前回は、毎朝見る場所と順番を決めた話でした。今回は、その画面に何を載せるか——特に AI をどこまで使うか——です。
「AI 導入」より先に決めたこと
うちは AI を使っています。ただ、最初のゴールは 「AI で全部自動化」ではありません。
現場で本当に困っていたのは、
- 依頼がチャットの流れに埋もれる
- 口頭で終わったつもりのことがタスクにならない
- 共有ドライブに置いたが、誰も見に行かない
といった 拾い漏れと、拾ったあとの行方 でした。
だから設計は3段階に分けました。
拾う · 選ぶ · 反映する
| 段階 | 誰が | 何をする |
|---|---|---|
| 拾う | AI（＋ルール） | 散らばった情報から「候補」を抽出する |
| 選ぶ | 人 | 今日やるか、保留か、不要かを決める |
| 反映する | 人（＋ツール） | 選んだものだけタスクや業務画面に載せる |
拾うは AI が向いています。文章の要約、カテゴリ分け、重複の検出——ルールを決めれば、一定の精度で回せます。
選ぶは人が向いています。優先度、緊急度、誰がやるか、本当に今必要か——ここを AI に任せきると、現場の違和感が溜まります。
反映するは、選んだ結果を仕事の形に落とす段階です。タスク管理に登録する、カレンダーに載せる、業務画面の「今日やること」に入れる——反映先を一つに寄せると、前回書いた「毎朝見る画面」とつながります。
AI 万能論を避ける理由
小さな会社では、間違った自動化のコストが大きいです。
- 不要なタスクが増える
- 現場が「AI が勝手に作った」と感じて使わなくなる
- 結局、人が全部チェックする二重作業になる
うちの方針は 「AI は下書き係。決定権は人」 です。候補として並べ、人が yes / no / あとで を選ぶ。選ばれなかったものは捨ててよい（またはアーカイブ）。
うまくいっている使い方
- 長いやりとりから 「タスクになりそうな一文」 だけ抜き出す
- 似た依頼が既にないか 重複チェックのたたき台 を出す
- 載せる前に 一行サマリ を AI に書かせ、人が修正する
うまくいっていない使い方もあります。優先度の最終判断 や 見積もり を AI だけで決める——ここはまだ人の領域です。
小さな会社向けの現実ライン
- 完璧な分類より、毎日同じ画面で見られる量 を守る
- AI の出力は 提案 とラベル付けする（確定ではない）
- 週に一度、人が「溜まりすぎていないか」を見る
次回
3本目では、Slack などの 通知を増やさず、業務画面へ誘導する 話を書きます。入口は一つ、作業場所も一つ——通知疲れを減らす設計です。
シリーズ: 小さな会社のための情報整理 · 2 / 3