生成AIの活用事例を、自社に置き換える
生成AIの活用事例を集めていくと、だんだん似たような話が並びます。問い合わせ対応、資料作成、議事録、翻訳。そして必ず「◯%削減」という数字が付いています。
ところが、それをそのまま持ち帰っても、自社で同じことは起きません。理由ははっきりしていて、前提が書かれていないからです。
そのまま真似できない3つの理由
前提が書かれていない
何人でやっていた仕事なのか、扱う情報がどれくらいあったのか、もともとどんな手順だったのか。ここが違えば、同じ道具を入れても結果は変わります。
成功した部分しか出ていない
うまくいかなかった試みは記事になりません。事例として並んでいるのは、いくつか試したうちの生き残った1つです。その会社が何を諦めたかは、たいてい書かれていません。
数字の出し方が違う
「対応時間70%削減」が、どの範囲の話で、何と比べた数字なのか。全業務なのか特定の作業だけなのか、導入前の何か月と比べたのか。ここが書かれていない数字は、目標にはできません。
自社に置き換える4つの問い
事例を読んだら、この4つを自社に当ててみてください。答えられないものがあれば、その事例はまだ「自社の話」になっていません。
月に何件あるかを、自分で数える
ここがいちばん飛ばされます。他社が月1万件処理している仕事を、自社では月50件しかやっていない、ということは普通にあります。効果の大きさは、回数で決まります。
1週間だけ記録すれば足ります。回数と1件あたりの分数を掛けて、月の合計時間を出す。この数字が、投資判断の材料になります。
他社の削減率を持ち帰るより、自社の件数を1週間数えるほうが早いです。回数×1件あたりの分数。これだけで、その施策が自社でどれくらい効くかの上限が見えます。
読み方を変えると、事例は使える
事例を答えではなく、選択肢の一覧として読む。この読み方に変えると、途端に役に立ち始めます。
- どんな仕事を任せている会社があるのか、という候補の把握に使う
- 自社に同じ仕事があるかを確かめる
- あれば、自社の件数で計算し直す
- そのうえで、1つだけ選んで試す
1部署で3か月、が戻せる大きさ
全社で一斉に始めると、うまくいかなかったときに戻せません。1部署・1つの仕事・3か月。この大きさなら、失敗しても学びだけが残ります。進め方はAI導入は、どこから始めるかにまとめました。
よく出てくる4つの用途と、向き不向き
| 用途 | 向いている条件 | 気をつけること |
|---|---|---|
| 問い合わせ対応 | 定型の質問が多い。件数が多い | 答えの元になる資料が古いと、古い答えが返る |
| 文章の下書き | 事実は人が持っている | 要約の段階で条件が落ちることがある |
| 社内の情報検索 | 文書がそろっている | 改定前の版が混ざると事故になる |
| 議事録・記録 | そのまま清書でよい | 決定と検討中が混ざる。人が仕分ける |
どれも共通しているのは、元になる情報の質で結果が決まることです。道具を選ぶ前に、渡す情報が整っているかを見てください。
SHIRITAIの場合、こう置き換わる
ここからは実際の画面です。上で書いたことが、どの画面にあたるかをお見せします。
「元になる情報の質で決まる」の実物
取り込んだ資料と、切り出された数。渡す情報が整っているかを、ここで目視します。
資料ファイル。画像解析のチェックは、資料を上げる前に決めます。（画像解析）
自社の文書から答えて、出所を添える
他社事例の削減率より、この形になっているかどうかのほうが判断材料になります。
出典表示。答えの下に、もとにした資料名とページ番号が出ます。（AI自動応答）
書いていないことは、作らない
「うまくいかなかった話」でいちばん多い事故を、仕組みで防ぐ部分です。
登録していないことを聞かれたとき。作らずに、お問い合わせへ案内します。（AI自動応答）
効果は、自社の記録で数え直す
聞かれた言葉がまとまって出るので、30件の判定も月次の確認もここで済みます。
質問分析。聞かれた言葉が意味の近いものごとにまとまります。（アナリティクス）
やりがちな失敗
削減率を目標にする
何と比べた数字か分からないものを目標に据えると、達成したかどうかも判断できません。自社の合計時間を基準にしてください。
事例と同じツールを探す
道具より、渡す情報が整っているかどうかのほうが結果を左右します。同じ道具を入れても、資料がばらばらなら同じ結果にはなりません。
全社で一斉に始める
うまくいかなかったときに戻せません。1部署・3か月から始めてください。
