「AIを入れれば業務が全部自動化される」と期待する人は多いのですが、現実はもう少し地味です。AIが得意なのは 文章・分類・要約・アイデア出し のような“曖昧さが許される作業”で、これだけでも十分に効きます。一方で、会社の仕事で求められる「本当の自動化」は、AIだけでは成立しにくいのが実情です。
自動化には大きく2種類あります。
①軽い自動化（半自動）：AIが下書きや候補を作り、人が確認して実行する。
例：問い合わせ文を分類→返信案を作る／会議メモを要点化→議事録に整形。
これは導入が早く、失敗しても被害が小さい。成果も出やすい領域です。
②本当の自動化（無人運転）：入力が来たら処理して、例外を判断し、権限を守り、記録を残し、通知まで行う。
例：受注→在庫確認→出荷指示→請求作成→ログ保存。
ここで必要なのは 連携（API/DB）・例外処理・権限管理・ログ・テスト・運用設計 です。つまり土台はプログラミングと仕組みづくりです。AIは賢いのですが、出力が揺れることがあるため、監査や再現性が必要な業務では「AIに丸投げ」は危険になりがちです。
AIは“自動化そのもの”ではなく、自動化を前に進めるツールです。
プログラミングにAIを使うのは大いにアリという点。AIはコードの叩き台、既存コードの解読、テスト案、バグ原因の仮説出しが得意で、開発速度を上げる相棒になります。
おすすめの進め方はシンプルです。
まずは①の半自動で時間を削る → 効果が確認できた部分だけ②として堅く実装する。
AIを“魔法の自販機”にしないで、“実務の加速装置”として使う。これが、社内で失敗しないAI自動化の現実解です。
