AI を業務に根付かせるために

この記事でわかること

• AI 導入を相談してから実装に進むまでの流れ
• Fluxell が初回ヒアリングで見ているポイント
• PoC を作るときに大切にしている考え方
• AI を現場で使われる仕組みにするための注意点
• どんなテーマが Fluxell に相談しやすいか

対象読者

DX 担当、部門責任者、新規事業担当者を主な読者として想定しています。

「相談したいけれど、まだ要件が固まっていない」「AI で何ができるかは気になるが、自社業務にどう当てはめればよいか分からない」と感じている方に向けて書きます。

なぜこのテーマを書くのか

Fluxell に寄せられる AI 導入の相談は、最初からきれいな要件になっていることの方が少ないと感じています。

• 社内問い合わせを減らしたい
• 採用業務の負担を下げたい
• 営業活動を見える化したい
• データをもっと活用したい
• 動画やコンテンツ制作を自動化したい
• 社内に AI 活用を広げたい

こうした、少し曖昧な相談から始まることがほとんどです。

その状態は、悪いことではありません。むしろ自然なスタートだと考えています。ただし、そのまま要件定義や開発に進むと、業務に合わない仕組みになりやすい というのが、これまでの実感です。

Fluxell が大切にしているのは、曖昧な相談を、業務・人・データ・運用に分けて整理し、実装できる形に変えていくことです。この記事では、その進め方を少し具体的に書いてみます。

なお、Fluxell が AI 導入で何を見ているかという「思想」については AI 導入の前に考えたいこと と 現場の知見を仕組みに変える に整理しています。本稿は、その実務側の話です。

これまで現場で感じてきた課題

Sansan 時代に見えたもの

Sansan のインサイドセールスでは、顧客の相談をそのまま受け取るだけでは不十分でした。言葉の奥にある、

• 何に困っているか
• なぜ今検討しているか
• 誰が関わっているか
• どのように意思決定されるか

を整理する必要がありました。

UX リサーチを担当していた時期には、ユーザーの発言、行動データ、プロダクトの利用状況を合わせて見ることで、初めて課題の輪郭が見えることを経験しました。相談として渡されてきた言葉と、本当に解くべき課題は少し違う という感覚は、ここで身につきました。

キーエンス時代に見えたもの

データ分析支援では、最初のテーマ設定が成果を大きく左右しました。「予測したい」と言われても、それだけでは前に進めません。

• 何を予測したいのか
• 予測結果を誰が使うのか
• 使ったあとに何を変えるのか
• 現場がその結果を信じられるのか

まで整理しないと、分析だけで終わってしまいます。約 50 社の支援を通じて、データ活用はテーマ設定・KPI・業務フロー・組織浸透まで含めて考える必要がある ことを繰り返し学びました。

独立後

独立後の AI 実装テーマは、見た目の幅は広くなりました。

• 候補者ヒアリングの AI チャットボット
• 社内問い合わせ向け RAG
• 生成 AI 動画パイプライン
• 製造業の機械学習モデル
• 企業向け AI 研修
• Racing Oracle のような運用型 AI サービス

一見バラバラに見えますが、進め方は共通しています。まず業務を聞く。出力イメージを揃える。小さく作る。現場の反応を見て直す。この流れを、テーマや技術を変えながら繰り返してきたという感覚があります。

