「AIを業務に活用したいけれど、何から始めればいいかわからない」「上司からAIを使うように言われたものの、具体的にどの業務に使えばいいのかわからない」「AIエージェントに興味はあるけれど、自社に本当に必要なのかわからない」
AI活用を検討する企業が増える一方で、このように「AIを使うことは決まっているが、何に使うかが決まっていない」というケースも少なくありません。しかし、AI導入の出発点は「どのAIツールを使うか」ではありません。まず考えるべきなのは、自社のどの業務に、どのような負担や非効率があるのかということです。
業務を見渡してみると、単純な繰り返し作業だけでなく、「情報を探す」「内容を確認する」「文章を作る」「問い合わせを振り分ける」といった、AIを活用できる業務が見つかることがあります。
本記事では、AI導入の対象となる業務を見つけるための考え方から、AI・ワークフロー・システム開発などの使い分けまで解説します。
【目次】
- AI導入で最初に考えるべきなのは「何の製品を導入するか」ではない
- まずは「大変な業務」を探してみることが第一歩
- 「業務全体」ではなく「業務の中のどこが大変か」まで分解する
- AIに向いている業務と、そうでない業務を考える
- 「AIエージェントが必要か」は最後に考える
- AIだけでは解決できないこともある
- 「何をAI化すればいいかわからない」こと自体は問題ではない
- AI導入前によくある質問（FAQ）
- まとめ
AI導入で最初に考えるべきなのは「何の製品を導入するか」ではない
AI活用を検討するとき、「生成AIを導入しよう」「AIエージェントを作ろう」と、先に技術やツールから考えてしまうことがあります。しかし、これは必ずしも適切な順番ではありません。
たとえば、以下のような課題があるとします。
- Excelへのデータ転記に時間がかかっている
- 社内資料を探すのに毎回時間がかかる
- メールや報告書の作成に時間がかかる
- 問い合わせ内容を担当者が一件ずつ確認している
- 複数のシステムを行き来しながら情報を確認している
このとき重要なのは、「生成AIを使えるか」「AIエージェントを作れるか」ではなく、その業務のどこに負担が発生していて、何を変えれば業務全体が楽になるのかを考えることです。
その結果として、AIが適している場合もあれば、RPAやSaaS、既存システムの連携、業務システムの開発など、別の手段のほうが適している場合もあります。AI導入は、技術からではなく「業務」から考えるほうが、実際の成果につながりやすくなります。
まずは「大変な業務」を探してみることが第一歩
最初から「AI化できる業務」を探す必要はありません。むしろ、普段の仕事の中で「面倒」「時間がかかる」「人によってやり方が違う」と感じる業務を探すところから始めてみましょう。たとえば、次のような業務です。
①毎日のように繰り返している仕事
同じような作業を何度も繰り返している業務は、改善候補になりやすい領域です。
- データの転記
- 定型的なメール作成
- 定期レポートの作成
- 請求書や申請書の処理
- 定型的なチェック作業
単純な繰り返しであれば、RPAやワークフローなどのほうが適している場合もあります。一方、入力された内容を読み取って分類したり、文章を作成したりする工程が含まれているなら、AIを組み合わせることで自動化の範囲を広げられる可能性があります。
②「探す」「確認する」に時間がかかる仕事
業務そのものではなく、情報を探すことに時間がかかっているケースもあります。
たとえば、「この資料はどこにある？」「過去に同じ問い合わせはあった？」「この案件について、これまでどんなやり取りをしていた？」といった確認を毎回人が行っている場合です。
社内文書や過去の対応履歴などをAIが検索・整理し、必要な情報を提示できるようにすることで、情報検索にかかる時間を減らせる可能性があります。
③「書く」「まとめる」に時間がかかる仕事
文章の作成や情報の要約も、AIが活用されやすい領域です。以下のような業務では、人が最終的な確認や判断を行いながら、AIに下書きや整理を任せるという使い方が考えられます。
- 会議内容の要約
- 報告書の下書き
- メールの作成
- FAQの作成
- 顧客からの問い合わせ内容の要約
- 長い資料から必要な情報を抜き出す作業
「業務全体」ではなく「業務の中のどこが大変か」まで分解する
AI化する業務を探すときにありがちな失敗が、「営業をAI化する」「経理をAI化する」といった大きな単位で考えてしまうことです。実際には、一つの業務の中に複数の作業があります。
たとえば「問い合わせ対応」であれば、以下のような流れになっているのであれば、AIを活用できる余地があります。
問い合わせを受ける
↓
内容を確認する
↓
過去の情報を調べる
↓
担当者を判断する
↓
回答を作成する
↓
内容を確認して送信する
上記の流れの中で、AIを活用できる可能性のある手順は、たとえば以下のような作業です。
- 問い合わせ内容の分類
- 過去の情報の検索
- 回答案の作成
- 担当者への振り分け
一方で、重要な顧客への最終回答や例外的な判断まで、すべてAIに任せる必要があるとは限りません。このように業務を細かく分解すると、「AIに任せる部分」と「人が担う部分」が見えやすくなります。
AIに向いている業務と、そうでない業務を考える
すべての業務にAIを使えばよいわけではありません。たとえば、次のように考えると整理しやすくなります。
業務の特徴 | 向いている仕組みの例 |
|---|---|
決められた手順を繰り返す | RPA・ワークフロー |
データを決められた場所へ転記する | RPA・システム連携 |
大量の文章を要約・分類する | 生成AI |
自然言語で問い合わせに回答する | 生成AI・AIチャットボット |
社内情報を検索して回答する | AI検索・RAG |
複数のシステムをまたいで処理する | システム連携・AIエージェント |
