バックオフィスでAIを試すなら——最初の仕事は、確かめて戻せる一件から

「毎月の事務作業を少し楽にしたい。どこからAIを試せるだろう」

自分の仕事を書き出すと、請求書、社内問い合わせ、会議資料、経費精算と候補だけが増えていく。製品の説明を聞く前に、どの仕事を相談すればよいのか分からない。そんなときは、知識を増やすより先に、選ぶ単位を小さくしてみます。

最初に選ぶのは部署でも製品でもなく、「入力を受け取り、結果を一つ返す仕事」です。この記事では、その一件を選び、相談先へ渡せる状態にするところまでを扱います。

最初の一件は、「部署」ではなく「出力」で選ぶ

バックオフィスには、試しやすい仕事もあれば、最初から慎重に扱いたい仕事もあります。社内向け案内文の下書きと、給与額の確定や振込の実行を、同じ「事務作業」でまとめることはできません。

候補は「総務をAI化する」ではなく、「社内規程への問い合わせを分類し、担当部署へ渡す案を作る」のように書きます。すると、入力は問い合わせ文、出力は分類案、正しさを見る人は総務担当、次の受け手は各担当部署だと分かります。

そのうえで、次の三つがそろう仕事を探します。

• 過去の作業例をいくつか用意できる
• 出てきた結果を、業務を知る人が確かめられる
• 間違っても外部送信や支払いへ直結せず、元の手順へ戻せる

最初の候補は、「簡単そうな仕事」ではなく、「合ったかどうかを人が判定できる仕事」から選びます。

三つの候補が並んだら、何で選ぶか

立派な企画書は要りません。候補ごとに、次の欄を一行ずつ埋めます。空欄は、失点ではなく質問する場所です。

• 仕事の名前：いま、何を作る・分ける・探す仕事か
• 回数と量：週に何回、繁忙期には何件ほどあるか
• いつもと違う処理：誰が、どんな場合に別の判断をするか
• 間違ったときの影響：社内で直せるか、お金・顧客・期限に届くか
• 正しさを見る人：その結果を「使える」「直す」と判断できるのは誰か
• 戻し方：試す前の手順へ、どこから戻せるか

例外とは、いつもの手順だけでは決められず、人が別の判断をするケースです。例外がある仕事を候補から外す必要はありません。「今回は通常の問い合わせだけ。苦情と契約判断は人へ回す」と、試す範囲を切る材料にします。

たとえば、次の三つが候補になったとします。これは優劣の一般順位ではなく、自社で比べるときの例です。

時間が最もかかる仕事が、最初の候補とは限りません。効果を確かめる人がいない仕事は、導入後も評価できないまま残ります。確認者と戻し方がある候補を先に選び、他の候補には「何がそろえば試せるか」を書き残します。

分からないことは、このまま質問にしてよい

候補が一つに絞れたら、業務担当、情報管理の担当、外注先やサービス提供者に次の質問を渡します。技術用語へ言い換える必要はありません。

• 「この仕事で、毎回必ず人が判断しているのはどこですか」
• 「使ってよい過去の例をいくつか用意できますか。期待する結果は誰が確かめられますか」
• 「間違った結果が出たら、誰が止め、どの手順まで戻せますか」
• 「入力する文書や表には、個人情報や社外へ出せない情報がありますか」
• 「入力した内容は保存されますか。別の目的や学習に使われますか」
• 「まず下書きだけに使い、送信や確定は人が行う形にできますか」

個人情報保護委員会は2023年の生成AIサービスの利用に関する注意喚起 で、利用目的、入力する情報、提供事業者による取扱いなどを確認するよう示しています。これは、個人情報を一律に入力できないという意味ではありません。使う情報とサービスの条件を、利用前に確認するための論点です。

答えられない項目は「問題なし」にせず、「誰が、いつまでに確認するか」へ書き換えれば、相談は前へ進みます。

試す前にそろえるのは、完成した仕様書ではない

相談先へ渡すものは、いまの仕事が見える小さな一式です。

1. 現在使っている表や画面の見本
2. 利用条件を確認した試験用の入力例と、期待する結果
3. 通常と違う例を一つか二つ
4. 結果を使う相手と、変えたくない条件
5. 「使えた」と判断する物差し

物差しは、「分類を直した件数」「下書き完成までの時間」「別部署へ回しかけた件数」のように、現場で意味が分かるものを一つか二つ選びます。数字にしにくければ、「そのまま使えた」「直して使えた」「使えなかった」の三つに分けるだけでも構いません。

AI支援の効果は、任せる仕事によって変わります。BCGのコンサルタント758人を対象にした実験では、AIの能力に合うよう設計された課題と、能力の範囲外にある課題で結果が異なりました。この研究論文 が扱うのは2023年の特定条件での実験です。現在の全製品やバックオフィス全般の効果を示すものではありません。それでも、製品を先に決めず、自社の一業務で比べる理由にはなります。

試行は、自動化できると証明する発表会ではありません。どこまでなら任せられ、どこから人へ戻すかを知る時間です。実データを使う前に、情報の取扱いも確認します。

候補の一件と、試す前に確認したいことを相談する

今日そろえるのは、全社のAI導入計画ではありません。「社内問い合わせの分類案」のような一件と、正しさを確かめられる人、試行から外したい操作です。自分が結果を確かめられるなら、そのとき参照する資料も書きます。

たとえば、業務の相談相手と情報管理の窓口へ、こう伝えられます。

「問い合わせを担当別に分ける案を試したいです。今回は送信や登録はしません。分類結果を一緒に確かめてもらえますか。また、このサービスで使ってよい試験用の情報は、どなたに確認すればよいですか」

聞く前に実際の問い合わせをAIへ入れる必要はありません。架空の一件で作業を説明し、サービスと情報を使える範囲が分かってから試します。

最初の一歩が小さいのは、準備不足だからではありません。次へ進んでよい根拠を、自社の仕事から作るためです。

参考資料

• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」 
• Dell’Acquaほか「Navigating the Jagged Technological Frontier」