何から着手すればよいですか。

業務の棚卸しから着手します。対象となる業務を洗い出し、頻度と工数を数えます。頻度が高く定型的な業務から着手すると効果が出やすく、逆に判断を伴う業務から始めると人の確認に時間がかかって効果が消えます。

AIを導入したが使われていません。

既存のフローをそのまま自動化しているケースが多くあります。AIが動くことを前提にフローを描き直さないと、人の作業が減らずに確認の手間だけが増えます。現状と理想の2段階でフローを描き、置き換える順序を決めます。

セキュリティが心配です。

扱うデータの機密性で選択肢が変わります。社外に出せないデータを扱う場合は、企業のセキュリティポリシーに準拠した環境を前提に製品を選定します。利用のガイドラインを整備し、何を渡してよいかを明示することも必要です。

どこまでAIに任せられますか。

段階的に広げます。第1段階では人がアウトプットの確認を担い、運用に乗ったうえで人が意思決定に集中する形へ移します。最初から判断まで任せると、誤りに気づけません。

効果はどう測りますか。

対象業務の工数を導入の前後で比較します。そのため、着手前に頻度と1回あたりの時間を数えておくことが前提になります。あわせて出力の品質を評価する基準も決めておきます。

AIエージェント導入・業務自動化支援

マーケティング施策

AIエージェント導入・業務自動化支援

ツールを入れるだけでは業務は変わらない。AIが動くことを前提に業務プロセスを組み直し、セキュリティを担保した基盤の構築から定着までを支援します。

マーケティング施策

AIエージェント導入・業務自動化支援とは、AIが業務の一部を担うことを前提に業務プロセスを再設計し、ツールの選定から導入、人とAIの役割分担の定着までを進める取り組みです。

概要

AI活用が当たり前になった時代において、単なる効率化を超えたAIと人間の共創を前提としたオペレーションを構築します。先進的なAIエージェントや自動化ツールの選定から、それらを最大限に生かすための業務プロセスの再設計までを一貫して支援します。

既存のフローをそのまま自動化しても効果は限られます。AIに任せる業務と人が注力すべき業務を切り分けることで、組織の実行力を本質的に高めます。

AIに任せる業務と人が担う業務を切り分け、業務プロセスを再設計する考え方を示す図

よくある課題

自社のマーケティング業務に最適なAIツールを選定するノウハウがない
AIを導入したものの使いこなせず、期待したほどの成果や自動化が実現できていない
AIエージェントを自社のデータや既存システムとどう連携し、実務に組み込むべきかノウハウがない
AI活用を進めたいが、セキュリティやガバナンスを維持した導入プロセスや運用ルールが整備されていない
AIに任せるべき業務と人間が注力すべき業務の切り分けができず、組織の役割分担が曖昧になっている
効果をどう測ればよいか分からず、投資の判断ができない

アンダーワークスにおける支援実績

項目	規模の目安
支援実績	デジタルマーケティングの実行支援のなかで、業務のAI化を段階的に導入
AIを組み込める業務の一例	コンテンツ案の作成、構成案と原稿のレビュー、ファクトチェック、誤字脱字チェック、画像生成、メール文面の作成、定常分析、レポート作成
契約期間	対象業務を絞って四半期単位で進め、トライアルから運用へ段階的に移す。要件やスコープにより変動します

対象とする範囲は案件により異なります。業務の棚卸しから着手する形も、特定の業務の自動化から着手する形も選択できます。

進め方

業務の棚卸しから定着まで、6つの工程で進めます。

以下は標準的な進め方です。すでに現状の整理が済んでいる場合や方針が定まっている場合など、プロジェクトのスコープとご要望に応じて、着手する工程も進め方も変わります。

