1.全業務でAI活用を決めた理由

生成AIが登場したばかりの頃、正直に言えば不安もありました。もっともらしい顔で、誤った答えを返すこともある。本当に仕事で使えるのだろうか、と。

それでも使い続けるうちに、見方は変わっていきます。作業のスピードは明らかに上がり、AIそのものも驚くほどの速さで賢くなっていく。その変化を、毎日の業務の中で肌で感じてきました。

「Webの領域では、AIを使って仕事をすることが、すぐに当たり前になる」。

社長がそう判断し、全業務でAIを活用すると決めたのは、その実感があったからです。AIに任せる仕事と、人が担う仕事。この二つを住み分ければ、スピードも品質も、もっと上げられるはずだと考えたのです。

2.最初の壁は「何に使えばいいかわからない」

当時は、クライアント対応、ディレクション、デザイン、原稿制作と、仕事が担当者ごとに細かく分かれていました。どの業務でも時間を取られていたのは、確認のために情報を探すこと。そして、探した情報を、資料をはじめ相手に伝わりやすい形にまとめることです。

「全業務でAIを使う」。そう聞いたときの社内の反応は、さまざまでした。前向きな人もいれば、戸惑う人もいる。多くの社員にとって、「具体的に、何にどう使えばいいのか」がわからないところからのスタートでした。

身近な業務から、小さく始める

だから、最初の一歩はごく小さなものでした。調べもの、メールの作成、議事録、資料の構成づくり。毎日の仕事の中にある身近な作業を、まずはAIに頼んでみる。

試しては手応えをつかみ、また試す。その繰り返しの中で、「これはAIに任せられる」「これはまだ人のほうがいい」という感覚が、一人ひとりの中に育っていきます。

新しいモデルが出るたびにその線引きは少しずつ動き、AIに任せる仕事は段階的に増えていきました。

担当の境界に、グラデーションがかかっていった

変わったのは、作業のスピードだけではありません。

専門のスタッフにしかできなかった仕事に、ほかの社員も取り組めるようになったのです。わからないことはAIとやりとりしながら進め方を理解し、そのうえで手を動かす。特にAIに前向きな社員ほど、自分の仕事の中でAIに任せる範囲をどんどん広げていきました。

くっきり分かれていた担当の境界に、少しずつグラデーションがかかっていく。AIの進化とともに、一人ひとりが担える仕事の幅が広がっていったのです。

3.次の壁は「人によってアウトプットが違う」

聞き方ひとつで、アウトプットが変わる

AIを使う人が増えると、次の壁が見えてきました。同じ「AIに聞く」でも、人によって返ってくる答えの質がまるで違うのです。ツールごとの癖もあり、聞き方ひとつで結果は大きく変わります。

差を生んでいたのは、聞く前に何を伝えるかでした。何のための作業か。参考にする資料は何か。どんな条件があるのか。こうした前提をAIに伝えてから聞くのと、質問だけを投げるのとでは、アウトプットの質にはっきりとした差が出ます。

この違いに気づけたのは、社員同士が日々、情報を交換していたからです。「このツールには、こういう癖がある」「これなら、こう頼むとうまくいった」。そんな会話の積み重ねが、AIとの向き合い方を社内に根づかせていきました。

個人の気づきを、社内の共有財産に

せっかくの気づきも、個人の中にとどまっていては広がりません。そこでチャットに、AI活用を共有する専用の場所をつくりました。うまくいった使い方を、手順やアウトプットとあわせて共有し、誰でもそのまま使える形に整えていきます。

共有の担い手は、特定の誰かではありません。社員それぞれが自分の使い方を見せ合い、「こうすれば、もっと良くなる」と声をかけ合う。その積み重ねが、全員のAIを使いこなす力を底上げしていきました。

誰が使っても、同じ品質が出せる仕組みへ

そして、よく使う業務の進め方は、AIエージェントとして仕組みにしました。誰が操作しても、同じ品質のアウトプットが出せる状態です。

ただ、ここで最も時間をかけたのは、仕組みをつくる作業そのものではありません。自社の業務に照らして、AIに何を任せ、人が何を担うのか。その住み分けを決めることでした。

4.現場任せでは、AIは広がらない

小さく始めることも、使い方を揃えることも、現場の自発性だけではなかなか続きません。取り組みの先頭に立ち続けてきたのは、社長自身です。

毎日のようにAIを使い、新しいモデルやツールが出れば、まず自分で試す。チャットでは「その作業、AIを使ってみた？」と問いかけ、会議では、どんな流れでどう作ったのかを共有する場を設ける。うまくいく使い方を見つければ、「こうすればいい」と具体的に発信する。その姿勢が、社内の空気を少しずつ変えていきました。

