著者: 野原琉海（株式会社ラズリ代表）
AIを導入した。ChatGPTの法人プランを契約した。社員にも使わせている。でも、何も変わらない。むしろ生産性が下がった気がする。
こういう会社、増えていると思う。
僕自身も、自社でAIを活用する中で「これは沼だな」と感じた瞬間がある。AIを使えば全部うまくいくわけじゃない。使い方を間違えると、むしろ悪化する。
今日は、AIを導入しても伸びない会社に共通する特徴を書く。
いきなり本業をAIでやろうとする
一番多いパターンがこれだ。
営業の提案書をAIに書かせたい。クリエイティブの企画をAIに考えさせたい。戦略の立案をAIにやらせたい。
気持ちは分かる。一番時間がかかっている業務を楽にしたい。でも、ここから手をつけると高確率で沼る。
なぜか。本業の業務は判断基準が複雑だからだ。
クライアントごとに文脈が違う。案件ごとに求められるものが違う。過去の経緯も関係する。こういう複雑な判断をAIに任せるには、膨大な情報を整理して、言語化して、AIに渡す必要がある。
その整理と言語化だけで何週間もかかる。しかも、やってみたら「なんか違う」となって、また調整する。終わりが見えない。
その間、本業が止まる。AIに詳しくなるための勉強に時間を使って、肝心の売上を上げる仕事がおろそかになる。
まず手をつけるべきは「雑務」
AIで成果を出している会社に共通しているのは、最初に手をつけたのが本業ではなく雑務だということだ。
- 請求書の処理
- レポートの作成
- 問い合わせの振り分け
- 定型メールの作成
- データの入力
こういう「毎回同じ手順でやっている、判断がほぼ不要な作業」から自動化する。
理由はシンプルで、判断基準が明確だから、AIに任せやすい。そして効果が数字で見える。「月○時間かかっていた作業がゼロになった」「外注費が月○万円減った」。
本業のAI化は効果が測りにくい。「提案書の質が上がった気がする」では、投資に見合ったか判断できない。
AIに任せるべき業務の見極め方
全ての業務をAIに任せようとしないこと。これが一番大事だ。
AIに任せるべき業務
- 毎回同じ手順でやっている: マニュアル化できる作業
- 判断基準が言語化できる: 「○○の場合は△△する」とルールが書ける
- 間違えてもすぐ気づける: 人間が最終チェックできる
- 量が多い: 自動化の効果が大きい
例: 請求書の処理、データ入力、定型メールの作成、レポートの集計、問い合わせの初期対応
AIに任せないべき業務
- 毎回判断が変わる: クライアントごとに対応が異なる
- 人間の感覚が必要: デザインの最終判断、文章のニュアンス調整
- 間違えた時のダメージが大きい: 契約書の作成、法務判断、重要な意思決定
- そもそも作業量が少ない: 自動化しても効果が薄い
例: 営業の最終提案、クリエイティブの最終判断、経営の意思決定、クライアントとの関係構築
「AIでやりました」がゴールになっている
もう1つ伸びない会社の特徴がある。AI活用自体が目的になっているケースだ。
「うちもAIを活用しています」と言いたいがために、無理やりAIを使っている。結果として、AIを使わない方が早い業務までAIでやろうとする。
AIは手段であって目的じゃない。目的は「業務を楽にすること」「コストを下げること」「売上を上げること」だ。
AIを使わない方が早いなら、使わなくていい。
全員にAIを使わせようとする
社員全員にChatGPTのアカウントを配って「使ってください」と言う。でも半数以上が使いこなせず、結局使っていない。月額料金だけが発生している。
これもよくあるパターンだ。
AIを使いこなすには、ある程度の慣れと工夫が必要だ。全員に配っても、全員が同じように使えるわけではない。
やるなら、まず1つの業務を1人の担当者がAIで自動化する。それがうまくいったら、他の業務に広げる。全員に一斉導入するより、小さく始めて成功体験を作る方が確実だ。
まとめ
AIを導入しても伸びない会社の特徴:
- いきなり本業をAIでやろうとする → 沼る
- AIに任せるべき業務と任せないべき業務を見極めていない
- 「AIでやりました」が目的になっている
- 全員に一斉導入して、誰も使いこなせていない
AIで成果を出すコツはシンプルだ:
- まず雑務から自動化する
- 判断基準が明確な定型業務を狙う
- 小さく始めて、効果を数字で確認してから広げる
- 本業のAI化は、雑務の自動化が終わってから考える