AXはどのようにはじめたらいい？企業が取り組む手順や注意点を紹介

AXはどのようにはじめたらいい？まずは業務課題の洗い出しから

AI技術の進化により、企業が業務効率化や生産性向上を実現するための選択肢が広がっています。
なかでも注目されているのが、AIを活用して業務プロセスや組織のあり方を変革する「AX（AIトランスフォーメーション）」です。
しかし、AIを導入すれば、すぐに成果が得られるわけではありません。自社の課題を把握し、AIによって改善できる業務を見極めることが大切です。

AXをはじめる際は、いきなり全社的なAI導入を目指すのではなく、日常業務の中で負担が大きい作業や、時間がかかっている業務を洗い出すことからはじめてください。
その上で、効果が期待できる業務をひとつ選び、小規模な検証を行います。
得られた成果や課題を確認しながら段階的に取組みを広げることで、導入リスクを抑えつつ、自社に合ったAXを推進しやすくなるでしょう。

今回は、AXの概要を解説すると共に、取り組むメリットや業務例、導入時のポイントなどを紹介していきます。

AXとは？意味やDXとの違いを理解しよう

AXとは、AIを活用して業務の進め方や意思決定、組織の仕組みなどを変革する取組みです。
AIツールを導入するだけでなく、AIの活用を前提に業務全体を見直し、新たな価値の創出につなげることを目指します。
まずは、AXの基本的な意味とDXとの違いを理解しておいてください。

AXの概要

AXは「AI Transformation（AIトランスフォーメーション）」の略称です。
企業がAI技術を活用し、業務プロセスや組織、ビジネスモデルなどを変革することを意味します。

AXの特徴は、単に作業の一部をAIに任せるのではなく、AIを活用することを前提に、業務全体の仕組みを見直す点にあります。
例えば、これまで従業員が手作業で情報を収集し、資料を作成していた場合、AIによる情報整理や文章生成を取り入れることで、作業時間を短縮可能です。
さらに、情報の確認や承認の流れまで見直せば、業務プロセス全体の効率化も期待できます。
また、AIによるデータ分析や需要予測を活用することで、経験や勘だけに頼らない意思決定を目指すことも可能です。

AXでは、AIが得意とする情報処理や分析を活用し、人間は判断や創造的な業務に集中するなど、役割分担を考えることも重要です。
つまり、AXはAIを導入すること自体が目的ではありません。
AIを活用して自社の課題を解決し、企業の生産性や競争力を高めるための取組みといえます。

AIの導入やDXとの違いは以下の通りです。

DXとの違い

AXとDXは、どちらも企業の変革を目指す取組みですが、活用する技術や変革の進め方に違いがあります。

DXは「デジタルトランスフォーメーション」の略称で、デジタル技術を活用して業務やビジネスモデル、組織などを変革することです。
例えば、紙の書類で管理していた情報をシステムで一元管理したり、オンラインで契約手続きを完結できるようにしたりする取組みが挙げられます。

一方、AXはAIを中心に据え、業務の自動化や高度化、意思決定の支援などを進めるものです。
例えば、DXによって蓄積した販売データをAIで分析し、需要予測や仕入れ計画の改善につなげる取組みが考えられます。

両者は対立するものではなく、相互に関係しています。
DXによってデータをデジタル化し、必要な情報を活用できる環境を整えることは、AXを進める上でも役立つのです。

ただし、AXをはじめるために、すべてのDX施策を完了させる必要があるわけではありません。
既存のデータや業務環境を確認し、AIを活用できる領域から取り組むことが大切になります。

単なるAI導入との違い

AXと単なるAI導入の大きな違いは、AIを使うこと自体を目的とするか、AIを活用して業務や組織のあり方まで変えるかという点です。

例えば、従業員が生成AIを使ってメールの文章を作成することは、AIの活用例です。
作業時間を短縮できる可能性はありますが、メール作成後の確認や承認、顧客情報の管理方法などが従来のままであれば、業務全体が大きく変わるとは限りません。

一方、AXでは、メール作成だけでなく、問い合わせ内容の分類、回答案の作成、担当者への振り分け、対応履歴の記録など、一連の業務を見直します。
AIが担当できる工程と人間による確認が必要な工程を整理することで、業務全体の効率化を目指してください。

