「AIで全部自動化できたら最高じゃん」

これ、最初は僕もそう思っていました。

人がやっている作業をAIに全部任せて、ボタン一つ押したら最後まで勝手に終わる。

めちゃくちゃ理想的に見えます。

でも、実際に業務の自動化を考えていると、

「全部自動にすること」が、本当に一番いいのか？

と思う場面がかなりあります。

僕は今、AIを使う目的を「人を仕事から外すこと」だとは考えていません。

むしろ逆です。

人がやるべき仕事に、人がちゃんと時間を使えるようにする。

そのために、人がやらなくてもいい作業をAIやシステムに任せる。

こっちの方が、僕の考える業務自動化に近いです。

業務自動化の目的は「人を仕事から外すこと」じゃない

AIの話になると、どうしても

「この仕事はAIに置き換えられる」

みたいな話になりがちです。

もちろん、実際に置き換えられる作業もたくさんあります。

でも僕は、「何人分の仕事をAIに置き換えられるか」みたいな考え方には、そこまで興味がありません。

それより、

その人が、本当は何に時間を使うべきなのか。

こっちの方が気になります。

例えば、誰かと話して状況を整理する。

内容を見て判断する。

想定外のケースに対応する。

新しい企画を考える。

こういう仕事って、単純に同じ処理を何度も繰り返す仕事とは性質がかなり違います。

なのに、その人が1日のかなりの時間を

「ファイルから数字を転記する」
「決まった形式に文章を整える」
「毎回同じデータを入力する」

みたいな作業に使っていたら、ちょっともったいないですよね。

僕がAIで減らしたいのは、まずこっちです。

人にしかできない仕事に、人の時間を使う

人がやった方がいい仕事って、結構あります。

例えば、

• 状況を見て判断する
• 相手とコミュニケーションを取る
• 例外的なケースに対応する
• 最終的な責任を持って確認する
• 新しいアイデアを考える

みたいな仕事です。

こういうところに、人の時間や集中力を使った方がいい。

僕はそう思っています。

逆に、毎回ほぼ同じ手順で進む作業は、

「これ、本当に毎回人がやる必要あるのかな？」

と考えるようにしています。

人がAIに合わせるんじゃなくて、

人が本来やるべき仕事をするために、AIを裏側で働かせる。

僕としては、この順番がかなり大事です。

AIに任せたいのは「考えなくてもできる作業」

じゃあ、どんな仕事をAIに任せるのか。

僕がまず見るのは、

人が毎回同じような手順で処理している仕事

です。

例えば、

• 情報を集めて整理する
• 長い文章を決まった形式にまとめる
• データを分類する
• 定型的な文章のたたき台を作る
• 別の場所に情報を転記する
• 必要な項目を抽出する

こういう作業ですね。

もちろん、全部が完全に自動化できるとは限りません。

でも、仮に10分かかっていた仕事の8分をAIがやってくれて、人が最後の2分だけ確認するなら、それでもかなりラクになります。

ここで大事なのは、

「人の作業をゼロにできたか」

ではありません。

人がやらなくていい部分を、どれだけ減らせたか。

僕はこっちを見るようにしています。

「AIが下準備、人が判断」がかなり強い

業務の自動化を考えていると、

AIが下準備をして、人が最後に判断する

という形がかなり使いやすいです。

例えば、文章を作る仕事だったら、

AIがゼロから下書きを作る。

人はその内容を読んで、必要な部分だけ直す。

データを処理する仕事なら、

AIが情報を整理して候補を出す。

人は候補を確認して、最終決定だけする。

こんな感じです。

これって完全自動化ではありません。

でも、人が最初から全部やる場合と比べたら、かなり負担は減ります。

僕はむしろ、

この「最後に人がいる設計」が、かなり重要なんじゃないか

と思っています。

AIに完璧を求めなくてよくなるからです。

AIは80点くらいまで持っていく。

最後の20点を人が見る。

それで十分な仕事って、かなり多いと思います。

100％自動化しようとすると、逆にしんどくなることがある

完全自動化って、聞こえはかなりいいんですよね。

「人が一切触らなくても動きます」

って言われると、すごそうに感じます。

ただ、実際に100％を目指すと、一気に難しくなることがあります。

通常のケースだけじゃなくて、

「この場合はどうする？」
「データが欠けていたら？」
「いつもと違う形式だったら？」
「AIが変な回答を出したら？」

みたいな例外を全部考えないといけなくなるからです。

で、その例外処理のために仕組みがどんどん複雑になる。

気づいたら、

「そこまで作り込む必要ある？」

という状態になることもあります。

だったら、

「このケースだけは人に渡そう」

と最初から決めてしまった方がシンプルです。

AIが処理できるところは処理する。

分からないものだけ人に回す。

この方が、実際の運用では使いやすいことも多いです。

80％自動化でも、十分すぎるくらい価値がある

僕は「80％自動化」という考え方が結構好きです。

数字は別に80％じゃなくてもいいんですが、

全部を自動化しなくても、大部分がラクになれば十分じゃない？

という考え方です。

例えば、毎日1時間かかっていた仕事があるとします。

そのうち50分をAIやシステムが処理して、人が最後の10分だけ確認する。

これ、完全自動化ではありません。

でも、1日50分戻ってくるわけです。

かなり大きいですよね。

僕はこういう改善の方が現実的だと思っています。

100％を目指して何カ月も作り込むより、

まず80％をラクにして、実際に使う。

必要ならそこから改善していく。

この方が、結果的に早く価値を出せます。

自動化率より「人の時間がどこに移ったか」を見る

僕が業務自動化で一番見たいのは、

人の時間が何に使われるようになったか

です。

例えば、AIを導入して30分の作業が5分になった。

その25分を、

顧客対応に使えるようになった。

内容のチェックに使えるようになった。

新しい企画に使えるようになった。

だったら、かなりいい自動化だと思います。

逆に、

「AIで90％自動化しました」

と言われても、その結果として確認作業が増えていたり、別の面倒が生まれていたら、あまり意味がありません。

だから僕は、

「何％自動化したか」

よりも、

「人がやらなくていい仕事がどれくらい減ったか」

で考えるようにしています。

AIは人の代わりではなく、人が本来の仕事をするための道具

僕はAIを、

「人の代わりに働くもの」

というより、

「人が本来やるべき仕事に集中するための道具」

として使いたいと思っています。

全部をAIに任せる必要はありません。

むしろ、

AIが得意なところはAIに任せる。

人が得意なところは人がやる。

その境界をちゃんと考える。

こっちの方が大事です。

業務自動化というと、つい「どこまで人を減らせるか」という話になりがちです。

でも僕は、

どれだけ人を、人にしかできない仕事へ戻せるか。

そこを考えたいです。

AIを入れた結果、人がもっと判断できる。

もっと人と話せる。

もっと考える時間を持てる。

そういう状態を作ることが、僕にとっての業務自動化です。