生成AIが急速に普及し、業務での活用が当たり前になりつつある一方で、「AIで何ができるのか、自社に当てはまる話がなかなか見つからない」と感じたことはありませんか。
検索すると大手企業の事例や華々しい成功談は次々と出てきますが、そのまま自社に置き換えられる形になっていることは少なく、結局どこから手をつければいいのか分からないまま終わってしまいがちです。
この記事では、業界別の事例を集めるのではなく、自社の業務をAIが得意な4つの型に分解し、そこから優先順位をつけて当てはめる考え方を整理しています。
AIで会社の何ができるかは事例集めより業務の分解でわかる
AIで自社の何ができるかを調べようとすると、多くの人はまず「業界別のAI活用事例」を検索します。
しかし他社の事例は、その会社の業務プロセスやデータの持ち方を前提にしているため、そのまま自社に当てはめられることはほとんどありません。
必要なのは事例を集めることではなく、自社の業務を分解し、AIが得意な作業の型に当てはまるかどうかを1つずつ確認していく作業です。
AIが得意な作業には共通したいくつかの型があり、業界を問わずどの会社の業務にも、この型に当てはまる部分と当てはまらない部分が混在しています。
まず型を理解し、次に自社の業務をその型に照らして分解すれば、他社事例に頼らなくても自社でAIの使いどころを見つけられます。
この記事では、業務を分解する視点から自社への当てはめ方までを順に見ていきます。
事例集めから抜け出せない理由は、事例の多くが「どの会社にでも当てはまりそうな一般論」か「その会社固有の特殊な条件」のどちらかに偏っているためです。
中小企業の経営者が本当に知りたいのは、自社の業務を1つずつ見たときにAIが役に立つ場所とそうでない場所がどこかという、もっと具体的な線引きです。
その線引きをするための道具が、次に説明する4類型になります。
AIが会社の業務でできること4類型の見取り図
生成AIと従来型のAIは、得意なことが少し異なります。
従来型のAIは決められたルールやパターンに基づいて判定や予測を行うのに対し、生成AIは文章や画像といった形のないものを作り出したり、曖昧な指示から応答を組み立てたりすることが得意です。
どちらも会社の業務でよく使われるようになった今、まず押さえておきたいのは、AIが業務でできることは大きく4つの型に整理できるという点です。
次の表は、この4類型と、中小企業の現場でよく見られる代表的な業務例を対応させたものです。
| 類型 | できること | 中小企業の代表業務例 |
|---|---|---|
| 読む・書く | 文書の作成・要約・言い換え | 議事録の作成、報告書の下書き、メール文面の作成 |
| 分類・判定 | 情報の仕分け・条件チェック | 問い合わせ内容の振り分け、書類の不備チェック |
| 対話・応答 | 問い合わせへの一次対応 | よくある質問への自動応答、社内ヘルプデスク対応 |
| 予測・集計 | 数字の把握・見込みの算出 | 売上や在庫の集計、需要の傾向把握 |
「読む・書く」は、議事録の要約や報告書の下書きのように、文章を扱う作業全般に使えます。
「分類・判定」は、問い合わせ内容を担当部署ごとに振り分けたり、書類の記入漏れをチェックしたりする作業で力を発揮します。
人が目視でチェックしていた項目の一部をAIに任せることで、確認漏れが起きやすい繁忙期でも一定の精度を保ちやすくなる点も、この類型の使いどころです。
「対話・応答」は、よくある質問に自動で答える窓口対応や、社内からの問い合わせに一次回答する用途に向いています。
「予測・集計」は、売上や在庫の数字を集めて傾向を把握する作業のように、数字を扱う業務で使われます。
どの類型も、AIが完全に代わりを務めるというより、人がこれまで時間をかけていた部分を肩代わりし、最終的な判断や仕上げは人に残る形で使われることがほとんどです。
この4類型はあくまで代表的な整理であり、実際の業務は複数の型にまたがっていることも珍しくありません。
たとえば問い合わせ対応という1つの業務でも、内容を読み取って担当部署に振り分ける部分は「分類・判定」、定型的な質問にその場で答える部分は「対話・応答」というように、業務の中で工程ごとに型が変わることがあります。
自社の業務をこの4類型に当てはめる際は、業務名の単位ではなく、その業務の中の工程単位で見ていくと、AIが使える範囲がより具体的に見えてきます。
工程単位で見る視点は、次に説明する診断手順でも共通して使う考え方になります。
自社の業務に当てはめる診断手順
4類型を理解したら、次は自社の業務をこの型に当てはめていく作業に移ります。
やみくもに「AIを使えそうな業務」を探すのではなく、決まった手順で診断すると迷いが少なくなります。
まず、部署ごとにどんな業務があるかを棚卸しします。
このとき、業務の名前だけでなく、その業務が実際に何をしているか（文章を書いているのか、判定しているのか、応対しているのか、数字を扱っているのか）まで分解して書き出します。
次に、洗い出した業務を先ほどの4類型のどれに当てはまるかとマッチングします。
1つの業務が複数の型にまたがる場合は、その業務の中でどの部分がどの型に当てはまるかまで分けて考えます。
マッチングが終わったら、頻度・定型度・事故コストの3つの観点で優先順位をつけます。
頻度が高く、毎回同じ手順で処理でき、間違えたときの影響が小さい業務ほど、最初に着手する候補になります。
逆に、頻度が低い業務や、判断のたびに条件が変わる業務、間違えると顧客対応や資金繰りに直結する業務は、AIに任せる前に人の確認を残す設計にするか、着手の優先順位を下げる判断が必要です。
