AI業務活用の成功・失敗ケース（tugiloの再現パターン）
AI活用の成否は「モデルが賢いか」より、運用が決まっているかで決まります。tugiloでは事例を次の型で分解して、他社/他部署でも再現できる形にします。
tugiloの事例分解（再現の4点セット）
- 入力：何を渡したか（元データ）
- テンプレ：どの型（穴埋め）で回したか
- 例外：任せない条件は何か
- KPI：何が改善したか（時間＋手戻り）
関連：
成功ケース1：問い合わせ返信（初回返信が速くなり、差し戻しが減る）
うまくいった理由（tugilo視点）
成功ポイント
- 入力が固定：目的/相手/要点/NG/出力形式を穴埋めで入力
- 例外が明確：クレーム/個人情報/金額確定はAIに任せない
- 品質ゲート：送付前チェックを必ず通す
問い合わせ返信（穴埋めテンプレ）
あなたは中小企業の業務担当者です。次の条件で返信メールを作成してください。
【目的】問い合わせ返信
【相手】{新規/既存}
【状況】{相手の要望・背景}
【要点】{箇条書き3〜5点}
【NG】{固有名詞はA社に置換 / 金額は書かない}
【出力】件名→本文→相手への次アクションKPI（tugiloの見方）
- 初回返信までの時間
- 手戻り回数（差し戻し/書き直し）
成功ケース2：提案書の“章立て”だけAIに任せる（抜け漏れが減る）
文章を一発で作らせるより、構成と論点整理に使うと安定します。
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提案書（tugiloの3工程）
- 骨子（章立て）を作る
- 下書きを作る
- 条件・責任分界・数値を人が確定する
成功ポイント
- AIの役割は“骨子と抜け漏れチェック”に限定
- 人が“確定事項”を持つ（数値/納期/範囲/責任分界）
- 受け入れ条件（OK/NG例）を先に作る
失敗ケース1：1プロンプトで全部やらせて手戻り爆発
失敗の典型
- 背景も制約も曖昧なまま「メール作って」「提案書作って」で依頼
- それっぽい文章は出るが、条件がズレていて修正往復が増える
この失敗は「AIの精度」ではなく **"止め時を決めていなかった"ことが原因でした。 tugiloでは、最初に ・◯週間で判断 ・◯％以上の手戻りで中止 を決めてから着手します。
tugiloの対策
対策（最小）
- 入力項目を固定して穴埋めにする（目的/相手/要点/NG/出力）
- 品質ゲート（送付前チェック）を作る
- 例外（任せない条件）を先に決める
失敗ケース2：例外が未定で運用が止まる（現場が怖がる）
よくある停止パターン
- 個人情報や金額が混ざる業務に、そのままAIを入れる
- 「どこまで入れていいの？」が決まらず、使われなくなる
tugiloの対策（最低ライン）
最低限の運用ルール
- 入力禁止：顧客名、住所、個人情報、金額、契約条件、機密
- 置換ルール：顧客名→A社、担当→担当者（辞書化）
- 最終確認者：誰が責任を持つかを決める
失敗ケース3：KPIがなく“便利だった”で終わる
失敗の正体
評価が感想ベースだと、改善の方向が決まりません。結果、テンプレも育たず、使われなくなります。
tugiloのKPI（最初は2つで十分）
- 作業時間
- 手戻り回数
まとめ：成功は“テンプレ＋例外＋品質ゲート＋KPI”で再現できる
成功ケースには共通の型があります。まずは1業務を2週間で回し、テンプレと例外とチェックを固めてから横展開するのが最短です。
自社業務に合わせて「成功しやすい対象業務」「テンプレ」「例外」「KPI」を一緒に設計できます。
tugilo視点まとめ- これは「向いている会社」と「向いていない会社」があります
- tugiloでは、導入前に「止め時を決める」ことを必ず確認します
- 迷った場合は、ここで一度立ち止まります
