INSIGHT｜コラム・リサーチ
総務・経理・カスタマーサポートが変わる瞬間
――AI×業務設計のリアルな効果
AI導入の成功は、ツールを導入することではなく、業務そのものを再設計することにあります。
属人化した承認や判断の流れをモデル化し、AIをプロセスに統合することで、現場のスピードと精度が劇的に向上します。
総務・経理・カスタマーサポートのように「判断」と「再現性」が両立しにくい部門こそ、AI×業務設計が最も効果を発揮します。
装舎は、現場が自走できる“再現可能な運用”を設計することで、単なる効率化を超えた組織の強さを生み出します。
1. はじめに：AI導入では変わらなかった「現場のリアル」
多くの企業で「AIツールを導入したが、思ったほど成果が出なかった」という声が聞かれます。
原因は明確で、AIを「道具」として導入しただけで、業務プロセスの前提が変わっていないからです。
AIの得意分野は「判断の自動化」や「情報検索の効率化」ですが、それが機能するためには、
現場で行われる「誰が・いつ・どの情報をもとに判断するのか」という流れが整理されている必要があります。
この“業務の構造”が曖昧なままだと、AIは活かされません。
2. 見えない属人化──“個人の判断”が組織のリスクになる
特に総務・経理・カスタマーサポートの領域では、担当者の経験と勘に依存する“属人的な判断”が多く存在します。
「前任者がこうしていたから」
「メールを読んで判断している」
「問い合わせ内容を都度、調べて対応している」
これらの暗黙知は個人に蓄積され、業務のばらつき・遅延・引き継ぎの難しさを生み出します。
結果として、組織全体の判断スピードが低下し、品質が安定しません。
3. AI×業務設計がもたらす再現性とスピード
装舎では、こうした「属人的な判断の流れ」を可視化し、AIがサポートできる形に再構成します。
その結果、次のような変化が起きます。
業務の一貫性が確保される：
同じ問い合わせに対して、誰が対応しても同じ品質で答えられる。判断のスピードが向上する：
AIが過去の判断・関連情報を参照し、提案を提示。確認だけで済む。知識が組織に残る：
RAG（Retrieval-Augmented Generation）構造により、情報が自動的に知識ベース化。
つまり、AIが“現場の参謀”として動くようになるのです。
4. 具体的な変化：総務・経理・カスタマーサポートの実例
| 部門 | Before（導入前） | After（装舎導入後） |
|---|---|---|
| 総務 | 問い合わせ対応がメールベースで属人化。回答に時間がかかる。 | よくある質問・手順をAIが自動提案。対応時間が1/3に短縮。 |
| 経理 | 伝票処理・承認フローが人依存。ミスや遅延が発生。 | 承認プロセスをPower Appsで統一。AIがエラー検知を自動化。 |
| カスタマーサポート | 過去対応履歴を個人が検索。対応品質に差が出る。 | ナレッジ検索＋AI提案機能で、誰でも一定品質の回答を提供可能。 |
これらの変化は、「AIを導入した」から起きたのではなく、
AIを機能させる業務設計を行ったからこそ実現できたものです。
5. 装舎が行う「AI統合プロセス設計」の3つの要点
プロセスの可視化とモデル化
現場の業務を分解し、判断・承認・報告の流れを明確化。AIの役割設計
AIが支援すべき範囲と、人が判断すべき範囲を定義。再現性と検証性の確保
導入後の実績データをもとに、AIモデルとプロセスを継続的に改善。
これにより、AIは「一度導入して終わり」ではなく、現場で育つ仕組みになります。
6. 結論：AIが“仕組みとして機能する”とき、現場の判断は強くなる
AI×業務設計の目的は、人を減らすことではなく、人の判断を強くすることです。
総務・経理・カスタマーサポートといった、組織の基盤を支える部門が変わることで、
企業全体の意思決定は速く、正確になり、組織はしなやかに成長します。
装舎は、その変化の瞬間を設計し、現場に根づかせる「先端技術実装屋」として伴走します。
最後に
「AIを入れる」のではなく、「仕組みをつくる」。
それが、AI×業務設計の本当の力です。
今の業務の中に、変わる瞬間の種があります。
まずは装舎のエバンジェリストにご相談ください。