INSIGHT｜コラム・リサーチ
「AI導入」と「業務設計」の違いとは？
——自動化を“人の知恵”に変える方法
AI導入の成否を分けるのは「ツールの性能」ではなく、「業務の構造化」にあります。
つまり、AIを動かす前に“人がどのように判断・行動しているか”を正確にモデル化することが、定着と成果の分かれ道になります。
装舎が行うAI×業務プロセス設計は、この「人の知恵」をシステムに埋め込む仕組みづくりです。
結果として、AIが人を置き換えるのではなく、人がAIを通して自分たちの仕事の質を高めていけるようになります。
1. AI導入＝ゴールではない。なぜ多くの現場で定着しないのか
ここ数年、生成AIやチャットボット、RPAなどの導入が急速に進んでいます。
しかし、現場レベルでは「期待した効果が出ない」「結局人が手を入れている」という声が後を絶ちません。
その理由は明確です。
AIは“既存の業務設計”の上に置かれるだけでは、正しく機能しないからです。
たとえば、問い合わせ対応の自動化を目的にAIを導入した企業では、回答の一貫性が保てず、むしろ人的チェックが増えたという例もあります。
これはAIが悪いのではなく、「業務プロセスの前提（誰が、何を、どのように判断しているか）」が設計されていないことが原因です。
2. 「業務設計」がなければ、AIは現場を混乱させる
AIは“人の思考の構造”をもとに動きます。
しかし多くの組織では、業務が担当者の経験や暗黙知に依存しています。
「Aさんならこう判断する」「Bさんはこの書類を優先する」といった非明文化のルールこそ、業務の実態です。
この状態でAIを導入しても、AIは「何を学べばいいか」が定義できず、結果として誤出力や混乱を招きます。
つまり、AI導入の前に必要なのは、“業務そのものを可視化して構造化する”こと。
これが装舎のいう「AI×業務プロセス設計」です。
3. 人の判断を設計に変える──装舎のAI×業務プロセス設計という考え方
装舎では、まず現場の判断・報告・承認といった「人が行っている思考プロセス」を分解し、
それを再現可能な業務モデルとして設計します。
たとえば、
経理部門では、請求書の確認手順や支払優先度の判断基準をデータ化。
カスタマーサポート部門では、問い合わせの分類・回答プロセスをAIが補助。
自治体では、承認・報告の経路をモデル化し、意思決定の透明性を担保。
この設計をもとにAIを統合することで、業務の「再現性」と「拡張性」が生まれます。
AIは単なる自動化ツールではなく、組織の思考を支えるインフラになるのです。
4. 導入効果を最大化する“仕組みの条件”とは
AIが真に効果を発揮するには、次の3つの条件がそろっている必要があります。
業務データがつながっていること
部署をまたいでデータが流通し、AIが横断的に判断できる状態が必要です。
（例：Power Apps／Dataverseによる統合管理）判断基準が明文化されていること
AIが学習・提案するための“正解の枠”を設定することが重要です。人がフィードバックできる仕組みがあること
AIは一度作って終わりではなく、人の知見で継続的に改善されていくものです。
装舎のシステム設計では、この3点を“最初の段階”で組み込み、導入後の育成フェーズまで伴走します。
5. まとめ：AIを“使いこなす組織”になるために必要なこと
AI導入とは、「新しいツールを使うこと」ではなく、「業務を再設計すること」です。
装舎が行うAI×業務プロセス設計は、業務を止めずにAIを組織の一部として機能させるためのアプローチです。
自動化の目的は、人を減らすことではなく、人がより高い判断を行える環境をつくること。
AIを“人の知恵の拡張”として位置づけることで、組織の文化や品質を守りながら持続的な成長を実現します。