生成AIを会社で使いたい。
でも、何から始めればいいのか分からない。
この相談は、これからかなり増えると思っています。
ChatGPTを使えばいいのか。
ClaudeやGeminiも見た方がいいのか。
Codexのような開発支援ツールまで入れるべきなのか。
有料プランにする前に、まず無料で試すべきなのか。
生成AIの話は、どうしてもツール選びから始まりがちです。
もちろん、道具選びは大事です。
ただ、中小企業や小規模事業者の現場で考えるなら、最初に決めるべきことはツール名ではありません。
どの業務を、少しだけ楽にするのか。
どの作業を、社内で続けられる形にするのか。
ここを先に決めないと、ツールを入れても使われなくなります。
最初だけ触って終わる。
一部の人だけが使う。
便利そうだけど、日々の仕事には入ってこない。
そんな状態になりやすいです。
以前書いた AIを使いたいのに、何に使えばいいかわからない人へ でも触れましたが、AIは「すごいことをしてくれる魔法」として見るより、自分たちの仕事の下書きや整理を手伝ってくれる道具として見た方が使いやすくなります。
会社で使う場合は、なおさらです。
個人が試すだけなら、気になったツールを触ってみるだけでもいい。
でも、社内で使い続けるなら、業務の流れ、確認する人、入力してよい情報、成果物の使い方まで決める必要があります。
だから僕は、生成AI導入の最初の問いはこれだと思っています。
生成AI導入は、ツールを決めることではなく、最初に変える業務を決めること。
今日は、中小企業が生成AIを導入するときに、どこから考えると内製化につながりやすいかを書いてみます。
生成AI導入で最初に決めるのは、ツールではなく業務テーマ
生成AIのツールは、ものすごい速さで変わります。
昨日まで便利だった機能が、今日には別のツールにも入っている。
無料でできなかったことが、いつの間にか標準機能になっている。
そういう変化が当たり前に起きます。
だから、最初から完璧なツール選定をしようとすると、なかなか前に進めません。
比較表を作る。
プランを比べる。
セキュリティ情報を読む。
他社事例を探す。
もちろん必要な確認はあります。
でも、導入の初期でいちばん大事なのは、「どのツールが一番すごいか」ではありません。
自分たちのどの仕事に入れると、実際に使い続けられるかです。
たとえば、毎月のブログ下書き。
問い合わせ対応の回答案。
営業資料のたたき台。
FAQやマニュアルの整理。
会議メモの要約。
ExcelやGoogleスプレッドシートの確認。
こういう具体的な業務テーマが決まっていれば、ツール選びもかなり現実的になります。
文章作成が中心なのか。
表やデータ整理が多いのか。
Web更新やコード修正まで扱いたいのか。
社外秘の情報を扱うのか。
複数人で共有する必要があるのか。
業務テーマが見えると、確認すべき条件も見えてきます。
逆に、テーマがないまま「とりあえずAIを入れよう」とすると、使い方が個人任せになります。
詳しい人は使う。
苦手な人は触らない。
成果もバラバラになる。
それでは、社内に使う力が残りません。
AI内製化パートナー で最初に業務棚卸しをするのも、このためです。
AIを入れる前に、どの業務から始めるか。
ここを決めるだけで、導入はかなり進めやすくなります。
最初のテーマは、よくある文章・確認・整理から選ぶ
最初の業務テーマは、大きすぎない方がいいです。
いきなり全社の業務をAIで変えようとすると、ほとんどの場合、設計だけで重くなります。
「問い合わせ対応を全部自動化する」
「営業資料作成を完全にAI化する」
「社内の情報共有をすべてAIに任せる」
こういう目標は、言葉としては魅力的です。
でも、最初の一歩としては大きすぎます。
まずは、繰り返し出てくる小さな作業から選ぶ方がいいです。
特に始めやすいのは、文章、確認、整理の3つです。
文章なら、ブログの構成案、メールの下書き、提案資料のたたき台、求人文、FAQの回答案などがあります。
確認なら、文章の抜け漏れチェック、表現のやわらかさ確認、資料の構成チェック、問い合わせ返信前の確認などがあります。
整理なら、会議メモの要約、ヒアリング内容の分類、箇条書きからマニュアルへの整形、CSVや表の見方の整理などがあります。
ここで大事なのは、「AIに完成品を作らせる」ではなく、「人が判断しやすい下書きを作らせる」と考えることです。
たとえば、ブログ記事をAIに丸投げすると、どこか一般論っぽくなります。
でも、過去の相談内容やサービスの考え方を渡して、構成案を出してもらう。
それを人が直す。
この使い方なら、かなり現実的です。
問い合わせ対応も同じです。
AIに直接お客様へ返事をさせるのではなく、返信案を作ってもらう。
担当者が確認して、必要なところを直して送る。
このくらいの距離感から始めると、現場に入りやすいです。
最初のテーマは、派手な成果より、毎週ちゃんと使えるものがいい。
小さくても、繰り返し使える業務を選ぶ。
そこから内製化は始まります。
いきなり自動化せず、人が確認できる範囲で始める
生成AIを導入すると聞くと、「自動化」を想像する人も多いと思います。
人がやっていた作業をAIに任せる。
時間を大きく減らす。
できれば、ボタンひとつで完了するようにしたい。
もちろん、将来的にはそういう形に近づける業務もあります。
ただ、最初から自動化を目指すと、難易度が急に上がります。
なぜなら、自動化には責任の置き場が必要だからです。
AIの出力が間違っていたとき、誰が気づくのか。
どこまでならそのまま使っていいのか。
お客様に見せる前に、何を確認するのか。
社外に出してはいけない情報が混ざっていないか。
ここが曖昧なまま自動化すると、便利さより不安が勝ちます。
