AIユースケースの発掘方法と進め方

自社でAIを適用すべき業務は、勘や流行ではなく「反復性」「ルール化のしやすさ」「情報へのアクセスのしやすさ」という3つの軸で棚卸しすると見えてくる。闇雲にツールを試す前に、業務を分解して候補を洗い出す作業こそが発掘の実体だ。

AIを適用すべき業務は3つの軸で見えてくる

AI推進担当がまず行うべきは、個々の業務をこの3軸で採点することだ。

• 反復性: 同じ手順を日次・週次で繰り返しているか
• ルール化のしやすさ: 判断基準が言語化できるか、担当者の暗黙知に依存していないか
• 情報アクセス: 判断に必要な情報がテキストやデータとして既に社内に存在するか

3軸すべてが高い業務は自動化・支援の効果が出やすく、逆に判断が属人的で情報も紙やベテランの頭の中にしかない業務は、AIより先に業務整理そのものが必要になる。たとえば「問い合わせの一次回答」「議事録の要約」「定型文書のドラフト作成」はこの3軸が揃いやすい典型例であり、最初の候補として挙がりやすい。

現場から候補を集める質問

候補は会議室で考えるより、現場へのヒアリングで集めた方が精度が上がる。1文目の答えは、質問を投げる相手を選び、決まった型で聞くことだ。各部門のメンバーに次の質問を投げかけると、机上では出てこない候補が集まる。

1. 「先週、同じ作業を3回以上繰り返した業務は何か」
2. 「その作業のうち、判断に迷う部分と迷わない部分はどこか」
3. 「もし1時間浮いたら、何に使いたいか」
4. 「新人に教えるとしたら、何をマニュアル化しているか」

3つ目の質問は本人のモチベーションを、4つ目の質問はルール化のしやすさを引き出すために聞く。ヒアリングは部門長ではなく実務担当者に直接聞く方が、具体的な作業レベルの候補が出やすい。

候補の優先順位づけ:効果と実現しやすさのマトリクス

候補が集まったら、次にやるべきは全部を試すのではなく絞り込むことだ。効果の大きさと実現しやすさの2軸でマトリクスに配置すると、着手順が判断できる。

この表で「最優先」に入った候補から1〜2件を選び、検証に進めるのが基本の動き方だ。象限が「準備先行」に偏っている場合は、AI導入以前に業務ルールの言語化やデータ整備が必要というサインであり、これは焦って飛ばしても効果が出にくい。

発掘後にAI推進担当が担う役割

発掘したユースケースをそのまま現場に投げても定着しない。AI推進担当の役割は、候補選定から本番移行までを一貫して伴走することにある。具体的には、選んだ候補について「誰が」「どの頻度で」「どの指標で」効果を測るかを事前に決めておく。指標を決めずに検証に入ると、後で成果が測れず、PoCが評価不能なまま止まってしまう。この検証が本番化に至らずに終わる典型的な原因についてはPoCが本番化しない構造的な理由で扱っている。

また、候補が固まった後の導入の進め方や、社内稟議に通すまでの標準的なステップはAI導入の進め方で解説している。発掘したユースケースの中には、ツール導入よりも先に現場のプロンプトの使い方を底上げした方が効果が出るものもあり、その見極めはプロンプト研修の業務効果が参考になる。自社の状況にどの打ち手が合うか迷う場合は、目的を選んで数問答えるだけで方向性を判定できる仕組みもあるので、あわせて活用してほしい。