AI活用方針の整理

「AIで自動化したい」の裏に、別の課題があることも。

「AIで自動化したい」というご相談を掘り下げると、AIを使わずに解けることがあります。実際にあった例では、ご要望はAIによる自動化でしたが、整理してみると、社内に散らばった知見を一か所に集め、ふだん使っているチャットから投稿できるようにする——つまり情報共有の場所を作り、既存のシステム同士をつなげば足りる、というのが整理の答えでした。

AIが向く課題なのか、その手前の業務や情報の整理で解ける課題なのか。ここを分けずに「AIありき」で進めると、道具だけが増えていきがちです。だから方針整理は、ツールの選定からではなく、課題の掘り下げから始めます。

線引きの軸は、4つあります。

• 答えが決まっている処理に、使わない：確定した計算で答えが決まる処理は、AIより表計算のほうが速くて正確なことがあります。AIは、毎回同じ答えを返すとは限らない道具です。間違いが許されない確定処理は、「向いていない場所」に数えます
• 誰が指示し、誰が確かめるかを決める：同じAIでも、業務を分かっている人が指示し、出力を確認する体制で使うのと、その体制がないまま使うのとでは、結果の質が変わります。「どの業務で使うか」だけでなく、「誰が指示し、誰が出力を確かめるか」までを方針に含めます
• 自動化する作業と、人に残す作業を分ける：すべてを自動にすることが正解ではありません。判断力を育てるために、あえて人の作業として残すべき工程もあります
• 既製と独自構築を見極める：すでに高品質な既製のAIサービスが安価に使える領域で、自社専用に作るコストを負う必要があるか。「自社専用」が、常に良い選択とは限りません

この線引きは、AIに限った話ではありません。道具が何であれ、業務の成果と運用の現実から逆算して決めます。

費用は、どこまでを任せるか＝必要な稼働（どれくらい関わるか）で決まります（→ 費用の考え方）。お見積もりは、初回相談（無料）で状況をうかがって概算をお出しし、内容が固まってから精査します。

「できるか」ではなく、「やるべきか」で決める。

KAISHINが、ある業務改善の現場で実際に行ってきた、道具についての判断の例です。AIに限らず、ツール全般に同じ軸を使っています。

• 買うか作るかを、先に決めない。要件と費用対効果を詰めてから判断する——と役員向けの資料にも明記して進めました
• いきなりシステム化しない。ある施策では、まず3カ月、人手で回して効果を確かめてから、システム化の可否と予算を判断しました
• 技術的に可能でも、自動化を保留する。データの自動取得は技術的に可能だと確認したうえで、提供元の仕様変更リスクを踏まえ、自動化をいったん保留したことがあります
• 自動化する作業と、人に残す作業を分ける。担当者の経験則だった判断の組み立てを、現場へのヒアリングで言語化・標準化してから道具にする一方、人の判断力を育てるために、あえて自動化せず人の作業として残した工程もあります

いずれも対応例であり、成果の保証ではありません。ただ、「みんなが入れているから」でも「できるから全部自動化する」でもなく、業務の成果と運用の現実から逆算して決める——AIの方針整理でも、同じ判断をします。

線引きの最後は、AIの知識ではなく、事業の判断。

使う・使わない・任せないの線引きは、AIの知識だけでは決まりません。集客→問い合わせ→営業→業務の流れのどこが詰まっているのか——その事業の判断が先にあって、はじめて「ここはAI」「ここは仕組み」「ここは人」と割り当てられます。先ほどの例のように、掘り下げてみたらAI以前の課題だった、という見極めも含めて。KAISHINはその全体から一緒に見ます。それが「社外の事業推進責任者」です。

何から手をつけるべきか分からない場合は、まず課題整理から。 → ［ 社外の事業推進責任者とは ］