08
自分の分解結果にAI判定を入れよう
AI適用判断ワーク114 / 228
Day2の復習: 分解→判断の流れ
- 5工程で分解
3つの問いで性質判断→4つの任せ方で程度判断 - フロー図で1枚にまとめ
AI適用判断ワーク115 / 228
適用判断ワーク（15分）
ワーク手順
- 1. Day2で分解した自分の業務を手元に用意
- 2. 各作業に3つの問い(言葉/パターン/大量)を記入
- 3. AI向きと判断した作業に任せ方(4段階)を記入
- 4. ★pain_pointsに対応する作業を強調マーク。ヒント: 「納品書作成の6作業のうち4作業がAI向き」の例を参考に
ヒント
案件の進捗が口頭伝達のみで、全体像が誰にも見えない
AI適用判断ワーク116 / 228
判断結果の記入例: 遅延検知
| 作業 | 言葉 | パターン | 大量 | AI適用 | 任せ方 |
|---|---|---|---|---|---|
| 受注情報収集 | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 顧客マスタ確認 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 納期・優先度判断 | N | N | N | NO | 人がやる |
| 台帳登録 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる(AppSheet) |
| 仕様照合 | Y | Y | N | YES | 壁打ち相手 |
| 部門共有 ★ | Y | Y | N | YES | 下書きを任せる |
AI適用判断ワーク117 / 228
あなたの業務で何作業がAI化可能か — 数えてみよう
受講者が自分の判断結果を集計。「AI向き作業数 / 全作業数 = AI化率」を計算。巧報社の平均目安: 約60-70%がAI向き
AI適用判断ワーク118 / 228
判断結果の共有タイム
- 2-3分で隣と共有
- 「意外とAI向きだった作業」「迷った作業」を共有
AI適用判断ワーク119 / 228
営業視点の判断例
| 作業 | 言葉 | パターン | 大量 | AI適用 | 任せ方 |
|---|---|---|---|---|---|
| 受注情報収集 | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 顧客マスタ確認 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 納期・優先度判断 | N | N | N | NO | 人がやる |
| 台帳登録 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる(AppSheet) |
| 仕様照合 | Y | Y | N | YES | 壁打ち相手 |
| 部門共有 ★ | Y | Y | N | YES | 下書きを任せる |
AI適用判断ワーク120 / 228
事務視点の判断例
| 作業 | 言葉 | パターン | 大量 | AI適用 | 任せ方 |
|---|---|---|---|---|---|
| 受注情報収集 | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 顧客マスタ確認 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 納期・優先度判断 | N | N | N | NO | 人がやる |
| 台帳登録 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる(AppSheet) |
| 仕様照合 | Y | Y | N | YES | 壁打ち相手 |
| 部門共有 ★ | Y | Y | N | YES | 下書きを任せる |
AI適用判断ワーク121 / 228
工場視点の判断例
| 作業 | 言葉 | パターン | 大量 | AI適用 | 任せ方 |
|---|---|---|---|---|---|
| 受注情報収集 | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 顧客マスタ確認 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる |
| 納期・優先度判断 | N | N | N | NO | 人がやる |
| 台帳登録 ★ | Y | Y | Y | YES | 丸ごと任せる(AppSheet) |
| 仕様照合 | Y | Y | N | YES | 壁打ち相手 |
| 部門共有 ★ | Y | Y | N | YES | 下書きを任せる |
AI適用判断ワーク122 / 228
