株式会社プロダクティブラボ：生成AI活用推進で実現した従業員の業務効率化と付加価値向上事例
はじめに
多くの企業で働き方改革が進められる中、単なる労働時間の削減に留まらず、いかにして生産性を向上させ、従業員一人ひとりの付加価値を高めるかが重要な課題となっています。特に、定型業務に多くの時間を費やし、創造的・戦略的な業務に十分な時間を割けない状況は、企業の競争力低下に直結する可能性があります。
本記事では、この課題に対し、最新テクノロジーである生成AIの積極的な活用推進によって、従業員の業務効率化と付加価値向上を実現した株式会社プロダクティブラボの事例をご紹介します。同社がどのように生成AIの導入を進め、どのような壁に直面し、それを乗り越え、どのような成果を上げたのか、その具体的なプロセスと結果を詳細に解説いたします。
株式会社プロダクティブラボにおける生成AI活用推進の背景・目的
株式会社プロダクティブラボでは、かねてより「生産性の最大化」を経営課題として掲げていました。近年、市場の変化スピードが加速する中で、従業員がより創造的かつ戦略的な業務に集中できる時間を増やす必要性が高まっていました。一方で、日々の業務においては、情報収集、資料作成、メール対応、議事録作成といった定型的な作業に多くの時間が費やされており、これがボトルネックとなっていました。
このような状況を打開するため、同社では、急速に進化する生成AI技術に着目しました。生成AIを活用することで、これらの定型業務を効率化・自動化し、従業員が本来注力すべき、より付加価値の高い業務（戦略立案、顧客との対話、イノベーション創出など）に時間を再配分できると考えたのです。
具体的な目的としては、以下の3点を設定しました。
- 定型業務に費やす時間の削減: 従業員の業務時間のうち、AIで代替可能な定型業務の割合を○%削減する。
- 創造的・戦略的業務への時間再配分: 削減できた時間を活用し、より高付加価値な業務に注力する時間を増やす。
- 従業員のエンゲージメント向上: 煩雑な定型業務から解放され、やりがいのある業務に集中できる環境を整備することで、従業員のモチベーションとエンゲージメントを高める。
具体的な取り組み内容
株式会社プロダクティブラボでは、上記の目的達成のため、以下の具体的な取り組みを実施しました。
- 生成AIツールの選定と導入:
- 複数の生成AIツールを比較検討した結果、セキュリティ対策が強化され、社内データとの連携も可能なエンタープライズ向けの生成AIプラットフォーム「GenAI Compass（仮称）」を導入しました。
- 利用範囲を限定した試験導入（Proof of Concept: POC）を特定の部門で実施し、現場での有効性と課題を検証しました。
- 全社的な推進体制の構築:
- 経営企画部門、IT部門、人事部門を中心とした「生成AI推進プロジェクト」を発足させました。
- 各部署からAI活用に関心のあるメンバーを募り、「AIアンバサダー」として任命。部門内の活用促進や疑問点の解消を担う役割としました。
- 利用ガイドラインの策定と周知:
- 情報漏洩リスクや著作権問題など、生成AI利用における潜在的なリスクを最小限に抑えるため、利用目的、使用できる情報範囲、出力情報の確認方法などを含む詳細なガイドラインを策定しました。
- 全従業員に対し、ガイドラインの内容を徹底的に周知する研修を実施しました。
- 段階的な研修プログラムの実施:
- 生成AIの基本的な使い方から、業務での具体的な活用方法（例: メールの下書き作成、議事録要約、アイデア出し、コード生成支援など）、応用的なプロンプトエンジニアリングまで、レベルに応じた研修プログラムを提供しました。
- eラーニング、集合研修、個別相談会など、多様な形式で学びの機会を設けました。
- 社内コミュニティとナレッジ共有の促進:
- 生成AIに関する情報交換や活用事例を共有する社内コミュニティ（チャットツール上のチャンネル）を立ち上げました。
- 優れた活用事例を表彰する制度を設け、全社に展開することで、利用促進を図りました。
導入プロセス
株式会社プロダクティブラボの生成AI導入プロセスは、以下のステップで進められました。
- 企画・検討フェーズ（約2ヶ月）:
- 生成AIに関する技術動向調査、社内ニーズの把握、潜在的リスクの洗い出しを行いました。
- 複数のツールベンダーから情報収集を行い、比較検討を実施しました。
- ツール選定・POCフェーズ（約3ヶ月）:
- 候補となるツールを数種類に絞り込み、情報システム部門によるセキュリティ評価を実施しました。
- 利用効果が見込まれる特定の部署（例：マーケティング部門、企画部門）で試験導入（POC）を行い、現場の声を収集しました。
- 全社導入準備フェーズ（約2ヶ月）:
- POCの結果を踏まえ、導入ツールを正式決定しました。
- 利用ガイドライン、研修コンテンツ、社内サポート体制を整備しました。
- 経営層への説明と承認を得て、全社展開に向けたロードマップを策定しました。
- 全社展開フェーズ（現在進行形）:
- 全従業員を対象とした段階的な研修を開始しました。
- ツールの利用アカウントを順次発行し、利用を促進しています。
- 利用状況をモニタリングし、定期的に効果測定と課題抽出を行っています。
直面した課題と解決策
導入プロセスにおいて、いくつかの課題に直面しましたが、その都度具体的な解決策を講じました。
- 課題1：情報セキュリティへの懸念
