01
営業
商談メモを渡した10分後には、提案書の下書きができている。
いま
商談のたびに、メモを見返しながら提案書をほぼ白紙から作っている。お礼メールと案件管理の入力は後回しになりがち。
AIを入れると
- 商談の録音メモや走り書きをAIに渡す
- 論点と宿題が整理され、自社の書式に沿った提案書の下書きができる
- お礼メールの文面と、案件管理に貼る記録文も同時にできる
人に残る仕事価格・納期など約束ごとの確認と、提案の最終判断は人が行います。
AIでできること
いまのAIは「文章を作ってくれる相談相手」で止まりません。仕事の場面ごとに、どこまで任せられるかを紹介します。どれもコードを書かない人が自分で使い、直せる形で作れます。
想定例です。実際の設計は、仕事の中身・データ・利用環境に合わせます。
02
問い合わせ対応
問い合わせを開いたときには、返信案がもう添えられている。
いま
問い合わせのたびに過去のメールや商品資料を探し回り、担当者によって回答の質が変わる。
AIを入れると
- 商品資料・規約・過去の回答集を、AIが参照する棚として整える
- 届いた問い合わせに、根拠と一緒に返信案が付く
- 苦情や契約に関わるものは、AIが判断せず人に回る
人に残る仕事返信案を確認して送るのは人。例外の判断も人に残します。
03
経理・バックオフィス
請求書の山をフォルダに入れたら、転記はもう終わっている。
いま
メールで届く請求書や注文書を、一枚ずつ開いて表計算に転記している。入力ミスと見落としが怖い。
AIを入れると
- 届いたPDFや画像をフォルダにまとめて渡す
- 金額・日付・宛名が読み取られ、表記のゆれも揃った状態で台帳の更新案になる
- 金額の不一致や書類の不足だけが、確認リストとして人に届く
人に残る仕事承認と支払いの実行は人。AIは更新「案」を作るところまでです。
04
経営・企画
月初に数日かけていた報告書づくりが、「確認するだけ」になる。
いま
月初のたびに複数の表から数字を集め、前月と見比べ、報告資料を作るのに数日かかっている。
AIを入れると
- 売上や案件のデータから、決めた指標を自動で集計する
- 前月との差分や気になる動きに、確認メモが付く
- 会議フォーマットに沿った報告書のドラフトまでできる
人に残る仕事数字が動いた理由の解釈と、次の一手を決めるのは経営者の仕事のままです。
05
どの部署でも
欲しかった社内ツールが、開発会社に見積もりを頼む前に動いている。
いま
見積計算、チェックリスト、簡単な検索。欲しい小さな道具はあるのに、開発を頼むほどではないと諦めている。
AIを入れると
- 欲しいものを、普段の言葉でAIに説明する
- 会話しながらその場で画面ができ、触って直しを伝えられる
- チームで使える小さな業務ツールとして残る
人に残る仕事何が「使いやすい」かを決めるのは現場。直しの指示も現場の言葉でできます。
06
総務・情報システム
「これどうするんだっけ?」に、24時間その場で答える社内窓口ができる。
いま
「この場合どうするんだっけ」という同じ質問が、詳しい人に集中している。マニュアルはあるが誰も探さない。
AIを入れると
- 就業規則・業務マニュアル・過去のQ&Aを参照できるAIを用意する
- 質問すると、該当箇所を示しながら答えが返る
- 答えられない質問は、担当者に回って新しいQ&Aとして蓄積される
人に残る仕事規程の解釈が分かれる質問は人が答え、AIはその回答を次から使います。
最初にAI化すべき仕事、30分で見当をつけます。
困っている仕事を一つ聞かせてください。AIに任せられる範囲と最初の一歩を、その場でお答えします。合わなければ、そう言います。
オンライン30分。資料の準備は要りません。売り込みもしません。