手順書がない業務は、動画から書き起こした
月次の実績集計は、BI ツールの実績データと運行のスケジュールを突き合わせ、区分ごとの管理シートへ手で写して照合する作業で、毎月まとまった手間がかかっていた。
手順は社内の動画マニュアルにしかなかった。音声を文字に起こし、数秒ごとに画面を切り出して読み、手順書に書き直してから自動化に取りかかった。判断のルールは仕様書に書き出し、実行のきっかけと最後の確認は担当者が行う。
同じ結果が出るべき業務には、AI を使わない
週次の債権レポートは、ファイルを開くだけでも時間がかかり、作業全体で毎週数時間を使っていた。中身を調べると、変わるのは入力ファイルの値と前週からの機械的な延長だけで、毎回同じ結果が出るべき処理だと分かった。ここに生成 AI の推論を入れると、結果が揺れ、推測で埋めた誤りに気づけなくなる。そこで AI を使わない処理にした。既存の Excel のライブラリでは保存するとファイルが壊れたため、必要な部分だけを書き換え、残りには一切触れない方式を取っている。
請求書メールの仕分けも、形式がばらばらで、AI の判別では精度が出にくいと判断した。ラベル付けは人が行い、その後のフォルダへの振り分けだけを自動にしている。
| 生成 AI を使った業務 | 使わなかった業務 |
|---|---|
| メールからの控除情報の抽出、ニュースレターの要約、レポートの下書き | 週次の債権レポート、請求書の振り分け |
取りこぼしてよいかどうかで、方式を選んだ
契約上の控除を確かめるために、毎日大量に届くメールから関連するものを探す作業がある。受信したときに判定して記録する方式は、取りこぼすと致命的になる。そこで、メールをためておき、請求書を受け取ったときに関連するメールを探す方式と比べた。請求書の側に正解があるので、探す精度が多少低くても人が拾える。後者の方式で検証を進めている。
人が作った正解と突き合わせてから渡した
実績集計の自動計算は、人が作ってきた正解のシートと突き合わせ、全項目が一致することを確かめてから引き渡した。
結果
実績集計の作業時間は約50%減った1。債権レポートは、毎週数時間かかっていた工程が数秒の処理で終わることを、実ファイルで確かめている2。ニュースレターの要約は作成時間が約40%減り、請求書メールの仕分けは作業が半分になった1。数字の記録がない業務でも、担当者の経験に頼っていた分析の手順を仕組みにし、打ち合わせの場で状況をすぐ確かめられるようになった。
