はじめに
ここ数年、
ChatGPT
Gemini
Claude
NotebookLM
などの生成AIが急速に普及しました。
テレビや新聞でも、
「AIが仕事を変える」
「AIで生産性向上」
という言葉を目にする機会が増えています。
実際、AIは驚くほど優秀です。
文章を書ける。
企画を考えられる。
提案書を作れる。
議事録をまとめられる。
データを分析できる。
まさに、
優秀な社員
と言える存在です。
しかし私は企業支援の現場で、
あえて次のようにお伝えしています。
「AIは優秀な社員になる。その前に、業務整理。」
なぜなら、
多くの企業がAI導入で成果を出せない原因は、
AIそのものではなく、
業務整理不足にあるからです。
AI導入で失敗する企業の共通点
私は相談現場で、
次のような声をよく聞きます。
「ChatGPTを使ってみたけれど続かなかった」
「AIを導入したが期待した成果が出ない」
「何に使えばいいのか分からない」
実はこれらには共通点があります。
それは、
仕事の流れが整理されていない
ことです。
AIを導入しただけでは成果は出ません。
むしろ、
整理されていない仕事にAIを導入すると、
混乱が増えることさえあります。
AIは優秀な新入社員である
私はセミナーで、
AIを
「超優秀な新入社員」
と表現しています。
少し想像してみてください。
今日、新入社員が入社しました。
あなたはその社員に向かって、
「適当に仕事をやっておいて」
と言うでしょうか？
おそらく言わないはずです。
まず、
・会社のルール
・仕事の流れ
・顧客情報
・判断基準
を教えるでしょう。
AIもまったく同じです。
どれだけ優秀でも、
会社のことを知らなければ成果は出せません。
AIが困る会社の特徴
AI活用がうまくいかない会社には、
共通する特徴があります。
情報がバラバラ
Excel
紙
LINE
メール
口頭
に情報が分散している。
業務が属人化している
「あの仕事は○○さんしか分からない」
状態になっている。
ルールが曖昧
人によってやり方が違う。
ムダな作業が多い
二重入力
転記
探し物
確認待ち
が発生している。
この状態では、
人間も困ります。
AIも同じです。
AIは整理された情報が大好き
AIは膨大な情報を処理できます。
しかし、
情報が整理されていることが前提です。
例えば、
顧客管理表がある。
業務マニュアルがある。
提案書のひな型がある。
判断基準が決まっている。
このような状態なら、
AIは驚くほど力を発揮します。
業務整理とは何か？
業務整理とは、
仕事の流れを見える化することです。
私は業務整理を、
「会社の健康診断」
だと考えています。
まず現状を把握します。
・何をしているのか
・誰がしているのか
・なぜしているのか
・どれくらい時間がかかるのか
を確認します。
すると、
多くのムダが見えてきます。
業務整理で見つかる3つのムダ
ムダ①
やらなくてもよい仕事
昔から続いているだけの作業。
ムダ②
減らせる仕事
毎日やっているが週1回で十分な作業。
ムダ③
整えられる仕事
担当者ごとにやり方が違う仕事。
これらを整理するだけでも、
大きな改善効果があります。
辻本式「やめる・減らす・整える」
私は支援現場で、
いつも次の順番をおすすめしています。
やめる
不要な仕事をなくす。
減らす
回数や手間を減らす。
整える
誰でもできるようにする。
この3つができて初めて、
DXやAI活用が効果を発揮します。
業務整理をせずにAIを導入するとどうなるか？
例えば、
紙の日報を使っている会社があるとします。
現場で記入
↓
事務所へ提出
↓
Excelへ入力
↓
集計
という流れです。
ここでAIを導入しても、
根本的な問題は解決しません。
まず必要なのは、
Googleフォームなどで
入力方法を見直すことです。
つまり、
業務改善です。
その後にAIを活用すれば、
分析やレポート作成ができます。
順番が重要なのです。
生産性向上DX5ステップ
私は企業支援で、
次の5ステップを提唱しています。
STEP1 業務整理
現状を見える化する。
STEP2 業務改善
ムダをなくす。
STEP3 DX
デジタル化する。
STEP4 AI活用
仕事を支援する。
STEP5 生産性向上
利益と時間を生み出す。
多くの企業は、
STEP4から始めようとします。
しかし、
本来はSTEP1からです。
NotebookLMやGeminiも同じ
前回までの記事で紹介した
NotebookLM
Gemini
も同じです。
NotebookLMに登録する資料が整理されていなければ、
良い回答は得られません。
Geminiに与える情報が曖昧なら、
一般論しか返ってきません。
だから私は、
「プロンプトよりコンテキスト」
とお伝えしています。
そのコンテキストを作るのが、
業務整理なのです。
AI時代こそ業務整理が重要になる
昔は、
人が頑張れば何とかなる部分もありました。
しかしAI時代は違います。
AIに仕事を任せるためには、
仕事そのものを整理しなければなりません。
つまり、
AI時代になるほど、
業務整理の価値は高まるのです。
まとめ
AIは確かに優秀です。
しかし、
優秀な社員でも教育なしには成果を出せません。
会社のルール
仕事の流れ
判断基準
顧客情報
が必要です。
だからこそ、
AI活用の前に業務整理が必要なのです。
私はこれまで多くの企業を支援してきましたが、
成果を出している企業には共通点があります。
それは、
業務整理をしていることです。
業務整理
↓
業務改善
↓
DX
↓
AI活用
↓
生産性向上
この順番が成功への近道です。
AIは優秀な社員になる。
その前に、
まずは自社の仕事の流れを整理するところから始めてみませんか？
そこに、
本当の生産性向上のスタートラインがあります。
次回予告
生産性向上DX5ステップ
なぜ「業務整理→業務改善→DX→AI活用」の順番が重要なのか
多くの企業がAIやDXで失敗する理由は、
順番を間違えているからです。
次回は、私が支援現場で実践している
「生産性向上DX5ステップ」
を詳しく解説します。
