AI導入セミナー
AIを本当に理解している人は、セミナーより先に仕事を減らす
CopilotやGeminiで「AI社員」は作れる。けれど、役割を与えて会議をさせるだけでは、まだAIごっこに過ぎない。
人は残る。ただし、人が担当する仕事の中身と必要な人数は変わっていく。
AIを紹介することと、AIで仕事を減らすことは違う
最近は、社内でAIに関するセミナーが開かれることも珍しくなくなった。
営業、生産、経理などの役割を持ったAIを用意し、それぞれに議論させるような企画もある。AIに興味を持つきっかけとしては面白い。しかし、AI同士が会話をしている様子を見たところで、実際に経理の作業や総務の仕事が一つ減るわけではない。
経理や総務には、請求書の処理、経費精算、勤怠確認、給与計算に必要なデータ整理、入金確認、定型メールの作成など、毎月繰り返される作業が数多くある。
営業事務にも、入札情報の収集、契約書の確認、資料の整理、議事録の作成、Excelへの転記、定型報告書の作成などがある。
読み取る
請求書、メール、仕様書、過去資料などから必要な情報を取り出す。
つなぐ
Excel、台帳、メール、通知、申請などの間でデータを受け渡す。
確認する
入力漏れ、規程違反、数字の不一致などをチェックし、人へ戻す。
AIだけに任せるのではなく、役割を分ける
すべてをAIに任せる必要はない。むしろ、AI、専用ソフト、自動化ツール、人が得意な部分を分けることが重要である。
人が残ることと、人手が今までと同じだけ必要であることは同じではない。
AIに詳しい人が担うべき役割
AIの導入で重要なのは、社員全員をAIの専門家にすることではない。
業務を説明する
現在の手順、例外、困っている点を伝える。
仕組みを設計する
AI・Excel・RPA・自動化の役割を組み合わせる。
安全に運用する
権限、個人情報、誤処理、承認方法を決める。
減った仕事を測る
時間、ミス、手戻り、残業、処理日数を確認する。
AIに精通した担当者は、現場の仕事を観察し、どこをAIに任せ、どこを専用ソフトやExcel、RPA、Power Automateに任せるかを設計する。そして、実際に作業時間や入力ミスを減らす仕組みを作るべきである。
CopilotとGeminiで「AI社員」は作れる
現在は、Microsoft CopilotやGoogle Geminiを使って、経理担当AI、営業担当AI、生産担当AIといったAI社員を作ることができる。
ただし、実際にはAI社員という特別な存在を作るというより、AIに役割、指示、参照資料を与えて、特定の仕事に向いたエージェントを作る仕組みである。
Agent Builder
- Microsoft Copilotを開く
- 「Agents」から「New Agent」を選ぶ
- 作りたいAIの役割を文章で説明する
- 指示・参照資料・質問例を設定する
- 「Try it」で試し、作成・共有する
あなたは社内経理の確認担当です。 経費規程、請求書、過去の処理例をもとに、 入力漏れ、不備、規程違反の可能性を確認してください。 判断できない場合は推測せず「要確認」と表示してください。
Gems / NotebookLM
- Geminiで「Gems」を開く
- 新しいGemに名前を付ける
- 役割、目的、回答ルールを設定する
- NotebookLMでは先に資料を登録する
- チャット設定で役割・目的を指定する
あなたは営業担当です。 売上拡大と顧客へのメリットを重視してください。 過去資料にある事実と推測を分け、 根拠のない売上予測は行わないでください。
Copilotのエージェントで外部サービスへの書き込みや自動通知まで行う場合は、Copilot Studio、Power Automate、コネクタ、APIなどとの連携が必要になる。利用できる機能は契約や管理者設定によって異なる。
3人のAI社員を作るメリットと限界
営業・生産・経理の3人を作るメリットは、同じ問題を違う視点から考えられることだ。
営業AI
売上、顧客へのメリット、受注可能性を重視する。
生産AI
納期、人員、作業量、実行可能性を重視する。
経理AI
コスト、利益率、回収リスク、規程を重視する。
会議の論点を整理したり、見落としを減らしたりする用途では、一定の効果がある。しかし、同じGeminiや同じCopilotに役割を与えているだけなら、3人の独立したAIが存在するわけではない。
同じAIが営業担当、経理担当、生産担当を演じ分けているだけなので、基盤となる知識や思考力が3倍になるわけではない。間違った前提を与えれば、3人とも同じような間違いをする可能性もある。
「AI社員」より「個別業務AI」を作る
AI社員を作ること自体は簡単になった。しかし、会社の業務を効率化するという目的なら、大きな役割を与えるより、具体的な仕事ごとにAIを作った方が効果は大きい。
AIごっこに近い AI社員
- 経理担当、営業担当などの肩書きを付ける
- AI同士に会話や議論をさせる
- 視点の整理やセミナーには使える
- 業務システムへの入力は別に残る
- 仕事が何時間減ったか分かりにくい
実務に近い 個別業務AI
- 請求書の不備を確認する
- 入札情報を収集して一覧化する
- 契約書の確認項目を抽出する
- Excel帳票の入力漏れを確認する
- 作業時間やミスの削減を測定できる
AIが文書を読み取り、必要な項目を抽出する。専用ソフトやExcelが計算や条件判定を行う。Power AutomateやRPAがデータを受け渡し、担当者へ通知する。そして最後に人が確認する。
この形であれば、人を完全になくす必要はない。人は最終確認、例外処理、判断、顧客対応などに集中できる。
評価するべきは、AIの人数ではなく減った仕事
AI社員同士を会話させること自体は、セミナーの教材として分かりやすい。けれど、セミナーに何人参加したかや、AIの会話が面白かったかだけでは、業務改善の成果は分からない。
本当にAIを理解している人は、AIについて長く説明する人ではなく、AIによって実際の仕事を減らせる仕組みを作る人なのではないだろうか。
AI社員を作ることは入口であって、目的ではない
営業AI、経理AI、生産AIを作って会話させる。AIがそれぞれの立場から意見を述べる。これは見ている側に「すごい」と感じさせることはできる。
しかし、その会話を見終わったあとも、社員が請求書を入力し、Excelへ転記し、同じ資料を何度も確認しているなら、会社の業務は何も変わっていない。
AIに役割を与え、社員らしい名前を付け、会話をさせる。そこまではAIごっこでもできる。
本当に必要なのは、AI社員の会議ではない。請求書確認AI、経費精算AI、入札情報整理AI、帳票チェックAIのように、人が毎日繰り返している具体的な仕事を一つずつ減らすことである。
AIによって人がいなくなるのではない。人が行う仕事の中身が変わり、単純な作業の多くをAIが担うようになるのである。
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