はじめに

「AI活用、よろしくね」。


上司からそう言われて、情報収集を始めた方は多いのではないでしょうか。AIセミナーに参加し、比較記事を読み、AIツールの資料を集める。ところが調べれば調べるほど、似たようなツールが次々と出てきて、どれが自社に合うのか分からなくなっていませんか？


このように悩んでしまう最大の原因は、「どの業務にAIを使うか」が決まっていないことです。


本記事では、AIに任せる業務を決める基準について、サイボウズ社内の実事例とともに解説します。

目次

1. 結論：AI活用の第一歩は、「AIに任せる仕事」を決めること

2. よくある課題：「なんとなくAIを使っている」で止まってしまう

3. AIに任せる業務の決め方

4. まずはここから：迷ったら、まずは一つ選んで回してみる

5. よくある質問

結論：AI活用の第一歩は、「AIに任せる仕事」を決めること

AI活用の検討で最初にやるべきことは、自社の業務を棚卸しして、AIと相性の良い業務を見極めることです。ポイントは3つあります。


①手順を言語化できる業務を考える

②AIにどこまで任せるかを決める

③欲しいアウトプットと必要なデータを具体的に考える



そして、この一連の作業と非常に相性がいいのがkintoneです。kintoneでアプリを作る過程は、そのまま「業務を言語化する」作業に繋がります。

よくある課題：「なんとなくAIを使っている」で止まってしまう

AI活用にあたり、なんとなくAIを試しても本格的に業務利用に至らないことはよくあります。以下、心当たりのある項目はないでしょうか？


・「AIで何かやらないといけない」から始まる

　目的より先に、着手すること自体が目的になっている。


・チャット形式の生成AIの、個人利用で終わる

　使いこなせる人はどんどん効率化する一方、

　組織全体の成果にはつながっていない。


・ツールが多すぎて選べない

　似た機能のサービスが次々と登場し、比較するほど決められなくなる。


・自社独自のデータを活用しきれていない

　Webにある一般情報が元になっており、業務知識をAIに組み込めない。


・リスクが不安

　セキュリティやガバナンス、社内浸透不足など、

　導入後に起こるリスクが気になる。


・試してみたが、なんだかうまくいかない

　試しに触ってみることはできるが、業務利用するイメージが持てない。

実はこれ、多くの企業が同じ壁にぶつかっています。AIツールを導入・利用している企業は増えている一方で、実際に成果が出ていると答えられる企業はごくわずかにとどまる、という調査結果もあるのです。

個人がAIを使うだけでは、組織としての成果は限定的です。


・人手不足でも業務が回る

・属人化がなくなる

・蓄積したデータが判断に活きる


こうした成果は、業務プロセスそのものにAIを組み込むことで実現します。スキルの高い個人だけでなく社員全員が業務の中で自然とAIを使い、組織に蓄積されたデータを活用できるようになって初めて、組織としての成果に繋がるのです。


そのためにまずやるべきことは、「どの業務の、どの作業をAIに任せるか」を明確に決めることです。

AIに任せる業務の決め方

ここからが本題です。AIに任せる業務を決めるには、まずは自社の業務を棚卸しする必要があります。この時考えるべき3つのポイントが以下の通りです。

①手順を言語化できる業務を考える

1つ目のポイントは、その業務の手順を言葉で説明できるかどうかです。


マニュアルやFAQにしやすい業務、新人に手順書を渡して引き継げる業務は、AIにとっても理解しやすい仕事です。逆に、「なんとなくこうしている」「相手を見て判断している」という業務は、AIには再現できません。言語化されていないことは、AIには伝わらないのです。


同じ「問い合わせ対応」でも、次のように分かれます。


・AIが得意

　FAQに載っている定型的な質問への回答案づくり、過去の類似回答の検索、文面の下書き


・AIが苦手

　取引先との関係性を踏まえた柔軟な返信、前例のないクレームへの判断、社内事情を含む調整

なお、対象業務をkintoneでアプリ化することで、自然と業務を言語化することができます。アプリ作成の際には、「どんな項目が必要か」「誰が、いつ、どの作業をするか」を必ず決めます。これはそのまま、業務の言語化にあたる作業です。


以下の記事でも、AI活用においてkintoneに業務の情報をためていく必要性について言及しています。

言語化できる業務が複数見つかったら、「効果」と「難易度」の掛け合わせで優先順位をつけます。

典型例は、日々の問い合わせへの一次回答、定型フォーマットの書類作成、報告内容の要約、申請内容の形式チェックなど。「効果は大きいが難易度も高い」業務は、最初の一歩には向きません。確実に成果が見える範囲から始めて、そこで得た知見を難しい業務に持ち込むほうが、結果的に早く進みます。

②AIにどこまで任せるかを決める

対象業務が決まったら、次は「その業務の具体的にどこまでをAIに任せるか」を決めます。ここを曖昧にしたまま進めると、「試したけれど結局使えなかった」となりがちです。


