他社AI活用事例 - DeNA AI活用100本ノック
他社AI活用事例 ― DeNA AI活用100本ノック
「日常業務の小さな不便をAIで解消する」アプローチの積み重ねが、全社的な生産性向上につながる。
30秒で全体像
| 観点 | 一言 |
|---|---|
| 核心 | 全社横断で多様な職種がAIを業務に組み込む。組み合わせと現場文化が鍵 |
| キーワード | NotebookLM / Gemini / Cursor / Claude Code / Devin / バイブコーディング |
| 使う人 | 経営者 / DX担当 / 全業種 |
| 読了目安 | 12-15分 |
DeNA AI活用100本ノックとは
DeNAが社内で実践したAI活用事例100選
全社横断で、エンジニアだけでなくビジネス職・HR・法務など多様な職種がAIを業務に組み込んでいる。使用ツール：Gemini / NotebookLM / ChatGPT / Cursor / Claude Code / Devin など多岐にわたる。
自社のAI活用推進において、「どの業務にどのツールを当てるか」の引き出しとして活用できる事例集。
情報収集・リサーチの効率化
NotebookLM で Web・法律・ガイドライン参照を爆速化
参照したいWebサイトのURLをNotebookLMにソースとして追加し、関連キーワードで質問するだけ
該当箇所を抜粋・要約してくれる。
法律等の参照が飛躍的に簡単になり、本質的な思考や創造的な作業に注力できる。
Gemini + Google Drive で PDF 情報検索を高速化
Drive 上のPDFを Gemini で開き、具体的な質問を入力するだけで必要な情報にアクセス
英文PDFも和訳して回答。英文解釈の時間も短縮。
Deep Research（Gemini / ChatGPT）で事前調査を自動化
| 業務 | Before | After |
|---|---|---|
| 週次ソーシャル報告レポート | 最大4時間 | 30分 |
| 海外法令の調査 | 数時間〜数日 | AI が翻訳・要約・原典探し |
ハルシネーション前提での運用が必要
議事録・会議の効率化
Meet + Gemini + NotebookLM で議事録工数をほぼゼロに
MeetとGeminiで会議の文字起こしを自動化、NotebookLMに集約・ストック
議事録作成の工数がほぼゼロ。
次回の議題作成や情報共有・報告まで効率化。
VertexAI + Gemini + GAS で議事録の再要約から Slack 共有まで完全自動化
Meet の議事録と動画を VertexAI に渡し、Gemini で再要約
その内容を Slack に自動投稿する GAS を開発。毎朝自動実行。
Atlassian Rovo + Jira Automation で会議アジェンダを自動生成
毎週木曜の朝9時に、直近で更新があった Jira チケットの要約と次のアクション提案を含むアジェンダを Confluence ページとして自動作成
会議の準備時間が不要に。
コーディング・開発支援
GitHub Copilot code review で PR レビューを自動化
GHES のリポジトリを GHEC（GitHub Enterprise Cloud）へ移行
Copilot code review で自動 PR レビューを実施。PoC 段階だが業務利用に十分な精度。
Gemini 2.5 Pro でリポジトリ丸ごとレビュー
PR 差分ではなくリポジトリ全体を対象に、脆弱性・パフォーマンス・設計レビューを個々に実施
わずか 5分で完了、複数ファイルにまたがるロジックの脆弱性も検出可能。
Cursor + Claude Sonnet 4 でデータ連携スクリプト開発を30分に
| 業務 | Before | After |
|---|---|---|
| データ連携スクリプト開発 | 数時間 | 30分 |
工数を 数人日単位で削減。
Cline + Gemini で開発見積もり作業を1週間から2日に
既存コードベースを Cline で解析して実装方針を作成し、Gemini でタスク分解・過去実績との照合による工数見積もり
精度も大幅に向上。
Devin で非エンジニア（QA担当）が PR 作成まで実現
自然言語で指示を出すだけで Devin がコーディングを代行
いわゆる「バイブコーディング」で、職種の壁を越えてプロダクト改善サイクルを回せるように。
業務自動化・GAS 活用
Gemini で GAS 自動生成
| 用途 | 内容 |
|---|---|
| ファイル名一括変更 | マクロのコードを生成 |
