Column社員コラム
生成AIを業務で活用するには、スモールスタート、AIリテラシーの向上、セキュリティの確保に加えて、業務プロセスの見直しが欠かせません。
これまでの記事では、まず小さく始めること、生成AIに対する共通認識を持つこと、安全に使うための利用環境や情報管理ルールを整えることを整理してきました。
これらは、生成AI活用を進めるうえで重要な土台作りです。
一方で、こうした環境を整えただけで、業務そのものが大きく変わるとは限りません。
生成AIを導入しても、実際の業務の流れに組み込まれていなければ、文章のたたき台作成や要約など、個人の便利な使い方にとどまりやすいためです。
そこで重要になるのが、業務プロセスの見直しです。
生成AIを「便利なツール」として単独で使うのではなく、どの業務のどの流れに組み込むのかを考える必要があります。
本記事では、中小企業が生成AIを業務の中で活かすために、なぜ業務プロセスの見直しが必要なのか、どのような視点で整理すべきかを解説します。
目次
生成AIは一問一答から、業務を支える段階へ進んでいる
これまでの生成AI活用は、人が質問を入力し、生成AIが回答する「一問一答」の形が中心でした。
たとえば、「メール文を作ってほしい」「この文章を要約してほしい」「アイデアを出してほしい」といった使い方です。
このような使い方でも、作業時間の短縮や資料作成の効率化につながります。
しかし、現在の生成AI活用は、それだけにとどまりません。
AIエージェントの普及により、生成AIを活用した仕組みは、質問への回答だけでなく、業務の流れの中で複数の作業を支援・実行する方向へ広がっています。
AIエージェントとは、与えられた目的に沿って必要な情報を参照し、複数の手順を進めながら、業務の一部を支援・実行する仕組みです。
たとえば、次のような活用が考えられます。
- 新着メールを確認して内容を分類し、過去のやり取りや関連資料を参照したうえで返信案や対応タスクを作成する
- 商談内容を整理し、決定事項や期限を抽出したうえで、CRMへの登録案やお礼メールの下書きを作成する
- オンライン会議の音声を解析して議事録を作成し、そこから「誰がいつまでに何をすべきか」というタスクを自動で抽出する
つまり、生成AI活用は「質問に答えさせる」だけでなく、「業務の一部を進めさせる」段階へ広がりつつあります。だからこそ、本格的に活用するには、現在の業務がどのように進んでいるのかを整理する必要があります。
業務に組み込まなければ、活用は個人任せで止まりやすい
生成AIは、個人が試すだけなら比較的簡単に使い始められます。
文章の作成、要約、情報整理などは、すぐに効果を感じやすい領域です。
しかし、本格的な業務改善や組織的な定着につなげるには、それだけでは十分ではありません。
個人が便利だと感じて使っていても、その使い方が会社全体の業務改善につながるとは限りません。
担当者ごとに使い方が違えば、成果にもばらつきが生まれます。また、どの業務で使うのか、出力内容をどのように確認するのかが決まっていなければ、忙しい時期には使われなくなることもあります。
また、生成AIの利用が個人任せになると、次のような状態が起こりやすくなります。
- どの業務で使うべきか分からない
- 使っている人と使っていない人の差が広がる
- 便利ではあるが、業務全体の改善につながらない
- 出力内容の確認方法が担当者ごとに異なる
- どの程度の効果が出たのか判断できない
こうした状態を避けるには、生成AIを「使える人が使うもの」にとどめず、「業務の中で使う場面を決める」ことが重要です。
業務プロセスを見直す目的は、単に今の仕事を図にすることではありません。
生成AIやAIエージェントをどこに組み込めば、業務が進めやすくなるのかを見極めることです。
業務プロセス見直しでは、現状と理想を分けて整理する
生成AIを業務に組み込む前に、まず現在の業務の流れを整理することが重要です。
どの業務が、誰から始まり、どの情報を使い、どの判断を経て、どの成果物につながっているのか。こうした流れが見えていないと、生成AIを組み込む箇所を判断できません。
たとえば、問い合わせ対応を効率化したい場合でも、単に「問い合わせ対応に生成AIを使う」と考えるだけでは不十分です。
ひと口に「問い合わせ対応」といっても、実際には、問い合わせを受け付ける、内容を分類する、過去の回答や資料を確認する、回答案を作る、担当者が確認する、顧客へ返信するといった複数の工程があります。
