目次
- はじめに
- AI導入の前に業務を見える化すべき理由
- なぜ“現場の勘”に頼った業務はAIに向かないのか
- 成功企業の業務見える化のプロセス
- AI導入につながる業務の分解とデータ化のコツ
- 見える化から自動化まで、現実的なステップとは？
- よくある質問（Q&A）
- まとめ
1. はじめに
「AIを導入したいが、そもそも何から始めていいか分からない」 「現場が複雑で、どこにAIを入れていいか判断できない」そんな声に共通しているのは、“業務が見えていない”という課題です。AI導入の第一歩は、「技術」ではなく「業務の可視化」から。 この記事では、導入に成功した企業が最初に取り組んだ「業務の見える化」の実践例とプロセスを解説します。
2. AI導入の前に業務を見える化すべき理由
AIを導入する前にやるべきこと──それが「業務の見える化」です。
なぜなら、AIは“何をどこまで自動化・支援するのか”を明確にしないと設計できません。
業務が可視化されていないと：
- どの工程に負荷がかかっているかが分からない
- 人によって作業がバラバラで、AI化の範囲が曖昧
- 評価指標も設定できないため、PoCの成否すら判断不能
「現状把握の甘さ」が、AI導入の失敗に直結するのです。
3. なぜ“現場の勘”に頼った業務はAIに向かないのか
AIは“ルール化された業務”を得意とし、“人の勘”に依存する業務には向いていません。
よくある現場の状態：
- ベテランの判断に依存している
- 手順がマニュアル化されていない
- 作業が属人化し、誰が何をしているかが不明瞭
こうした状態では、AIに教える“ルール”がないため、設計自体が困難になります。
「人の暗黙知を形式知にすること」──これがAI導入前に必要なステップです。
4. 成功企業の業務見える化のプロセス
AI導入に成功している企業は、次のような順序で業務の見える化を実践しています：
- 業務一覧を作成（大〜中分類レベルで業務をすべて書き出す）
- 手順・関係者・時間を記録（作業ごとのフロー・所要時間・関係部署を整理）
- 問題点の洗い出し（ボトルネックや属人化ポイントを明確化）
- 優先順位の設定（頻度×負荷×改善余地でスコアリング）
このプロセスによって、「どこにAIを入れると効果的か」が初めて判断できます。
5. AI導入につながる業務の分解とデータ化のコツ
業務を「見える化」した後は、“AIに渡せる形”に業務を変換していきます。
- ステップを“処理単位”に分解する
例：受付 → 情報入力 → 対応分類 → 担当割り当て - データを定義・整理する
例：項目を統一（氏名、日付、分類コードなど）、形式を整える（表形式、CSV等） - 判断基準を明文化する
例：「A顧客は重要扱い」「B項目がある場合は注意喚起」など、暗黙ルールの形式知化
この一連の変換が、“人からAIへ業務を引き継ぐ”ための設計作業になります。
6. 見える化から自動化まで、現実的なステップとは？
AI導入までのステップは、一気に進める必要はありません。段階的に進めることで、無理なく実装できます。
- 業務フローの棚卸し（業務見える化）
- PoC対象業務の選定と分解・定義
- ノーコードツールなどで簡易AIを試す（PoC）
- 改善フィードバックを得て、導入対象を拡大
- 正式導入と定着・運用ルールの構築
この流れを“業務単位”で回していくことが、失敗しない現実的なアプローチです。
7. よくある質問（Q&A）
Q. 業務見える化はExcelでもできますか？
A. はい。まずはExcelで十分です。項目を整理し、担当・頻度・課題などを書き出すことから始めましょう。
Q. 手順が多く複雑な業務はどうすればいい？
A. 一連の流れを分解し、“自動化しやすい部分”と“人が残すべき判断”に分けるのがポイントです。
Q. 現場からの協力が得られにくいです。
A. 最初は小さな成功体験（時短やミス削減）を共有することで、「これは便利」と思ってもらうことが大切です。
8. まとめ
AI導入の成功企業が最初にやったのは、**“業務を見えるようにすること”**でした。
- 複雑な業務ほど、可視化しなければAIには渡せない
- 勘や属人化を“形式知”に変えることが、AI導入の前提
- 業務を棚卸し・分解・整理し、PoC→実装へとつなげる
AI導入でつまずく前に、まず**「業務の見える化」からはじめましょう。** それが、最も確実な第一歩です。