- 1週間かかるリサーチ業務を1時間に短縮した具体的なAI活用プロセスと仕組み化の秘訣
- 属人化した業務やレガシーシステムをAIで紐解き、組織の知恵として再構築する手法
- セキュリティと拡張性を両立させた「失敗しない」本番運用のための4つの鍵
- 現場の業務が複雑すぎてどこから手をつければいいか頭を抱えているDX担当者の方
- 「ツールは触ってみたが、業務が楽になった実感が乏しい」と感じているマネージャーの方
- ベテラン社員のスキルの継承や業務の標準化に限界を感じている経営者・組織リーダーの方
目次
- なぜAI導入は「掛け声」だけで終わってしまうのか？
- 属人化とレガシーシステムが阻む「100億企業の停滞」
- AI導入のプロが持ち込んだ「４つのブレイクスルー」
- リサーチ業務を1/40に短縮し、社長が驚いた「真の変化」
- あなたの会社も、AIのプロを「助っ人」に迎えませんか？
なぜAI導入は「掛け声」だけで終わってしまうのか？
「AIを使えば業務が効率化される」—。
そんな言葉を信じてツールを導入したものの、結局一部のIT好きな社員が触っているだけで、組織全体の生産性は変わっていない……。そんな悩みを抱えていませんか？
実は、AI導入が停滞する最大の理由は、技術力不足ではなく「現場の業務が整理されていないこと」、そして「現場の心理的な抵抗」にあります。自社だけで解決しようとすると、どうしても社内のしがらみや既存のやり方に縛られ、本質的な改革にまで踏み込めないのが現実です。
今回は、売上規模100億円、開発部門だけで70名を抱える組織において、外部プロフェッショナルである會田氏がどのように介入し、週間かかっていた業務をわずか1時間に短縮させるほどの劇的な変化をもたらしたのか。その舞台裏を、具体的な施策とともに紐解きます。
属人化とレガシーシステムが阻む「100億企業の停滞」
今回ご紹介するのは、従業員数も多く、歴史あるシステムを抱えた中堅・拡大フェーズの企業様です。
この企業では、長年積み上げられてきた職人技とも言える業務プロセスが、皮肉にも改革の足かせとなっていました。
- スキルのブラックボックス化：
特定のベテラン社員しか触れないプログラム（Fortranなど）が存在し、その仕様を読み解くだけで膨大な時間を要していた。 - 現場の恐怖心：
AIを導入して業務を可視化することは、現場にとっては「自分の仕事が奪われる」「今までできていなかったことが露呈する」という不安に直結していた。 - 抽象的なトップの指示：
「業務を9割改善せよ」という高い目標に対し、現場のリソースとスキルだけでは、何から着手すべきか判断できない状況。
このように、拡大期特有の「構造的な複雑さ」と「心理的な壁」が重なり、自社リソースだけではAI導入という名のパズルを完成させることができない状態に陥っていました。
AI導入のプロが持ち込んだ「４つのブレイクスルー」
専門家が持ち込んだ「突破口」：技術と組織を繋ぐ４つのアプローチ
會田氏の介入は、単なる「AIツールの使い方を教える」といった表面的なものではありませんでした。社内の人間だけでは決して切り込めなかった「技術の深部」と「組織の力学」の両面に、停滞していたプロジェクトを劇的に加速させたのです。
- 100件超の課題から「本質」を見抜く、徹底的な優先順位付け
自社だけでAI導入を進めようとすると、すべてを自動化すべきだと考え膨大な作業が進みづらい状態になるか、逆に「何から手をつけていいか」と立ち止まってしまいます。そこで、會田氏はまず、開発・営業・顧客サービスの各部門から合計102件もの課題を抽出しました。
そこから「重箱の隅」のような瑣末な効率化ではなく、「事業の継続性や顧客満足度に直結する中核課題」を厳選しました。「小さく生んで、大きく育てる」という方針のもと、2ヶ月間のスモールスタートを設計しました。この「やらないことを決める」プロの視点が、迷走していた現場に明確な指針を与えたのです。
② 属人化を解体する「AIによるコード解析とモダナイズ」
最も困難だと思われていたのが、ベテラン社員に依存していた古いプログラムの扱いでした。會田氏はAIを活用した「インパクト分析（修正の影響範囲特定）」を提案しました。
- ブラックボックス化していた古い仕様書をAIに逆作成させる
- 複雑なコードを最新の言語（Python等）へ書き換える工程を効率化する
これにより、「社内の人間でも全容がわからなくなっていた業務」を再び組織のコントロール下に取り戻したのです。これは、最新技術と既存の実務を橋渡しできるプロだからこそ成し得たブレイクスルーでした。
③ 「1週間を1時間に」を実現する実運用基盤の構築
プロの介在価値が最も数字として現れたのが、リサーチ業務の自動化です。會田氏は、単にチャットツールを使うだけでなく、複数のAIモデル（Gemini、Claude、ChatGPT等）を実務データで比較検証。さらにDify等のツールを組み合わせ、「1週間かかっていた業務を1時間以内」で完了させるワークフローを構築しました。40倍以上の高速化が実現したのです。
【プロならではの視点：実務で「使える」ようにする工夫】
- 定型プロンプトの整備： 誰が使っても同じ品質の回答が出る「魔法の指示書」を作成。
- インフラの助言： AWSやGCPを活用し、企業が最も懸念するセキュリティとプライバシーを鉄壁の守りで構築。
④ 日本特有の「チェンジマネジメント」とリーダー育成
技術と同じくらい會田氏が重視したのが、「人の心を動かすこと」です。AI導入に不安を感じる現場、慎重な事業部長、スピードを求める社長。會田氏はそれぞれの立場に対し、丁寧な合意形成を行い、組織全体の反発を最小限に抑えました。
外部のプロがやって完了させるのではなく、社内の若手や関心の高い社員をチェンジリーダーとして育成。自走できる組織へとアップデートさせるまでが、會田氏の描いた「プロの仕事」の全貌でした。
リサーチ業務を1/40に短縮し、社長が驚いた「真の変化」
プロと共に歩んだ結果、この企業には驚くべき成果が現れました。
定量的な成果：圧倒的な時間短縮
- リサーチ業務の効率化： これまで資料作成や調査に「丸1週間」かかっていた工程が、AIの導入により、わずか「1時間」で完了。
- コードの棚卸し成功： 解読不能だった古いプログラムの仕様をAIが逆引きでドキュメント化し、知識の継承を可能にしました。
定性的な成果：組織の「楽」と「前向きさ」
最も大きな変化は、社員の方々の表情でした。
煩雑なルーチンワークから解放されたことで、担当者は本来やりたかったクリエイティブな業務に集中できるようになりました。社長からも「ボトムアップでAIを活用し、業務を改革しようとする文化が芽生えた」と高い評価を得ています。
會田氏の手法は、「小さく始めて、大きく育てる」という堅実なものです。まずは1つの部署、1つの定型業務からプロの手を借りることで、この事例のような「1週間を1時間にする」変化は、どの企業でも起こすことが可能です。
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