「AIのアカウントは配った。使い方の研修も受けた。でも、事業の何が変わったのかと聞かれると、答えにくい。」

これは、AI活用を考えるための説明例です。特定の企業や顧客の発言ではありません。

議事録をまとめる、メールの下書きをつくる、調べものをする。個人の仕事で便利さを感じる場面はあっても、それが事業全体の変化として見えているとは限りません。

そのとき、次のAIツールを探す前に、確かめたいことがあります。

自社のどの事業で、誰の、どの仕事を変えたいのか。その変化を、何で確かめるのか。

Nuevo LabとPROTOCOREでは、AI活用を業務や事業の設計と結びつけて考えます。今回は「売る・回す・判断する・顧客との関係を育てる」という4つの視点から、最初の一手を整理してみます。

「使っている人が増えた」の先に、どんな変化を期待するか

AIの利用率や試作した数は、取り組みが広がっているかを見る手がかりになります。

そこに、仕事や顧客の側から見た問いを加えてみてください。

  • 提案の準備にかかる時間や、確認のやり直しはどうなったか。
  • 問い合わせに答えるまでの待ち時間はどうなったか。
  • 必要な数字を集め、次の打ち手を決めるまでの流れはどうなったか。
  • 顧客の困りごとを見つけ、対応するタイミングはどうなったか。

「文章が速く書けた」だけでなく、その文章を誰が確認し、どの判断や行動につなげるのかまで見ます。下書きが増えた一方で、確認する人の負担が増えているなら、工程全体で考え直す必要があります。

まず、一つの事業と仕事の流れを見えるようにする

全社の利用環境やルールを整える取り組みと並行して、具体的に改善したい事業・業務を一つ選びます。

例えば、「営業全体をAI化する」よりも、「既存顧客から相談を受けてから、提案を返すまで」と区切ると、現場で確かめることが明らかになります。

関わるメンバーで、次の内容を書き出してみてください。

整理すること 確かめる問い
顧客と提供価値 誰の、どんな困りごとに応える仕事か
仕事の流れ 何を受け取り、誰が判断し、何を次の人へ渡すか
詰まっている場面 待ち時間、手戻り、探す時間はどこにあるか
情報とデータ 必要な情報はどこにあり、使える状態か
判断と責任 AIの出力を誰が確かめ、どこで承認するか
期待する変化 顧客や担当者にとって、何が変わればよいか

これは、仕事を整理するための問いの例です。部門ごとに別の絵を描いていたら、違いを話し合うことから始めます。経営の期待と現場の実情を、同じ流れの上で確認するためです。

AIを役立てる場所を考える、4つの視点

4つすべてに取り組む必要はありません。今の事業で、どこに負担や機会があるかを考えるための整理です。以下の活用場面と指標は説明例であり、導入成果を示すものではありません。

1．売る力：顧客に届き、相談や提案につながっているか

顧客の関心や相談内容を整理し、提案の準備に使う。営業で繰り返し説明している内容を整理し、必要な資料を探しやすくする。そうした場面でAIの使い方を考えます。

確かめたいのは、資料を何枚つくったかだけではありません。提案までの時間、相談から商談へ進んだ割合、顧客が判断するための情報がそろったか、といった変化です。

AIに提案を書かせる前に、誰に何を届けたいのか、何をもってよい提案とするのかを、人が言葉にする必要があります。

2．回す力：仕事の負担を、工程全体で減らせるか

情報の転記、定型文書の下書き、問い合わせの分類など、繰り返している仕事を工程に分けます。

AIに任せる候補を選ぶときは、出力の確認や例外対応まで含めて見てください。一つの作業が速くなっても、次の人が修正に追われていれば、流れ全体の改善にはつながりません。

作業時間に加え、確認時間、手戻り、対応漏れなども確かめます。人が判断する場面と、想定外のときに戻す相手を決めておくことも欠かせません。

3．判断する力：数字や情報を、次の行動に使えているか

数字が集まっていても、「なぜこの数字になったのか」「次に何をするのか」を話し合えなければ、報告のための資料で終わってしまいます。

AIを使って集計や整理を補助するときも、数字の定義、対象期間、情報の出所をそろえます。推測を事実として扱わず、不足している情報を確かめることが前提です。

判断までにかかる時間、会議で決まったこと、その後の行動を振り返ると、資料の作成速度とは別の変化を捉えられます。最終的な判断と責任を誰が担うかも明らかにします。

4．顧客との関係を育てる力：声を拾い、対応につなげているか

ここでの「育てる」は、顧客との関係を継続し、提供する価値を育てていくという意味です。

アンケートや問い合わせの内容を整理する、使い方に迷っている顧客の兆候を確かめる、説明や支援の方法を見直す。AIによる整理を、担当者の確認と具体的な対応へつなぎます。

継続率や利用状況、相談への対応などを、事業に合う形で確かめます。顧客の行動の変化だけで気持ちを断定せず、必要に応じて対話で確認することも大切です。

最初の一手は、「試せる大きさ」と「確かめ方」で決める

改善候補がいくつも出たら、期待できる効果に加えて、試すための条件も比べます。

  • 顧客や現場にとって、どの負担や困りごとを減らせるか。
  • 必要な情報を、利用規定に沿って使えるか。
  • 出力を確認できる担当者と、試す時間を確保できるか。
  • 対象を絞り、うまくいかないときに元の手順へ戻せるか。
  • 試す前後を、同じ条件で比べられるか。

例えば、「すべての顧客への提案を自動化する」から始めるのではなく、一つの提案業務で、社内確認用の下書きを試す。準備から修正までにかかった時間と、確認者が直した箇所を記録する。そうすると、次に何を改善するかを考える材料が残ります。

この場面も説明例です。個人情報や機密情報の扱い、利用するAIの条件、社内の承認範囲は、試す前に確認します。

人が替わっても、改善を続けられる形にする

担当者が上手にAIを使えたことと、職場で使い続けられることは、分けて考える必要があります。

使った情報、手順、出力を確認する基準、うまくいかなかった条件、修正した理由を、職場で共有できる形に残します。詳しい人に聞けば分かる状態から、必要な人が確かめられる状態へ近づけていきます。

ただし、手順を残せば必ず同じ品質になるわけではありません。仕事の条件やAIの出力は変わるため、定期的な確認と見直しが必要です。

外部の力を借りる場合も、何を任せ、何を自社で判断し、どの知識や運用を引き継ぐかを、最初に話し合っておきます。

強い事業と組織をつくるために、AIでどの仕事を変え、その変化を誰と確かめるか。

次のツールを選ぶ前に、一つの事業、一つの仕事の流れから、その問いを共有してみませんか。

自社の仕事から、AI活用の最初の一手を考えたい方へ

Nuevo LabとPROTOCOREの共同プログラムでは、現場の課題と業務の流れを整理し、人とAIの役割を考え、一部工程の試作や職場での試行計画につなげます。

業務改善、企画・営業、クリエイティブの3テーマを基本に、対象業務・参加者の経験・利用環境に合わせて内容をご相談いただけます。1日で扱う範囲を事前にすり合わせ、実装や継続運用まで支援を希望される場合は、範囲を個別に検討します。

愛知・静岡を中心に、他地域やオンラインでの実施もご相談いただけます。

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