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title: "AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/
description: "AIを使う業務は、業務を棚卸しして作業単位に分け、AIに向くかを見分けたうえで、効果と難しさの2軸で優先順位をつけると選びやすくなります。最初の1件は、効果が見えやすく失敗の影響が小さい業務がおすすめです。"
updated: 2026-10-25
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/#use-cases)

# AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで

執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-10-25制度の最終確認 2026-10-25

この記事の結論

AIを使う業務は、①業務を作業単位に分けて棚卸しし、②AIに向くかを見分け、③「効果」と「難しさ」の2軸で優先順位をつけて選ぶと、迷わずに決められます。最初の1件は、効果が見えやすく、失敗しても影響が小さい業務がおすすめです。

「AIで何ができるか」から考えると、目新しい使い方に目が向きがちです。「どの作業に時間がかかっているか」から考えると、効果の出やすい業務が見つかります。

この記事でわかること

- 業務の棚卸しを、作業単位まで分けて進める手順
- AIに向く業務・向かない業務を見分ける目安
- 効果と難しさの2軸で優先順位をつけ、最初の1件を選ぶ方法

## なぜ「業務の棚卸し」から始めるのですか？

業務の棚卸しとは、部署で行っている仕事を一覧にし、それぞれにかかる時間や頻度、担当者を書き出すことです。

AIの導入でよくあるのは、「話題のツールを入れたが、使いどころが決まらない」という状況です。棚卸しから始めると、**いま時間がかかっている作業を起点に考えられる**ため、効果が出たかどうかも比べやすくなります。また、業務の流れが見えることで、AI以外の方法（手順の見直し、既存ツールの設定の変更など）で解決できる課題が見つかることもあります。

## 業務の棚卸しはどう進めればよいですか？

### ① 範囲を決める

最初から全社で行う必要はありません。**1つか2つの部署、または一つの業務の流れ**（例：問い合わせ対応、見積もり作成、月次の報告）に絞ります。

### ② 業務を「作業」の単位に分ける

「営業」「経理」のような大きなくくりでは、AIに向くかどうかを判断できません。一つの業務を、**動詞で表せる作業**まで分けます。

例：見積もり作成の場合

- お客様の依頼メールを読み、条件を整理する
- 過去の似た見積もりを探す
- 単価表から金額を計算する
- 見積書を作る
- 上司の承認をもらう
- 送付のメールを書く

### ③ 作業ごとに情報を書き出す

作業ごとに、次の項目を表にまとめます。ひな形（[業務の棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/)）を使うと進めやすくなります。

- 頻度（毎日・毎週・毎月など）と1回あたりの時間
- 関わる人数
- 使っている情報（メール、表計算、紙、社内システムなど）
- 判断の重さ（間違えたときの影響）
- 困っていること（時間がかかる、人によって品質が違う、探すのに手間がかかるなど）

数字は正確でなくてかまいません。担当者の感覚で「おおよそ」を書いてもらうほうが、早く全体が見えます。

### ④ 現場に聞く

表を作るときは、実際に作業をしている人に聞きます。「AIで何をしたいか」ではなく、**「どの作業に時間がかかるか」「くり返しが多い作業は何か」**を聞くと、具体的な答えが返ってきます。

## AIに向く業務・向かない業務はどう見分けますか？

ここでは主に生成AI（文章や画像などを作るAI）を想定して、見分ける目安をご紹介します。

### AIに向きやすい作業

- **文章の下書き：** メール、報告書、案内文など。人が仕上げる前提で使います。
- **要約・整理：** 長い資料や議事録から要点や決定事項を抜き出す。
- **形を変える作業：** 箇条書きを文章に、文章を表に、日本語を英語に、など。
- **探す・比べる作業：** 社内の文書から関係する箇所を探す、複数の資料の違いを並べる。
- **アイデア出し：** 企画の切り口、見出しの候補などを数多く挙げる。

共通しているのは、**くり返しが多いこと、正解が一つに決まらないこと、人が最後に確かめられること**です。

### AIに向きにくい作業（または慎重に扱う作業）

- **間違いが許されない計算や判定：** 金額の確定、法令の適合の最終判断など。AIは補助にとどめ、決めるのは人にします。
- **扱う情報が社外に出せないもの：** 会社の利用ルールで入力が認められていない情報を扱う作業。
- **元になるデータがない・散らばっている作業：** 判断の材料が担当者の頭の中にしかない場合は、先に情報の整理が必要です。
- **頻度が低い作業：** 年に一度しか行わない作業は、手順を整える手間に見合わないことがあります。
- **人と人との関係が中心の作業：** お詫びや交渉など、相手との信頼に関わる場面は、下書きにとどめて人が対応します。

「向きにくい」は「使えない」ではありません。**作業を細かく分けると、一部はAIに任せられる**ことがよくあります。たとえば、契約書の最終判断は人が行い、条文の要約や過去の契約との違いの洗い出しをAIに手伝ってもらう、という分け方です。

## 優先順位はどうつければよいですか？

候補の作業を、**「効果」と「難しさ」の2軸**で評価します。

### 効果の目安

- いまかかっている時間（1回の時間×月の回数×人数）
- 品質のばらつきが減るか
- お客様への対応の早さが上がるか
- 担当者の負担（残業、特定の人への集中）が減るか

