AIによる業務効率化が進む一方で、すべての仕事をAI化する必要があるわけではありません。不要な業務をそのままAI化すると、かえって管理や確認の負担が増える可能性があります。
重要なのは、AIを導入する前に業務の目的や必要性を見直すことです。
本記事では、現場観察を通じてAI化すべき仕事と廃止すべき仕事を見極める方法を、判断表や具体例を用いて解説します。
なぜAI化する仕事と廃止する仕事を分ける必要があるのか？
AIによる業務効率化を進める際は、既存の仕事をそのままAI化するのではなく、業務の必要性を確認することが重要です。
不要な作業をAI化しても、業務そのものは残り、システムの運用や出力結果の確認など、新たな負担が発生する可能性があります。
そのため、業務の目的や成果を確認し、AI化・廃止・簡素化のいずれが適切かを判断する必要があります。
AI化と業務廃止では改善の目的が異なる
| 改善方法 |
主な目的 |
具体例 |
| AI化 |
必要な作業の負担を減らす |
議事録の要約、問い合わせ内容の分類 |
| 業務廃止 |
不要な作業をなくす |
利用されていない報告資料の作成 |
| 業務簡素化 |
工程や手順を減らす |
重複する確認作業の統合 |
| 通常の自動化 |
決まった処理を自動で実行する |
定型データの転記、通知の自動送信 |
| 人による対応 |
専門的な判断や責任を維持する |
採用の最終判断、重要な承認 |
不要な仕事をAI化すると何が問題になるのか？
例えば、誰も活用していない週次報告書をAIで自動作成しても、報告書自体の必要性が低ければ、十分な改善効果は得られません。
一方、必要な会議の議事録作成をAIで支援すれば、担当者の作業負担を軽減できる可能性があります。
このように、業務を残す必要があるのかを先に判断し、必要な仕事についてAI化を検討することが、効果的な業務改善につながります。
業務改善では何を基準に仕事を分類するのか？
業務改善では、作業時間や負担の大きさだけでなく、業務の必要性、処理内容、判断の複雑さを確認することが重要です。
AI化を検討する前に、業務を廃止・簡素化・自動化・AI化・人による対応の5つに分類すると、適切な改善方法を選びやすくなります。
業務を分類する5つの判断基準
| 分類 |
判断基準 |
具体例 |
| ① 業務廃止 |
必要性や成果が確認できない |
利用されていない報告資料 |
| ② 統合・簡素化 |
工程や作業内容が重複している |
複数部署での同じ情報の入力 |
| ③ 通常の自動化 |
処理条件や手順が明確 |
定型データの転記、通知の送信 |
| ④ AI化 |
情報整理や非定型処理が多い |
文章の要約、文書からの情報抽出 |
| ⑤ 人による対応 |
専門的な判断や責任が必要 |
採用の最終判断、重要な契約判断 |
業務全体ではなく作業工程ごとに判断する
一つの業務の中にも、廃止できる工程、AI化できる工程、人が担当すべき工程が混在しています。
例えば、採用業務では応募情報の整理をAIで支援し、日程案内を自動化する一方、最終的な採用判断は人が行う方法が考えられます。
このように、業務を工程単位に分け、それぞれの目的や処理内容に応じて改善方法を選ぶことが重要です。
AI化・廃止の候補を見つける現場観察の進め方
AI化や業務廃止の候補を見つけるには、実際の作業を観察し、業務の流れや課題を把握することが重要です。
業務マニュアルや担当者へのヒアリングだけでは、日常的に発生する手戻りや待ち時間、例外対応を十分に把握できない場合があります。現場観察では、実際の作業工程を確認し、改善できる部分を明らかにします。
現場観察を進める5つのステップ
| ステップ |
取り組み |
確認内容 |
| ① |
対象業務の選定 |
作業負担や改善の必要性が高い業務を選ぶ |
| ② |
作業工程の観察 |
実際の手順や使用システムを確認する |
| ③ |
作業時間の記録 |
処理時間や待ち時間を把握する |
| ④ |
担当者への確認 |
