小規模組織がAIを使いこなす鍵は、“人を置き換える”ではなく“人を支える自動化設計”にある。
属人的な判断や対応の手間を「ルール化・モデル化」することで、AIが組織の記憶として機能し、
限られたリソースでも高い再現性とスピードを実現できる。
装舎が支援する現場では、多くの中小企業・団体・自治体に共通する課題があります。
① 属人化した業務構造
担当者しか分からない処理方法、判断基準、対応フローが暗黙知として残る。
② 同時並行業務の増加
1人が複数業務を抱え、情報の整理や判断の精度が低下する。
③ システム導入の“壁”
高価・専門的なシステムは使いこなせず、結局エクセルや紙運用に戻ってしまう。
これらの課題は「人の数」ではなく、「設計の欠如」によって生まれています。
AIが効果を発揮するには、業務の流れ・判断基準・成果の定義が明確になっている必要があります。
装舎が行うのは「AI導入」ではなく「AIが動ける土台づくり」です。
たとえばカスタマーサポートを例にすると:
問い合わせ→分類→対応→報告という流れを明文化
AIが回答できる領域と、人が判断すべき領域を仕分け
その判断の基準をRAG(Retrieval Augmented Generation)で学習可能な形に整理
こうして人の知識や判断を“設計化”してAIが引き継げる形にすることで、属人化を解消しながら品質を維持できます。
効果 | 内容 | 実際の事例 |
---|---|---|
再現性のある判断 | AIが基準を学び、対応品質が均一化 | 受付・報告対応のエラー率が減少(平均30〜40%削減) |
情報検索の高速化 | RAGを活用した文書・記録の即時参照 | 過去案件の照合時間を90%以上短縮 |
人材育成の効率化 | プロセスの可視化により、教育コストが減少 | OJT時間を半減し、習熟度の個人差を解消 |
意思決定の迅速化 | 各担当の判断プロセスを共有化 | 承認・報告のリードタイムが平均40%短縮 |
事業継続性の強化 | 退職・異動の影響を受けない仕組み化 | 担当者変更後も運用停止ゼロを実現 |
業務の棚卸しとモデル化
現場ヒアリングを通じて、判断・対応・承認の流れを整理。
AIが支援できる範囲の設計
AIの支援領域と人の判断領域を明確化。
データ連携・アプリケーション統合
Power AppsやAzure AI Searchを活用し、既存環境に負担なく導入。
パイロット導入と最適化
実際の業務現場で検証し、改善を重ねる。
運用定着とトレーニング
AIと人の協働を“日常業務の中で”定着させる支援。
AI導入後も、判断・創造・関係構築といった人にしかできない領域は残ります。
装舎が目指すのは、AIが“現場の仲間”として動く組織。
それにより、人はより付加価値の高い仕事に集中でき、組織全体の知的生産性が上がります。
AI導入の目的は「人を減らす」ことではなく、「人の力を最大化する」こと。
そのためには、AIが機能する業務プロセスの設計=自動化の設計が不可欠です。
装舎は、小規模でも確かな成果を出せる“人に寄り添う自動化”を設計します。
一歩先の業務改革を、あなたの現場から始めてみませんか?