AI導入支援会社の社員の属人化の解決方法

ブランディング戦略立案の仕事は、企業ごとに課題や方向性が異なるため、高度な提案力や企画力が求められます。

AI導入支援会社の属人化を減らし、業務効率と利益を安定させる組織づくり

企業へのAI導入支援では、お客様ごとに業務内容や課題、保有しているデータ、社内体制などが異なります。

そのため、一社一社に合わせた支援が必要になる一方で、

「案件ごとに業務整理の方法が違う」
「担当者によって提案や導入方法が変わる」
「データ整備を毎回一から考えている」
「成果を出している社員のノウハウが共有されていない」
「案件が増えるほど社員の工数も増えてしまう」

といった属人化が起こりやすくなります。

今回ご紹介するのは、東京都で企業向けのAI導入支援を行う従業員19名の企業で、提案から業務整理、データ整備、導入までの属人化を見直した事例です。

目指したのは、すべてのお客様へ同じAI活用方法を提案することではありません。

お客様ごとに変えるべき部分は残しながら、共通化できる仕事を会社の仕組みに変えることで、案件が増えても支援品質と利益を保ちやすい組織づくりを進めました。

お客様が抱えていた課題

今回のお客様は、東京都で企業向けのAI導入支援を行う従業員19名の企業です。

お客様ごとの個別対応が多く、案件によって業務整理やデータ整備、導入方法が変わるため、担当社員の経験に依存しやすい状態になっていました。

また、案件ごとの対応工数が増えやすく、支援品質を保ちながら新規案件を増やすことが難しくなっていました。

【お客様の課題】

顧客ごとに個別対応が多く、
担当社員の経験や判断に業務が依存している。

業務整理の方法や確認項目が、
案件ごとに変わっている。

データを確認・整理する方法が、
担当者の経験に頼っている。

過去に似た案件があっても、
成功した方法を次の案件へ十分に活用できていない。

案件ごとの投入工数が増えやすく、
新しい案件を受注する余力が不足しやすい。

担当者によって支援方法に差があり、
サービス品質と利益率を安定させにくい。

つまり、

「お客様ごとの課題に合わせた丁寧なAI導入支援を続けたい」

という考えと、

「担当者の経験だけに頼らず、案件が増えても対応できる会社にしたい」

という二つの課題を両立する必要がありました。

なぜAI導入支援では業務が属人化しやすいのか

企業がAIを導入する目的は一社一社異なります。

営業活動を効率化したい
問い合わせ対応を改善したい
社内文書を活用したい
情報整理の時間を減らしたい
定型業務を効率化したい

など、解決したい課題によって支援内容も変わります。

さらに、同じ業務でも、現在の仕事の流れ、使用しているデータ、社内ルール、担当社員の役割などによって導入方法は異なります。

個別対応と属人化は同じではない

重要なのは、

「お客様に合わせてAIの活用方法を変えること」

と、

「導入までの進め方や判断まで担当者任せになること」

を分けることです。

例えば、

最初に何を確認するか
現在の業務をどう整理するか
どの仕事を改善対象にするか
必要なデータをどう確認するか
導入前に何を検証するか
導入後に何を確認するか

といった基本的なプロセスは共通化できます。

一方で、

どの業務へAIを活用するか
どこまで自動化するか
どこに人の確認を残すか
顧客固有の業務へどう対応するか

などには専門的な判断が必要です。

標準化する目的は、専門家の判断をなくすことではありません。

「毎回考えなくてもよい仕事」を仕組みにし、人にしかできない判断や価値の高い仕事へ社員の時間を使える状態をつくることです。

AI導入支援会社で起こりやすい10の属人化課題

次のような状態がないか確認してみてください。

1．案件ごとに業務整理を一から行っている
2．担当者によって顧客へのヒアリング内容が違う
3．データ整備の方法が担当社員に依存している
4．過去の導入事例を次の案件へ十分に活用できていない
5．提案内容や導入手順が担当者によって異なる
6．成功・失敗した理由が会社に蓄積されていない
7．経験豊富な社員へ判断や確認が集中している
8．案件数が増えるほど社員の工数も比例して増える
9．新人が一人で案件を担当できるまで時間がかかる
10．売上が増えても工数が増え、利益率が安定しにくい

