生成AIの活用事例｜専門文書の翻訳・要約で広告の反応が2倍になった会社

この記事は、従業員10〜20名の事務系中小企業で、生成AIを文書作成のどこに使えるか探している経営者・営業担当・管理部門に向けて書いています。取り上げるのは東京都新宿区の商社、株式会社オプトサイエンスの事例です。

扱うのは、専門性の高い文書の翻訳・要約と、広告文案の作成という2つの用途です。生成AIは雑務にしか使えないという見方に対して、専門知識が要る業務でも使われた例として示します。

出典には導入にかかった期間や費用、つまずきの記載がありません。うまくいった部分だけが書かれた事例であることを前提に読む必要があります。あわせて、規模の異なる岡田研磨株式会社の事例から、着手順序に関する部分だけを補助的に取り上げます。

先に結論

この事例から持ち帰れるものを先に並べます。数字は具体的ですが、そこへ至る過程は出典に書かれていません。持ち帰れるのは用途の選び方と、数字の読み方です。

• 使われたのは3つ。海外論文の要約、英語マニュアルの翻訳、広告の文案作成
• 専門知識が無いのではなく、知識を文書にまとめる作業が重かった会社の例
• レスポンスは平均2倍以上。45件は多い月の値で、平均ではない
• 期間・費用・つまずきは出典に無い。速さの見積もりには使えない
• 自社へ当てる条件は3つ。原文が手元にある／判定できる人がいる／毎月発生する
• 広告文案の用途が埋めたのは専門性ではなく、本業ではない業務の不慣れ

専門性の高い業務にも使われた例として読むのが、この事例の使いどころです。生成AIは雑務にしか使えないという見方に対して、公的資料で確認できる反例になります。

広告の反応が2倍になった会社の話

他社の事例を自社に当てはめる段では、条件を並べて比べたほうが早く済みます。中小企業の生成AI活用事例 比較シートは、公的資料で確認できる事例を従業員規模と業務別に整理したものです。

33名の商社。専門性が高く、説明を作れる人が限られていた

株式会社オプトサイエンスは、研究機関等を顧客に光学機器の輸入販売を行う商社で、従業員数は33名です。取り扱う製品は最先端かつ専門性が高く、営業担当者が海外論文や英語マニュアルを自分で探して読み込み、技術解説文書を作成していました。広告についても、広告づくりに不慣れな営業担当者が担当し、広告枠を有効に活用できていなかったと記載されています。

論文要約と英語マニュアル翻訳から入り、広告文案へ広げた

宍野吉虎社長は2023年に生成AIに衝撃を受け、いち早く導入しました。営業担当者は論文要約や英語マニュアル翻訳にAIを使い、技術的な知識を補完。広告づくりでは、商品選定や訴求ポイント、キャッチコピー案をAIに出力させています。結果として、広告のレスポンスは平均で2倍以上に増加し、月平均5件程度だったのが、多い月には45件に達しました。出典は中小企業庁「2026年版中小企業白書・小規模企業白書の概要」PDF（https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2026/PDF/2026gaiyou.pdf、p.26、確認日2026年9月24日）です。

専門性が高い商材が抱えていた課題

課題は2つ。読み込む負担と、頼める相手がいないこと

この会社の課題は2つに分かれます。1つは、専門性の高い製品説明を作る際、営業担当者が海外論文や英語マニュアルを自力で読み込む負担です。もう1つは、広告づくりに不慣れな営業担当者が広告枠を有効に使えていなかったという、本業とは別の業務での不慣れです。

知識が無いのではなく、文書にまとめる作業が重かった

いずれも専門知識そのものが無いのではなく、その知識を文書としてまとめる作業、あるいは不慣れな業務を代行してもらう相手がいなかったという課題です。この切り分けが、後述する用途の選び方につながっています。

自社に同じ課題があるかの見分け方

この会社の課題は、知識が無いことではなく、知識を文書にする作業が重かったことでした。自社に同じ形があるかは、次の3つで分かります。

• 社外向けの説明文を作れる人が、社内に1人か2人しかいない
• その人の手が空かないと、提案や広告が出ていかない
• 作る内容そのものは、過去に何度も説明してきたことと同じ

