AI化する業務の優先順位づけ。効果と難易度の2軸で並べる手順

「AIで何かやれと言われたが、どの業務から手を付ければいいのか」——生成AIの導入支援では、最初の打ち合わせがほぼこの質問から始まる。ここで提示されているのは、昔からある効果×難易度の2軸マトリクスを、AI案件向けに組み替えた優先順位づけの手順だ。やみくもに始めると、目立つが効果の薄い業務、たとえば挨拶文の生成に飛びつき、「AIはこんなものか」で終わりがちになる。

AIの鬼の視点で言えば、この手順の肝は「難易度軸の中身」にある。多くの社内検討は、AIの精度を難易度の主因だと思い込んでいる。しかし実務で詰まるのは、ほぼ毎回データの状態と例外処理だ。紙やPDFで回ってくる請求書、熟練者の勘でしか回らない判断、基幹システムへの入出力。精度はモデルが勝手に上げてくれるが、データと例外は社内が自分で片付けるしかない。難易度を「AIの賢さ」ではなく「社内の汚れ具合」で測る、という切り口が本音に近い。もう一つ引っかかるのは、左下の「やらない」と書き残せという指示だ。PoC疲れの原因は、せっかくだからで拾われた低効果・高難易度の案件にある。やらないと明文化するのは、後で同じ検討を繰り返さないための防波堤になる。

中小企業の実務に落とすなら、まず今週中に対象部署の数人へ作業メモを1週間付けてもらうことから始めればいい。ヒアリングで出てくるのは大きな仕事で、AI化の本命は「ファイルを探す」「前月の数字を転記する」といった細かい反復作業だ。そこから、右上に入るものを3つ選び、左下に入るものには「やらない」と紙に書いて残す。成果物はきれいなマトリクスの図ではなく、最初の90日でやる3つとやらないリストだと割り切るのが近道になる。