だから最初は、人が確認できる範囲で始めるのが安全です。
AIに任せるのは、下書き、要約、分類、比較、チェックリスト化。
人がやるのは、判断、修正、最終確認、社外への発信。
この役割分担にしておくと、現場も受け入れやすくなります。
たとえば営業資料なら、AIに構成案を作ってもらう。
でも、事例の正確さや価格の表現は人が確認する。
FAQなら、AIに質問候補を出してもらう。
でも、本当に載せるべき質問かどうかは人が選ぶ。
Web更新なら、AIに文章案やHTML修正案を出してもらう。
でも、公開前の表示確認は人が見る。
このくらいの設計なら、「AIに仕事を奪われる」という話にもなりにくいです。
むしろ、判断に集中するために、下書きや整理を手伝ってもらう。
この感覚で導入した方が、長く使えます。
社内担当者を1人決めて、依頼文と確認方法を残す
生成AIは、誰でも使えるように見えます。
でも、会社で使い続けるには、最初に小さな担当者を決めた方がいいです。
大げさなAI責任者でなくてもかまいません。
まずは、この業務テーマについて使い方を試し、依頼文を整え、確認方法を残す人です。
ここを決めないまま全員に広げると、使い方が散らばります。
ある人はうまく使っている。
別の人は毎回うまくいかない。
どんな依頼文なら成果が出るのか、社内に残らない。
これでは、せっかくの試行錯誤が個人の中で消えてしまいます。
内製化で大事なのは、使った結果を社内の型にしていくことです。
たとえば、ブログ下書きに使うなら、
- 最初に渡す情報
- 生成AIに頼む順番
- 出てきた構成案の見方
- 修正するときの観点
- 公開前に人が確認する項目
こういうものを簡単に残しておく。
最初は1枚のメモで十分です。
完璧なマニュアルを作る必要はありません。
むしろ、毎回少しずつ直せる状態にしておく方がいいです。
依頼文も同じです。
うまくいったプロンプトを残す。
うまくいかなかった頼み方も残す。
どの情報を入れると精度が上がったのかをメモする。
これを続けると、個人の勘ではなく、会社の使い方になっていきます。
AI内製化は、ツールを入れて終わりではありません。
小さな使い方を残し、直し、共有できる状態にすることです。
AI利用ルールは、禁止事項より「入れていい情報」を決める
会社で生成AIを使うとき、必ず考えたいのが利用ルールです。
ただし、最初から分厚いルールブックを作る必要はありません。
むしろ、最初に決めたいのは「禁止事項」だけではなく、「入れていい情報」です。
ここが曖昧だと、現場は使いにくくなります。
何を入れていいか分からない。
お客様の情報をどこまで伏せればいいか分からない。
社内資料を貼り付けていいのか分からない。
失敗したら怖いから、結局使わない。
こうなってしまうことがあります。
もちろん、個人情報、未公開の顧客情報、契約情報、機密性の高い数字などを軽く扱ってはいけません。
でも、「何も入れてはいけない」だけでは、実務にはなかなか使えません。
だから最初は、情報を3つくらいに分けると考えやすいです。
ひとつめは、そのまま使ってよい情報。
公開済みのホームページ文章、自社で公開しているサービス説明、一般的な業務手順、個人が特定されないサンプル文などです。
ふたつめは、加工すれば使える情報。
お客様名を伏せる、具体的な金額を丸める、固有名詞を別名にする、社外秘の部分を削る。
そうすれば使える資料もあります。
みっつめは、入力しない情報。
個人を特定できる情報、契約前後の機密情報、公開前の重要資料、権限のないデータなどです。
この分類を最初に作っておくと、現場は判断しやすくなります。
「AIを使うな」ではなく、「この範囲なら使ってよい」と分かる。
この安心感が、社内利用を進めます。
ルールは、ブレーキだけではありません。
安心して使うための道路標識です。
3ヶ月で小さく回して、続けられる内製化にする
生成AIの内製化は、最初から完成形を作ろうとしない方がいいです。
おすすめは、3ヶ月くらいで小さく回すことです。
1ヶ月目は、業務の棚卸しとテーマ選び。
どの作業に時間がかかっているか。
どの文章を何度も作っているか。
どの確認が属人化しているか。
どの資料づくりが毎回重いか。
そこを見ながら、最初の業務テーマをひとつ選びます。
同時に、入力してよい情報の範囲も簡単に決めておきます。
2ヶ月目は、そのテーマで実際に使います。
ブログ下書きなら、構成案から本文のたたき台まで。
問い合わせ返信なら、回答案の作成と人による確認まで。
マニュアル整理なら、箇条書きから手順書の形にするところまで。
この段階では、完璧さより記録が大事です。
どんな依頼文でうまくいったか。
どこで人の修正が必要だったか。
どの確認項目を入れると安心だったか。
それを残します。
3ヶ月目は、続けるための型にします。
担当者が毎回使える依頼文にする。
確認チェックを短くまとめる。
他の人にも試してもらう。
必要なら、次の業務テーマをひとつ選ぶ。
ここまで来ると、「AIを少し触ってみた」から、「社内で使い続ける入口ができた」に変わります。
大きなDXを掲げなくてもいい。
まずは、毎週の仕事が少し軽くなること。
その使い方が社内に残ること。
この2つができれば、生成AI導入はかなり現実的になります。
カタチ舎では、AIツールを紹介して終わりではなく、業務棚卸し、AI活用テーマ選定、3ヶ月ロードマップ、社内担当者の育成まで一緒に整理しています。
「AIを入れたいけれど、どの業務から始めるべきか分からない」
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Author
村上龍平
カタチ舎代表。言葉、生成AI活用、資料・Web制作を行き来しながら、事業の考えを届く形へ整理しています。