AI適用判断マトリクス（全体像）
- 5業務×判断結果の統合マトリクス
- 行=key_tasks5業務、列=AI向き作業数/全作業数、★=pain_points直結作業
- 視覚的に「どこに効果が集中するか」を表示
AI適用判断ワーク123 / 228
優先順位: まずどこから始めるか
- ①時間削減効果が大きい（月20h
納品書） - ②頻度が高い（毎日
進捗サマリ） - ③pain_pointsに直結（遅延検知）。トップ3を選ぶ
AI適用判断ワーク124 / 228
AI向きの作業が見つかった。次はAIへの「指示書」を書く
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AI向きの作業が見つかった。次はAIへの「指示書」を書く
AI適用判断ワーク125 / 228
適用判断ワークまとめ
- 自分の業務で約60-70%がAI向き
- 「下書き」と「壁打ち」が最も実用的
- まず時間泥棒トップ3から始める
09
プロンプト実践演習
プロンプトを設計する133 / 228
Before: シンプルな指示
BEFORE
「遅延しそうな案件を教えて」→ Geminiの回答は一般論。
AFTER
4Rで具体指示→巧報社の実務に即した回答。劇的な差を見せる
プロンプトを設計する134 / 228
巧報社向け4Rプロンプト例: 遅延検知
| 工程 | 作業内容 |
|---|---|
| 集める | 受注情報(FAX/電話/メール)を収集する |
| 集める | 顧客マスタから過去取引を確認する |
| 考える | 納期・優先度を判断する |
| 作る | 台帳に案件情報を登録する |
| 確かめる | 仕様・数量・納期を発注元と照合する |
| 届ける | 関係部門(工場・営業)に共有する |
プロンプトを設計する135 / 228
巧報社向け4Rプロンプト例: 納品書下書き
案件の新規登録・ステータス更新
受注→印刷準備→印刷中→納品準備→納品完了
日次進捗サマリの確認と優先順位判断
09:00/17:30
納品書・請求書の自動生成とPDF出力
遅延案件の検知と初動対応
30分以内
マスタデータ
顧客名・製品名）の管理と整合チェック
プロンプトを設計する136 / 228
巧報社向け4Rプロンプト例: 進捗サマリ
案件の新規登録・ステータス更新
受注→印刷準備→印刷中→納品準備→納品完了
日次進捗サマリの確認と優先順位判断
09:00/17:30
納品書・請求書の自動生成とPDF出力
遅延案件の検知と初動対応
30分以内
マスタデータ
顧客名・製品名）の管理と整合チェック
プロンプトを設計する137 / 228
自分の業務で4Rプロンプトを書こう（15分）
ワーク手順
- 1. 5cで「AI向き」と判定した作業から1つ選ぶ
- 2. 4Rテンプレートに記入
- 3. Geminiに投げて試す
- 4. 結果を確認。テンプレート: Role=___/Reason=___/Request=___/Regulation=___
ヒント
ワーク手順: ①5cで「AI向き」と判定した作業から1つ選ぶ ②4Rテンプレートに記入 ③Gemin
プロンプトを設計する142 / 228
プロンプトのコツ: 巧報社のデータを活かす
- ①スプレッドシートのデータをコピペして入力
- ②「巧報社の印刷業務」という文脈をRoleに入れる
- ③出力形式は社内で使うフォーマットに合わせる
プロンプトを設計する144 / 228
プロンプト設計まとめ
- 4R(Role/Reason/Request/Regulation)で構造化
- 巧報社のデータを入れて専属化
- 書いたプロンプトは次のステップで評価・改善
出力を評価・改善する154 / 228
修正チャレンジ（10分）
ワーク手順
- 1. 6bで作ったプロンプトの出力を見直す
- 2. 3つの型のうち1つを使って改善指示を出す
- 3. 改善前/後の違いを確認。ゴール: 「修正すれば良くなる」体験を持ち帰る
ヒント
ワーク: ①6bで作ったプロンプトの出力を見直す ②3つの型のうち1つを使って改善指示を出す ③改善
出力を評価・改善する155 / 228
修正例: 遅延検知プロンプトの改善
| 工程 | 作業内容 |
|---|---|
| 集める | 受注情報(FAX/電話/メール)を収集する |
| 集める | 顧客マスタから過去取引を確認する |
| 考える | 納期・優先度を判断する |
| 作る | 台帳に案件情報を登録する |
| 確かめる | 仕様・数量・納期を発注元と照合する |
| 届ける | 関係部門(工場・営業)に共有する |
出力を評価・改善する157 / 228
Day3まとめ
- 判断ワークで自分の業務のAI化率が見えた
- 4Rで実際にプロンプトを書いた
- 修正力でAI出力を実用レベルに引き上げた
- 次回: リスク管理
定着→AppSheet運用確定