AIエージェントで業務時間を減らせた。そこで満足してしまうと、空いた時間は、別の細かなタスクで再び埋まります。
私は、AI活用を「業務効率化」で終わらせてはいけないと考えています。その先には「データ分析」があり、さらに先には、新商品・新サービス・新規事業を考える「アイデーション」があるからです。
この3段階は、単なる難易度順ではありません。前の段階が、次の段階の燃料をつくる順番です。
業務効率化には、材料となるインプット、途中のプロセス、完成した成果物であるアウトプットがあります。たとえば問い合わせ対応なら、顧客から届いた質問がインプットです。過去の回答や社内ルールを確認し、回答案を作るのがプロセス。返信文と対応記録がアウトプットです。入口と出口を明確にできれば、その間の確認項目や判断基準は、AIと相談しながら取り出せます。
ただし、速く処理するだけでは不十分です。問い合わせの種類、顧客属性、回答内容、解決までの時間、その後の反応を、同じ項目と粒度で記録しておく。すると、それまで担当者ごとのメールや記憶に散らばっていた情報が、後から比較できるデータに変わります。AIエージェントによる効率化は、同時に分析の下ごしらえにもなるのです。
データ分析にも、同じくインプット、プロセス、アウトプットがあります。顧客、売上、商談、問い合わせなどの記録がインプット。顧客層ごとに分類する、前月と比較する、通常と異なる動きを探す、といった処理がプロセス。そして、売上の変化、顧客行動の傾向、選ばれる条件などがアウトプットです。
ここで人が担うのは、何を意味のある差とみなすかというクライテリア、すなわち判断基準の設計です。AIは大量のデータを速く処理できますが、何を知りたいのか、どの差に経営上の意味があるのかまでは、業務ごとに異なります。問いと合格点は人が決め、その基準に沿った集計、比較、可視化をAIに任せる。この役割分担が重要です。
実は、業務効率化の段階で「どんなアウトプットなら合格か」を言葉にする経験は、そのまま分析の判断基準を設計する訓練になります。効率化と分析は別々の取り組みではなく、同じ基礎体力を、負荷を上げながら使う連続した過程なのです。
だから、最初のAIエージェントを設計するときから、その成果物を後で分析できる形で残しておく。さらに、そこで生まれた時間の一部を、分析に使うと先に決めておく。ここまで含めて設計して初めて、業務効率化は次の成長へつながります。
では、分析によって今まで見えなかった顧客行動や傾向が見えたとき、それをどう売上へつなげるのか。次回は、データ分析の結果が、新しい事業の種になる話をします。
みなと中小企業診断士事務所からのご案内
御社の「小さく、多く、面倒な仕事」を、一度棚卸ししてみませんか。
月に一度だけ作る資料。取引先ごとに書式が違う書類。たまに発生する問い合わせへの対応。複数のファイルから数字を集めて作る報告書——。
一つひとつは小さくても、種類が多く、会社全体では大きな時間を使っている。けれど、従来のシステムでは採算が合わず、人の手と記憶に残されてきた。こうした仕事を、みなとでは「ロングテール業務」と呼んでいます。
AIエージェントの登場によって、この領域も自動化できるようになってきました。
みなとは、単にAIツールを紹介するのではありません。御社の業務を棚卸しし、人が判断すべき仕事とAIに任せられる仕事を分け、まずは一つの業務から小さく試します。試作、検証、運用設計を重ねながら、現場で使い続けられる仕組みを一緒に組み上げます。
目指すのは、単に仕事を速くすることではありません。AIに任せられる作業を移し、経営者や社員の時間を、顧客対応、提案、人材育成、新しい事業など、会社を前へ進める仕事へ戻すことです。
「うちにも、AIに任せられる仕事があるかもしれない」と思ったら、まずは30分、お話ししませんか。
初回無料相談では、現在時間を取られている業務を伺いながら、次の2点を一緒に整理します。
- どの業務から自動化を試すと効果が出やすいか
- 今は自動化しなくてよい業務はどれか
AIに詳しくなくても問題ありません。経営者・経営幹部・後継者の方を対象としています。
まずは、自社の課題を整理しながら学びたい方へ
「相談する前に、経営の数字やAI活用について自分なりに整理したい」という方には、ストアカでオーダーメイドの個別講座をご用意しています。
事前ヒアリングをもとに、御社の課題に合わせた専用テキストを作成します。経営数字の読み方から、AIで見直せる業務の整理、今後取り組むべきテーマまで、90分で「知識」と「次の一歩」を一緒に明確にします。
→ 【経営幹部限定】課題に合わせ知見を調合。完全オーダーメイド経営講義