作業目的や例外対応の理由を聞く |
| ⑤ |
改善候補の抽出 |
重複作業やAI化できる工程を整理する |
現場観察で見逃しやすいポイント
現場観察では、目に見える作業だけでなく、承認待ち、情報の再入力、他部署への確認など、作業の間に発生する負担も記録します。
例えば、請求書処理では、金額の入力だけでなく、記載内容の確認や不備があった場合の問い合わせにも時間がかかります。入力作業だけをAI化しても、業務全体の負担が十分に減らない可能性があります。
また、担当者によって処理方法が異なる場合は、その理由も確認します。業務上必要な例外対応と、単なる作業方法のばらつきを区別することが大切です。
現場観察の結果を改善判断につなげる
観察した内容は、作業工程ごとに整理し、業務の必要性、重複の有無、判断の複雑さを確認します。
そのうえで、不要な工程は廃止を検討し、必要な定型作業は自動化、情報整理が多い工程はAI化の候補として分類します。現場観察を通じて得られた事実を判断材料にすることで、実態に合った業務改善を進めやすくなります。
現場観察で記録すべき7つの項目
現場観察では、作業内容だけでなく、業務の目的や実施頻度、判断の必要性などを記録することが重要です。
あらかじめ記録項目を統一しておくと、複数の業務を比較しやすくなり、AI化や廃止の判断に必要な情報を整理できます。
現場観察で確認する7つの項目
| 記録項目 |
確認内容 |
記録例 |
| ① 業務の目的 |
何のために実施するのか |
請求内容の確認、情報共有 |
| ② 作業時間 |
1回の処理にかかる時間 |
入力・確認・修正に要した時間 |
| ③ 実施頻度 |
どの程度繰り返すか |
毎日、毎週、月末など |
| ④ 作業内容 |
どのような工程があるか |
入力、照合、承認、報告 |
| ⑤ 重複の有無 |
他の業務と内容が重なるか |
同じ情報の二重入力 |
| ⑥ 判断の必要性 |
専門知識や個別判断が必要か |
請求内容の妥当性確認 |
| ⑦ ミスと例外対応 |
手戻りや例外が発生するか |
記載不備、差し戻し、再確認 |
現場観察シートの記入例
例えば、請求書処理を観察する場合は、請求書の受領から内容確認、システム入力、承認までを工程ごとに記録します。
入力作業に時間がかかる場合は自動化を検討し、同じ情報を複数回入力している場合は、システム連携や工程の統合を検討します。また、金額の不一致など例外対応が必要な工程は、人による確認を残す方法も考えられます。
記録した情報を判断材料として活用する
記録した情報は、業務ごとに一覧化し、作業負担の大きさや改善の必要性を比較します。作業時間だけでなく、業務の目的や誤処理による影響も合わせて評価することが大切です。
なお、観察した日だけに発生した特殊な作業と、日常的に繰り返される作業は区別して記録します。実際の業務状況を正確に把握することで、AI化や廃止の判断精度を高められます。
【判断表】AI化する仕事と廃止する仕事の分け方
AI化する仕事と廃止する仕事を分けるには、業務の必要性、作業の反復性、判断の複雑さなどを総合的に評価する必要があります。
重要なのは、AIで処理できるかを最初に判断するのではなく、その仕事を続ける必要があるかを確認することです。業務の目的を明確にしたうえで、最適な改善方法を選びます。
AI化・業務廃止を判断する6つの基準
| 判断基準 |
確認する内容 |
判断の方向性 |
| ① 業務の必要性 |
現在も実施する目的があるか |
必要性が低ければ廃止を検討 |
| ② 成果への貢献度 |
業務の結果が活用されているか |
成果が不明確なら目的を再確認 |
| ③ 作業の反復性 |
同じ作業が繰り返されるか |
反復性が高ければ自動化を検討 |
| ④ 作業の標準化 |
手順や入力情報が整理されているか |
標準化できれば自動化しやすい |
| ⑤ AIによる処理可能性 |
分類・要約・情報抽出などを任せられるか |
処理結果を検証できればAI化候補 |
| ⑥ 誤処理のリスク |
