新しい業務フローは、いきなりアプリで作らない。──「人手 → 人＋AI → アプリ化」という順番の話

こんにちは！株式会社オコジョ代表の西原です。
今日は、私たちが社内でもクライアント支援の現場でも共通して使っている、業務フローの育て方についてお話しします。
新しい業務にAIを組み込むとき、私は必ず「人手 → 人＋AI → アプリ化」という順番で進めることを強くおすすめしています。

まず、いきなりアプリを作ってはいけない理由

生成AIの登場で、アプリを作るハードルは劇的に下がりました。以前なら数ヶ月かかっていたものが、数日でできるようになる。素晴らしいことだと思います。私も実際にClaude Codeなどを利用し、自身の業務効率化や個人開発に取り組んでおり、日々その威力を実感しているところです。
ただ、作るのが速くなったことと、作るべきタイミングが早まったことは、まったく別の話です。
アプリを作るというのは、業務のやり方を「これで確定です」と固定する行為です。ということは、業務が固まっていなければ、そもそも作れないはずです。
ところが実際には、業務の中身がまだ決まりきっていない段階で、仕様を書いてアプリにしてしまう。その結果、リリースした瞬間から「この項目、実際には要らなかった」「この順番だと現場が回らない」という声が出てきます。そして改修が始まる。改修が終わる頃には、また業務のほうが変わっているという悪い循環に陥ってしまいます。
さらに厄介なのは、一度アプリを作ると、業務のほうがアプリに引きずられることです。本当はもっと良いやり方があるのに、「アプリがそうなっているから」という理由で、非効率なやり方が固定されてしまう場面を実際に多く見てきました。
以前の記事でも書きましたが、AIプロジェクトが止まる原因の多くは技術の外側にあります。この「作る順番を間違える」というのも、その一つです。
では、どう進めるか。3つのステップに分けて説明します。

STEP 1：まずは、必ず人手で回す

最初のステップは、人手です。ここに例外はありません。
新しい業務フローというのは、始めた時点では誰も正解を知らない状態です。どんな情報が必要で、どんな順番で処理して、どこで判断が入るのか。やってみないと分からないことばかりです。
だから最初は、担当者が自分の手と頭で回す。試行錯誤しながら、業務のかたちを見つけていく段階です。

「属人性が高い」のは、この段階では正しい

こう言うと、「属人化してしまうのでは」というご指摘をいただきます。おっしゃる通り、属人性は高くなります。
ただ、この段階では属人的でいいんです。むしろ、属人的だからこそ柔軟に動けます。
「今回はこの資料も見たほうがいいな」「この判断は上長に確認しよう」といった調整が、その場でいくらでもできる。この柔軟性が、業務の型を探る段階では何より価値があります。
属人性の排除は、ゴールとしてはもちろん正しいのですが、それは業務が固まった後の話です。立ち上げの直後においては、属人性こそが試行錯誤のエンジンになります。
ここを混同して最初から標準化しようとすると、実態に合わないルールだけが先に決まってしまい、順番が逆になってしまいます。

STEP 2：固まってきたところから、AIで半自動化する

人手で何度か回すと、「毎回やっていること」が見えてきます。同じ資料を探している、同じ形式でまとめている、同じチェックをしている。
固まってきたのは、その部分です。そこからAIに任せていきます。
私たちは社内でもClaudeとGeminiを中心に使っていますが、この段階では手元のツールで十分なことがほとんどです。専用の開発は必要ありません。

全部を自動化しようとしないこと

このステップの肝は、固まった部分だけを半自動化して、まだ揺れている部分は人が持ったままにすることです。
この状態は、柔軟性と効率のバランスがいちばん良い状態だと考えています。定型部分はAIが下支えしてくれるのでスピードが出ます。一方で、判断や例外対応は人が持っているので、業務のやり方を変えたくなったらすぐ変えることができます。
しかも、副次的な効果があります。AIに手順を渡すには、その手順を言語化しなければなりません。プロンプトを書くという行為が、そのまま業務の棚卸しになるんです。
ここで書いたプロンプトや手順書は、後のアプリ化のときの実質的な要件定義になります。想像で書いた仕様書ではなく、実際に動かして検証済みの手順です。精度がまったく違います。
私たちがお客様の現場に入るときも、この段階に一番時間を使うことが多いです。ここが雑だと、次のステップで必ず跳ね返ってきます。

