AIで作れるようになった。では、何から作るか｜続いたものと止まったものを分けた4つの基準

「生成AIの利用ルールは決めたのですが、実際の業務にどう使えばいいのか、そこで止まっています」——そうした相談をいただくことがあります。

そして最近は、もうひとつ別の状況も増えました。AIを使えば、以前なら外に頼まなければ作れなかったものが、自分で作れるようになった。簡単な集計の仕組みや、社内で使う小さな管理ツールくらいなら、手元で形になります。

作れるものが増えると、次に困るのは「何から作るか」です。

この記事では、社内業務にツールを作るとき、何を見て選ぶかを整理します。

この記事でわかること

• 作るコストが下がったときに、判断がどう甘くなるか

• 何から作るかを決める4つの基準

• 実際に作ってみて、続いたものと止まったもの

• 作ったあとに何を残しておくか

※本記事は、社内で完結する業務ツールの話です。顧客の情報を扱う業務にAIを使う場合は、別の判断が必要になります。

「作れる」と「使われる」は別

AIを使うと、作れる範囲が広がります。以前なら見送っていた規模のものが、自分で形になります。

ここで変わったのは、技術ではなく判断のハードルです。

作るのに時間と費用がかかっていた頃は、「そこまでして作るものか」という問いが自然に働いていました。見積もりを取り、稟議を通し、人を押さえる。その過程で、必要性の薄いものは落ちていきました。

作れてしまうと、その問いが働きません。思いついて、半日で動くものができる。費用はかかっていないので、誰にも説明せずに進められます。

結果として生まれるのが、作れたけれど使われないものです。

しかも、作った本人がいちばん気づきにくい。動いているものを見ると満足してしまい、使われていないと分かるまでに時間がかかります。

もうひとつ押さえておきたいのは、下がったのが最初に形にするコストだということです。使い続けるための運用や保守は、以前と同じように残ります。

だからこそ、作るコストが下がったぶん、選ぶところに手間をかける必要が出てきました。

何から作るかを決める4つの基準

1. すでに回っている業務の流れに乗せられるか

新しい習慣を作らないと使われないものは、それだけ定着のハードルが上がります。

見るのは、いま行われている会議、いま使われている資料、いま回っている報告です。そこで使われているものを置き換える形にできるか。「新しく始めてもらう」より「いまやっていることの道具を替える」ほうが、はるかに定着します。

2. 標準機能やすでにある手段で足りないか

作る前に、いま使っているサービスの標準機能で足りないかを確認します。

当たり前のことですが、作れてしまうぶん、この確認が飛ばされます。そして作ったあとで、元から機能があったと気づきます。

足りない場合も、何が足りないのかを言えるかどうかが効いてきます。「使いにくい」ではなく「この出力先に出せない」まで言えれば、作るものの範囲がそこで決まります。

3. 止まっても業務が止まらないか

最初に作るものは、止まったときに困らない範囲から選びます。

品質を軽視する話ではありません。止まらない場所でなら、気楽に試して直せるという話です。請求や契約のように、止まると業務が止まる場所から始めると慎重にならざるを得ず、結果として誰も触らなくなります。

4. 作りたい気持ちで選んでいないか

これが最後にして、おそらく最も効く基準です。

技術的に面白いものと、使われるものは一致しません。そして、自分で作れる人ほどこの罠にかかります。

以前はコストがブレーキになっていました。それが外れたいま、動機の確認が唯一のブレーキです。

実際に作ってみて、続いたものと止まったもの

私たち自身も、社内業務にいくつか作ってきました。全部が続いたわけではありません。

続いたもの｜営業管理の仕組み

営業の状況を管理する仕組みが必要で、SFAツールをいくつか見ました。ただ、どれも機能が過剰で、そのうえ必要なものが足りません。結局いちばん楽だったのはExcelでしたが、メンテナンスが続きませんでした。

そこで、簡易的なステータス管理から作りました。リード、見積提示、受注、失注の4つだけです。狙ったのは機能ではなく、営業報告の定例会議で使うネタになることでした。会議で使う資料をExcelからこのツールに移し、登録・更新しないと会議で話せない、という流れにしました。

