「AIを導入したが生産性が上がらない」
「従業員にもAIの感動を味わって欲しい！試してみてほしい！」
と思ってChatGPTのアカウントを付与したが、社内でのAI活用が進まない。
これはありがちな問題で、次の手を打つタイミングかもしれません。
まつ生成AI利用の浸透が進まないのは、ツールだけ与えて「あとはよろしく」と現場に使い方を丸投げしているからかもしれません。
やり手社員現場の創意工夫で新たな知見が得られることも十分に考えられますが、それでうまくいかないなら
あらかじめAIの使い方をトップダウンで固定し、従業員が迷わず使えるアプローチも考えられます。
具体的には、以下の方法が考えられます。
- skills・GPTsを作成し、プロンプト作成がうまくなくても一定の成果物を得られるようにする
- ワークフロー自動化で、定型業務を自動化する(一人一人が生成AIを使うまでもなく業務を終わらせる)
この記事では主に前者、skills・GPTs作成によって、明日からの業務がどう変わるのか？ということをご説明します。
後者については別記事をご参考ください。
skills・GPTsを今極めることで得られるアドバンテージ
AI活用というと、最新のエージェンティックAIに目が行きがちです。しかし、多くの企業にとって今すぐ成果につながるのは、skills・GPTsを極めることです。その理由は3つあります。
- 自社の業務フローや判断基準をAIに再現できる
- 誰が使っても成果物の質が安定する
- 学習コストやセキュリティリスクが低い
最先端を追いかける必要はありません。skills・GPTsだけでも、AIの恩恵は十分に受けられます。
エージェンティックAIは様子見でいい理由
エージェンティックAIとは、AIが自分で判断しながら複数のタスクを自動で実行してくれる仕組みのことです。ニュースや記事で目にする機会も増え、未来を感じる技術ではあります。
ただし、現時点ではセキュリティ面の課題が残っています。エージェンティックAIは権限が大きく、人間の承認なしに複数のツールやファイルを閲覧操作できます。この権限の大きさが弱点でもあり、プロンプトインジェクションを受けて誤作動した場合に、.env（APIキーなどの機密情報を保存することが多い設定ファイル）の内容を送信して数百万・数千万の被害が出ることもあります。
よって、今の段階では、エージェンティックAIのビジネス活用は様子見で問題ありません。 それよりも、自社に合ったskills・GPTsをしっかり作り込む方が、手軽かつ成果にもつながります。
skills・GPTsだけでも十分な成果が出る3つの理由
自社の業務フローや判断基準をAIに再現できる
skills・GPTsの大きな特徴は、自社の業務に合わせたルールや手順をAIに組み込めることです。
たとえば、見積もりの作成で毎回確認している条件や、提案書に盛り込むべきポイントなど、普段の業務で繰り返している判断基準をskillsに設定できます。AIがその基準に従って動いてくれるので、毎回ゼロから考える必要がなくなります。
汎用的なAIチャットに質問するのとは違い、自社の仕事のやり方に沿ったアウトプットが得られる点が、skills・GPTsの本質的な価値です。
やり手社員同じ指示を何度もAIにしているな〜、という時がまさにskills・GPTsの作りどきです。
誰が使っても成果物の質が安定する
skills・GPTsは、あらかじめ設定されたルールに従って動きます。使う人のスキルや経験に左右されず、同じ条件であれば同じような品質のアウトプットが出てきます。
ベテラン社員と入社半年の社員が同じskillsを使った場合、出てくる成果物の質に大きな差は生まれません(うまく設定できていれば)。これまで特定の人に頼っていた業務が、誰でもこなせるようになるということです。
人によって品質がバラつく業務や、担当者が変わるたびにやり方が変わってしまう業務ほど、skills・GPTsの効果を実感しやすいです。
若手社員先輩にいちいち時間をかけて質問に答えてもらわなくても、その知見を誰もが活用できますね！
学習コスト・セキュリティリスクが低い
