「AIで業務効率化を進めよう」と決めたものの、どの仕事に使えばよいかが分からない。とりあえずChatGPTを配ってみたが、使う人と使わない人に分かれて、会社としての効果は見えない。当社がご相談を受ける中でも、よく伺うお話です。
AIで効率化と言っても、うちはどの仕事から始めればいいんだろう
AIが得意な仕事と、苦手な仕事ははっきり分かれています。この記事では、AIで効率化できる仕事の見分け方と、最初に取り組む仕事の選び方を説明します。
この記事のポイント
- AIに向いているのは、件数が多く、使う資料があり、出来上がりの形が決まっている仕事
- 最後の判断や、お客さまに出す前の確認は、これまでどおり人が行う
- 最初は、いちばん時間がかかっている仕事を1つだけ選んで始める
AIで効率化できるかは、4つの条件で見分けられる
AIで効率化しやすいのは、件数が多い・使う資料がある・出来上がりの形が決まっている・最後に確かめる人がいる、の4つがそろった仕事です。この4つがそろうほど、AIに任せられる部分が大きくなります。
反対に、毎回まったく違う判断が必要な仕事や、材料になる資料が何もない仕事は、AIに任せにくい仕事です。まずは社内の仕事を4つの条件に当てはめて、AIに向いている仕事を見つけましょう。
AIに向いている仕事の4つの条件
次の4つに当てはまるかどうかで、仕事を仕分けてみてください。
AIに向いている仕事の条件
- 件数が多い：毎日、毎週のように発生する
- 材料がある：過去の資料や記録、決まった手順がある
- 形が決まっている：議事録、報告書、見積書など、出来上がりの形がある
- 確かめる人がいる：最後に内容を確認して、責任を持つ人がいる
4つの条件には、それぞれ理由があります。件数が多い仕事ほど、1件あたりの短縮が積み重なって大きな時間になります。材料が大切なのは、AIは渡された資料がないと一般的な答えしか返せないからです。同じAIでも、自社の資料や記録を渡せるかどうかで、答えの質は大きく変わります。出来上がりの形が決まっていれば、AIの下書きが正しいかを人がすぐに確かめられます。そして、最後に確かめる人がいれば、AIが間違えても、お客さまに届く前に直せます。
この条件に当てはまる仕事は、どの会社にもあります。部署ごとの例をまとめると、次のようになります。
| 部署 | AIに向いている仕事の例 | AIが使う材料 |
|---|---|---|
| 営業 | 提案書や企画書のたたき台づくり | 過去の提案書、商品資料 |
| 管理部門 | 決まった様式の書類づくり | 日々の記録、書類の様式 |
| 総務・人事 | 社内からの質問への回答 | 社内規程、マニュアル、過去の回答 |
| 経営・本部 | 拠点ごとの数字の集計と報告 | 売上や受注のデータ、報告の様式 |
| 全部署 | 会議の記録づくり | 会議の録音、議事録の様式 |
去年の似た提案書を下敷きに、たたき台を作りたい
似た提案書が3件あります。たたき台を作りますね
見積もりのように、会社ごとの判断が入る仕事でも、判断の理由をルールとして書き残せばAIで支えられます。
詳しく解説した記事コラム見積もりをAIで自動化するには？自社ルールとベテランの判断を仕組みにする方法見積もりをAIで自動化するには、計算だけでなく、ベテランが条件ごとに変えている判断をルールとして残すことが必要です。進め…AIに向いていない仕事と、人が持つ判断
AIに向いていない仕事もあります。無理にAIに任せると、確認や手直しに時間がかかり、かえって効率が下がります。
よくあるのが、チャット型のAIを社員に配っただけで終わってしまうケースです。使い方は社員一人ひとりに任され、仕事の流れは変わらないので、会社としてどれだけ時間が空いたかが分かりません。AIで業務効率化するには、どの仕事のどの作業をAIに任せるかを、会社として決める必要があります。
AIに任せにくい仕事
- 正解のない判断新しい事業の方針や、価格をいくらにするかの最終決定
- お客さまとの交渉相手の反応を見ながら、その場で判断する仕事
- 材料がない仕事過去の資料も手順もない、初めての仕事
- めったに起きない仕事年に数回しかなく、仕組みを作っても効果が小さい
また、AIに任せる仕事でも、全部を自動にはしません。AIは下書きと確認項目を用意し、送信や決裁は人が行います。当社のご提案でも、図面や配置の設計、企画の中身、現場での判断は人が担う範囲として、最初にAIの範囲と分けてお見せしています。
AIと人の役割分担
- 過去の資料を探して、まとめる
- 決まった形の下書きを作る
- 確認が必要な点を一覧にする
- 下書きを確認して、直す
- お客さまに出すか、送るかを決める
- 例外や、正解のない判断をする
担当者の頭の中にしかない判断は、そのままではAIに任せられません。判断の理由を聞き取って記録すると、AIで支えられる範囲が広がります。