Fluxell として大切にしている考え方

実務での進め方を支えている考え方を、4 つ整理します。

1. 相談をそのまま要件にしない

「AI チャットボットを作りたい」と言われても、すぐにチャットボット設計には入りません。

まずはこんなところを聞かせていただきます。

• どんな問い合わせが多いのか
• 誰が回答しているのか
• どの資料を見ているのか
• 誤回答すると何が困るのか
• 人が確認すべき境界はどこか

相談の言葉と、本当に解くべき課題は少し違うことが多い、という前提を持って話を聞きます。

2. 業務の流れから設計する

AI の機能ではなく、業務の流れを起点にします。

• 入力はどこから来るか
• 処理はいつ走るか
• 出力はどこに返すか
• 誰が確認するか
• 次のアクションは何か

ここを決めると、何を作るべきか、何を作らないべきかが自然と決まってきます。

3. 触れるものを早く作る

設計だけで長く止めないようにします。ただし、雑に作るのではなく、検証したい仮説を決めて作る という意識を持ちます。

• この出力なら現場が使えるか
• この通知タイミングで見てもらえるか
• この粒度の要約で判断できるか
• このデータで予測に意味があるか

PoC の役割は、これらの仮説を確認することです。完成度ではなく、検証性を優先します。

4. 運用に合わせて改善する

最初の実装で完璧にしようとはしません。使ってみないと分からないことが、必ず出るからです。

• 出力が長い
• 現場の言葉と合わない
• 例外ケースに弱い
• 通知が多すぎる
• 確認者が決まっていない

こうした課題が出ることを前提に、直しやすい形で作る ことを意識します。

実務でどう反映しているか

ここからは、より具体的な進め方を書きます。

初回ヒアリング

初回は、以下を中心に聞かせていただきます。

• 今の業務フロー
• 困っている作業
• 関係者
• 使っているツール
• 利用しているデータ
• 判断基準
• 理想の状態
• 過去に試した施策
• 社内で巻き込むべき人

これは要件定義というより、業務の地図を一緒に描くフェーズ だと考えています。多くの場合、聞いていく中でご相談者ご自身の中でも整理が進み、「実はこちらの業務の方が先かもしれない」といった発見につながります。

整理・提案

ヒアリング後は、以下を整理します。

• AI で支援できること
• AI でやらない方がよいこと
• 先に業務ルールを整えるべきこと
• すぐに PoC 化できること
• 中長期で作るべきこと
• 成果を見る指標

ここで「無理に AI 化しない」という選択肢を持つことも、誠実な提案には欠かせないと考えています。AI で解くべきでない問題に AI を当てると、運用フェーズで必ず無理が出ます。

PoC

PoC では、業務で試せる単位に落とします。たとえば、こんな形です。

• LINE / WhatsApp 連携のヒアリング Bot
• Google Drive 内の資料を参照する社内問い合わせ Bot
• Google Sheets に出力する AI レポート
• n8n で動く通知・集計・生成フロー
• Python による予測モデルと更新パイプライン
• SNS 向け動画生成の自動化フロー

技術スタックは、業務と検証したい仮説に合わせて選びます。最新の技術を使うこと自体は目的にしません。

運用定着

実装後は、現場で使われているかを継続して見ます。

• 利用頻度
• 手戻り
• 人の確認工数
• 出力の信頼度
• 社内説明のしやすさ
• 改善要望の出方

成果指標は、削減時間だけではありません。判断の早さ、属人化の解消、教育のしやすさ、意思決定の質といった、数字にしにくい変化も見るようにしています。

どんな人・企業と相性がよいか

相性がよいと感じるケース

• AI 導入の方向性はあるが、要件に落とせていない企業
• 現場と経営の間をつなぐ人が必要な企業
• 社内にデータや業務知見はあるが、実装できる人がいない企業
• 小さく試しながら、実務に合わせて改善したい企業
• 研修だけでなく、実装まで進めたい企業

合わないかもしれないケース

• 仕様が完全に決まっていて、開発だけを安く依頼したい場合
• 現場ヒアリングを省きたい場合
• 作って終わりで、運用改善を考えない場合
• AI の出力を人が確認する前提を置きたくない場合

最後の点は補足すると、AI に任せて良い領域と、人が確認すべき領域を分けるという考え方が前提にあります。これを共有できる相手と組むのが、結果としてお互いにとって最も価値のある関係になると感じています。

今後どのような価値を提供したいか

Fluxell は、相談段階から実装・改善までを一気通貫で支援できるテーマを増やしていきたいと考えています。

特に、社内に強い業務知見があるが、AI やデータに落とし込めていない企業を支援していきたいと感じています。大きな DX プロジェクトだけではなく、日々の業務の中にある小さな負担や属人化を、少しずつ仕組みに変えていく。

その積み重ねが、結果的に組織の行動や意思決定を変えていくと考えています。短期で派手なインパクトを出すよりも、長く効く支援を目指していきたいです。

まとめ

• AI 導入は、要件が完全に固まっていなくても始められます
• ただし、いきなりツールや開発に進むのではなく、業務・人・データ・運用を整理することが大切です
• Fluxell は、曖昧な相談を整理し、小さく実装し、現場で使われる形に育てていく支援を行います

要件が固まっていないからこそ、整理から一緒にできる相手を選ぶことが、後の成果に大きく効いてきます。

ご相談について

AI 導入、業務自動化、データ活用、AI プロダクト開発について、まだ言葉になりきっていない段階でもご相談ください。

「この業務をどうにかしたい」「AI で何ができるか一緒に考えたい」という段階から、お問い合わせ よりご連絡いただけます。