自社業務にAIをどう活かすか悩んだら
AI活用への関心が高まる中で、
「自社でも何かできないか」
「業務改善や効率化に使えないか」
と考える企業は増えています。
一方で、実際には
「AIを何に使えばよいのか分からない」
「自社業務のどこに、AIを当てはめられるのかイメージしにくい」
と感じているケースも少なくありません。
AIという言葉は広く使われていますが、実際の活用を考えるときに重要なのは、流行の技術として捉えることではなく、どの業務に、どのような形で活用すると効果が出やすいのかを整理することです。
まずは対象業務を絞り、AIで実現できるか、現場で使えるかを見極めながら進めるほうが現実的です。
この記事では、AIの活用テーマを決めるのが難しい理由を整理しながら、データの重要性、具体的な活用例、そして現実的な進め方を紹介します。
目次
AIの活用テーマを決めるのが難しい理由
AI活用のイメージが湧きにくい、その理由のひとつは、AIの汎用性が高いことにあります。
要約、検索、分類、判定、予測、生成など、AIを活用できる領域が幅広いからこそ、逆に「自社ではどこに、どのように使うのがよいのか」を絞りにくくなります。
たとえば、
- 業務のどこに当てはめると効果が出やすいのか分からない
- 便利そうだが、現場で本当に使える形になるか判断しにくい
- AIに向いている業務と、そうでない業務の違いが見えにくい
といった悩みが出てきます。
つまり、AI活用で最初に難しいのは、技術そのものよりも、どの業務に、どのような目的で使うのかを決めることです。
だからこそ、いきなり全社的な活用を考えるのではなく、まずは対象業務を絞り、向いているかどうかを見極めることが重要です。
そして、そのときにあわせて確認したいのが、その業務にAI活用の前提となるデータがあるかどうかです。
AI活用では、なぜデータが重要なのか
AI活用を考えるとき、つい「何ができるか」に意識が向きがちです。
しかし実際には、AIの活用を現実的に進められるかどうかは、どのようなデータがあるかに大きく左右されます。
たとえば、類似案件の検索支援であれば過去案件の情報、画像判定であれば判定に使える画像データ、問い合わせ支援であれば対応履歴や関連文書が必要になります。
こうした元になるデータが十分に蓄積されていなかったり、形式や粒度がばらばらだったりすると、AIを活用しても期待した精度や使い勝手が得られにくくなります。
また、データが存在していても、必要な項目が不足していたり、更新が止まっていたり、業務の実態と合っていなかったりすると、活用の難易度は高くなります。
つまり、AI活用では、業務の相性だけでなく、活用に必要なデータが継続的に蓄積されているか を見ることが重要です。
その意味でも、最初のテーマとして考えやすいのは、
- 過去事例がある程度たまっている業務
- 判定に使える画像や履歴が残っている業務
- 文書や対応履歴が蓄積されている業務
のように、すでに一定のデータがある領域です。
AI活用を現実的に進めるためには、「何に使うか」だけでなく、それを支えるデータがあるかまで含めて考える必要があります。
具体的に考えやすいAI活用例
AI活用を考えるときは、抽象的に考えるよりも、実際の業務に置き換えてみることが大切です。
ここでは、比較的イメージしやすい活用例を紹介します。
1. 類似案件の検索・参照支援
見積、設計、提案、問い合わせ対応など、過去案件を参考にしながら進める業務は少なくありません。
ただし、実際には「似た案件があったはずだが、どれか分からない」「詳しい人でないと見つけられない」といったことが起こりやすいです。
このような業務では、AIを使って過去案件の中から類似する内容を探しやすくすることが考えられます。
たとえば、
- 過去の見積や提案書から近い案件を探す
- 以前の設計内容や対応履歴を参照しやすくする
- 問い合わせに対して、似た事例を候補として提示する
といった使い方です。
これにより、経験豊富な担当者に依存していた参照業務を、より多くの人が行いやすくなります。
2. 画像を使った判定・確認支援
画像を見て判断する業務も、AI活用を考えやすい領域です。
たとえば、
- 製品や部品の状態確認
- 設備や現場写真の判定支援
- 異常や変化の検知
- 目視確認の補助
といったケースです。
これまで人が画像を見て判断していた業務でも、一定の条件や特徴をもとに、AIが判別の補助を行える場合があります。
もちろん、最初からすべてを自動化する必要はありません。
まずは、人が最終判断する前の一次判定や候補提示として使うだけでも、業務負荷の軽減につながることがあります。
3. 文書・ナレッジの検索支援
社内には、マニュアル、仕様書、議事録、規程、過去の対応履歴など、多くの情報が蓄積されています。
しかし、必要な情報を探すのに時間がかかる、どこにあるか分からない、うまく検索できない、といった課題もよくあります。
このような場合、AIを活用して、文書の中から必要な情報を探しやすくすることが考えられます。
たとえば、
- 社内文書の内容をもとに回答候補を出す
- 仕様書やマニュアルから必要な箇所を探す
- 議事録や対応履歴から関連情報を抽出する
といった使い方です。
これは、問い合わせ対応や業務の引き継ぎ、ナレッジ共有の面でも効果が見込めます。
4. 要約・整理・一次対応の支援
AIは、長い文章を短くまとめたり、情報を整理したりする用途にも向いています。
たとえば、
- 会議メモや議事録の要約
- 問い合わせ内容の整理
- 文書のたたき台作成
- 報告内容の要点抽出
