うちの会社は何にAIを使える？いつもの仕事を整理する方法

AIを何から始めるか迷ったら、まずは業務整理で候補を見つけます。結論から言えば、部署全体の業務を一度に洗い出そうとするのではなく、最近完了した「たった一件の仕事」を細かく分解することから始めてください。まずは、その仕事が「何を受け取り」「何を考え」「何を出すのか」という3つの要素に分ける作業を行いましょう。

なぜAIに使える業務が見つかりにくいのか？

「見積対応」のような大きな言葉で止まっていないか

AIに指示を出す際、「見積対応をして」という曖昧な指示では、AIは何をすべきか理解できません。業務を整理しようとする際、「見積対応」や「経理処理」といった大きな名前のまま止まってしまうと、AIが介入できる隙間が見えなくなります。例えば、「見積対応」という大きな塊を、「メールで依頼を受領する」「価格表を確認する」「計算機で合計を出す」「メールで返信する」といった、一つひとつの小さな動作にまで分解してみてください。このように、誰が見ても同じ動きとして認識できるレベルまで細分化することで、初めてAIが手伝える部分が浮き彫りになります。

個人の経験や口頭確認に頼る「隠れた工程」はないか

業務のマニュアルには書かれていない、担当者の頭の中にしかない「隠れた工程」が、AI導入の妨げになることがあります。例えば、資料を確認した後に「あ、この取引先はいつもこの項目を気にするから、念のため確認しておこう」といった、個人の経験に基づいた判断や、隣の人への口頭での確認作業です。これらは、整理の段階で見落とされがちです。棚卸しの際は、担当者に「その作業をする時、他にどんな資料を見ますか？」「誰かに確認していますか？」と具体的に問いかけ、目に見えない動きを書き出すことが大切です。これらを無視して整理を進めると、AI導入後に「想定と違う」という事態を招く原因となります。

定常業務と「例外的な案件」を混同していないか

日々のルーチンワーク（決まった手順で進む仕事）と、たまに発生する例外的な案件を分けて考える必要があります。多くの業務は、8割から9割が同じ手順で進みますが、残りの1割は「イレギュラーな依頼」や「特殊な条件」といった例外です。AIは、決まったルールに従う作業は得意ですが、予測できない例外への対応は苦手です。棚卸しの際は、通常通りの流れだけでなく、「もし金額が合わなかったらどうするか」「添付書類が足りなかったらどうするか」といった、例外が発生した時の動きも分けて記録してください。これにより、AIに任せる範囲と、人間が対応すべき範囲の境界線が明確になります。

一件の仕事を細かく分解する手順とは？

仕事の始まりとなる「入力」を特定する

業務の分解における最初のステップは、「入力（インプット）」を明確にすることです。これは、その作業が始まるきっかけとなる情報や資料を指します。例えば、「メールで届いたPDFの注文書」なのか、「社内のシステムに入力された数値」なのか、あるいは「電話での口頭指示」なのかを具体的に書き出します。入力が何であるかによって、AIがその情報を読み取れるかどうかが決まります。整理する際は、「どこから」「どのような形式で」情報が届くのかをセットで記録してください。入力の入り口が整理できていないと、その後の工程をどれだけ細かくしても、AIを活用する準備としては不十分なままとなります。

判断の基準となる「判断」を整理する

次に、作業の途中で発生する「判断」のプロセスを整理します。判断とは、入力された情報に対して「これは正しいか」「どの項目を選ぶべきか」といった、頭を使う工程のことです。ここで重要なのは、「何を基準に、誰が、どのように決めているか」を言語化することです。例えば、「単価がリストの価格と一致しているか確認する」という工程があれば、その判断基準は「価格表」という資料にあります。もし判断基準が「担当者の勘」や「これまでの経験」といった曖昧なものであれば、AIに任せる前に、まずはその判断ルールを明文化する作業が必要になります。判断のプロセスを整理することは、AIの精度を左右する重要な作業です。

仕事の成果となる「出力」を明確にする

最後のステップは、「出力（アウトプット）」を特定することです。これは、その一連の作業が終わった後に、最終的に何が完成し、どこへ渡されるのかを指します。例えば、「作成した見積書をメールで送信する」のか、「会計ソフトに数値を登録する」のか、「上司にチャットで報告する」のかといった具合です。出力の形が明確になれば、AIが生成すべきものの形も決まります。整理の際は、「何を作成し」「誰に」「どのような手段で」渡すのかまでを記録してください。完了条件を「データの登録まで」とするのか「送信まで」とするのかを明確に決めておくことで、業務の範囲がはっきりします。

