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業務改善プロジェクト奮闘記①

未来は、整理された情報と共にある。

先日、社長より業務改善プロジェクトを任されました。

人手不足が深刻化する中、業務効率化のカギとしてAIの活用が必要だとの判断です。
大学時代に機械学習の講義を受けていた私が、その知見を活かし、業務改善に役立つAIツールの調査・導入の検討を進めることになりました。

現状の課題

弊社の業務で最も時間と労力を要するのが「情報の整理・分析」です。

  • ・複数の資料やデータを集約・整理する作業
  • ・情報を基に示唆や結論を導くプロセス
  • ・ライティングやレポートのクオリティの担保

これらは業務の中核をなす一方、非効率が蔓延り、俗人化しやすい領域でもあります

AI導入における4つの観点

弊社の業務を改善するにあたって、AIツールの有用性は以下の4点に集約できると考えました。

①効率化:作業時間や工数の削減
②自動化:繰り返し業務の省力化
③示唆の深化:インサイトや分析の質の向上
④品質の標準化:成果物のフォーマット化・均質化

この4つの視点を軸に有用と感じたツールを纏めます。

①NotebookLM

Googleの提供するNotebookLMは、プロジェクト単位で文書を一元管理できるツールです。

  • ドキュメントの読み込み・要約
  • マインドマップの自動生成
  • 質問への即時応答機能

これにより、資料作成・理解・整理の効率化が可能となり、プロジェクト全体の生産性向上に貢献します。

②ChatGPT o3

ChatGPTの最新モデル(o3)は、高精度かつ信頼性の高い応答が得られる点が特長です。

  • ハルシネーション(誤情報)が少ない
  • 分析・考察の質が高く、示唆出しに有用
  • 文章校閲にも優れており、品質の標準化に貢献

特に「③示唆の深化」「④品質の標準化」という観点で強力なツールだと実感しています。

自動化は課題も多い:Langchainとの併用検討

②自動化については、AIツール単体ではまだハードルが高いと感じています。

  • プロジェクトや個人ごとに作業の進め方が異なる
  • 一律の自動化では対応が難しい

この領域では、生成AI単体よりも、LangchainなどのPythonライブラリと連携した柔軟な設計が今後のカギになると思いました。Zapierも使っていきたいですがEXCEL・PPTがメインの業務では使用用途が限られる印象です。今後はより業務フローごとにカスタマイズしたAI活用が求められます。

まとめ:継続的な検討と実装へ

AIは万能ではありませんが、使いどころを見極めれば、業務の質とスピードを大きく向上させられます。

  • 情報整理や文書作成の効率化
  • 高品質な示唆出しのサポート
  • 属人性の排除と標準化の実現

今後も継続的にツールの検証・導入を進め“人が本来やるべき業務”に集中できる環境づくり”を
目指していきたいと思います。

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