生成AIで業務効率化できること・できないこと【大垣の現場向けに解説】
「なんでもAIに任せられる時代」はまだ来ていません
最近、「生成AIがあれば何でもできるんでしょ？」という声を耳にすることが増えました。たしかに、生成AIは大きな可能性を秘めています。しかし、実際には「得意なこと」と「苦手なこと」がはっきり分かれているのが現実です。
AIは魔法ではありません。大垣の中小企業が現実的に導入・活用するには、“使いどころ”をきちんと見極めることが何より重要です。
生成AIが得意なこと・業務効率化しやすい領域とは
生成AIは、特定の種類の業務に対して非常に強力な効果を発揮します。特に得意なのは、以下のような業務です：
- 言葉を扱う業務（例：メール・提案書・マニュアルなど）
- ルールが決まっている業務（例：定型レポート・日報・案内文）
- 「ゼロから書く」のが大変な業務（例：アイデア出し・叩き台の作成）
こうした場面では、AIが内容を整えたり、書き出したりしてくれるため、“時間の短縮”と“精神的な負担の軽減”が実現しやすくなります。
生成AIが苦手なこと・業務改善に注意が必要な領域とは
一方で、生成AIが苦手とする領域もあります。特に注意が必要なのは、以下のような業務です。
- 判断や経験が問われる業務（例：クレーム対応、商談）
- 人間関係や社内事情が絡む業務（例：配置転換、評価面談）
- 入力の情報がバラバラな業務（例：紙・口頭・手書きメモの混在）
こうした業務は、表に見えない情報（＝暗黙知や文脈）を理解する必要があり、AIが判断するにはまだ難しい分野です。
比較表で整理：業務ごとの「AIとの相性早見表」
| 業務の特徴 | 具体例 | AIとの相性 |
|---|---|---|
| 言葉を使う仕事 | メール作成、提案書の下書き、マニュアルの文章 | ◎ 非常に得意（スピードアップに最適） |
| 数字・日付を扱う仕事 | 見積計算、売上集計、在庫の確認 | △ 注意が必要（人のチェックが必要） |
| 決まった流れで進む仕事 | 定型報告、日報作成、作業手順の記録 | ◎ ルールが明確なら任せやすい |
| 判断や経験が必要な仕事 | 採用判断、クレーム対応、商談のクロージング | × 不向き（人の感覚が必要） |
| 社内事情や人間関係に関わる仕事 | 配置決め、評価面談、トラブル対応 | × 不向き（背景が読めない） |
補足：暗黙知を言葉にすれば、AIの得意領域にできることも
「お客様対応のコツ」や「社内で大事にしている考え方」など、ベテラン社員さんに頼っていたり感覚で伝えていたことも、文章に整理できればAIに教えることができます。
この“言葉にしてみる”というプロセスは、業務の見直しや整理にもつながることが多く、最初は手間に感じるかもしれませんが、結果的に現場改善の一助、AI活用の第一歩になることもあります。
生成AIが難しい業務には、システムという選択肢も
たとえば、
- 伝票の内容を確認し、社内のシステムに入力する
- 商品の売上データをもとに在庫や仕入れを調整する
- 毎月の集計作業を決まった形で出力する
こういった業務は、AI単体では難しくても、業務に合った「仕組み」での自動化が向いています。
活用のコツは「全部任せない」「部分的に手を借りる」
生成AIは“人の代わり”ではなく、“人の補助”として活用するのが成功の鍵です。
- 営業資料の構成だけAIに考えさせて、内容は人が肉付け
- 求人票のテンプレート文をAIに任せて、社風や待遇は人が調整
- 新人教育マニュアルの初回ドラフトをAIに作らせ、先輩が整える
このように“AIにやらせる部分”と“人がやるべき部分”を分ける発想が、現場での導入をスムーズにします。
失敗しないために大切なこと、「どこに使うか」を決める
「AIを導入してみたけれどうまくいかない」――その背景には、目的や活用の場所が明確でなかったというケースがよくあります。
大切なのは、「AIを使うこと」ではなく、「業務をどう良くするか」から出発すること。
CreamCodeでは、導入支援の一環として、業務内容や体制を一緒に確認しながら、どの業務にどんな活用が適しているかを整理するサポートを行っています。
「やるかどうか」ではなく「どこから始めるか」を一緒に考えてみませんか？
「社内でAIが使える業務はあるのだろうか？」
「そもそもウチにAIは必要？」
そう思われたら、まずは「話して整理する」ことから始めてみませんか？
CreamCodeでは、生成AIありきではなく、“業務改善ありき”の視点で支援を行っています。
専門用語なしでOK！生成AI導入のご相談はこちら
→ 業務改善のご相談はこちら