AI化する業務の選び方業務棚卸し表で比較する
優先順位と導入条件

AI導入を進めたいのに、各部署から「この仕事も自動化したい」と要望が集まり、着手する業務が決まらない。

業務棚卸し表は、要望を同じ条件で比べ、最初の試行を決めるために使います。

AI化する業務は、作業時間だけでなく、使える入力・確認する人・連携先・例外を揃えて選びます。

長時間の仕事でも、その条件が不明なら先に確認が必要です。

この記事はAI導入を判断する経営者・業務改善責任者向けです。

架空の4業務を使い、生成AIが向く作業と、既存の関数・通知機能で済む作業を比較します。

この記事で分かること

• 同じ部署の仕事でも、入力と判断は分けて記録します
• 条件が決まった作業は既存ツール、文章や画像から候補を作る作業はAI、承認と例外判断は人に分けます
• 時間、例外、情報の扱いを見て、試しやすい一業務を選びます

まるっとAIの見解：
AIで試す仕事を具体的に決める

「経理をAI化したい」という要望は、入力から次の担当者への受け渡しまで分けると実装の話に進めます。

作業名だけを並べた表では、開発する範囲を判断できません。

例えば請求書の入力なら、受信先、帳票、転記項目、参照する納品情報、確認担当、会計システムへの登録を一続きで記録します。

入力だけが速くなっても承認待ちが増えるなら、承認条件と通知も対象です。

AIの候補を正しいか判断できない業務は、いきなり自動更新へ進めません。

担当者が確認できる入力と正解例を揃え、どんな誤りなら停止するかを決めます。

棚卸し表から、
最初の試行を決める

試す範囲と、続ける条件を同じ表へ残します。

「AIを導入した」という状態だけでは、次に何を広げるか判断できません。

下の4行は、作業時間と迷う条件を記録した見本です。

この表だけではAI化の可否は決まりません。

入力元、必要な出力、例外、確認担当を調べてから、最初に試す範囲を決めます。

比較するのは、作業の速さ、訂正の手間、次の担当者への受け渡し、維持できる担当体制です。

入力データが変わった場合や担当者不在でも確認が回るかを試します。

業務棚卸し表には何を書く？

一行に一つの作業を書き、その作業の開始と終了が分かるようにします。

「経理」「営業」のような部署名だけでは、どこを変えるか決められません。

最初の一枚には、次の九つの列があれば十分です。

追加する列は、表を使って判断したいことが決まってから増やせます。

「件数」は、書類の枚数か明細行の数かを決めてから数えます。

十枚の請求書でも、明細の行数が違えば作業量も変わります。

入力作業と承認待ちの時間も分けます。

混ぜると、何を変えれば時間が減るのか分からなくなります。

作業時間が分からなければ空欄で始めます。

次の処理時に一件を測り、「測った日」と「対象の件数」を控えてください。

思い出した数字を実測値として埋めると、改善前後の差を正しく比べられません。

Excelに貼れる
業務棚卸し表の記入例

以下のタブ区切りの例をコピーし、ExcelのA1セルに貼り付ければ表になります。

数値は架空例です。

自社の業務名と数字へ置き換えて使ってください。

記入例と空欄を入れたExcel版をダウンロードできます。

例の下に26行の入力欄を用意し、週の合計分は件数と分数を入れた行だけ計算します。

部署	作業	件数/週	分/件	週の合計分	迷う条件	扱う情報	今の道具	確認する人
経理	請求書の金額を照合する	20	4	=C2*D2	発注額と違う	取引先名と金額	メールと会計ソフト	経理担当
営業	商談後のメール下書きを作る	8	10	=C3*D3	値引き条件が未確定	担当者名と商談内容	メールとExcel	営業担当
総務	社内の定型質問に回答する	15	3	=C4*D4	規程に書かれていない	社内規程と質問文	チャットと共有資料	総務担当
受注	注文書の品番を商品表で照合する	25	5	=C5*D5	同名で規格が違う	取引先名と品番	FAXと販売管理	受注担当

