「うちはDXもできていないので、AIなんてまだ早いです」
AI活用の話をしていると、こう言われることがあります。
気持ちはとても分かります。
社内には紙の書類が残っている。 ファイルの保存場所も人によってバラバラ。 ExcelやWordも、全員が使いこなせているわけではない。 業務フローも明文化されていない。 そんな状態で、ChatGPTや生成AIを使うなんて順番が違うのではないか。
そう感じるのは自然です。
しかし私は、むしろ逆だと思っています。
DXができていない会社ほど、AIから始めた方がいい。
もう少し正確に言うと、 DXを完璧に整えてからAIを使うのではなく、AIを前提に業務の整え方を考えた方が早い ということです。
ExcelやWordを完璧に覚える必要は、本当にあるのか
中小企業の現場では、よくこういう話が出ます。
「まずはExcelやWordの基本から覚えないと」 「PCスキルが足りないから、AIはまだ早い」 「社員がデジタルに慣れていないから、まずはそこから」
もちろん、最低限のPC操作に慣れることは大事です。
タイピングが極端に遅い。 ファイルを開く、保存する、共有する、という基本操作に時間がかかる。 このレベルの課題がある場合、AI以前にデジタル慣れが必要な場面はあります。
ただ、ExcelやWordの操作を完璧に覚える必要があるかというと、私はそうは思いません。
業務の速度が上がらない原因は、単純に「Excelが使えないから」だけではありません。
大きく分けると、次のような原因があります。
1つ目は、タイピングやPC操作そのものに慣れていないこと。 2つ目は、そもそもどのような成果物を作ればいいのかイメージできていないこと。 3つ目は、ExcelやWordでどう操作すればいいのかを調べる時間が発生していること。
このうち、AIでかなり改善できるのは後半の2つです。
たとえば、報告書を作るとします。
従来であれば、 「何を書けばいいのか分からない」 「どんな構成にすればいいのか分からない」 「過去の資料を探して真似する」 「結局、手が止まる」 ということが起きます。
しかしAIを使えば、最初にたたき台を作ることができます。
もちろん、AIが出したものをそのまま使えばよいという話ではありません。 むしろ重要なのは、AIに最初の形を出してもらい、それを見ながら自分の持っているイメージを肉付けしたり、違和感のある部分を編集したりすることです。
ゼロから考えるより、たたき台を見ながら直す方が圧倒的に早い。
これは文章作成だけではありません。
Excelの表を作るときも、 「どんな列が必要か」 「どういう集計をすればよいか」 「この目的ならどんな表にすると管理しやすいか」 をAIに相談できます。
Wordの文書も、 「社内向けのお知らせとして整えて」 「お客様向けに丁寧な文章にして」 「箇条書きを正式な案内文にして」 といった使い方ができます。
つまり、AIは単に作業を自動化する道具ではありません。
作るべき成果物のイメージを先に見せてくれる道具です。
この効果は、ExcelやWordの操作を一つひとつ覚えるよりも、現場の業務速度を上げる可能性があります。
操作方法を覚える時代から、聞きながら進める時代へ
もう一つ大きいのが、操作方法の問題です。
今までは、Excelで何かをやりたいと思ったら、自分で検索して調べる必要がありました。
「Excel 重複 削除」 「Excel 日付 自動入力」 「Word 目次 作り方」 「PowerPoint 図形 そろえる」
このように検索して、記事を読んで、自分の画面に当てはめて、うまくいかなければまた調べる。
この時間が、意外と大きいのです。
しかも、調べた記事の画面と自分の画面が違う。 バージョンが違う。 メニューの場所が違う。 専門用語が分からない。
そうなると、調べるだけで疲れてしまいます。
しかし今後は、Office系のツールにAIが組み込まれていきます。 Microsoft 365 Copilotのような機能や、Excel・Wordに組み込まれたAIを使えば、「どう操作するか」を人間がすべて覚える必要は少しずつ減っていきます。