考え方はシンプルで、新人に仕事を任せるときと同じです。新人に任せるときも、いきなり成果物を社外に出さず、まずは上長が確認します。AIも同様、アウトプットをそのまま外に出すのではなく、人が確認して判断する。その確認工程まで含めて設計することが前提になります。kintoneであれば、その工程をプロセス管理機能でステータスとして管理することもできるので、AIと人が担う工程を明確にすることができます。

業務を丸ごと置き換えようとせず、AIが得意な部分だけを切り出す。判断と責任は人が持つ。この線引きが重要なポイントです。

③欲しいアウトプットと必要なデータを具体的に考える

最後は、AIへの依頼の仕方です。ここではまず、「ほしいアウトプット」と「そのために必要なデータ」を具体的に考えましょう。


具体的な指示を出さず「いい感じにして」と頼むのみでは、返ってくるのは「いい感じに見える適当」なアウトプットです。しかもAIは、足りない指示を推測で補おうとするため、毎回ブレのある結果が返ってきます。


まずは「欲しいアウトプット」を具体的に決めます。たとえば問い合わせの一次回答を作らせたいなら


・形式：要点をまとめるだけで良いのか、メール文面が欲しいのか

・内容：宛名や挨拶文は含めるか、回答の根拠を明記するか

・範囲：人が判断すべき箇所はどこか

欲しいアウトプットが決まれば、それを作るために必要なデータも考えることができます。例えば、「メール文面には、回答の根拠も合わせて明記する」と決めたなら、根拠となるマニュアルや資料を参照させる必要があるでしょう。どんなデータがあれば「欲しいアウトプット」を作ることができるのか、特定していきましょう。


このとき、「必要なデータをその都度探している」「人によって参照している情報が違う」という状態が発覚することもあります。その場合は、AIに任せる前に、データを整理することが先決です。対象業務をkintoneでアプリ化しておけば、業務の言語化とデータの蓄積を同時に進められます。

まずはここから：迷ったら、まずは一つ選んで回してみる

ここまで読んで、「ポイントは分かったけれど、結局どれを選べばいいのか」と感じた方もいるかもしれません。


実はその状態、AI活用に取り組む多くのチームが通る道です。私たち自身も、まったく同じところでつまずきました。

「一番困っていること」を聞くと、答えは驚くほどあっさり出てくるものです。まずはこの問いを、自分自身にも、現場のメンバーにも投げかけてみてください。出てきた業務に①〜④のポイントを照らして、当てはまる業務が最初の対象です。


一つ試して、うまくいった点とズレ点を確認する。そのサイクルを一度回した経験は、比較検討を10回繰り返すより、確実に自社の判断力になります。


まずは「一番困っている業務」を一つ選び、AIに任せる範囲と欲しいアウトプットを明確にするところから、自社に合ったAI活用の第一歩を踏み出してみてください。


以下の記事では、AIに任せる業務を決めた後の、実装や定着までの流れを含めた全体像を解説しています。

ぜひ合わせてご一読ください。

一人で見極めるのが難しいときは、パートナーに相談する

とはいえ、「自社だけで業務を見極めるのは難しそう」と感じた方もいるでしょう。特に次のような部分は、経験と知識がものを言う領域です。


・業務の言語化と、課題の整理を一緒に進めてもらう

・AIに任せる範囲（どこまで／どこから人か）の見極め

・その業務に対して、AIが向いているか・向いていないかの判断

自社だけでは気づけない視点をもらえることもあります。AI導入や活用をまるっと外部に任せてしまう方法もありますが、パートナー企業と一緒に進めることができれば、学習コストを下げながら、ノウハウを自社に残していけます。サイボウズには、AI活用を伴走してくれるパートナーが多数いますので、まずはお気軽にご相談してみてください。

よくある質問

Q. 業務の棚卸しは、どこまで細かくやればいいですか？

A. 全ての業務を網羅する必要はありません。まずは日常的に発生している業務をリストアップするところから始めてください。粒度は「見積書を作成する」ではなく、「過去案件から類似の見積を探す」「見積フォーマットに転記する」といった作業単位まで分解できると、AIに任せられる部分が見えやすくなります。

Q. まだkintoneでアプリ化していない業務でも、AI活用を始められますか？

A. 始められます。ただし、業務の手順やデータが整理されていないと、AIに渡す情報を毎回人が用意することになります。対象業務が決まったら、その業務をkintoneでアプリ化しながら進めると、業務の言語化とデータの蓄積を同時に進められます。

Q. 効果が出るかどうか、事前に判断する方法はありますか？

A. 完全に事前に見極めることは難しいですが、「その作業は月に何件発生し、1件あたり何分かかっているか」を出しておくと、効果の見込みと、後から成果を測る基準ができます。社内報告の材料にもなるため、着手前に確認しておくことをおすすめします。

Q. 社内にAIに詳しい人がいません。どう進めればいいですか？

A. 技術知識よりも、業務知識のほうが重要です。「どの業務の、どこを、どういう形で任せたいか」を決められるのは、その業務を知っている人だけです。技術的な部分は、パートナー企業の支援を受けながら進めることができます。

本記事の内容は、2026年9月時点での情報です。