「AIを入れたい。でも、どの業務から手をつければいいのかわからない」
AIの導入を考え始めたとき、最初にぶつかるのがこの問いです。
結論からお伝えします。AI導入は、ツール選びではなく「どの業務を変えるか」を決めるところから始めます。最初は、AIにしやすいかどうかは考えません。いちばん負荷の大きい業務から探します。
私はこれまで、製造業や卸売業を中心に、業務改革の現場に携わってきました。この記事では、その経験から、ツールより先に対象業務を決めるべき理由と、実際の手順を紹介します。
この記事でわかること
- AI導入をツール選びから始めると、つまずく理由
- 対象業務と手段を決める4つの手順と、負荷を見る4つの観点
- 「入力を自動化したい」という相談から始まった、実際の事例
- 最初に取り組む業務の選び方
AI導入の全体の流れと、最初の一歩
AI導入は、大きく4つの段階で進みます。
- 対象業務とボトルネックを見極める：負荷の大きい業務と、その業務の流れを詰まらせている箇所（ボトルネック）を特定する
- 手段を選ぶ：ボトルネックに合う手段を、AIに限らず比べて選ぶ
- 小さく試す：1つの業務や部署で試し、効果を確かめる
- 広げて定着させる：効果が確かめられたら対象を広げ、現場で使い続けられる運用に整える
つまずきの多くは、最初の「対象業務とボトルネックを見極める」段階で起きます。ここを誤ると、後の段階をどれだけうまく進めても、効果は小さいままです。この記事では、1と2の段階を解説します。
AI導入は、なぜ「ツール選び」から始まってしまうのか
AIの情報は、ほとんどがツールの形で入ってきます。展示会、ベンダーからの提案、ニュースで紹介される新しいサービス。どれも「このツールで何ができるか」という話です。
その結果、社内の検討も「このツールを、どの業務に使えるか」という順番になりがちです。
IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2026」によると、AIを導入した企業のうち、効果が「期待以上」または「期待どおり」だったと答えたのは31.8%でした。最も多かったのは「一定の効果はあった」（50.6%）です。効果がないわけではないものの、期待どおりの成果に届いている企業は3割ほど、というのが現状です。
出典：IPA「国内企業のDX動向・AI活用動向のポイントを公開」（2026年7月16日）
期待どおりの成果に届かない原因のひとつは、「始める順番」にあると私は考えています。
AI導入でよくある2つのつまずき
対象業務の選び方を誤ると、よく起きるつまずきが2つあります。
つまずき1：効果の小さい業務が選ばれる
手段から考えると、「AIやITにしやすい業務」が候補の上位に来ます。ところが、AIにしやすい業務が、負荷の大きい業務とは限りません。
そのため、「もともと負荷はあまりない。解決しても効果は小さい。ただ、AIにはしやすい」という業務が選ばれることが、よくあります。導入はうまくいったのに、現場の忙しさは変わらない。期待どおりの効果が出ない状況の大きな原因のひとつは、ここにあると私は見ています。
つまずき2：その業務だけ効率化して、ほかの業務にしわ寄せが来る
もう1つは、業務を1つだけ切り出して考えることで起きます。
たとえば、経費精算をクラウドサービスに切り替えたとします。申請する社員は、スマートフォンから手軽に申請できるようになります。しかし、申請のルールを見直さないままだと、記入の誤りや添付漏れが増え、その確認と差し戻しの作業が経理担当に回ってきます。申請する側の手間が減った分、経理の負担が増えるわけです。
このように、その業務単独では効率化していても、プロセス全体で見ると、前後の業務に負担が移ってしまう。いわゆる局所最適です。
原因は、1つ目が手段から業務を選ぶこと、2つ目が業務を切り出して見ることです。どちらも、次に紹介する手順を踏めば避けやすくなります。
AI導入の対象業務と手段を決める4つの手順
では、どう決めればよいか。私が実際に進めるときは、次の4つの手順を踏みます。手順1〜3が最初の段階「対象業務とボトルネックを見極める」、手順4が次の段階「手段を選ぶ」に当たります。ポイントは、手段を考えるのを最後の手順まで我慢することです。
- 負荷の大きい業務から聞き始める
- その業務を含むプロセス全体をたどる
- ボトルネックを特定する
- 手段は最後に、同じ物差しで比べて選ぶ
手順1：負荷の大きい業務から聞き始める
この手順では、AIにしやすいかどうかはまったく考えません。今の業務の中で、特に手間がかかっていること、時間がかかっていることを起点に話を聞きます。
話を聞く相手は2つの層に分けます。
