創業85年の専門商社が、AIで「見えない無駄」を可視化した。

林部長は、限られた6名の受講枠を「組織への波及」を最大化する観点から戦略的に配置しました。

【課題】営業4拠点を展開する同社では、各拠点・各社員の残業実態が組織全体として把握しにくい状態にありました。折しも、それまで紙ベースで運用していた勤怠・残業申請のワークフローを、業務効率化・ペーパーレス化とデータ集計・分析を目的にKintoneで電子化したのが、ちょうどこの生成AI研修と同時期（2025年12月ごろ）。これは新生・情報システム・DX推進室の最初の取り組みでもありました。電子化によって蓄積され始めた残業データを、いかに経営判断や業務改善へ活かすかが、次なる課題となっていました。

【取り組み】林部長は、KintoneからCSVで出力した残業申請データを生成AIに読み込ませ、部署別・個人別の分析グラフと残業理由のカテゴリ分析を作成。月次の発表の場で「事実、結果」として可視化しました。

【成果と学び】この取り組みを3ヶ月連続で実施した結果、月30時間規模の残業をしていた社員の残業時間がゼロに。残業代換算で1人あたり年間180万円規模のコスト削減効果と、健康面・組織コミュニケーションの改善が同時に実現しました。

【課題】社内業務システムであるkintoneのアプリ操作マニュアル作成は、毎回ゼロから文章を組み立てる必要があり、1本あたり90分を要する重労働でした。さらに、作成者によって品質や表現にばらつきが生じ、属人的な業務として固定化していました。

【取り組み】児玉氏は、複数の生成AIを連携させる独自のワークフローを構築しました。

【成果と学び】この仕組みの確立により、マニュアル作成時間は90分から30分へ短縮。さらに、誰が作成しても同じ品質のマニュアルが出力される「属人性のない業務プロセス」が完成しました。第3回の事例共有会では、林部長を含む複数の受講者から「最もAIを活用して組織に貢献した人物」として児玉氏が指名されました。

受講者の1人として研修に参加した林部長は、業務の中でNotebookLM・ChatGPT・Plaudなど複数のAIを使い分け、管理職としての仕事のあり方そのものを変革しました。

特に大きな効果を実感したのが、社内データを集約したナレッジベース型の活用です。会社の業務データや決算関連資料をNotebookLMに読み込ませることで、専門家への相談業務の多くを自己解決できるようになりました。

打ち合わせやセミナーへの参加スタイルも変化しました。Plaudを使った録音と要約のワークフローにより、メモを取る作業から解放され、対話そのものに集中できる環境を確立。情報の取りこぼしが減り、後からの検索性も大幅に向上しています。

85年の歴史を持つ専門商社の管理部門責任者として、林部長から、同様にAI導入を検討する中堅企業の経営者・管理職へのメッセージをいただきました。