AIを試したが、仕事が減らない
便利な文章作成で終わり、前後の作業や確認が残ったままになっている。
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業務を分解し、AIに任せる部分と、人が判断する部分を明確にする。まず1つの業務から、安全に続く自動化を設計します。

業務改善の目的は、人を減らすことではありません。
COMMON CHALLENGES
ツールだけでは解決しない「業務の曖昧さ」を、設計から整えます。
便利な文章作成で終わり、前後の作業や確認が残ったままになっている。
候補が多く、効果・難易度・リスクを比べて最初の1業務を選べない。
AIに任せる範囲、人が確認する場所、例外時の対応が決まっていない。
担当者だけが使える状態で、手順・権限・運用ルールが共有されていない。
WORKFLOW EXAMPLE
AIがすべてを自動で行うのではなく、速い作業はAIへ、責任を伴う判断は人へ分けます。
対象のメールと除外条件を決める
→事前に決めた分類ルールで整理
→承認済みテンプレートをもとに下書き
→内容と宛先を確認して送信を判断
→スプレッドシートへ結果を記録
外部への送信は、原則として人が内容と宛先を確認して承認します。例外時は自動化を止め、人へ戻す流れも設計します。
DESIGN PROCESS
ChatGPTやAI APIを先に選ばず、仕事の流れ、情報、責任、例外を確認してから必要な仕組みを決めます。
頻度、時間、繰り返し、困りごとを確認します。
効果・難易度・リスクから、小さく試せる範囲を選びます。
AIが作る、人が判断する、仕組みが記録する範囲を決めます。
間違いを前提に、承認、停止、再処理、管理者権限を整えます。
受入条件と効果指標を使い、小規模な試行後に本番化を判断します。
DELIVERABLES
社内で共有し、実装や運用の判断に使える形で整理します。
対象範囲、現状と改善後の流れ、AIと人の役割を文書化します。
入力から完了までを分解し、担当・判断・引き継ぎを見える化します。
AIが参照する基準、テンプレート、例外時の扱いを整理します。
ExcelまたはGoogleスプレッドシートへ移せる管理項目を用意します。
正しく動く条件と、止める条件を本番利用の前に確認できる形にします。
作業時間、件数、修正率など、導入後に判断できる指標を決めます。
PRACTICAL EXPERIENCE
外資系体外診断薬メーカーで、要件定義から導入・定着までを担当。現場の業務、利用者、経営、システムの間に立ち、仕組みが実際に使われるところまで取り組んできました。
詳しい経歴を見る →顧客情報と業務プロセスを横断して整理。
利用者と運用を含めた業務基盤を再設計。
権限・手順・定着を含む全社展開を推進。
問い合わせ対応の情報整理と仕組み化。
SERVICE SCOPE
現状把握、対象選定、業務フロー、役割分担、安全設計、テスト項目までを整理します。
複数システム連携、独自開発、本番実装、全社展開は、設計後に範囲と体制を確認してお見積りします。

KINDLE BOOK
ChatGPT・Claude・Codexで、1つの業務を安全に自動化する考え方と手順を、非エンジニア向けに解説しています。
書籍の内容を見る →CONSULTATION
対象業務が決まっていなくても構いません。繰り返している作業、時間がかかる作業、ミスが起きやすい作業を伺い、最初に設計する範囲を整理します。
※表示金額は標準的な支援範囲の参考料金です。内容と範囲を確認し、実施前に正式なお見積りをご案内します。
FAQ
はい。大規模なシステム導入ではなく、毎週・毎月繰り返している1つの手作業から整理できます。担当者が少ない組織ほど、無理なく続けられる運用設計が重要です。
問い合わせメールへの返信、定型レポートの作成、会議メモの整理など、開始と完了が明確な一連の作業を想定しています。複数部門にまたがる場合は、範囲を分けて検討します。
基本サービスは業務整理と自動化設計です。複雑なシステム連携、独自開発、本番実装が必要な場合は、設計後に内容を確認して別途お見積りします。
標準設計では、AIは分類と下書きを担当し、外部への送信は人が確認・承認します。自動送信を検討する場合も、対象・例外・停止条件を先に定めます。
大丈夫です。ChatGPT、Claude、Codex、AI APIなどを先に選ぶのではなく、業務と必要条件を整理してから適切な構成を検討します。