事例を集めるときの見どころ
事例を読むとき、どこに注目すると自社の判断に使えるかを挙げておきます。
| 書いてあることが多い | 本当は知りたい |
|---|---|
| 導入したツールの名前 | *渡した情報がどう整理されていたか |
| 削減率の数字 | *もともと月に何件あったか |
| 成功した用途 | 試してやめた用途は何か |
| 導入までの期間 | その間、誰が何時間使ったか |
右の列は、たいてい書かれていません。もし取材や商談で聞ける機会があるなら、右の列を聞いてください。ツール名より、そちらのほうが自社の判断材料になります。
「うまくいかなかった話」から学ぶ
成功事例だけを集めても、避けるべき失敗は分かりません。よく聞く止まり方を挙げておきます。
- 資料が古いまま読ませた。改定前の条件を、自信を持って答え続けた
- 全社で一斉に始めた。うまくいかなかったときに戻せず、そのまま立ち消えになった
- 効果を測っていなかった。続ける根拠もやめる根拠も出せず、なんとなく使われなくなった
- 決める人がいなかった。「情報システムに確認します」で止まったまま半年たった
どれも道具の性能とは関係のないところで止まっています。事例を読むときは、成功要因より、この4つに当てはまっていないかを自社で点検するほうが役に立ちます。
自社で試すときの、最小の形
事例を読み替えたら、あとは小さく試すだけです。準備するものは多くありません。
- 実際に届いている質問を30件そろえる。想像で作った質問では判断できません
- 答えの元になる資料を10ファイル選ぶ。いま有効な版だけにします
- 30件を投げて、答えられた数を数える。出所が示されているかも見ます
- 7割を超えたら広げる。5割を切ったら資料を直す
4つ目の基準を先に決めておくのが大事です。決めていないと、「なんとなく良さそう」で広げてしまうか、「思ったほどでもない」で立ち消えになります。数字で判断できる形にしてから試すと、社内の話も進めやすくなります。
この30件は、あとから効果を測るときの基準にもなります。3か月後に同じ30件を投げて、答えられた数が増えていれば、育っていることが分かります。
よくある質問
生成AIの活用事例は、どう読めばいいですか？
「何をやったか」だけ読んで、「どれだけ効いたか」は自社で測り直してください。事例には前提（人数・情報量・もとの手順）が書かれていないことがほとんどで、成功した部分しか出ていません。答えではなく、選択肢の一覧として読むと役に立ちます。
「◯%削減」という数字は、参考にしていいですか？
どの範囲の話で、何と比べた数字かが書かれていなければ、目標にはできません。全業務なのか特定の作業だけなのか、導入前の何か月と比べたのかで、同じ数字がまったく違う意味になります。自社の合計時間を基準にしたほうが、判断が確かになります。
自社に当てはまるかどうかは、どう判断しますか？
4つの問いに答えてみてください。どの仕事の話か、自社では月に何件あるか、答えは1つに決まるか、間違えたら何が起きるか。特に2つ目が飛ばされがちです。他社が月1万件処理している仕事を、自社では月50件しかやっていない、ということは普通にあります。
どのくらいの規模で試すのがいいですか？
1部署・1つの仕事・3か月が目安です。全社で一斉に始めると、うまくいかなかったときに戻せません。この大きさなら、仮に成果が出なくても学びだけが残ります。手応えがつかめてから広げてください。
道具を選ぶ前に、やっておくことはありますか？
渡す情報が整っているかを確かめてください。どの用途でも、元になる情報の質で結果が決まります。特に、改定前の資料が混ざっていると古い答えがそのまま返ります。同じ種類の文書は1つに絞ってから渡す、というだけで結果が変わります。
まとめ：事例は答えではなく、選択肢の一覧
他社の事例は、前提が書かれておらず、成功した部分しか出ていません。だから、そのまま真似しても同じ結果にはなりません。読むべきなのは「何をやったか」で、「どれだけ効いたか」は自社で測り直します。
自社のどの仕事から任せるかは、AIで業務を効率化するで切り分け方を整理しました。
どの仕事の話か・月に何件あるか・答えは1つに決まるか・間違えたら何が起きるか。この4つに答えられて、はじめて自社の話になります。SHIRITAIは、自社の資料の範囲で答えて、判断が要る相談は人に渡すAIチャットボットです。自社の数字で確かめたい方は、無料トライアルをお使いください。
SHIRITAI（シリタイ）は、HELATH株式会社が提供するAIチャットボットサービスです。
