職種別AI活用まとめ。営業・マーケ・人事・経理・法務の使いどころ

全社共通のAI研修をやったのに、2週間で利用が元に戻る。

この現象はよく起きます。
研修の内容が悪いわけではなく、受けた人が自分の業務に翻訳できていないだけです。
「プロンプトはこう書きます」と教わっても、明日の自分の仕事のどこで使うのかは分かりません。

人が動くのは、自分と同じ職種の同僚が実際に使っている場面を見たときです。
今回は、職種別にどの工程へAIを当てるかを整理し、標準セットを配る進め方をまとめます。
シリーズの段階4にあたる回です。

なぜ職種別に配ると効くのか

なぜ、職種別に配ると効くのでしょうか？
理由は3つあります。
ここを押さえてから、各職種の中身に入ります。

まず、「何ができるか考えて」という依頼そのものの難易度が高いからです。
白紙から用途を発想するのは、実は上級の作業です。
「この業務にはこれを使う」と決まっているほうが、人は手を動かせます。

次に、同じ職種の実例はそのまま再現できるからです。
他部署の事例は「うちとは違う」で終わりますが、同じ営業職の同僚が商談前の企業研究に使っている話なら、翌日から真似できます。

もうひとつが、評価と結びつけやすいからです。
職種ごとに標準セットが決まっていれば使っているかどうかを把握できて、そのまま育成の話にも乗せられます。

全体の順番を先に見たい場合は、AI推進の進め方。組織にAIを定着させる10の段階と着手順から読んでいただくとつながりが見えます。

以下、主要9職種について「どの工程に当てるか」を見ていきます。

営業

営業プロセスは5工程に分けて考えます。
リスト作成・商談前の企業研究・商談・商談後の振り返り・提案書作成です。

AIが効くのは、企業研究・振り返り・提案書作成の3つです。
とくに商談前の企業研究は、これまで時間がなくてやれていなかった工程のため、着手すると効果がすぐ見えます。
IR情報・従業員推移・直近の新規事業まで調べたうえで商談に入ると、質問の質そのものが変わります。

振り返りのほうも効きます。
商談を録画して要約させ、トップセールスの型と比較すると、育成の仕組みとしても機能します。

提案書の作成そのものは、提案・報告資料の作成時間を半分にする。スライド業務のAI標準化で個別に書いています。

営業組織で難しいのは個人差が出やすいところです。
トップセールスの使い方を型にして全員に配るのが基本方針で、営業側の型そのものは個別の記事で扱っています。

マーケティング

AIとの相性が最も良い職種です。
ただ、それゆえに個人の裁量で使われて属人化しやすい面もあります。

領域は3つで、競合・市場の調査、クリエイティブ制作、データ分析です。
調査は競合サイトの比較やレビュー・口コミの傾向把握まで任せられます。
制作はバナーのABテスト用の量産や画像の加工、分析は集計と示唆出しの下書きまでになります。

また、組織として決めておきたいのが、制作物の品質基準です。
量産できるようになるとトンマナが崩れた成果物が出回るので、ブランドガイドラインをAIに伝える形にしておくのが前提になります。

調査そのものを社内で回す形にする話は、調査結果を読まれる形に変える。社内共有までを一連の業務にするで扱っています。

人事・採用

時間の勝負になる職種なので、効果が出やすい領域です。
スカウト文・求人票の作成、面接設計と想定質問、候補者評価の整理の3つです。
文書作成は書ける人が限られているため、型を配るだけで部門全体の速度が上がります。

一方で、最も慎重さが要る職種でもあります。
応募書類には氏名・連絡先・経歴が並ぶので、扱う情報の線引きと加工のルールをセットで渡さないと事故につながります。
評価にAIを使う場合は、公平性の担保と「最終判断は人」の明文化が必須です。

経理・バックオフィス

正確性が絶対の職種なので慎重になりがちですが、慎重さを活かす順序があります。
守りから入るのが基本です。
請求書の集計、数値の照合、与信のリスクチェックといったもので、既存の作業を速くするだけで判断そのものは変えません。
ここで組織ルールとして必ず伝えるのが、AIに直接計算させないことです。

AIには計算をさせず、計算するツールのほうを作らせて、そのツールに計算させます。
つまり、正確性が要る業務では、AIにではなくツールのほうに計算をさせるという役割分担を明文化しておきます。

法務

「使えない職種」と思われがちですが、一次スクリーニングに限定すれば十分に機能します。
契約書のチェック（抜け漏れ・リスク条項・変更前後の比較）、法令リスクの調査、社内研修の教材作成が対象です。
いずれも最終判断は人という前提を明示したうえで、事業部門からの依頼が集中している一次対応のほうを軽くする使い方になります。
もちろん、法務は権限設計が特に重要になるので、閲覧範囲と保管場所を決めてから導入します。

