「AIを導入した。でも仕事は減っていない」を変える｜マーケティング業務 AI改善PoC

ChatGPTやCopilotなど、仕事でAIを使うことは珍しくなくなりました。

文章を書いてもらう。
アイデアを出してもらう。
資料を要約してもらう。
わからないことを調べてもらう。

便利ではある。

でも、少し時間が経って振り返ってみると、

「AIを使うようにはなったけど、仕事そのものはあまり減っていない」

という状態になっていることがあります。

私は、AIツールの使い方を教えることよりも、

今ある業務を一つ選び、その仕事の流れ自体をAIを前提に組み直す

という支援をしています。

いきなり大規模なAI導入をするのではなく、まず一つの業務で小さく試す。

そのためのマーケティング業務 AI改善PoCです。

「AIを使う」と「業務が変わる」は少し違う

例えば、記事を1本作る仕事があったとします。

実際には、

テーマを探す
↓
競合を調べる
↓
企画を考える
↓
構成を作る
↓
必要な情報を集める
↓
執筆する
↓
チェックする
↓
CMSに入れる
↓
公開する
↓
数値を確認する

と、いくつもの工程があります。

この中の「執筆」だけChatGPTにお願いしても、記事制作という仕事全体はそれほど変わらないかもしれません。

だから、私は最初から「どのAIツールを使いますか？」とは考えません。

まず見るのは、今、その仕事がどう行われているかです。

まず、業務を分解します

例えば、

「毎日のニュース記事制作に時間がかかっている」

という相談があったとします。

ここですぐ、

「AIに記事を書かせましょう」

とは考えません。

まず、

ニュースをどこから探しているのか。

誰が選んでいるのか。

選定基準は何なのか。

何を調べ直しているのか。

どの情報を記事にしているのか。

どこで人間の確認が必要なのか。

公開するときに何をしているのか。

というように、現在の業務を細かく分けます。

すると、

AIに任せられる工程

と、

人が判断した方がいい工程

と、

そもそもなくしていい工程

が見えてきます。

AIを入れること自体ではなく、業務全体をどう変えるかから考えます。

こんな状態の企業・チーム向けです

例えば、

• ChatGPTなどを導入したが、使い方が個人任せになっている

• AIを使っているのに業務時間があまり減っていない

• 毎週・毎月同じような作業を繰り返している

• コンテンツ制作に時間がかかっている

• リサーチや情報収集に時間を取られている

• レポート作成が負担になっている

• AIで自動化したいが、どこから手をつければいいかわからない

• 社内でAI活用を進めたいが、大規模なシステム導入までは考えていない

• プロンプトは作ったものの、結局使われなくなっている

といったケースです。

特に、「AIで何ができるか」から考えてしまっている場合は、一度業務側から整理すると改善ポイントが見つかりやすくなります。

「AIでできること」ではなく、「今やっている仕事」から考える

AI活用のアイデアを考え始めると、

「記事を書ける」

「画像を作れる」

「データ分析ができる」

「自動化できる」

と、AI側の機能から発想しがちです。

でも、実際の仕事では、

できること ≠ 導入した方がいいこと

です。

例えばAIで自動化できる工程でも、月に10分しかかかっていないなら、わざわざ仕組みを作る必要はないかもしれません。

逆に、一つひとつは小さな作業でも、

毎日発生する
複数人がやっている
同じ判断を繰り返している

のであれば、改善効果は大きくなる可能性があります。

そのため、

頻度 × 所要時間 × 人数 × 定型度 × AI適性

などを見ながら、どこから改善するかを決めます。

まずは「一つの業務」で試します

最初から、

「マーケティング業務を全部AI化しましょう」

とはしません。

例えば、

• ニュース収集から記事案作成まで

• SNSの企画・投稿案作成

• メルマガの企画・原稿作成

• 競合・トレンドリサーチ

• 記事企画のための情報収集

• レポート作成

• データ分析の補助

• インタビュー素材の整理

• コンテンツの二次利用

• 定型資料の作成

などから、一つ選びます。

そして、

Before

現在どのように仕事をしているのか。

↓

