AIによる業務自動化

AIエージェントに任せる工程の切り出し方|入力・判断・出力・確認で業務を分ける

AIエージェントに仕事を任せるときの、業務フローの分け方を説明します。1つの仕事を入力・判断・出力・確認の4つの工程に分け、工程ごとにAI・プログラム・人の受け持ちと、例外を受ける人を決める手順です。

AIエージェントに任せる工程の切り出し方|入力・判断・出力・確認で業務を分ける

「AIエージェントを使えば、仕事をまるごと任せられるのでは」と試してみたものの、途中で止まってしまった。AIの結果を結局すべて人が確かめ直していて、前より手間が増えた。AI活用を検討し始めた会社から、ご相談の中でこうしたお話をよく伺います。

請求書づくり、まるごとAIに任せられますか?

途中で判断がいるから、まるごとは難しいよ

1つの仕事の中にも、AIに任せやすい工程と、人が判断する工程が混ざっています。

止まる原因の多くは、1つの仕事の中に、性質の違う作業が混ざっていることです。この記事では、業務フローを入力・判断・出力・確認の4つの工程に分け、工程ごとにAI・プログラム・人のどれが受け持つかを決める手順を説明します。判断の基準を言葉にできるかの見分け方と、例外を誰が受けるかの決め方もまとめました。

この記事のポイント

  • 1つの仕事を、入力(情報を集める)・判断・出力(書類を作る)・確認(確かめて出す)の4つの工程に分ける
  • 工程ごとに、AI・プログラム・人のどれが受け持つかを決める。計算や照合は、毎回同じ答えが出るプログラムに任せる
  • 判断の工程は、基準を言葉にできるかで受け持ちを決める。AIが扱えない例外を誰が受けるかも、先に決めておく

AIに任せる工程は、仕事を4つに分けてから選ぶ

AIエージェントに仕事を任せるときは、1つの仕事を入力・判断・出力・確認の4つの工程に分けてから、工程ごとに受け持ちを決めます。入力は情報を集める工程、判断は条件に当てはめて決める工程です。出力は書類やメールを作る工程、確認は確かめて外に出す工程です。

受け持ちの候補は、AI・プログラム・人の3つです。文章を読んでまとめる作業はAI、計算や照合はプログラム、基準のない判断と外に出す操作は人が持ちます。工程ごとに受け持ちを決めると、AIに任せてよい範囲と、人が確かめる場所がはっきりします。

仕事をまるごと任せると止まる理由

請求書づくりを例に考えます。この仕事には、受注や作業の記録を集める、請求してよいかを決める、請求書を作る、金額を確かめて送る、という性質の違う作業が含まれています。

これをまとめてAIに任せると、どの作業で間違えたのかが分からなくなります。その結果、人が結果のすべてを一から確かめ直すことになり、手間が減りません。工程に分けておけば、人が確かめる場所を絞れます。

仕事をまるごと任せる場合と、工程に分けて任せる場合

まるごと任せる場合
  • どの作業で間違えたのかが分からない
  • 人が結果のすべてを確かめ直す
  • いつもと違う案件で止まっても、誰も気づかない
工程に分けて任せる場合
  • 工程ごとに、受け持ちと人が確かめる場所が決まっている
  • 金額の計算はプログラムが受け持ち、毎回同じ答えが出る
  • いつもと違う案件は、決めておいた担当者に届く

4つの工程に分けると、請求書づくりは次のようになります。

請求書づくりを4つの工程に分ける(説明例)

  1. 入力:情報を集める受注の記録、作業の実績、追加費用の登録を集める。請求に使う材料が1か所にそろう
  2. 判断:条件に当てはめる請求してよい案件か、追加費用を含めるかを決める。いつもと違う案件が分かれる
  3. 出力:書類を作る自社の書式で請求書を作る。送る前の下書きができる
  4. 確認:確かめて出す金額と宛先を確かめて送る。請求書がお客さまに届く

工程ごとに、AI・プログラム・人から受け持ちを選ぶ

工程を分けたら、それぞれの受け持ちを決めます。AIとプログラムは、どちらも人の代わりに作業を進めますが、得意なことが違います。

工程の受け持ちを決める3つの候補

  • AI文章や記録を読んでまとめる。下書きを作り、確認が必要な点を挙げる
  • プログラム金額の計算、記録どうしの照合、決まった形への書き写し。毎回同じ答えが出る
  • 人基準のない判断と、例外への対応。お客さまへの送信と決裁

計算や照合のように、毎回同じ答えが出てほしい作業は、プログラムに任せます。AIは文章を扱うのが得意な一方で、計算では誤りが出る場合があるからです。

請求書づくりの場合、工程ごとの受け持ちは次のように分けられます(説明例)。

工程すること受け持ち理由
入力受注の記録、作業の実績、追加費用の登録を集めるプログラム(記録の取り込み)とAI(メールに書かれた変更の読み取り)決まった場所の記録は取り込むだけで済む。メールの文章は読んで意味を取る必要がある
判断請求してよい案件かを決めるAI(基準に当てはめて候補を出す)と人(例外の案件)言葉にできる基準はAIに任せられる。基準に当てはまらない案件は人が決める
出力自社の書式で請求書を作るプログラム(金額の計算)とAI(添え状の下書き)金額は毎回同じ答えが出る必要がある
確認金額と宛先を確かめて送る人お客さまに届くものの責任は、人が持つ
表の例は、考え方を説明するための例です。