複数当てはまる場合には、

「もっとAIを使って効率化する」

ことだけを考えるのではなく、

「AI導入を支援する自社の仕事そのものが、どの程度仕組み化されているか」

を確認することが重要です。

属人化を減らすために行った10の取り組み

今回の支援では、顧客ごとの個別性を残しながら、提案から導入までの共通部分を整理しました。

1．相談から導入後までの業務を見える化する

問い合わせ、ヒアリング、業務整理、提案、導入、確認までの流れを書き出します。

2．初回ヒアリング項目を整理する

顧客の目的、対象業務、現在の作業方法、課題、使用データなど、基本的に確認する内容を共有します。

3．業務整理の方法を共通化する

「誰が・何を・どのような順番で行っているか」を整理する基本的な方法を決めます。

4．データ確認の基本項目を整える

どのようなデータがあるのか、どこに保存されているのか、どのように利用されているのかを確認する流れを整えます。

5．提案の基本構成をつくる

現状、課題、改善対象、導入方法、期待する変化、実施内容など、提案の基本形を整理します。

6．導入プロセスをひな型化する

毎回必要となる確認、検証、導入、説明などを基本的な流れとしてまとめます。

7．成功・失敗事例を会社に蓄積する

導入した方法だけでなく、なぜその方法を選び、どのような問題が起きたのかまで残します。

8．再利用できる資料や手順を整理する

ヒアリングシート、業務整理表、確認表、提案資料、導入チェックリストなどを再利用できる形にします。

9．別の社員が再現できるか確認する

資料を作成して終わるのではなく、他の社員がその資料を使って実際に案件を進められるか確認します。

10．標準化・ノウハウ共有を人事評価へ反映する

個人の売上や担当案件だけでなく、業務改善、ノウハウ共有、後輩育成などを社員目標とし、その達成度を賞与へ反映する仕組みを整えました。

相談からAI導入・改善までのプロセスを標準化する

AI導入支援の再現性を高めるには、個別の技術だけではなく、顧客支援全体の流れを整理することが大切です。

例えば、

問い合わせ・相談
↓
顧客の目的確認
↓
現在の業務内容の確認
↓
業務プロセスの整理
↓
課題の特定
↓
AIを活用できる業務の検討
↓
必要なデータの確認
↓
導入方法の検討
↓
人が確認すべき部分の整理
↓
提案
↓
見積り
↓
受注
↓
導入準備
↓
検証
↓
顧客確認
↓
修正・調整
↓
導入
↓
利用方法の説明
↓
利用状況の確認
↓
効果の振り返り
↓
改善・追加支援

という流れです。

このように見える化すると、

業務整理に時間がかかっている
必要なデータを後から確認している
提案段階で確認すべき情報が不足している
導入後に想定外の修正が増えている
過去と同じ問題を繰り返している

といったボトルネックを確認しやすくなります。

「AIを導入すること」自体を目的にしない

AI導入支援で大切なのは、AIを使うことそのものではありません。

「顧客のどの業務課題を改善したいのか」

を明確にすることです。

そのため、

現在どのような業務に時間がかかっているのか
どの作業を繰り返しているのか
どこでミスや確認作業が発生しているのか
どの判断は人が行う必要があるのか

を整理したうえで、AIを活用する部分を検討します。

この基本的な考え方を会社で共有することで、担当者によって提案の方向性が大きく変わる状態を減らしやすくなります。

過去の導入事例を「会社の知識」に変えて再利用する

AI導入支援では、案件を経験するたびに多くの知識が生まれます。

しかし、その知識が担当者の頭の中だけに残っていると、次の案件でも同じ検討を一から行うことになります。

「何を導入したか」だけではなく「なぜそうしたか」を残す

過去案件について、

顧客の業種
対象となった業務
導入前の仕事の流れ
顧客が抱えていた課題
使用できたデータ
検討した方法
採用した方法
その方法を選んだ理由
AIに任せた範囲
人が確認する範囲
導入時に発生した問題
改善した内容

