30人規模の会社がAIで最初に効果を出しやすい業務の選び方

利用ルールを整え、部署ごとの入力実態を確認し終えた後、多くの担当者が次に直面するのが「では、会社としてどの業務にAIを積極的に使っていくべきか」という前向きな問いです。すでに複数の部署でバラバラに生成AIが使われている10-30人規模の会社では、ゼロから活用方法を探すのではなく、すでに現場で自然発生的に生まれている使い方の中から、最も効果を出しやすいものを見極めて後押しするというアプローチが現実的です。

この記事では、総務・経営者がIT管理を兼任している10-30人規模の会社が、限られた時間と体制の中で、最初に本格的に取り組む業務をどう選ぶかの判断基準を解説します。導入初期の一般的な進め方は姉妹コラムで扱っていますので、本記事ではすでに部署ごとに使い方が分かれてしまっている状態から、どの業務を優先すべきかを選ぶという、この規模特有の論点に絞って掘り下げます。

この記事で分かること

• なぜ「全業務に一斉展開」ではなく「1〜2業務への集中」が10-30人規模には向いているのか
• すでに部署ごとに広がっている利用実態から、優先業務を選び出す具体的な基準
• 兼任体制で無理なく検証できる業務の条件
• 選んだ業務で効果を確認するための簡易的な測定方法
• 最初の業務で得た知見を他部署へ横展開する進め方
• 業種によって「効果を出しやすい業務」がどう変わるか

なぜ「全業務に一斉展開」ではなく「1〜2業務への集中」なのか

すでに複数部署でバラバラにAIが使われている状態を目にすると、「いっそのこと全社的に活用を推進しよう」と考えたくなるかもしれません。しかし、10-30人規模の会社で総務・経営者が兼任体制のまま全部署への展開を一気に進めようとすると、次のような問題が起きがちです。

• 部署ごとに業務内容が異なるため、効果測定の基準もバラバラになり、全体像がつかめなくなる
• 兼任担当者が各部署のフォローに追われ、本業に支障が出る
• 効果が見えないまま広く浅く展開してしまい、「結局何が変わったのか分からない」という評価になる

これに対して、最初は1〜2の業務に絞って集中的に取り組み、そこで得られた「効果の測り方」「注意すべき落とし穴」「社員への伝え方」といった知見を、後から他部署へ横展開するというアプローチのほうが、限られた体制でも着実に成果を積み上げられます。

30人規模の会社でAI活用を前に進める最大のコツは、「広く浅く」ではなく「狭く深く」から始めることです。最初の1業務で明確な成果が出れば、それ自体が他部署を巻き込む際の説得材料になります。

すでにある利用実態から優先業務を選ぶ3つの基準

すでに部署ごとにバラバラな利用が広がっている場合、ゼロから業務を探すのではなく、すでに現場で自然発生的に使われている業務の中から選ぶことが最も効率的です。選定の基準は次の3つです。

基準1: すでに複数人が使っていて、一定の効果を実感している業務

部署横断の実態調査(すでに実施済みであれば、その結果を活用してください)で、「複数の社員が同じような用途でAIを使っている」業務が見つかった場合、それは会社として本格的に後押しする価値が高い候補です。すでに現場が自発的に使い始めているということは、その業務にAIを適用する必然性がすでに実証されているとも言えます。

基準2: 定型的で、繰り返し発生する業務

議事録の要約、メール文面の下書き、定型的な報告書の作成など、パターン化された繰り返し業務は、生成AIとの相性が良く、効果を測定しやすい特徴があります。逆に、毎回まったく異なる判断が求められる非定型業務は、AIの効果を見極めにくく、最初に選ぶ業務としては不向きです。

基準3: 機密情報を含みにくく、リスクが低い業務

すでに入力実態の調査で「入力してはいけない情報」の線引きが済んでいる前提であっても、最初に本格展開する業務は、機密情報を含みにくいものを選ぶことをお勧めします。社内向けの文書作成、一般的な文章表現の推敲、社外に公開しない議事録の要約など、万が一の情報漏えいリスクが相対的に低い業務であれば、安心して検証を進められます。