たとえば、 「この表を見やすく整えて」 「このデータから傾向を教えて」 「この文書を社外向けに整えて」 「この内容をプレゼン資料にして」 といった形で、作業そのものをAIに依頼できるようになります。
もちろん、すべてが完璧にできるわけではありません。 人間が確認する必要はあります。
しかし、重要なのは順番です。
これまでは、
操作方法を覚える → 自分で作る
という流れでした。
これからは、
やりたいことを伝える → AIが形にする → 人間が確認・修正する
という流れになります。
そう考えると、「ExcelやWordを完璧に覚えてからAI」という順番は、必ずしも正しくありません。
むしろ、AIを使いながらExcelやWordの使い方を覚えていく方が、現実的です。
DXを完璧にしてからAI、という順番は遅い
DXという言葉は、ここ数年でかなり広まりました。
紙をなくす。 Excel管理を減らす。 クラウドを使う。 業務フローを見直す。 データを整備する。 システムを導入する。
どれも大事です。
しかし、DXをきちんと進めようとすると、やることが多すぎます。
まず業務を整理する。 次にデータを整理する。 保存場所を決める。 ルールを作る。 システムを選ぶ。 社員に使ってもらう。 運用を定着させる。
これはかなり大変です。
しかも、多くの会社では専任の情報システム部門がありません。 日々の業務を回しながら、改善もしなければいけない。
その結果、 「DXをやらなきゃいけないのは分かっているけど進まない」 という状態になります。
ここで「DXが終わってからAIを使いましょう」と言ってしまうと、AI活用はいつまでも始まりません。
私は、今の時代はもう少し発想を変えた方がいいと思っています。
DXを完璧にすることよりも、AIに最適化された業務の形を考える。
この方が、結果的に早い場面が増えていくはずです。
DX最適化とAI最適化は、似ているようで違う
DXでもAI活用でも、共通して大事なことがあります。
それは、データの整備や保存方法の整備です。
ファイル名がバラバラ。 最新版がどれか分からない。 同じような資料が複数ある。 担当者ごとに保存場所が違う。 必要な情報が個人のPCや頭の中にある。
こうした状態では、DXもAI活用も進みにくくなります。
ただし、ここで考え方に違いが出ます。
従来のDXでは、まず人間にとって使いやすいように情報を整理します。
フォルダを分ける。 命名ルールを決める。 管理表を作る。 業務フローを明文化する。 システム上で入力項目を整える。
もちろん、これは大事です。
しかし、AI時代にはもう一歩進んで、 AIが読みやすいように情報を整える という発想が必要になります。
これは似ているようで、かなり違います。
人間にとって分かりやすいフォルダ構造が、AIにとって最適とは限りません。 人間が覚えやすいファイル名が、AIにとって十分な情報を持っているとも限りません。 人間が「だいたい分かる」で済ませていた情報も、AIに渡すには文脈が足りないことがあります。
これからは、 「人が探しやすいか」だけでなく、 「AIが読んで判断できるか」 「AIが業務の文脈を理解できるか」 「AIが次の処理に使える形になっているか」 を考える必要があります。
これが、私の考えるAI最適化です。
フォルダ整理をAIで解決する前に、AIに管理させる発想
最近、フォルダやデータ管理について相談をいただくことがありました。
内容としては、 「ファイルの日付やファイル内の情報がバラバラで、どれを参照すればいいか分からない」 「これをAIで解決できないか」 という相談です。
この相談自体は、とても自然です。
たしかに、クラウドストレージの中に大量のファイルがあって、どれが最新か分からない。 似たような名前の資料がいくつもある。 中身を開かないと判断できない。 こういう状態であれば、AIにファイルの内容を読み込ませて整理させたくなります。
ただ、私はそこで少し違うことを考えました。
「保存済みのファイルをAIに読ませて探す」だけではなく、 そもそもファイルのアップロードやダウンロード自体をAIに管理させる方がよいのではないか ということです。
たとえるなら、社内の情報システム部門の一部をAI社員に置き換えるような形です。