3つとも当てはまる場合、作業の重さが詰まりの原因になっています。人を増やさずに動かす方法として、この事例と同じ形が候補に入ります。1人に集まっている状態そのものの整理は属人化とは何かで扱っています。

生成AIをどこに使ったか

使ったのは3つの場面。知識労働と不慣れな業務の両方

同社が生成AIを使ったのは、次の3つの場面です。専門文書の要約・翻訳という知識労働と、広告文案という不慣れな業務の両方に、同じ生成AIを充てています。

用途	従来の担当	生成AIの役割
海外論文の要約	営業担当者が自力で読解	要約を作成し、担当者が確認・補完
英語マニュアルの翻訳	同上	翻訳を作成し、技術的な知識を補完
広告の商品選定・キャッチコピー	広告に不慣れな営業担当者が担当	訴求ポイントとキャッチコピー案を出力

社長の言葉は「まずは触ってみて慣れること」

宍野社長は「AIは様々な可能性があり、経営資源が限られる中小企業こそ、使わない手はない。まずは触ってみて慣れることが重要」と述べています（出典同上）。専門文書の翻訳・要約は、業種を問わず、社外の資料を読み込んで社内向けに整形する作業全般に当てはまります。

HVLなら、この事例を自社へ当てる前に2つ確かめる

以下はHVL（ハイ・ヴァーチュ・ラボ）の見解です。この種の事例を読んでHVLが最初に確かめるのは、自社に同じ種類の文書が毎月どれだけあるかと、その品質を誰が判定できるかの2点になります。翻訳も要約も、出てきたものの良し悪しを判断できる人が社内にいなければ、使い続けられません。

判定できる人がいる業務から始めるのが順序です。どの文書から試すかの切り分けは無料診断で整理できます。社内の他の業務へ広げる段階になったら、対象業務の選定からAI導入・エージェント実装で一緒に進められます。

判定できる人が社内に見つからないときは、翻訳そのものより先に、確認の担い手を決める相談になります。HVLのAI活用プロパートナーでは、対象業務と必要な機能を確認してから導入の進め方を整理し、使われ方が一部に偏った段階は改善支援で見直します。料金は月額50,000円から、支援範囲を確認したうえでの個別見積です。

要約・翻訳・文案で、人が見る箇所が変わる

3つの用途をまとめて「文書作成」として扱うと、確認の工程が設計できません。出てきたものの何を見るかが、用途ごとに違ってくるためです。この事例の出典には確認工程の記載がないので、以下は当方の整理になります。

• 要約：元の文書に書かれていない内容が足されていないかを見る
• 翻訳：固有名詞と数値と単位を見る。訳文の読みやすさは後で足せる
• 広告文案：断定の表現と、根拠の無い優位性の表現を見る

3つのうち翻訳は、原文と並べれば機械的に照合できます。要約は、足された内容を見つける作業になるため、原文を読んだ人でないと判定できません。確認する箇所の絞り方はAIの回答が正しいかどうかを確認する方法に整理しています。

下訳と確認を、同じAIに両方やらせない

訳文を出させた後に、同じ会話の続きで「この訳は正しいですか」と尋ねても、直前のやり取りを前提にした答えが返ってきます。確認の役に立つのは、原文を知っている人が見るか、別の場で同じ原文を渡して食い違いを探す形です。この工程を省くと、訳の品質は確かめられていないまま社外へ出ます。

出典に書かれていないこと

期間・費用・つまずきは、出典に書かれていない

出典には、導入までの期間、費用、社内でのつまずきに関する記載が見当たりません。「AIに衝撃を受け、いち早く導入した」という経緯は書かれていますが、実際に営業担当者が使い始めるまでにどの程度の教育や試行錯誤があったかは記されていないままです。

数字は具体的だが、そこへ至る過程が薄い事例

数字（レスポンス2倍、月5件から45件）は具体的である一方、そこに至る過程が薄い事例です。うまくいった部分だけが公表されている可能性を前提に、次の節では規模の異なる別の事例から、着手順序に関する教訓だけを補います。