といった場面です。
こうした業務は、一つひとつは小さくても、積み重なると大きな負担になります。
そのため、まずはこうした日常業務から小さく取り入れていくのも現実的です。
AIの精度をより高めるためにRAGを活用する
社内情報を使ってAI活用を進めたい場合には、RAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成） という考え方が活用されることがあります。
RAGは、社内文書やナレッジを検索し、その内容を参照しながら回答を生成する仕組みです。
一般的な生成AIは、幅広い知識をもとに文章を作ることはできますが、自社固有のルールや業務資料、過去の対応履歴まで最初から理解しているわけではありません。
そのため、社内情報を活かしたい場面では、必要な文書やナレッジを参照しながら回答できる構成にすることで、より実務に合った回答や支援を行いやすくなります。
たとえば、
- 社内規程やマニュアルをもとに回答候補を出す
- 仕様書や設計資料から必要な情報を探す
- 過去の問い合わせ履歴を参照しながら対応する
といった場面では、RAGを取り入れることで、蓄積された情報を業務の中で活かしやすくなります。
一方で、RAGも万能ではありません。
参照する文書が十分に蓄積されていなかったり、内容が古かったり、整理されていなかったりすると、期待した効果が得られにくくなります。
そのため、RAGを活用するときも、単に仕組みを導入するのではなく、何の文書を対象にするのか、どのような場面で使うのかを整理することが重要です。
AI活用は、まず業務を絞って小さく試す
AI活用を現実的に進めるためには、対象業務を絞り、実現可能性や有効性を確認する進め方のほうが現実的です。
たとえば、
- 過去案件の検索支援
- 画像判定の補助
- 文書の検索支援
- 要約や一次対応の支援
など、効果が見えやすく、対象範囲を絞りやすい業務から始める方法があります。
このときは、まず実現できそうかを整理し、小さく試してみるという進め方が有効です。
一般的には、実現可能性を確認する段階をフィジビリティスタディ、一部の機能やデータに絞って試す段階をPoCと呼ぶことがあります。
ここで重要なのは、AIは必ずしも100％の精度が出るものではない という前提で考えることです。
たとえば、類似案件の検索、画像判定、文書検索のような活用でも、期待した通りの結果が常に得られるとは限りません。
だからこそ、本格導入の前に、
- どこまでの精度が出るのか
- 実務で使える水準にあるのか
- 人の確認と組み合わせれば運用できるのか
を見極めることが大切です。
AI活用で大切なのは、最初から完璧な自動化を目指すことではなく、どこまでAIに任せられるのか、どこに人の判断を残すべきかを確認しながら進めること です。
改善効果が高く、AI活用に向いている業務から小さく試し、効果や使いやすさを確認しながら広げていくことが、現実的な進め方だと言えます。
JOPSが支援できること
AI活用では、単に新しい技術を導入するのではなく、業務のどこに適用すると効果が出やすいのか、どのような構成で進めるのが現実的かを整理することが重要です。
JOPSでは、特定の製品や技術ありきではなく、
- どの業務がAI活用に向いているのか
- 実現可能性をどう見極めるか
- 必要なデータや構成は何か
- 小さく試すならどこから始めるか
を一緒に整理しながら、技術的な検証や進め方をご支援できます。
また、検証段階だけでなく、その先の構築や活用に向けた支援も可能です。
たとえば、社内文書やナレッジを活用するためのRAG構成の検討・構築、AIの回答品質や検索精度を高めるためのチューニング、実際の業務で使いやすい形にするための設計や改善など、活用定着まで見据えて進めることができます。
構想やPoCで終わらせず、その先のシステム構築や運用まで見据えて考えられるため、実務で使える形につなげやすいのも特長です。
まとめ
AI活用に関心を持つ企業は増えていますが、実際には「何に使うべきか」「どう進めるべきか」で迷うことも少なくありません。
その背景には、AIの汎用性が高いからこそ、どの業務に、どのような目的で活用するのがよいかを絞りにくいことがあります。
だからこそ、まずは自社の業務に当てはめやすいテーマを見つけ、あわせて必要なデータがあるかを確認することが重要です。
そのうえで、いきなり大きく始めるのではなく、対象業務を絞り、実現できそうかを整理しながら小さく試していくことが、現実的な第一歩になります。
AI活用は、「何をやるか」だけでなく、「どの業務で、どのデータを使って、どう小さく始めるか」まで含めて整理すること が大切です。
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ソリューション
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活用テーマの整理から進めたい場合、既存業務やデータを踏まえて実現可能性を見極めたい場合、小さく試しながら次の判断につなげたい場合など、状況に応じた支援内容をご紹介しています。
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考え方だけでなく、実際にどのように業務課題を整理し、データ活用や業務改善、DX推進につなげていったのかを知りたい方は、実績紹介もおすすめです。
どのようなテーマを見極め、どのような進め方で実現につなげていったのかを見ることで、自社で進める際のイメージも持ちやすくなります。