ミスによる影響や責任が大きいか |
リスクが高ければ人の確認を重視 |
実際の業務を分類する判断表
判断基準を実際の業務に当てはめると、以下のように改善方針を整理できます。なお、分類結果は想定例であり、実際には業務の目的や社内ルールを確認して判断します。
| 対象業務 |
判断結果 |
主な理由 |
| 利用されていない週次報告書 |
廃止を検討 |
作成目的や利用実態が不明確 |
| 複数部署での同じ情報の入力 |
統合・簡素化 |
重複する工程を削減できる可能性 |
| 定型データの転記 |
通常の自動化 |
処理手順が明確 |
| 問い合わせ内容の分類 |
AI化を検討 |
文章の内容に応じた分類が必要 |
| 重要な契約の最終判断 |
人が担当 |
専門的な判断と責任が必要 |
判断表を使用する際の注意点
業務廃止を検討する場合は、利用実態だけでなく、法令・契約・監査・内部統制上の必要性も確認します。利用頻度が低い業務でも、重要な役割を持つ場合があります。
また、AI化できる業務でも、必ずしもAIが最適とは限りません。処理条件が明確な作業は、既存システムの機能や通常の自動化で対応できる可能性があります。
判断が難しい場合は、小規模な検証を行い、処理品質や作業負担を確認します。業務の必要性、改善効果、リスクを比較したうえで、最終的な対応方針を決めることが重要です。
廃止を優先すべき仕事の5つの特徴
業務改善では、AI化を検討する前に、廃止できる仕事がないか確認することが重要です。業務の目的が失われていたり、他の作業と重複していたりする場合は、仕事そのものを減らせる可能性があります。
特に、次の5つの特徴に当てはまる業務は、廃止や統合を優先的に検討する候補になります。
廃止を検討すべき仕事の5つの特徴
| 特徴 |
発生している問題 |
具体例 |
| ① 目的が不明確 |
実施する理由が説明できない |
慣習的に続けている定例報告 |
| ② 作業が重複 |
同じ内容を複数回処理している |
部署ごとの重複したデータ集計 |
| ③ 成果が活用されない |
作成物が意思決定に使われていない |
参照されていない管理資料 |
| ④ 工程が過剰 |
必要以上の確認や承認がある |
同じ内容を繰り返す確認作業 |
| ⑤ 必要性が変化 |
環境の変化で作業が不要になっている |
システム変更後も残る旧作業 |
業務廃止を判断する際の確認事項
廃止候補が見つかった場合は、その業務を誰が利用し、どのような目的で実施しているかを確認します。担当者だけでなく、成果物を受け取る部署への確認も必要です。
例えば、利用されていないように見える報告資料でも、監査対応や重要な記録として保管が求められている場合があります。法令や社内規程などの要件を確認せずに廃止することは避けるべきです。
廃止による影響を確認してから判断する
業務を廃止する際は、必要に応じて試行期間を設け、他の業務や利用者に問題が生じないか確認します。影響がある場合は、完全廃止ではなく、実施頻度の削減や工程の統合も検討します。
不要な仕事を減らすことで、担当者は必要性の高い業務に時間を使いやすくなります。AI導入の前に業務の目的を見直すことが、効率的な業務改善の出発点となります。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
当社では、現状業務の可視化から課題分析、業務プロセスの見直し、AI・DXの活用、運用定着まで一貫して支援します。
「業務を効率化したい」「生産性を向上させたい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
業務改革について相談する
AI化に適した仕事の5つの特徴
業務の必要性を確認した後は、AIによって作業負担を減らせる工程を検討します。特に、文章の整理や情報の分類など、人が繰り返し処理している仕事はAI化の候補になります。
ただし、AI化に適しているかは作業内容だけでなく、入力情報の品質や出力結果を確認できるかによっても変わります。
