中小企業の生成AI導入｜最初の1か月で選ぶべき業務・止めるべき業務

一か月目に向くのは、AIの出力を読んだ人が、元の資料と比べて直せる仕事です。たとえば公開済みの自社サービス資料から、社内勉強会用の要点を作る。過去に公開したコラムから、次回の見出し案を三つ出す。社内で使う手順書の誤字や、説明の抜けを探す。このような仕事なら、正解を知っている担当者が確認できます。

反対に、答えを確かめる元資料がない業務は、最初の対象に向きません。市場価格の判断、契約の可否、顧客ごとの回答、法令の適用、採用の合否といった判断をAIへ任せると、出力がもっともらしくても正誤を確かめにくくなります。最初は、AIが結論を出す仕事ではなく、担当者が考える前に材料を整える仕事に絞ります。

• 公開済み資料をもとにした社内用の要約
• 既存マニュアルの見出し整理と説明不足の洗い出し
• 会議メモからの確認事項・担当者候補の抽出
• 公開前の原稿に対する表記ゆれ・確認項目の下書き

業務の候補を出したら、次に使う資料を一つずつ見ます。氏名、連絡先、顧客名、相談内容、従業員評価、見積金額、契約条件、未公開の開発情報が含まれるなら、そのまま外部の生成AIサービスへ入れる仕事にはしません。個人情報保護委員会の注意喚起を踏まえても、入力する情報の性質と、利用するサービスの設定・利用規約を先に確認する必要があります。

ここで大切なのは、すべての仕事を禁止することではありません。まずは固有名詞を外した例に置き換えられるか、公開済みの資料だけで試せるかを確認します。置き換えても仕事の目的が保てないなら、その業務は初月の候補から外します。実データを持ち込まなければ試せない仕事は、利用ルール、契約、権限、保存先を整えてから扱います。

• 顧客・従業員・応募者の個人情報を含む仕事
• 未公開の価格、契約、経営計画、技術情報を扱う仕事
• AIの結果が、そのまま社外メールや提案書になる仕事
• 誤りが人事・法務・会計・安全に直結する判断

試す業務が決まったら、担当者だけを決めて終わりにしません。誰が入力を整えるか、誰が出力を確認するか、どこへ保存するか、どんな時に使うのを止めるかを一枚に書きます。たとえば「公開済みのFAQをもとに社内チャット用の回答案を作り、担当リーダーが原文と照合してから使う。出典が見つからない回答は採用しない」のように、業務の流れが読める形にします。

確認者は、AIに詳しい人である必要はありません。その仕事の内容を確認できる人が担当します。営業資料なら営業責任者、手順書なら現場の担当者です。IPAは、AIを開発する人材だけでなく、業務の中でAIを使いこなす人材も重要だと示しています。導入の初期は、操作に慣れた一人へ判断を集めず、仕事を知る人が確認できる状態を作る方が続きます。

初月の振り返りで、利用回数だけを数えると、無理に使う空気が生まれます。代わりに、一件ごとに、入力した資料の種類、出力で役に立った部分、直した部分、確認にかかった時間、使わなかった理由を短く残します。「専門用語が古かった」「元資料にない断定があった」「確認に15分かかり手作業の方が早かった」といった記録は、次の判断に役立ちます。

使わなかった記録も失敗ではありません。対象業務が合わなかったのか、入力の整え方が足りなかったのか、確認者が不在だったのかを分けて考えられるからです。IPAのデジタルスキル標準は、全てのビジネスパーソン向けのDXリテラシー標準と、DXを推進する人材向けの標準を示しています。現場での小さな記録は、研修で聞いた内容を自社の仕事へ結び直す材料になります。

一か月試して手応えがあっても、すぐに全社へ広げる必要はありません。まず、別の担当者が同じ資料と手順で再現できるかを見ます。入力してよい情報、使う指示文の例、確認する項目、保存場所、困った時の相談先が分かれば、担当が替わっても仕事が止まりにくくなります。再現できない場合は、AIの性能より、業務の前提が共有されていない可能性を疑います。

広げる基準も、先に決めておきます。確認にかかる時間が減った、修正の傾向が分かった、入力してはいけない情報を全員が説明できる、という状態になってから次の業務へ進みます。株式会社DOONは、生成AIを導入しただけで成果が出るとは考えていません。実際の業務を一つ選び、使わない範囲、確認する人、残す記録を整えながら、現場で続く形へ変える支援を行っています。