どのAIが“最強”なのか AI活用を考えていたらAI以外の話になった

業務を効率化するなら、どのAIサービスを選べばよいのか。最初は「Google Workspace中心ならGemini、Microsoft 365中心ならCopilot」といった、利用環境に合わせた選び方が自然に思えた。だが、業務の中身を分解してみると、少し違う景色が見えてくる。

[中村篤志，キーマンズネット]

　知人との会話の中で「会社の経費でAIを試せることになった。業務を効率化するなら、どのAIがいいか」と聞かれたとき、一瞬、答えに迷った。

　その場では、「企業の環境に合わせるのがよいのではないか」と答えた。「Google Workspace」を中心に使っているなら「Gemini」で、「Microsoft 365」を使っているなら「Microsoft 365 Copilot」（以下、Copilot）が良い、という考え方だ。日常的に使っているメールやファイル、カレンダー、会議メモと連携できるかどうかは、AIを実務で使う上で重要な条件になる。

　ただ、後から考えると、それだけでよいのかという引っ掛かりが残った。確かに、社内環境との相性は大事だ。しかし、実際の業務に当てはめて考えると、もう一つ別の見方があるのではないかと思った。

業務効率化に最適なAIは、環境で決まる？

「最強のAI」はどれ？

　「業務効率化に一番向いているのはどのAIか」という問いは、言い換えれば「どのAIが一番使えるのか」ということでもある。GeminiやCopilot、「ChatGPT」「Claude」など、AI関連サービスの選択肢は増えている。機能も更新され続けているため、正面から比較しようとするとかなりの労力がかかる。

　そこで、試しにChatGPT（Plusプラン）に聞いてみた。「編集業務を支援するAIサービスとして、どのようなものが有力なのか」。返ってきた答えを見ると「ChatGPT Agent」が上位に挙がっていた。自分を推してくるのかと思い、少し笑ってしまった。もちろん、そのままうのみにはできない。ただ、理由を読んでみると、そこには納得できる部分もあった。

　ChatGPTは、業務を細かく工程に分け、それぞれの作業ごとに向いているAIサービスを整理していた。私が編集業務を前提に質問したため、例は編集寄りだったが、見方そのものは他の業務にも応用できそうだった。

業務は、思ったより「一つの作業」ではない

　業務をAIで効率化したいと考えた場合、その業務は本当に一つの作業なのだろうか。実際には、情報を集める、資料を読む、過去の対応を確認する、判断材料を整理する、関係者に確認する、文書にまとめる、申請や登録の形式に整える、といった複数の作業（工程）に分かれているのが一般的だ。

業務は複数の作業で構成されている

　編集業務で考えてみよう。まずニュース候補を探し、発表資料を読む。必要に応じて過去記事を確認する。取材の論点を整理し、構成案を作り、原稿にする。そして表記を確認し、修正する。CMS（Contents Management System）に入れる前にも整形が必要だ。このように「編集」といっても幾つかの工程がある。もちろんこれは編集職に限った話ではない。

　営業なら顧客情報の確認、提案資料の作成、商談後の整理、見積もり依頼がある。人事なら応募者情報の確認、面接日程の調整、評価コメントの整理、通知文面の作成がある。総務や情シスなら問い合わせ対応、手順確認、社内通知、台帳更新、申請処理などが思い浮かぶ。

　こうして見ると、「業務をAIに任せる」といっても、実際には複数の小さな作業の組み合わせなのだと分かる。

図解してみると、AI選びの順番が変わる？

　ChatGPTの回答を「NotebookLM」で図式化してみた。「どのAIサービスが一番良いか」というより、業務をどの工程に分けるかの方が重要に見えてくる。工程が違えば、必要な支援も変わるからだ。

編集者の業務を支援するAIサービスに関するインフォグラフィック。一部文字化けしているが、言いたいことは分かる

　情報収集や下調べでは、インターネットの情報を収集し、出典を確認しながら比較できるツールが役立つ。社内資料や過去の議事録、マニュアルを読み込む場面では、与えた資料を根拠に要約できるツールが向いている。文書の構成案や説明文を作る場面では、自然な日本語で複数の案を出せるAIが使いやすい。進行管理や定型作業では、普段の業務の流れに入り込める仕組みが候補になる。データ整形やシステム登録前の形式調整では、開発者向けのAIエージェントが使える場面もある。

　つまり、「どのAIを使うか」は最初に決めるものではなく、「どの工程で何をしたいか」を整理した後に決まるものなのだと思う。

「この件、進めておいて」はもう現実話

　ここまでは、「作業ごとにAIを使い分ける」という話だ。ただ、単にAIではなく「AIエージェント」として考えると、もう少し先の使い方も見えてくる。

　AIエージェントは、複数のツールや作業をまたいで動く方向に進んでいる。人間が毎回「調査はこのAIに」「資料要約はこのAIに」「文書作成はこのAIに」「登録前の整形はこのAIに」と指示するのではなく、最終的には「この件、進めておいて」と投げる。すると、裏側で情報収集や資料確認、文書作成、確認依頼、形式整備までが順番に動く。こうした使い方は、すでにかなり現実味を帯びている。

　例えば、Microsoft Copilotは「Microsoft Word」や「Microsoft Excel」など、Microsoftの主要アプリケーションと連携できる。Microsoft 365を使っていてメールや会議、文書、表計算、プレゼン資料が同じ環境にあるなら、「業務をCopilotでつなぐ」という考え方は自然だ。

　ただし、これをそのまま「どんな業務でも丸ごと任せられる」と受け取るのは早い。Microsoft 365内の情報を要約する、会議内容を整理する、文書やメールのたたき台を作るといった作業と、基幹システムやSaaS、独自の承認フローまでまたいで処理する作業では難易度が違う。「Copilot Studio」のような仕組みもあるが、どのデータにアクセスさせるか、どの操作を許可するか、どこで人間の確認を入れるかは設計が必要になる。

AI活用の話をしていたら、AI以外の話になった

　「そこまでする人手や予算がない」という企業はあるだろう。ただ、できることはある。AIエージェントを思い通りに動かす設定は難しくても、その前段階であれば今から始められる。

　例えば、自社の業務を工程ごとに分けてみてはどうだろうか。どの作業で情報を集め、どの作業で判断し、どの作業で文書化し、どこで承認しているのかを見てみる。さらに、社内マニュアルや過去の対応履歴、FAQ、申請ルール、顧客対応の記録、議事録、チェックリストなどを整理しておくことも有効だ。AIが参照できる材料が整っていなければ、どれほど高性能なエージェントでも安定して動きにくい。

AI活用をしたいのであればまず「足場」を整えることが重要

　誰にとっても使いやすい「最強のAI」を探すのは難しい。だが、「自分たちの業務には何が必要か」を考えることなら、意外とできそうだ。最新ツールを追い掛ける前に、自分たちの仕事を少し分解してみる。社内に散らばった資料や過去の判断を、AIが参照できる形に近づけてみる。AIエージェント活用は、そこから考えるくらいがちょうどよいのかもしれない。