受け持ちの分け方は、仕事の内容や社内の決まりに合わせて決めます。

受け持ちと、人が承認する場所は、実際の仕事を1件書き出しながら決めます。当社のセミナー「製造業の『見えない製造ライン』をカイゼンする」でも、1件の仕事を書き出して止まる場所を見つけ、AI・自動化・人の担当と、承認する場所を決める進め方をお伝えしました。

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判断の工程は、基準を言葉にできるかで分ける

4つの工程のうち、受け持ちを決めるのがいちばん難しいのは判断の工程です。判断の基準を言葉にできるかどうかで、AIに任せられるかが決まります。

たとえば「作業が完了し、追加費用の登録がない案件は、そのまま請求する」は、言葉にできる基準です。一方で、「この取引先は、今月は請求を待ったほうがよい」のような判断は、担当者の経験の中にしかない場合があります。

判断の工程を誰が受け持つか

判断の基準を言葉にできる ↑

  • AIに任せる基準に当てはめて、AIが判断の候補を出す。人は結果をまとめて確かめる
  • AIが進め、例外は人へ基準に合う案件はAIが進め、合わない案件は担当者に回す
  • 先に基準を聞き取るベテランに判断の理由を聞き、言葉にしてからAIに渡す
  • 人が判断するAIは、過去の似た案件と判断の材料をそろえるところまでにする

例外が多い →

言葉になっていない基準も、ベテランに実際の案件を見ながら理由を聞くと、言葉にできることがあります。言葉にできた基準から順にAIに渡すと、任せられる範囲が少しずつ広がります。

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例外を誰が受けるかを、先に決めておく

AIに任せた工程でも、基準に当てはまらない案件は必ず出てきます。例外の案件が来たら、AIは推測で進めずに止まり、決めておいた担当者に回します。回す先が決まっていないと、例外の案件はどこにも届かず、止まったままになります。

例外の案件を担当者に回すやりとり(説明例)

今月分の請求書の下書きを作ってください。

今月分の下書きを作りました。作業の予定と実績が合わない案件は、下書きにせず、担当の営業に確認を回しています。根拠:受注の記録/作業の実績/追加費用の登録

担当の営業が確かめた案件から、請求に進めます

例外を受ける人は、例外の種類ごとに決めます。予定と実績が合わない案件は担当の営業、取引の条件が変わった案件は管理部門の責任者、のように分けておきます。

当社の社内でも、請求書の発行は「入力は1回、確認は例外だけ」という形にしています。営業は変更や追加費用を決まった入口に1行で登録し、管理部門は同じ内容を入力し直しません。未確認の変更などの警告がすべて片づいてから、請求書を出します。

人が例外に対応したら、どう判断したかをルール帳に1行ずつ残します。同じ例外が次に来たときは、残したルールを使ってAIが候補を出せるようになります。

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人が確かめる場所を決めて、1つの仕事から切り出す

AIやプログラムが途中で確かめる仕組みを入れても、最後に人が確かめる工程は残ります。どの工程の後に人が確かめるかを、受け持ちと一緒に決めておきます。当社のセミナー「Claude Codeで、何ができるのか?」でも、出す前の自動のチェックがあっても人の最終確認はなくならず、どこで人が確かめるかを決めることが大切だとお伝えしました。

工程の切り出しは、次の順番で進めます。

  1. 時間がかかっている仕事を1つ選び、実際の1件を最初から最後まで書き出す
  2. 書き出した作業を、入力・判断・出力・確認の4つの工程に分ける
  3. 工程ごとに、AI・プログラム・人の受け持ちと、人が確かめる場所を決める
  4. 例外の種類ごとに、受ける担当者を決める
  5. 過去の案件で試し、人が直した点をルールに足してから、毎日の仕事で使う

最初から全部の仕事を対象にせず、いちばん時間がかかっている仕事を1つ選んで始めます。1つ目の仕事で空いた時間を数字で確かめてから、次の仕事に広げるのが当社の進め方です。メールの送信や支払いなど、操作ごとに人の承認が必要かを分ける考え方は、次の記事で説明しています。

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マスターブレインを活用した工程の切り出し

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。

入力の工程で使う書類・メール・業務データを1か所に集め、判断の工程で使う基準はルール帳に1行ずつ残します。出力の工程では、業務ごとの専用画面から自社の書式で下書きが出て、送信・決裁は人が行います。工程ごとの受け持ちと人が確かめる場所は、当社がお客さまと一緒に決めて設計します(マスターブレインの仕組み)。

ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

その仕事、どの工程からAIに任せますか?

マスターブレインは、会社のデータ・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。まずはサービス概要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。

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この記事の監修者

吉川 遼
吉川 遼よしかわ りょう株式会社 JAPAN SOLUTIONS CAIO(最高AI責任者)/ソフトウェア開発会社 CTO

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

執筆:ジャパンソリューションズ 編集部|運営会社について ↗

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