今日のご相談公開日

【今日のご相談】複数の部署をもつ会社:「AIとは連携できない」と言われた売上データを、AIで集計・分析したい

結論

システム会社に「AIとは連携できない」と言われても、売上データをAIで集計・分析することはできる場合が多く、今回のご相談でも「できる」とお答えしました。その回答は多くの場合、AIと直接つなぐための新しい接続のしくみに対応していないという意味で、データの出口(API)を使う方法や、画面操作を自動化してCSVを取り出す方法は別の話だからです。一方、いろいろな形で届く請求書の集計は、取り込み方を先に整理する必要がある「工夫すればできる」とお伝えしました。

株式会社MEDISITE 執行役員・AI事業責任者の吉村聡一郎が、複数の部署をもつ会社からいただいた「AIとは連携できないと言われた売上データを、AIで集計・分析したい」というご相談について解説します。今回ご相談いただいたのは、本社と複数の部署をもつ会社です。社内ではAIがすでに使われていましたが、部署や個人ごとにばらばらで、会社としての仕組みにはなっていませんでした。経理の担当の方は請求書の集計を途中まで自動化したものの、そこから先で詰まっていました。さらに、売上管理のシステムについては、システム会社から「AIとは連携できない」と言われていたそうです。この記事では、ご相談の内容と当社の回答、そして「連携できない」という言葉をどう受け止めればよいかを、正直にお伝えします。

ご相談の内容:AIの使い方が部署・個人ごとにばらばらで、仕組みになっていない

ご相談いただいたのは、本社と複数の部署をもつ会社です。会社の人数は、ご相談の中では詳しく伺っていません。売上・人件費・原価、シフト、原価のロス(使われずに捨てた材料など)といった数字を、日々管理されている会社です。

この会社では、AIはすでに使われていました。ただ、その使い方は部署や個人ごとにばらばらで、次のような状態でした。

  • AIに詳しい人は自分の仕事で便利に使っているが、ほかの人には広がっていない
  • 経理の担当の方は、請求書の集計を半分ほど自動化したが、そこから先で止まっている
  • 売上やシフト、原価のデータはシステムにあるが、分析は人が手作業で行っている

ご相談の目的は、こうしたばらばらの使い方を、会社としての仕組みにまとめることでした。効率化だけでなく、AIを使いこなせる人を社内で育てることも、あわせて考えたいというお話でした。そのため、ご相談の種類は「AIの研修」です。

ポイント

「誰かが途中まで自動化したが、そこで止まっている」という状態は、とても多く見られます。止まった理由がわかれば、その先は意外と進められることがあります。

AIでやりたいこと:請求書の集計と、部門別の売上・人件費・原価の分析

ご相談の中で挙がった「AIでやりたいこと」は、次の3つです。

  1. 請求書の自動集計と見落とし防止(経理):メールに添付されて届くもの、取引先のサイトからダウンロードするものなど、いろいろな形で届く請求書を自動で集計し、見落としをなくしたい
  2. 部門別の売上分析(売上管理):売上管理のシステムからデータを取り出し、部門ごとに売上・人件費・原価を分析して、対策まで出す仕組みを作りたい
  3. データを自動で拾って整理・分析する環境:売上・シフト・原価のロスなどのデータを、AIが自動で集めて整理し、分析できる状態にしたい

「AIとは連携できない」と言われていた

2つ目と3つ目には、気になる点がありました。売上管理のシステムについて、システム会社に問い合わせたところ「AIとは連携できない」と言われていたのです。この言葉をそのまま受け取ると、売上データをAIで分析するのはあきらめるしかないように思えます。ご相談の大事な論点は、ここにありました。

当社の回答:売上データの取得・分析は〇、請求書の集計は取り込み方の整理が必要で△

ご相談の内容に対する当社の判定は次のとおりです。

やりたいこと判定理由・条件
部門別の売上・人件費・原価の分析〇できる移る予定の売上管理システムはデータの出口(API)が公開されており、データを取り出して分析するのは比較的やりやすい
売上・シフト・原価ロスなどを自動で拾って整理・分析する環境〇できるAPIで取り出せるデータを使う。APIが使えない場合も、画面操作を自動化してCSVを取り出す方法がある
いろいろな形で届く請求書の自動集計と見落とし防止△工夫すればできる届き方が複数あるため、どこから・どの形で取り込むかを先に整理する必要がある

「AIとは連携できない」は、多くの場合「別の話」

当社からお伝えしたのは、システム会社の「AIとは連携できない」という回答は、AIと直接つなぐための新しい接続の規格に対応していない、という意味だろうということです。これは、次の2つの方法とは別の話です。

  • API(エーピーアイ)を使う方法:APIは、システムが外のプログラムにデータを渡すための出口のようなものです。出口が公開されていれば、そこから売上データを取り出し、AIに渡して分析できます
  • ブラウザ操作を自動化する方法:APIがない場合でも、人が画面でボタンを押してCSVをダウンロードする操作を、プログラムに代わりにやらせることができます。取り出したCSVをAIに渡せば、分析までつなげられます

