AI活用は「最後に出したい成果」から逆算する｜データの集め方まで設計する理由
こんにちは、YAAC税理士事務所の山田です。
AIを仕事に使うとき、「この道具で何ができるか」から考え始めることが多いと思います。
私も最初はそうでした。
でも、いろいろ試してきた今は、考える順番が逆になっています。
最後にこういう成果を出したい。そのために、どうやって材料を集めようか。
いつも、ここから考えています。
この記事では、その考え方と、弊事務所での実例を紹介します。
AIがいちばん強いと感じるのは、データを前にしたとき
AIを使っていて、すごく有効だなと感じるのは、膨大なデータを扱わせるときです。
このデータで何が判断できるのか。
判断するためには、どのデータがあればいいのか。
データ分析の相棒としてAIを使うと、こうした問いにものすごく強いと感じています。
人がやろうとすると大変な量のデータでも、AIなら整理して、欲しい情報を取り出してくれます。
ただ、そのためには、分析する「材料」が手元にそろっている必要があります。
考える順番は「成果 → 材料 → 集め方」
私の頭の中では、だいたい次の順番で考えが進みます。
- こんなことをしたらどうなるだろう
- このデータとこのデータを掛け合わせたら、こういうことが分かるよね
- じゃあ、このデータはこう集めたら楽だよね
- 人が集めると労力がかかるし、抜け漏れも出る。だったら、自動で集まるようにアプリを組んでみよう
ポイントは最後の一つです。
分析そのものより、材料が自然に集まる仕組みを先に作っておくことに力を使っています。
材料さえそろっていれば、分析はAIと一緒にいつでもできるからです。
実例：弊事務所でやっていること
たとえば、次のようなことに取り組んでいます。
それぞれ、別の記事で詳しく書く予定です。
飲食店の値上げの判断材料をつくる
会計のデータだけでなく、レジの商品別の売上、来店客数、商品単価、販売個数を横断して分析し、価格改定を考えるための材料にしました。
自社の会計業務の流れと、かかっている工数を見る
顧問先ごとに、freee（クラウド会計ソフト）の取引がどの経路で入ってきているかを分析しています。これを顧問先ごとの工数と掛け合わせて、どこを直せば会計がスムーズになるかを見ようとしています。
自分のミーティングを、AIに評価させる
ミーティングの文字起こしをAIに渡して、私自身の対話を毎回評価させています。
評価を見ながら次のミーティングをブラッシュアップし、対話の力を磨くことに使っています。
人がやれば高くつく分析を、価値の上乗せに
こうした横断的な分析は、人がやろうとすると、本当に大変です。
正直なところ、それなりの報酬をいただかないと引き受けられない仕事になってしまいます。
AIでデータ分析をすることで、弊事務所の側のコストを下げられます。
だから、顧問先への価値提供の「上乗せ」として、こうした分析も届けられると考えています。
ただし、分析の数字そのものは、AIに任せきりにはしていません。
集計はプログラムの計算で出し、AIには整理と読み解きを手伝ってもらう。
数字が合っているかは、別の計算で確かめる。
AIは便利ですが、自信満々に間違えることもあるからです。
AI に判断させず、プログラムで取って確かめるという考え方は、『API でワンクリック納税確認を実現』にも書きました。
あらゆる情報に、宝が眠っている
こうして書いている日報や、AIに作業を頼むときに渡している指示や背景の説明も、私は情報の宝庫だと思ってストックしています。
今すぐ使い道がなくても、あとから掛け合わせたときに、思いがけない宝が見つかるかもしれません。
ためた情報をどこに置き、何を置かないかは、『情報漏洩のニュースが続く今、自作アプリのセキュリティで私が守っていること』に書いています。
AIの役割は、情報を整理して、必要な情報を取り出し、それをどう調理するか。
そして人の役割は、最後にどんな成果を出したいかを決めて、そのための材料をそろえておくこと。
今の私は、これが自分なりのAI活用の答えの一つだと思っています。
「うちの会社のデータで、どんなことが分かるだろう」と気になった事業会社の方も、こうした仕組みを自分の事務所に組み入れたいという同業の方も、お気軽にご相談ください。
何を判断したいのか、そこから一緒に考えます。
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YAAC税理士事務所
山田 直広