青森の中小企業向けAI業務効率化・自動化

フォームへ入力。Excelへ転記。別の管理表へコピー。担当者へメール。

同じ情報を何度も手作業で移している会社は少なくありません。

1. Before

   一つの申込みや受注について、複数の場所へ人が入力する。

2. 改善

   最初に入力された情報を、その後の業務で使える形へ整理する。

3. After

   必要な場所へ情報を渡し、人が何度も同じ内容を入力する作業を減らす。

今まで使ってきたGoogleフォームを捨てず、その先の管理システムとつなぐ

BEYOND自身も、自社の生徒管理でこの方法を進めています。

「新しいシステムを入れるために、今までの仕組みを全部捨てる」とは考えません。

Googleフォームを捨てずに、KSJ Brainとつなぐことにした理由

問い合わせ対応には、人が行うべき部分があります。

一方で、内容を分類する。必要な情報を整理する。返信文の下書きを作る。といった部分は、AIを使える可能性があります。

1. Before

   問い合わせを一件ずつ読み、一から返信文を書く。

2. 改善

   問い合わせ内容を整理し、必要な情報や返信案を準備する。

3. After

   担当者が確認し、その会社・お客様に合った文章へ仕上げて送信する。

AIは準備、人間が判断

お客様への最終返信までAIに任せるのではなく、こうした使い方もできます。

会議が一時間。その後、議事録作成にさらに時間がかかる。

決まったことがどこにあるか分からない。担当者が次に何をするのか曖昧になる。

そんな状態を減らします。

1. Before

   録音やメモを見ながら、担当者が議事録を作る。

2. 改善

   会議内容から、次の項目を整理する。

3. After

   人が内容を確認したうえで、共有できる形へ整える。

• 決まったこと
• 保留事項
• 担当者
• 次にやること

「次に何をするかが分かる状態」

議事録を作ることそのものではなく、この状態を目指します。

フォーム。メール。Excel。紙。担当者のメモ。

情報が増えるほど、「最新の情報はどれ？」が分かりにくくなります。

1. Before

   必要な情報を複数の場所から探して確認する。

2. 改善

   必要な情報を整理し、確認する場所をできるだけまとめる。

3. After

   担当者が、必要な情報へ早くたどり着ける状態を作る。

BEYOND自身も、数百名規模の生徒・顧客情報を扱う自社システムで、この課題と向き合っています。

完成した形だけではなく、実際にどう整理しているかも「BEYOND AI実験室」で公開していきます。

数百名規模の生徒管理を、AIとどう作り直しているのか

昔の見積書。社内ルール。過去の提案書。マニュアル。契約内容。

必要な情報はあるのに、見つけるまで時間がかかる。これは多くの会社で起こります。

1. Before

   フォルダを開き、ファイル名を見ながら探す。詳しい社員に聞く。

2. 改善

   資料を整理し、必要な情報を探しやすい状態へ整える。必要に応じてAIを使った検索も検討する。

3. After

   「誰かに聞かないと分からない」を少しずつ減らす。

AIを入れる前に、そもそものファイル整理から必要になる場合もあります。その場合は先に整理します。

ベテラン社員が休むと仕事が止まる。退職すると分からなくなる。新人が毎回同じ質問をする。

こうした「人に依存した仕事」は、会社にとって大きなリスクになります。

1. Before

   分からないことがあるたびに、詳しい社員へ聞く。

2. 改善

   手順・判断基準・よくある質問などを整理する。

3. After

   社員自身が確認できる情報を増やす。

必要であればAIを使って、社内情報を探しやすくすることもできます。

ただし、人に聞いた方が早い仕事まで、無理にAIへ置き換える必要はありません。

以前似た仕事をした。でも、どの見積だったか分からない。

過去の金額や条件を探す。必要項目を入力する。確認する。

こうした作業にも改善の余地があります。

1. Before

   担当者の経験と記憶を頼りに、過去資料を探す。

2. 改善

   過去の資料や条件を整理し、必要な情報へアクセスしやすくする。

3. After

   人がゼロから探す時間を減らし、最終的な価格判断や確認へ時間を使う。

探す・整理する部分を助け、判断は人が行う

金額そのものをAIに勝手に決めさせるのではありません。

案内文。社内通知。説明資料。営業メール。報告文。

毎回内容は少し違うけれど、基本構成は似ている。そうした文章作成にもAIを使えます。

1. Before

   過去の文章を探し、コピーして書き直す。

2. 改善

   必要な情報を入れると、会社の基本形式に合わせた下書きを作る。

3. After

   人が確認し、必要な部分だけ整える。

人がゼロから作る必要を減らす

ここでも、AIが完成品を作るというより、これを目指します。

問い合わせ。申込み。アンケート。自由記述。社内報告。

文章として入ってくる情報は、人が読まないと分類できないことがあります。そこにAIを使える場合があります。

1. Before

   担当者が一件ずつ内容を読み、分類・整理する。

2. 改善

   AIが一次的に内容を整理し、必要な分類候補を作る。

3. After

   人は確認・例外対応・最終判断を中心に行う。

大量の情報がある業務ほど、効果が出やすい可能性があります。