AIでこんなことができました Vol.1

AI導入前の私は

進捗確認に毎朝1時間。

今は、通勤中に終わっています

「今日、どの案件に何のアクションが必要か」

これを毎朝ゼロから洗い出すだけで、1時間かかっていました。

案件が増えるほど、確認作業だけで時間が溶けていく。

しかも人がやる以上、見落としのリスクはゼロになりません。

この記事は、AIコンサルタントによる解説ではなく、実際にその業務を

毎日回している人間が、自分の仕事を楽にするために試行錯誤した記録

です。

01　進捗は、3か所にバラバラに散らばっている

「見に行かないと分からない」が、3つあった。

輸出入フォワーディングの案件は、進捗の手がかりが1か所にまとまって

いません。

メール、ドライブ、スプレッドシート。

この3つを毎朝ひとつずつ目で追いながら、頭の中で「今日やることリスト」を組み立てる。

この棚卸し作業そのものが、地味に一番時間を食っていました。

メール……船会社・お客様・パートナー会社とのやり取り。届いた書類も、依頼も、催促もすべてここに流れ込みます。

ドライブ……各種書類の保存先。「実際に何が揃っているか」の答えは、最終的にここにあります。

スプレッドシート……案件一覧と進捗管理表。締切や入金状況はここで管理しています。

「あの書類、もう届いてたっけ？」とメールを遡って探した経験はありませんか？

「これ、お客様にもう送ったっけ？」と送信済みフォルダを確認しにいったことは？？

どちらも、成果物を生まない時間です。

他業種に置き換えると

この構造は、フォワーディングに固有のものではありません。

製造業なら図面・仕様書の受領状況や協力会社からの見積回収状況。

建設・工事なら各現場の施工写真・検査書類・請求書の提出状況。

士業やコンサルティングなら顧問先ごとの資料回収状況と提出期限。

人材・派遣なら候補者ごとの書類提出・面接日程・契約書の回収状況。

「案件ごとに、必要な書類が揃うのを待っている」構造であれば、業種を問わず同じ悩みが発生します。

02　AIに足りなかったのは、能力ではなかった

足りなかったのは、「うちのルール」という情報だった。

最初から今の形にたどり着いたわけではありません。

はじめは単純に「今日のタスクを教えて」とだけ頼んでいました。

当然ながら、AIは私たちの業務ルールを知りませんから、返ってくるのは的外れな回答ばか

りです。

ここで気づいたのが、AIに足りないのは能力ではなく、「自分たちの業務のルール」という情報だったということでした。

そこで、普段は頭の中でなんとなく判断している

「この書類が来たら次に進める」

「この遅れは様子見でいい、これは即対応」

といった暗黙のルールを、ひとつずつ言葉にして書き出す作業を始めました。

この「暗黙知の言語化」が、実は一番時間のかかった工程です。

ただ、一度書き出してしまえば、あとはAIが毎回同じ精度で判断してくれるようになり

ます。

あなたが毎日「なんとなく」で判断していることを、新入社員に引き継ぐとしたら、何と説明しますか？

その説明文が、そのままAIへの指示書になります。

03　AIに「進捗の見分け方」をどう教えたか

コードは1行も書いていません。書いたのは、日本語の文章です。

1. 「何が揃えば、次に進めていいか」を条件として書き出す

「この書類とこの書類が両方揃ったら、次の工程に進んでよい」

という進行条件を、案件の種類ごとに明文化しました。ここが判定の土台になります。

2. 「いつ頃届くのが普通か」の目安を伝える

書類が届くだいたいのタイミング（例：締切日の前日から当日）を渡しておきます。この範囲内なら急かさず待ち、超えたときに初めて警告が出る。「まだ普通」と「もう異常」の線引きを先に決めておくことで、無駄なアラートが消えます。

3. 判断の一次情報は「実際に保存されているファイル」にする

メールの受信履歴だけでは判断させません。メール検索では見つからなくても、実はもう書類が届いていたケースが実際にあったためです。最終的な事実は、常にドライブの中身で確認するようにしています。

4. 「分からないこと」は、分からないと言わせる

送付済みか確証が持てない場合、「未送付」と決めつけず「未確認」と表現させています。本当は対応漏れなのに気づかない事態は絶対に避けたい。だから、多少の空振り（実は対応済みなのに確認を促してしまう）はあえて許容する。この優先順位を、あらかじめ明示的に伝えています。

04　ある日の朝が、こう変わりました

やることは変わっていません。やる人が変わっただけです。

改善前（約60分）

出社してメールボックスの未読を確認。案件ごとにドライブを開いて書類の有無を目視でチェックし、スプレッドシートで締切と入金状況を確認する。

そこから頭の中で「今日やることリスト」を組み立てて、ようやく実作業を開始という流れ

この1時間、他の仕事は一切進みません。

改善後（0分）

通勤中にスマホで「今日のタスク洗い出しをして」と一言送るだけ。

(今はそれもスケジュール化されており、自動化）

AIがメール・ドライブ・スプレッドシートを突合し、要対応の案件・未返信のメール・今週の締切が出社した時点でリストは手元にあり、そのまま実作業に入れます。

これはメンバーや管理する部門が増えれば効力を発揮します。

私は営業、マーケティング、採用等様々なエリアをカバーしているので大変助かりました。

もっと早く導入したかったｗ

こんな方に、特におすすめです

ひとつでも当てはまるなら、同じやり方が機能する可能性があります。

• メンバーや案件数が増えて、管理すること自体が増えてきた

• 進捗確認のために、複数のツールを行き来する時間が負担になっている

• 「確認漏れ」を、人の注意力だけに頼るのが不安になってきた

• 担当者が休んだとき、進捗が誰にも分からなくなる不安がある

• AIに興味はあるが、何から手をつければいいのか分からない

地味な作業ほど、実は一番時間を取られている

派手な自動化ではありません。毎朝の棚卸しという、地味で目立たない作業をAIに肩代わりしてもらっているだけです。ですが、この地味な作業こそ、現場では一番時間を取られていたりします。

そして重要なのは、これを外部のコンサルタントに設計してもらったわけではないということです。

毎日その業務を回している人間だからこそ、「どこで詰まるか」「どの遅れが危険か」を言葉にできました。

逆に言えば、あなたの会社でこれをやるのに一番向いているのは、現場のあなた自身です。

「うちの業務でも、できそうか知りたい」

そう思われた方は、お気軽にGM小坂までご連絡ください。

（もちろんお金はいただきません）

御社の業務に置き換えるとどうなるか、具体的にお話しできればと思います。