[ITmedia エンタープライズ] AI活用で年間2万時間の削減効果 創業108年のハナマルキ、25ライセンスから始めたGemini定着術

　R＆D技術者が発酵室の温度管理アプリを開発し、物流担当者は添付ファイルの保存を自動化する。創業108年のみそメーカー、ハナマルキでは、情報システム部門の外からも、Googleの生成AI「Gemini」の活用事例が次々に生まれている。個人ライセンスで計算すると、2025年1月に全社で約36％だったログイン率は、2026年7月には86％を超えた。

　従業員約300人に対して情報システム部は3人。現場がAIを使いこなすまでに何をしたのか。同部の部長を務める森香織氏が、「Google Cloud Next Tokyo 26」のセッションで明かした。

本稿は、Google Cloudが主催したイベント「Google Cloud Next Tokyo 26」（開催日：2026年7月30～31日）でハナマルキの森香織氏（情報システム部長）と電算システムの秋葉恵美氏（ソーシャルイノベーション部 クラウドシフトソリューショングループ）が「利用率80％越え！　年間2万時間削減を実現したハナマルキ流Gemini定着の秘訣」というテーマで講演した内容を編集部で再構成したものだ。

　1918年に創業し、長野県を本拠にみそ、みそ加工食品、調味料を展開するハナマルキ。近年は液体塩こうじに代表される発酵調味料の開発やブランドの世界展開など、新たな挑戦にも取り組む。そんなハナマルキがパートナーの電算システムとともに推進するのが「Google Workspace」とGeminiを軸にしたAI活用文化の醸成だ。

　森氏は洋菓子メーカーからハナマルキに転職し、人事総務部を経て情報システム部に異動した。本人いわく「完全なる文系出身」だ。Google Workspaceの導入ではメイン担当を務め、現在はGemini活用を推進する。その森氏が、定着のポイントとして挙げるのが「3つのK」だ。

　「情シスの3Kというと、きつい、暗い、帰れないと呼ばれていた時代もありました。もちろん、その3Kではありません。ハナマルキの情シスはチャイムが鳴ったらすぐ帰っています」（森氏）

　まず取り組んだのが1つ目のKである「規程の制定」だ。2024年1月に生成AI活用に向けた全般的な利用ガイドラインを定めた。このガイドラインは、当時広がり始めた生成AIについて「個人情報を入力しない」「会社情報を入力しない」などの基本的な利用ルールをまとめたものだ。そうしたルールの下で導入したのがGeminiだ。導入のきっかけは、食品・飲料業界の競合他社が、広告クリエイティブなどで既に生成AIの活用を始めていたことだ。

　「Geminiには、書類作成や要約・翻訳といった定型業務だけでなく、開発支援に使えるとの期待がありました。私自身Google Apps Script（GAS）を活用しており、そのコード生成でGeminiが役立っています」（森氏）

　電算システムの秋葉恵美氏（ソーシャルイノベーション部 クラウドシフトソリューショングループ）によると、GeminiがGoogle Workspaceのオプション製品として提供され始めて間もない段階で、電算システムから導入を提案したという。

最初の25ライセンスは経営陣とAIサポーターに

　ただ、生成AIサービスは、導入しても現場で使われないという課題を抱えがちだ。ハナマルキがそうした課題を見据えて推進したのが2つ目のKである「共有」だ。

　2024年、ハナマルキはまず25ライセンスを試験的に導入した。いきなり全社に配っても、一部の人しか使わない状況になることを懸念したためだ。

　「ライセンスを配って終わりではなく、誰がどうやって現場に広げていくかという設計をどれだけ丁寧にできるかが、定着の分かれ目だと思っていました」（森氏）

　最初の25ライセンスが付与されたのは、経営陣と、立候補した11人のAIサポーターだ。AIサポーターは各部署からバランスよく集まり、初期のユーザーとして利用するにとどまらず、Geminiの活用をどう進めていくかを検討するメンバーになった。

　AIサポーターは共有の仕組みを作る役割も担った。もともとAIに興味のある人が集まっていたため、森氏らが指示を出さなくても、メンバーはチャットスペースでAIについて語り合い、活用事例や使い方のコツを共有していったという。経営陣も一般従業員に先駆けて使い始めた。

　「社長（花岡周一郎氏）自ら『せっかく使える環境があるのだから積極的に活用していこう』と発信があり、自ら実践する姿を見せていただいたことで、社内のAIに対する空気が変わっていきました」（森氏）

　また、2025年1月にGoogle WorkspaceのライセンスにGeminiが標準搭載されたことで、全従業員がGeminiを利用できる環境が整った。これを受けてAIの規程を見直し、「社内で使えるAIはGeminiのみ」とした上で、著作権などのリスク管理を盛り込んだAI活用ガイドラインに更新した。

　AI活用ガイドラインは、シャドーAIや著作権などのリスクに対応しながら、ユーザーが安全にAIを利用できる体制を整備することを目的とする。とはいえ、ユーザーが必ずAI活用ガイドラインに沿って利用しているかどうかを完全に保証することはできない。そこで取り組んだのが3つ目のKである「教育」だ。

外部トレーニングを活用しながら教育や研修を内製化、ログイン率は86％超に

　「教育」では、ユーザーにAIを正しく使ってもらうことを意識した。「まずマニュアルを作り、『Geminiなら会社の情報を入力してもよい（安全である）』ことを伝えました。規程を含めてしっかり従業員に伝えることが重要です」（森氏）