エージェンティックAIは外部のシステムやデータベースと連携して動くため、設定や管理に専門的な知識が求められます。一方、skills・GPTsはChatGPTの中で完結する仕組みなので、導入や運用のハードルが低く抑えられます。
外部システムとの接続が不要な分、情報が意図せず外部に渡るリスクも小さくなります。AIに詳しい専任の担当者がいなくても、安心して使い始められる点は、初めてAIを業務に取り入れる企業にとって大きなメリットです。
こんな業務がskills・GPTsで変わる
ここまでの話だけでは、自社の業務にどう使えるかイメージしにくいかもしれません。実際に活用されている業務の例をいくつか紹介します。
営業提案書の下書き作成
これまで：顧客ごとに提案書をゼロから作成。過去の提案書を探して参考にしながら、毎回数時間かけていた。
skillsを使うと：顧客の業種・課題・予算感などを入力するだけで、自社の提案フォーマットに沿った下書きが生成される。あとは細部を調整するだけなので、作成時間が大幅に短縮される。
社内マニュアル・ナレッジの検索と要約
これまで：分厚いマニュアルやドキュメントの中から必要な情報を探すのに時間がかかっていた。結局、詳しい人に聞いた方が早いという状況。
skillsを使うと：マニュアルの内容を組み込んだskillsに質問すれば、該当する箇所を要約して回答してくれる。新人でも自分で必要な情報にたどり着ける。
定型メール・報告書のドラフト作成
これまで：週報や日報、顧客へのフォローメールなど、定型的だが地味に時間を取られる文書作成が多かった。
skillsを使うと：要点を箇条書きで入力すれば、社内のトーンやフォーマットに合った文面が生成される。書き方に悩む時間がなくなり、本来の業務に集中できる。
見積もり条件のチェック
これまで：見積もりの妥当性を確認するために、過去の案件や社内ルールと照合する作業が必要だった。確認漏れが起きるリスクもあった。
skillsを使うと：見積もり内容を入力すれば、社内の基準に照らし合わせてチェックポイントを提示してくれる。人の目だけに頼らないダブルチェックの仕組みが作れる。
skills・GPTsを自力で構築するときに起きること
skills・GPTsに可能性を感じて、自分で作ってみようと考える方も多いと思います。ただ、実際に取り組むと、多くの方が以下の3つの壁にぶつかります。
- プロンプト設計がうまくいかず、意図どおりに動かない
- 自社の業務知識をどうAIに組み込めばいいかわからない
- アカウントを配っただけでは、社内でAIが使われない
これらは技術力の問題というよりも、AI活用の設計に関する問題です。自力での構築を検討する際に、事前に知っておいていただきたいポイントです。
プロンプト設計の壁：意図どおりに動かない
skills・GPTsを作るには、AIへの指示文であるプロンプトを書く必要があります。プロンプトとは、AIに対して「こういうルールで、こういう手順で、こういう出力を出してほしい」と伝える設計図のようなものです。
このプロンプトの書き方ひとつで、AIの出力はまったく違ったものになります。同じことを伝えたつもりでも、言い回しや構成を少し変えただけで、期待と大きくずれた結果が返ってくることは珍しくありません。
修正してはテストし、また修正してはテストするという試行錯誤が続き、気づけば数時間、場合によっては数日が経っていたというケースもよくあります。本来の業務の合間にこの作業を続けるのは、想像以上に負担が大きいです。
やり手社員とはいえ、一発で想定通りに動かないことは普通なので、プロンプトをブラッシュアップしたり、相性がいい別のツールを試してみたりと、いくつかパターンを試して良かったものを残すアプローチが有効です。
業務知識のAI変換の壁：何をどう組み込めばいいかわからない
プロンプトの書き方を覚えたとしても、次にぶつかるのが、自社の業務ルールやノウハウをどうやってAIに伝えるかという壁です。
業務の中には、マニュアルには書かれていない暗黙のルールや、経験に基づく判断基準が数多く存在します。たとえば、見積もりの金額を決めるときの微妙な調整や、顧客対応で状況に応じて変える言い回しなどです。こうした暗黙知をAIが理解できる形に言語化し、プロンプトに落とし込む作業は、業務に精通しているだけではなかなかうまくいきません。
