AI活用の記事
自社の全事業でAIを実務に落とし込んだ事例集。試行錯誤・失敗・「人に残す線引き」まで、実際にやって分かったことだけを記録します。
AIに同じ注意を毎回打っている——指示書に先に書く決まりは3種類
生成AIの使い分けで迷う——窓口は1つ、担当は実際に試して決める
AIに請求書を読ませても確認が減らない——人が見るのは振込前に絞る
AIの「できました」が信用できない——合格と中身は別に確かめる
AIが指示を守らない——ルールを増やさず実行の入口で止める
AIの営業メールに混ざる「やっていない実績」——一文一出典で止める
社員が生成AIを使ってくれない——渡すのは道具でなく「触れない範囲」
AI導入の効果が測れない——数えるのは「肩代わりした件数」
対応漏れの確認をAIに聞くと間違えます——完了は別の経路に残る
メールが多すぎて大事な1通を見落とす——先に決めるのは「残す側」
AIに前回の続きを頼めない——引き継ぎは1枚の作業ボードに寄せる
自動化がエラーも出さず空振りする——先に確かめるのは元データ
AIの確認が多すぎる——承認は勘で減らさず「卒業」させる
生成AIの利用料が高い——削るのは機能ではなく「空振りコスト」
自動化が止まったのに気づけない——沈黙を「最終実行の鮮度」で見分ける
AIの自動仕訳が間違っている——「推測」と「確定」を混ぜない
AIの文章が不自然で使えない——直すのは言い回しではなく素材
自動化しても仕事が減らない——「読み手の定員」から先に数える
請求書の自動取り込みで二重払いを防ぐ——照合する3項目と「保留箱」
会社紹介の資料が無い——AIで作る「1枚」に載せる4項目
AIに毎回説明し直している——引き継ぎが要らなくなる指示の置き場所
AI活用の差は「知っているか」で開く——弊社が半年で変えた仕事の起点
「AI活用チェックリスト」を自社に当てたら——足りないのは4つでした
AIへの指示の出し方——「やっといて」ではなく合格条件を先に決める
バックオフィス自動化が続かない——人が担うのは「名前を正す」一点だけ
AI自動化の失敗は性能でなく運用で起きる——実際に踏んだ5つの落とし穴
AI自動化はどこから始める？順番を守らないと必ず挫折する導入7ステップ
AIが前の話を忘れる——記憶は「量より鮮度」で持たせる、弊社のやり方
AI自動化の事例が知りたい——弊社で毎日回っている仕事と、任せた理由
AIに勝手にやらせない6つの操作——「事前承認」と「後戻り」で線を引く
AIに任せた作業を事故らせない——本番前に挟む「二段ゲート」
AIに任せると品質がバラつく — 言葉で担当を振り分ける「委譲マップ」
AIに任せる前に決める「憲法」— 日本語1枚で書く社内AIのルール設計
「AIを使う」と「AIに任せる」は別物だった — 事業が回らない本当の理由
AI自動化がbotだらけで破綻する理由 — 「一人の人格」で設計する
AI時代に価値が出るのは、問題を解く力より問題を見つける力
AIの間違いは『別のAI』に見つけさせる — 作らせて終わりにしない、公開前チェックの仕組み
AIは『開いて使うソフト』から『チャットで頼める同僚』へ — 社内チャットにAIを迎えて分かった、任せ方の線引き
「経理のミスは、気づいた時には遅い」——少人数の会社が、注意力ではなく“毎日の自動チェック”に切り替えた理由
AIやダッシュボードは、渡した数字を“そのまま”映す — 数字を任せる前に決めておくべき、たった一つのこと
AIは何から入れればいい？ — 運用会社が最初にAIへ任せたのは、地味だけど効く『連絡の仕事』でした
まずは無料診断から
今の仕事の進め方を伺います。AIに任せられる所を調べ、改善点を3つ、メールでお返しします。