　　2024年のルールで禁じた会社情報の入力を認めたのは、会社のアカウントで使うGeminiでは入力内容がAIの学習に使われないためだ。2025年末から2026年春にかけては、電算システムの勉強会や社内講師による勉強会を全4回実施した。従業員約300人のうち毎回100人程度が参加し、参加できない従業員には動画を配信した。AI勉強会には、取締役会長（花岡俊夫氏）も姿を見せるなど、社内の関心は高かったという。

　AIのリスクを正しく伝えることも心掛けた。ハルシネーションが起こり得ることを伝え、AIに任せきりにせず、自分で確認してから生成物を提出するよう強く指導したという。

　「（全てをAI任せにして）AIの依存症にならないことが重要だと考えています」（森氏）

　また、Googleからサービスのアップデート通知が来たタイミングで、社内向けにアップデート情報「AI NEWS Letter」も配信している。

　これら教育の取り組みでは、電算システムが提供する生成AI活用支援トレーニングが役立ったという。秋葉氏によると、電算システムはGeminiの基本を学ぶトレーニングや、アイデアを職場に生かすワークショップ、トレーニングを社内で内製化するためのGemini講師育成トレーニングなどを提供している。

　森氏は、こうした3つのKの取り組みが数字に表れたと振り返る。Geminiのログイン率は、2025年1月の33％から、2026年6月には81％を超えた。システム用（RPA用など）のライセンスを除き、個人ライセンスだけで計算すると、講演前日の時点で86％を超えていたという。利用はGeminiアプリが最も多く、メールが続く。森氏は、効果をこう試算する。

Geminiのログイン率の推移。2025年1月の35.88％から2026年6月には86.65％に上昇した（出典：ハナマルキの講演資料）

　「1人当たり平均30分と計算すると、年間2万時間を超える削減になると思います」（森氏）

　効率化の取り組みは情シスだけでなく、さまざまな部署に広がっている。R＆D技術者による発酵室温度管理アプリの開発、物流担当者による添付ファイルの自動保存、情シスの若手従業員によるGASを使った「Google ドライブ」のファイル一覧の自動作成、製造部課長による1on1の質問作成などの事例が生まれている。

　IT部門ではない従業員の工夫もある。レシピ開発を担当する従業員は、約400件のレシピを「Gemini Notebook」（2026年7月に「NotebookLM」から改称）に入れようとしたが、上限に阻まれた。スプレッドシートにPDFのリンクを貼っても、中身までは読み込めない。かといって、400件を手作業でコピーするのは現実的ではない。そこでGASを使い、指定のフォルダにPDFを入れると自動で文字起こしをしてスプレッドシートに転記する仕組みを作った。このスプレッドシートをGemini Notebookに連携し、過去のレシピを検索できるようにした。

レシピ開発の担当者がGASで構築した仕組み。PDFの文字情報をスプレッドシートに自動で書き起こす。コードはGeminiが生成した（出典：ハナマルキの講演資料）

AIによるイノベーションを目指し「構築」「革新」「協働」に取り組んでいく

　2026年からはAIX（AIトランスフォーメーション）に向けた取り組みを加速させている。

　「AIが日常業務に定着した段階で、これまでの『使われるAI』から、『自律的に業務を代替する働くAI』、つまり、真のAIXへの展開を進めています」（森氏）

　その1つがデータ活用の課題解決だ。ハナマルキでは、Google Workspaceの利用が進むにつれ、さまざまなファイルがドライブ内に散乱し、データがサイロ化していた。ハナマルキは、こうしたデータをGoogle CloudのBigQueryに集約して活用する取り組みに着手した。さらに、電算システムから紹介を受けたAIエージェント基盤「Gemini Enterprise」を使い、見積作成支援エージェントの開発を進めた。

　これまで営業担当者は、「Google ドライブ」にある複数のフォルダやファイルを探して、その内容を参照しながら見積書を作成していた。負荷が高く業務のボトルネックになりやすかったため、この作業を代行するAIエージェントの構築に取り組んだ。

　取り組みを進める際は電算システムの協力を得て、課題の深掘り、アイデア出しから、エージェント構築、データベース連携、エージェントの精度・効果測定、実運用に向けた改善と次の施策の検討までを一貫して実施するPoC（概念実証）を行った。

　PoCでは、データの一元管理、自然言語によるデータ利活用、エージェントによる作業効率化を目指した。森氏は、APIやMCP（Model Context Protocol）を通じてデータをBigQueryにつなぐ方針にたどり着いたという。

　「見積作成支援エージェントに限らず、どんどんエージェントを開発し、横展開していこうとしています。BigQueryとGemini Enterpriseを掛け合わせることで、データ活用とデータの民主化に向けた道筋も見えてきました」（森氏）

　森氏は、これまでの3つのKを、AIを安全に利用するための土台作りと位置付け、次の3Kとして構築（Kou-chi-ku）、革新（Ka-ku-shin）、協働（Kyo-dou）を掲げる。構築では、開発に専用モデルを限定的に導入し、開発プロセスをAIに担わせる構想だ。革新では、AIの利活用が企業の存続を左右するという見立ての下、ビジネスモデルの変革を図る。協働では、Google Workspaceを生かして外部サービスをセキュアにつなぎ、AIと人間、組織全体が協働する体制を目指すという。