AI活用の候補を会議で出すと、「メール作成」「議事録」「問い合わせ対応」など、業務名だけが並びがちです。しかし同じ業務名でも、会社によって手順や扱う情報が違うため、向き不向きは変わります。

まず業務名ではなく作業単位で棚卸しする

業務棚卸しでは、仕事を「一連の業務」としてまとめず、実際の作業へ分けます。

例えば見積作成なら、

  1. 依頼内容を読む
  2. 必要項目を抜き出す
  3. 金額を計算する
  4. 見積書へ入力する
  5. 条件を確認する
  6. 顧客へ送る

と分解できます。

この中でAIが役立つ部分、RPAが向く部分、人が最終判断すべき部分は異なります。

5つの判断軸で候補を比べる

1. 発生頻度

毎日・毎週のように繰り返す仕事は、1回あたりの削減量が小さくても積み重ねが大きくなります。

2. 定型性

入力や出力にある程度の型がある仕事は試しやすくなります。毎回条件が大きく変わる仕事は、適用範囲を限定した方が安全です。

3. 入力情報の性質

公開情報なのか、顧客情報・機密情報を含むのかで扱いが変わります。効果が期待できても、情報管理上の条件を満たせなければ候補から外す判断が必要です。

4. 確認しやすさ

AIの出力を人が短時間で確認できるかは重要です。作成時間が10分減っても、確認に15分増えるなら改善とは言いにくくなります。

5. 失敗時の影響

誤りが社外へそのまま出る仕事や、金額・契約・安全に関わる判断は慎重に扱います。最初は、誤りを人が修正できる範囲から試す方が進めやすくなります。

点数化より「なぜ候補なのか」を残す

5つの軸を数字で評価しても構いませんが、点数だけで機械的に決める必要はありません。「頻度が高い」「確認しやすい」「失敗しても修正できる」といった選定理由を短く残しておく方が、試行後の振り返りに役立ちます。

候補を3つほど並べたら、最も派手な業務ではなく、最小の範囲で試せる業務を一つ選びます。その方が、AIが本当に役立つのかを早く見極められます。