この3つの基準を満たす業務の候補を、部署横断で洗い出したリストと照らし合わせて絞り込んでいくと、自然と1〜2の候補に収束していきます。

候補業務を比較する簡易マトリクス

複数の候補業務が挙がった場合、次のようなマトリクスで比較すると、優先順位をつけやすくなります。

このマトリクスでは、「議事録の要約」が3つの基準すべてで高い評価を得ており、最初に着手する業務の有力候補になります。一方、「請求書の督促文面」は機密情報の含有度が高いため、入力ルールが十分に整ってから着手すべき業務として、優先順位を下げる判断が妥当です。

自社の状況に当てはめてこの表を作成する際は、部署横断の実態調査で得られた情報をそのまま活用できます。実態調査がまだの場合は、部署ごとに勝手にChatGPTを使い始めた30人規模の会社がやることで解説した横断調査を先に行うことをお勧めします。

表を埋める際に迷いやすいのが「総合評価」の付け方です。3項目すべてに明確な優劣がつく場合は判断しやすいものの、実際には「利用人数は多いが機密情報も含む」といった、基準同士がトレードオフになるケースも出てきます。この場合、迷ったときは基準3(機密情報の含有度)を最優先の判断材料にすることをお勧めします。効果の大きさよりも、まずリスクの低さを優先して最初の1業務を選ぶことが、検証段階でのトラブルを避け、後々の展開をスムーズにするための安全策になります。

選んだ業務での検証の進め方

優先業務を1つ選んだら、その業務について「会社として正式に活用を後押しする」ための小さな検証を行います。進め方の一例です。

1. すでに使っている社員にヒアリングする(1〜2時間): どのように使っているか、どんな工夫をしているか、どんな失敗を経験したかを具体的に聞く
2. 簡単な使い方の手順をまとめる(半日程度): ヒアリングで得た情報をもとに、「この業務ではこう使うと効果的」という手順を1ページ程度でまとめる
3. 対象部署の他のメンバーにも展開する(1〜2週間): すでに使っている社員だけでなく、まだ使っていない同じ部署のメンバーにも手順書を共有し、試してもらう
4. 効果を簡単に確認する(展開から2〜4週間後): 作業時間の変化や、社員の実感を聞き取る形で確認する

この検証プロセスは、大掛かりなプロジェクトとして進める必要はありません。すでに現場で使われている実態を土台にしているため、「新しいことを一から教える」のではなく、「すでにある良い使い方を、部署内で広げる」という位置づけで進められる点が、兼任体制の担当者にとって負担の少ないアプローチです。

兼任体制でも検証を回しきるための時間配分

10-30人規模の会社では、この検証作業も総務担当者や経営者が本業と並行して進めることになります。無理のない時間配分の目安を示しておきます。

• ヒアリング(ステップ1): 1〜2時間程度。すでに使っている社員へのヒアリングなので、新規の調査よりも短時間で済みます
• 手順書の作成(ステップ2): 半日程度。凝った資料を作る必要はなく、箇条書き数項目で十分機能します
• 部署内展開(ステップ3): 展開自体は共有するだけなので即日。その後の1〜2週間は、対象部署のメンバーが自分のペースで試す期間として、担当者が付きっきりになる必要はありません
• 効果確認(ステップ4): 1〜2時間程度のアンケート集計・聞き取り

合計すると、実質的な作業時間は数時間〜1日程度に収まります。展開期間の1〜2週間は現場に委ねる形になるため、兼任担当者が常時張り付く必要はなく、本業と無理なく両立できる設計になっています。

「使ってみたが効果がなかった」場合の判断

検証の結果、期待したほどの効果が見られなかった業務も当然出てきます。この場合、無理に活用を継続させるのではなく、次のような判断基準で仕切り直すことをお勧めします。

• 効果が出なかった原因を確認する: 業務そのものがAIに向いていなかったのか、それとも使い方(プロンプトの工夫など)が不十分だったのかを見極める。後者であれば、プロンプトエンジニアリングの基本的な工夫を試した上で再検証する余地があります
• 無理に継続させない: 2〜4週間試して明確な効果が感じられない場合、その業務への活用にこだわらず、次の候補業務に切り替える判断も重要です。「AIを使うこと」自体が目的化してしまうと、かえって業務の負担が増えます
• 「向いていない業務だった」という知見も記録しておく: 次に別の業務を検討する際、同じような性質の業務を候補から外す判断材料になります