近年、生成AIの普及に加え、人手不足や生産性向上への対応が企業に求められています。
限られた人材で業務を継続し、競争力を維持するためには、個々の作業を効率化するだけでなく、仕事の進め方そのものを見直すことも重要です。
そのため、AXを推進する際は、導入したAIツールの数や利用者数だけで成果を判断しないようにしてください。
業務時間の削減、ミスの減少、顧客満足度の向上など、経営課題の解決につながっているかを確認することが大切です。

企業がAXに取り組むメリット

企業がAXに取り組むことで、業務効率化だけでなく、人材不足への対応や意思決定の高度化、新しいサービスの創出など、様々な効果が期待できます。

AXに取り組むメリットは以下の通りです。

• 定型業務を効率化し、生産性を高められる
• 人手不足を補いやすくなる
• データを活用した意思決定がしやすくなる
• 新しいサービスや顧客体験につながる

まず、データ入力や文書作成、情報収集や報告書の作成など、繰り返し発生する業務にAIを活用すれば、従業員の作業負担の軽減が可能です。
また、問い合わせ対応書類の読み取り、情報整理などにAIを導入することで、限られた人材でも業務を進めやすくなります。
その結果、人手不足を補いやすくなるでしょう。

売上や顧客の購入傾向、在庫状況などをAIで分析すれば、膨大なデータから傾向を把握する手助けにもなります。
経験や勘に加えて、データに基づいた判断材料を得られるため、販売計画や在庫管理、マーケティング施策の改善につなげることができます。

また、AIを活用して顧客のニーズを分析したり、問い合わせに応じた情報を提供したりすることで、サービスの改善や新たな商品開発につながる可能性があります。
既存業務の効率化に留まらず、顧客に提供する価値そのものを見直すこともAXのメリットです。

AXのはじめ方・基本の5ステップ

AXを成功させるには、最初から大規模な導入を目指すのではなく、課題の整理から効果検証、全社展開までを段階的に進めることが大切です。
ここでは、企業がAXをはじめる際に押さえておきたい5つのステップを紹介します。

1.自社の業務や課題を洗い出す

最初に取組みたいのは、自社の業務内容や課題を洗い出すことです。
AIの導入を前提に考えるのではなく、日常業務でどのような問題が発生しているのかを把握してください。

例えば、資料作成に時間がかかっている、問い合わせが集中して担当者の負担が大きい、データの集計を手作業で行っている、担当者によって業務の品質にばらつきがあるなど、現場で感じている課題を具体的に整理します。
洗い出す際は、経営者や管理職だけで判断せず、実際に業務を担当する従業員の意見を聞くことも重要です。
現場の声を確認することで、日々の作業に潜む無駄や、従業員自身が改善したいと考えているポイントを把握しやすくなります。

また、各業務にかかる時間、発生頻度、担当人数、ミスの件数などを可能な範囲で数値化しておくと、優先順位を判断しやすくなります。
課題を具体的に整理することが、AXの方向性を決める第一歩です。

2.AIを活用する業務やテーマの選定

課題を洗い出したら、その中からAIを活用する業務やテーマを選びます。
すべての課題を一度に解決しようとするのではなく、効果や実現可能性を踏まえて優先順位をつけることが大切です。
選定時には、AIによって解決できそうかどうかだけでなく、導入によってどの程度の効果が得られるかも考えてください。
例えば、毎日発生する資料作成やデータ整理は、作業時間を削減できれば継続的な効果が期待できます。

一方、発生頻度が少ない業務では、導入費用や運用負担に見合う効果が得られない可能性もあるかもしれません。
判断する際は、業務の発生頻度、作業時間、改善による効果、導入費用、データの準備状況、情報管理上のリスクなどを比較します。

最初のテーマとしては、効果を測定しやすく、失敗しても影響範囲を限定できる業務が適しています。
対象業務とあわせて、削減したい作業時間や改善したい品質など、達成目標も設定してください。

3.スモールスタートし、効果を検証する

活用する業務を決めたら、小規模な範囲でAIを試験導入します。
最初から全社の業務を変更すると、予想外の問題が発生した際に影響が大きくなるため、まずはひとつの部署や特定の業務に絞って試す方法がおすすめです。

例えば、営業部門の提案資料の下書き作成や、総務部門の社内問い合わせへの回答案作成など、対象を限定して取組みます。
実際の業務で使用しながら、AIの回答精度や作業時間の変化、従業員の使いやすさなどを確認してください。

