作る、教える、助言する。
それでもAIは、現場で止まる。
「AI部署」は、AIツールでも、システム開発でも、研修でも、コンサルでもない。中小企業の業務の中で動き続ける“部署機能”を、外から持ち込むサービスである。
実装
AI部署の特徴
部署として、納品する
成果物はシステムやレポートではなく、見積・報告書・問い合わせ対応などの業務を実際に担い続ける「機能」。導入した日から、会社の中に部署が一つ増えた状態になる。
現場に入って、設計する
会議室のヒアリングではなく、実際の手順・データ・担当者の判断を現場で確認し、運用できる形に落とし込む。精密機器のフィールドエンジニアが「止まらない現場」を作ってきた仕事の進め方をAIに適用する。
先に作り、実物で教える
①作る→②見せる→③教える→④直すを数日単位で高速回転させる。教材は常に自社の実案件。社員が修正指示を出すこと自体がAI教育になり、精度と定着が同時に上がる。
導入後も、回し続ける
利用ログを毎月確認し、使われなくなる前にプロンプト・ナレッジ・ワークフローを改善する。「導入して終わり」「契約して放置」にしない。
属人化を、会社の資産に変える
ベテランの頭の中にある判断基準・単価根拠・手順を、AIが使える形のナレッジとして残す。人が休んでも、辞めても、業務が止まらない会社にする。
ChatGPTが月数千円で使える時代に、なぜ「AI部署」が要るのか？
AIの性能は、もう十分に高い。足りないのはAIそのものではなく、AIを自社の業務に組み込み、教え、直し、回し続ける機能である。
大企業では、DX推進室や情報システム部門がその役割を担っている。しかし中小企業にはその部署がなく、担える人材を採用しようにも、採れない。ツールを契約しても使われず、開発を頼めば使われないシステムが残り、研修を受けても翌週には忘れられる——原因はすべて、この「回す部署」の不在にある。
ならば、その部署ごと、外から持ち込めばいい。
人を増やさずに、部署を増やす。それがAI部署である。
既存サービス・ツールとの比較
| 比較項目 | 汎用AIツールChatGPT等の直接契約 | 受託開発型システム・AIアプリ開発 | 研修・講師型AIセミナー・社内研修 | コンサル型課題整理・導入助言 | AI部署診断・構築・運用の一体提供 |
|---|---|---|---|---|---|
| 納品物 | 対話型AIの利用権（道具） | システム・アプリ | 知識・受講体験 | 分析レポート・提案書 | 業務の中で動き続ける「部署機能」 |
| 現場との距離 | 現場を知らない（使う人の質問力に依存） | 要件定義で聞く | 会議室で教える | 経営層と話す | 現場に入り、実際の手順・データ・判断を見て設計する |
| 導入後 | 契約して終わり。使いこなしは本人任せ | 保守契約（壊れたら直す） | 実践は本人任せ | 実行は自社任せ | 利用ログを毎月確認し、使われなくなる前に改善する |
| 属人化への効果 | 使える社員しか使わず、新たな属人化を生む | 新システムがまた属人化する恐れ | 学んだ人に依存する | 整理はするが仕組み化しない | 手順・ナレッジ・判断基準を形にし、「あの人しか分からない」を解消 |
| 効果の見え方 | 個人の実感のみ。会社として測れない | 稼働したかどうか | 受講者アンケート | 提案の説得力 | 削減時間を金額換算した効果レポート（融資・稟議にも使用可） |
| 費用構造 | 数千円/月・人 利用料 | 数百万円〜 一括投資 | 数十万円/回 単発 | 月額顧問料 期間契約 | 診断30万 → 構築80万 → 運用15万/月 段階ごとに継続可否を判断できる |
| 失敗のかたち | 契約したが、誰も使っていない | 使われないシステムが残る | 翌週には忘れられる | 実行されない提案書が残る | 診断で効果が出なければ「やめる」と正直に伝える設計 |
| 担い手 | なし（セルフサービス） | エンジニア | 講師 | コンサルタント | 現場機器の保守・運用改善を担ってきたフィールドエンジニア |
同じ会社に入れたら、何が起きるか
想定：従業員20名の製造業。見積作成がベテランA課長に属人化し、月40時間を消費。社長は「AIで何とかならないか」と考えている。（なお、ChatGPTの契約だけを先に試したが、A課長は忙しくて触らず、若手数人の検索代わりで終わった——という前提から始める。）
研修・講師型を入れた場合
社員はAIをほぼ触ったことがない。見積はA課長頼み。
講師が半日、AIの使い方と活用事例を講義。社員は「すごい」と感心し、アンケートは高評価。
自社の見積にどう使えばいいか誰も分からない。A課長の月40時間は1分も減っていない。知識は入ったが、業務は変わらなかった。
コンサル型を入れた場合
同じ状態。
経営層へのヒアリングで課題を整理。「見積業務のAI化を推奨する」という的確な提案書が納品される。
提案は正しいが、実装する人が社内にいない。A課長は忙しくて着手できず、提案書はキャビネットへ。課題は見えたが、業務は変わらなかった。
AI部署を入れた場合
教え方の型 —— 先に作り、実物で教える
- ① 作るA課長の過去見積10件を預かり、先にAIの下書きの仕組みを作ってしまう。
- ② 見せる「昨日の案件、AIならこの下書きです」——実案件を目の前で動かす。抽象論ゼロ。
- ③ 教える作った実物を教材に、A課長の指摘の出し方＝AIの直し方をその場で教える。
- ④ 直す指摘を反映して修正し、翌週また実案件で回す。
④ → ①へ戻る。1周は数日〜1週間。3か月で10周以上まわり、精度と定着が同時に上がる。修正指示を出すこと自体が、社員のAI教育になる。
同じ状態。
教材はすべて自社の実物。A課長は「使い方を習う」のではなく、自分の業務が変わっていく過程に立ち会う。
見積下書きの8割をAIが作成し、A課長は確認と判断だけ。月40時間→8時間。頭の中の単価根拠・判断基準はナレッジとして会社に残り、A課長が休んでも、見積は止まらない。
他社のAfterは「詳しくなった会社」。
AI部署のAfterは、「業務が変わったまま、戻らない会社」。
導入の流れ —— 段階ごとに、続けるか判断できる
STEP 1｜診断 30万円
業務棚卸しと効果シミュレーション。削減時間を金額換算したレポートを提出し、効果が見込めなければ「やめましょう」と正直に伝える。レポートは融資・稟議資料にも使用可。
STEP 2｜構築 80万円
優先度の高い業務からAI基盤を構築。①作る→②見せる→③教える→④直すの高速回転で、作りながら社員に定着させる。
STEP 3｜運用 15万円/月
部署として稼働開始。利用ログの確認、改善、最新AI技術のキャッチアップを継続し、パート1人分以下の費用で「使われ続ける状態」を保つ。
※ 費用は目標水準（税別・目安）。汎用AIツール・受託開発型・研修型・コンサル型の記載は一般的な提供形態に基づく整理であり、個別事業者・サービスを指すものではありません。｜Prompthing株式会社（広島市西区）