効果が出なかったこと自体は失敗ではなく、「この業務には向いていない」という有益な情報を得られたと捉えることが、限られた体制で複数の業務を試していく上での健全な姿勢です。担当者一人がこの判断を抱え込まず、前述の部署責任者や、実際に使ってみた現場の社員の声も踏まえて仕切り直しを決めると、より納得感のある判断につながります。

現場の社員を検証に巻き込むメリット

優先業務の検証を進める際、総務担当者や経営者だけで進めるのではなく、実際にその業務を担当している現場の社員を積極的に巻き込むことには、いくつかのメリットがあります。

• 具体的な使い方のノウハウが集まりやすい: 実際に日々その業務を行っている社員は、どんな入力の仕方が効果的か、どんな場面でAIの出力が使い物にならないかを、担当者よりも詳しく把握しています
• 展開時の説得力が増す: 「総務から言われたから使う」のではなく、「同じ業務をしている同僚が効果を実感している」という形のほうが、他のメンバーへの浸透がスムーズです
• 現場発の改善が生まれやすい: 検証を進める中で、当初想定していなかった応用的な使い方(例えば、議事録の要約だけでなく、そこからタスクリストを自動生成するなど)が現場から提案されることがあります

現場の社員を巻き込む具体的な方法としては、検証期間中に「AI活用のちょっとした工夫」を共有できる簡単な場(チャットツールのスレッドなど)を作っておくと、担当者が把握しきれない細かい知見が自然に集まりやすくなります。

効果測定は「相場」ではなく「自社の変化」で見る

AI導入の効果というと、「業務時間が何割削減できるか」という数字を期待しがちですが、業種や業務内容によって効果の出方は大きく異なり、一般化された削減率をそのまま自社に当てはめることはできません。重要なのは、他社の相場と比較することではなく、自社の導入前後でどう変化したかを、自社の基準で確認することです。

効果測定の具体的な方法としては、次のようなシンプルな比較で十分です。

• 作業時間の比較: 対象業務にかかっていた時間を、導入前と導入後(2〜4週間後)で、対象の社員に自己申告してもらう形で比較する
• 利用者の実感の聞き取り: 「楽になったか」「品質は変わったか」「今後も使い続けたいか」を簡単なアンケートやヒアリングで確認する
• アウトプットの質の変化: 議事録であれば読みやすさ、提案書であれば分かりやすさなど、定性的な変化を関係者に聞く

数字による厳密な測定にこだわりすぎると、測定作業自体が負担になり、本来の目的である「業務を楽にする」ことから外れてしまいます。10-30人規模の会社であれば、簡易的な自己申告と聞き取りベースの確認で、次のステップに進むかどうかを判断できる程度の情報は十分に得られます。

最初の業務で得た知見を他部署へ横展開する

1つの業務で検証が一段落したら、その知見を他の部署・他の業務へ横展開していきます。このとき重要なのは、最初の業務で得た「手順」をそのままコピーするのではなく、「どう選び、どう検証したか」というプロセス自体を横展開することです。

• 最初に選んだ「議事録の要約」がうまくいった場合、次に候補となるのは「同じく定型的で、機密情報を含みにくい業務」です。前述のマトリクスに戻り、次点だった候補(採用面接の質問案作成など)に同じ検証プロセスを適用します
• 部署が異なれば、業務の性質も変わります。営業部で成功した使い方を、そのまま製造部に当てはめようとするのではなく、製造部の業務特性に合わせて基準1〜3を再度当てはめて候補を選び直してください
• 各部署での成功事例は、社内で共有する場(朝礼、社内報、チャットツールでの共有など)を作り、他部署の参考にしてもらうと、自然な形で活用が広がっていきます

最初の1業務での成功は、それ自体がゴールではなく、「会社としてどう選び、どう検証すればよいか」という型を作るための実験です。この型さえできれば、2つ目、3つ目の業務は最初よりも短い時間で検証を進められるようになります。

ノーコード・自動化ツールとの組み合わせも視野に入れる

生成AIによる文章作成の効率化が定着してきたら、次の段階として、生成AIと業務システムを組み合わせた自動化も視野に入ってきます。例えば、Power Automateのようなツールと組み合わせることで、「メールで届いた問い合わせ内容をAIが要約し、担当者に自動で通知する」といった一歩進んだ活用が可能になります。

