まずAI導入候補の業務を洗い出す

最初から「AIで何ができるか」を考えるより、社内で時間がかかっている定型業務を部門ごとに書き出す方が、候補を整理しやすくなります。

AI導入候補とは、AIを使って作業の一部を支援できる可能性がある業務です。たとえば、文章の下書き、情報の要約、問い合わせ内容の分類、会議メモの整理、社内資料の検索などが挙げられます。ただし、業務の内容や扱う情報によって適した方法は異なるため、候補に挙げた時点で導入を決める必要はありません。

まずは各部門に、次のような問いを投げかけます。

候補は「営業」「経理」のような部門名だけでなく、「営業報告の下書き」「請求書の内容確認」「問い合わせメールの分類」のように、作業単位で書き出します。作業単位にすると、AIが支援できる範囲と、人が判断すべき範囲を分けて考えやすくなります。

AI導入の優先順位を決める4つの判断基準

優先順位は、期待する効果だけでなく、繰り返しやすさ、情報を扱うリスク、社内で運用できるかを合わせて判断します。

候補業務を並べたら、次の4つの基準で比較します。1つの基準だけで決めると、効果は大きく見えても運用できない業務や、試行の負担が重い業務を選ぶ可能性があります。

1. 業務上の負担や改善余地が大きいか

まず確認するのは、その業務にどれだけ時間や手間がかかっているかです。作業時間が長い業務だけでなく、担当者が集中力を使う、繁忙期に滞留する、確認や修正が多いといった負担も含めて考えます。

たとえば、問い合わせ内容の分類に時間がかかっている場合、AIに分類案を出させ、人が最終確認する形なら試行しやすい可能性があります。一方で、発生頻度が低く、改善しても社内の負担がほとんど変わらない業務は、初期候補から外す判断もできます。

2. 繰り返し発生し、手順を整理できるか

AI導入の効果を確認するには、同じ業務を一定の頻度で繰り返していることが重要です。手順や入力情報が毎回大きく変わる業務は、AIへの指示や確認方法を定めるまでに時間がかかることがあります。

「誰が、何を入力し、どのような成果物を作るか」を説明できる業務は、試行の条件を設定しやすい傾向があります。完全に同じ作業でなくても、共通する手順が多ければ候補になります。

3. 扱う情報のリスクを管理できるか

AIに入力する情報には、顧客情報、従業員情報、契約内容、社内の機密情報などが含まれる場合があります。情報のリスクとは、入力した情報の取り扱いや、出力内容の誤りが事業に与える影響を確認する観点です。

初期の候補を選ぶときは、公開情報や社内の一般的な情報を使う業務から検討すると、確認すべき範囲を整理しやすくなります。機密性の高い情報を扱う業務では、利用するサービスの規約、社内ルール、入力してよい情報の範囲、人による確認手順を先に決めます。

4. 担当者と確認方法を決められるか

AI導入はツールを契約するだけでは業務に定着しません。誰が使うのか、出力結果を誰が確認するのか、誤りがあった場合にどう修正するのかを決められる業務か確認します。

経営者が期待する業務でも、現場に使う時間がなく、確認者も決まっていなければ進みません。逆に、担当者が課題を感じていて、試行期間と確認方法を決められる業務は、小さく始める対象として検討しやすくなります。

候補業務を比較する簡易スコアリング

候補が複数ある場合は、4つの基準を同じ尺度で記録すると、経営者の印象だけで決めずに比較できます。

各項目を1〜3点で評価します。3点は「取り組みやすい・管理しやすい」、1点は「条件の整理が必要」という意味です。点数そのものが正解を示すものではなく、関係者の認識をそろえるために使います。

たとえば、営業報告の下書き、社内問い合わせの分類、採用応募者への定型連絡などを候補にした場合、それぞれを4項目で評価します。合計点が高い業務をそのまま採用するのではなく、点数が低い項目に何が不足しているかを確認してください。情報リスクが低くても担当者が不在なら、導入準備が必要です。

最初の対象業務を決める手順

最初の対象業務は、会社全体を一度に変えるものではなく、範囲を限定して結果を確認できる業務から選びます。

次の順番で進めると、候補の比較から試行までをつなげやすくなります。

1. 候補を3〜5件に絞る：部門ごとに洗い出した業務から、負担や発生頻度が比較的高いものを選びます。
2. 4つの基準で評価する：点数だけでなく、評価した理由と不足している条件を記録します。
3. 対象範囲を限定する：特定の担当者、文書の種類、問い合わせの分類など、試行する範囲を決めます。
4. 人の確認点を決める：AIの出力をそのまま使わず、誰がどの項目を確認するかを明確にします。
5. 続ける条件を決める：作業時間、修正の回数、処理件数など、試行後に振り返る項目を事前に決めます。

この手順で重要なのは、AIの性能だけを評価しないことです。現場で使い続けられるか、確認作業が増えていないか、業務の流れに無理なく組み込めるかを確認します。試行の結果、見直しが必要になった場合は、対象業務や入力方法を調整して再評価します。