社内には専門のIT部門も、AIに詳しい人材もいない。にもかかわらず、年間1368時間の業務削減を実現した中小企業がある。奈良・京都南部を中心に注文住宅事業や不動産事業、介護事業などを展開するアイニコグループ（奈良市）だ。
【なぜ？】「IT部門」を持たない中小企業が、AIで年間1368時間の業務削減を実現できたワケ
2024年10月から全10事業部でAI活用に取り組みはじめ、各事業部の社員がAIツールで作業を効率化するほか、AIツールを自作する社員も出てきた。
テクノロジーを活用する文化が強く根付いていたわけではない企業で、なぜここまでAI活用が進んだのか。年間1368時間の業務削減を実現した、広報企画部の中村結衣氏に話を聞いた。
●ITの専門部門もないのに、いきなりAI活用 どうやって進めた？
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「そもそも当社にはITに特化した部門はありませんでした。Google Workspaceを会社として契約しており、そこの運用は私が担当していました。例えば、各事業部から要望があった際に、Google スプレッドシートを活用して業務の仕組み化などを提案していました。ただ、それも専門知識があったわけでなく、都度インターネットで検索しながら取り組んでいました」
ツール導入による大幅な業務効率改善というより、各事業部が使いやすいようにスプレッドシートやGoogle ドキュメントなどをアレンジするといった使い方にとどまっていた。
社内には当時からAIを活用している社員もいたが、簡易的な活用が中心だった。中村氏も報告書を作成する際に分かりやすい文章にまとめてもらうといった使い方をしていた。
当時、組織的なAI活用ルールが整備されておらず、「会社としてAIを業務で使用して問題ないのか？」という疑問を持つ人もいたという。
そんな状況が変わり始めたのは2024年8月、外部のAIの専門家を招いて、全社向けに「AI勉強会」が開催されたのが契機となる。
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「勉強会の開催は、当社の代表がAIの専門家と話す中で、AIを活用していないことに強い危機感を覚えたことが理由です。地方企業が競争優位性を保持するためには、最先端の技術の活用が欠かせないと判断しました」
勉強会では、AIの概要や仕組みといった基本的な情報に加え、「もし桃太郎がChatGPTを使ったら？」といった身近な題材を基に使用イメージを学んだ。AIの基本を知れたことで、それまで強かった「未知のテクノロジー」という不安が払しょくされたという。
勉強会の反響を踏まえ、2024年10月にはAIの専門家が伴走する「AI活用プロジェクト」が立ち上がった。全10事業部から約2人ずつ参加し、合計21人がプロジェクトに参加した。
「広報企画部からは私が参加しました。もっとAIを学びたいという思いがあったのと、社内のシステムの管理・運用をしていたので、AI活用のルール設定や整備という業務が今後発生するだろうと考えました」
●AI活用プロジェクト、1368時間の業務削減 何をした？
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AI活用プロジェクトは毎週金曜日に1時間行われた。前半20分は専門家がAIの最新情報を共有し、後半は各事業が取り組んでいるAI活用の進捗（しんちょく）確認や、課題に対するアドバイスや意見交換をするという構成だ。
「プロジェクト開始前にキックオフを実施し、そこで各事業部で実現したいAI活用の目標を設定しました。プロジェクトの期間は1年間だったので、3カ月、6カ月、12カ月で理想の進捗状況を設定し、振り返れるようにしました」
プロジェクトを通して、中村氏が所属する広報企画部は、年間1368時間の業務削減を実現した。どのように進めていったのか。
「私のプロジェクトのゴールは『全社の業務効率改善』でした。各事業部に『どういう業務を効率化したいか』『どういう業務が効率化されたら楽か』といったヒアリングを行い、現場の課題を集めました」
各事業部からさまざまな要望が寄せられたが、中でも多く挙げられたのが「Google Workspaceが提供するツールと、社内コミュニケーションツールであるChatWorkの連携」だ。
アイニコグループでは、事業部をまたいだ情報の受け渡しが頻繁に発生していた。例えば、A事業部がGoogle フォームで必要な情報の提供依頼を送り、その旨をChatWorkでB事業部に報告。ChatWork上で連絡を受け取ったB事業部がフォームを確認し、A事業部に必要情報を提供するという、フォームとChatWorkを行き来する無駄が発生していた。
そこで中村氏は「フォームに情報が記入された段階で、依頼先の事業部のChatWorkに自動で通知が届くようなシステムを組めないか」と考え、AIにどのような方法でどうやってシステムを組めばいいかについて相談した。
その結果、「Google Apps Script（GAS、Googleが提供する無料のローコード開発プラットフォーム）」の使用と、その使い方についての提案を受けた。指示された手順で実際にシステムを実装したところ、ChatWorkで個別に連絡しなくても自動で連絡が届くようになった。ChatWork上での確認依頼が不要になり、作業コスト削減につながった。
上記のように各事業部の困りごとを収集し、大まかな解決の方向性を考え、AIに実装方法を相談し、現場に導入していくのが広報企画部がAI推進プロジェクトで取り組んだことだ。その結果、全社で1368時間の業務削減につながった。