つまり「AIと直接つながる機能がない」ことと、「データをAIで分析できない」ことは、同じではありません。

請求書の集計は、取り込み方の整理が先

請求書については、届き方がばらばらなことが壁になっていました。メールの添付、サイトからのダウンロードなど、取り込む入口がいくつもあると、どこか1つの入口を見落とすだけで集計が合わなくなります。AIに読ませる前に、入口を一覧にし、それぞれをどう集めるかを決めることが先だとお伝えしました。

進め方の提案:基礎の説明は省き、動くひな形を直しながら覚える研修に

今回はAIの研修としてのご相談だったため、当社からは次のような研修の形をご提案しました。

  1. 事前のヒアリングで題材を絞る:限られた研修時間に業務を詰め込みすぎないよう、扱う業務と範囲を先に決める
  2. AIの基礎の説明は省く:すでに社内でAIが使われているため、一般的な使い方の説明には時間を使わない
  3. 動くプログラムのひな形を渡す:一から作るのではなく、実際に動くひな形を用意し、それを直したり広げたりする方法を教える
  4. 時間の配分を決める:途中まで進んでいる請求書の自動化に約2割、残りを売上管理の仕組みづくりにあてる

なぜ「ひな形を直す」形にするのか

研修でよくあるのは、その場では作れたのに、職場に戻ると自分では直せない、というつまずきです。動くひな形を手元に持ち、自社のデータに合わせて直す練習をしておくと、研修のあとも自分たちで手を入れ続けられます。請求書の集計が途中で止まっていたのも、この「直し方・広げ方」がわからなかったことが一因だと考えられます。

ポイント

売上の分析のように、データの出口がはっきりしている業務は、研修の題材としても成果が見えやすく向いています。最初に成果が見える題材を選ぶと、社内に広げるときの説得力にもなります。

同じ悩みを持つ会社へ:「連携できない」と言われても、すぐにあきらめない

「使っているシステムがAIと連携できないと言われた」「誰かが途中まで自動化したが止まっている」というお悩みは、多くの会社に共通します。今回のご相談から見えたポイントは次のとおりです。

  • 「AIとは連携できない」は、AIと直接つなぐ機能がないという意味であることが多く、データを取り出す方法は別にある
  • データの出口(API)が公開されているかどうかを、まず確かめる
  • APIがなくても、画面操作を自動化してCSVを取り出す方法がある
  • いろいろな形で届く書類は、AIに読ませる前に入口を整理する
  • 研修は、動くひな形を自社に合わせて直す練習にすると、研修後も続けやすい

システムのデータをAIで分析したいときに確認すること

  • そのシステムにAPI(データの出口)があり、使える契約になっているか
  • APIがない場合、画面からCSVなどでデータをダウンロードできるか
  • 分析したい項目(売上・人件費・原価など)が、どのシステムのどこにあるか
  • 部門の分け方が、システム上のデータと社内の管理で一致しているか
  • 請求書など届き方が複数ある書類は、入口を一覧にしたか
  • 仕組みを作ったあと、社内で直せる人を決めているか

当社では、システムのデータの取り出し方の確認から、分析の仕組みづくり、社員が自分で直せるようになるまでを一緒に進めています。「AIとは連携できない」と言われてお困りの方も、お気軽にご相談ください。

よくある質問

システム会社に「AIとは連携できない」と言われました。AIでデータを分析するのは無理ですか?

無理とは限りません。その回答は、AIと直接つなぐ新しい接続のしくみに対応していないという意味であることが多く、APIでデータを取り出す方法や、画面操作を自動化してCSVを取り出す方法は別に使える場合があります。

APIとは何ですか?

APIは、システムが外のプログラムにデータを渡すための出口のようなものです。出口が公開されていれば、そこから売上などのデータを取り出して、AIに分析させることができます。

APIがないシステムのデータは、AIで使えませんか?

画面からCSVなどでダウンロードできるなら、その操作をプログラムに自動でやらせる方法があります。取り出したデータをAIに渡せば、集計や分析までつなげられます。

メールやダウンロードなど、いろいろな形で届く請求書もAIで集計できますか?

工夫すればできます。ただし、届く入口がいくつもあると見落としが起きやすいため、AIに読ませる前に入口を一覧にして、それぞれの集め方を決めておくことが大切です。

執筆・監修

吉村 聡一郎の写真

株式会社MEDISITE 執行役員/AI事業責任者

吉村 聡一郎

株式会社アシロ(東証グロース市場)で営業統括責任者・新規事業開発責任者を経験。2022年、株式会社MEDISITEの創業メンバーとして参画し、AI事業・営業支援事業を統括。

  • AI導入・AI研修
  • 営業・新規事業

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