貼り付け後、E列の式が計算されているか確認してください。

列が分かれなければ、貼り付けた列を選び、「データ」の「区切り位置」でタブを指定します。

Googleスプレッドシートにもタブ区切りで貼り付けられます。

「週の合計分」は、件数と一件当たりの時間を掛けた値です。

待ち時間や差し戻し分は含みません。

月末に件数が増えるなら、通常週と繁忙週を別に記録してください。

4つの業務から、
最初に試すものを選ぶ

架空の例として、営業では商談メモと承認済みの提案条件が揃い、担当者が送信前に確認できるとします。

一方、ほかの3業務には下表の不足が残っている状況です。

この条件なら、弊社は商談後のメール下書きを最初に試します。

入力と正しい出力を確認しやすく、未確定条件は止められるためです。

AIが値引きを決めたり、実メールを自動送信したりする試行ではありません。

品番対応や規程の整備が既に済んでいる会社なら、順番は変わります。

週の作業時間が最も長い仕事を、条件を調べず最優先にするわけではありません。

件数と時間をどう測る？

最初に「何を一件と数えるか」を決めてから、実際の作業を測ります。

請求書なら一枚、注文入力なら明細一行など、同じ行の中では数え方を変えません。

例えば一枚の注文書に十行の明細があるなら、書類を開く作業は一件、明細の入力は十件と分けられます。

両方を「一件」と呼ぶと、表の数字を見た人が作業量を読み違えます。

週によって件数が大きく変わる仕事では、直近の一週間だけを代表値にしないでください。

通常週と月末・繁忙期を別に数え、測定した週は表の外にメモします。

一件目だけ測るとログインや準備が含まれ、最後の一件だけでは片付けが抜けます。

数件を測り、準備・処理・確認をどこまで含めるか同じ条件にそろえます。

「担当者が手を動かした時間」と「他部署の返答待ち」は別に残します。

AIが下書きを速く作れても、承認待ちで止まるなら仕事全体の終了時刻は変わらないかもしれません。

件数や時間が分からない数値欄は空欄にし、表の外に「未計測」とメモします。

空欄と0分は違います。

0分と書くと、仕事が存在しないか、完全に自動で終わっているように見えてしまいます。

「経理業務」ではなく、
作業ごとに分ける

同じ部署の仕事でも、入力と判断は分けて記録します。

一行にまとめると、すべてを自動化するか、何も変えないかの二択になってしまいます。

請求書なら、「受信する」「項目を取り出す」「発注内容と照合する」「支払いを承認する」と分けます。

どこで人が迷い、どの資料を見直すのかは、それぞれ違います。

ただし「メールを開く」「件名を読む」まで分けると、表の更新が負担になります。

担当者が「いつ始まり、何ができたら終わりか」を答えられる大きさを目安にします。

最初から全社分を集める必要はありません。一人の担当者と、一つの仕事を選んで書きます。

実際の一件を横で見ながら書くと、会議室だけで考えるより漏れを見つけやすくなります。

担当者には「困っている
仕事」だけを聞かない

困りごとだけを聞くと、担当者が日常的にこなしている確認や手直しが抜けます。

実際の書類を一件取り出し、受け取ってから完了までを一緒にたどります。

「どこから届くか」「何と照らすか」「いつ人に聞くか」を確認します。

「何を保存するか」「完了を誰が決めるか」も聞き、答えが曖昧なら表に残します。

営業担当が見積書を作る前に価格表を開き、値引きだけ上長へ確認するなら、見積書作成と値引き承認は別の行です。

分けておけば、文章の下書きを試すときに承認までAIへ任せずに済みます。

担当者が二人いる仕事は、二人の手順が同じかも聞きます。

違う場合、まずどちらが正しいか決めつけず、取引先や商品による条件の違いを記録してください。

時間が長い仕事から
AI化してよい？

時間だけでは決められません。

例外が多い仕事、外へ出せない情報を扱う仕事、承認が必要な仕事は、同じ長さでも試し方が変わります。

業務名を見て「AIでできそう」と丸を付ける前に、迷う条件と扱う情報を確認します。

名前や金額を含む実データを外部サービスへ入力するなら、社内規程とサービス側の取扱条件を先に見てください。

経済産業省のAI事業者ガイドラインも、AI利用時の情報の扱いと、人による確認を検討するよう示しています。

この記事の表は、法令適合や社内承認を代わりに判断するものではありません。

表には顧客名そのものを書かない

業務棚卸しの段階で必要なのは、「取引先名を扱う」「住所を扱う」といった情報の種類です。

顧客名、請求金額、注文内容をサンプル欄へ写す必要はありません。

社内だけで使う表でも、共有先が広がれば閲覧できる人が増えます。

例外の説明には「取引先A」「金額不一致」のような仮の表現を使い、実データは元の管理場所に残します。

後でAIの試行に実データが必要になった場合は、対象の範囲、利用するサービス、保存と削除の条件を確認します。

ここを確認する前に表をそのまま外部サービスへ読み込ませないでください。

AI・既存ツール・
人のどれに任せる？

条件が決まった作業は既存ツール、文章や画像から候補を作る作業はAI、承認と例外判断は人に分けます。

仕事を丸ごと「AI向き」と分類する必要はありません。

例えば、請求書から日付と金額の候補を取り出すのはAIやOCRで試せます。

商品コードの照合は、商品表と条件が決まっていれば通常のプログラムでできます。

請求額が発注額と違うときの支払い判断は、担当者へ戻します。

この分け方は、必ず特定の製品を買うという意味ではありません。

Excelの関数や取込機能でできることなら、まずそれを使います。

FAX注文書の入力を分けて考える例では、読み取り後の品番照合や再送判定を架空データで試しています。

生成AIを使う候補も、最初は下書きや候補表示までにします。

間違ったときに誰が気づき、どこで止めるかを書けたら、試す範囲を決めやすくなります。

実際にAI導入を進める順序は、中小企業のAI導入の進め方にもまとめています。

最初の一業務をどう選ぶ？

時間、例外、情報の扱いを見て、試しやすい一業務を選びます。

点数だけで自動順位を出すより、担当者が「この仕事なら一週間試せる」と説明できることが重要です。

表を並べ替えて、時間がかかる行を見つけます。

次に「迷う条件」と「扱う情報」を読み、作業の一部分だけを切り出せるか話し合います。

例えば営業メールなら、送信を自動化する前に文面の下書きだけを試せます。

試す前には、作業の始まりと終わり、今かかる時間、間違えたときの確認方法を決めます。

試した後は同じ条件で比べ、下書きを直す時間や確認待ちが増えていないかも見てください。

処理件数だけ増えても、担当者の仕事が減ったとは限りません。

優先業務が決まったら、
入力と確認条件を揃える

一つの業務について、入力の見本・必要な出力・例外・確認担当を用意してください。

下の棚卸し表は、その条件を比較するために使えます。

まるっとAIへ相談する際も、業務名だけでなく現在の帳票と受け渡しの流れがあると、既存ツールで済む範囲と、AI・連携開発が必要な範囲を具体的に検討できます。