最近、「社内でChatGPTを使い始めました」という話をかなり聞くようになりました。
実際、AIは本当にすごいです。
文章作成、要約、翻訳、アイデア出し、議事録整理など、以前より圧倒的に速くできるようになっています。
ただ、その一方で、
「ChatGPTを導入したけど、思ったほど業務改善につながっていない」
という話もかなり多いです。
これはなぜなのか。
個人的には、
「AIツールを導入しただけで、業務フローが変わっていない」
ことが大きな理由だと思っています。
ChatGPTを契約しただけでは、会社は変わらない
例えば、
ChatGPT Teamを契約した
AI利用を社内で推奨した
AI活用を始めた
としても、それだけで業務が劇的に改善するケースは、実はそこまで多くありません。
なぜなら、現実の業務には、
Excel
LINE
メール
紙
PDF
社内ルール
属人的な運用
などが複雑に絡み合っているからです。
AIだけ導入しても、その周辺が変わらなければ、結局人間が手作業を続けることになります。
よくある「AI導入したけど変わらない」パターン
例えば問い合わせ管理。
AIを導入したつもりでも、実際には、
問い合わせはメール
担当者が手動で転記
Excelで管理
LINEで共有
返信は個人ごと
過去履歴は探せない
という状態のままになっているケースはかなりあります。
この場合、ChatGPTを使って返信文案を作れても、業務全体としてはそこまで改善されません。
重要なのは、
「問い合わせを受けてから、対応・管理・共有するまでの流れ全体」
を整理することです。
AI導入で本当に重要なのは“業務フロー設計”
ここがかなり重要です。
AI導入というと、
「どのAIを使うか」
に意識が向きがちですが、実際には、
どこでデータが発生するか
誰が確認するか
どこがボトルネックか
どこをAIに任せるか
どこを人間が判断するか
を整理する方が重要です。
例えば問い合わせ管理なら、
Before：
メール受信
手動転記
Excel管理
LINE共有
人力返信
After：
フォーム受信
AIが分類
AIが要約
AIが返信文案作成
自動でDB登録
Slack通知
人間が最終確認
のように、業務フロー全体を設計する必要があります。
AIは「人を完全に置き換える」より、「補助する」が現実的
最近はAIがかなり進化していますが、現実の業務では、
「完全自動化」
より、
「人間を補助する」
方が実用的なケースが多いです。
例えば、
AIが問い合わせを分類
AIが返信文案を作る
AIが議事録を整理
AIが報告書を要約
まではAIに任せる。
ただし、
最終送信
契約判断
クレーム対応
重要確認
は人間が行う。
この形の方が、実際にはかなり運用しやすいです。
中小企業ほど「小さく始める」が重要
AI導入というと、大規模なDXをイメージされることもあります。
ただ実際には、
まず問い合わせ管理だけ
まず報告業務だけ
まずExcel転記だけ
のように、小さく始める方が成功しやすいです。
特に最近は、
AI
ノーコード
ローコード
の進化によって、以前よりかなり低コスト・短期間で試作できるようになっています。
そのため、
「まず小さく試して、現場で改善する」
という進め方がかなり重要になっています。
AI時代は「ツール導入」より「業務設計」が重要になる
最近はAIそのものの性能向上に注目が集まっています。
もちろんそれも重要です。
ただ、実際の現場では、
業務フロー
データ整理
運用設計
UI
社内定着
の方が難しいケースもかなり多いです。
つまり、AI時代に重要なのは、
「どのAIを使うか」
だけではなく、
「どう業務に組み込むか」
なんだと思います。
私たちとしても、単純なシステム開発だけではなく、
AI導入支援
業務整理
小規模PoC
AIを活用した業務改善
のような領域を、今後さらに強化していきたいと考えています。