AI 化は、どこから進めるべきか

30 秒でわかる答え最初の一歩は、「回数が多く、型があり、間違えても取り返しがつく仕事」からです。効果が見えやすく、社内の信頼も積み上がります。成果の差を生むのは、道具よりも、業務の流れの見直しです。

活用の方針を定めた日本企業は、約半分です

総務省の情報通信白書（令和 7 年版）によると、生成 AI の活用方針を定めた日本企業は 49.7% で、前年の 42.7% から増えました。一方、米国は 84.8%、中国は 92.8%、ドイツは 76.4% です。

方針がないまま現場が個別に使い始めると、効果も危うさも見えにくくなります。「どこから始めるか」を決めることが、方針づくりの第一歩です。

生成 AI の活用方針を定めた企業の割合

出典：総務省「令和7年版情報通信白書」

候補の業務を、「回数の多さ」と「間違えたときの影響」の 2 つの軸で並べます。回数が多く、影響が小さい仕事が、最初の候補です。議事録の要約、社内の問い合わせへの回答、資料の下書きなどが当てはまります。

回数が多く、影響も大きい仕事は、AI が下書きをして人が確かめる形で、次に進めます。回数が少なく影響が大きい仕事は、最後に回します。

↑ 上ほど、間違えたときの影響が大きい

最後に回す回数が少なく、慎重さが要る仕事。例：大型の投資判断

人が確かめる形でAI が下書きし、人が承認。例：契約書の確認、見積もり

必要に応じて個人の工夫で十分な仕事。例：たまの調べもの

ここから始める回数が多く、取り返しがつく仕事。例：議事録、社内の問い合わせ

右ほど、回数が多い →

McKinsey の 2025 年の調査では、AI で大きな成果を上げている企業は、全体の約 6% でした。こうした企業は、ほかの企業に比べて、業務の流れそのものを作り直している割合が約 3 倍高いとされています。

今の手順はそのままに AI を足すより、その仕事の流れを AI 前提で描き直すほうが、効果は大きくなります。

約 6%AI で大きな成果を上げている企業（利益の 5% 以上が AI によるもの）

約 3倍そうした企業が、業務の流れを作り直している割合（ほかの企業との比較）

出典：McKinsey「The state of AI in 2025」

大きな計画から入るより、1 つの業務で効果を測り、その結果で次を決めるほうが、速く進みます。