まで整理します。

これによって、

「A社でこの方法を使った」

という単なる実績から、

「この条件では、この考え方が使える」

という会社の知識へ変えることができます。

再利用できる部分をひな型にする

例えば、

初回ヒアリングシート
業務整理表
データ確認表
提案書の基本構成
導入前チェックリスト
検証項目
利用方法の説明資料
導入後の確認項目

などは、案件ごとに一から作る必要がない場合があります。

共通部分をひな型として持ち、顧客固有の部分だけを変更することで、担当者は本当に考える必要がある仕事へ時間を使いやすくなります。

この積み重ねが、

「案件が増えるほど忙しくなる会社」

から、

「案件を経験するほど会社にノウハウが増える会社」

への変化につながります。

会社の課題を社員目標と人事評価につなげる

業務フローやひな型を整えても、社員が使い続けなければ属人化は戻ってしまいます。

そこで、

会社の経営課題
↓
社員の具体的な目標
↓
日々の行動
↓
達成度の確認
↓
人事評価
↓
賞与への反映

という流れを整えました。

例えば、

「案件ごとに業務整理の方法が違う」

という課題なら、

「担当案件で使用した業務整理方法を記録し、共通化できる項目を毎月1件改善する」

という目標にできます。

「過去事例が再利用されていない」

という課題なら、

「成功・失敗事例を判断理由とともに毎月1件共有する」

という目標にできます。

「経験豊富な社員へ判断が集中している」

という課題なら、

「重要な判断を行った案件について、判断条件と理由を月3件共有する」

という目標にできます。

「新人育成に時間がかかる」

という課題なら、

「後輩社員が基本的な業務整理から導入支援までの一工程を担当できる状態まで育成する」

という目標にできます。

「自分ができる」から「会社ができる」へ

人事評価では、

売上
担当案件
顧客への成果

などの個人成果に加えて、

ノウハウ共有
業務標準化
ひな型の改善
後輩育成
導入プロセスの改善

なども確認します。

目指すのは、優秀な社員の価値を小さくすることではありません。

その社員の経験を他の社員も活用できるようにし、

「個人の能力を会社の能力へ変える」

ことも組織への貢献として評価する考え方です。

より具体的な解決方法についての無料セミナーを開催しています

取り組みによって生まれた変化｜売上4,800万円・利益2,000万円増加につながった事例とご相談

今回の東京都・従業員19名のAI導入支援会社では、

相談から導入後までの業務の見える化
ヒアリング項目の整理
業務整理方法の共通化
データ確認方法の整理
提案の基本構成づくり
導入プロセスのひな型化
成功・失敗事例の蓄積
再利用できる資料・手順の整備
社員目標の設定
人事評価と賞与への連動

などに取り組みました。

その結果、

・社員の属人化解消に対する意識が高まった
・業務整理や導入支援の進め方を共有しやすくなった
・過去の導入事例を次の案件へ活かしやすくなった
・担当者による支援方法のばらつきを減らす取り組みが進んだ
・会社が抱えていた課題の改善につながった

という変化が生まれました。

結果として、

売上は4,800万円増加、
利益は2,000万円増加

につながりました。

ただし、同じ取り組みを行えば、すべての企業で同じ売上・利益の増加が実現するという意味ではありません。

成果は、案件数、契約単価、支援内容、社員数、顧客の状況、市場環境などによって異なります。

今回の事例で大切なのは、

「個別対応をなくすこと」

ではなく、

「個別対応の中にある共通部分を会社の仕組みに変えること」

です。

この考え方はAI導入支援会社だけではありません。

システム開発
IT支援
Web制作
広告・マーケティング
営業支援
人材・採用支援
コンサルティング
製造業
建設業
専門サービス

など、営業・制作・技術・コンサルティングのノウハウが特定社員に集中している企業にも応用できます。

サービスは全国のあらゆる業種の企業に対応できます。

「案件が増えるほど社員が忙しくなる」
「担当者によって支援品質が変わる」
「同じような案件でも毎回一から考えている」
「ベテラン社員へ判断が集中している」
「売上は増えても利益率が安定しない」

このようなお悩みがある場合には、

「もっと案件を増やすにはどうするか」

だけではなく、

「これまでの案件で得た経験を、次の案件でどれだけ活用できているか」

という視点から会社の仕事を見直してみる方法があります。

ご相談はこちらからお送りいただけます。

よくあるご質問 FAQ

ブランディング戦略立案の仕事は、企業ごとに課題や方向性が異なるため、高度な提案力や企画力が求められます。