ただし、10-30人規模の会社がいきなりこの段階を目指す必要はありません。まずは本記事で解説した「1業務への集中と検証」を通じて、AI活用の基本的な型と社内での信頼を築いてから、自動化ツールとの組み合わせを検討するという順序が現実的です。自動化を急ぐあまり、検証が不十分なまま複雑な仕組みを導入すると、トラブル発生時の原因究明が難しくなり、かえって現場の混乱を招くことがあります。段階を飛ばさず、一つずつ実績を積み上げていくことが、専任担当者を置けない体制の会社にとって、結果的に最も早く成果にたどり着く道筋になります。

選定した業務がうまくいかなかったときの心理的なハードル

検証の結果が思わしくなかった場合、担当者自身が「自分の選び方が間違っていたのではないか」と過度に責任を感じてしまうことがあります。しかし、生成AIの効果は業務の性質・使う社員のITリテラシー・入力の工夫など、複数の要因が絡み合って決まるものであり、最初の選定が完璧である必要はありません。

むしろ、10-30人規模の会社にとって重要なのは、「1つの業務でうまくいかなくても、それを次の選定に活かして仕切り直せる体制」を持つことです。前述の「効果が出なかった原因を確認する」というプロセスを丁寧に行うことで、失敗した検証からも次に活かせる知見を得られます。完璧な最初の一手を狙うのではなく、小さく試して学び、次に活かすというサイクルを回す姿勢自体が、この規模の会社にとって最も現実的なAI活用の進め方です。

業種によって「効果を出しやすい業務」は変わる

ここまで議事録の要約や文面作成を例に挙げてきましたが、業種によって効果を出しやすい業務の傾向は異なります。自社の業種特性を踏まえて、優先業務の候補を検討してください。

• 士業・コンサル系: 顧問先向けの一般的な説明文書の下書き、業界動向の情報整理など、機密性の低い調査・整理業務から着手しやすい傾向があります
• 製造業: 作業手順書の分かりやすい言い換え、社内向けマニュアルの整備など、既存の文書を読みやすく整える業務が候補になりやすいです。図面データなど機密性の高い情報を扱う業務は、優先順位を下げるべきです
• 小売・サービス業: 接客マニュアルの作成、社内向けのFAQ整備など、顧客対応の質を底上げする社内文書の整備から始めやすい傾向があります
• 建設・工事業: 現場の安全教育資料の作成、社内向け報告書のフォーマット整備など、定型化された文書業務が候補になりやすいです

いずれの業種でも共通するのは、「顧客の機密情報を直接扱う業務」よりも、「社内向けの文書整備」から着手するほうが、リスクを抑えながら早期に成果を実感しやすいという点です。自社がどの業種に近いかを踏まえつつ、最終的には本記事で示したマトリクスに実際の候補業務を当てはめて判断することをお勧めします。

経営層への報告と、次への予算確保

最初の1〜2業務での検証結果は、経営層への報告材料としても活用できます。特に、今後より本格的な投資(法人プランへの一括移行、専用ツールの導入など)を検討する際、この検証結果が具体的な根拠になります。

報告の際は、次の3点を簡潔にまとめると、経営層の理解を得やすくなります。

1. どの業務で、どう使ったか: 具体的な業務内容と、実際の使い方
2. どんな変化があったか: 作業時間の変化、社員の実感、アウトプットの質の変化を、数字と定性的なコメントの両方で示す
3. 次に何をしたいか: 他部署への横展開の計画、あるいは追加投資(有料プランへの切り替えなど)の提案

費用対効果を厳密に金額換算して示すことにこだわりすぎる必要はありません。10-30人規模の会社の経営層であれば、「現場の社員が実際に楽になったと言っている」「同じ工夫を他部署にも広げたい」という定性的な報告でも、十分に次のステップへの合意を得られる場合が多くあります。より厳密な費用対効果の測定方法が必要になった段階では、コラムAI導入の費用対効果の見積もり方もあわせて参考にしてください。経営層への報告を一度で終わらせず、次の業務への展開状況もあわせて定期的に共有していくと、AI活用への理解と協力を継続的に得やすくなります。

