生成AIで効率化できる業務の見極め方｜自社業務の棚卸しと優先順位づけ

生成AIの導入を検討し始めた経営者や部門責任者がまず突き当たるのは、「自社のどの業務に使えば効果が出るのか分からない」という壁です。他社の活用事例を集め、ツールの資料を取り寄せても、自社の着手対象はなかなか決まりません。帝国データバンクの調査でも、活用の課題として「生成AIを活用すべき業務の範囲」が上位に挙がっています（出典：帝国データバンク）。

ここで必要になるのは、事例をもう一件「見る」ことではなく、自社の業務から着手対象を「決める」ための手順です。

結論

生成AIで効率化できる業務は、外部の事例を眺めるだけでは特定できません。自社の業務を棚卸しし、適用可否を判定し、効果とリスクで優先順位をつける3ステップで仕分ければ、最初に着手すべき業務を1〜3件まで絞り込み、自社の判断で決められます。

この3ステップに必要な材料は、自社の業務情報だけです。棚卸しで記録した属性がそのまま適用可否の判定材料になり、判定結果が優先順位づけの入力になるため、順番どおりに進めれば「最初に着手すべき業務リスト」まで一続きでたどり着けます。

なぜ事例やツールから入ると着手する業務が決まらないのか

ツールを先に選ぶ進め方は、「導入したのに何に使うかが決まらない」という状態を生みやすくなります。ツールは手段であり、どの業務のどの作業を任せるかという問いには答えてくれないためです。実際、当社にも「Copilotなどを導入したが使われていない」という相談がよく寄せられます。

話題の用途例をそのまま真似る進め方も、自社で同じ効果が出るとは限りません。他社の事例は、その会社の業務の分け方、データの整備状況、担当者の体制という前提の上に成り立っています。同じ「議事録の自動作成」でも、会議の頻度が低い会社では削減できる時間が小さく、音声データが残らない運用ではそもそも入力がありません。

だからこそ、順番を入れ替えて、業務を先に決めてからやり方とツールを検討します。着手対象を決める手順は、次の3ステップです。

1. 業務の棚卸し：部門・業務・タスクの3階層で分解し、タスクごとに6つの属性を記録します
2. 適用可否の判定：生成AIの得意・不得意に照らした4つの基準で、効く・条件つき・効かないの3区分に仕分けます
3. 優先順位づけ：効果とリスクの2軸で評価し、最初に着手する業務を1〜3件選びます

ステップ1：業務の棚卸しで候補を洗い出す

部門・業務・タスクの3階層で分解する

棚卸しは、部門→業務→タスクの順に下りていきます。生成AIの適用可否は「入出力が何か」「判断が定型か」というタスクの性質で決まるため、「経理業務」のような業務単位のままでは判定できません。たとえば経理部門なら、「請求業務」という業務の下に「請求書データの入力」「入金額の照合」「督促メールの作成」といったタスクが並びます。

時間のかかっている業務の洗い出しから始めるという進め方には先行例もあります（出典：エクサ）。ただし、洗い出しただけでは着手順は決まらないため、後の判定に使える形で属性まで記録しておきます。

手順は次のとおりです。

1. 部門ごとに、時間を使っている主要な業務を書き出します
2. 各業務を、担当者が実際に行う作業の単位（タスク）まで分解します
3. タスクごとに、次の6属性を現場の担当者に確認しながら記録します
4. 主要業務のタスクについて属性欄が埋まったら、棚卸しを完了として判定に進みます

タスクごとに記録する6つの属性

記入例と完了の目安

記入例を表で示します。数字はあくまで記入イメージのため、自社の実測値に置き換えてください。

ステップ2：適用可否を4つの基準で判定する

4つの判定基準

ステップ1で記録した属性を、生成AIの得意・不得意に照らして読み替えます。判定に使う基準は次の4つです。

効く・条件つき・効かないの3区分に仕分ける

4基準に照らして、タスクを3つの区分に仕分けます。この仕分けは精密な採点ではなく、候補を残すかどうかの足切りとして使います。

• 効く：4基準をおおむね満たすタスクです。議事録の下書きや定型文面の作成のように、言語中心で反復があり、正誤をすぐ確かめられる作業が典型です
• 条件つきで効く：言語中心ではあるものの、機密度が高い、または検証に専門知識が要るタスクです。利用環境の整備や確認体制とセットであれば候補に残せます
• 効かない（後回し）：入出力が物理作業中心のタスクや、都度の高度な判断・交渉が核になるタスクです。生成AI以外の改善策も含めて扱いを再検討します

なお、この判定はあくまで候補の絞り込みです。「効く」に仕分けた業務がすべて期待どおりの効果を生むとは限らず、実際の効果は着手後の小さな検証で見極めます。

ステップ3：効果とリスクの2軸で着手順を決める

効果は棚卸しの数字で概算する

候補が複数残ったら、効果とリスクの2軸で並べ替えます。効果は次の式で概算します。

月間の削減余地の目安 ＝ 1回あたりの所要時間 × 月間の実施回数 × 関与人数

棚卸しで記録した属性をそのまま使えるため、追加の調査なしで候補同士を比較できます。この数字は着手順を比べるための概算であり、導入後の削減効果を約束する値ではありません。どれだけ削減できるかは、着手後の検証で確かめます。

リスクは3つの要素で見る

リスクは次の3つで大小を見ます。いずれも、うまくいかなかったときに立て直すコストを決める要素だからです。

• 誤りの影響度：出力の誤りが社外や金銭・契約に及ぶか、社内の下書き段階で止まるか
• 機密性：個人情報や機密情報を入力に使う必要があるか
• 関係者の広さ：やり方の変更に巻き込む部門・人数がどれだけ多いか

4象限で着手順を決める

効果とリスクの2軸で4象限に置くと、それぞれの扱い方が決まります。

「効果が大きくリスクが小さい」象限に1件も残らない場合は、リスクの中身を分解します。たとえば機密情報が理由なら、機密部分を除いた範囲だけで試せないかを確かめると、条件つきの候補を最初の1件に引き上げられることがあります。

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見極めでやりがちな失敗と回避策

見極めの失敗の多くは、手段や他社の答えから入り、自社の業務情報を後回しにするという順番の逆転から生まれます。代表的な失敗と回避策を表に整理します。

優先順位を決めた後の最初の一歩

最初の一歩は、選んだ業務での小さな検証です。範囲と判断基準を先に決めておくと、「試してみたが、良し悪しが分からない」という結末を避けられます。

1. 対象は1業務：優先順位の最上位から始め、残りは結果を見てから広げます
2. 範囲は小さく：1チーム・1工程など、影響と関係者を見渡せる範囲に区切ります
3. 検証基準は先に：所要時間の変化、やり直しの回数、担当者の負担感など、何がどうなったら広げるかを着手前に言葉にします
4. 結果で次を決める：広げる・条件を変えて続ける・戻すの三択で判断し、うまくいった型を2件目以降に流用します

判定や優先順位づけに自信が持てない場合は、外部の視点を挟む方法があります。他社がどのような業務でAIワークフローを形にしたかというBefore/Afterのイメージは、自社の判定の当てはめが妥当かを確かめる材料になります。