報告書作成をAIで効率化する方法｜集計・定型文・所見を分けて確かめる

月末が近づくと、報告書づくりで何日も取られてしまう。数字を集めて表に貼り、先月の文章を書き換え、責任者に回すと差し戻しが返ってくる。月次報告書や点検報告書をつくる部署から、よく伺うお悩みです。

報告書をまるごとAIに書かせると、数字が合っているかどうかを、人が全部確かめ直すことになりがちです。報告書の中身は、数字の集計・決まった文章・所見（数字や現場の様子から分かったことと、その見立て）に分かれ、それぞれ向いている作り方が違います。この記事では、この3つを分けてAIと人で受け持つ方法と、出す前の確認の手順を説明します。

報告書作成のAI活用は、集計・定型文・所見を分けて考える

報告書作成をAIで効率化するには、まず報告書の中身を、数字の集計・決まった文章・所見の3つに分けます。そのうえで、部分ごとに合った作り方を決めます。数字の集計はプログラムで計算し、決まった文章はAIが下書きし、所見と判断は人が書きます。

確認の手順も、3つの部分で変えます。数字は出す前に自動で照合し、下書きは担当者が読み、所見を含めた報告書全体は責任者が承認します。AIとプログラムが受け持つのは集計と下書きと確認すべき点の洗い出しまでで、報告書を出すのは人です。

報告書の中身を、集計・決まった文章・所見の3つに分ける

月次の業績報告書も、建物や設備の点検報告書も、中身を見ると3つの部分でできています。部分ごとに、作り方と確かめ方を整理すると次のようになります。

時間がかかっているのは、数字の集計と決まった文章であることが多く、ここはプログラムやAIに任せやすい部分です。一方で、所見は報告書を受け取る人がいちばん知りたいところです。集計と下書きにかかる時間を減らし、空いた時間を所見を考えることに回すと、報告書の中身もよくなります。

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、集計・報告の仕事は、AI・自動化・人の判断を組み合わせて進めるとお伝えしました。

数字の集計は、AIに計算させずにプログラムで行う

報告書の数字は、1つ間違えると報告書全体が信用されなくなります。文章を作るAIは、合計や割り算を間違えることがあるため、計算そのものは、毎回同じ答えが出るプログラムに任せます。AIは、集計した結果を表にまとめたり、前月から大きく変わった数字を見つけたりする役です。

数字を集める作業も、自動にできます。業務システムや拠点ごとの表計算ファイルから決まった時刻にデータを集め、報告書の表の形にそろえます。拠点や店舗が多い会社ほど、数字を集める作業を自動にしたときの効果が大きくなります。

フランチャイズ本部の例では、店舗ごとの数字を人の手で集めていました。当社は、店舗別の分析ダッシュボードで数字を取りに行く作業をなくし、改善案まで自動で出す仕組みを構築しました。数字を集める時間は、月150時間から月15時間に減る見込みです。

集計や分析での使い方は、マスターブレインの活用方法でも紹介しています。AIに計算させない理由と、誤りを出す前に止める仕組みは、次の記事で詳しく説明しています。

決まった文章は、過去の報告書をもとにAIが下書きする

毎回同じ形で書く文章は、過去の報告書をAIに読ませておくと、会社の書き方のまま下書きできます。今月の集計結果と、担当者が残した短いメモや写真を合わせて渡すと、決まった文章の下書きがそろいます。

住宅・不動産の会社とのご相談では、オーナー向けの管理報告書を担当者が1件ずつ書いていました。責任者との間では、差し戻しが何度も行き来します。報告書が仕上がらないと、その後の経理の精算も止まってしまいます。

ご提案では、担当者が撮った写真と一言のコメント、過去の報告書、差し戻しの実例をAIに渡し、会社の書き方で下書きを作る形を考えました。撮影の方法など、現場のやり方は変えません。

差し戻しで直した点をルールとして1行ずつ残していくと、同じ理由での差し戻しを繰り返さずに済みます。

決まった様式の書類を日々の記録から作る方法は、介護・福祉の書類作成の記事でも説明しています。

所見と判断は人が書き、AIは材料をそろえる

所見は、数字が変わった理由や現場で気づいたこと、次に取る対応を書く部分です。報告書を受け取る人がいちばん読みたいのはここで、現場を見た人の目や責任者の判断が欠かせません。先ほどの管理報告書も、管理が行き届いていることをオーナーに伝える書類で、修繕のご相談につながることもあります。

AIには、所見を書くための材料をそろえてもらいます。前月から大きく変わった数字、点検で前回と結果が違う項目、過去に同じ変化があったときの報告書などを一覧にします。なぜ変わったのか、どう対応するのかを決めて書くのは、人の受け持ちです。

通販の会社へのご提案では、広告の日次レポートを例に、AIが集計して確認すべき点の候補を出す形を考えました。判断するのは人で、その理由をひと言残します。所見の理由を記録しておくと、似た数字の動きがあったときや担当者が替わったときにも、これまでの判断を読み返せます。

出す前の確認の手順と、始め方

AIを使って作った報告書は、出す前に次の順番で確かめます。数字・文章・所見の順に確かめると、どこで誤りが入ったかが分かりやすくなります。

当社のセミナー「Claude Codeで、何ができるのか？」でも、出す前に金額の桁や必須項目を自動で確かめる仕組みをお伝えしました。自動の確認があっても、人の最終確認はなくなりません。どこで人が確かめるかを、最初に決めておくことが大切です。

始めるときは、繰り返し作る報告書を1つ選びます。件数が多く、毎回同じ形で作る報告書ほど、効果を確かめやすくなります。1本の報告書を作るのにかかる時間と差し戻しの回数を、始める前と後で比べます。

当社では、支援を始める前に、空いた時間を何に使うか、成果をどの数字（KPI）で確かめるかまで、お客さまと一緒に決めています。1つの報告書で効果を確かめてから、ほかの報告書に広げます。進め方は導入支援の進め方で紹介しています。

マスターブレインを活用した報告書づくり

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。

業務データ、集計の決まり、報告書の様式、社内の報告のルールを整理し、報告書づくりの専用画面にまとめます。集計から下書き、確認すべき点の一覧までをAIとプログラムが用意し、承認して出すのは人です。人が直した点が「ルール帳」に1行ずつ残る仕組みは、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。

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この記事の監修者

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

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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 ↗