HIRAKU
「AIを使って、うちの仕事も効率化できませんか？」最近、そんな相談が増えてきました。ChatGPTやGeminiをはじめ、生成AIは急速に身近なものになっています。文章を作る。資料をまとめる。問い合わせ内容を整理する。議事録を作る。できることは、確実に増えています。だからこそ、「何かAIを入れたい」と思うのは自然なことです。ただ、実際の現場を見ると、AIを導入する前に確認した方がいいことがあります。それは、今の仕事の流れ自体が、整理されているか。ということです。
AIに任せる前に、「その仕事は何のため？」を確認する
例えば、毎月作っている資料があるとします。担当者がExcelを集計する。別のExcelに転記する。グラフを作る。PowerPointに貼る。メールで送る。ここで、「AIで資料作成を自動化しよう」と考えることはできます。でも、その前に一度聞いてみたいことがあります。その資料は、誰が何のために見ているのでしょうか。
実はほとんど見られていないかもしれない。必要なのはグラフではなく、数字3つだけかもしれない。そもそも毎月作る必要がないかもしれない。そうであれば、AIで一生懸命自動化するより、仕事そのものを減らした方が早いということがあります。
複雑な仕事をAIに渡しても、複雑なまま
AIはとても便利です。でも、仕事の流れが複雑なままAIを加えると、さらに分かりにくくなることがあります。例えば、担当者によって入力方法が違う。保存場所もバラバラ。ファイル名のルールもない。判断基準も人によって違う。そこへAIを入れても、「どのデータを見ればいいのか」「何を正解とすればいいのか」が曖昧なままです。
AIは、整理されていない仕事を魔法のように整えてくれるわけではありません。むしろ、仕事のルールがある程度整理されている方が、AIは力を発揮しやすいと考えています。
まず「入力 → 判断 → 出力」を見てみる
難しく考える必要はありません。一つの仕事について、何が入ってきて、誰が判断して、何を出しているのか。これを見るだけでも、かなり整理できます。例えば問い合わせ対応なら、次のような流れがあります。
問い合わせが届く
↓
内容を読む
↓
担当者を決める
↓
過去の履歴を探す
↓
回答を書く
↓
送信する
この中のどこに時間がかかっているのか。どこでミスが起きるのか。どこならAIに任せられるのか。ここまで分かれば、「問い合わせ内容の分類だけAIに任せよう」「過去事例の検索をAIで補助しよう」「返信文のたたき台だけ作ってもらおう」というように、使いどころが見えてきます。
AIは「全部やってもらう」より「一部分を任せる」
AI活用というと、「仕事を丸ごとAIに任せる」というイメージを持つ方もいるかもしれません。でも中小企業では、最初からそこまで考える必要はありません。例えば、文章をゼロから作るところだけ。問い合わせを分類するところだけ。会議内容を要約するところだけ。データを整理するところだけ。仕事の一部分をAIに任せる。それでも十分、効果があります。
まず仕事の中で困っている場所を探す。
「AIで何ができる？」より「この仕事、どうなればラク？」
ここを逆にすると、AI導入が目的になってしまいます。「ChatGPTを導入したから何か使おう」「AIを使わないと遅れている気がする」。そう考える必要はありません。最初に考えるのは、この仕事が、どうなればラクなのかです。入力を減らしたい。探す時間を減らしたい。判断を早くしたい。文章を作る時間を減らしたい。その目的が決まってから、AIが合うのか。Google Workspaceが合うのか。GASが合うのか。それとも、仕事自体をやめるのか。手段を選べばいいのです。
AI導入の前に、一枚の紙に仕事を書いてみる
もし社内で、「そろそろAIを使いたい」という話が出ているなら、まず一つの仕事を選んでみてください。そして、今、その仕事をどんな順番でやっているか。一枚の紙に書いてみる。それだけで、「これ二重入力してるな」「この確認いらんかもしれない」「ここならAIに任せられそう」ということが見えてきます。
AIは、とても強力な道具です。だからこそ、整理されていない仕事をそのままAI化するのではなく、まず仕事を整理する。その方が、結果としてAIをうまく使える会社になります。
HIRAKUからひとこと
AI活用もDXも、最初に考えるべきなのはツールではありません。HIRAKUでは、まず現場の仕事を見て、やめる・減らす・置き換えるを整理します。そのうえでAIが有効なら、必要な部分だけ小さく取り入れる。
仕事が良くなること。
そこをゴールにしています。