STEP 1
任せる仕事を決める生成AIの特性を理解し、最初に試す業務をリスクと確認可能性から選びます。
第1章 第2章
対象業務の選定表と、出力の揺れを確認した記録0/2章完了ページを切り替えています
自分の業務を題材に、判断・実行・検証・運用まで完成させる約3時間
知識を章ごとに暗記するのではなく、前の成果物を次の章へ引き継ぎます。
生成AIの特性を理解し、最初に試す業務をリスクと確認可能性から選びます。
入力を仕事の仕様書に変え、出力の主張を根拠へ戻せる確認方法を作ります。
情報・権利・偏りを管理し、人が止める場所を含む業務工程へ組み込みます。
複数ケースで品質と時間効果を測り、限定試行から継続判断まで設計します。
各章の演習はこの仕事を題材に進みます。最後には、実行仕様・確認台帳・安全ルール・評価結果・14日間の試行計画が一式そろいます。
保存内容を確認しています。作業の速さだけでなく、失敗時の影響と確認可能性から、AIを使う範囲を決められるようになる。
生成AIは、文章を書く装置ではなく、入力を別の形へ変換する作業者として捉えると扱いやすくなります。最初に決めるべきなのは、どの製品を使うかではなく、業務のどこまでを任せ、どこで人が止めるかです。
AIは完成品を自動で出す箱ではありません。根拠を渡し、下書きを作らせ、人が確認し、次の業務へ渡す工程の一部です。
削減時間の大きさだけで選ぶと、確認コストや事故対応で逆に遅くなります。5つの軸を同時に見ます。
月3回以上、同じ型で行うか
元資料と照合して正誤を判定できるか
間違いが顧客・売上・法務・安全へ波及するか
個人情報や未公開情報を扱うか
誤りを公開前に止め、やり直せるか
候補業務は、反復性、確認可能性、失敗時の影響、扱う情報の機密度、やり直しやすさで見ます。反復性と確認可能性が高く、失敗の影響が小さく、やり直せる作業ほど最初の対象に向きます。
たとえば会議メモの論点整理や、既存資料からの項目抽出は始めやすい一方、採用の最終判断、契約条件の承認、医療・金融に関する個別判断は、人が責任を持つ工程として残します。
一つの業務を丸ごとAIへ渡さず、収集、整理、下書き、確認、承認、送信へ分けます。AIに向くのは、分類、要約、比較、形式変換、下書きです。人が残すのは、目的の決定、例外判断、根拠確認、承認、外部への送信です。
SaaS営業なら、商談メモから課題と次のアクションを抽出するところはAI、顧客の優先課題を確定し提案条件を承認するところは人が担当します。不動産営業なら、希望条件の整理はAI、法的説明や物件適合の最終判断は有資格者を含む人が担います。
営業提案をAIで自動化する。
対象工程、入力、確認者、失敗時の影響が分からず、品質も責任も管理できません。
承認済み商談メモから課題、根拠発言、未確認事項を抽出し、提案骨子を下書きする。営業責任者が根拠と条件を確認してから提案書へ反映する。
AIの担当範囲と人の判断点が明確で、元資料との照合と差し戻しができます。
今週行う定型業務を1つ選び、AIに任せる工程と人が残す判断を分けます。迷う場合は、会議メモ整理、問い合わせ分類、報告書の初稿から選びます。
AIの担当範囲が一つの動詞で説明できる
確認に使う元資料と確認者が決まっている
外部へ出る前に人が止められる
失敗時に元の工程へ戻せる
残す成果物: AI業務選定シートの1行目
自分の業務から3候補を出し、最初に試す1件を説明できる状態にします。
機密情報を除いた自分のデータを入力します。迷う場合はサンプルで試せます。
あなたは業務改善担当です。以下の候補業務を、生成AIの最初の試行対象として評価してください。
評価軸:
1. 反復性
2. 元資料との確認しやすさ
3. 間違えた場合の影響度
4. 扱う情報の機密度
5. やり直しやすさ
各軸を1〜5で採点し、根拠を1文で説明してください。合計点だけで決めず、最初に試す業務を1つ、AIに任せる範囲、人が確認する範囲、停止条件とともに提案してください。情報が不足する場合は推測せず質問してください。
候補業務:
{{ここに候補を3件入力}}業務を5〜8工程に分けた
AIと人の担当範囲を決めた
確認資料、確認者、停止条件を書いた