社長から「AIをやれ」と言われた担当者が最初にすること

「うちもAIをやった方がいいんじゃないか」

「ChatGPTを入れてみよう」

「他社はAIを使っているらしい。うちでも何かできないか？」

ある日突然、社長や役員からこう言われて、AI活用の担当になった方もいるのではないでしょうか。

総務部長。

情シス担当。

経営企画。

DX推進担当。

あるいは、本業を持ちながらAI活用まで兼任している方。

いざ担当になってみると、

何から始めればいいのか分からない

という状態になりやすいものです。

そして最初にやりがちなのが、

ChatGPT
Copilot
Gemini
AIエージェント
RPA
AI-OCR

などのツールを調べ始めることです。

しかし、AI導入の最初の仕事は、

AIツールを探すことではありません。

まずやるべきなのは、

自社の業務を一覧化すること

です。

本記事では、社長から「AIをやれ」と言われた担当者が、最初に何をすればよいのかを順番に解説します。

最初にAIツールを探すと失敗しやすい

AI活用担当になったら、

「どんなAIがあるのか」

を調べたくなるのは自然です。

しかし、ツールから入ると、

このAIで何ができるだろう？

という発想になってしまいます。

本来考えるべきなのは、

自社のどの仕事を改善したいのか

です。

例えば、

「AI-OCRを導入したい」

ではなく、

FAX注文書をExcelへ手入力する時間を減らしたい

が課題です。

「生成AIを導入したい」

ではなく、

過去の見積書や図面を探す時間を減らしたい

が課題かもしれません。

その課題を整理した結果として、

• AI
• RPA
• OCR
• SaaS
• ノーコード
• Excel改善
• システム開発

の中から適切な方法を選ぶ方が、失敗しにくくなります。

社長から「AIをやれ」と言われたら、この順番で進める

おすすめは次の流れです。

AIツールを探す
↓
いきなり始めない

業務を一覧化する
↓
時間を測る
↓
改善候補を選ぶ
↓
1つ試す
↓
効果を確認する

順番に見ていきます。

STEP1. まず業務を一覧化する

最初にやることは、

会社の中でどんな仕事が行われているかを把握すること

です。

いきなり全社を完璧に調査する必要はありません。

まずは1部署でも構いません。

例えば製造業なら、

営業

• 問い合わせ対応
• 見積作成
• 過去見積検索
• 納期確認
• 営業報告

営業事務

• FAX注文書の入力
• 受注登録
• Excel転記
• メール処理
• 請求書処理

製造

• 生産計画
• 作業指示
• 日報入力
• 実績集計
• 設備点検

品質

• 不具合報告
• 過去トラブル検索
• 報告書作成
• 検査記録

総務・管理

• 会議議事録
• 社内問い合わせ
• 申請処理
• 予実管理
• 各種資料作成

といった具合です。

重要なのは、

「AIに使えそうな業務」だけを集めないこと

です。

まず仕事そのものを一覧化します。

STEP2. その業務にどれくらい時間がかかっているか測る

業務を一覧化したら、次に見るのは時間です。

例えば、

業務	1回の時間	月の回数	人数
FAX注文入力	10分	300回	2人
会議議事録	30分	20回	3人
過去見積検索	15分	100回	4人
日報集計	60分	20回	1人