効果を検証する際は、導入前後の作業時間やミスの件数、担当者の負担などを比較します。
時間を短縮できても、確認作業が増えていたり、誤りの修正に多くの手間がかかっていたりする場合は、運用方法を見直す必要があります。
検証結果をもとに、利用するツールや業務フロー、社内ルールを改善し、十分な効果が確認できてから対象範囲を広げてください。
小さく試し、改善を繰り返すことが、AXを定着させるためのポイントです。

4.データ基盤を整備し、人材も確保する

AXを継続的に推進するには、AIが活用できるデータ環境と、運用を支える人材の確保が欠かせません。
データが部署ごとに分散していたり、同じ情報を異なる形式で管理していたりすると、必要なデータを集めるだけで時間がかかります。

まずは、業務で使用するデータの保存場所や管理方法、アクセス権限を確認し、必要な情報を安全に利用できる環境を整えてください。
個人情報や機密情報を扱う場合は、利用目的や取り扱い方法にも注意が必要です。

また、AIを使いこなすためには、従業員への教育も重要です。
すべての従業員に高度な専門知識が必要なわけではありませんが、適切な指示の出し方、出力結果の確認方法、情報を入力する際の注意点などを理解してもらう必要があります。
社内に専門人材がいない場合は、外部の専門家やサービス提供会社の支援を活用する方法もあります。

データ環境と人材の両面を整えることで、AXを一時的な施策で終わらせず、継続的な取組みにつなげやすいです。

5.成功した取組みを全社へと広げる

小規模な検証で成果が得られたら、その取組みをほかの部署や業務へ広げていきます。
ただし、成功した方法をそのまま全社に適用すれば良いとは限りません。
部署によって業務内容や取り扱うデータ、必要な確認手順が異なるため、それぞれの実情に合わせて調整することが重要です。

まずは、検証によって得られた成果や課題、効果的だった使い方、必要なルールなどを整理し、社内で共有できる形にまとめてください。
具体的な活用事例があれば、ほかの従業員も導入後のイメージを持ちやすくなります。

また、全社展開後も定期的に効果を確認し、業務の変化やAI技術の進化に応じて運用を改善します。
利用者から意見を集め、使いにくい点や新たな活用機会を把握することも大切です。

AXは、一度導入すれば完了するものではありません。
小規模な成功を積み重ね、継続的に改善することで、AIを活用する文化を組織全体に定着させていきます。

AXで取組みやすい業務例

AXをはじめる際は、AIの効果を確認しやすい業務から着手すると進めやすいです。
ここでは、企業で取組みやすい資料作成や定型業務、データ分析、問い合わせ対応の3つを紹介します。

資料作成や定型業務

資料作成や定型業務は、AXの第一歩として取組みやすい分野です。

例えば、生成AIを使って議事録の要約、社内文書の下書き、メールの文章案、企画書の構成案などを作成できます。
従業員が一から文章を考える時間を減らし、内容の確認や修正に集中しやすくなります。

また、定型的な報告書の作成やデータ整理なども、AIや関連ツールを活用することで効率化できる場合もあるのです。
定期的に発生する業務であれば、導入前後の作業時間を比較しやすく、効果を把握しやすい点もメリットです。

ただし、AIが作成した文章や資料には、誤った情報や不適切な表現が含まれる可能性があります。
社外に提出する資料や重要な意思決定に関わる文書では、担当者が内容を確認する工程を設けてください。
まずは社内向けの文書など、リスクを管理しやすい業務から試す方法が適しています。

データ分析

データ分析も、AXによる効果が期待できる業務のひとつです。
企業には売上、顧客情報、在庫、問い合わせ履歴など、様々なデータが蓄積されています。
AIを活用することで、大量の情報から傾向やパターンを把握し、業務改善の判断材料を得やすくなります。

例えば、小売業であれば過去の販売実績や季節ごとの売上を分析し、需要予測や在庫管理に役立てる方法などです。
営業部門では、顧客の購買履歴や商談情報を分析し、提案内容の見直しや営業活動の優先順位づけに活用できる可能性があります。
ただし、分析に使用するデータが不足していたり、入力内容に誤りが多かったりすると、結果の信頼性が低下するおそれがあります。