優先順位をつける段階でよくあるのが、経営者としては効果が大きく見える業務を最初に選びたくなるという傾向です。
しかし効果の大きさと着手のしやすさは別の軸であり、事故コストが高い業務を最初に選ぶと、慎重な検証に時間がかかり、社内に「AIはなかなか進まない」という印象だけが残ってしまうことがあります。
この診断手順を一度自社で回しておくと、新しい業務が発生したときにも同じものさしで当てはめられるようになり、事例を探し続ける状態から抜け出せます。
診断を進めるうえでもう1つ大事なのが、担当者だけで棚卸しを完結させないことです。
現場の担当者は日々の業務に慣れているぶん、時間がかかっている作業や手戻りが多い作業を「当たり前」として見過ごしてしまうことがあります。
経営者や管理職が一緒に棚卸しに関わり、外からの視点で「これは本当に毎回人がやる必要があるのか」と問い直す工程を挟むと、現場だけでは気づきにくい候補が見つかりやすくなります。
部署をまたいで棚卸しを見比べると、似たような業務が別々の呼び方で複数の部署に存在していたと分かることもあり、そうした重複自体が業務量削減の候補になる場合もあります。
AI活用を始める進め方と注意点
自社に当てはまる業務が見えてきたら、いきなり全社展開するのではなく、小さく試してから広げる進め方が現実的です。
1つの部署、1つの業務に絞って試験的に導入し、実際にどれだけ時間が減るか、精度に問題がないかを確認してから、対象を広げていきます。
小さく試す段階で特に見ておきたいのが、AIの出力をどこまで信用してよいかという線引きです。
生成AIは事実と異なる内容をもっともらしく出力することがあり、これはハルシネーションと呼ばれる現象です。
顧客への回答や金額に関わる業務でAIを使う場合は、AIの出力をそのまま使わず、人が最終確認する工程を必ず残す運用にしてください。
また、社内の情報をAIに入力する際は、顧客情報や機密情報がどこまで外部に送信されるかをあらかじめ確認し、情報漏洩のリスクを運用ルールで抑えておく必要があります。
利用するサービスによって、入力した情報を学習データとして扱うかどうかの設定は異なるため、契約前にその点を確認しておくことも運用ルールづくりの一部です。
社内で扱ってよい情報とAIに入力してはいけない情報の線引きを、担当者任せにせず経営者が最初に決めておくことが、後々のトラブルを防ぐ最も確実な方法です。
小さく試す段階でこうした注意点を洗い出しておけば、対象を広げる際にも同じルールを適用するだけで済み、都度判断する手間を減らせます。
小さく試す期間は、社員がAIの出力にどれくらい手直しが必要かを実感する期間でもあります。
最初から完璧な精度を期待せず、どこまでは任せてよくどこからは人が見るべきかという線引きを、実際に手を動かしながら社内で共有していくことが、その後の展開をスムーズにします。
最初に着手する業務の選び方
診断手順で洗い出した候補の中から、実際にどの業務から着手するかを決める場面では、頻度・定型度・事故コストの3つの基準を具体的な業務に当てはめて考えます。
たとえば、毎日発生する問い合わせメールの一次仕分けは、頻度が高く手順もほぼ固定されているため、着手候補として優先度が高くなります。
同じように、毎月発生する定型的な報告資料の下書き作成も、内容が大きく変わらない業務であれば「読む・書く」の型に当てはめて試しやすい候補になります。
一方、月に数件しか発生しない特殊な契約書の確認作業は、頻度が低く判断の幅も広いため、AIに任せるより先に人の判断で処理したほうが安全です。
最初の1つを選ぶ際は、効果の大きさよりも、失敗しても被害が小さく学びを得やすい業務を選ぶほうが、社内にAI活用の土台を作るうえでは近道になります。
最初の業務でAIの得意・不得意を実感できると、次に候補となる業務を見るときの判断も早くなり、2つ目以降は診断にかかる時間そのものが短くなっていきます。
社内に「この業務はこの型に近い」という共通言語ができてくると、経営者だけでなく現場の担当者からも新しい候補が挙がるようになり、活用範囲は自然と広がっていきます。
自社に合うAIの選び方や進め方をより詳しく知りたい場合は、次の記事もあわせて参考にしてください。
導入するツールやベンダーの選定基準については、次の記事で整理しています。
AIで自社の何ができるか、まだ具体的に描けていませんか。
「事例は読んだが自社の業務に当てはめられない」「どの業務から試せばいいか判断できない」「情報漏洩や誤回答のリスクが不安で踏み出せない」
少しでも心当たりがあれば、お気軽にご相談ください。
現在、自社の業務に合わせたAI活用の進め方をお伺いする 無料の個別相談 を実施しています。
AIで会社の何ができるかのよくある質問
Q. 生成AIと従来のAIはどう違いますか
従来型のAIは決められたルールやパターンに基づいて分類や予測を行うのに対し、生成AIは文章や画像のように形のないものを新しく作り出したり、曖昧な指示から応答を組み立てたりすることを得意とします。
自社の業務に当てはめる際は、どちらが向いているかを業務の性質から判断する必要があります。
Q. 社員のITリテラシーが低くても活用できますか
専門的な操作を必要としない使い方から始めれば、活用は可能です。
最初から高度な使いこなしを求めず、頻度が高く手順が固定された業務から小さく試すことで、社員が使い方に慣れながら活用範囲を広げていけます。
Q. 情報漏洩リスクはどう管理すればいいですか
AIに入力した情報がどこまで外部に送信され、学習に使われる可能性があるかは、利用するサービスによって扱いが異なります。
顧客情報や機密情報を入力する前に利用規約や設定を確認し、入力してよい情報の範囲を社内のルールとして明文化しておくことがリスク管理の基本になります。