広報企画部ではシステム連携による効率化が取り組みの中心だったため、AIに疑問を打ち込めば比較的容易に答えにたどりつけるものも少なくなかった。一方、他事業では「この問題はAIで解決できるのか？」という点から考える必要があり、その検証にも時間を要していたという。
「課題の検証について、どこの事業部で具体的にこういった会話があったというのは細かく把握していないのですが、各事業部が挙げた課題に対して、AIの専門家から『その課題はAIでなくても解決できるかもしれない』というフィードバックがありました。AIの専門家だからこそ、AIにとらわれずに課題解決を目指すという考えが、今回の成果につながっていると思います」
中村氏はAI推進プロジェクトに参加した事業部の中でも、介護事業部の取り組みが印象的だったと振り返る。
●月間約150時間の業務削減 何に困っていた？
AI推進プロジェクトにおける介護事業部の成果は、利用者の送迎ルートの最適化や欠席者への振替提案の自動化、高齢者向けAI相談システムの独自開発などが挙げられる。職員が利用者対応に集中できる環境を整備するという目的で課題を洗い出した。
送迎ルートの最適化は早々に実装された取り組みの一つだ。介護事業部ではデイサービスを提供しており、毎日、利用者の自宅に迎えに行くための送迎ルートを考える必要があった。利用者の追加や変更があるたびに調整が発生し、デイサービスの開始時間から逆算して、事業所の出発時間やルートを決めるのに時間がかかっていた。
土地勘のあるスタッフであれば30分程度で終わるが、慣れていない新人スタッフは先輩に確認しながら進めており、1時間ほどこの作業に費やしていた。
この問題を解決するために、社内でAIツールを開発することに。まずAIに「利用者さまの名前を入れるだけで送迎案を組んでくれる夢のようなシステムを作りたい」と相談した。
AIと会話を重ね、最終的に「その日の利用者の住所情報」「送迎車の台数」「送迎車の定員」「出発時間」といった条件を入力することで、AIが最適なルートを提案するシステムを作り上げた。従来はベテランスタッフの土地勘と経験に頼っていた作業だったが、AIのサポートによって誰でも短時間で組めるようになった。
システムを組む際に苦労したこととして、担当者は「誤認識・誤作動のリスクといった面での苦労が多かったです。プロンプトが正しく機能せず、送迎対象者の住所がGoogle マップ上に正しく表示されないこともありました」と話す。
課題として挙げられたプロンプトについては、週1回の勉強会で専門家に相談。「AIが同じ間違いを繰り返さないよう強調したプロンプトにしたり、AIに再確認させるためのプロンプトを作成したりするようアドバイスをいただきました」という。
送迎ルートの最適化は2024年12月から取り組みはじめ、2025年1月に試験運用を開始。同年2月に現場実装するというスピード感で取り組んだ。先述した取り組みと合わせて、介護事業では月間約150時間の業務時間削減を実現している。
●実装スピードを早めた「データ整備」
他にも、リノベ事業部では顧客へのヒアリング内容や質問リストの自動生成、補助金進捗管理・書類作成、概算見積作成を効率化することで、月間約70時間の業務時間を削減。
施工管理部では、GASやAIを活用し、住宅設備搬入日の定期連絡を自動化。また、発注書の一括作成により作業の効率化と最終確認のミス防止も実現し、月間合計約3.2時間の業務削減を達成した。
AI推進プロジェクトに参加した全10事業部がそれぞれ成果を上げているわけだが、なぜ1年という短期間で現場実装と成果創出まで実現できたのか。それは、AI活用に臨む企業が直面する「データの整備」という問題を同社が抱えていなかったことが大きい。
AIを活用するためには、AIに学習させるコンテンツ（データ）が必要だ。データが古かったり、事業部ごとで導入しているシステムが異なったりすると、そもそもAIに学習させるデータを整えるという前段階に多くの時間を割かなくてはいけなくなる。
「AI推進プロジェクトのためのデータ整備などはしていません。当社では『足跡残し』と呼んでいるドキュメント、もしくは動画に、業務のマニュアルやプロセス、ノウハウを全て記録しています。そこに情報が集約されているので、今回のプロジェクトでも課題の特定にかける時間を大幅に短縮できました」
また、経営層が現場の取り組みに細かく口を出すのではなく、見守る姿勢が強かったのも心理的安全性につながり、各事業部が成果を上げられた理由なのではないかと中村氏は話す。
「経営層から『AIを使って変えた仕様を逐一報告して』といった依頼はなく、運用の部分は現場に任せてくれていました。ゴールと課題感が明確で、そこまでの道筋がしっかり引けていれば、信頼して応援するというスタンスが私たちとしては非常にやりやすかったと感じています」
AI推進プロジェクトだけでなく、全社的にAIを活用する動きを広げるための取り組みも行われている。半年に1回、全社員が参加できる「AI選手権」を開催。業務削減時間への貢献という点が審査基準となっており、1等を獲得したチームは1人当たり10万円が支給される。
AI推進プロジェクトにより、事業部の業務効率化への貢献が可視化され、社員の内発的モチベーションが高まる。さらに、AI選手権での賞金という金銭的なモチベーションが同社のAI活用の取り組みを強固なものにしている。
専門部署や高度なIT人材がいなくても、適切な学びの機会と現場主導の推進体制、そして日々の業務を可視化・蓄積する基盤があれば、AIは一部の先進企業だけのものではない。そんな可能性を、アイニコグループの挑戦は示している。
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