また、AIによる予測は必ずしも正確とは限りません。
分析結果をそのまま採用するのではなく、実際の状況や担当者の知見と照らし合わせて判断することが重要です。

問い合わせ対応

問い合わせ対応は、顧客や従業員からの質問が多い企業で検討しやすい業務です。
AIチャットボットや生成AIを活用すれば、よくある質問への回答案を作成したり、問い合わせ内容を分類して担当部署へ振り分けたりできます。
例えば、社内の総務部門に寄せられる休暇制度や経費精算に関する質問について、社内規程やFAQを参照できる仕組みを整えれば、従業員が必要な情報を探しやすくなるでしょう。
顧客対応でも、営業時間や商品情報などの定型的な質問への対応を支援することで、担当者の負担を軽減できる可能性があります。

一方で、複雑な相談や個別の判断が必要な問い合わせは、AIだけで適切に対応できないことがあります。
回答が難しい場合に人間へ引き継ぐ仕組みや、回答内容を確認する体制を整えることが重要です。
対応品質や顧客満足度も確認しながら、AIが担う範囲を調整してください。

AX導入時に注意すべきポイント

AXを推進する際は、導入効果だけでなく、費用や情報管理、AIの出力にともなうリスクも考慮する必要があります。
安全かつ継続的に活用するためにも、導入前に押さえておきたいポイントを解説していきます。

費用対効果を確認しながら進める

AIツールの導入には、利用料金だけでなく、初期設定やシステム連携、従業員教育、運用管理などの費用も発生するはずです。
そのため、導入によって削減できる作業時間やコスト、業務品質の改善などを考慮し、費用に見合う効果が期待できるかを確認してください。
導入前に現状の作業時間や処理件数などを記録しておけば、導入後の変化を比較しやすくなります。

最初は小規模に試し、効果が確認できた場合に投資を拡大する方法も有効です。

AIを利用する社内ルールを整備する

従業員が個別の判断でAIを利用すると、入力して良い情報や出力結果の扱いが統一されず、トラブルにつながる可能性があります。
AIを利用できる業務、利用可能なツール、入力禁止情報、出力内容の確認方法などを社内ルールとして定めてください。

また、ルールを作成するだけでなく、従業員に内容を周知し、必要に応じて研修を実施することも大切です。
利用状況や業務の変化に合わせて、ルールを定期的に見直す体制も整えてください。

情報漏えいなどのセキュリティリスクに注意する

AIツールに顧客情報や個人情報、社外秘の資料などを入力する場合は、情報の取り扱いに注意が必要です。
サービスによってデータの保存方法や利用条件が異なるため、利用規約やセキュリティ対策を事前に確認してください。

業務で使用するツールは、会社として利用を認めたものを基本とし、アクセス権限やデータの管理方法も整理します。
情報の重要度に応じて、AIへの入力を禁止する情報や利用できる環境を明確にしておくことが重要です。

AIの出力をそのまま信用しない

AIは、事実と異なる情報や根拠が不明確な回答を生成することがあります。文章が自然で説得力のある内容に見えても、必ずしも正確とは限りません。
そのため、AIが作成した資料や回答は、担当者が内容を確認し、必要に応じて信頼できる資料と照合する必要があります。

特に、法務や会計、人事、顧客への重要な説明など、誤りが大きな影響を及ぼす業務では慎重な確認が欠かせません。
AIに任せる範囲と人間が最終判断する範囲を明確にし、問題が発生した場合の対応手順も決めておくようにしてください。

まとめ・AXは小さな業務からはじめて段階的に広げていこう

AXは、AIツールを導入するだけでなく、AIを活用して業務プロセスや組織のあり方を見直し、企業の生産性や競争力を高める取組みです。
はじめる際は、まず自社の業務課題を洗い出し、効果が期待できる業務を選定してください。
その上で、小規模な検証を行い、導入前後の作業時間や品質などを比較しながら改善を進めることが大切です。
また、データ環境の整備や従業員教育、社内ルールの策定、セキュリティ対策にも取り組む必要があります。
最初から全社的な変革を目指すのではなく、小さな成功を積み重ねながら、段階的に活用範囲を広げていくことが大切です。

創業手帳（冊子版）では、AIやDX、AXなどを含めた業務効率化に役立つ情報を幅広く提供しています。事業に取り入れやすい内容となっているので、ぜひチェックして参考にしてみてください。

（編集：創業手帳編集部）