記録すべき具体的な項目は何ですか？

使用する資料や操作するツールを書き出す

業務を分解したら、次は「何を使って」その作業をしているのかを具体的に記録します。使用する資料には、社内の規定集、顧客から届いたメール、Excelの管理表などが含まれます。また、操作するツールには、ブラウザ、会計ソフト、チャットツールなどが該当します。例えば、「ExcelのVLOOKUP関数を使って、顧客名簿から住所を引用する」といった具合に、具体的なツール名と操作内容をセットで書くのがコツです。ツールや資料が整理されていれば、AIがその情報を読み取れるか、あるいはどのツールと連携させるべきかという、具体的な導入イメージが描きやすくなります。

「待ち時間」と「手直しの理由」を追記する

作業の効率を考える上で、実際に手を動かしている時間だけでなく、「待ち時間」と「手直しが発生する理由」を記録しておくことが有効です。待ち時間とは、「上司の承認待ち」や「他部署からの返信待ち」など、自分の意思では進められない時間を指します。また、手直しとは、「入力ミスによる修正」や「依頼内容の変更による再作成」などのことです。これらを記録しておくと、AIを導入して作業スピードを上げるべき場所なのか、それとも業務の流れそのもの（承認フローなど）を見直すべき場所なのかを、客観的に判断できるようになります。これらは、単なる作業時間の集計ではなく、業務のボトルネックを見つけるための重要なデータとなります。

処理の種類を「ルール・生成・判断」に分ける

整理した各工程が、どのような性質のものかを分類しておくと、AIの使い分けがスムーズになります。大きく分けて、以下の3つの種類があります。一つ目は、決まった手順通りに進める「ルールによる処理（例：計算や転記）」、二つ目は、文章や案を作る「生成（例：メールの返信文作成）」、三つ目は、基準に照らして決める「判断（例：不備の有無の確認）」です。例えば、「ルールによる処理」は自動化がしやすく、「生成」は文章作成AIが得意とする分野です。このように性質を分けることで、どの工程にどのようなAI技術を組み合わせるべきかという、具体的な検討が進めやすくなります。

AI導入に適した業務かどうかの判断基準は？

業務の頻度と作業のボリュームを比較する

整理した業務の中から、どれを優先的にAI化するかを決める際は、「頻度」と「ボリューム」の視点が重要です。例えば、月に一度しか発生しない、作業時間も5分程度の業務に対して、AIの導入準備に多大な時間をかけるのは効率的ではありません。一方で、毎日数時間発生するような、繰り返しの多い作業は、AIによる恩恵を受けやすい候補となります。全ての業務を一度にAI化しようとせず、まずは「頻度が高く、かつ一つひとつの作業が定型的であるもの」から検討を進めるのが、失敗を避けるための現実的なアプローチです。

入力情報の形式とデータの質を確認する

AIが正しく動くためには、入力される情報の「質」が重要です。整理した「入力」の項目を見て、その情報がデジタルデータとして整っているかを確認してください。例えば、テキストデータやExcel形式であればAIは扱いやすいですが、手書きのメモや、解像度の低い写真、形式がバラバラなメール本文などは、情報の読み取りに失敗する可能性があります。もし入力情報の質が低い場合は、AIを導入する前に「入力ルールを統一する」といった、データの整備を先に行う必要があります。情報の入り口が整っているかどうかは、AI導入の成否を分ける大きな判断基準となります。

専門家へ相談すべき判断のタイミングは？

業務の整理を進める中で、セキュリティや法律、税務に関わる判断が含まれる場合は、独断で進めず、必ず専門家へ相談してください。例えば、「顧客の個人情報をAIに読み込ませてよいか」というセキュリティの判断や、「AIの回答が税務上のルールに合っているか」といった判断は、企業の責任が伴う重要な事項です。AIはあくまで補助的なツールであり、最終的な責任は人間が負うことになります。業務の整理が終わった段階で、「この工程をAIに任せた場合、どのようなリスクがあるか」という観点を持ち、専門的な知見を持つ担当者や外部の専門家と情報を共有しながら、安全な運用範囲を決めていくことが大切です。

自社の業務がどの程度分解でき、どこにAIの活用余地があるのか、まずは直近の一件の仕事から整理を始めてみてください。整理した内容をもとに、自社の状況を改めて見つめ直し、具体的な導入の相談や診断に進むことを検討しましょう。