AI業務改善は3か月から始められる
～短期でAI業務改善の成果が出る業務とは？～

落合剛（コロニー株式会社/執行役員・インキュベーション事業部門長）

AI導入というと、「業務効率化を実現し、新しい成長エンジンを生み出すところまでやらなければ」と、つい大きく考えてしまいがちです。
ただ、実際の現場を見ていると、もっと身近なところから始められます。特に日々の業務改善であれば、短期間でも成果が見えやすい領域は少なくありません。今回は、私が支援してきた企業の事例も交えながら、「3か月でどこまでできるのか」をお伝えします。

AI時代の企業変革の第1歩は「働き方改革」から

AIがいくら優秀でも、3か月でいきなり組織を変え、新たな成長エンジンを生み出し、顧客への提供価値まで変えるというのは現実的ではありません。
AI活用には3段階の成長フェーズがあります。
第1段階：働き方改革（個人の業務負荷を解消）
第2段階：組織人材変革（業務プロセスの品質・効率向上）
第3段階：顧客価値変革（提供価値そのものの変革）
今回取り上げるのは、このうち第1段階の「働き方改革」です。個人の業務負荷をAIで軽くするところから始める。ここは比較的短期間で成果が見えやすく、AI導入の入口として取り組みやすい領域です。

AIに代替できる相性の良い業務と、相性の悪い業務の見極め

お客様からAI活用のご相談を受けたとき、私たちが最初に見るのは「いま、どこに大きな業務負荷がかかっているのか」です。
その業務を見つけたうえで、次にAIとの相性を見ていきます。判断するときの軸は、大きく二つあります。

一つは、そこで使われている知識が、ルールや文章としてすでに表現されている「明示的な知識」※¹なのか、それとも経験や勘に依存する「暗黙知」※²なのか。もう一つは、AIが間違えたときの「エラーコスト」がどのくらい大きいかです。
たとえば、長年の経験や勘がものをいう仕事、関係者との合意形成が欠かせない仕事、経営戦略のように高度な判断を伴う仕事を、いきなりAIだけに任せるのは難しいでしょう。

• 入力する情報がある程度決まっている。
• 業務の手順や判断基準が形式化されている。
• 同じような処理が大量に発生している。
• AIが出したものを後から人が確認・修正できる。

逆に、こうした条件がそろっている仕事はAIと相性がいい。カスタマーサポートの回答案、アンケートの自由記述や日報の構造化、レポートや月報の下書き、入札要件書のチェック、仕様書からのテストケース作成などは、比較的取り組みやすい領域です。

AIが成果を発揮しやすいのは、
「明示的な知識 × エラーコストが比較的低い業務」  

人材会社の営業担当者が企業を訪問して、「どんな人を採用したいのか」「仕事内容は何か」「必要な経験は何か」といったことをヒアリングし、会社に戻って内容を整理して求人票を書く。これは多くの人材会社で、ごく普通に行われてきた仕事だと思います。

ただ、求人票には決まった項目があり、ヒアリングする内容もある程度決まっています。つまり、入力される情報と出力する形式がかなり明確です。こういう仕事はAIと相性がいい。実際、コロニーでも案件の要件を整理する際などにAIを活用しています。

【AIと相性の良い業務の判断表】 

ここで、「それなら現場がとっくにAI化しているのでは？」と思うかもしれません。ところが、実際には必ずしもそうではありません。

「当たり前の仕事」ほど、改善対象だと気づきにくい

AI業務改善で意外と大きな壁になるのは、毎日その仕事をしている本人ほど、やり方そのものを疑わなくなることです。

「昔からこのやり方だから」「これは自分たちの仕事だから」「一つひとつは、それほど時間がかからないから」。そうして何年も続けているうちに、「これ、そもそも人がやる必要があるんでしたっけ？」という発想が出にくくなります。

特に、昔から続いている小さな業務ほど「当たり前」になりすぎていて、削減できるという発想そのものが当事者から出にくい。外から来た人なら「それって、やらなくてもよくないですか」と感じる仕事でも、中にいると疑問を持ちにくくなります。これはAI業務改善を考えるうえで、かなり重要なポイントです。