よくある失敗: 効果が出る前に手を広げすぎる

最初の業務でまだ十分な検証ができていない段階で、「もっと他の業務にも使えるのでは」と次々に対象を広げてしまう失敗もよく見られます。1つの業務での効果が曖昧なまま、複数の業務に手を広げると、どの業務がうまくいっていて、どの業務がうまくいっていないのかの判断がつかなくなり、結果として「なんとなく使っているが、効果はよく分からない」という状態に陥りがちです。

• 最初の業務で、ステップ4の効果確認まで一区切りつけてから、次の業務に進む
• 複数の業務を同時に検証したい場合でも、兼任担当者が実際にフォローできる範囲(多くの場合1〜2業務)に絞る
• 「まだ検証中の業務」と「すでに定着した業務」を区別して管理し、混同しないようにする

この規律を保つことが、限られた時間の中で着実に成果を積み上げていくための土台になります。

もう一つの失敗パターンは、逆に「効果が出た1業務に固執しすぎる」ことです。最初の業務で成功体験を得ると、その成功パターンを他の業務にも無理に当てはめようとしてしまうことがあります。しかし部署ごとに業務の性質は異なるため、成功した手順をそのままコピーするのではなく、基準1〜3に立ち返って、その部署・その業務に合った選び方を都度行うことが重要です。

「AIで何をやるか」を決める会議の進め方

優先業務を選ぶプロセスは、担当者一人の頭の中だけで完結させず、簡単な会議の場を設けて関係者と一緒に決めることをお勧めします。10-30人規模の会社であれば、部署責任者数名を集めた30分〜1時間程度の会議で十分です。

会議の進め方の一例です。

1. 部署横断の実態調査結果を共有する(10分): どの部署で、どんな使い方が広がっているかを一覧で見せる
2. 前述のマトリクスを一緒に埋める(15分): 参加者からの情報も加えながら、候補業務の評価を確定させる
3. 最有力候補を1つ決める(5分): 満場一致である必要はなく、担当者が最終判断する形で構わない
4. 検証の進め方とスケジュールを共有する(10分): いつまでに、誰が、何をするかを簡単に確認する

この会議を経ることで、選んだ業務が「担当者の独断」ではなく「部署責任者を交えて決めた全社的な優先事項」という位置づけになり、検証段階での協力も得やすくなります。会議自体も長時間にする必要はなく、30分程度に区切ることで、参加者の負担を最小限に抑えられます。

次のステップ

最初の優先業務が決まり、検証を始める段階に進んだら、並行して社内ルールの整備状況も確認しておいてください。まだA4一枚のルールができていない場合は情シス不在でも作れる最低限の生成AI利用ルール1枚を、機密情報の入力実態確認がまだの場合は総務・経理がすでにAIへ顧客情報を入力していないか、部署別に確認するを先にご覧ください。

部署横断の実態把握がまだの場合は、部署ごとに勝手にChatGPTを使い始めた30人規模の会社がやることから着手することをお勧めします。より一般的な導入の進め方は、コラム中小企業の生成AI導入、最初の一歩もあわせてご覧ください。自社の状況を客観的に把握したい場合はひとり情シス危険度診断もご活用ください。

まとめ: すでにある使い方の中から、狭く深く選ぶ

30人規模の会社がAIで最初に効果を出すためのコツは、ゼロから新しい使い方を探すことではなく、すでに部署ごとにバラバラに広がっている利用実態の中から、最も効果を出しやすい業務を見極めて後押しすることです。すでに複数人が使っていて、定型的で、機密情報を含みにくい業務を1〜2つ選び、狭く深く検証することが、兼任体制の会社にとって現実的な進め方になります。

最初の業務で得られた「選び方・検証の仕方」という型を、他部署へ横展開していくことで、会社全体として着実にAI活用の成果を積み上げていけます。焦って全社一斉展開を目指すのではなく、小さな成功を積み重ねていく姿勢が、この規模の会社には合っています。

すでに部署ごとにバラバラな使い方が広がっている状態は、見方を変えれば「どの業務がAIと相性が良いか」の実験がすでに現場で進んでいる状態でもあります。この記事で示した基準とマトリクスを使って、その実験結果から最も筋の良い候補を選び出し、会社として本格的に後押ししていく——それが、兼任体制の10-30人規模の会社にとって、最も無理のないAI活用の広げ方です。