AIに伝わる形式で情報を構造化するスキルが別途必要になるため、業務を知っている社員がそのまま取り組んでも、思ったような結果にならないことが多いです。
アカウント配布だけでは社内のAI活用は進まない
社内のAI活用を進めるために、ChatGPTの有料アカウントを社員に配布したという企業は少なくありません。しかし、配布してしばらく経っても、実際に日常的に使っている社員はごくわずかだったというケースがよく聞かれます。
この原因は、アカウントを渡しただけで、何にどう使うかの設計をしなかったことにあります。社員一人ひとりが自分で使い道を考え、自分でプロンプトを工夫しなければならない状態では、AIに詳しくない大多数の社員にとってハードルが高すぎます。結果として、一部の関心が高い社員だけが使い、それ以外の社員はほとんど触らないまま放置されてしまいます。
skills・GPTsであれば、この問題を根本から解決できます。業務ごとに専用のskillsを用意し、この業務のときはこのskillsを使う、入力するのはこの情報、と明確に定義しておけば、社員がChatGPTを創造的に使いこなす必要はありません。skillsの出番が来たら、決められた手順で使うだけです。それだけで、誰が使っても似たようなアウトプットが得られます。
AI活用を組織に定着させるために必要なのは、アカウントの数ではなく、使い方の設計です。
余談ですが、情報漏洩を避けるために、生成AIにどういう情報を入れていないのか、という点もガイドラインにまとめておくのが無難です。
skills・GPTs構築代行を使うことで得られる3つのベネフィット
skills・GPTsの自力構築にはいくつかの壁があることをお伝えしました。構築代行を利用することで、これらの壁を越えるだけでなく、自力では得にくい3つのベネフィットが手に入ります。
- 自社の業務ルールを組み込んだ完成品として納品される
- AIリテラシーが高くなくても運用できる設計で作られる
- 導入後の調整・改善サポートが受けられる
それぞれの内容を詳しく説明します。
自社の業務ルールを組み込んだ状態で納品される
構築代行では、まず丁寧なヒアリングを通じて、御社の業務フロー・判断基準・社内ルールを把握するところから始めます。
普段の業務で無意識に行っている判断や、マニュアルには書かれていない暗黙のルールも、ヒアリングの中で引き出して言語化します。それをAIが正しく使える形に構造化し、skillsに実装した状態で納品します。
受け取った時点で、御社の業務に特化したAIがすぐに使える状態になっています。 自分で業務知識を言語化する苦労も、プロンプトの試行錯誤も不要です。業務ルールの変換という最も難しい工程を、構築のプロに任せられることが、代行を使う最大のメリットです。
AIリテラシーが高くなくても運用できる設計で作る
いくら優秀なskillsを作っても、現場の社員が使いこなせなければ意味がありません。構築代行では、skillsそのものだけでなく、運用に必要な周辺の設計まで含めて納品します。
具体的には、どの業務のときにどのskillsを使うかの一覧、各skillsの使い方を示した操作マニュアル、入力する情報と期待されるアウトプットの例などです。社員がskillsを前にして何をすればいいかわからないという状態にならないよう、現場目線で使いやすい設計を行います。
AIに詳しい担当者がいない組織でも、マニュアルに沿って操作すれば成果が得られる状態を目指して構築します。
導入後の調整・改善サポートがある
skills・GPTsは、導入して終わりではなく、実際に使い始めてから改善点が見えてくるものです。こういう場合の出力がイメージと違う、この業務にも使えるようにしたい、といった要望は、運用を始めてから必ず出てきます。
構築代行では、納品後のアフターフォローとして、こうした調整や改善に対応します。運用の中で感じた良かった点や課題をスプレッドシートなどで記録しておいていただければ、そのデータをもとに具体的な改善提案を行うことができます。
作って終わりではなく、使いながら育てていける仕組みがあることで、skills・GPTsの精度は時間とともに上がっていきます。
