生成AIによる業務効率化のポイントを導入事例を元に紹介 〜Copilot/GeminiからAIエージェントまで〜

Copilot や Gemini などの生成AIツールを社内に広く展開し、日常の業務で使っている方は多いと思います。ただ、使われているのは、文章の要約やメールの下書き、アイデア出しといった、どの会社にも共通する作業が中心のようです。

一方で、社内には自社なりの業務の流れがあります。例えば、基幹システムからデータを書き出してExcelで突き合わせ、決まった体裁に整え、レポートとして配る。こうした工程は、今も担当者の手で動いています。

自社の事情が絡む業務にはAIは使えないのではないか、と感じている方も少なくありません。

この工程をAIに任せるやり方は、ひとつではありません。たとえば月次レポートなら、

– 手順書とレポートの型を渡して、Copilot に毎月同じ品質で書かせる
– データの突き合わせから体裁の整形まで、決まった処理をまとめてAIに実行させる
– 売上データとつなぎ、月が替わるとレポートと次の打ち手の案が自動で届くようにする

と段階があり、後の段階ほど「AIエージェント」と呼ばれる形に近づき、事業の影響度も高まります。

どの段階にも共通するのは、担当者が普段どんな順番で作業し、どこで何を確認しているのかを分解して、AIに渡す型や手順を先に用意することです。ツールの選定よりも、この準備に時間がかかります。そして段階が上がるほど、準備にはデータの整備や社内システムとの接続が加わり、事業部門だけでは手が回らなくなっていきます。

本セミナーでは、手元の Copilot・ChatGPT で始めた事例から、業務の流れにAIを組み込んだ事例までを段階ごとにご紹介します。あわせて、各段階でどこまでを社内で進め、どこから外部の手を借りるかを考える材料をお持ち帰りいただきます。