AI化に適した仕事の5つの特徴と具体例
| 特徴 |
業務の内容 |
AI活用例 |
| ① 反復して発生する |
類似した情報を繰り返し処理する |
問い合わせ内容の一次分類 |
| ② 情報整理が多い |
大量の文章から要点を抽出する |
議事録や報告書の要約 |
| ③ 非定型データを扱う |
形式の異なる文書を処理する |
請求書からの情報抽出 |
| ④ 判断材料の整理が必要 |
複数の情報を比較・分類する |
申請内容の確認支援 |
| ⑤ 出力結果を検証できる |
人が内容の正確性を確認できる |
報告書やメールの下書き作成 |
AI化する前に確認すべきポイント
AI化を検討する際は、必要な情報を取得できるか、処理結果を検証できるか、誤った出力による影響を管理できるかを確認します。
例えば、請求書の情報抽出では、AIが金額や取引先名を読み取れても、原本との照合や不一致が発生した場合の確認が必要です。AIが担当する工程と人が確認する工程を明確にすることが重要です。
AI化と通常の自動化を使い分ける
すべての反復作業にAIが必要なわけではありません。処理条件が明確なデータ転記や通知業務は、既存システムや通常の自動化で対応できる場合があります。
一方、文章の意味を読み取る作業や、形式が統一されていない情報の整理には、AIが役立つ可能性があります。業務の特徴に応じて技術を選び、小規模な検証で効果と品質を確認することが大切です。
【具体例】営業・経理・人事・管理部門の業務判断
AI化する仕事と廃止する仕事の判断は、部門や業務内容によって異なります。同じ部署でも、AI化に適した工程と、廃止や簡素化を優先すべき工程が存在します。
ここでは、営業・経理・人事・管理部門を例に、業務の特徴と改善方法を整理します。以下は判断方法を説明するための想定例です。
部門別に見るAI化・業務廃止の判断例
| 部門 |
対象業務 |
改善方針 |
判断理由 |
| 営業 |
商談記録の要約 |
AI化 |
文章整理の負担を減らせる可能性がある |
| 営業 |
重複する営業日報 |
統合・廃止を検討 |
同じ情報を複数回報告している |
| 経理 |
請求書の情報抽出 |
AI化を検証 |
異なる形式の文書を処理する |
| 経理 |
同じデータの二重入力 |
システム連携 |
入力工程そのものを削減できる可能性がある |
| 人事 |
応募者への定型案内 |
通常の自動化 |
条件や送信内容を標準化できる |
| 人事 |
採用可否の最終判断 |
人が担当 |
判断の妥当性と責任が重要 |
| 管理部門 |
会議資料の初稿作成 |
AI化 |
情報整理と文章作成が中心 |
| 管理部門 |
目的が不明確な定例会議 |
廃止・頻度見直し |
会議の必要性を再確認する余地がある |
同じ部門でも改善方法は異なる
例えば、営業部門では商談内容の要約にAIを活用する一方、重複する営業日報は統合や廃止を検討できます。すべての業務にAIを導入する必要はありません。
経理部門でも、請求書からの情報抽出にはAIが役立つ可能性がありますが、同じデータの二重入力はシステム連携によって解消できる場合があります。
業務の目的と責任に応じて判断する
人事や管理部門では、定型的な案内や資料作成を自動化・AI化できる一方、重要な判断や関係者との調整には人の関与が必要です。
実際の改善方針は、業務の必要性、利用する情報、誤処理の影響を確認して決定します。部門単位ではなく、作業工程ごとに最適な方法を選ぶことが重要です。
現場観察からAI導入・業務廃止までの5ステップ
AI導入や業務廃止を進める際は、現状把握から効果検証まで、段階的に取り組むことが重要です。
現場の実態を確認せずに改善を進めると、必要な工程をなくしたり、AI導入後に新たな負担が発生したりする可能性があります。
AI導入・業務廃止を進める5つのステップ
| ステップ |
取り組み |
主な内容 |
| ① |
業務の棚卸し |
作業内容と業務の目的を一覧化する |
| ② |
現場観察 |
