DXの検討前にやっておきたい「課題抽出」のフェーズでAIを使う方法

DXは「ツール選び」ではなく「課題探し」から始まる

「DXを進めよう」という話になると、多くの企業では最初にシステムやAIツールの比較が始まります。しかし、実際には「何を改善したいのか」が曖昧なままツール選定へ進み、導入後に活用されないケースは少なくありません。DXで最初に取り組むべきなのはシステム選びではなく、自社の課題を正しく見つけることです。生成AIは、この課題抽出の工程を効率化し、現場の声を整理する役割として活用できます。

課題抽出でAIが活躍する理由

現場へのヒアリングでは、「入力が面倒」「確認が多い」「部署間で情報共有が遅い」といった意見が数多く集まります。しかし、それぞれを個別に見ても改善の優先順位は判断できません。生成AIは大量の情報を整理し、共通する課題や背景要因を抽出することが得意です。

例えば営業、製造、総務など複数部署のヒアリング内容を入力すると、重複する課題、部署ごとの違い、根本原因の仮説、改善優先度、DXで解決しやすい領域を整理できます。「なんとなく不便」という感覚を、「承認フローの複雑化」「情報共有不足」「二重入力」といった構造へ変換できることが、AIを活用する大きな価値です。

半日でできるAI課題抽出ワーク

まずは関係者を集め、日頃感じている課題を自由に話してもらいます。議事録やメモを生成AIへ入力し、次のように依頼します。

・テーマごとに分類してください。
・共通している課題を抽出してください。
・根本原因を推測してください。
・改善優先順位を提案してください。
・DXで解決できる課題と運用改善で対応すべき課題に分類してください。

この工程だけでも、人だけで整理するより短時間で全体像を把握できます。

そのまま使えるプロンプト

以下は実務で活用しやすいプロンプト例です。

「以下は現場ヒアリングの内容です。発言内容を要約するだけではなく、課題・原因・影響・改善案の4項目に分類してください。また共通する根本原因を整理し、優先順位順に並べてください。さらにシステムで改善できる課題、人の運用改善が必要な課題、教育で改善すべき課題の3つへ分類してください。」

AIの分析結果は仮説として扱う

AIは現場を直接見ているわけではありません。そのため、出力された内容は最終結論ではなく仮説として扱うことが重要です。AIが示した整理結果を現場担当者と確認しながら修正を重ねることで、本当の課題へ近づいていきます。

DXテーマへ落とし込む方法

課題が整理できたら、改善テーマへ変換します。

・紙管理が多い → 電子化・ワークフロー導入
・転記作業が多い → データ連携・RPA
・問い合わせ対応が多い → AIチャットボット
・情報共有が遅い → ナレッジ共有環境
・会議が多い → AI議事録・要約

課題が整理された後にツールを検討することで、投資効果を判断しやすくなります。

まとめ

生成AIは、DXを実現するためのシステムではなく、その前段階である課題抽出を支援する存在として大きな力を発揮します。現場の声を整理し、共通する課題を見つけ、優先順位を明確にすることで、DXの成功確率は大きく高まります。ツール選定を始める前に、まずはAIを活用した課題抽出から取り組んでみてください。

あなたの会社では、現場で感じている困りごとが、改善テーマとして整理されていますか。まずは課題を構造化するところから始めることで、DXへの投資判断も行いやすくなります。

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課題を整理することが、成果につながるDXへの第一歩です。お気軽にご相談ください。
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