### 難しさの目安

- 扱う情報の重さ（個人情報や秘密情報を含むか）
- 必要なデータがそろっているか
- 既存のシステムとつなぐ必要があるか
- 間違えたときの影響の大きさ
- 関わる部署や人の多さ

それぞれを3段階（高・中・低）で評価し、次の4つに分けます。

- **効果が大きく、難しさが小さい：** 最初に取り組む候補です。
- **効果が大きく、難しさも大きい：** 計画を立てて段階的に進めます。データの整備やルールの準備から始めます。
- **効果が小さく、難しさも小さい：** 個人の工夫として、使い方集で共有します。
- **効果が小さく、難しさが大きい：** いまは見送ります。理由を棚卸し表に残しておきます。

評価は、担当者一人ではなく、**業務をよく知る人と、情報システムや管理部門の人が一緒に**行うと、見落としが減ります。

## 最初の1件はどう選べばよいですか？

最初の1件は、その後の広がり方に影響します。次の条件を満たすものを選ぶとよいと考えています。

① **効果が数字で見えやすい：** 作業時間や件数など、試す前と後を比べられる。
② **失敗しても影響が小さい：** 社内向けの作業や、人が最後に確認できる作業。
③ **くり返しが多い：** 毎日・毎週発生し、試す回数を確保できる。
④ **扱う情報が会社のルールの範囲内：** 入力してはいけない情報を含まない、または取り除ける。
⑤ **やる気のある担当者がいる：** 試行を記録し、気づきを共有してくれる人がいる。

例として、社内会議の議事録の整理、定型の問い合わせへの返信の下書き、社内向け資料の要約などは、多くの会社で最初の1件になりやすい作業です。

選んだら、**試す期間（例：4週間）と、効果を測る物差し（1〜2個）**を決めてから始めます。進め方は「[生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/)」で詳しくご紹介しています。

## よくある失敗はどんなものですか？

- **ツールから選んでしまう：** 先にツールを決めると、使いどころを後から探すことになります。作業から考えます。
- **大きな業務のまま評価する：** 「営業をAI化する」では評価できません。作業単位まで分けます。
- **最初に難しい業務を選ぶ：** 効果は大きくても、データやルールの準備に時間がかかり、成果が出る前に関心が下がることがあります。
- **効果を測る物差しを決めずに始める：** 終わった後に「よかった気がする」で判断することになります。試す前に決めておきます。
- **現場の声を聞かない：** 管理部門だけで選ぶと、実際の作業と合わないことがあります。
- **棚卸し表を作って終わる：** 表は見直してこそ役立ちます。試行の結果やツールの変化をふまえ、半年ごとなどに更新します。

## チェックリスト

## 関連するひな形・ガイド・用語

ひな形

- [業務の棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/)準備中

ガイド

- [生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/)
- [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/)

用語

- [業務の棚卸し](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/)
- [ユースケース](https://www.ai-ready.jp/glossary/use-case/)
- [PoC（概念実証）](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/)
- [ROI（投資対効果）](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/)
- [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/)

## よくあるご質問

Q業務の棚卸しは全社でやらないといけませんか？

A最初は1つか2つの部署に絞っても十分です。範囲を絞ると、作業単位まで細かく分けやすくなり、候補の質が上がります。うまくいった進め方を、ほかの部署にも広げていくのが進めやすい方法です。

Q効果はどうやって見積もればよいですか？

A「1回あたりの作業時間×月の回数×関わる人数」で、いまかかっている時間の目安を出します。そのうちAIでどの程度減らせそうかは、試してみないとわからないことが多いため、見積もりは仮の数字として扱い、試行で確かめます。

QAIに向かない業務は、ずっと対象外ですか？

Aいまは向かなくても、データの整備やツールの進歩で向くようになることがあります。棚卸し表に理由を残しておき、見直しのときに改めて検討するとよいと考えています。

Q現場から候補が出てこないときはどうすればよいですか？

A「AIで何ができるか」ではなく、「時間がかかる作業」「くり返しが多い作業」「探すのに手間がかかる作業」を聞くと、候補が出やすくなります。短い実演を見てもらうのも効果的です。

## この記事に出てくる用語

- [業務の棚卸し](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/)
- [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/)
- [要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/)
- [ユースケース](https://www.ai-ready.jp/glossary/use-case/)
- [PoC（概念実証）](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/)
- [ROI（投資対効果）](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/)
- [KPI](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/)

## 次の一歩

[測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティはアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/)

## 出典

- この記事は、業務の棚卸しと優先順位づけの一般的な進め方をまとめたもので、統計や制度には触れていません。

目次

1. なぜ「業務の棚卸し」から始めるのですか？
2. 業務の棚卸しはどう進めればよいですか？
3. AIに向く業務・向かない業務はどう見分けますか？
4. 優先順位はどうつければよいですか？
5. 最初の1件はどう選べばよいですか？
6. よくある失敗はどんなものですか？
7. チェックリスト
8. よくあるご質問

この記事が扱う柱

主に「ユースケースと効果」

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出典：フロレンティナ株式会社「AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/