回り始めてから、次に進みました。予算管理と実績管理を紐づけ、いまはそちらでも使っています。機能を決めてから運用を考えたのではなく、運用から機能を決めた形です。

社内だけで使うので、見え方は二の次にできました。画面設計で悩まずに済んだのは大きかったです。ある程度進んだところで、ローカルでの開発からGitHubでのソース管理に移し、社内の共有システムとして扱うようにしました。

続いた理由を4つの基準に当てると、1と3です。既存の会議に乗せたこと。社内限定で、止まっても業務が止まらなかったこと。

止まったもの｜議事録を作るツール

止まったのは、議事録を作るツールです。ZoomやTeamsの音声を自動で取得して、議事録まで作る想定でした。

まず、音声出力の仕組みを調べるところで時間がかかりました。自動で録音が始まらない、といった細かいトラブルシュートが続きます。それ自体は解けるのですが、開発に時間がかかる割に、使う頻度が高くありません。

そして、Zoomには標準機能があります。Teamsにも文字起こしとファイル出力の機能があります。ツールを1本化できれば出力先を統一できるという運用上のメリットはありましたが、そこまで必要なものだったかと言われると、そうではありませんでした。

基準に当てると、2と4を外していました。標準機能で足りていたこと。そして、動機のほうです。エンジニアとしては、試してみたい・作ってみたい気持ちがあるけれど、それが使われるとは限らない。 これは、作ってみて分かったことです。

並べてみると、分かれ目は作ったものの出来ではありませんでした。どちらも動くものはできています。違ったのは、置いた場所です。

作ったあとに残すもの

続いたものには、作ったあとの話が出てきます。

過去に、Notesやkintoneからの移行を支援したことがあります。どちらも、業務に合わせて自分たちで仕組みを作れる基盤です。

困るのは移行のときです。作った人がもう社内にいない。何のために作ったのかも、どこからデータを持ってきているのかも残っていない。画面と設定を外から読み解いて、何をしていた仕組みなのかを推測するところから始まります。

もうひとつよく見るのが、機能を追加したいのに手が入れられない状態です。仕様が残っていないので、触ると何が壊れるか分からない。結果として、そのまま塩漬けになるか、必要になった機能だけが別のアプリとして作られます。後者が続くと、似た仕組みがいくつも並ぶことになります。

原因は製品ではありません。簡単に作れるものほど、作った記録が残らないということです。稟議も設計レビューも通らないので、書く機会がないまま動き始めます。

そして、これはAIで初めて起きた話ではありません。作るコストを下げる道具は以前からあって、同じことが起きてきました。AIはその傾向を強めただけです。

残すのは、きれいな設計書ではありません。次の4つが書いてあれば足ります。

• 何のために作ったか

• どのデータを、どこから持ってきているか

• 何を決め打ちにしたか（固定値、前提にしている運用）

• 止まったときに、誰が見るか

私たちはNotionで管理しています。半日で作ったものでも、1ページだけ残します。書く時間は10分程度ですが、半年後に自分が読んで助かるのはこの1ページです。

4つの基準で「作る」と決めたなら、残すところまでが1セットです。

2つ目以降をどう広げるか

1つ目が回り始めてから、2つ目に進みます。同時に複数を立ち上げないことです。やりたいことを並べた時点で、全部が遅くなります。

営業管理の仕組みで言えば、ステータス管理が回ってから予算・実績に広げました。最初から全部を設計しなかったことが、結果的に正解でした。

後から足すのが安いので、最初から作り込まないことの価値は上がっています。

ここまでは、社内で完結する話です。顧客の情報を扱う業務にAIを使う場合は、別の判断が必要になります。 何を入れてよいか、誰の許可が要るか。入口の線引きについては以前に整理しています。そのうえで実際にどう進めるかは、次の記事で扱います。

まとめ

AIによって、「作れるかどうか」のハードルは下がりました。そのぶん、「作るべきかどうか」を判断する力の価値は上がっています。

見るのは4つです。いまある業務の流れに乗せられるか。標準機能で足りないか。止まっても業務が止まらないか。そして、作りたいから選んでいないか。

そして作ると決めたら、残すところまでをセットにします。簡単に作れるものほど、記録が残りません。

ひとつ提案があります。作りたいと思っているものを3つ書き出して、4つの基準を当ててみてください。おそらく、2つ目で消えるものがいちばん多いはずです。

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