STEP 01

業務の棚卸し

対象となる業務を洗い出し、頻度と工数を確認します。誰がどの作業をどれだけの時間で行っているかを数えます。

成果物：業務一覧、頻度と工数の集計

STEP 02

対象業務の選定

頻度が高く定型的な業務から選びます。頻度が低い業務や判断を伴う業務は後回しにしたほうが効果が出ます。

成果物：対象業務の一覧、優先順位、期待効果の試算

STEP 03

業務プロセスの再設計

既存のフローをそのまま自動化しません。現状と理想の2段階でフローを描き直し、AIに任せる範囲と人が担う範囲を切り分けます。

成果物：現状フロー、理想フロー、役割分担の定義

STEP 04

ツールの選定

自社のマーケティングスタックとの親和性、セキュリティポリシーへの準拠を確認したうえで選定します。

成果物：要件一覧、製品比較表、選定報告

STEP 05

導入と検証

選定したツールを導入し、対象業務でトライアルを実施します。出力の品質と工数の削減を実測して判断します。

成果物：導入、プロンプトと手順、検証結果

STEP 06

定着と組織変革

担当者がAIを使いこなすためのトレーニングと、利用のガイドライン策定を通じて、運用に乗せます。

成果物：マニュアル、研修、ガイドライン、改善のサイクル

AIに任せる業務を選ぶときの判断軸

すべての業務がAIに向くわけではありません。頻度と判断の要否で、任せる順序が決まります。

判断軸	見るべき点
頻度と工数	その業務が月に何回発生し、1回あたり何時間かかっているか
定型性	手順が決まっているか。例外の判断が毎回必要ではないか
出力の検証可能性	AIの出力が正しいかを、人が短時間で確認できるか
扱うデータの機密性	社外に出せないデータを渡す必要があるか。その場合の環境はあるか
既存システムとの接続	必要なデータをAIが参照できる状態にあるか
失敗した場合の影響	誤った出力がそのまま外に出た場合、取り返せるか
担い手	導入後にプロンプトや手順を維持する人がいるか

本表は検討の枠組みを示すものです。実際の選定では、業務の棚卸しの結果とセキュリティポリシーを確認したうえで対象を決めます。

サービス

OUR SERVICES

サービスの特徴

AI活用を前提とした業務プロセスへ再設計する

既存の業務フローを単に自動化するのではなく、AIエージェントが稼働することを前提としたプロセスを設計します。現状と理想の2段階でフローを描き直し、AIに任せるべき定型業務と人間が行うべき業務をタスク単位で切り分けます。

ガバナンスとセキュリティを担保した導入

データの取り扱いは、AI導入で最初に確認すべき論点になります。企業のセキュリティポリシーに準拠したソリューションを選定し、何を渡してよいかを利用のガイドラインで明示します。

人とAIの共創を実現する定着支援

ツールの導入はゴールではありません。第1段階では人がアウトプットの確認を担い、運用に乗ったうえで人が意思決定に集中する形へ移します。この段階設計を前提に、トレーニングとガイドラインの整備まで支援します。

よくあるご質問

何から着手すればよいですか。: 業務の棚卸しから着手します。対象となる業務を洗い出し、頻度と工数を数えます。頻度が高く定型的な業務から着手すると効果が出やすく、逆に判断を伴う業務から始めると人の確認に時間がかかって効果が消えます。
AIを導入したが使われていません。: 既存のフローをそのまま自動化しているケースが多くあります。AIが動くことを前提にフローを描き直さないと、人の作業が減らずに確認の手間だけが増えます。現状と理想の2段階でフローを描き、置き換える順序を決めます。
セキュリティが心配です。: 扱うデータの機密性で選択肢が変わります。社外に出せないデータを扱う場合は、企業のセキュリティポリシーに準拠した環境を前提に製品を選定します。利用のガイドラインを整備し、何を渡してよいかを明示することも必要です。
どこまでAIに任せられますか。: 段階的に広げます。第1段階では人がアウトプットの確認を担い、運用に乗ったうえで人が意思決定に集中する形へ移します。最初から判断まで任せると、誤りに気づけません。
効果はどう測りますか。: 対象業務の工数を導入の前後で比較します。そのため、着手前に頻度と1回あたりの時間を数えておくことが前提になります。あわせて出力の品質を評価する基準も決めておきます。