こんな状況の企業に
AIを使える業務がまだ特定できていない企業
AI導入支援
業務から考える導入計画
AI活用テーマ整理・導入計画
AIを使うこと自体を目的にせず、日々の業務のどこに改善の余地があるかを整理します。業務の流れ、扱うデータ、例外や誤りの影響を見ながら、AI・自動化・既存機能を比較し、次に確かめることを考える個別支援です。
対象範囲はヒアリングと業務情報の確認を起点に相談して決めます。
最初に見直すのは、技術ではなく仕事の流れ
入力から次工程までを見える形にすると、改善候補と確認すべき条件を話し合いやすくなります。
こんな状況の企業に
複数部門から改善要望が出ていて優先順位をつけたい企業
こんな状況の企業に
導入前に費用対効果や運用上の論点を整理したい企業
01 / 業務候補を見つける
「AIで効率化」を、確かめられる業務課題へ
候補がまだ決まっていないときは、困りごとの名前だけでなく、作業が始まってから終わるまでをたどります。たとえば「集計に時間がかかる」という声なら、元データはどこから届くのか、何を転記・照合しているのか、判断に迷うのはどの箇所かを分けて記録します。
Excelからメールへ、紙から表計算へと情報を渡す工程や、同じ内容を複数回入力する工程も手がかりです。工程を具体化すると、自動化できそうな定型部分と、担当者の経験や承認が必要な部分を分けて考えられます。
棚卸しで記録しておきたいこと
担当者・入力情報・判断・出力・次工程に加え、使う媒体、受け渡し、重複入力、例外時の対応を書き添えます。
業務の流れを一枚にする
まずは、下の順に一つの業務をたどります。すべてを正確に図式化するより、担当者間の認識をそろえることが目的です。
- 1
担当
誰が作業を始め、誰が確認するか
- 2
入力
メール・Excel・紙など、情報が届く形
- 3
判断
担当者が何を見て、どう処理を決めるか
- 4
出力
記録・返信・集計など、作業の結果
- 5
次工程
結果を誰が受け取り、何に使うか
例：メールの依頼を受けてExcelへ転記し、内容を確認して別の担当者へ渡す業務なら、受信から確認・引き継ぎまでを一続きとして見ます。これは検討例であり、特定の導入事例を示すものではありません。
02 / 比較して選ぶ
同じ「繰り返し作業」でも、合う方法は違う
処理頻度が高いだけで、自動化の優先度が決まるわけではありません。手順の標準化度、入力データの品質、例外の頻度、間違えた場合の影響、既存システムとの連携や保守の負担を合わせて比べます。処理が反復的でも、判断の揺れが大きい工程や誤りの影響が重い工程では、人の確認を残す設計が重要です。
既存機能・業務ルール
入力項目や手順をそろえれば解決する作業は、まずルールの整理や利用中のシステム機能を確認します。新しい仕組みを増やさずに済む可能性があります。
候補になりやすい例：判断が少なく、処理手順を統一しやすい業務
OCR・帳票読取
紙やPDFから項目を読み取る工程がある場合の候補です。帳票の種類、印字や手書きのばらつき、読み取り後の確認方法を合わせて検討します。
候補になりやすい例：書類から項目を拾い、後続の表やシステムへ渡す業務
RPA・定型連携
決まった画面操作やデータ受け渡しを繰り返す場合に検討します。画面変更、権限、連携先の仕様、止まったときに人へ戻す方法も確認が必要です。
候補になりやすい例：入力元と入力先が明確で、手順の変化が少ない業務
生成AI
文章の分類・要約・下書きなど、表現に幅がある情報を扱う工程で候補になります。出力の確認者、入力できる情報、誤りがあった場合の扱いを決めておきます。
候補になりやすい例：文章を扱い、人による確認を工程に組み込める業務
比較の軸をそろえる
- 業務頻度と作業負荷
- データの入手性と品質
- 誤りが生じた場合の影響
- 既存システムとの連携難易度
- 効果測定のしやすさ
データと例外も検討に含める
データがどこにあり、どの程度そろっているか、機密情報を含むかを確認します。例外が起きたときの検知方法、担当者への引き継ぎ、手作業へ戻す手順も、技術選定と一緒に考える必要があります。
03 / 検証できる計画へ
現状を測り、小さく試して、次の判断につなげる
候補が見つかったら、期待する変化だけでなく、検証に必要なデータや現場の協力、運用上のリスクも整理します。たとえば対象部署・データの種類・処理の範囲を限定し、現在の処理時間に加えて確認や修正にかかる時間、例外の件数、利用者の負担をどう記録するかを検討します。
導入前の状態を把握しておくと、検証後に「速くなったか」だけでなく、確認作業が増えていないか、どの条件で誤りや例外が起きるかも比較できます。結果に応じて、対象を広げる、手順や対象データを見直す、別の方法を試す、いったん見送るといった判断材料を整えます。
導入計画の段階で、効果指標や検証範囲を検討することはできます。ただし、効果や実施内容をあらかじめ保証するものではありません。成果物の例には、活用候補の整理、期待効果・前提条件・リスクの比較、検証から本導入までの進め方案などがあります。実際の範囲は、確認する業務やご相談内容に応じて決めます。
相談を検討しやすい状況
- AIを使える業務がまだ特定できていない企業
- 複数部門から改善要望が出ていて優先順位をつけたい企業
- 導入前に費用対効果や運用上の論点を整理したい企業
支援範囲
- 業務フローと定型作業の棚卸し
- AI・RPA・既存機能の適用候補整理
- データの所在、品質、機密性の確認
- 効果指標と現状値の測定方法の検討
- 段階導入に向けた優先順位と検証案の作成
比較・検討の視点
候補を比べる際は、期待する効果だけでなく運用条件も確認します。
- 業務頻度と作業負荷
- データの入手性と品質
- 誤りが生じた場合の影響
- 既存システムとの連携難易度
- 効果測定のしやすさ
個別に検討する成果物の例
以下は相談内容に応じて検討する例であり、固定の提供内容を示すものではありません。
- ・業務課題・活用候補の整理
- ・候補ごとの期待効果、前提条件、リスクの比較
- ・検証から本導入までの進め方の案
進め方
ヒアリングと業務情報の確認を起点に、対象範囲を相談して進める個別支援