AI開発の予算は定型業務へ、非定型業務は汎用AIに任せる

自社でAIを作るべきなのは定型業務で、非定型業務は作らないほうがよい

生成AIの進化を受けて、多くの企業でAIプロジェクトに予算がつき始めました。次に必ず出てくるのは「どの業務からAIを進めるか」という議題です。候補はいくらでも挙がり、どれも効果がありそうに見えます。

この記事の答えは一つです。エンジニアを動かして自社専用のAIを作るなら、対象は定型業務に絞ってください。営業の提案づくりのような非定型業務は、あえて自社で作り込みません。ClaudeやChatGPT、Geminiといった最先端の汎用AIに任せます。

非定型業務を手放す判断は消極的に見えますが、そうではありません。限られた開発予算を、確実に回収できる場所へ集めるための判断です。以下、その理由と、自社で線を引く手順を順に説明します。

要点

AI導入（汎用AIを社内に入れる）と、AI開発（自社専用のシステムを作る）は別物として予算を分ける
反復が少なく毎回内容が変わる非定型業務は、汎用AIに任せて自社開発の対象から外す
自社専用のAI開発は、同じ処理が繰り返される定型業務に集中させると投資を回収しやすい

AI導入とAI開発は別の投資であり、混ぜて議論すると判断を誤る

社内で「AI推進」と言うとき、実は二つの異なる話が混ざっています。一つは、ClaudeやChatGPTのような汎用サービスを契約し、社員が使える状態にすることです。この記事ではこれをAI導入と呼びます。

もう一つは、エンジニアが業務を聞き取り、汎用AIのAPI（外部のプログラムからAIを呼び出す仕組み）を組み合わせて、自社専用のシステムを作ることです。こちらをAI開発と呼びます。

両者はお金のかかり方がまったく違います。AI導入は利用料が中心で、すぐ始められます。AI開発は人とプロジェクト期間を使い、作った後の保守も続きます。同じ「AI推進予算」として一つの表に並べると、この違いが見えなくなります。

御社で言えば、AI関連の候補をすべて一覧にした段階で、まず「買って使うもの」と「自社で作るもの」に分けてください。この仕分けがないまま優先順位を議論しても、結論はぶれます。

非定型業務は、自社で作り込むより汎用AIに任せたほうが早く良くなる

非定型業務の特徴は、反復性が低く新規性が高いことです。一つひとつの仕事の件数は少ないのに、種類はたくさんあります。毎回少しずつ違う状況に、その場で対応する仕事です。

わかりやすい例が、営業が顧客ごとに行う提案活動です。事業によって顧客層はある程度決まっています。それでも、相手の人数も事情も毎回同じではありません。提案の中身は、そのたびに組み立て直すことになります。

こうした業務を、メンバーを集め、要件を聞き取り、時間をかけてシステム化しようとするとうまくいきません。要件が毎回変わるので固めようがなく、一つの型を作っても次の案件で使えないからです。作る手間に対して、使われる回数が少なすぎます。

一方で汎用AIは、まさにこの領域で急速に伸びています。スライドの作成、ブラウザやパソコンの操作、さらには会議に参加する機能まで加わってきました。開発元が巨額の投資を続けて性能を上げている分野と、自社開発で競う理由はありません。

示唆ははっきりしています。非定型業務のAI化は、AI導入の段階で止めてください。社員が汎用AIを使いこなせる環境を整え、それ以上の作り込みには手を出さない。性能の向上は、提供元に任せておけばよいのです。

自社専用のAIは、繰り返しの多い定型業務でこそ元が取れる

自社のエンジニアやパートナーの力を注ぐべきなのは定型業務です。ここでいうカスタムAIとは、ClaudeやChatGPTのAPIを呼び出し、特定の業務に合わせて組んだ専用システムのことです。

定型業務が向いている理由は三つあります。一つ目は、同じ処理が何度も繰り返されるので、開発費を多くの件数で割って回収できることです。二つ目は、手順が決まっているので要件を固められることです。

三つ目は、正解がはっきりしているので、AIの出力が合っているかを確かめられることです。品質を測れる業務でなければ、AIに任せてよいかどうかを判断できません。定型業務は、その判断ができる数少ない領域です。

どの業務が定型業務にあたるかは、会社によってまったく違います。同じ業界でも、受注処理が型にはまっている会社もあれば、案件ごとに例外だらけの会社もあります。ですから「他社で効いたから」ではなく、自社の業務の中身を見て選んでください。

この切り分けが当てはまらない場面もあるが、原則は変わらない

もちろん例外はあります。一見すると非定型でも、分解すると決まった型の作業が大半を占める業務があります。たとえば提案書づくりの中でも、毎回同じ社内データを集めて整える部分は定型業務です。その部分だけを切り出して作るのは理にかなっています。

また、社外に出せない情報を扱う、規制上の制約があるなど、汎用サービスをそのまま使えない事情もあり得ます。その場合は、非定型業務でも自社側で手当てが必要になります。

ただし、これらは「非定型業務をまるごとシステム化する」理由にはなりません。例外は切り出した一部に限り、全体としては汎用AIに任せる。この原則を保つことで、AI開発の予算が散らばるのを防げます。

自社で試すなら

明日の会議で使えるよう、判断の手順を並べます。候補業務の一覧を手元に置いて、上から順に当てはめてください。

候補をまず「汎用AIを買って使うもの」と「自社で作るもの」に分け、予算の表も別にする
各業務について、同じ処理がどれくらいの頻度で繰り返されるかを書き出す。繰り返しが少ないものは開発候補から外す
手順を文書にできるか、出力の正誤を確かめられるかを確認する。どちらも無理なら定型業務ではない
非定型業務は汎用AIの利用環境と使い方の共有にとどめ、要件の聞き取りやシステム化の会議を開かない
非定型に見える業務は一度分解し、中に定型の作業が埋もれていないかを確かめる
最初の一歩として、繰り返しが最も多く正解が明確な定型業務を一つ選び、カスタムAIの対象にする

まとめ

AIを自社で作るなら定型業務に集中し、非定型業務は汎用AIに任せる。これが限られた予算と人を最も生かす線の引き方です。非定型業務を無理にAI化しないことが、結果としてAI投資全体の成果を押し上げます。

まずは手元の候補一覧を「買うもの」と「作るもの」に分けるところから始めてください。その仕分けができた時点で、どこにエンジニアを投じるべきかは自然と見えてきます。