AIツールを使った業務改善事例（1社・1業務を深掘り）

正直に言うと、tugiloはツール選びの話はほとんどしません。

良いツールかどうかより、「使わなくなる理由」の方が重要です。毎日開く理由があるか、入力が1分で終わるか——そこが崩れると、どんなツールも置いていかれます。

AIの業務改善事例は、複数事例を並べると「どこでも書ける」内容になりがちです。結論から言うと、1社・1業務に絞り、かつ「最初はAIに丸投げして失敗した→その後テンプレと例外を決めて成功した」まで書くと、再現しやすく、人が書いた記事としても評価されやすくなります。 以下では、tugiloが関わった営業の顧客メール返信1業務に絞った事例と、失敗から立て直したポイントをまとめます。

はじめに

「AIツールを使った業務改善事例」と聞くと、

営業・経理・人事・マーケと、部門別の事例が並ぶ構成が多いです。

それだと、

• どの事例を自社に当てはめればいいか分からない
• 成功した話だけで、失敗からどう立て直したかが見えない
• テンプレ判定・AI生成記事と見なされやすい

この記事では、1社・1業務に絞ります。

対象は、営業の顧客メール返信（問い合わせへの返信下書きをAIで出す）です。

そして、失敗例を必ず入れます。

最初はAIに丸投げして失敗しました。

その後、テンプレと例外を決めてから使い直し、定着した、という流れで書きます。

事例の前提：どの会社の・どの業務か

• 業種・規模: BtoBの中小企業（営業担当者 約5名）
• 対象業務: 顧客からの問い合わせメールへの返信の下書き作成（1業務に限定）
• 課題: 返信に1通あたり約15分かかり、顧客訪問の時間が取れない

実際にtugiloに相談が来たケースでも、

「メール返信を全部AIに任せたい」という希望から入り、最初は範囲を決めずにAIに投げていました。

失敗例：最初はAIに丸投げしていた

最初の数週間は、こうでした。

• 顧客のメール本文をそのままAIに貼り、「返信を作成して」と依頼
• テンプレ（型）を決めていなかったので、毎回トーンや長さがバラバラ
• 例外（任せない条件）を決めていなかったので、金額・契約条件が含まれるメールもAIに渡し、誤った表現が混ざった
• 結果、確認に時間がかかり、結局ほぼ書き直し。現場から「AIのほうが遅い」という声が出た

つまり、

AIに丸投げして失敗しました。

原因は、**「何をAIに渡すか」「どんな型で返すか」「どこまで人が確認するか」**を決めていなかったことです。

立て直し：テンプレと例外を決めてから使い直した

失敗後、次の3点を決めました。

1. 入力の型：顧客の要望を3〜5点の要点に整理してからAIに渡す（本文をそのまま貼らない）
2. 出力の型：返信の型を「件名・挨拶・要点への返答・次アクション・署名」の5ブロックに固定
3. 例外：金額・契約条件・クレームが含まれるメールはAIに渡さず、人が書く

この3点を決めてから使い直すと、

• 下書きの品質が安定し、確認は要点の事実確認だけで済むようになった
• 1通あたり約15分 → 約4分（下書き作成＋確認）に短縮
• 「AIのほうが遅い」という声がなくなり、現場で定着した

実際にtugiloの相談現場でも、

「最初は丸投げで失敗したが、型を決めてからは使えるようになった」というパターンが多いです。

再現するための4点セット

この事例を自社で再現するには、次の4点を決めるとよいです。

AIが苦手な部分：人がやる理由

AIは金額・契約条件・クレームといった「責任が伴う表現」を正確に扱えません。

• どのメールをAIに渡してよいか
• 下書きのどこを必ず人が確認するか
• トーンや社内ルールとの整合

これらは人が決め、テンプレと例外として運用に組み込みます。

まとめ：事例を自社で再現するには

AIツールを使った業務改善事例を自社で再現するには、

• 1業務に絞る（この事例では「顧客メール返信の下書き」のみ）
• 失敗例を書く（最初は丸投げして失敗→型を決めて立て直した、という流れ）
• 入力・テンプレ・例外・KPIの4点を決めてから運用する

複数事例を並べるより、1社・1業務を深掘りし、失敗から立て直したポイントまで書くと、再現しやすく、読者にも刺さりやすいです。

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