- 生成AIに入力した情報が外部に漏洩するのではないか、という従業員の懸念がありました。
- 解決策： セキュリティ基準を満たしたエンタープライズ向けツールを導入すること、そして「機密情報を入力しない」「生成された情報の正確性を必ず人間が確認する」といった利用ガイドラインを徹底的に周知・教育することで、リスクと適切な利用方法への理解を深めました。
- 課題2：従業員のITリテラシー格差
- 生成AIツールに慣れている従業員と、そうでない従業員の間で活用度合いに差が出ました。
- 解決策： 初心者向けの基本的な操作研修に加え、業務内容に合わせた活用事例を紹介する実践研修を実施しました。また、AIアンバサダーやIT部門による個別サポート体制を強化しました。
- 課題3：期待先行による過信と現実とのギャップ
- 生成AIに何でも任せられるという過度な期待を持つ従業員がいる一方で、使い方が分からず全く活用できない従業員も存在しました。
- 解決策： 生成AIの得意なこと・苦手なことを正確に伝える研修を実施し、ツールの特性を理解してもらうことに注力しました。また、具体的な成功事例や失敗事例を共有し、現実的な活用方法を提示しました。
- 課題4：効果測定の難しさ
- 生成AI導入による業務効率化の効果を定量的に測ることが難しいという課題がありました。
- 解決策： 定期的な従業員アンケートを実施し、「定型業務時間の変化」「効率化された実感」「創造的業務への時間の変化」といった自己評価データを収集しています。また、一部部門ではタイムログ調査や、特定の繰り返し業務における所要時間の前後の比較を行っています。
導入による効果・成果
生成AIの活用推進により、以下の効果・成果が見られています（導入から○ヶ月経過時点）。
- 業務効率化:
- 従業員アンケートによると、「生成AIの利用により、週あたり平均で○時間の定型業務時間を削減できた」という回答が得られました。これは、メール作成、簡単な資料のドラフト作成、情報収集と要約、議事録の自動作成と要約といったタスクで効果が出ています。
- 特に、情報システム部門でのコードレビュー補助、マーケティング部門でのコピーライティング案作成、法務部門での契約書レビュー補助など、専門性の高い業務でも一定の効率化が見られています。
- 創造的・戦略的業務への時間再配分:
- 削減できた時間を活用し、顧客分析、新たな企画立案、チームメンバーとのディスカッションといった創造的・戦略的業務に時間を割けるようになった、という回答が○%の従業員から寄せられました。
- 従業員満足度とエンゲージメントの向上:
- 生成AI利用に関する従業員満足度調査では、「業務が効率化され、より重要な業務に集中できるようになったことに満足している」という意見が多数寄せられました。
- テクノロジー活用による業務負担軽減が、ワークライフバランスの改善にも寄与しているという声も聞かれています。
- 新たなアイデア創出:
- 生成AIをブレインストーミングの補助として活用することで、従来は思いつかなかったようなアイデアが生まれた、という事例が複数の部署から報告されています。
取り組みが成功した要因分析
株式会社プロダクティブラボの生成AI活用推進が一定の成功を収めている要因として、以下の点が挙げられます。
- 経営層の強力なコミットメント: 経営層が生成AI活用の重要性を認識し、積極的に推進を指示・支援したことが、全社的な取り組みの大きな推進力となりました。
- 現場主導の推進体制: 一方的な導入ではなく、現場のAIアンバサダーが中心となり、実際の業務における具体的な活用方法を共有・サポートしたことで、従業員の自発的な利用を促すことができました。
- 丁寧な研修とサポート体制: 全従業員を対象とした包括的な研修プログラムと、気軽に相談できるサポート体制を整備したことが、リテラシー格差を埋め、不安なくツールを利用できる環境を構築しました。
- スモールスタートとPDCA: 一部の部門でのPOCから開始し、効果と課題を検証してから全社展開するという段階的なアプローチをとったこと、そして導入後も効果測定と改善を継続するPDCAサイクルを回していることが、取り組みの精度を高めています。
今後の展望
株式会社プロダクティブラボでは、生成AI活用を単なる一時的な取り組みとして終わらせず、継続的に推進していく計画です。今後は、現在対象としていない特定の専門業務（例：研究開発、カスタマーサポート）への生成AI活用の拡大、社内ナレッジベースとの連携強化による回答精度向上、AIと人間の協働による新たな業務プロセスの設計などを検討しています。
また、生成AIだけでなく、RPAやその他のデジタル技術も組み合わせることで、さらなる業務効率化と従業員の付加価値向上を目指していく方針です。
まとめ
株式会社プロダクティブラボの事例は、生成AIという最新テクノロジーを戦略的に導入し、従業員の働き方と企業の生産性に大きな変革をもたらす可能性を示しています。導入にあたっては、情報セキュリティや従業員のリテラシー格差といった課題も存在しましたが、周到な準備、丁寧なコミュニケーション、段階的なアプローチによってこれらを克服し、着実に成果を上げています。
働き方改革を推進される人事担当者の皆様にとって、テクノロジーを活用した業務効率化と生産性向上は、今後ますます重要なテーマとなるでしょう。本事例が、皆様の企業における多様な働き方の実現に向けた取り組みの一助となれば幸いです。