こちらの記事をご覧ください。

• 製造業のAI研修設計ガイド

• 製造業でAI効果が出やすい業務ランキング

• SIerのFDE人材育成

どの業界でも共通していたことは？

業界によって入口は違っても、成果が出た会社には共通点がありました。

自分の業界でいちばん重い仕事を1つ選び、そこから始めていたこと。そして、研修だけで終わらせず、現場で使い続ける仕組みまで作っていたことです。

どの業界にも共通していた3つのことです。

1. いちばん重い仕事を1つ選ぶ：業界の「いつもの悩み」から始めると、効果が見えやすい

2. 人の判断を残す：AIは下書きと整理、最終の確認と判断は人

3. うまくいった形を広げる：1つの部署の成功を、ほかの部署へ広げる

商談分析では、業界を問わず、43.7%の商談で「AIを導入したが、社内で定着しない」という悩みが語られていました。

業界の違いより、「入れたあとの進め方」の違いのほうが、成果を大きく分けているんです。

自社の業界で、AIを始める前の確認リスト

• □ 自社の業界で、いちばん時間がかかっている仕事を3つ書き出した

• □ そのうち、くり返しが多く、人の判断が一部だけの仕事を1つ選んだ

• □ その仕事に、今どれくらいの時間がかかっているかを測った

• □ 業界の決まりや、お客様の情報の扱いのルールを確かめた

• □ 研修のあとに、現場で使い続けるための担当者を決めた

このデータを読むときの注意点

今回のデータは、AIworkerに相談に来た企業の商談・面談の記録を集計したものです。

業界の判定は言葉にもとづくため厳密ではなく、AIの導入に関心のある企業に偏っています。自社の業界の数字は、「相談に来た企業の傾向」として読んでください。

データの性質を、まとめておきます。

• アンケートではない：記録の中の言葉から、業界を判定している

• 方向性の指標：業界の判定は厳密な分類ではない（広告・マーケは高めに出やすい）

• 相談に来た企業が対象：日本企業全体の平均ではない

よくある質問（FAQ）

Q. この業界の割合は、アンケートの結果ですか？

いいえ。AIworkerの商談・面談の記録の中で、業界を示す言葉が出てきた割合を集計したものです。厳密な分類ではなく、方向性を見るための指標として読んでください。

Q. 自分の業界の割合が低いのは、AIが向いていないからですか？

そうではありません。AIworkerに相談に来た企業の中での多さなので、業界のAIの必要性とは別です。製造や食品のように、1件の相談の規模が大きい業界もあります。

Q. 自社の業界では、何からAIを始めればいいですか？

自社でいちばん時間がかかっていて、くり返しの多い仕事から始めるのがおすすめです。文書の多い業界なら書類づくり、人手不足の業界なら問い合わせ対応や新人の育成が、入口になりやすい仕事です。

Q. 業界に特化したAIを作るべきですか？

最初は汎用のAIで試し、足りない点がはっきりしてから考えるのが現実的です。文書の正確さが求められる金融・士業のように、汎用のAIでは足りず、自社専用のAIに進む業界もあります。

Q. このデータを、社内の資料に使ってもいいですか？

出典として「株式会社AIworker 商談分析レポート（2026年）」と明記していただければ、引用していただいてかまいません。数字は、本記事の調査の概要とあわせてお使いください。

業界の「いつもの悩み」から、AIを始めるために｜AIworkerの支援

業界によって、AIの入口は違います。

ただ、どの業界でも、いちばん重い仕事を1つ選び、使い続ける仕組みまで作った会社が成果を出しています。

AIworkerは、業務の棚卸しから研修、運用の設計、業務に合わせたAIの構築までを支援しています。ツールを配って終わりにせず、現場に入って一緒に回すことを大切にしています。

AIネイティブX研修｜業界の仕事を題材に、手を動かして学ぶ

🎓 受講者の業界と実際の業務を題材にした、手を動かして学ぶ研修です。

• 業界でよくある仕事（文書、制作物、問い合わせなど）を題材に演習する

• 役職や部門ごとに内容を分け、全社への定着まで見すえて組み立てる

• 研修のあとに、部署ごとの「AIに任せる仕事」の一覧が残る

AIネイティブX伴走｜研修のあと、現場で使われ続けるまで

🤝 研修のあと、現場に入って、AIが毎日の仕事に根づくまで並走します。

• 業界の決まりやお客様の情報の扱いに合わせて、使い方のルールを整える

• 1つの部署の成功を、ほかの部署へ広げる

• 6か月後に、仕組みと運用が社内に残る状態を目指す

業務AIプロ｜業界の重い仕事を、自社専用のAIで仕組みにする

🛠️ 文書の作成、商品説明文の量産、多言語対応など、業界の重い仕事を自社専用のAIで仕組みにします。

• 今使っている仕組みやデータとつなぎ、業務の流れの中で動く形にする

• 業界に求められる正確さに合わせて、人の確認を組み込む

• まず1つの業務で効果を確かめ、うまくいった形を横へ広げる

「自分の業界で、ほかの会社がAIで何をしているか知りたい」「業界の重い仕事を、AIで減らしたい」といった相談から受け付けています。

今の業務と目的をうかがったうえで、研修・伴走・開発のどこから始めるかを一緒に整理します。

▶️ サービス資料のダウンロード（資料請求）

▶️ 無料カウンセリング・AI活用診断のご予約

著者情報

株式会社AIworker

企業の生成AI導入・人材育成・業務改善を支援しています。1,000件を超える企業商談から得た課題を基に、生成AI研修、業務AI・AIエージェント開発、現場に入る伴走支援を提供。「研修して終わり」ではなく、AIが実際の業務で使われ続ける状態づくりを重視しています。

株式会社AIworker：https://ai-worker.net/

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参考資料

• 株式会社AIworker 商談分析（2025年5月〜2026年6月、1,000件を超える商談・面談の記録を集計。業界別の割合は方向性指標。定着しない43.7%）

• AIworkerの支援事例：アパレルECブランド（商品説明文）、M&Aアドバイザリー会社（企業概要書）、15名規模の会計事務所（文書の作成）、5つ星ホテル（多言語対応・新人育成）、大手製造業（発表資料のコンプライアンス確認）。いずれも社名は非公開