地方中小企業の「可能性再起動」プロデューサーとして
私は、
AI × ファイナンス × マーケティング × 教育
を掛け合わせながら、地方中小企業の企業価値を高める支援をしています。
本日は、ビジネスパートナーとのミーティングでした。
テーマは、
「AIを使った業務改善を、どうすれば中小企業に広げられるのか」
です。
きっかけになったのは、現在開発を進めている給与送信プログラムでした。
しかし、議論を重ねていくうちに、
「給与送信を自動化する」
という一つの業務改善を超えて、
これからの中小企業におけるAI活用の本質
が見えてきました。
最初は「ChatGPTにPythonを書かせればいい」という発想だった
スタート地点は、とてもシンプルです。
ChatGPTにPythonのコードを書かせる。
そして、それをUiPathで動かす。
これで業務を自動化できるのではないか。
ところが、実際にお客様へ納品することを考えると、さまざまな問題が見えてきます。
まず、
納品先のパソコンにPythonをインストールしてもらわなければならない。
ITに詳しい企業なら問題ないかもしれません。
しかし、中小企業の現場で日常的に使ってもらうことを考えれば、導入時のハードルはできるだけ下げたい。
そこで試行錯誤が始まりました。
PythonをEXE化してみる
調べていくと、
PythonのコードをEXEファイルに変換する
という方法にたどり着きました。
これなら、PythonがインストールされていないWindows環境でも実行できます。
一つ、壁を越えました。
しかし、まだUiPathが必要です。
当初は、
「最低限UiPathだけはインストールしてもらおう」
とも考えました。
でも、ここでもう一度問い直します。
「本当にUiPathは必要なのか？」
さらにUiPathまで不要になった
さらに調べていくと、
batファイルからEXEファイルを実行する
という方法にたどり着きました。
デスクトップにショートカットを置き、
利用者はそれをダブルクリックする。
それだけで一連の処理が動く。
つまり、
PythonもUiPathもインストールする必要がない。
「システムを作る」という視点から、
「現場の人が簡単に使える仕組みを作る」
という視点に変わっていきました。
技術以上に面白かった「設計思想」
そして、今回の話で私が特に面白いと思ったのが、
絶対パスに依存しない設計
です。
例えば、
「C:\○○\○○……」
のように特定のPC環境を前提にしてしまうと、別のPCに移したときに、そのままでは動かなくなる可能性があります。
そこで、特定の場所に依存しないコード体系にする。
そうすることで、
コードや設定ファイルをフォルダごとコピー＆ペーストすれば、別の環境にも移植しやすくなる。
これは単なるプログラミング上の工夫ではないと思います。
そこには、
「どう作るか」ではなく、「どうすれば誰でも使えるか」
という設計思想があります。
「動く」と「納品できる」の間には、大きな谷がある
生成AIによって、プログラミングのハードルは急速に下がっています。
ChatGPTなどと対話しながら、これまでプログラミング経験がなかった人でも、一定レベルのものを作れる時代になりました。
これは、とても大きな変化です。
しかし、
「動くものを作る」
ことと、
「企業が安心して業務で使えるものを作る」
ことは違います。
さらに、
「業務で使える」
ことと、
「お客様に納品できる」
ことも違います。
実際の企業利用を考えれば、
・誰でも簡単に操作できるか
・エラーが起きた場合はどうするか
・誤送信をどう防止するか
・セキュリティは問題ないか
・担当者が変わっても使えるか
・別のPCでも動かせるか
・保守やアップデートをどうするか
まで考える必要があります。
私はここに、AI時代の新しいビジネスチャンスがあると思っています。
完成品ではなく「完成するまで」を公開する
本日のミーティングでは、ここからさらに議論が広がりました。
完成した給与送信プログラムを販売する。
もちろん、それも一つのビジネスです。
