「手戻り」で疲弊していた100件超の属人化業務 が、
AIツールの内製で大幅に削減。
成果報酬型のビジネスモデルを支えるP社は、ナレッジの属人化という根深い課題を抱えていました。「AX DIVE」受講後、開発未経験だったT氏が「レギュレーションチェックツール」を開発。この成功体験を機に、AIでこれまでなかった新制度をつくりました。
今回は、広告代理店P社のT氏に、AIツール開発が業務削減だけにとどまらず、いかにして「新制度の創設」という次のステップにつながったのかを伺いました。
お話を伺った方
P社T氏（匿名）
事業内容：
成果報酬型の広告運用・マーケティング伴走支援・スクール運営
温度差と疲弊を生む「ナレッジの属人化」と、100件超の非効率な業務
ーーまず、貴社の事業内容と、T様の役割について教えていただけますか？
T氏：
弊社は広告代理店です。クライアント様に二人三脚で伴走していくスタイルで、売上に応じた成果報酬をいただく「マーケティングパートナー事業」がメインで、スクール事業も展開しています。
私の役割は、社内ではデータエンジニアや情報システム担当といった立場ですね。
ーー「AX DIVE」導入前、事業や業務においてどのような課題を感じていらっしゃいましたか？
T氏：
一番は「ナレッジの属人化」ですね。クライアント様のビジネスモデルは似ているケースが多く、弊社がやるべき準備や作業も類似しています。それなのに、情報やナレッジが事業部間や担当者間で分断されてしまっていました。
ーー情報が共有されていないことで、どのような問題が起きていたのでしょうか。
T氏：
上から見れば「これ、何回もやっているから簡単だよね」という業務が、担当者からすると「初めてで情報もない」という状況になり、そこに温度感の差が生まれます。結果として、担当者がすごく疲弊してしまう、ということが起きていました。
実際に、「AX DIVE」を受講する前に社内の業務を洗い出すヒアリングシートを記入したのですが、集計したら100件を超えるような属人化・繰り返し業務がリストアップされました。
ーー100件超ですか…。その中でも、特にインパクトが大きかった改善事例について、研修で取り組んだことを教えてください。
T氏：
「クリエイティブのレギュレーションチェック」のツール開発です。
これはまさに属人化していた業務の典型でした。研修前は、まず担当者がレギュレーションを確認しながら動画を1本ずつ全部見ていました。もしNG点があれば修正指示を出し、修正が上がってきたら、また同じことを繰り返す。OKだったものだけを出稿するというフローです。
ーー確認と修正の「手戻り」が何度も発生していたわけですね。
T氏：
はい。その都度やり取りが増えていました。そこで、AIによるチェックツールを開発し、担当者へ確認を依頼する「前」の段階で、AIが一次チェックを行うフローに変えました。
すると、担当者の手戻りが明らかに少なくなりました。もちろん、削減できた時間を具体的に数値化するのは難しいのですが、各担当者からは「すごく楽になりそうです」という声をもらっています。
Before
レギュレーションチェック業務:
担当者が動画を1本ずつ、すべて目視で確認。
業務フロー:
NG箇所があれば修正依頼を出し、修正物が再提出されるたびに「再度、目視で確認」するという非効率な「手戻り」が常態化。
組織への影響:
担当者の確認工数が膨大で、業務が属人化。メンバーが疲弊する大きな原因となっていた。
After
レギュレーションチェック業務:
AIが一次チェックを担い、人は「AIがNGと判断した箇所」のみを最終確認。
業務フロー:
AIがファーストチェックを行うことで、修正依頼や再確認といった「手戻り」が大幅に削減された。
組織への影響:
担当者の負荷が軽減された。
開発経験ゼロから挑戦！AIの「出力」を変えたプロンプトへの意識改革
ーーT様ご自身は、もともとAIや開発に詳しかったのでしょうか？
T氏：
いえ、開発経験は一切ありません。会社で契約しているChatGPTなどを多少触っていた程度ですね。「AX DIVE」の導入自体も代表が決めたので、正直なところ、当時は「あ、なんか始まるんだな」ぐらいの感覚でした（笑）。
ーー開発経験ゼロから受講されて、「AX DIVE」のカリキュラムはいかがでしたか？
T氏：
知らなかった知識や発見が程よくあり、学習として純粋に良かったなと感じています。特に私の中で意識が大きく変わったのは、「メタプロンプト」の重要性です。
ーープロンプトに対する向き合い方が変わった、ということでしょうか。
T氏：
はい。受講前は、AIが出してきた出力（結果）に対して、後から「あーでもない、こーでもない」と手直しをすることが多かったです。でも、研修を受けてからは「最初のメタプロンプト設計に時間をかけた方が、圧倒的に効率的だな」と考えるようになりました。
ーー出力結果そのものではなく、その「手前」にある設計図の重要性に気づかれたと。
T氏：
まさに。そこを意識するようになってから、AIの出力の質も変わったと実感しています。
最初の壁は「バラバラの社内データ」だった
ーー研修で学んだことを活かして、いざツール開発を進める中で、難しかった点はありましたか？
T氏：
はい。ただ、それはAIの技術的な問題というより、むしろ「AI以前の問題」でしたね。
ーーAI以前の問題、ですか？
T氏：
そうなんです。社内ナレッジを参照して回答を生成する「RAG（ラグ）」という仕組みを作ろうとした時、AIに読み込ませるべき社内の参照データが、そもそも全然整備されていなかったんです。
ーー導入前の課題だった「ナレッジの属人化」が、そのままデータにも表れていたわけですね。
T氏：
はい。事業部が複数あるのですが、データのフォーマットが統一されていないし、正規化もされていない。AIに「これを参照して」と渡すための大元のデータがバラバラで、使い物にならなかったんです。
ーーその壁は、どうやって乗り越えたのですか？
T氏：
地道に整えました（笑）。もちろん私一人ではできないので、他の事業部とも協力して進めていきました。AIツール開発というと派手に見えますが、成果を出すためには、こういう地道なデータ整備が一番重要だと痛感しましたね。
AIでできることは全部AIに任せたい
ーーレギュレーションチェックツールの他にも、開発されたものはありますか？
T氏：
新しく入社した方向けの「オンボーディング教材のテストツール」を作りました。もともと弊社には、オンボーディングの教材はあるものの、「それをちゃんと理解しているか」を確認するためのテストや宿題のような仕組み自体がなかったんです。それをAIで作ろう、と。
教材を理解しているか確認するためのテストと、その採点基準のツールをAIで開発したんです。これは「AIによって新しく生まれた仕組み」と言えますね。
ーー効率化だけでなく、AIによって新しい制度も創設されたのですね。
T氏：
はい。既存業務をAIに置き換えるだけでなく、AIがあるからこそ実現できることも増えていくと感じています。
ーー研修を踏まえて、今後さらに挑戦していきたいことを教えてください。
T氏：
今後は、AIでできることは全部AIに代替していきたいです。具体的に今考えているのは、「クリエイティブの横展開の作成」ですね。
まだまだ社内にはAIに任せられる業務がたくさんあるので、本格的な活用はこれからだと思っています。
今回は、社内のナレッジ属人化とデータ分断という課題に対し、開発未経験からAIツール開発に挑み、業務の手戻り削減や新制度の創設を実現したA社の事例をご紹介しました。
T様は「AIでできることは全部AIに」という明確なビジョンを持ち、ご多忙な中でも精力的に開発に取り組まれていました。特に「社内データの正規化」という地道な作業に他部署を巻き込んで取り組まれたことが、大きな成果に繋がったのだと思います！
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