生成AIに関心はあっても、「何を任せればよいのか」が分からず、使い始めていない方は多いのではないでしょうか。
結論から言えば、最初に任せるのは資料を読み、情報を整理し、第一案をつくる仕事です。生成AIの価値は、人の仕事をすべて置き換えることではありません。人が時間をかけていた作業を手早く進めてもらい、人が考えることに時間を使えるようになることにあります。
数時間かかっていた作業が、数十分で初版になった
私自身、提案の準備で生成AIを使ったときに、この変化を強く感じました。
提案の準備では、資料を読み込むだけでも時間がかかります。これまでは次の作業を、人が順番に進めていました。
- 条件や要件を読み取って要約する
- 相手に確認すべき質問事項を洗い出す
- 必要な作業を一覧にする
- 進め方や体制の案を考える
- 採算を検討する
こうした作業の草案を、資料をもとに生成AIが作成してくれるようになりました。これまで数時間かかっていた作業が、数十分で初版まで進むようになったのです。
変わったのは速さだけではありません。情報の整理に使っていた時間が減り、案を出すことやブラッシュアップに集中できるようになりました。
向いているのは、情報を扱う仕事
最初に任せる仕事は、次のような性質を持つものがおすすめです。
| 向いている仕事 | 例 |
|---|---|
| 長い資料を読む | 資料の要約、条件の整理 |
| 情報を抜き出す | 確認事項や作業項目の洗い出し |
| 形に整える | 社内文書、報告書、提案の構成案 |
| たたき台をつくる | 計画の第一案、メールの下書き |
一方で、任せきりにしないほうがよい仕事もあります。
| 人が中心になる仕事 | 理由 |
|---|---|
| 最終的な判断 | 契約や金額の責任は人が負う |
| 目指す姿を決める | ゴールは人が示す必要がある |
| 見た目を仕上げる | 資料のデザインは人の調整が必要なことが多い |
私の場合も、Claude Code を使って提案資料を作成したとき、見た目に関わる部分は弱いと感じました。内容の整理は任せて、見せ方は人が仕上げるという分担が現実的です。資料の見た目まで任せたい場合は、デザインに強みのある生成AIを活用してみるのも手だと考えています。
人の役割は「ゴールを持って伴走する」こと
生成AIの出力を使うとき、「誤りを探す」ことだけが人の仕事だと考える必要はありません。
私の実感では、草案に誤りが多かったわけではありません。大切なのは、自分の中でゴールを持ち、そのゴールに向けて生成AIと伴走しながら補正していくことでした。
- 誰に向けた成果物か
- 何を実現したいのか
- 判断の基準は何か
これらは人が示します。生成AIが出した案を読み、方向を修正し、足りない視点を加えていくと、短い時間で成果物の質を高められます。
もちろん、生成AIの出力に誤りが含まれる可能性はあります。社外に出す内容や判断の根拠は、人が必ず確認してください。
使ってよい情報を先に決める
生成AIに渡す情報は、使い始める前に決めておきます。
私の場合は、公開されている資料と、社内に蓄積している過去の情報を使いました。ただし、過去の受託案件の情報は含めませんでした。
判断に迷うときは、次の観点で確認します。
- 公開されている情報か
- 個人情報や顧客情報が含まれていないか
- 取引先との守秘義務に触れないか
- 利用するサービスの規約やデータの扱いは、社内の基準に合っているか
便利だからといって、手元の資料をそのまま入力しないことが大切です。
慣れてきたら、作り方をルールにする
使い慣れてきたら、毎回の指示を減らす工夫も効果的です。
私は、成果物の作り方をあらかじめルールとして書き出し、同じ手順で動くようにしていました。例えば次のような内容です。
- 成果物の形式と構成
- 作業の手順
- 確認する項目
ルールを整えておくと、毎回同じ説明をしなくて済み、品質のばらつきも抑えられます。最初から完璧にする必要はありません。使いながら少しずつ育てていけば十分です。
最初の一歩は、自分の仕事の第一案から
これから使い始めるなら、まずは自分がつくる成果物の第一案を、生成AIにつくってもらうことから始めてみてください。
- 今週つくる予定の文書を一つ選ぶ
- 目的、読み手、入れたい内容を伝える
- 出てきた第一案を読み、気になる点を直してもらう
- 仕上げは自分で行う
自分の仕事なら、良し悪しをすぐに判断できます。一度でも「考える時間が増えた」と感じられれば、次に任せる仕事が見えてくるはずです。
まとめ
生成AIに最初に任せるのは、情報整理と第一案づくりです。人はゴールを示し、案を磨くことに集中する。この分担こそが、生成AIを業務に活かす第一歩です。
