開催概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 開催回 | 第14回 名古屋AI経営サミット |
| 開催日 | 2026-04-03 |
| 主講師 | 坂田誠氏（株式会社はちえん。） |
| 主題 | 人が担う仕事・課題設定・業務の自動化 |
今回の重要ポイント
- 書類から情報を取り出して整理する仕事と、人が判断する仕事を分けて考えます。
- 現場への関与、責任、信頼関係、課題設定、固有の知見が、人の役割を考える観点として示されました。
- 自動化の対象は、現場の困りごとと現在の手順を理解したうえで選ぶことが重要です。
講演で扱った内容
1. 書類処理の実演から、作業単位を見る
講演では、Claude Coworkを使い、領収書などの資料と表計算ファイルを扱う実演が行われました。書類にある情報を読み、既存の形式へ整理する作業を題材に、AIを仕事の工程へ入れる考え方を紹介しています。
文字起こしには、対象のファイルや結果を確認し直すやり取りもあります。実演があったことと、処理結果の正確性や実運用への適合が検証されたことは分けて記録しています。[1]
2. 人の価値を考える五つの観点
講演では、AIに任せにくい仕事を考える観点として、現場性、責任、信頼関係、問題設定と意思決定、自社固有の知見やデータが挙げられました。
例えば、現場へ行って初めて分かる状況や、相手との関係を踏まえた調整、最終的に責任を持つ判断です。これらは講師が提示した整理であり、特定の職業が必ず残ると保証する分類ではありません。自社の仕事を分解して考えるための視点として受け取れます。[2]
3. 解決策を求める前に、問題を捉える
現場で起きている問題について、関係者の話を聞き、原因を考え、どの条件を変えれば改善するかを整理する力が話題になりました。AIへ解決策を求めるとしても、何が起きているかを正しく伝える材料が必要です。
講演では、業務の経験や自社の記録が、AIの出した案を判断する際にも役立つという説明がありました。情報を蓄積することと、その意味を理解することを合わせて考える内容です。[3]
4. 減らした作業の先に、何を増やすか
AIによる業務の変化は、作業時間を減らす話だけではありません。講演では、顧客との接点や営業、現場の課題解決など、人が時間を使う先を考える話へつながりました。
資料を作る工程と、その資料を使って相手と相談する工程では、必要な役割が違います。仕事全体をひとまとめにするのではなく、工程ごとに任せ方を見直すことで、経営者が判断したい課題も具体的になります。[4]
実演・事例から見えたこと
実践報告では、K氏が、申し込み情報の扱い、案内の送付、帳票の作成など、日常の事務をAIや自動化の仕組みで支援した取り組みを紹介しました。[5]
着眼点は、個々の文章を作るだけでなく、情報が入り、必要な形式へ整えられ、次の仕事へ渡る流れを見直したことです。宛先や記載内容など、実務で間違えられない項目を確認しながら、作業を組み立てていました。所属先や具体的な顧客情報、作業量は省き、工程の考え方を中心に記録しています。
自社で検討したいこと
以下は講演を踏まえた編集上の整理です。一人の担当者が行っている仕事を、情報の収集、転記、下書き、確認、顧客との調整、最終判断に分けてみると、AIを試す対象を選びやすくなります。
そのうえで、工程を省いた場合に誰が結果を確認するか、余裕ができた時間を何に使うかまで考えます。自動化する作業と、強めたい人の役割を一緒に決めることで、単なる処理量の増加にとどまらない業務改善を検討できます。
内容を理解するためのQ&A
以下は講演内容をもとに編集したQ&Aです。実際の質疑応答の逐語録ではありません。
AIが広がると、事務の仕事はすべてなくなるのでしょうか？
講演には将来の働き方についての見通しもありましたが、本記事では確定した予測として扱っていません。作業と判断を分け、自社の工程を見直す観点を記録しています。
経験豊富な担当者は、AI活用でどんな役割を持てますか？
現場の条件を説明し、出力が妥当かを判断する役割が考えられます。講演でも、固有の経験や知見をAIと組み合わせる視点が示されました。
自動化は、どこから始めると考えやすいでしょうか？
反復する作業を洗い出し、入力、出力、確認者が分かる単位へ区切る方法が、今回の内容を実務へ当てはめる手がかりになります。
記録と出典
主催者提供の自動文字起こしをもとに編集しました。受領資料は講演の途中から始まるため、確認できた範囲を記録しています。製品・機能への言及は開催当時のものです。事例発表者はイニシャル表記とし、所属・顧客・業務量などの詳細を省略しています。開催日・回数等は当時の公開記録で照合しています。