しかし、それだけでは面白くない。
むしろ、
完成するまでの試行錯誤そのものを公開してはどうか。
という話になりました。
今回であれば、
ChatGPT
↓
Python
↓
UiPath
↓
PythonをEXE化
↓
batによる実行
↓
Python不要
↓
UiPath不要
↓
移植しやすい設計へ
というプロセスです。
成功したことだけではありません。
失敗したことも公開する。
「最初はこう考えた」
「でも、実際にやってみたら問題が起きた」
「そこで別の方法を調べた」
「さらに問題が出てきた」
「だから設計を変えた」
このプロセスそのものが、中小企業にとって非常に価値のあるAI活用教材になるのではないかと考えています。
Facebook LIVEで「公開研究」をしてみる
そこで今後、
ビジネスパートナーとのFacebook LIVE
を使って、こうした試行錯誤そのものを公開していく構想を考えています。
完成した答えを一方的に説明するのではありません。
「これ、どうすればいい？」
「この方法では、ここに問題がある」
「だったら、こうしたらどうだろう？」
そんなリアルなディスカッションも含めて公開する。
そしてFacebook LIVEを録画し、
YouTubeにもアーカイブとして蓄積する。
さらに、
ブログ、note、ショート動画などへ展開していく。
つまり、
研究＝コンテンツ
コンテンツ＝マーケティング
マーケティング＝顧客課題の収集
という循環を作ります。
「中小企業100の面倒くさい仕事」を集めたい
給与送信は、まだ最初の一例にすぎません。
私はこれを、
CASE 001
と考えています。
例えば、
CASE 002 請求書作成
CASE 003 営業日報
CASE 004 見積書作成
CASE 005 入金確認
CASE 006 資金繰り管理
というように広げていく。
そして、
「中小企業100の面倒くさい仕事をAIで変えてみる。」
というプロジェクトにしたら面白い。
経営者や社員の皆さんから、
「毎月やっているけれど、本当に面倒なんだよね」
という仕事を集める。
その業務を、
経営・業務の視点と、
技術・実装の視点から、
一つずつ検証していく。
最終的には「作ってあげる」から卒業する
ただし、すべての企業のシステムをこちらで作るつもりはありません。
それをやってしまえば、結局こちらも労働集約型になります。
だから、その先には、
企業自身がAIを使って業務改善できるようになる仕組み
が必要です。
自分たちでできる会社には、社員教育を提供する。
一緒にやりたい会社には、伴走する。
高度な技術が必要なら、専門家と連携する。
つまり、
無料公開
↓
相談
↓
業務診断
↓
実装
↓
社員教育
↓
必要に応じて専門家と連携
というモデルです。
AIを導入することが目的ではない
経営者が本当に困っているのは、
「AIを導入していないこと」
ではありません。
人が足りない。
採用できない。
同じ仕事を毎月繰り返している。
特定の社員しかできない仕事がある。
もっとお客様と向き合いたい。
もっと考える仕事に時間を使いたい。
こちらではないでしょうか。
だから、
AI導入を目的にしてはいけない。
AIに任せられる仕事は、AIやテクノロジーに任せる。
そして人間は、
考える。
判断する。
お客様と向き合う。
人を育てる。
新しい価値を生み出す。
そうした、
人にしかできない仕事に、人の時間を戻していく。
「人がやらなくていい仕事」を減らしていく
今回のミーティングで見えてきたのは、
単なる給与送信プログラムの可能性ではありません。
中小企業の「面倒くさい」を一つずつ減らしていく。
そして、その試行錯誤まで公開する。
そこから新しい課題が集まり、また次の改善につながっていく。
そんな循環を作ることができれば、
AIを「導入する」だけではない、新しい中小企業支援の形になるのではないかと思っています。
まずはCASE 001から。
小さく始めて、OODAを高速で回していきます。
そして、成功だけでなく失敗や試行錯誤も含めて、これから発信していきたいと思います。
一緒に学びましょう。
