こんな状態のときに向いています
- 「生成 AI を使え」と言われているが、どの業務に使えば効果が出るか分からない
- 部署ごとに小さな困りごとがたくさんあり、一つずつ外注していたら終わらない
- 以前 AI ツールを入れたが、現場の業務に合わず使われなくなった
やること
- 業務の棚卸し — 部署ごとに担当者の話を聞き、繰り返し発生している作業と、そこにかかっている時間を書き出します。
- 優先順位づけ — 削減できる時間・作る手間・データの扱いやすさで並べ、最初の1〜2件を決めます。
- 作って、使ってもらう — Google Apps Script・BigQuery・Cloud Run・生成 AI（Gemini・Claude など）を組み合わせ、今の業務の流れに合わせて作ります。
- 効果を測って報告 — 導入前後の作業時間を測り、成果ダッシュボードや報告書にまとめます。
- 次の業務へ — 効果が見えたものから横に広げます。
実際の進め方の例
物流・運輸の会社では、複数の部署の定型業務を順番に AI 化し、稼働・検証まで進めてきました。月次の実績集計の作業時間を約50%削減、毎週数時間かかっていた債権レポートが数秒の処理に（実ファイルでの確認を継続中）、といった効果を顧客への成果報告にまとめています（事例）。
含まれるもの
- 定例の打ち合わせ（週1回程度）と、チャットでの随時の相談
- 業務の棚卸し表と優先順位
- 開発・テスト・導入と、操作手順書・運用手順書
- 効果の測定と月次の報告
