AI EMPLOYEE USE CASES

AIに任せる作業と、
人が確認する仕事。

中小企業でAI社員を使う場合に、業務・参照情報・確認者をどう分けるか。3つの想定例で具体化します。

CASE 01 / MEETING

会議後のタスク整理を支援する想定例

想定会社:複数部門で案件を進めるサービス会社

会社の状況・課題

会議ごとに議事録の書き方が異なり、担当者と期限が曖昧なまま次回を迎えることがあります。

導入前の業務

会議担当者がメモを読み返し、要点、担当、期限、未決事項を個別に整理します。

整える情報とルール

議事録様式、担当者一覧、期限の書き方、決定と提案の区別、社外秘情報の扱いを定めます。

構築するAI社員

安全な議事メモから、決定事項、タスク、期限、確認事項の下書きを作ります。確定や通知は行いません。

人の確認方法

会議責任者が事実、担当、期限、公開範囲を確認し、修正後に社内共有します。

導入後に確認する指標

担当・期限の記載漏れ、修正回数、会議後の共有までの時間を試行前後で確認します。

対象外・残る課題

発言者の意図、優先順位、責任の確定はAIに任せません。録音や文字起こしを扱う場合は、参加者への案内と保存ルールも必要です。

CASE 02 / PROPOSAL

提案書の初稿を支援する想定例

想定会社:法人向けに複数サービスを提供する中小企業

会社の状況・課題

顧客ごとの提案書を毎回ゼロから作り、サービス説明の表現や確認事項が担当者によって変わります。

導入前の業務

営業担当者がヒアリングメモ、商品資料、過去提案を探し、構成と文章を作ります。

整える情報とルール

現行サービス、価格、対象外、提案書様式、禁止表現、顧客情報の入力範囲を整理します。

構築するAI社員

確認済み情報から、提案の見出し、顧客課題の整理、不足質問、本文初稿を作ります。

人の確認方法

営業責任者が顧客理解、価格、提供範囲、根拠、表現を確認し、最終版を作成します。

導入後に確認する指標

初稿作成時間、価格・条件の修正件数、差し戻し理由を記録して、参照情報と指示を改善します。

対象外・残る課題

受注可能性の断定、契約条件の確定、顧客への送信は人が行います。古い価格表や未承認提案が参照されない管理も必要です。

CASE 03 / INQUIRY

問い合わせ返信案を支援する想定例

想定会社:電話・メールで顧客相談を受ける事業者

会社の状況・課題

同じ質問へ何度も回答する一方、例外的な相談を通常回答で処理しそうになることがあります。

導入前の業務

担当者が過去メールや資料を探し、回答できる範囲かを判断して返信を作ります。

整える情報とルール

FAQ、対応範囲、料金、返信目安、個人情報、責任者へ引き継ぐ条件を整理します。

構築するAI社員

問い合わせ内容を分類し、回答案、不足情報、確認先を提示します。自動返信は行いません。

人の確認方法

担当者が顧客情報、事実、約束、敬語、引き継ぎ要否を確認し、人が送信します。

導入後に確認する指標

確認漏れ、責任者への引き継ぎ率、返信案の修正理由を記録し、FAQと判断基準を更新します。

対象外・残る課題

苦情、契約、法務、健康、安全に関する判断は担当責任者へ引き継ぎます。外部送信をAIだけで完了させません。

自社の業務に置き換えて
整理してみませんか。