世界で成果が出たAIの使い方を、貴社ではどの仕事から試しますか
| 成果 | なぜ | 試すなら |
|---|---|---|
| 英国公務員が1日平均26分浮かせた | AIが下書き、人が直した | 白紙から書く仕事で試す |
| 新人ほど伸びた | 上手な人の型をAIが広めたとみられる | 手順書をAIに読ませる |
| 検診でがんの発見が29%増 | AIが点数で振り分け、印をつけた | 伝票に点数をつける |
| 焼けた巻物を開かずに読んだ | 見えにくい字をAIが拾った | AIが抜き出し、人が確かめる |
| 棋士の手が良くなった | 定石外の手をAIが見せたとみられる | AIに別案と反論を出させる |
CFOと管理部が、公表された5つの成果を自社の仕事と並べて、最初に試す1つを選ぶための表紙です。
5本の記事
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公務員2万人がAIを3か月使ったら、1日26分浮いた
持ち帰るもの:白紙から書く仕事で試す。3つ選び、会社で契約したAIで使って、浮いた時間を数える。約1,200字。
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AIが一番助けたのは、入社したばかりの人だった
持ち帰るもの:手順書をAIに読ませる。ベテランのやり方を文字にし、AIの答えが足りなければベテランが直して戻す。約1,100字。
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AIと組んだ乳がん検診で、見つかるがんが29%増え、画像を読む手間は44%減った
持ち帰るもの:伝票に点数をつける。高いものは承認者が原本で、低いものは一覧で確かめ、当たりを見て広げる。約1,100字。
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2,000年前に焼けた巻物が、AIの力で最後まで読めた
持ち帰るもの:AIが抜き出し、人が確かめる(最初は数十件で試す)。対象は有効な契約書の期間・更新・解約条件など。新リース基準の識別にも。約1,400字。
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AIに負けたあと、囲碁のプロの手は良くなった
持ち帰るもの:AIに別案と反論を出させる。自分の案を先に書き、採るかは自分で決める。約1,100字。
どれから読むか
AIをまだ試していないなら 1 と 2 から。チェックや契約書の量に困っているなら 3 と 4 から。すでに使っているなら 5 から。どれも出典を記事の末尾に置いています。
サンプルと診断
試す手順を、書類の形で見たい方へ。登録なしで開けるサンプルです。
- 業務記述書(購買支払) — 1 の「白紙から書く仕事」、2 の「ベテランのやり方を文字にする」を、文書にするとこの形です。
- CAAT分析ワークブック(購買支払) — 3 の「気になるものに印をつけ、重点を決める」を、支払データの全件で行う形です。
- 新リース基準への移行(契約棚卸とリース台帳) — 4 の「契約書を全件読み、リースを含む候補を洗い出す」を、棚卸表と台帳にした形です。
自社がどこまでAIに任せられるかを、先に3分で見る方へ。会社名も数字も入力しません。
この表紙の数字と出典は、公認会計士 柚木庸輔が各記事の出典行と照合しました(照合日 2026-10-28)。各記事の本文がどの確認を経たかは、記事末尾の1文で示しています。