AI自動化の次の一つが選べない：動いている仕組みを向け直す
自動化の次の一つは、困り度ではなく、動いている能力を向け直せる業務から選びます。
この記事の要点
- 業務名で並べると、五つ六つの候補がどれも別の作り物に見える
- 候補を「調べて文脈を作る」のような能力の名前で並べ直す
- 次の一つは、動いている能力を向けられる二つ目の業務から選ぶ
- 向け直すのは、一つ目を小さく試し、回り始めてから
全体像図を準備中
目次
業務名で並べると候補はどれも別物に見える
A&Aの考え方
この記事で能力とは、部署をまたいで同じ形で使える処理のことです。たとえば「相手を調べて要点をまとめる」「記録から要約を作る」がそれに当たります。
A&Aの考え方
Claude Code を自分で使うようになると、自動化できそうな業務が一度に五つ六つ見えてきます。営業の下調べ、見積りの作成、採用の候補集めなどです。どれも作れてしまうので、順番が決まりません。
A&Aの考え方
業務名のまま並べると、候補は一つずつ別の作り物に見えます。見積りと採用は担当も道具も違うので、比べる物差しが「どれが一番困っているか」しか残りません。
A&Aの考え方
困り度は週ごとに変わります。今週は採用、来週は見積りと着手先が動き、作りかけで止まった仕組みが残ります。止まった仕組みにも保守は要るので、次に作る時間がさらに減ります。
出典に基づく事実
営業データの調査サービスを出している Clay は、自社サイトに顧客事例を載せています。その一つが、文章で指示するだけでWebアプリを作れるサービス Lovable の事例です。社内の自動化を受け持つ担当者は、作れるものは無限にあり、問いは「どの実験が実際に価値を生むか」になる、と語っています。
A&Aの考え方
作れないことではなく、作れすぎることが選べない原因になっている、という記述です。会社の規模は違っても、Claude Code で何でも組める経営者の手元で起きていることと同じ形をしています。
候補は能力の名前で並べ直す
A&Aの考え方
並べ直しとは、候補の業務ごとに、中で何をしているかを能力の名前で書き出すことです。業務名は残したまま、隣の列に能力の名前を書きます。
出典に基づく事実
Lovable の担当者が組んだ仕組みは、事例ページに三つ並んでいます。一つ目は法人の問い合わせです。フォームが届くと、相手の会社の業種、担当者の役職、既存の関係の有無、優先していそうなことをリアルタイムで調べ、最も合う営業担当に振り分けます。面談ごとに事前の要約も渡します。
出典に基づく事実
二つ目はクリエイターとの提携です。候補のチャンネルを再生数や視聴者の構成と一緒に調べ、提携相手の条件に照らして点を付けます。三つ目は採用です。候補者を集めて経歴を調べ、募集している職に照らしてから、採用担当が声をかけるかを決めます。
A&Aの考え方
営業、提携、採用は、業務名で見れば別々の部署の仕事です。ただし中でしていることは、どれも「相手を調べて文脈を作り、人が次を決める」という同じ形です。三つが同じ能力だという整理は、この記事を書いているA&Aの読み方です。事例ページは三つを別々の使いみちとして紹介し、共通点は Clay の調査能力として書いています。
出典に基づく事実
業務自動化の道具を作る Gumloop も、2人のサポートチームの運用を公開しています。問い合わせが届くたびに、自動の処理が利用者の情報一式を問い合わせ管理の道具に貼ります。通話の前には、AIのエージェントが相手と過去のやり取りを調べて事前メモを付けます。
A&Aの考え方
ここでも場面は違うのに、相手を調べて文脈を作る処理が何度も出てきます。並べ直すと、五つ六つの候補が二つか三つの能力にまとまることがあります。
仮想例
たとえば、営業の下調べ、採用の候補集め、見積りの作成、商談の議事録、問い合わせへの返信案の五つが候補だとします。能力の名前で書き直すと、下調べと候補集めは「相手を調べて文脈を作る」です。議事録と返信案は「記録から要約や下書きを作る」になり、見積りだけが計算の規則を持つ別の能力として残ります。
| 候補の業務 | 中でしていること (能力) | 次の一手 |
|---|---|---|
| 営業の下調べ | 相手を調べて文脈を作る | 動いていれば、向け直す元になる |
| 採用の候補集め | 相手を調べて文脈を作る | 下調べの二つ目の向き先にする |
| 商談の議事録 | 記録から要約や下書きを作る | 動いていれば、向け直す元になる |
| 問い合わせへの返信案 | 記録から要約や下書きを作る | 議事録の二つ目の向き先にする |
| 見積りの作成 | 計算の規則を持つ別の能力 | 向け直しで済まないので、新しく足す候補にする |
次の一つは動いている能力を二つ目の業務に向ける
A&Aの考え方
次の一つとは、すでに動いている能力を二つ目の業務に向けたものです。新しい能力を一から足す案と、動いている能力を向け直す案を分けて並べ、向け直す案を先に検討します。
出典に基づく事実
Lovable の事例ページは、二つ目に進んだ理由を書いています。問い合わせの仕組みで Clay が価値の高い処理を担えると示されたことが、まったく別の問題に取り組む自信になった、とあります。