作業工程・処理時間・例外対応を確認する |
| ③ |
業務の分類 |
廃止・簡素化・自動化・AI化・人による対応に分ける |
| ④ |
小規模な検証 |
AIの処理品質や業務廃止による影響を確認する |
| ⑤ |
運用・改善 |
検証結果に基づいて適用範囲や手順を見直す |
小規模な検証から始めることが重要
AI化する場合は、対象業務を限定し、出力の正確性や確認作業の負担を検証します。十分な品質を確保できない場合は、対象範囲や運用方法を見直します。
業務廃止の場合も、関係部署と調整したうえで試行期間を設け、必要な情報共有や業務処理に支障が生じないか確認することが大切です。
検証結果をもとに改善範囲を広げる
検証後は、作業時間や処理品質、担当者の負担を比較し、改善効果を確認します。問題がなければ適用範囲を広げ、必要に応じて業務手順や管理方法を更新します。
一度の判断で改善を完了させるのではなく、現場の状況に合わせて継続的に見直すことが重要です。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
当社では、現状業務の可視化から課題分析、業務プロセスの見直し、AI・DXの活用、運用定着まで一貫して支援します。
「業務を効率化したい」「生産性を向上させたい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
業務改革について相談する
AI化・業務廃止の効果をどう測定するのか？
AI化や業務廃止の効果を判断するには、改善前後の業務状況を比較することが重要です。作業時間の短縮だけでなく、処理品質や管理コスト、担当者の負担も確認する必要があります。
特にAI化では、作業が短縮されても、出力結果の確認や修正に時間がかかる場合があります。業務全体でどの程度改善したかを評価することが大切です。
AI化・業務廃止の効果を測定する6つの指標
| 評価指標 |
確認内容 |
評価方法 |
| ① 作業時間 |
処理に必要な時間が減ったか |
改善前後の処理時間を比較 |
| ② 業務コスト |
運用費用を含めた負担が減ったか |
人件費・利用料・保守費を比較 |
| ③ 手戻り件数 |
修正や再処理が減ったか |
差し戻しや再作業の件数を確認 |
| ④ 処理品質 |
正確性や成果物の品質を維持できたか |
誤処理や内容の不備を確認 |
| ⑤ 確認工数 |
AI出力の確認に負担がかかっていないか |
確認・修正に要した時間を記録 |
| ⑥ 利用者への影響 |
必要な情報やサービスが維持されているか |
問い合わせや業務上の支障を確認 |
AI導入後の追加負担も評価する
AI化の効果は、AIが処理した時間だけでは判断できません。出力内容の確認、誤りの修正、システムの管理などに必要な時間も含めて評価します。
例えば、報告書の下書き作成をAI化した場合は、作成時間と修正時間を合わせて比較します。AI導入前よりも全体の負担が減っているかを確認することが重要です。
業務廃止では他の工程への影響も確認する
業務を廃止した場合は、削減できた作業時間に加え、他部署で代替作業が発生していないかを確認します。必要な情報共有や承認が不足していないかも重要な評価項目です。
改善前後の処理件数や業務条件をそろえて比較し、負担の削減と業務品質の維持を両立できているか判断します。
業務改革を進めたいものの、何から着手すべきか分からずお困りではありませんか？
業務改革は、単にシステムやAIを導入するだけでは十分な成果につながりません。
当社では、現状業務の可視化から課題分析、業務プロセスの見直し、AI・DXの活用、運用定着まで一貫して支援します。
「業務を効率化したい」「生産性を向上させたい」とお考えの企業様は、ぜひお気軽にご相談ください。
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AI化・業務廃止で失敗しないための注意点
AI化や業務廃止は、作業負担を軽減できる一方で、進め方を誤ると新たな問題が発生する可能性があります。
