/自社のどの業務から
AIを始めるかを、今日決める

宮本貴司 ／ 〈役割〉

Yo ／ 開発PM・EXPLACE 代表

ゼロから事業を作ってきた経営者目線で、「使えるAI活用」を。今は 一人（＋AI）で10案件以上 を同時に運営しています。

「AIを触ってみる会」ではありません

社長が、自社のどの業務からAI導入を始めるかを、
業務への組み込み方まで含めて今日その場で1つ決める会です。

持ち帰るもの：わが社のAI導入・設計図（1枚）

こんな社長のための60分です

AIを本格活用できていない中小企業の社長（AIを使い倒している方向けではありません）

AIは「やるか」でなく「どう業務に入れるか」の段階へ

先に“型”を作った会社から、人手不足と属人化を抜け出しています。

「生成AI」とは？ 使う会社と使わない会社で、差が出ています

日本語で頼むと 要約・文章・案・調査 を返す“考える相棒”。社長が詳しくなる必要はなく、「頼み方」を知るだけ。

比べると：企業の「AI業務利用率」は日本が最下位

＝「何らかの業務で生成AIを使っている企業」の割合（日・米・独・中の同一調査なので比較できます）

さらに日本の中小企業はもっと手前：活用方針を定めている割合は大企業 約56% に対し中小 約34%。別調査では中小の導入率 約23%＝先進7カ国で最低。

早く始めて“続ける”ほど、差は複利で開く

主要な生成AIの強み・弱み（フラットに）

“主軸”にClaudeを選ぶ理由（正直ベース）

• 文章の質と、指示どおりの正確さ：直しが少なく、そのまま使える
• 誤り（ハルシネーション）が少ない：業務は正確さが命
• “チャット→業務に組み込む”仕組みが揃う（自動化・社内連携）＝次の段階へ進める
• 連携しやすい：AIとツールを繋ぐ標準規格「MCP」はClaude発。今やChatGPT等も採用する業界標準で、社内システムと繋ぎやすい

会社で使うときの「安全」の根拠

あなたの会社なら、こう使えます（現場のあるあるで）

「何を・どれで」やるかの地図

なぜ、AIを触っても“効果”が出ないのか

• 個人利用で終わり、業務フローに載っていない
• 誰が何をどこまでやるか任せ方が未定義
• 出力を検証・活用する運用がない（もっともらしい低品質が量産される）
• ルールと安全が未整備で、社内に広げられない

AI活用の3段階 — 今どこにいますか？

今日は A を体験しつつ、B/Cへどう上がるかまで設計します。

この後、“わが社の設計図”を1枚つくります

分かる範囲でOK。各STEPに例と雛形があり、一緒に埋めます。

あなたの会社の“困っている1業務”で試す

• 属人化している／判断が遅い業務を1つ選ぶ
• 雛形プロンプトで「意思決定メモ／論点と選択肢」を生成
• 「あ、これは効きそう」を実感 → 設計図の“対象業務”が決まる

「AIに任せる／人がやる／誰が回す」を決める

これが「部下にどこまで任せるか」の答えになり、設計図の“任せ方”が決まる。

“単発チャット”を、現場で回る仕組みに載せる

承認付き・いつでも戻せる形で業務フローに組み込む様子をデモ（勝手に進みません）。

「何がどうなれば解決か」を先に決める

• 時間：この作業が ◯分 → ◯分
• 属人化：この人しかできない → 誰でもできる
• 速さ：判断に◯日 → その場で論点が揃う

ゴール指標があるから、導入が“やって終わり”になりません。

「自分たちで頑張る」か、「載せる所は任せる」か

お任せする前の不安、先に消します

• お金がかかりそう → まず1業務・低リスクの入口から。効果（削減時間）が見えてから広げるので、いきなり大きな投資は不要。
• 現場が反発しそう → 全社一斉でなく数名・1業務から。“仕事を奪う”でなく“雑務を肩代わり”。楽になった実感が広がると自走します。
• 情報が漏れそう → 非学習プラン＋ルール設計込み。会社データを学習に使わない契約・認証済み環境で、入れてよい情報も線引きします。
• 続くか不安 → 定着まで伴走。担当者頼みにせず、手順・テンプレ・推進役をセットで用意するので放置になりません。

今日の設計図を、“現場で回る”ところまで

お手元の設計図（1枚）を、そのまま実装できるレベルに詰めます。
個別相談 30分（先着10名）＝導入設計の場。