出典に基づく事実
さらに、クリエイターとの提携で、Clay の調査能力は大勢の人を理解し、それぞれに合わせて動く場面ならどこにでも広げられると分かった、と続きます。事例ページは、その次に採用の仕組みを紹介しています。
A&Aの考え方
事例はこれを Clay の調査能力の話として書いており、作った仕組みをそのまま使い回したとは書いていません。それでも紹介の順番は、動いた形を別の業務に向け直す流れとして読めます。
A&Aの考え方
向け直す案を先に置く理由は、保守する仕組みの数にあります。新しい能力を足すと、壊れたときに直す物が一つ増えます。動いている能力を二つ目の業務に向けるなら、直す物の中心は一つのままです。これはA&Aの判断で、どちらの出典も保守の量を比べてはいません。
仮想例
商談前の下調べが動いている会社なら、次の候補は採用の候補調べです。調べる相手が会社から人に変わり、照らし合わせる先が商談のメモから募集している職に変わります。調べてまとめる処理そのものは、同じ形で使えます。
A&Aの考え方
向け直しで済まないのは、中でしていることが既存のどの能力とも違う業務です。上の例では見積りがそれに当たります。その場合に限って、新しい能力を足す候補として扱います。
広げるのは一つ目が小さく回ってから
A&Aの考え方
二つ目に向ける時機は、一つ目が小さな規模で回り、効いていると確かめられた後です。
出典に基づく事実
Lovable の担当者は、小さく新しいことを試して効くものを確かめ、効いたら量を足す、と語っています。事例ページも、一つ目の問い合わせの仕組みが二つ目の取り組みにつながったと書いています。
A&Aの考え方
一つ目が回る前に二つ目へ向けると、どちらで失敗したのかが分からなくなります。調べ方が悪いのか、向き先の業務に合っていないのかを切り分けられません。
A&Aの考え方
一方で、困り度が入口として役に立つ場面もあります。
A&Aの考え方
困り度は候補を見つける入口に使い、次の一つを選ぶ段で能力の名前に並べ直す、という順で両方を使えます。これはA&Aの進め方で、事例ページの記述ではありません。
A&Aの考え方
障害や締め切りのように本当に急ぐ業務は、この選び方の外にあります。ここで扱うのは、どれも急ぎではないが全部やりたい、という状態です。
A&Aの考え方
Lovable の事例は Clay の販売資料でもあり、成果として示された数値には比較の期間も母数も示されていないので、この記事では使っていません。専任の担当者がいる会社の話でもあり、自社に移せるのは並べ直しの考え方までです。A&Aは、この選び方で保守の手間がどれだけ減るかを測っていません。
まとめ
A&Aの考え方
業務名で並べると、候補はどれも別の作り物に見え、困り度でしか比べられません。
A&Aの考え方
候補の隣に「相手を調べて文脈を作る」のような能力の名前を書き、並べ直します。
A&Aの考え方
次の一つは、動いている能力を向けられる二つ目の業務から選びます。新しい能力を足すのは、向け直しで済まないときです。
A&Aの考え方
二つ目に向けるのは、一つ目を小さく試し、回り始めてからです。
業務名で並べると、候補はどれも別の作り物に見え、困り度でしか比べられません。候補の隣に能力の名前を書いて並べ直し、次の一つは動いている能力を向けられる二つ目の業務から選びます。新しい能力を足すのは向け直しで済まないときで、二つ目に向けるのは一つ目を小さく試し、回り始めてからです。
よくある質問
困っている業務を後回しにして大丈夫ですか。
障害や締め切りのように本当に急ぐ業務は、この選び方の外で先に片づけます。能力の名前で選ぶのは、どれも急ぎではないが全部やりたい、という状態のときです。
動いている自動化がまだ一つもないときは、どうしますか。
この選び方は、一つ以上が動いていることが前提です。最初の一つは、結果の良し悪しを自分で判断できる業務から選ぶ考え方が合います。その選び方は「中小企業のAIは何から始める？自分で良し悪しが分かる1業務から」で扱っています。
向け直しても、結局は作り直しになりませんか。
なることがあります。部品から自分で組んでいる場合、向き先が自然でも、調べる相手や照らし合わせる先を差し替える手間は残ります。Gumloopの記述は部品が揃った自社の道具の上での話なので、部品から組む場合に同じだけ手間が減るとは限りません。
出典・編集情報
記事の調査で確認した一次資料です。資料の公開・更新時期と、調査時の確認日を分けて記載しています。
- How Lovable uses Clay to scale one of the fastest-growing startups in history
Clay · undated customer story; no visible publication date
確認日 2026-10-27 - Supporting the world’s most AI-native companies with a 2-person team
Gumloop · 2026-02-17
確認日 2026-10-27