生成AIをただのツールではなく「優秀な新入社員」と捉え、人間と同じように教育（オンボーディング）することで、日本企業の業務は劇的に変わります。
松本勇気著「生成AI「戦力化」の教科書」（株式会社日経BP）を参考にして。
なぜ日本企業でDXが進まない？「業務を変えないデジタル化」という逆転の発想
日本のデジタル競争力は年々低下しており、世界的に見ても遅れをとっているといわれています。
多くの企業が”変わらなければ”という危機感を持っているものの、長年培われた終身雇用や年功序列といった安定的な組織文化が、皮肉にも抜本的な変革（業務プロセスの変更）を阻む壁となっています。
しかし、書籍では、「業務を変えないこと」こそ、日本企業の勝機になるという新たな視点が提示されています。
これまでのシステム導入は、ソフトウェアの仕様に合わせて、人間側が業務手順を変える必要がありました。
対して、GeminiなどのLLM（大規模言語モデル）は、人間と同じように自然言語を理解し、曖昧な指示でも解釈して処理することができます。
つまり、今ある業務フローや組織構造を無理に変えることなく、人間が行っていた作業の一部をそのままAIに置き換えることが可能になったということになります。
これは、変化に慎重な日本企業にとって、最も相性の良いデジタル化のアプローチといえます。
AIオンボーディングとは？ ツールではなく”優秀な新入社員”として接する
生成AIを単なる「便利な自動化ツール」として導入しようとすると、期待外れに終わることがあります。
著者の松本氏は、生成AIを「誰もが雇える優秀な新入社員」と捉えることを提案しています。
新入社員がいきなり完璧に仕事をこなせないのと同じで、生成AIも適切な指示（プロンプト）や、業務に必要な知識（社内マニュアルや過去の事例）を与えなければ、本来の力を発揮できません。
新人を戦力化するために研修やOJTを行うように、AIに対しても「オンボーディング（戦力化に向けた教育・定着支援）」を行う必要があります。
具体的には、以下の2つを整備することが鍵となるとされています。
- ワークフロー（仕事の手順）
・業務をタスクに分解し、AIに何をどの順番でさせるかを設計する。
※”まずはこれやって、次にこれね”と手順書を渡すイメージ。 - ナレッジベース（仕事の知識）
・社内規定や過去のドキュメントなど、AIが参照すべき情報を整理して与える（RAG技術などの活用）。
※”わからないことがあったらこのマニュアルを見て”と資料を渡すイメージ。
AIを、ツールではなく、”これから育てる部下”として接することで、活用の解像度が一気に高まると考えられます。
明日から始めるAI戦力化の第一歩は、「書類仕事」から
具体的にどこからAIオンボーディングを始めればよいのか。
結論から言えば、「書類仕事（ドキュメントワーク）」がイメージしやすく最適といえます。
テキスト情報はAIの大好物
企業活動は、メール、報告書、稟議書、契約書、請求書など、膨大な「書類」で成り立っています。
LLMは言語処理に特化したAIであるため、こうしたテキスト中心の業務とは極めて相性が良いものです。
まずは以下の3つの領域から、AIへの「業務委譲」を検討してみます。
- 転記・抽出
- 書類から必要な項目を抜き出してシステム入力する。
- アンケートの自由記述からキーワードを抽出する。
- 要約・記録
- 長時間の会議の議事録を作成し、決定事項をまとめる。
- 商談メモから、顧客の課題とネクストアクションを整理する。
- レビュー
- 契約書の内容をチェックし、不利な条項がないかを確認する。
- 稟議書の内容が、過去の類似案件や社内規定と整合しているかを確認する。
これらは既存の業務プロセスを大きく変えることなく、AIを既存フローに組み込みやすい領域といえます。
AIと共に働く未来へ
”AIに仕事を奪われる”と恐れるのではなく、AIをオンボーディングし、信頼できるパートナーとして育て上げる。
そうすることで、私たちはより創造的な業務や人間にしかできない判断業務に集中できるようになります。
まずは手元の「書類作成」や「チェック業務」から、AIに任せてみる。それこそが、今後の企業の生産性を大きく変える「戦力化」の始まりになるといえます。