なぜ、社長自らがそこまで試すのか。理由はシンプルです。社長がAIで何ができるのかをわかっていなければ、社員に具体的な指示を出せないからです。

むしろ、誤った認識のまま指示を出せば、現場との間に摩擦が生まれます。「AIなら一瞬でできるはず」と考えて無理な期限を求めてしまう。逆に、AIでできることを知らないまま、これまでどおりのやり方を求めてしまう。

経営者のAIへの認識のずれが、社員との摩擦につながってしまう。そうしたケースは、ほかの会社でも少なくありません。

経営幹部自身がまず体験することの大切さは、「AI導入は何から始める？」の記事でも詳しく解説しています。

5.AI活用で変わったこと

ここからは、冒頭の表でご紹介した変化を、具体的な場面で見ていきます。私たちはWeb業界の会社ですが、以下でご紹介するのは、業種を問わず多くの会社にある業務です。ぜひ、自社の仕事に置き換えながら読んでみてください。

わからないことで、仕事が止まらなくなった

以前は、知識のない分野の作業になると、詳しい担当者に確認が取れるまで手が止まることがありました。今は、一般的な仕組みや基本的な考え方なら、AIに聞けばその場で理解できます。確認待ちの時間がなくなり、仕事がそのまま先へ進むようになりました。

これは、どの業界でも同じです。営業担当が製品の技術的な仕組みの基本を確かめる。新しく配属された社員が、業界の専門用語や業務の基本的な流れを理解する。こうした「人に聞くほどではないけれど、わからないと進めない」場面は、どの会社にもあるはずです。

もちろん、案件ごとの事情や社内の判断など、担当者にしかわからないことは、これまでどおり人に確認します。AIに聞くことと人に聞くこと。その線引きができたことも、大きな変化のひとつです。

情報を集める時間が、格段に短くなった

Webの仕事では、事実確認のために情報源を探し、内容をまとめる作業が欠かせません。この情報収集にかかる時間が、AIによって格段に短くなりました。

情報を集めてまとめる作業は、業種を問わず多くの仕事に含まれています。業界の動向や競合の状況を調べる。商談の前に取引先のことを下調べする。法律や制度の変更点を確認する。これまで時間をかけていた下調べも、AIを使えば大枠をすばやくつかみ、人は中身の確認と判断に集中できます。

資料をつくる時間が、考える時間に変わった

お客様への提案でも、変化ははっきりと表れています。提案に必要な情報収集から資料づくりまでをAIで大きく圧縮でき、その分の時間を、提案の中身を考えることに使えるようになりました。

営業資料、社内向けの報告書、会議の資料、業務マニュアル。どの会社にも、時間をかけてつくる資料があります。下書きや構成づくりをAIに任せれば、人が使う時間は「何を伝えるか」を考えることへと移っていきます。

一部の人しかできなかった仕事を、より多くの人が担えるようになった

前半でお伝えした、担当の境界にかかったグラデーション。これも、業種を問わず起こりうる変化です。

「この業務は、あのベテランにしかできない」。そんな仕事を抱えている会社は少なくありません。AIを使えば、進め方の基本を理解したうえで、より多くの社員が取り組めるようになります。特定の人に仕事が集中する状態をやわらげ、組織全体で仕事を回せるようになるのです。

どの業務で、どこまでAIを活かせるか。その答えは会社ごとに異なります。だからこそ、まず自社の業務を棚卸しし、AIを活かせる場所を見極めることが出発点になります。

6.同じ壁に向き合う会社へ

AIのモデルは今も進化し続けています。新しい情報をいち早くキャッチアップし、自社で試し、効果を確かめる。その繰り返しは、AIが進化し続ける限り終わりません。これからはAIエージェントによる仕組み化を広げるとともに、どの業務にも残る「人による確認」を、いかに効率よく行うかにも取り組んでいきます。

自社で推進してきたからこそ、お客様に「こう進めれば効率よくAI活用を進められる」とお伝えできることがあります。どこで手が止まりやすいのか、何を揃えれば社内に広がるのか。それは、私たち自身が経験してきたことだからです。

AI活用の段階に合わせて、ご相談いただけます

これまでAIをほとんど使ってこなかった会社には、経営幹部の方がAIでできることを体感できる、2時間のスタートアップセミナーをご用意しています。

すでにAIを使っているものの社内に広がらない会社には、業務の棚卸しから一緒に行い、使い方を揃えて広げるまでを伴走する個別のプログラムをご提案します。

いずれも、経営者・経営幹部の方に向けたプログラム「AI-ACTIVATOR」でご提供しています。「自社の場合はどこから始めればいいか」という段階から、お気軽にご相談ください。