STEP 3：固まったら、アプリで展開する

何度も回して、手順が安定して、AIに任せられる範囲も見えた。ここまで来て初めて、アプリにする判断ができます。
目的は、属人性の排除と利用範囲の拡大です。担当者一人の手元で回っていたものをWebアプリなどで展開し、誰がやっても同じ結果が出るようにして、幅広い利用者へ展開していきます。
ここでようやくレバレッジが効き始めます。1人が10分速くなる話ではなく、100人が10分速くなる話に変わります。

投資判断のしやすさが、まったく違う

このステップまで積み上げていると、社内の説明が驚くほど楽になります。
想像で書いた企画書で「このアプリを作れば効率化できます」と説明するのと、「この業務は既に半自動で回していて、月◯件処理していて、1件あたり◯分かかっています。これを100人に展開します」と説明するのとでは、経営層から見える確からしさがまるで違うのです。
STEP1と2を踏んでいれば、効果測定の土台がもうできているので、何をもって成功とするかを、後から慌てて決めなくて済みます。

アプリ化しない、という判断もある

一方で、STEP 3に進まないという判断も十分にあり得ます。というより、それも重要な成果です。
STEP 2まで回してみて、「この業務は月に数件しか発生しない」「例外が多すぎて固定化できない」「判断部分こそが価値の源泉だった」と分かることがあります。
その場合は、人＋AIのまま運用するのが正解です。アプリを作らずに済んだ、というのは失敗ではありません。作ってから気づくよりも、はるかに安く済んでいます。

段階を飛ばすと、何が起きるか

実際の現場で見かける失敗を、いくつか挙げておきます。

飛躍は、現場での試行錯誤を飛ばしていきなりアプリ化し、実務と噛み合わない仕組みを作ってしまうこと。停滞は、「自分たちの業務は特殊」と考えて人手のまま留まり、自動化の機会を逃してしまうこと。そして孤立は、STEP 2で担当者個人の効率化に留まり、組織への展開につながらないことです。ただし、前のパートで述べている通り、STEP 2の状態が最適なケースもあります。

本当に難しいのは、次に進むタイミング

3つ挙げてみて、お気づきかもしれません。難しいのは各ステップのやり方ではなく、いつ次に進むかの見極めなんです。
目安を一つ挙げるなら、「同じやり方で、例外なく3回以上回せたか」。毎回やり方が変わっているうちは、まだ固まっていないということです。

順番を守ることが、いちばんの近道になる

最後に、ここまでの内容を整理したいと思います。
新規業務は必ず人手から始める。AIで自動化を積み上げる。固まったらアプリ化する。この順番が、レバレッジを最大化します。
遠回りに見えるかもしれません。実際、「最初からアプリを作ったほうが速いのでは」と言われることもあります。
でも、私たちが現場で見てきた限り、順番を飛ばしたプロジェクトのほうが、結果的に時間もお金もかかっています。作り直しのコストは、最初から積み上げるコストより、高くなる傾向にあります。
アプリの価値を決めているのは、その手前で人が何回業務を回したか、何を言語化したか、という部分です。そこを飛ばして作ったアプリは、やがて使われなくなってしまいます。
私たちは、その手前から一緒に入ります。「どの業務が、今どの段階にあるのか」を整理するところから始められますので、AI活用の進め方に迷われている方は、ぜひ一度ご相談ください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！

NTTドコモで30人規模のITチームを率いた後、Evernoteにて開発者アドボケートを担当。ZOZOテクノロジーズでは機械学習エンジニアとしてAI技術の実装・最適化に携わり、その成果をGoogle Cloud Next '19で発表。直近では三井不動産にてAI関連プロジェクトのマネジメントを担当。AI領域11年、ROI追求型のテクニカルPM。
株式会社オコジョ Webサイト：https://www.ocojo.co.jp