AI活用の勝敗は、
ツールではなく
"設計"で決まる。
AIは誰でも触れる時代になりました。だからこそ差が出るのは、"業務をどう分解できるか""判断をどこに残すか""運用と例外処理をどう設計するか"ここだけです。
ツールは変わります。流行も変わります。でも、仕事の構造を設計できる企業は、何度でも立て直せます。私たちは、その"設計力"を現場に実装します。
業務の分解と再設計
まず現場の仕事を手順（作業）と判断（責任）に分解し、判断点を固定します。この整理がない自動化は、必ず属人化か停止を招きます。
CLI × 自動化
大規模開発より先に、小さく効く自動化ユニットを作り、積み上げます。"日常業務で使われ続ける形"を最優先します。
AIエージェント運用
AIに任せるのは、生成・整理・実行。人が握るのは、判断・優先順位・責任。この役割分担ができると、疲弊も暴走も止まり、業務が止まらない状態が作れます。
AIはすでに"実験段階"を終えている。
でも現場の構造は、まだ旧式のまま。
このギャップを埋めるには、ツール導入ではなく"業務設計の更新"が必要です。
生成AI導入率。前年比+15.9pt。導入は加速しています。
全社定着・日常利用への壁。導入は進むが活用が伸び悩んでいます。
エージェント熱狂の落とし穴。統制不足により40%以上が中止の危機。
企業運営の直近課題は、
"速度"と"人"の2つで詰まる。
AI・自動化で処理が速くなるほど、現場は"判断""例外""教育"が追いつかず、むしろ負荷が増えます。 さらにDX人材不足で、改善の設計そのものが止まる。ここを放置すると、属人化と疲弊が同時に進みます。
速くなった分、現場の"適応コスト"が増える
近年、AIや自動化技術の進展により、従来では時間がかかっていた業務が瞬時に処理されるようになりました。 生産性が上がる一方で、従業員には即応性・専門知識・判断力が求められ、 従来の業務スタイルに慣れた現場ほど、適応負担が増えます。
現場で起きがちな副作用
- —スピードが上がり、問い合わせ・差し込み対応が増える
- —例外処理が増え、"人が詰まる"ポイントが固定化する
- —プレッシャー増大 → 過重労働・ストレスの増加が顕在化
→ ここで重要になる経営判断
速度そのものより重要なのは、"誰が、どこで、何を判断するか"を固定することです。例外処理・権限・ログ・教育がないまま速度だけ上げると、現場の負担だけが増えます。
"速い業務"に合わせて仕事の構造を更新できるかどうかが、次の競争力になります。
DXは"設計できる人"がいないと進まない
DX推進には、最新技術の導入だけでなく、業務分解・運用設計・再教育が必要です。 しかし急速な技術革新に対し、十分なスキル人材の供給が追いつかず、企業のDX推進の大きな障壁になっています。
よくある詰まり
- —IT担当がいない／兼務で回してブラックボックス化
- —既存社員のスキルアップが追いつかず、導入が定着しない
- —外注依存で改善ループが回らず、更新が止まる
→ 人材不足への現実解
人材不足は"採用だけ"では埋まりません。非エンジニア前提で回る運用設計と、小さく切った自動化ユニットの積み上げで、負担を減らしながら定着させます。
その上で、再教育（リスキリング）を回せる状態を作ることで、現場が自走できる形へ移行します。
作業と判断を分離し、判断点を固定
属人化・暴走・停止を防ぐ土台を作ります。
小さく効くユニットを積み上げ
日常業務に組み込まれる形が最優先です。
例外・権限・ログ・教育まで設計
"止まらない"ことを成果とします。
自動化は、派手さより"継続運用"が勝つ
ここでは、業界をまたいで実装してきた"止まらない自動化"の例を、業務単位で整理します。 すべて、運用・引き継ぎ・例外処理を前提に設計したものです。
受注業務の作業自動化
入力・確認・起票をユニット化し、例外時の判断点を固定。
受注／起票の自動化
転記と二重チェックを削減。ログ設計で追跡可能に。
商品管理の自動化
Excel/CSV運用を脱却し、更新・差分反映の手間を圧縮。
個別オーダー受発注の自動化
例外が多い領域を"判断点"で分離し、止まらない運用へ。
ポータルサイト更新の自動化
更新手順を標準化し、属人運用を削減。引き継ぎ可能な形に。
競合価格調査の自動化
収集→整形→レポートを自動化し、週次判断を速くする。
受発注＋経理事務の自動化
入力・照合・出力までをワークフロー化。ミスと残業を削減。
消費管理の自動化
集計の手戻りを削減。例外ログで"止まり"を早期検知。
レポートの自動化
収集→分析→文章化→共有までを自動化し意思決定を速める。
→ 支援業界（例）も見る
導入ではなく、
運用までの設計。
棚卸し
現状業務を分解。Excel/CSV、見えない手作業を全て可視化します。
判断点の特定
人が判断すべきポイントを固定。AIに任せてはいけない核心を決めます。
ユニット化
CLI/RPA/APIを用い、小さく即効性のある自動化を構築します。
AI統合
生成・校正・レポート実行を組み込み、エージェントを実務に投入します。
運用設計
権限、ログ、例外処理。止まらないためのインフラを整備します。
改善ループ
KPIに基づき、次なる自動化の領域を拡大し続けます。
現場で回した経験からしか、
設計は生まれない。
EC領域では数十万から8億規模まで伸ばす過程を一貫して経験。Python/JSを中心に、業務システム自動化を推進しています。
よくあるご質問
AI導入支援は何から始めますか？
エンジニアがいなくてもできますか？
AIエージェントって結局なに？
お問い合わせ
AIを入れるべきか分からない。現場がついてこない。そんな段階で構いません。
ツールの話ではなく、仕事の話から始めます。
AIは、仕事を奪うものではない。
仕事の"無理"を引き受ける存在だ。
人はもっと判断に集中できる。
hack — Agentic Work & Optimisation