「平均2倍以上」と「5件から45件」は、同じことを言っていない

出典には、レスポンスが平均で2倍以上に増え、月平均5件程度だったものが多い月には45件に達したと書かれています。この2つは別の数字です。45件は多い月の値で、平均ではありません。自社に当てる段で見るのは平均の側になります。月ごとのばらつきが大きい指標は、良い月の数字だけが引用されやすいところがあります。

期間が書かれていない事例は、速さの見積もりに使えない

導入から結果が出るまでの期間が書かれていないため、この事例は「どのくらいで効果が出るか」の見積もりには使えません。2023年に導入を決めたという記述から、白書に載るまでに一定の期間があったことは分かりますが、月数は特定できません。社内で説明するときに期間を添えたい場合、この事例は根拠になりません。

85名の製造業が経験した「使われない」失敗

もう1社は85名の製造業。内製したが、最初は2人しか使わなかった

石川県金沢市の岡田研磨株式会社は、建設機械や産業機械向け部品の加工・組立てを手掛ける企業で、従業員数は85名です。同社は生成AIとの対話を通じて自社独自の情報統合管理システム「OKADA Board」を開発し、生産管理・労務管理・原価管理など30以上のアプリを一元管理しています。出典は前掲の中小企業白書PDF（同ページ、確認日2026年9月24日）です。

規模も業種も違うので、内製という打ち手自体は対象外

規模（読者の4〜8倍）と業種（部品加工の製造業）が読者と大きく異なるため、システムを内製するという打ち手そのものは対象外です。ここで参考にするのは、導入初期に何が起きたかという着手順序だけです。同社は情報が属人化し、紙とExcelでの管理から脱却する過程で、まず全員が日常的に触れる業務から着手し、その後にノウハウ共有まで対象を広げました。専門性の高い一部の業務からではなく、全員が触れる業務から入れたという着手順序が、オプトサイエンス社の事例に欠けている部分を補います。

2社の違いを並べる

2社は規模も業種も着手順序も違います。並べたときに読み取れるのは、どちらの入り方でも展開はできるという点と、最初の抵抗の大きさが変わるという点です。

	オプトサイエンス社	岡田研磨社
従業員数	33名	85名
業種	光学機器の輸入販売（商社）	建設機械・産業機械向け部品の加工・組立て
入り方	専門性が高く負担の大きい業務	全員が日常的に触れる業務
出典にある結果	広告のレスポンスが平均2倍以上	30以上のアプリを一元管理

読者と近いのは左です。右は内製という打ち手まで含んでいるため、参考にするのは着手順序の部分だけに限ります。

まず何から自社に入れるか

着手先は2種類。負担の大きい専門業務か、全員が触る業務か

2つの事例をあわせると、着手先の選び方が見えてきます。専門性が高く負担の大きい業務（オプトサイエンス社の論文・マニュアル）と、全員が日常的に触れる業務（岡田研磨社の日次業務）のどちらから入れても展開自体は可能ですが、後者のほうが最初の抵抗は小さくなります。

1つの用途に絞り、実際に使う担当者自身に試させる

自社に当てはめる場合は、まず翻訳・要約・文案作成のいずれか1つの用途に絞り、実際に使う担当者自身に試させることから始めます。生成AIが向いている業務の見分け方はAIに向いている業務の見分け方で、社員教育の進め方は生成AIの社員教育で扱っています。用途や規模の異なる公的事例を横断して比べる場合は、中小企業の生成AI活用事例7選をご覧ください。

翻訳・要約に向く文書の3条件

この事例の用途をそのまま自社へ当てる場合、どの文書から入れるかで結果が変わります。当方が最初に並べるのは次の3つで、3つとも当てはまる文書から始めます。

• 原文が手元にある：翻訳も要約も、元の文書が無いと照合ができない
• 出てきたものの良し悪しを判定できる人が社内にいる：判定できない文書は、誤りに気付けない
• 毎月繰り返し発生する：1回だけの文書は、覚える手間のほうが大きくなる

3つのうち2つ目が外れている文書は、後回しにします。判定できないまま使い続けると、誤りが混ざった文書が社外へ出ます。判定できる人がいない分野は、人を育てるか、外に出す工程として残すかの判断が先に来ます。

