「AIは苦手」で終わらせるのはもったいない。少人数の会社の仕事を、もっと楽にする方法
「AIがすごいのは分かった。でも、うちの仕事にどう関係するの？」
そんな社長さんに、まず想像してほしい場面があります。
お客さんから見積もりの相談が来た。以前の資料を探して、担当者に確認して、返信の文章を書いているうちに夕方になる。その間にも電話は鳴るし、別の仕事も入ってくる。
やっと返事をしたら、「すみません、もう他で話を進めています」と言われてしまった。
これは説明のための例ですが、忙しい会社では起こりそうな話ですよね。
もちろん、先に返した会社がAIを使っていたとは限りません。ただ、AIに資料の整理や返信の下書きを手伝わせれば、人を増やさずに対応を早められる仕事はあります。
僕が気になっているのは、この差です。AIに詳しいかどうかより、お客さんを待たせずに済むか。後回しにしていた仕事まで手が届くか。社長さんには、まずそちらから考えてもらいたいんです。
30分早く終わった。そのあと何をする？
たとえば、メールを書く時間や資料を探す時間が、AIの助けで30分短くなったとします。
そこで別の書類を片づけるのもいい。残業を減らすのも、もちろんいいことです。
営業で考えるなら、気になっていたお客さんに一本電話をかけられます。
「この前の見積もり、その後どうですか。金額以外にも、気になっていることはありませんか」
聞いてみたら、値段ではなく納期を心配していた。あるいは、社内で説明するための資料が足りなかった。そこが分かれば、次に何をすればよいかも見えてきます。
資料作りが早くなるだけなら、差は30分かもしれません。でも、その時間でお客さんの事情を聞けたら、次の提案まで変わります。
こうしたことを毎週続ける会社と、目の前の仕事で精いっぱいの会社。少しずつ、お客さんについて知っていることにも違いが出てくる。僕はそこが、AIを仕事に使う会社の強さになると思っています。
「最近、仕事が減ったな」で済ませると分からない
お客さんは、他の会社を選んだ理由を毎回教えてくれるわけではありません。
こちらから連絡する前に、他社で話がまとまっていた。返事を待っている間に、別の会社が疑問を解消してくれた。そんなこともあるはずです。
でも、こちらに残るのは「受注がなかった」という結果だけ。
「景気が悪いからかな」「うちは値段が高いからかな」と考えていても、実は別のところで選ばれなくなっているかもしれません。
僕は、AIが広まると、こういう差が今まで以上に出やすくなると見ています。返事の準備が早くなれば、お客さんと話す回数を増やせる。少人数でも、一人ひとりの相談に合わせて提案を直しやすくなるからです。
集客もそうです。広告を出したまま忙しくて放置する会社と、問い合わせの内容を見て案内を直す会社では、お金の使い方が変わってきます。AIは、寄せられた質問を整理したり、書き直す案を出したりする手伝いができます。
ただし、文章をたくさん作れば売れるわけではありません。お客さんの声と照らし合わせて、「この説明では伝わっていないな」と気づき、直す人が必要です。
差は広がる。でも、AIを入れた会社が全部勝つわけではない
では、これからどれほど差がつくのか。
何年後に売上が何倍違う、という話はできません。提案が早くなっても、引き受ける現場が空いていなければ仕事は増やせませんし、商品がお客さんに合っていなければ契約にはなりません。
AIの答えを直すのに時間がかかり、かえって忙しくなる使い方もあります。
それでも、うまく手間を減らせた会社は、その時間で営業したり、社員に仕事を教えたりできます。そこで利益が残れば、次の改善にもお金を使える。
一方、毎日の作業に追われる会社では、「教える時間がない」「新しいことを試す余裕がない」が続いてしまう。最初は小さかった作業時間の差が、仕事を取る力や、社員を育てる余裕にまで広がる。心配なのは、そういうことです。
後から同じAIを契約しても、それまでに相手が覚えた工夫までは付いてきません。
だからといって、今からでは遅いという話でもありません。小さな会社なら、社長と担当者で相談して「明日からこれを試そう」と決められます。大がかりな導入より、その身軽さが役に立つこともあります。
社員に「AIくらい使ってよ」と言う前に
会社同士の差も気になりますが、社内での扱い方はもっと身近な問題です。
AIが得意な人に仕事が集まり、早く終わらせた分だけ、また仕事が来る。これでは、その人ばかり忙しくなります。
逆に、使い方が分からない社員さんに「もっと勉強して」と言っても、今の仕事で手いっぱいなら難しいですよね。教えてくれる人も、試す時間もないままでは、なかなか始められません。
仕事中に少し時間を取り、実際に困っている作業を一緒にやってみる。出てきた答えのどこを確認するかも、その場で話す。うまくいったやり方は、ほかの人にも見せる。
そこまで会社で面倒を見た方が、結局はみんなで使えるようになります。
AIが、経験の浅い人の助けになったという研究もあります。2025年に発表された5,172人の顧客対応担当者を分析した研究では、AIの支援によって、1時間に解決できた問い合わせの件数が平均15％増えました。経験の浅い担当者などで、効果が大きく出ています。
これは特定の仕事での結果で、「うちの売上も15％増える」という数字ではありません。それでも、AIが得意な人だけでなく、新人さんを支える使い方にも目を向けたいところです。
研究「Generative AI at Work」（2025年）
気をつけたいのは、答えを受け取るだけで終わらせないこと。
「なぜこの見積もりになったのか」「この説明でお客さんは分かるのか」。先輩と話す機会までなくしてしまうと、間違った答えが出ても気づけません。
焦って顧客の資料を無断でAIに入れたり、確認せずにメールを送ったりするのも困ります。会社で使ってよいサービスと、任せてよい仕事は決めておく。早くすることと、確認を省くことは別です。
まずは、毎週「面倒だな」と思っている仕事から
AI格差と聞いて、慌てて新しいサービスを契約する必要はありません。
先に、社員さんに聞いてみてください。
「毎週やっていて、これに時間を取られるのはもったいないな、と思う仕事はある？」
売上の集計かもしれません。あちこちにある資料を探すことかもしれません。似たような問い合わせに、その都度一から返事を書いているのかもしれません。
そのうち一つを選んで、AIでどこまで手間を減らせるか試す。作る時間だけでなく、確認や手直しの時間も含めて、以前より楽になったかを見ます。
うまくいかなければ、使い方を変える。その仕事には使わない、でもいいんです。全部をAIに任せる必要はありません。
一つ楽になって、「これなら隣の仕事にも使えそうだ」と分かってくる。その経験を社内に残していけば、社長一人が頑張らなくても使える場所が増えていきます。
僕らBLUE LEAFも、最初から「このAIを使いましょう」とは決めません。普段の仕事を聞いて、誰が何に時間を使っているのか、どこで待ち時間が出ているのかを見ます。
営業に出たいのに事務仕事で出られない。お客さんに連絡したいのに、いつも夕方になってしまう。そういう、社長さんが気にしている仕事の話から始めたいと思っています。
AIの名前を覚えてから相談する必要はありません。「これ、もう少し楽にならないかな」という仕事を一つ、聞かせてください。
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