あわせて読みたいコラム属人化をAIで解消するには？ベテランの判断を会社に残す手順「あの人に聞かないと分からない」仕事をAIで減らすには、ベテランが判断した理由を記録して、AIが使えるようにすることが必…最初に取り組む仕事の選び方
AIに向いている仕事が見つかったら、その中から最初に取り組む仕事を1つだけ選びます。当社では、いちばん時間がかかっている仕事を1つ選んで始めることをお勧めしています。効果が数字で見えやすく、社内の理解も得やすいからです。
最初に取り組む仕事の選び方
月の件数が多い ↑
- 小さな自動化で十分件数は多いが1件は短い仕事。決まった手順の自動化で効果が出る
- 最初に取り組みたい件数が多く、1件にも時間がかかる仕事。空く時間がいちばん大きい
- 後回しでよい件数が少なく、1件も短い仕事
- 下書きだけ任せる件数は少ないが、1件に時間がかかる仕事。たたき台づくりから始める
1件にかかる時間が長い →
空く時間は、「1件あたりで短くなる時間 × 月の件数」で計算します。当社のご提案でも、この計算で空く時間を出し、それが何人分の仕事にあたるか、導入費用を何か月で回収できるかまでお示ししています。
効果の計算の順番
- 空く時間1件で短くなる時間 × 月の件数
- 何人分か空く時間 ÷ 1人のひと月の労働時間
- 人件費空く時間 × 時間単価 × 12か月
- 回収期間導入費用を何か月で回収できるか
当社の活用例から
効率化で空いた時間の使い道を、先に決める
AIで仕事が早くなっても、空いた時間の使い道が決まっていないと、効果は数字に表れません。空いた時間を何に使うかは、AIを入れる前に決めておきます。
当社の進め方でも、取り組む仕事を決めるときに、空いた時間の使い道もあわせて決めるようにしています。たとえば次のような使い道です。
空いた時間の使い道を決めない場合と、決めた場合
- 空いた時間が、ほかの細かい作業で埋まる
- 効果を聞かれても、数字で答えられない
- 次の仕事に広げる判断ができない
- 営業や新しいお客さまへの対応に時間を回せる
- 空いた時間と、その成果を数字で報告できる
- 成果を見て、次に取り組む仕事を決められる
コストを減らす取り組みで終わらせず、空いた時間を売上につながる仕事に回すところまでが、AIによる業務効率化です。当社のセミナー「AIに悩む会社から、AI×マーケティングで伸びる会社へ」でも、AIを入れる前の仕事の洗い出しと、空いた時間を売上づくりに回す考え方をお伝えしました。
あわせて読みたいコラム社内AIの作り方｜自社の資料と判断ルールを業務に組み込む手順社内AIは、自社の資料や過去の記録、判断のルールを使って答える仕組みです。作り方の選び方、集める情報、構築の手順、使い続…マスターブレインを活用した業務効率化
マスターブレインは、会社にあるさまざまな情報・業務知識・判断基準を整理し、必要な場面で活用できるように設計する、会社専用のAI基盤です。
いちばん時間がかかっている仕事を1つ選び、その仕事の専用画面を当社が作ります。現場の方は、必要な情報を入れてボタンを押すだけです。1つ目の仕事で空いた時間を数字で確かめてから、次の仕事に広げていきます。仕組みの全体像はマスターブレインの仕組みで紹介しています。
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
御社でいちばん時間がかかっている仕事は、どれですか？
マスターブレインは、会社の資料・記録・担当者の判断基準を整理し、業務ごとの専用画面から使える会社専用のAI基盤です。まずは資料で全体像をつかむか、御社の業務で相談するかをお選びください。
- 仕組みと、5つの層の役割
- 業務別の活用例と構築実績
- 導入の進め方と、費用の決まり方
- 説明より先に、動くデモをお見せします
- 資料が整理されていなくても大丈夫です
- 2営業日以内に担当者からご連絡します
これまでの構築実績から
- 100%検証208問の正答率地域医師会のチャットボット
- 約1/10書類作成時間訪問介護・障害福祉の事業者
- 35分→3分図面から見積まで建設資材のレンタル
この記事の監修者
AIを活用したシステム開発・業務自動化の専門家。システム開発に10年携わり、GPT-3.5の頃から生成AIを実際の業務に取り入れてきた。基幹システムの刷新から業界に特化したAIサービスまで、本番で動くシステムを設計・構築している。
- AIで業務を効率化し、社員20人で10個以上のサービスを運営
- 教育の流れをAIで自動化し、未経験の5人を3か月で開発者として戦力化
主な登壇
- 製造業の「見えない製造ライン」をカイゼンする2026年9月
- AIに「会社の脳」を持たせるには？2026年8月
- Claude Codeで組織はどう変わる？AI時代の組織設計2026年7月
- 第21回 CONVERSION SUMMITに登壇2026年6月
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