AIに任せる仕事、任せない仕事

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1. AIに任せる仕事、任せない仕事 自分の仕事にAIをどう入れるか 海野弘成（@yaotti / やおっち） 1
2. 今日のゴール AIの未来予測じゃなく、明日から自分の仕事にどう入れるか。 後半は皆さんの仕事に寄せて、その場でコメントします。 持ち帰ってほしいこと 1. AIに 任せやすい 仕事の見極め 2. 任せすぎない方がいい 仕事の見極め 3. 自分の仕事で試す 最初の一手 2
3. 自己紹介 海野弘成（@yaotti / やおっち） Qiita（プログラミング情報共有サービス）創業社長 newmo でLLM電話対応をプロト→運用 （対応率 70%→100% / GENIAC PRIZE 1位） 今年2月 ACK Craft株式会社 を創業、 「ツギキ(継木)AI」開発中 「頭の中の知見や経験を形にする」 に興味があります 3
4. AI活用でよくある失敗 ツール導入から入ってしまうこと 入れたけど、使われない / 定着しない 何を任せていいか分からない 「結局、自分でやった方が早い」 → 先に見るべきは 仕事の流れ 4
5. AI活用 = 仕事の再設計 ツール導入ではなく、 仕事を分解して、AIと人の分担を設計し直すこと いきなり完全自動化を狙うより、 「下書きはAI・確認は人」から 始めるのが現実的 5
6. 任せやすい仕事 / 任せすぎない仕事 任せやすい（情報の前工程） 整理・要約・下書き・分類・候補出し・検索 任せすぎない（最後の砦） 最終判断・高リスク・感情への対応・法務労務お金・暗黙知 → 任せすぎない仕事も、判断材料の整理まではAIに 6
7. やってみる：議事録を分解すると 工程 担当 文字起こし / 要点整理 / ToDo抽出 AI 何を載せ何を伏せるか / 機微な発言 / 最終共有 人 「議事録は全部できる？」→ 詰まる 「どの工程なら任せられる？」 → すぐ入れられる 7
8. 事例：AI音声配車「Maido」 newmo のタクシー電話配車AI。 当初：1日 約500件 の電話のうち、約70%しか取れず （取れない = お客様の依頼を受けられない） → AIに 電話の一次対応 を任せる仕組みに 8
9. MaidoでのAIと人の分担 AIが対応：いつもの場所 / 過去データあり / 行き先が分かる / 定型依頼 人が対応：予約 / 問い合わせ / イレギュラー / 複雑な指定 / 要判断 → AIが得意を受け持ち、人が難しいを見る 9
10. Maidoで起きた変化 応答率：約70% → 取りこぼしを減らし ほぼ100% うち 約半分はAIだけで完結 ／ GENIAC-PRIZE 1位 効いたのは、AIと人の 範囲を明確に分けたこと。 100点のAIを待つより、人と組ませる方が早い。 10
11. AIと人の線引きは「動く」 AIは毎年進化する。去年は「無理」だったことが、今年は「できる」 に変わる。 だから分担は、一度決めて終わりじゃない。定期的に試し直すもの。 完璧なAIを待つより、いまの道具でまず分けて、試す やってみると、何を任せられて何を任せられないかが、だんだん見えてくる この「自分の仕事を探りながら再設計する」過程を、ぜひ 楽しんでほしい 11
12. ここからは相談タイム 皆さんの仕事に寄せて、一緒に考えます。 こんな仕事、ありませんか？ 面倒だけど何度も繰り返す / 人で品質に差が出る 引き継ぎが難しい / 探すのに時間がかかる もっと良くしたいけど手が回らない 「この業務AIでできる？」 「何から始める？」何でもどうぞ 12
13. まとめ 大事なのは 何ができるか より どう分けるか 1. AI向き ＝ 整理・要約・下書き・分類・候補出し 2. 最終判断・高リスクは 人が見る 3. 完全自動化より 分担から始める 今日の最初の一手 帰ったら仕事を1つ選び、 「どの工程なら任せられる？」で分けてみる 13
14. 自分がいま作っているもの：ツギキ(継木)AI 今日の話 ＝ 仕事を「渡せる形」にして分担する こと。 それを毎日の仕事で自然に進める道具を作っています。 仕事をしている 画面を記録 するだけで 日報・タスク・マニュアルの下書き を自動生成 → 仕事を 「人にもAIにも渡せる形」 に変えていく 担当変更の引き継ぎにも、AIに任せる準備 にも データは手元で完結（ローカルで動くAI） 14
15. 最後に AIは効率化の道具じゃなく、 人がもっと大事な仕事に時間を使えるようにする もの。 「なんとなく便利」で終わらせず、 実際の仕事に入れる事例を増やしたい。 交流会で、ぜひ自社の業務の話を X（@yaotti）／ サイトは yaotti.ai 15