- 管理職：プロセス全体を把握していることが多いので、全体像と、課題がありそうな箇所をまず大まかに特定します
- 現場の担当者：その箇所について、実際の業務の流れや作業の中身を詳しく聞きます
負荷を見る4つの観点
- 時間：その作業に、どれだけ時間がかかっているか
- 手間：作業の工程や、やりとりがどれだけ多いか
- 属人性：特定の人しかできない作業になっていないか
- リスク：問題が起きたとき、影響がどれだけ大きいか
時間は短くても、担当者が休むと止まる業務や、ミスが大きな損失につながる業務は、負荷が大きい業務です。
個々の業務にかかる時間は、たいていヒアリングで十分に把握できます。業務データやPCの操作ログを使うこともありますが、それは時間を正確に測るためというより、聞き取りでは見えにくい「問題のある業務やプロセス」を見つけるためです。
ヒアリングで聞く質問の例
- いちばん時間がかかっている作業は何ですか。月に何時間くらいですか
- その作業ができる人は何人いますか。その人が休んだらどうなりますか
- ミスが起きたとき、いちばん困る作業はどれですか
- その作業の前に、誰から何を受け取っていますか。終わったら誰に渡しますか
- 確認や問い合わせのために、ほかの部署へ連絡することはありますか
手順2：その業務を含むプロセス全体をたどる
負荷の大きい業務が見つかっても、その業務だけを見て終わりにはしません。その業務を中心に、前後を含めたプロセス全体をたどります。
理由は、問題やボトルネックが、その業務単独ではなく、それを含むプロセス全体にあることが多いからです。「この作業が大変」の原因が、前の工程の情報の渡し方や、別の部署とのやりとりにある、ということは珍しくありません。
どこまでたどるかは、必要な範囲で決めます。多くの場合、業務フロー図に書き出して、誰が、何を受け取り、何をして、誰に渡しているかを1枚で見える形にします。
手順3：ボトルネックを特定する
プロセスが見えたら、どこで時間や手間が膨らんでいるかを特定します。よく見つかるのは、次のようなものです。
- 必要な情報がすぐに確認できず、部署間で問い合わせのやりとりが発生している。たとえば、受注の内容が営業担当の手元の表にしかなく、出荷や請求の担当者が、そのつど問い合わせている
- 入力やチェックを人が手作業でしていて、入力ミスがないかの確認も人がしている。たとえば、請求書の金額を人が別のシステムに打ち直し、さらに別の人が突き合わせて確認している
ここで大事なのは、「どの作業が大変か」だけでなく、「なぜ大変になっているのか」まで突き止めることです。原因がわかって初めて、何を変えればよいかが決まります。
手順4：手段は最後に、同じ物差しで比べて選ぶ
ボトルネックが特定できたら、ここで初めて手段を考えます。
手段はAIだけではありません。業務改革の手段はいくつもあり、それぞれ向いている場面が違います。
| 手段 | 向いている場面 |
|---|---|
| やめる・まとめる | 目的がはっきりしない作業、重複している作業 |
| 順番や担当を変える | 待ちや確認の往復が多い |
| 今のシステムの使い方を変える | 使っていない機能で解決できる |
| クラウドサービス（SaaS）を入れる | 多くの会社に共通する定型業務 |
| AIを使う | 書類の読み取り、文章の作成・要約、判断の下準備 |
| システムを作る | 自社独自の業務で、既製品では合わない |
これらを、AIありきにせず同じ物差しで比べ、そのボトルネックにとって最もよい手段を選びます。AIが最適なこともあれば、業務の見直しだけで解決することもあります。手段を最後に選ぶからこそ、どの手段にも寄らない判断ができます。
事例：「入力を自動化したい」という相談から始まった、受注業務の見直し
ここまでの4つの手順を、実際の案件でどう進めたかを紹介します。
以前、法人向けに商品を販売する、従業員数百人規模の企業から、こんな相談を受けました。
「取引先から届く注文の内容を、担当者が確認してシステムに手で入力している。手間なので、入力を自動化したい」
課題と手段が、最初からセットになった相談です。現場をよく知る人ほど、こうした形で相談をくださいます。
確かに入力を自動化すれば、目で確認して打ち込む手間は減ります。ただ、注文が届いてから受注の登録が終わるまでの流れを書き出してみると、受注を担当する営業事務の時間を本当に使っていたのは、入力そのものではありませんでした。