AIを入れる場所

どこをAIに任せ、どこを人が判断するのか。

↓

After

AIを前提にすると、仕事の流れをどう変えられるのか。

を設計します。

プロンプトを作って終わりにはしません

AI活用でよくあるのが、

「便利なプロンプトを作ったけれど、しばらくしたら誰も使わなくなった」

という状態です。

プロンプトだけ渡されても、

いつ使うのか。

何を入力するのか。

出力されたものを誰が確認するのか。

うまくいかなかったときはどうするのか。

次の工程へどう渡すのか。

が決まっていなければ、実際の業務には定着しにくいからです。

そのため、必要に応じて、

入力
→ AI処理
→ 人による判断
→ 修正
→ 次の工程

まで含めたワークフローを作ります。

AIに任せない部分も決めます

AI活用では、「どこまでAIにやらせるか」と同じくらい、どこを人が見るかも重要だと考えています。

例えば、

事実確認。

最終的な企画判断。

ブランドや企業としての表現。

公開前のチェック。

機密情報・個人情報の扱い。

社内ルール上AIに入力できない情報。

などです。

特に企業で使う場合は、利用できるAIやセキュリティルールによって、実現できる方法も変わります。

そのため、理想的な仕組みだけを作るのではなく、実際の環境で運用できることを前提に設計します。

効果も「なんとなく便利」で終わらせない

PoCをするなら、実施前と実施後を比較できる状態にします。

例えば、

作業時間

90分 → 30分になったか。

工程数

8工程 → 5工程にできたか。

人が作業する回数

どれだけ減ったか。

制作量

同じ時間でどれだけ増やせたか。

修正回数

AIを使った結果、逆に手戻りが増えていないか。

など。

業務によって指標は変わります。

必ずしも「全部自動化できた」が成功ではありません。

人がやる必要のない仕事が減り、人が判断すべきところに時間を使えるようになったか。

を見ます。

ご支援できること

大きく3段階で考えています。

まず、AI化できそうな業務を見つけたい

現在行っているマーケティング業務を整理して、

どこに時間がかかっているか
→ どこが定型化されているか
→ AIを使う価値がありそうなのはどこか

を整理します。

成果物の例：

• 現在の業務フロー

• 業務課題の整理

• AI活用候補

• 優先順位

• PoC候補

一つの業務でPoCしたい

対象業務を一つ選び、

• Before業務フロー

• AIを使う工程

• 使用ツール

• プロンプト

• 必要に応じた自動化

• 人が確認するポイント

• After業務フロー

• 効果測定方法

まで設計し、実際の業務で試します。

他の業務にも広げたい

PoCで効果が確認できたら、

検証
→ 改善
→ マニュアル化
→ 他業務への横展開

まで進めます。

いきなり全社展開するのではなく、うまくいった型を増やしていく考え方です。

ご相談の進め方

最初に、現在の業務や困っていることを事前フォームで教えていただきます。

その後、

• 現在の業務フロー

• 使用しているツール

• 作業時間

• 担当人数

• 繰り返し発生する作業

• AIの利用状況

• 社内ルール・セキュリティ上の制約

などを確認します。

ここでも、最初の打ち合わせで、

「それならこのAIを使いましょう」

とすぐに決めることを目的にはしていません。

一度持ち帰って業務を分解し、

どこを変えると効果が大きそうか

を整理したうえで、PoCをご提案します。

AIを増やすのではなく、仕事を減らす

AI活用というと、新しいツールを覚えたり、プロンプトを勉強したり、「やること」が増えてしまうことがあります。

でも、本来は逆だと思っています。

AIを導入した結果、

仕事が一つ減った。

毎週2時間かかっていた作業が短くなった。

同じ情報を何度も整理しなくてよくなった。

そんな変化を一つずつ作る。

だから、この支援で最初に考えるのは、

「AIで何ができる？」ではなく、「今やっている仕事の中で、何をやらなくてよくできる？」

です。

「AIを使ってはいるけれど、仕事が変わった感じがしない」

「何か自動化したいけれど、何から始めればいいかわからない」

という段階からでも大丈夫です。

まず一つ、減らせる仕事を探すところから一緒に考えます。