私たちのskills・GPTs構築代行の進め方と特徴
ここまでskills・GPTsの可能性と構築代行のベネフィットをお伝えしてきました。最後に、私たちがどのように構築代行を進めるのか、そしてどんな考え方を大切にしているのかを紹介します。
- ヒアリングから納品、アフターフォローまで一貫した流れで進めます
- 技術を入れることではなく、業務の課題解決を最優先に考えます
- 導入後も継続的にskillsを育てていけるパートナーとしての関係を目指します
ヒアリングから納品までの流れ
ご依頼いただいてから納品までは、以下のステップで進めます。何から始めればいいかわからない段階からでもご相談いただけます。
初回ヒアリング：課題と業務の把握
まずは、現在の業務で感じている課題や、AI活用に期待していることをお聞きします。具体的な業務内容だけでなく、組織の状況やAIに対する社内の温度感なども含めて把握します。この段階では、まだ何も決まっていないという状態でまったく問題ありません。
要件定義：何を作るかを明確にする
ヒアリングの内容をもとに、どの業務にskills・GPTsを導入するか、どんな機能が必要かを具体的に定義します。業務フローや判断基準を整理し、skillsに組み込む内容を設計します。
まつskills向けの業務に絞ったり、別のツールを検討したりと、あくまで課題把握と問題解決を起点に手段を選んでいきます。
構築・テスト：実際に作って検証する
設計にもとづいてskills・GPTsを構築し、想定どおりに動くかをテストします。さまざまなパターンの入力で検証し、精度を高めていきます。
納品：すぐに使える状態でお渡し
完成したskills・GPTsを、操作マニュアルや運用ルールとセットで納品します。社員の方がすぐに使い始められる状態でお渡しします。セットアップが必要な場合は、やり方をご説明します。
私たちが大切にしていること
問題解決につながるかどうかを最優先に考える
私たちが最も重視しているのは、単にAIツールを導入することではなく、御社の業務課題が解決されるかどうかです。ヒアリングの段階で業務内容を深く理解し、skills・GPTsの導入が本当に効果的かどうかを見極めます。
場合によっては、この業務にはAI導入は向いていないので、やめた方がいいとお伝えすることもあります。無理に導入を勧めるのではなく、効果が見込める領域に集中する方が、結果的に御社にとってプラスになると考えているからです。
どこから始めるべきか、一緒に考えられる
AI活用に興味はあるが、何から手をつけていいかわからないという方は多いです。私たちは、そうした段階からご相談いただけます。業務全体を見渡した上で、最も効果が出やすい業務から着手することを提案し、スモールスタートで成功体験を作るところから一緒に進めていきます。
継続的にskillsを育てて、仕事をどんどん楽にしていける
構築代行は一度きりの納品で終わりではありません。アフターフォローを通じて、導入したskillsの精度を上げていくことはもちろん、運用する中で見えてきた新しいニーズに合わせて、新しいskillsを追加していくこともできます。
最初は1つの業務から始めたskillsが、少しずつ増えていき、気づけば日常業務のさまざまな場面でAIが活躍している。そんな状態を一緒に作っていけるパートナーとして、長期的にお付き合いできる関係を目指しています。
まとめ
エージェンティックAIが注目を集めていますが、多くの企業にとってはskills・GPTsを極めることが現実的で効果的なAI活用の第一歩です。自社の業務フローを再現でき、誰が使っても成果物の質が安定し、学習コストやセキュリティリスクも低く抑えられます。
ただし、自力での構築にはプロンプト設計や業務知識の変換、社内定着といった壁があり、アカウントを配布するだけではAI活用は進みません。
skills・GPTs構築代行を活用すれば…
- 業務ルールを組み込んだ完成品が納品
- AIリテラシーが高くなくても運用できる設計
- 導入後の改善サポート
私たちは業務理解を重視したヒアリングから始め、効果が見込めない場合は無理に導入を勧めません。まずは何から始めればいいかのご相談からお気軽にお問い合わせください。
