「この人が辞めたら止まる」をなくす。属人業務をAIで会社の資産に変える方法

「この人が辞めたら、プロジェクトが止まる」「この人にしか分からない経理業務がある」。こうした状態は、退職に伴う業務停止や引き継ぎのリスクを抱えています。

僕たちhonkomaは、属人化した仕事を単に自動化するのではなく、記録し、型化し、全社で共有・改善できる基盤へ変えていくことが重要だと考えています。

AI化の前に、仕事を見えるようにする

AIにできることの大前提は、パソコン上で行われる仕事です。僕たちは、その多くにAIを活用できる可能性があると考えています。

ただし、担当者の頭の中にしか手順や判断基準がないままでは、AIへ渡すことも、ほかの人へ引き継ぐこともできません。そこで最初に行うのが、仕事を見えるようにすることです。

• どの入力から作業が始まるか
• どんな順番で処理するか
• 途中で何を判断するか
• どこに例外があるか
• 最後に何をどこへ残すか

すべてを最初から完璧に書き出す必要はありません。普段の作業を動画に残し、そこからマニュアルを生成する方法もあります。ただし、マニュアル化とAIによる業務実行は別の段階です。生成した内容を誰が確認するか、例外をどう補うか、誰が更新するかまで決めて初めて、運用できる型になります。

型化できる仕事は、AI化の候補になる

毎回まったく同じ作業だけが対象ではありません。入力、手順、判断基準、出力をある程度説明できる仕事は、AI化を検討しやすくなります。

例えば、次のような仕事です。

• 定型資料を読み、必要な情報を抜き出す
• 複数のデータをまとめ、決まった形式へ整える
• 会話や作業内容を記録し、要点を整理する
• ルールに沿って文章や画像の案をつくる
• 決まったシステム間で情報を受け渡す

一方で、例外が多い判断、対外送信、金銭や権限に関わる処理では、人の確認を残す設計が必要です。どこまでAIに任せ、どこから人が責任を持つかを業務ごとに決めます。

一人向けのツールでは、複利が効きにくい

特定の担当者だけが使う仕組みをつくっても、本人が異動・退職すれば、知識や改善がそこで止まる可能性があります。

目指したいのは、業務の手順やナレッジを型化し、全社で共有・改善するための「スキル基盤」です。

ここでいう基盤は、完成済みの一つの製品を指すわけではありません。業務ごとの手順、判断基準、入力データ、AIへの指示、確認方法を共通の資産として残し、現場が使いながら更新できる状態を指します。

一度つくった仕組みが別の部署でも参考になり、改善内容が次の仕事へ生かされる。こうして社内の知識が積み上がると、単発の効率化ではなく、中長期の資産になります。

「コンサル＆開発」で小さく共同改善する

僕たちが重視しているのは、要件を一度だけ聞いて完成品を納品する関わり方ではありません。事業課題を整理し、一番効きそうな部分を小さく作り、現場で試しながら改善します。AI導入の最初の2週間で行うことも、この考え方に沿ってまとめています。

現場には、資料だけでは分からない例外や暗黙の判断があります。実際に使ってもらえば、「この順番では使いにくい」「このケースだけ人が見たい」「ここまで自動で返してほしい」といった具体的なフィードバックが出てきます。

それを仕組みとナレッジの両方へ反映し、社内の担当者もブラッシュアップへ参加できる状態をつくる。外部会社へ丸投げするのではなく、社内を変えながら共同で基盤を育てるのが理想です。

コスト削減だけでなく、時間の再配分を考える

AI化の目的は、単純な人員削減に限りません。

例えば、数十人体制の作業を半分の人数で回し、残りの人をほかの業務へ充てることを目指す考え方があります。経営層など、人件費の高いハイパフォーマンス層が、転記や集計ではなく、本来の判断や顧客との仕事へ集中できるようにするのも一つです。

これは達成を保証する数字ではなく、最初に置く経営ゴールの例です。支出削減、処理時間、品質、再配分できた時間など、何を成果として測るかは業務ごとに決めます。

属人化は、問題が起きてから解消しようとしても間に合いません。まず一つの業務を記録し、型化し、小さく共有する。そこからAIに任せられる部分を見つけ、現場と改善を続けることで、個人の経験を会社の資産へ変えられます。