| JIRA チケット自動起票 | Slack 通知を対象。起票漏れゼロ |
人事異動情報を GAS でスプレッドシートに自動展開
CSV の複雑な異動データを Gemini との対話で加工・整形
権限管理されたシートに展開する GAS を作成。
プログラミング知識がなくても AI との対話で実装を完了。
既存スクリプトのリファクタリング
既存の請求書自動発行スクリプトを Gemini に読み込ませてレビュー・改善提案
処理手順を 3割削減、手作業部分も自動化。
データ分析・SQL 生成
Cursor にスプレッドシートの要件定義書を画像入力 → SQL 自動生成
自然言語の要件定義書をそのまま画像として AI に入力し、SQL 文を自動生成
分析メンバーの SQL 解釈・作成ステップが不要、レビューのみで完結。
Dify + Claude Sonnet 4 でチャット UI からデータ分析を一気通貫実行
データ基盤と Dify を連携させ、SQL 生成からデータ分析までを自然言語の対話で実行可能に
SQL を触ったことがないメンバーも自らデータ分析して施策検討サイクルを回せるように。
資料作成・コンテンツ制作
ChatGPT で研修教材・トークスクリプトの構成案を壁打ち
考えを ChatGPT に書き出して構成やアジェンダ作成の壁打ち
作成した資料を NotebookLM に読み込ませて独自の生成 AI を作成。
Gemini でモックアップ構成案を対話的に作成
| 業務 | Before | After |
|---|---|---|
| デザインモックアップ初期構成 | 約3日 | 6割程度のたたき台を AI が即出力 |
Adobe Firefly でプレゼン資料の挿絵を生成
内容に合った画像を短時間で作成、商用利用も可能
Confluence の情報を Gemini で自動集約し報告資料を生成
複数の Confluence ページから情報を取得・マークダウン変換
Gemini に1ページの報告資料としてまとめさせる。月次報告の準備が 大幅に迅速化。
プロンプト設計・AI活用のコツ
AI の口調・人格をカスタマイズしてコーディング効率 UP
「博多弁で話す美術や落語に詳しい AI」として口調を設定
機械的な返答だった頃に比べて AI に話しかけるハードルが下がり、「まずはカジュアルに AI に相談しよう」という思考に変化。
コピーライティングのフレームワーク化
Gemini にコピーライターの設定と既存コピーの構造・ワーディングを分析させ、そのフレームワークに沿ってコピー案出し
クリエイティブ職以外の方でも一定品質の成果物を得られる。
NotebookLM で法令解釈をポッドキャスト化して共有
複雑な医療関連法令を NotebookLM に読み込ませて FAQ を作成し、さらにポッドキャスト化
耳からも情報を得られる形にしたことで理解しやすくなり、他のチームにも共有。
全体を通じた3つの学び
① 非エンジニアの AI 活用が大きな成果を生む
DeNA の事例で特筆すべきは、非エンジニア職種の活躍
職種 AI 活用 QA担当 Devin で PR 作成 ビジネス職 Chrome 拡張を自作 人事 GAS で異動情報を自動処理 「AI に相談 → コードやスクリプトを生成してもらう → レビューして運用する」というサイクルが全社的に回っている。
② ツールの組み合わせが重要
単一ツールで完結するケースは少ない
組み合わせ 効果 Meet + Gemini + NotebookLM 議事録ほぼゼロ Cursor + Claude データ連携 30分 Dify + Claude 自然言語データ分析 Cline + Gemini 工数見積もり 2日 「何ができるか」より「何と組み合わせるか」の視点が重要。
③ 最終確認は必ず人間が行う前提
全事例に共通
AI の出力をそのまま使うのではなく、人間によるファクトチェック・レビューを前提としたワークフロー設計。
ハルシネーションを前提とした運用設計が、AI 活用を安全にスケールさせる鍵。
今日からやるアクション
- [ ] 議事録自動化（Meet + Gemini + NotebookLM）を即導入
- [ ] GAS 自動生成 で繰り返し業務を3つ自動化
- [ ] AI の口調カスタマイズ で社内文化を変える
- [ ] 非エンジニア部門 にもAI活用を展開
- [ ] 複数ツール組み合わせ の社内事例集を作る
- [ ] ハルシネーション前提のレビュー体制 を整備
関連ノート
- Claude — メイン使用AI
- 業務効率化
- SCALE のAI活用戦略
- プロンプト設計
- AIトレンド
- AI _README