「自社でも生成AIを使いたい。でも、どの業務から始めればよいか分からない」。この状態で新しいサービスを契約しても、使い道は見つかりません。
AI化できる業務を見つけるには、部署名や職種名ではなく、作業単位で仕事を見る必要があります。
仕事を作業単位へ分解する
「営業事務」では広すぎます。問い合わせ内容の整理、見積書の下書き、商談議事録の要約、メール返信案の作成、顧客管理システムへの登録というように分けます。
一日の流れを思い出し、誰から何を受け取り、何を作り、誰へ渡すのかを書き出してください。成果物が見える単位まで分けると、生成AIが担当できる部分を判断しやすくなります。
五つの観点で候補を評価する
一つ目は頻度です。毎日、毎週繰り返す作業は、少しの改善でも効果が積み上がります。
二つ目は定型性です。入力と出力の形式がある程度決まっている業務は、テンプレート化しやすくなります。
三つ目は文章や情報を扱う量です。要約、分類、下書き、比較、言い換えは生成AIが支援しやすい領域です。
四つ目は情報リスクです。個人情報、契約情報、未公開情報を含む場合は、利用環境と入力方法を先に整える必要があります。
五つ目は、人が正しさを確認できるかです。正解を判断できない業務をAIへ任せると、確認コストが増えます。
三つの区分へ分ける
洗い出した作業は、次の三つへ分類します。
- AIに任せやすい業務 - 人が確認すれば使える業務 - 現時点では任せない業務
議事録の要約や文章のたたき台は、確認者がいれば始めやすい候補です。一方、最終的な採用判断、契約判断、専門資格が必要な判断は、人が責任を持つ範囲として残します。
重要なのは「AI化できるか、できないか」の二択にしないことです。下書きだけをAIが行い、確認と決定は人が行う分担も立派なAI活用です。
優先順位は効果と安全性で決める
候補ごとに、月間件数、一件あたりの時間、担当人数を記録します。月間件数×作業時間で、現在の負担が見えます。
次に、誤りが起きた場合の影響と、確認のしやすさを評価します。効果が大きくても、誤りの影響が大きく確認できない業務は後回しにします。効果が中程度でも、安全に試せて結果を測れる業務を最初に選ぶ方が成功しやすくなります。
小さな実証の手順を作る
対象業務を一つ選び、現在の作業時間を測ります。次に、AIへ渡す入力、使用する指示文、期待する出力、確認項目を一枚にまとめます。
2週間から30日間試し、作業時間、修正回数、利用者の迷い、問題点を記録します。結果が良ければ対象者を増やし、問題があれば手順を直します。
この記録が、次の研修教材と社内AIルールになります。業務棚卸し、研修、ルールを別々に作らないことが、定着への近道です。
しごとAI道場では、3ヶ月伴走支援の最初に業務棚卸しを行います。候補業務の整理から始めたい場合は、無料AI業務診断へご相談ください。