大きかったのは、個別の対応が必要な注文の中身の確認や、営業担当とのやりとりです。どんな注文も一律で営業事務が受け、確認や問い合わせを並行して進めていたため、担当者が複数の案件を行き来し、そのたびに時間がかかっていました。しかも、個別の対応が必要な注文や、内容に不備のある注文は、入力を自動化しても結局は人が対応するしかありません。入力の自動化だけでは、課題は解決しないことがわかりました。
そこで、次の3つを組み合わせました。
- 注文が届いた時点で、定型の注文か、人の対応が必要な注文かを、いくつかの条件で自動的に振り分ける
- 定型の注文は、システムへの登録までを自動化し、人は最終確認だけをする
- 人の対応が必要な注文に備え、営業担当が日々記録している顧客の要望や注文の見込みを、営業事務が顧客名から確認できるようにする。営業担当の返事を待たずに作業を進められる場面を増やす
あわせて、営業事務の中でも、最終確認の担当と、難しい注文の担当に役割を分けました。その結果、受注の業務全体で、かかる時間を約3割減らせました。
入力の自動化は、最終的に取り入れています。ただし、それは解決策の一部にすぎません。最初の相談どおりに入力の自動化だけを進めていたら、この3割の削減には届かなかったと考えています。
※特定を避けるため、業種や細部は一般化しています。
AI導入で最初に取り組む業務は「効果の大きさ」と「解決の難しさ」で選ぶ
4つの手順を進めると、変えるべき業務の候補が複数見えてきます。すべてに一度に手をつける必要はありません。最初の1件は、2つの観点で選びます。
- 効果の大きさ：解決したときに、どれだけ手間や時間、リスクが減るか
- 解決の難しさ：どれだけの費用と期間、関係者の調整が要るか
最初に取り組むのは、効果が大きく、解決しやすいものです。効果は大きくても解決が難しいものは、2件目以降に計画を立てて進めます。効果が小さいものは、解決しやすくても後回しにします。つまずき1で見たとおり、手をつけやすさで選ぶと、効果の小さい取り組みに時間を使ってしまうからです。
最初の1件で目に見える成果が出ると、現場の協力も得やすくなり、次の業務に進むときの社内の説明も楽になります。最初の1件は、その後の取り組み全体の足場になります。
よくある質問
社内にDXやAIの担当者がいなくても、進められますか？
進められます。対象業務を決める段階で必要なのは、ITの知識よりも、業務を知っている人です。全体像を知る管理職と、実際に作業をしている担当者に、話を聞く時間をもらえれば始められます。
対象業務と手段を決めるまで、どのくらいの期間がかかりますか？
従業員300人程度の企業で、1〜2か月が目安です。会社の規模が大きくなり、関わる部署や業務が増えるほど、期間は長くなります。
業務データやログがなくても、始められますか？
始められます。個々の業務にかかる時間は、ヒアリングで十分に把握できることがほとんどです。データやログは、問題のある業務やプロセスを見つけるのに役立ちますが、なければ始められないものではありません。
検討の結果、AIを使わないことになる場合もありますか？
あります。手段はボトルネックを特定した後に、AIありきにせず同じ物差しで比べて選びます。業務の見直しや、今あるシステムの使い方を変えるほうがよい場合は、そちらを選びます。AIを使うこと自体を目的にしないことが、結果として効果を出す近道です。
まとめ：何をAIにするかは、業務が決める
AI導入を何から始めるか。答えは、ツール選びではなく「どの業務を変えるか」を決めることです。
- AIにしやすい業務からではなく、負荷の大きい業務から探す
- その業務だけでなく、前後を含むプロセス全体をたどり、ボトルネックを特定する
- 手段は最後に、AIありきにせず同じ物差しで比べて選ぶ
- 最初の1件は、効果の大きさと解決の難しさで選ぶ
何をAIにするかは、ツールではなく業務が決めます。この順番を守るだけで、「導入したのに効果が見えない」という事態を避けやすくなります。
どこから手をつけるか、30分で一緒に整理します（無料）
「AIを入れたいが、どの業務からがよいかわからない」という段階でも構いません。準備していただくものは特にありません。オンラインで30分、今の業務で手間がかかっていることを伺い、最初に見るべき業務の当たりをつけます。お問い合わせページからお気軽にご相談ください。
この記事を書いた人
平川翔一朗（株式会社ViaLink 代表取締役）
大手シンクタンクで、製造業・卸売業を中心に、業務改革のコンサルティングに従事。AIコンサルティング・開発のスタートアップでCOOを務めたのち、2025年に株式会社ViaLinkを設立。業務プロセスの見直しから、AI・システムの導入と定着までを支援している。
株式会社ViaLinkは、業務改革とAI活用を一体で支援するコンサルティング会社です。