人間が、 「このファイルはどこに保存すればいいんだっけ」 「この名前で合っているかな」 「同じファイル名が既にあるかもしれない」 「ルールを確認しなきゃ」 と考えるのではなく、AIが保存場所や命名ルールを判断する。
同じファイル名が混在しないようにする。 必要な日付や案件名を補う。 どのフォルダに保存するべきかを判断する。 過去の似たファイルと比較する。 必要であればメタ情報を付ける。 人間には最低限の確認だけを求める。
こうすれば、人間が細かいルールを覚える負担は大きく減ります。
もちろん、実際に導入するには権限管理やセキュリティ、誤判定時の対応、ログの保存など、考慮すべき点はあります。
しかし発想として重要なのはここです。
従来のDXでは、 人間が守れるルールを作り、システムに合わせて運用する という考え方になりがちです。
一方でAI最適化では、 人間の行動を最小限にし、判断や管理の一部をAIに任せる という考え方になります。
この違いはかなり大きいです。
人間の頭でフォルダ分けを考えるのは、そもそも難しい
多くの会社で、フォルダ整理は永遠の課題です。
最初はきれいに作ったはずなのに、時間が経つと崩れていく。 担当者が変わるとルールが変わる。 似たようなフォルダが増える。 「一時保存」「最新版」「最終版」「最終版2」のようなファイルが出てくる。 ルールを作っても、どこに書いてあるか分からなくなる。 そのルール自体が最新なのかも分からなくなる。
これは担当者の意識が低いから起きているわけではありません。
そもそも、人間の頭でフォルダ分けを考えるのはかなり難しいのです。
個人のPCでさえ、きれいに整理し続けるのは大変です。 会社になれば、難易度は何倍にも上がります。
関わる人が増える。 部署が増える。 案件が増える。 担当者が変わる。 外部の取引先も関わる。 過去資料も残る。 途中でルールも変わる。
この状態で、全員が同じルールを理解し、守り続けるのは簡単ではありません。
Google Driveなどのクラウドストレージでも、最近はフォルダを開いたときにファイルの概要を示してくれたり、検索性を高める機能が増えています。
しかし、それでも「いまいち恩恵を感じない」と思っている人は多いはずです。
なぜなら、問題は検索機能だけではないからです。
そもそも保存時点で情報がバラバラになっている。 ファイル名が曖昧。 必要な文脈が書かれていない。 どれが正式な資料か分からない。 同じような資料がいくつもある。
この状態では、後からAIで検索しても限界があります。
だからこそ、AI時代の情報整理は、 「後からAIで探す」だけでなく、 最初からAIが扱いやすいように保存・命名・管理する という発想が重要になります。
AI活用は、DXの後工程ではなく、業務設計の前提になる
ここで大事なのは、AIを単なる便利ツールとして見ないことです。
ChatGPTで文章を書く。 議事録を要約する。 メールを整える。 Excelの関数を聞く。
もちろん、これだけでも十分に価値があります。
しかし、本当に大きな変化はその先にあります。
AIを前提にすると、業務設計そのものが変わります。
人間が覚えるべきルールを減らす。 人間が探す時間を減らす。 人間がゼロから作る場面を減らす。 人間が判断すべきところと、AIに任せるところを分ける。 AIが読みやすい形で情報を蓄積する。 AIが次の業務に使える形でデータを残す。
このように考えると、AI活用はDXの後に来るものではありません。
むしろ、これからのDXはAIを前提に考えるべきです。
「まずDXをやって、その後にAI」ではなく、 AIを使う前提で、業務や情報管理を再設計する。
この方が、今の時代には合っていると思います。
「AIを使える社員を増やす」だけでは足りない
ここまで聞くと、 「では社員にChatGPTの使い方を教えればいいのか」 と思うかもしれません。
もちろん、それも大事です。
ただし、単にプロンプトの書き方を教えるだけでは不十分です。
重要なのは、社員一人ひとりがAIを使えるようになることだけではありません。