特に、現場の実態を確認せずに業務を変更すると、必要な作業が失われたり、AIの出力確認に負担が集中したりする場合があります。導入前にリスクと対策を整理することが重要です。
AI化・業務廃止で注意すべき5つのリスクと対策
| 注意点 |
発生する問題 |
主な対策 |
| ① 現場の意見を確認しない |
必要な工程や例外対応を見落とす |
担当者へのヒアリングと現場観察を行う |
| ② 作業時間だけで判断する |
重要な確認業務を廃止してしまう |
業務目的や法令・社内規程を確認する |
| ③ AIのリスクを軽視する |
誤出力や情報漏えいが発生する |
出力確認と情報管理のルールを整備する |
| ④ 他部署への影響を確認しない |
情報不足や新たな作業負担が発生する |
関係部署と調整し、小規模に検証する |
| ⑤ 導入後の見直しを行わない |
業務の変化に対応できなくなる |
効果測定と定期的な運用改善を行う |
AIに任せる範囲と人の責任を明確にする
AIを導入する場合は、AIが処理する工程と、人が確認・判断する工程を明確に分ける必要があります。特に、契約や採用など重要な判断を伴う業務では、AIの出力だけで結論を出さない運用が重要です。
また、機密情報や個人情報を扱う場合は、利用するAIサービスのデータ管理方法や社内ルールを確認し、適切なアクセス制限を設けます。
業務改善は継続的に見直す
AI化や業務廃止は、実施した時点で完了するものではありません。運用開始後も作業時間、処理品質、現場の負担を確認し、必要に応じて改善方法を見直します。
業務の目的を維持しながら、不要な工程を減らし、必要な作業に適切な技術を活用することが、持続的な業務改善につながります。
AI化する仕事と廃止する仕事に関するよくある質問（FAQ）
Q1. AI化する仕事と廃止する仕事の違いは何ですか？
AI化する仕事は、業務自体は必要であり、AIによって作業負担を減らせる仕事です。一方、廃止する仕事は、目的や必要性が失われている業務です。まず仕事を続ける必要があるかを確認し、その後にAI化を検討します。
Q2. なぜAI導入前に業務の必要性を確認する必要があるのですか？
不要な業務をAI化しても、その業務の管理や出力結果の確認が残る可能性があるためです。業務の目的を見直し、廃止できる作業を先に整理することで、必要な仕事に改善の取り組みを集中できます。
Q3. AI化する仕事はどのような基準で選べばよいですか？
業務の必要性、反復性、情報の整理しやすさ、AIによる処理可能性、誤処理のリスクなどを確認します。特に、文章の要約や分類、文書からの情報抽出などはAI化の候補になります。ただし、実際の処理品質を検証することが必要です。
Q4. 廃止すべき仕事にはどのような特徴がありますか？
目的が不明確な業務、他の作業と重複している業務、成果物が活用されていない業務などが廃止候補になります。ただし、法令や社内規程で必要な作業もあるため、利用実態だけで判断しないことが重要です。
Q5. 現場観察とはどのような調査方法ですか？
担当者が実際に仕事を進める様子を確認し、作業工程、処理時間、判断内容、例外対応などを記録する方法です。業務マニュアルに記載されていない手戻りや待ち時間も把握でき、改善候補の発見に役立ちます。
Q6. 現場観察を行わず、担当者へのヒアリングだけで判断できますか？
ヒアリングだけでは、担当者が日常的に行っている細かな作業や待ち時間を把握できない場合があります。実際の作業観察とヒアリングを組み合わせ、手順だけでなく、その工程が必要な理由も確認することが望ましいです。
Q7. 現場観察では何を記録すればよいですか？
業務の目的、作業時間、実施頻度、作業内容、重複の有無、判断の必要性、ミスや例外対応の7項目を記録します。項目を統一することで、複数の業務を比較し、改善の優先順位を検討しやすくなります。
Q8. 作業時間が長い仕事は優先的にAI化すべきですか？