状況に応じて判断し、次の処理まで進める | AIエージェント |
経営判断や重要な意思決定を行う | 人による判断 |
ポイントは、「AIを使うか、使わないか」の二択にしないことです。一つの業務の中でも、AI、ワークフローツール、既存システム、SaaS、人による判断を組み合わせることで、より現実的な業務改善につながる場合があります。
「AIエージェントが必要か」は最後に考える
最近ではAIエージェントへの注目が高まっています。AIエージェントは、単に質問に回答するだけではなく、状況に応じて情報を取得したり、複数のシステムを操作したり、次の処理を実行したりする仕組みとして活用できます。
ただし、「AIエージェントを導入すること」自体を目的にする必要はありません。一連の業務を自動化したいからAIエージェントを使うのであって、AIエージェントを導入するために業務を無理に当てはめるものではないからです。
「何をAIエージェントにするか」ではなく、「どの業務を、どこまで人の手から離したいのか」という視点で考えることが重要です。
AIだけでは解決できないこともある
業務を整理していくと、「AIを導入すれば解決する」という単純な話ではないことも見えてきます。たとえば、AIが正しく処理するためのデータが複数のシステムに分散している場合、AIそのものよりもシステム連携が課題になるかもしれません。また、そもそもの業務フローに不要な確認工程が含まれているなら、AI化する前に業務そのものを見直したほうが効果的な場合もあります。
そのため、業務改善では次のような選択肢を並べて考えることが大切です。
- 業務そのものを見直す
- 既存SaaSの機能を活用する
- システム同士を連携する
- RPAで定型作業を自動化する
- 生成AIを活用する
- AIエージェントを開発する
- 必要に応じて業務システムそのものを開発する
必ずしも「AIありき」で考えず、業務上の目的を達成するために何が最適なのかを考えることが、結果的にAIを効果的に活用することにつながります。
「何をAI化すればいいかわからない」こと自体は問題ではない
AI導入を検討するとき、「AIについて詳しくないから、何を相談すればいいかわからない」と考える必要はありません。むしろ、「この作業に毎月これくらい時間がかかっている」「この確認を毎回人が行っている」「担当者によってやり方が違う」「必要な情報を探すのに時間がかかる」といった、現場で起きていることをAI導入支援会社やシステム開発会社に伝えるだけでも十分な出発点になります。
最初から「AIエージェントを作ってほしい」「このツールを導入したい」と決めてしまうことは必ずしも最善の策とは限りません。業務の現状や困っていることを整理し、そのうえでAI、RPA、システム開発などの選択肢を比較するほうが、自社に合った方法を見つけやすくなります。
業務から考えることで、AI活用のテーマが見えてくる
AI導入の第一歩は、AIツールを選ぶことではありません。まずは「どこに時間がかかっているのか」「どこで情報を探しているのか」「どこで同じ作業を繰り返しているのか」「どこに人の判断が集中しているのか」「どこで担当者によるばらつきが生まれているのか」といった自社の業務を振り返ってみましょう。その中から「ここを変えられたら大きい」と思える業務を見つけることが、AI活用の具体的なテーマにつながります。
そして、そのテーマに対してAIが適しているのか、AIエージェントが必要なのか、それとも別の仕組みが適しているのかを検討していきます。「AIを導入したいけれど、何から始めればいいかわからない」という段階でも問題ありません。業務の整理から始めることで、AIを使うべき場所と、人が担うべき仕事の境界が見えてきます。
AI導入前によくある質問（FAQ）
AI化する業務はどうやって見つければいいですか？
まずは、時間がかかっている業務、繰り返しが多い業務、情報検索に時間がかかる業務、文章作成や確認に時間がかかる業務などを洗い出してみましょう。そのうえで業務を細かく分解し、「どの工程に負担があるのか」を確認すると、AI活用の候補を見つけやすくなります。
AIとRPAはどちらを使えばいいですか？
業務の性質によって異なります。決められたルールに沿ってデータを転記するといった定型作業はRPAが適している場合があります。一方、文章の理解・生成や情報の分類など、人が内容を判断している作業にはAIが適している場合があります。両方を組み合わせることも可能です。
AIエージェントを導入したほうがいいですか？
AIエージェントありきで考える必要はありません。複数の工程をまたいで情報を取得・判断・処理する必要があるなど、一定の自律性が求められる業務ではAIエージェントが有力な選択肢になります。まずは業務の目的や流れを整理し、その業務に適した仕組みを検討することをおすすめします。
AIに詳しい担当者が社内にいなくても大丈夫ですか？
問題ありません。「AIについて詳しく説明する」よりも、「現在どのような業務をしていて、どこに困っているか」を伝えることが重要です。業務内容をもとに、AI、RPA、システム連携、AIエージェント開発などの選択肢を一緒に検討できる支援会社に相談する方法もあります。
まとめ
AI導入を考えるとき、最初からAIツールやAIエージェントを選ぶ必要はありません。まずは自社の業務を見渡し、「どこに時間がかかっているのか」「どこに人の判断が集中しているのか」「どこに繰り返し作業があるのか」を振り返っていくと、AIを活用できそうな場面が見えてきます。さらにその業務を細かく分解すると、AIで効率化できる部分もあれば、RPA・システム連携など別の方法が適している部分もあるということが見えてきます。
「AIを使いたいけれど、何をAI化すればいいのかわからない」という状態でも、システム開発会社やコンサルティング会社の相談することはできます。ただし、重要なのは、AIを導入することではなく、業務上の課題を解決することなので、自社の業務を起点にどうするべきか考えることが、AI活用を成功させる第一歩です。