管理職

管理職が使っていない組織で、メンバーだけが使い続けることはまずありません。
ここが職種別展開の要になります。
領域は会議設計・タスクの委譲・経営数値の把握の3つです。
会議のアジェンダ設計と振り返り、依頼内容の構造化、部門数値の集計と示唆出しになります。

管理職向けは、研修の形そのものも変えたほうが効果が出ます。
時間が取れない層のため、短時間で集中的にインプットする形が向いています。
自分が使えるようになると、メンバーへの展開役になってくれます。

事務・アシスタント

定型業務の比率が高いため、削減時間が最も分かりやすく出る職種です。
議事録、マニュアル作成、書類処理（PDF・CSV・名簿）の3領域です。
ここは横展開しやすいので、1人が使い方を確立すると部門全体に広がります。

職種をまたいで効くのがメール対応で、返信と要約の標準化についてはメール対応の品質と速度を組織でそろえる。返信・要約の標準化にまとめています。

この職種で大事なのは、浮いた時間を何に振り向けるかを先に示すことです。
それがないと「効率化イコール自分の仕事が減る」と受け取られて、正直な協力が得られません。

ディレクター・PM

進行管理はAIとの相性が見えにくい職種ですが、当てどころ自体は明確です。
修正指示の言語化・差分の確認・UXの検証の3つです。
とくに修正指示は曖昧なまま流すと制作側で手戻りが発生するので、言語化をAIに手伝わせると、そのまま品質のほうに返ってきます。

差分確認も効きます。
修正版を全部読み直すのをやめて、変更箇所だけを見る運用に変えます。
制作会社や外注先とのやり取りが多い組織では、ここだけで確認時間が変わります。

デザイナー

クリエイティブ職には抵抗感が出やすいので、代替ではなく量産と検証に使うという整理から入ります。
トンマナの統一・素材の加工・競合分析の3領域です。
同じスタイルで複数の画像を作る、背景を除去する、解像度を上げるといった作業を短縮して、判断とディレクションのほうに時間を回す形です。

この職種では、権利と素材の扱いのルールを先に決めておく必要があります。
生成した画像をどこまで納品物に使えるかは、組織として線を引いておかないと現場が判断できません。

標準セットは、工程を絞って1つだけ配ると動く

9職種を見てきましたが、実務としてやることは共通しています。
まず、その職種の業務を3〜5工程に分解します。
営業なら企業研究・商談・振り返り、というレベルの粒度で十分です。

次に、工程ごとに使うものを1つだけ割り当てます。
選択肢を複数示すと現場は選べずに結局使わないので、「この工程ではこれを使う」を1対1で決めてしまうほうが動きます。
また、その職種で最も成果を出している人の使い方を聞き取り、他の人が再現できる形に落とします。

最後に配って、使われているかどうかを見ます。
職種別の利用状況まで確認しないと、伸びていない職種があっても気づけません。

職種別の型を配るのは1件の成果が出たあとの段階で、その前に済ませることはAI活用の進め方で順に挙げています。

失敗するのは、全職種を同時にやる・選択肢を並べる・管理職を後回しにする

失敗の型は3つあります。

まず、全職種を同時に始めてしまうことです。
9職種の標準セットを一度に作ろうとすると、どれも粗くなります。
人数の多い職種から1つずつ進めます。
1職種で回り始めると他職種が「うちにも欲しい」と言い始めるので、そこから広げるほうが速いです。

次が、選択肢を並べて渡すことです。
「この工程ではこれかこれが使えます」と複数示すと、現場は選べずに使いません。
1工程1つに絞って渡し、合わなければ後から差し替えます。

もうひとつが、管理職を後回しにすることです。
メンバー向けの展開を先にやると、上司が理解していない状態でメンバーが使うことになります。
成果物のレビューで「AIを使ったのか」という話になるので、管理職を先か同時にするのが安全です。

職種別の利用状況が見えると、次の一手が決まる

ここまで書いてきたとおり、職種別展開の要は「配ったあとに使われているかを職種単位で見る」ことです。
全社平均の利用率を見ていても、どの職種が遅れているかは分かりません。

私たちが提供している組織のAIポータル「AI Portalize」では、職種ごとのAI利用率と前期比が集計の手間なしで出るので、どの職種が遅れているかを全社平均に埋もれさせずに確かめられます。
どの職種から手を入れるべきか判断に迷っている場合は、考え方の参考になるかもしれません。

配るのは使い方ではなく、職種別の標準セット

全社共通の研修だけでは、AIは定着しません。
人が動くのは、自分と同じ職種の同僚が実際に使っている場面を見たときです。
だから配るのは「AIの使い方」ではなく、職種別の標準セットです。
業務を3〜5工程に分け、工程ごとに1つだけ割り当て、トップパフォーマーの型を再現できる形にして渡します。

また、職種単位で利用状況を見て、遅れている職種に手を入れます。
管理職への展開を後回しにしないことも、地味ですが効きます。

まずは自社で最も人数の多い職種から、標準セットを1つ作ってみるのがよいと思います。

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