このうち、AIに任せる工程、AIが作成して人が確認する工程、人が判断する工程、当面は対象外とする工程を分けて考えます。
このように、まずは現状の業務の流れを見える化します。そのうえで、生成AIやAIエージェントに任せる部分、人が確認すべき部分、最初は対象外にする部分を整理します。
現状の流れを整理した後は、生成AIを組み込んだ場合の理想の流れを考えます。
「どの作業をAIに任せられるのか」「どの確認や判断を人に残すべきか」「どの情報をAIが参照できる状態にする必要があるのか」を整理することで、実務に合った活用方法を考えやすくなります。
重要なのは、今の業務をそのままAIに置き換えるのではなく、AIを前提に仕事の進め方そのものを見直すことです。
実際の業務に組み込むのは簡単ではない
生成AIを業務に積極的に組み込むことは、今後の業務改善を考えるうえで重要です。
人手不足や業務の属人化に悩む中小企業にとって、生成AIやAIエージェントは、業務の進め方を見直す有効な選択肢になり得ます。
しかし、実際の業務に生成AIを組み込むことは簡単ではありません。AIの使い方だけを知っていても、業務改善には直接つながらないからです。
実務では、業務の流れだけでなく、利用しているシステム、保有しているデータ、社内の権限、確認が必要な判断、セキュリティルールなども含めて考える必要があります。
たとえば、営業資料作成を効率化する場合でも、単に生成AIに資料を作らせればよいわけではありません。
どの資料を参照するのか、どの顧客情報を使うのか、どの表現は使ってよいのか、誰が最終確認するのかを決める必要があります。
AIエージェントを組み込む場合は、さらに設計が重要になります。
どの情報にアクセスできるのか、どの作業を実行できるのか、どこで人の承認を挟むのか、誤った処理が起きた場合にどう対応するのかまで設計する必要があります。
特に、送信、登録、契約、支払いなどの重要な処理は、人が確認・判断する場面をあらかじめ設けることが重要です。
このように、AI活用は「ツールを入れれば終わり」ではありません。現場の業務を理解し、実務に合う形へ落とし込み、使いながら改善していくことが必要です。
業務理解と技術実装をつなぐ役割が重要になる
生成AIやAIエージェントを業務に組み込むには、現場の業務を理解することと、技術的な実装をつなげて考える必要があります。
しかし、業務上の課題を整理できても、それをどのようにAIやAIエージェントへ落とし込むのかが分からなければ、実際の活用にはつながりません。反対に、技術的にできることだけを見ても、現場の業務に合っていなければ使われません。
特にAIエージェントでは、業務フロー、データ、システム、権限管理、人による確認までをつなげて考える必要があります。
また、導入後も、実際に使いながら出力内容、確認手順、対象業務、利用ルールを見直していくことが欠かせません。
こうした業務理解と技術実装をつなぐ役割の一つとして、近年「FDE（Forward Deployed Engineer）」が注目されています。
FDEとは、顧客や現場に近い位置で業務課題を理解し、技術設計・実装・導入・運用改善までを一貫して支援するエンジニアです。
生成AIを「試して終わり」にしないためには、FDEのような業務理解と技術的な実装をつなぐ役割が重要になります。
まとめ｜業務プロセスを見直すことで、生成AIは実務に近づく
生成AIは、一問一答の便利なツールとして使うだけでも一定の効果があります。しかし、本格的に業務改善へつなげるには、実際の業務プロセスに組み込む視点が必要です。
AIエージェントの普及により、生成AI活用は、情報を参照し、複数の手順を進めながら業務の一部を支援・実行する段階へ広がっています。だからこそ、どの業務に組み込むのか、どの情報を使うのか、どこに人の判断を残すのかを整理することが重要です。
また、実際の業務に組み込む際には、業務フロー、データ、システム、権限、確認体制まであわせて考える必要があります。
「生成AIを活用する目的を明確にし、現在の業務を見える化し、AIと人の役割を整理したうえで、実務に合う形へ落とし込み、効果を確 認しながら改善していく」こうした流れをつくることで、生成AIは単なる試用ではなく、業務を支える仕組みへ近づいていきます。
次回は、適切なツール選定をテーマに、自社の目的や業務内容に合う生成AIサービスをどのように選ぶべきかを解説します。