作業時間の長さだけでは判断できません。業務自体が不要であれば廃止を検討し、手順が明確であれば通常の自動化が適している場合もあります。AI化の前に、時間がかかる原因を確認することが重要です。
Q9. 毎日繰り返す仕事はAI化に向いていますか？
反復性の高い仕事は自動化の候補になりますが、必ずしもAIが必要とは限りません。決まった条件で行うデータ転記や通知は、既存システムの機能で自動化できる場合があります。文章の理解や分類が必要な場合はAI化を検討します。
Q10. AI化と通常の自動化は何が違いますか？
通常の自動化は、あらかじめ決めた条件や手順に従って処理する方法です。一方、AIは文章の要約、内容の分類、形式の異なる文書からの情報抽出などに活用できます。業務内容に応じて適切な方法を選びます。
Q11. 業務の一部だけをAI化することはできますか？
可能です。例えば、請求書処理では情報抽出をAIで支援し、金額の照合や例外対応は人が担当する方法が考えられます。業務全体ではなく工程単位で判断すると、AIに任せる範囲を明確にできます。
Q12. AI化せずに業務を簡素化する方法はありますか？
重複入力の削減、承認工程の見直し、報告資料の統合などがあります。業務自体は必要でも、手順を減らせる場合は、AIを導入せずに負担を軽減できる可能性があります。
Q13. 誰も見ていない報告書はすぐに廃止してよいですか？
すぐに廃止するのではなく、作成目的や利用者を確認する必要があります。日常的に参照されていなくても、監査や重要な記録として必要な場合があります。関係部署と確認したうえで廃止を判断します。
Q14. 複数部署で同じ情報を入力している場合はどう改善しますか？
まず、各部署で入力する目的と必要な情報を確認します。同じ内容を重複して入力している場合は、入力先の統合やシステム連携を検討します。AI化よりも工程の削減が適している場合があります。
Q15. 承認作業は廃止できますか？
承認の目的や必要性によって判断します。同じ内容を繰り返し確認している場合は工程の統合を検討できますが、法令や内部統制上必要な承認は維持する必要があります。承認者の責任と確認内容を整理することが重要です。
Q16. 例外対応が多い仕事でもAI化できますか？
例外対応が多い場合でも、情報整理や確認項目の抽出など、一部の工程をAIで支援できる可能性があります。ただし、例外の内容や誤処理による影響を確認し、人が対応する範囲を明確にする必要があります。
Q17. AI化に向いていない仕事にはどのような特徴がありますか？
高度な専門判断が必要な仕事、誤処理による影響が大きい仕事、処理結果を十分に検証できない仕事などは慎重な判断が必要です。AIを利用する場合も、情報整理などの補助的な工程に限定する方法があります。
Q18. AI化した仕事は完全に無人化できますか？
AI化できることと、完全に無人化できることは異なります。AIの出力には誤りが含まれる可能性があるため、業務の重要性やリスクに応じて人による確認が必要です。無人化の可否は検証結果をもとに判断します。
Q19. AIの出力結果はどのように確認すればよいですか？
業務の目的に応じて確認項目を設定します。例えば、文書から情報を抽出する場合は原本との一致を確認し、要約の場合は重要な内容の欠落や事実と異なる記述がないか確認します。確認結果を記録し、改善に活用することも重要です。
Q20. 機密情報を扱う仕事もAI化できますか？
利用するAIサービスのデータ管理方法や社内規程を確認したうえで判断します。機密情報や個人情報を扱う場合は、入力できる情報の範囲、アクセス権限、保存や利用に関する条件を明確にする必要があります。
Q21. 営業業務では何をAI化できますか？
商談記録の要約、顧客情報の整理、報告書の下書き作成などが候補になります。一方、重複する営業日報や利用されていない資料は、AI化する前に統合や廃止を検討することが重要です。
Q22. 経理業務ではAI化と業務廃止をどう分けますか？
