Cuore AI Workshop

AIは企業の仕事を
どう変えているのか

クオーレ様で始める業務AI化の考え方

先行企業の事例と業務シーンから考える、現実的なAI活用

第1章|オープニング位置づけ

今日の勉強会は、
AIツール講座ではありません

ChatGPTの使い方講座

ではありません。

プロンプト講座

でもありません。

AIツール紹介

だけでもありません。

今日のテーマは、AIで仕事の進め方がどう変わるかです。

第1章|オープニング問い

「すごい」は分かった。
でも、組織ではどう使うのか?

今日の話は、この問いに対する一つの答えです。

単なる便利ツールではなく、業務の中にAIをどう入れるかを考えます。

Chapter 2

まず実物を見る

相談受付AIのデモ

第2章|相談受付AIのデモデモ入力

利用者からの相談

母の遺品整理をお願いしたいです。
名古屋市内です。
今月中には終わらせたいと思っています。
着物と時計がありそうです。

この文章を読んで、現場担当者は何を知りたいでしょうか?

第2章|相談受付AIのデモ裏側

AIの裏側で起きていること

相談
案件分類
地域抽出
不足情報
通知
人間承認

抽出する情報

住所、物量、写真、立会人、希望日、エレベーター、駐車スペース

作るもの

質問、案件サマリー、CRM下書き、担当者向け通知、承認待ち情報

Key Message

AIは判断していません

人間が判断するための準備をしています。

AIがしていないこと

  • 見積金額を決める
  • 査定額を決める
  • 顧客と約束する
  • 契約する
  • 責任を取る

Chapter 3

先行企業では
何が起きているのか

企業名つきの事例は深く話せる範囲に絞ります。

第3章|先行企業のAI活用事例全体像

AIは、文章作成から
業務支援へ広がっています

Case 1

カスタマーサポートAI

問い合わせ対応・要約・引き継ぎ

Case 2

社内ナレッジAI

社内知識・マニュアル・過去事例検索

Case 3

現場支援AI

作業確認・報告整理・教育支援

第3章|事例1Customer Support

事例1:カスタマーサポートAI

重要なのは、AIが勝手に判断することではありません。

AIが支援すること

  • 問い合わせ分類
  • 内容要約
  • 回答候補の提示
  • 対応履歴の整理
  • クレーム可能性の早期検知

クオーレ様に近い領域

  • 利用者相談
  • ご家族対応
  • コールセンターAI
  • 担当者への引き継ぎ
第3章|事例2Knowledge AI

事例2:社内ナレッジAI

社内にある知識を、必要な人が使いやすくするAIです。

AIが支援すること

  • マニュアル検索
  • 過去事例の検索
  • 判断基準の確認
  • よくある質問への回答
  • 上長確認が必要なケースの整理

クオーレ様に近い領域

  • 施設運営
  • 教育
  • 問い合わせ対応
  • 過去対応履歴の活用
第3章|事例3Field Support

事例3:現場支援AI

AIが現場を置き換えるのではなく、現場の人が迷わず動けるように支援します。

AIが支援すること

  • 作業手順の確認
  • 報告内容の整理
  • トラブル時の一次整理
  • 教育支援
  • 上長確認が必要なケースの整理

クオーレ様に近い領域

  • 施設運営
  • 新人教育
  • 現場報告
  • 申し送り・ヒヤリハット整理

Chapter 4

事例から見える共通点

AIは、最終判断よりも「判断の前工程」に入ると強い。

第4章|事例から見える共通点共通パターン

成功しているAI活用に共通すること

整理

ばらばらの情報を見やすくする

分類

内容ごとに振り分ける

要約

判断に必要な形に短くする

候補出し

次の打ち手を出す

共有

担当者へ渡す

承認準備

人間が判断しやすい状態にする

そして最後は、人間が判断します。

第4章|事例から見える共通点仕事のどこに入るか

AIは仕事のどこに入るのか

相談
問い合わせ
AIが整理
不足情報
候補出し
担当者共有
人間判断

AIは、判断の前工程に入ると強い。

第4章|用語整理AI Agent

AIエージェントとは何か

人間の指示を受けて、情報を整理し、必要な道具を使い、次に何をすべきかを整えるAIです。

完全自動で勝手に判断するAIではありません。

今日大事なのは名前ではなく、クオーレ様の仕事のどこに入れるかです。

Chapter 5

クオーレ様に置き換えると
何ができるか

企業名つき事例よりも、自社業務シーンとして考える。

第5章|クオーレ様で始める業務AI化候補領域

クオーレ様で活用できる領域

問い合わせAI

相談内容の整理、不足情報確認、担当者共有

採用AI

応募者要約、面接質問案、候補者比較

教育AI

新人質問対応、マニュアル理解、上長確認整理

クレーム対応AI

不満内容要約、緊急度整理、上長対応判断

会議・議事録AI

決定事項、ToDo、担当者、次回論点

経営ダッシュボードAI