3ヵ月でAI業務改善はどこまでできるのか？ 

では、3か月で実際にどこまで進められるのか。私たちがAI導入・業務改善をご支援するときは、おおむね次の4つのステップで進めます。

Step1 アセスメント（まず情報を収集し、分析、判断する）

まず、お客様の業務についてヒアリングします。業務マニュアルやタスク一覧、お客様向け資料など、その仕事が分かるものをご用意いただけると、アセスメントはより早く進みます。この段階のご相談は無料ですので、「どこから見直せばいいか分からない」という場合にも外部の目として活用していただけます。

Step2 モック作成（AIが業務を“再現できるか”を試す段階）

対象業務が決まったら、次はモック（試作版）を作ります。実際の業務データを使って、AIがどこまで再現できるのか、どこでつまずくのか、どんなルールを教える必要があるのかを確かめます。
ここで最初から完璧なものを作る必要はありません。まずは粗くても業務の流れをAIに通してみる。そうすると、AIの癖や限界が見えてきます。

Step3 N1/N2で実験（実際の担当者に使ってもらい、現場の反応を見る）

モックができたら、N1/N2、つまり少人数での実験に進みます。実際にその業務を担当している人、日々その業務で困っている人に使ってもらい、現場でどう感じるかを見ます。
ここで出てくる「使いやすい」「現場の判断とは少しズレる」「この表現は使わない」「この項目は必ず確認したい」といった声が大事です。マニュアルには書かれていなかった“現場の暗黙知”が、この段階でかなり見えてきます。

Step4 チューニング（AIを“イケてる新人”に育てる）

そのフィードバックをもとに、プロンプトやルールを調整していきます。私はAIをよく「イケてる新人」にたとえるのですが、最初から何でもできるわけではありません。でも、仕事のやり方をきちんと教えると、急に使えるようになる。一度育てれば、同じやり方を繰り返し使えるのもAIの強みです。
3か月で目指すのは、「この業務ならAIでいけそうだ」と現場で判断できるところまで持っていくことです。全社導入を3か月で終わらせる、という話ではありません。まず一つの業務で手応えをつくる。そこまでなら十分に可能です。

外部の目を入れる意味 

AI導入の話になると、どうしても「どのAIを使うか」「どんなシステムを作るか」と、解決策のほうから考えたくなります。
でも、その前に見なければならないのは、「どこに労働負荷がかかっているのか」「その中のどこならAIと相性がいいのか」です。

厄介なのは、その“最初の一つ”ほど、中にいる人には見つけにくいことです。だから外部の目を入れる意味があります。
「どこから始めればいいか分からない」「AIで改善できる業務があるのか判断できない」。むしろ、そういう段階でご相談いただいて構いません。こちらも業務を見ながら一緒に候補を探せるので、結果的に早く進むケースがあります。

大きな業務だけが改善対象ではありません。たとえば30分の仕事でも月140回あれば、積み上げるとかなりの時間になります。8時間かかっている査定業務でも、全部をAIに任せるのではなく、AIが得意な部分を組み合わせることで2時間まで減らせる可能性があります。

そこで生まれた時間を、営業ならお客様と向き合うことに、経営企画なら本来の企画業務に使ってもらう。人が本来やるべき仕事に時間を戻すことまで含めて、私はAIによる業務改善だと考えています。

次回予告

次回は、実際に3か月程度でAIを導入し、業務効率化につながった事例をもう少し具体的にご紹介します。あわせて、今回触れたAIを「イケてる新人」に育てる考え方や、AI活用を全社へ広げる際に必要になるガバナンスについてもお伝えします。

筆者：落合 剛 / Tsuyoshi Ochiai
コロニー株式会社/執行役員/インキュベーション事業部門長

Profile：
Amazon、EY、電通出身。デジタル、マーケティング、人材開発の領域で構想策定から実行、推進までお客様と共に歩む支援に従事。AI業務改善やDX推進において、ビジネス×デザイン×テクノロジーの観点を網羅した新たな価値創造と実効性の高い創発・仕組み化を得意としている。落合剛のAI仕事術YouTubeで公開中（https://youtu.be/7vdxM3rJk_k?si=Mu1GcvvWIsm37jQo）

※1：明示的知識（形式知）
文章・ルール・手順として明文化されている知識。AIが扱いやすい。

※2：暗黙知
経験・勘・状況判断に依存する知識。AIが扱いにくい。