請求書からの情報抽出などはAI化の候補になります。一方、同じデータの二重入力は、システム連携によって削減できる場合があります。金額の照合や例外対応については、処理リスクに応じて人による確認を残します。
Q23. 採用業務ではどこまで自動化できますか？
応募情報の整理や定型的な日程案内などは、AIや通常のシステムによる支援を検討できます。一方、採用可否の最終判断は、人が責任を持って行う必要があります。業務工程ごとに役割を分けることが重要です。
Q24. 定例会議はAI化と廃止のどちらを選ぶべきですか？
まず、会議の目的や意思決定への必要性を確認します。必要性が低い場合は廃止や開催頻度の見直しを検討します。一方、会議が必要な場合は、議事録の要約や資料作成をAIで支援する方法があります。
Q25. AI導入と業務廃止はどのような順番で進めればよいですか？
業務の棚卸し、現場観察、改善方法の分類、小規模な検証、運用改善の順番で進めます。最初に業務の目的と実態を把握することで、必要性の低い仕事にAIを導入することを防ぎやすくなります。
Q26. AI導入前の小規模な検証では何を確認しますか？
対象業務を限定し、AIの処理品質、作業時間、確認や修正の負担を確認します。期待する品質を確保できない場合は、対象範囲や運用方法を見直し、本格導入の可否を判断します。
Q27. 業務廃止による影響はどのように確認しますか？
関係部署や成果物の利用者に確認し、必要に応じて試行期間を設けます。廃止によって情報不足や代替作業が発生する場合は、完全廃止ではなく、実施頻度の削減や工程の統合を検討します。
Q28. AI化の効果はどのような指標で測定しますか？
作業時間、業務コスト、手戻り件数、処理品質、確認工数などを比較します。AIが処理した時間だけでなく、出力確認や修正に必要な時間も含めて、業務全体の改善効果を評価します。
Q29. AI導入後に作業負担が増えた場合はどうすればよいですか？
確認や修正に時間がかかる原因を調べ、AIに任せる範囲や処理方法を見直します。必要に応じて通常の自動化や人による対応に戻すことも選択肢です。AIの利用継続ではなく、業務全体の改善効果を基準に判断します。
Q30. AI化する仕事と廃止する仕事を適切に分けるために最も重要なことは何ですか？
AIを導入すること自体を目的にせず、業務の必要性を確認することです。現場観察によって作業の実態を把握し、廃止・簡素化・自動化・AI化・人による対応を適切に選びます。その後も効果を測定し、継続的に改善することが重要です。
まとめ｜業務の目的を確認してからAI化を判断する
AI化する仕事と廃止する仕事を分けるには、業務の必要性を確認し、現場の実態に基づいて判断することが重要です。
すべての仕事をAI化するのではなく、不要な工程は廃止し、必要な作業には適切な改善方法を選ぶことで、業務全体の効率化につながります。
AI化・業務廃止を判断する際の重要ポイント
| 重要ポイント |
取り組む内容 |
| ① 業務の必要性を確認 |
目的が不明確な仕事や重複作業を見直す |
| ② 現場観察を実施 |
作業工程・時間・例外対応を把握する |
| ③ 改善方法を分類 |
廃止・簡素化・自動化・AI化・人による対応を選ぶ |
| ④ 効果を検証 |
作業負担や処理品質を比較して見直す |
AI導入そのものを目的にせず、業務の必要性と改善効果を見極めながら、現場に合った方法を選択することが大切です。
SUPERVISED BY
平出 大輔
株式会社Start Challenge Consulting
代表取締役CEO／AI・DXコンサルタント
約10年間、外資系コンサルティングファームにて企業のDX推進・業務改革・AI活用支援など数多くのプロジェクトを担当。これまで培った知見をもとに株式会社Start Challenge Consultingを創業し、生成AI、データ活用、DX推進を軸とした経営・業務改革支援を行っています。
「仕事＝生きがい・楽しさ」という価値観を大切にし、クライアントと同じ目線で未来を創る真のパートナーとして、日本を代表するコンサルティングファームを目指しています。