数字の要約、異常値、原因候補、会議資料

第5章|業務シーン1問い合わせ

問い合わせAI

利用者・家族から相談
AIが内容を整理
不足情報を確認
緊急度を整理
担当者へ共有
人間が判断

相談対応の初動を整えるAIです。

第5章|業務シーン2採用

採用AI

AIができること

  • 応募者要約
  • 面接質問案
  • 面接メモ整理
  • 候補者比較
  • 辞退リスクの整理

人間が担うこと

  • 採用・不採用の判断
  • 現場との相性判断
  • 条件交渉
  • 信頼関係づくり

採用判断ではなく、採用判断の準備を支援します。

第5章|業務シーン3教育

教育AI

新人の質問
AIがマニュアルから回答
判断が必要なら上長へ
FAQ蓄積
教育内容を改善

優秀な人に、何度も同じ説明をさせない仕組みです。

第5章|業務シーン4クレーム対応

クレーム対応AI

AIが謝罪や判断をするのではありません。初動を早くするために、状況を整理します。

AIが整理すること

  • 不満内容の要約
  • 感情の強さ
  • 過去履歴
  • 上長対応の必要性

人間が決めること

  • 対応方針
  • 謝罪内容
  • 条件提示
  • 再発防止策
第5章|業務シーン5・6会議 / 経営管理

会議・経営管理にも使える

会議・議事録AI

  • 文字起こし
  • 決定事項の抽出
  • ToDo整理
  • 担当者と期限
  • 次回論点

経営ダッシュボードAI

  • 数字の要約
  • 異常値の検知
  • 前月・エリア比較
  • 原因候補
  • 会議資料の下書き

経営判断をAIに任せるのではなく、判断前の論点を揃えます。

Chapter 6

AIとは何か

なぜ便利で、なぜ間違えるのか。

第6章|AIとは何か基本理解

AIとは何か

大量の情報から、
次にありそうなものを予測する仕組み。

感情

ありません。

信念

ありません。

責任

取れません。

Hallucination

だからAIは間違える

これは欠陥というより、構造上の特徴です。

起きること

  • 存在しない情報を言う
  • 自信満々に間違える
  • 文脈によって回答が変わる

だから、AIに最終判断をさせない。

Chapter 7

人間とAIの役割分担

任せる仕事、任せてはいけない仕事。

第7章|人間とAIの役割分担境界線

AIが得意な仕事 / 苦手な仕事

AIが得意
AIが苦手
整理・分類
責任
要約・翻訳
交渉・信頼構築
下書き・候補出し
法務判断・経営判断・現場安全
第7章|人間とAIの役割分担比喩

AIはエンジン。
人間は運転手。

エンジンは強い。
しかし、行き先は決められません。責任も取れません。

だから、運転手が必要です。

Chapter 8

コールセンターAIの次

文字起こし・要約の先に進めるか。

第8章|コールセンターAIの次3世代

AI活用の3世代

第一世代

記録するAI

文字起こし → 要約 → CRM

第二世代

案件化するAI

案件化 → 不足情報抽出 → 担当者提案 → 通知 → 承認パック生成

第三世代

改善につなげるAI

AI整理 → AI提案 → 実行補助 → 経営レポート → 改善提案

Chapter 9

AIの本質は
自動化ではない

組織知の複製です。

第9章|クオーレ2030組織知

優秀な人の判断プロセスを、
組織全体へ広げる

経験

何を見ているか

知識

何を知っているか

判断

どの順番で考えるか

伝え方

どう共有するか

AIで誰を減らすかではなく、AIで誰を増やすかです。

第9章|クオーレ2030ロードマップ

クオーレ2030

2026

問い合わせAI / 案件化AI

2027

採用AI / 教育AI

2028

査定支援AI / 施設運営AI

2029

経営ダッシュボードAI / 異常検知AI

2030

クオーレOS

考え方

人間承認付きで広げる

Chapter 10

導入の進め方

小さく始めて、横展開する。

第10章|導入の進め方実行ステップ

いきなり全社導入しない

1部署
1業務
1ヶ月
改善
横展開

汎用部分は買う

音声認識、LLM、基本ツール

独自部分は作る

クオーレ様独自の判断フロー

運用は一緒にやる

現場定着、改善、評価

Chapter 11

想定問答

責任・個人情報・ROI・社員の抵抗。

第11章|想定問答まとめ

役員が気にする論点

論点
回答
人員削減
出発点は削減ではなく組織能力の増幅
責任
人間が取る。AIは判断材料を整える
個人情報
AIではなく権限設計・ログ・保存先の問題
ROI
削減だけでなく、速度・品質・教育効果を見る
社員の抵抗
評価ではなく支援として導入する

Closing

AIで誰を減らすか
ではありません

AIで誰を増やすかです。

支店長を増やす 施設長を増やす 教育担当を増やす 採用担当を増やす

Final Message

AI導入は、
単なる業務効率化ではない

組織の中にいる優秀な人の知識や判断プロセスを、組織全体へ広げる技術です。

組織進化です。

本日はありがとうございました。