このように整理します。

細かい数字でなくても構いません。

まずは概算で、

• 時間
• 頻度
• 人数

を確認します。

そうすると、

「思ったよりこの業務に時間を使っている」

というものが見えてきます。

AI導入では、

削減効果が見えやすい業務を選ぶ

ことが重要です。

STEP3. 改善候補を選ぶ

次に、

どの業務から改善するかを決めます。

おすすめは、次の条件に当てはまるものです。

発生頻度が高い

毎日、毎週発生する仕事。

複数人がやっている

1人だけでなく、多くの社員が同じ作業をしている。

定型作業が多い

転記、検索、要約、確認、分類など。

ミスが起きやすい

入力ミス、転記ミス、確認漏れなど。

現場が困っている

「この仕事を何とかしてほしい」

という声がある。

この条件が多いほど、改善効果が出やすくなります。

AIに向いている仕事と向いていない仕事を分ける

改善候補が見つかったら、

すべてをAI化しようとしないことも大切です。

例えば、

AIが向いていること

• 文章の要約
• 文書分類
• メール回答案
• 過去情報の検索
• 自由記述の整理
• 画像や帳票の読み取り
• 下書き作成

AI以外の方が向いていること

• 完全に決まった転記
• 単純なデータ連携
• 定型計算
• 確実性が必要なルール処理

こうした業務は、

RPAやシステム連携の方が適していることもあります。

大事なのは、

AIを使うことではなく、業務が楽になること

です。

STEP4. 1つだけ試す

改善候補がいくつも見つかっても、

最初から全部やらない方がよいでしょう。

まずは、

1つの業務だけ試します。

例えば、

• 営業部の問い合わせ回答
• FAX注文書の入力
• 会議議事録
• 過去資料検索
• 品質トラブル検索

などです。

ここで重要なのは、

小さく始めること

です。

例えばFAX注文書なら、

全取引先を対象にせず、

特定の1社だけ

でも構いません。

過去資料検索なら、

会社全体ではなく、

品質部門の資料だけ

でも構いません。

小さく試すことで、

• 本当に使えるか
• 精度は十分か
• 現場が使えるか
• どこに問題があるか

を確認できます。

STEP5. 効果を測る

試したら、

必ず効果を測ります。

例えば、

導入前

月100時間

導入後

月40時間

なら、

月60時間削減

です。

あるいは、

導入前

問い合わせ回答まで平均30分

導入後

平均10分

という結果かもしれません。

こうした数字があると、

社長や役員にも説明しやすくなります。

AIを導入しました

ではなく、

月60時間の業務削減が確認できました

と報告できるからです。

AI担当者が一人で抱え込まない

AI活用担当者によくある問題が、

全部自分でやろうとすること

です。

• AIツールを調べる
• 社内ヒアリングをする
• プロンプトを作る
• システムを作る
• 社員教育をする
• セキュリティも確認する

これを全部一人でやるのは難しいでしょう。

AI担当者の役割は、

AIの専門家になることではありません。

むしろ、

社内の課題を集め、改善テーマを整理すること

の方が重要です。

技術的な部分については、

• 社内IT担当
• 外部ベンダー
• AI活用支援会社
• システム会社

などと分担できます。

現場ヒアリングで聞くとよい質問

業務棚卸しをするときは、

「AIで何かしたいですか？」

と聞くよりも、

次の質問の方が有効です。

どんな仕事を毎日繰り返していますか？

定型業務が見つかります。

時間がかかっている仕事は何ですか？

改善候補が見つかります。

同じ内容を何度も入力していますか？

転記やデータ連携の候補です。

毎回探している資料はありますか？

RAGや検索システムの候補になります。

特定の人に質問が集中していませんか？

ナレッジ共有の候補です。

ミスが多い作業はありますか？

自動化やチェック支援の候補になります。

やめられるならやめたい仕事はありますか？

非常に分かりやすい改善候補です。

「AIで何ができますか？」ではなく、

「どこで困っていますか？」

から始めることが大切です。

社長への報告は「AIの話」より「業務の話」をする

経営層への報告でも、

AI技術の説明ばかりする必要はありません。

例えば、

最新の生成AIモデルは……

ではなく、

営業事務で月80時間の転記作業があります。
まずこの業務を対象に、小さく検証します。

という報告の方が分かりやすいでしょう。

そして検証後は、

月80時間のうち、50時間削減できました。

と報告する。

この方が、

次の予算も取りやすくなります。

予算を取る前に「小さな仮説」を作る

AI導入でいきなり、

500万円ください

では通りにくい場合があります。

その前に、

この業務に毎月100時間かかっている
↓
AIや自動化で50時間削減できそう
↓
まず小さく検証したい

という仮説を作ります。

これなら、

経営側も判断しやすくなります。

AI導入は、

技術の稟議ではなく、業務改善の稟議

として説明する方が通りやすくなります。

最初の1か月でやること

AI担当になったばかりなら、

最初の1か月は次のような動きでも十分です。

1週目

対象部署を決める。

2週目

業務を一覧化する。

3週目

時間・頻度・人数を整理する。

4週目

改善候補を3つ程度に絞る。

その後、

最も効果が出そうな1つを選び、試します。

最初から会社全体のAI戦略を完成させる必要はありません。

まず、

1つ成果を作る

ことの方が重要です。

AI担当者が避けたい5つの行動

最後に、AI担当者になったときに避けたい行動を整理します。

1. とりあえずツールを契約する

利用目的が決まっていないツールは、使われなくなる可能性があります。

2. 全社員へ一気に展開する

最初は小さな部署から始めた方が改善しやすくなります。

3. AIなら何でもできると考える

AI以外の方が適している業務もあります。

4. 現場を巻き込まない

実際に使う人の意見がなければ、定着しにくくなります。

5. 効果を測らない

成果が分からなければ、次の投資判断ができません。

まとめ：AI担当者の最初の仕事は「ツール探し」ではない

社長から、

「AIをやれ」

と言われたとき、

最初にAIツールを探す必要はありません。

まずやるべきなのは、

自社の業務を知ること

です。

進め方はシンプルです。

業務を一覧化する
↓
時間を測る
↓
改善候補を選ぶ
↓
1つ試す
↓
効果を測る
↓
成果が出たら広げる

AI活用担当者に必要なのは、

すべてのAIツールに詳しくなることではありません。

重要なのは、

社内のどこに改善余地があり、何から手を付けるべきかを整理できること

です。

その整理ができれば、

AIを使うべきなのか、

RPAなのか、

SaaSなのか、

システム開発なのか、

次の選択もしやすくなります。

当社では、

「社長からAI活用を任されたものの、どこから始めればいいか分からない」

という企業に対して、業務棚卸しから改善候補の選定、小規模な検証、実装、社内定着まで伴走して支援しています。

AIツール選びの前段階からでもご相談いただけます。