会社として、 「どの業務をAIに任せるのか」 「どこは人間が確認するのか」 「どの情報はAIに渡してよいのか」 「どの情報は整備しておくべきなのか」 「AIを前提にすると、今の業務フローはどう変わるのか」 を考える必要があります。
つまり、AI研修で本当にやるべきなのは、ツールの使い方だけではありません。
自社の業務をAI前提で見直すことです。
最初から大きなシステム導入を目指さなくていい
とはいえ、いきなり全社的なAIシステムを導入する必要はありません。
むしろ、最初は小さくていいと思います。
たとえば、
- 社内のお知らせ文をAIで作る
- お客様向けメールの下書きをAIで作る
- Excelでやりたい操作をAIに聞く
- 報告書の構成案をAIに出してもらう
- 会議メモを議事録化する
- よくある質問をFAQ化する
- 社内マニュアルのたたき台を作る
- ファイル名や保存ルールをAI前提で見直す
- 自社の業務の中でAIに任せられる部分を洗い出す
このくらいからで十分です。
大事なのは、AIを特別なものにしないことです。
「AIを使うぞ」と構えるのではなく、 日々の業務の中で、手が止まる場面にAIを入れてみる。
何を書けばいいか分からない。 どう整理すればいいか分からない。 どの操作をすればいいか分からない。 どこに保存すればいいか分からない。 何から考えればいいか分からない。
こういう場面こそ、AIの出番です。
DXができていない会社ほど、AIから始める価値がある
「うちはDXもできていないから、AIはまだ早い」
そう思う会社ほど、実はAIから始める価値があります。
なぜなら、DXが進んでいない会社には、AIで改善できる余地がたくさんあるからです。
成果物のイメージが湧かない。 資料作成に時間がかかる。 ExcelやWordの操作を調べる時間が多い。 ファイルの保存場所がバラバラ。 最新版が分からない。 業務が属人化している。 社内ルールがあっても守られない。 そもそもルールがどこにあるか分からない。
これらは、まさにAIをきっかけに見直せる部分です。
DXを完璧に整えてからAIを使うのではなく、 AIを使いながら業務のムダや情報管理の課題を見つける。 そして、AIが扱いやすい形に少しずつ整えていく。
この方が、現実的です。
まとめ：DXを飛ばすのではなく、AIを入口にしてDXを進める
誤解してほしくないのは、DXが不要だと言いたいわけではありません。
データ整備も必要です。 業務フローの見直しも必要です。 クラウド化も必要です。 セキュリティルールも必要です。
ただし、順番を考え直した方がいいと思っています。
これまでは、 DXを進める → データが整う → AIを活用する という順番で考えられがちでした。
しかしこれからは、 AIを使ってみる → 業務の課題が見える → AI前提で情報や業務を整える という進め方も十分に現実的です。
むしろ、中小企業にとってはこちらの方が始めやすいかもしれません。
AIは、DXが完了した会社だけが使うものではありません。
DXが途中の会社。 DXに手をつけられていない会社。 ExcelやWordの使い方に不安がある会社。 ファイル管理がぐちゃぐちゃになっている会社。
そういう会社ほど、AIをきっかけに業務を変えられる可能性があります。
「うちはDXもできていないからAIはまだ早い」ではなく、 DXが進んでいないからこそ、AIから始める。
この発想が、これからの中小企業には必要だと思います。
株式会社KOIYALでは、AI活用研修を行っています
株式会社KOIYALでは、中小企業や各種団体向けに、ChatGPTなどの生成AIを実務で使うための研修を行っています。
単に「便利なプロンプト」を紹介するだけではなく、
- ExcelやWord業務へのAI活用
- 資料作成・メール作成・議事録作成の効率化
- 自社業務のどこにAIを使えるかの棚卸し
- AIを安全に使うための基本ルール
- 社内の情報整理やファイル管理の考え方
- AI時代に合わせた業務改善の進め方
など、実際の業務に落とし込むことを重視しています。
「DXもまだできていないから、AIは早いかも」と感じている企業様ほど、まずは小さなAI活用から始めてみるのがおすすめです。
AIをきっかけに、業務の見える化と改善を一緒に進めていきましょう。