広告文案の用途は、専門性ではなく不慣れを埋めている

この事例の2つの用途は、性質が違います。論文要約と英語マニュアル翻訳は専門性の高い作業で、広告文案は本業ではない不慣れな作業です。後者のほうが自社に当てやすいところがあります。不慣れな業務は、専門の担当者がいないために誰かが兼任している業務で、10〜20名の会社ではこの兼任が多くなるためです。

文案が出てくるようになっても、どの媒体にいくら出すかは別の判断として残ります。この事例でも反応が増えた理由を生成AIだけに帰することはできず、出す先と時期の選び方が混ざっています。広告やSNS、検索、サイトの改善を、現在の集客の構造と事業上の課題から整理する支援は、HVLのマーケティングプロパートナーが扱う範囲です。先に現状だけ見るのであれば無料マーケティング診断（約3〜5分）があり、SEO・AI検索、広告、SNS、サイト、計測環境を横断して課題と改善の優先順位を出せます。

1か月で判定できる形にしてから始める

始める前に、続けるかどうかを何で決めるかを書いておきます。この事例の出典には期間の記載がないため、効果が出るまでの目安は分かりません。自社では、1か月後に「作成にかかった時間が減ったか」を見る形にします。減っていなければ、文書の選び方が合っていないか、判定できる人がいない業務を選んでいます。

社内の文書を棚卸しすると、用途は自然に決まる

どの用途から入れるかを先に決めようとすると、決まらないまま止まります。毎月作っている社外向けの文書を並べ、作成にかかっている時間と、作れる人が何人いるかを書き出すほうが早いところです。作れる人が1人しかいない文書が、この事例と同じ形の候補になります。

よくあるご質問

翻訳や要約の内容は、AIが出したものをそのまま使ってよいですか

出典には、AIの出力をそのまま使ったか、担当者が確認・修正したかの詳細は記載がありません。専門文書の翻訳・要約は誤りが起きても気付きにくい分野であるため、担当者による内容の確認を前提にすることを勧めます。

広告文案の作成にも、社内で確認する工程は必要ですか

出典には確認工程の記載がありません。広告文案は対外的に公開される内容であるため、内容の正確さや誤解を招く表現がないかを、AIの出力後に人が確認する工程を挟むことを勧めます。

英語を読める社員がいない場合も、同じように使えますか

出典には、同社の営業担当者の語学力についての記載がありません。一般の話としては、原文を読めない状態で翻訳だけを使うと、訳が合っているかを判定できなくなります。この場合に使えるのは、原文の内容を知っている相手が別にいる文書に限られます。社外へ出す訳文を社内の誰も判定できないなら、翻訳は外に出す工程として残すほうが無理がありません。

レスポンスが増えたのは、生成AIの効果と言い切れますか

言い切れません。広告の反応は、出す媒体や時期や商材の選び方でも変わります。出典はこの点を切り分けていないため、生成AIだけの効果として読むことはできません。自社で試すときに測るなら、反応の件数より先に、文案を1本作るのにかかった時間を測るほうが、AIを使ったかどうかの差が出ます。

従業員33名の会社の事例を、10〜20名の会社に当てられますか

用途は当てられます。海外の資料を読んで社内向けに整形する作業は、人数に関係なく発生するためです。当てにくいのは体制の部分で、33名なら営業が数名いる前提になりますが、営業が1人の会社では、その1人が試して判定も兼ねることになります。この場合は用途を1つに絞り、他の業務へ広げる判断は後回しにします。

社長が主導しない場合でも進みますか

この事例では社長が2023年に導入を決めています。進み方が違ってくるのはここです。担当者から始める場合、使う許可と、失敗したときの扱いを先に決めておかないと、途中で止まります。誰の判断で始めたかは、続くかどうかに関わってきます。

出典

• 中小企業庁 2026年版中小企業白書・小規模企業白書の概要　p.26　2026年9月24日確認

自社のどの文書から試すかは、毎月の件数と、品質を判定できる人がいるかどうかで決まります。手持ちの文書を並べて切り分けるところから相談できます。お問い合わせはこちらです。