未経験業務でも生成AIを活用するには？実務で役立つ5つのコツ
これまで担当したことのない仕事を、突然任...
前田 詩穂
以前、議事録作成をテーマに、「人と生成AIの役割分担」により、議事録を効率的に作成する方法をご紹介しました。
▶人とAIのベストバランス。意思ある議事録を最速で仕上げる7ステップ
その中で、「情報をどう伝えるか」という観点の重要性も見えてきました。
議事録に限らず、業務の中では報告書など、「情報を正確かつ分かりやすく伝える文章作成」が求められます。
しかし、「何をどうまとめればよいか分からない」「作成に時間がかかる」「読み手に意図が伝わらない」といった課題を感じている方も少なくありません。
今回は続編として、「報告書作成」をテーマに、生成AIを活用しながら“伝わる文章”を効率的に作成する方法と、組織で定着させるためのポイントをご紹介します。
報告書の作成は、多くの業務で欠かせませんが、次のような作業に時間がかかりがちです。
これらは一見バラバラの作業に見えますが、「情報を相手に伝わる形に整えること」という意味では共通した内容になっています。
そして、この変換するための作業こそ、生成AIが力を発揮する場面です。
議事録と同様に、報告書においてもすべてを生成AIに任せてしまうと、意図しない内容になってしまうことがあります。
そこで今回は、
という、役割を分けた活用方法 を前提とした方法を考えてみました。
まずは報告の元となる情報を集めます。
特に、前回ご紹介した方法で作成した議事録は、そのまま活用できるインプットになります。
次に、「この報告で何を伝えるべきか」を整理します。
すべての情報をそのまま伝えるのではなく、
という観点でテーマを絞り込みます。
ここは人が行わないとズレた報告になる可能性が高いため、最終的な判断は人が行うことがポイントです。
整理したテーマをもとに、生成AIで要点を抽出します。
以下の情報から、報告書として重要なポイントを3点以内で抽出して
膨大な情報の中から、まず押さえるべき要点を短時間で整理できます。
報告書では、「正しいことを書く」だけでなく、相手に伝わる形に変換することが重要です。
生成AIは、以下のような“翻訳”を得意としています。
以下の内容を、IT知識のない方にも理解できるように書き直して
このように、単に言い換えるだけでなく、「誰に・何を伝えるか」に応じて、情報の粒度や構成そのものを変える ことがポイントです。
生成AIを活用することで、この変換を短時間かつ一貫した品質で行えます。
AIが整理した内容をそのまま使うのではなく、人の視点で「伝わり方」を調整します。
具体的には、以下の観点で確認・修正を行うと伝わり方が大きく向上します。
例えば、AIの出力は「事実の整理」には優れていますが、「何が重要か」「どこを強く伝えるべきか」までは判断しきれないことがあります。
そのため、
といった調整を行うことで、読み手にとって理解しやすい報告書になります。
報告の種類に応じて、文章のトーンを整えます。
以下の文章を、ビジネス向けの報告書として適切な表現に整えて
進捗報告、障害報告、提案書など、目的に応じた「文章の顔つき」を揃えることができます。
また、相手との関係性（お客様なのか上司なのか。長年の付き合いがあるのか）を指定することでトーンを調整することもできます。
特に障害報告では、表現一つで信頼を損なう可能性もあるため注意が必要です。
最後に全体を通して確認し、
をチェックして完成です。
最終確認の観点として生成AIを活用することも有効です。
ここまで具体的な手順をご紹介しましたが、実際の現場では、こうした方法がうまく定着しないケースも少なくありません。
報告書の品質は「誰が書くか」に依存しやすく、組織全体で一定の品質を保つことは簡単ではありません。
その背景には、議事録と同様にいくつかの課題があります。
「報告書を作って」と指示するだけでは、意図と異なる文章が出力されることがあります。
これは、生成AIが文脈をある程度理解できる一方で、
といった、業務上の前提条件（＝背景）まで完全にインプットできていないためです。
その結果、情報としては正しくても、
といったズレが生じます。
重要なのは、どこまでを人が決め、どこからをAIに任せるか をあらかじめ決めておくことです。
報告書作成は、文章力や指示の出し方によって成果物の質に差が出やすい領域です。
例えば、
といった違いが生まれます。
特に生成AIを活用する場合でも、「うまく使える人」と「思った通りに使えない人」の差がそのまま成果物に反映されてしまうため、結果として属人化が解消されるどころか、逆に差が広がってしまうケースもあります。
そのため、
といった取り組みが欠かせません。
こうした課題を解決するには、単にツールを導入するだけでは不十分で、
これらの施策の推進が重要です。
生成AIは「使い方」ではなく、業務としてどう組み込むか が成果を左右します。
この設計がないままでは、個人単位の効率化にとどまり、組織全体の生産性向上にはつながりません。
情報を整理し、それを報告書として相手に伝える。
この流れの中で生成AIをうまく使うことで、業務のスピードと質を、無理なく両立できます。
AIに任せきるのではなく、人とAIの役割をどう分けるかを考えることが重要です。
弊社では、「e-coLLabo AI」を通じて、ご紹介した事例のように、業務内容を踏まえて人とAIの役割を整理し、無理のない形で効率化を進めるご支援を行っています。
といった課題をお持ちの場合は、まずは簡単なヒアリングからでも構いませんので、ぜひ一度ご相談ください。
現場に寄り添いながら、実際に使われる形での活用定着をご支援します。