明治安田生命が生成AIで「訪問準備・報告作業の時間を30%削減した」という事例を読んで、自分の「打ち合わせ前の準備」と「打ち合わせ後の報告メモ」にも同じロジックを当てはめてみたら、合わせて約35分かかっていた作業が約9分で終わった。
明治安田生命が減らしたのは「準備」と「報告」の時間
削減されたのは営業の中身そのものではなく、営業の前後にくっついていた事務作業だった。
調べる前、ネタ元の記事には「生成AIの業務システムで年間5,300時間削減」という数字が書かれていた。だが公式発表を検索しても、この数字の出どころは見つからなかった。裏取りできたのは、明治安田生命が公式に発表している以下の3つの実績だ。
- 営業職員向けアプリ「MYパレット」の生成AI機能で、訪問準備と訪問後の報告作業にかかる時間を約30%削減
- コミュニケーションセンターで、通話内容から応対メモを自動作成する仕組みにより、メモ作成にかかる時間を約30%削減見込み
- 日本IBMとの協業で、基幹システム開発の内部設計〜単体テスト工程が約25%効率化
「年間◯万時間削減」のような大きな数字は、AI活用まとめサイト経由だと出典が辿れないことが多い。企業公式発表・プレスリリースまで降りて、桁が合っているか確認してから使うようにしている。
この中で自分の仕事にそのまま持ち込めそうなのは、1つ目の「訪問準備」と「訪問後の報告」だった。どちらも、自分にとっての「打ち合わせ前に相手の情報を読み返す」「打ち合わせ後に報告メモを書く」に形が近い。
「打ち合わせ前の準備」を5分に圧縮した
過去のやり取りを読み返す作業をAIに要約させたら、15分が3分になった。
これまでは、打ち合わせの前に過去のメールやチャットのやり取りを自分でスクロールして読み返し、「前回何を話したか」「今回は何を決めればいいか」をメモに起こしていた。この読み返しだけで15分、要点メモの作成にさらに15分、合計30分かかっていた。
Before：打ち合わせ前に、過去のやり取りを自分で読み返してメモを作る（30分）
After：過去のやり取りをAIに貼り、要点と論点だけを抽出させる（5分）
実際に使ったプロンプトはこれだ。
以下は、A社との過去のやり取り（メール・チャット）です。
・これまで決まったことを3行で
・まだ決まっていない論点を箇条書きで
・次回の打ち合わせで確認すべきことを3つ
にまとめてください。
（ここに過去のやり取りを貼る）
読み返し15分がAIへの貼り付けと出力の確認で3分に、メモ作成15分が出力をそのまま使うことで2分に縮まった。合わせて30分→5分。
「打ち合わせ後の報告メモ」も同じ型で圧縮できた
殴り書きのメモをAIに整形させたら、報告作成が20分から4分になった。
打ち合わせ後は、手元の走り書きメモを見ながら報告用の文章に清書していた。ここに20分かけていたが、走り書きをそのままAIに貼って「決定事項」「宿題事項」「次回までの期限」の3項目に整形させると、確認だけで4分で済んだ。
準備の30分→5分と報告の20分→4分を合わせると、50分→9分。明治安田生命の「30%削減」よりも大きく縮んだのは、自分の作業が個人の情報整理で完結していて、承認フローや他部署との調整が挟まらないからだと思う。企業の業務改善はシステム連携や社内ルールの壁があるぶん、削減幅が個人作業より小さくなりやすい。
注意点
打ち合わせの内容を丸ごとAIに貼る前に、相手の個人情報や社外秘の扱いを確認しておく。自分は社内チャットツールに組み込まれたAI機能（ログが社外に出ない設定のもの）を使い、外部の無料AIサービスには貼らないようにしている。
今日からできること
次の打ち合わせの前に、直近のやり取りをコピーして、上のプロンプトをそのまま貼ってみる。「決まったこと」「決まっていないこと」「今日確認すべきこと」の3つが1分もかからず出てくるはずだ。
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