AI導入支援で最初の2週間に実施すること。Day 0から「金脈」を見極めるまで

AI導入の最初の2週間で目指すのは、大きなシステムを完成させることではありません。自社のどこにAIを使えば効果が見込めるのかを見極め、実際に触れるモックで次の判断材料をつくることです。

そのため、僕たちhonkomaはツールの選定より先に、事業のゴールと現場の仕事を整理します。

契約前〜Day 0で集めるもの

準備する資料は案件によって異なりますが、基本は次の3つです。

• いま社内にあるデータ
• 組織図
• 誰が、どの作業を、どのように進めているかの概要

完璧な業務マニュアルは必要ありません。まずは人と仕事の関係をざっくり見えるようにし、どこを詳しく聞くべきか判断できる状態をつくります。

最初に決めるのは「最後に得たいゴール」

次に、経営者や導入担当者へ確認するのが、AI導入の先で何を得たいのかです。

• 集客の窓口を広げ、売上機会を増やしたい
• 原価率を下げ、利益率を改善したい
• 残業代などの支出を減らしたい
• 業務委託、アルバイト、スポットワーカーが担う仕事を見直したい
• 人数を減らすのではなく、同じ仕事をより少ない人数で回し、残りの人を別の業務へ移したい
• 経営層など、人件費の高い人が本来の判断や創造的な仕事へ集中できるようにしたい

同じ「効率化」でも、支出を減らすのか、時間を別の仕事へ振り向けるのかでは、設計も測る数字も変わります。ここが曖昧なままでは、AIを導入しても成功したか判断できません。

課題が曖昧なら、事業課題から聞く

導入側が「どの業務をAI化したいか」をまだ言語化できていないこともあります。その場合は、AIの話から始めず、事業の課題を聞きます。

例えば人材会社で求職者が集まらないなら、集客手段そのものを増やすのか、既存手段の改善へAIを使うのかを分けて考えます。

僕たちがしているのは、まず事業課題を整理し、そこへAIをどう組み合わせるかを考えることです。SEO・AIO・LLMを使った記事作成、工場への計測器導入、画像認識を使った自動化、作業動画からのマニュアル生成なども、ゴールに合う場合に初めて手段になります。

約1週間でモックを作り、現場で試す

候補が見えたら、一番効きそうな部分のモックを約1週間でつくります。資料だけで議論を続けるのではなく、実際に触ってもらい、現場のフィードバックを受けて調整します。

この段階で見るのは、「技術的に作れるか」だけではありません。

• 現場の流れに入るか
• どこで例外が起きるか
• 人の確認を残すべき場所はどこか
• 改善したい数字につながりそうか

要件定義から約2週間の初動で、優先して取り組む候補を絞ります。僕たちは、この有望なポイントを「金脈」と呼んでいます。

P/Lへつながる仕事から考える

ある営業会社では、Webコールではなく、スマホから050番号で電話をかけ、SalesforceやSlackと連携したいという案件がありました。

この案件では、転記時間を減らして営業担当が架電へ集中できるよう、SalesforceからSlackへのパイプラインと音声文字起こしアプリを開発しました。削減時間や売上増加額の実測値をここで示すものではありませんが、生産性改善が直接P/Lへ効くように設計した事例です。

一方、人がやってもほとんど時間がかからない作業や、情報取得の難易度が高すぎる仕事は、最初の対象に向かないことがあります。現在はブラウザ操作やPC操作で補える場面もありますが、実装コストに対して得られる効果を見る必要があります。外部支援を使う場合は、AI導入支援の範囲と費用の考え方も、この投資判断に含めます。

最初の2週間で残すもの

最初の2週間で残したいのは、完成品ではなく、次へ進むための共通理解です。

1. 何を改善するかという経営ゴール
2. 現場の業務とデータの概要
3. 優先して試す業務候補
4. 実際に触れるモック
5. 現場から得たフィードバック
6. 続けるか、変えるか、止めるかの判断材料

AI導入は、最初から大きく作る必要はありません。小さく作り、小さく試し、効果が見込める場所へ投資を集中する。これが、僕たちの考える最初の2週間です。