こんにちは、株式会社テラ 経営企画チームです！

生成AIの進化によって、「社内でもAIを活用したい」「AIで業務を効率化したい」という話を聞く機会が増えました。

ChatGPTやClaudeなどを使えば、文章の作成や情報整理など、これまで人が行っていた仕事の一部を大幅に効率化できます。

ただ、私たちは自社でAI活用を進める中で、一つ強く感じていることがあります。

AIを導入するだけでは、仕事そのものはなかなか変わらない。

AIに仕事を手伝ってもらうためには、その前に「自分たちの仕事がどう進んでいるのか」を整理しておく必要があります。

今回は、TERAがこれまで実際に社内で進めてきたDXと、その延長線上にある「人とAIが一緒に働く仕組み」についてご紹介します。

AI活用より先に、仕事の「型」をつくる

TERAでは、Web制作をはじめ、さまざまなプロジェクトが同時並行で動いています。

担当者によって進め方が違ったり、重要な情報が個人のメールや頭の中だけに残っていたりすると、人数が増えたり担当者が変わったりしたときに、どうしても問題が起こります。

そこで私たちは、まず仕事そのものを整理することから始めました。

現在TERAでは、顧客案件だけではなく、社内の取り組みについても基本的に「プロジェクト」として扱っています。

そのベースとなっているのが、プロジェクトマネジメントの国際的な知識体系である「PMBOK」です。

• 目的は何か。
• 誰が責任を持つのか。
• 何をいつまでに行うのか。
• どのような成果物をつくるのか。
• 現在どんな課題があるのか。

こうした仕事の要素をできるだけ明確にし、担当者個人の感覚だけでプロジェクトが進まない状態をつくってきました。

大げさな仕組みにすることが目的ではありません。

誰かが休んでも、担当者が変わっても、別の人が状況を理解できる。

まずはそんな状態をつくることが、私たちのDXの第一歩でした。

BacklogとSlackに、仕事の情報を集める

仕事の型をつくった次に取り組んだのが、情報の集約です。

TERAでは、プロジェクトに関するタスクや資料、判断の経緯、成果物などをBacklogに集約しています。

日々のコミュニケーションにはSlackを利用しています。

重要なのは、単に便利なツールを導入することではありません。

「仕事の情報を、会社のどこに残すのか」を決めることです。

• 資料が個人のパソコンにある。
• 打ち合わせで決めたことが口頭のままになっている。
• 過去の経緯を知っているのが担当者だけ。

こうした状態では、担当者が変わるたびに仕事がリセットされてしまいます。

逆に、仕事の経緯が残っていれば、「なぜこうなったのか」を後から追うことができます。

検索することもできますし、引き継ぐこともできます。

私たちはこれを、単なるファイル管理ではなく、会社として仕事の記憶を残していく仕組みだと考えています。

「仕事を文字にする」ことで、AIが仕事を理解できるようになった

ここまでは、もともとAIを使うために始めた取り組みではありませんでした。

仕事を整理して、属人化を減らして、プロジェクトを安定して進めたい。

そのために少しずつ仕組みを整えてきました。

ところが生成AIが急速に進化したことで、この積み重ねに別の意味が生まれました。

仕事が文字として残っていると、AIも仕事を理解しやすいのです。

• プロジェクトの目的。
• これまで何を決めてきたのか。
• 現在何が進んでいるのか。
• 次に何をしなければならないのか。

人間が理解するために整理してきた情報が、そのままAIが仕事に参加するための材料になりました。

現在TERAでは、Slackなどの業務環境に複数のAIを組み込み、それぞれに役割を持たせています。

例えば、プロジェクト管理を支援するAI、技術的な観点から助言するAI、複数の案件を横断してタスクや抜け漏れを確認するPMO的なAIなどです。

人がすべてを確認するのではなく、AIに整理やチェックを任せ、人間は判断やコミュニケーションなど、本来人が担うべき仕事に集中する。

そんな働き方を少しずつ実践しています。

さらに現在は、Claude CodeをはじめとしたAIエージェントが、より深く実務に参加できる環境も整いつつあります。

振り返ってみると、

• PMBOKで仕事の型をつくる。
• BacklogやSlackに情報を集める。
• 仕事を文字として残す。
• その結果、AIが仕事を理解して動けるようになる。

これまで一つずつ進めてきた取り組みが、すべてつながってきました。

本当に難しかったのは、ツールを入れることではない

こう書くと、順調にDXが進んできたように見えるかもしれません。

もちろん、実際にはそんなに簡単ではありません。

新しい運用を始めれば、

「いちいち入力するのが面倒」

「今までのやり方で問題ないのでは？」

「どこまで書けばいいのか分からない」

といった声も出ます。

ルールを細かくしすぎれば、今度はルールを守ること自体が仕事になってしまいます。

せっかく導入したツールが使われなくなることもあります。

DXというと、新しいサービスやAIを導入することに目が向きがちです。

しかし、実際には新しい仕組みを人が使い続けられる状態にすることの方が難しいと私たちは感じています。

• なぜこのルールが必要なのか。
• 現場にとって負担になっていないか。
• もっと簡単な方法はないか。
• どこまで統一し、どこから個人に任せるのか。

運用しながら問題を見つけ、一つずつ修正していく。

TERAでも、完成した仕組みを一度導入して終わったわけではありません。

実際の仕事の中で失敗したり、見直したりしながら、現在の形になっています。

そして、おそらくこの試行錯誤そのものが、私たちが社内DXを通じて得てきた一番大きなノウハウなのだと思います。

DXは、人をAIに置き換えることではない

TERAでは、AI活用の目的を「できるだけ人を減らすこと」だとは考えていません。

AIが得意なことはAIに任せる。

例えば、大量の情報を整理したり、タスクを洗い出したり、過去の記録から必要な情報を探したり、抜け漏れがないか確認したりすることです。

一方で、

• 何を目指すのか。
• 何を優先するのか。
• お客様にどう向き合うのか。
• 最終的にどう判断するのか。

こうした部分には、まだまだ人が担うべき仕事があります。

だからこそ、

人が仕事をする仕組みの中に、自然にAIが参加できる状態をつくる。

これが、TERAが現在進めているDXです。

そして、そのためには「どのAIを導入するか」より前に、

• 仕事を整理すること。
• 情報を蓄積すること。
• 人が仕事を共有できる状態をつくること。

この土台が重要なのだと考えています。

自社で培ってきたDXの経験を、お客様にも

TERAはこれまで、Webやクリエイティブを中心に、お客様のさまざまな課題解決を支援してきました。

同時に、自分たち自身も一つの企業として、業務改善やDXに取り組み続けています。

その中で培ってきた、

• 業務やプロジェクトの整理
• プロジェクト管理の仕組みづくり
• BacklogやSlackを活用した情報管理
• 属人化を減らすための業務設計
• 生成AI・AIエージェントの業務活用
• 新しい仕組みを社内に定着させるための運用改善

といった経験は、同じような課題を抱えている企業にも活用できるのではないかと考えています。

「生成AIを使ってみたいけれど、何から始めればいいのか分からない」

「社内の情報がバラバラになっている」

「特定の人しか分からない仕事が多い」

「DXを進めたいが、ツールを導入するだけになっている」

そんなところからでも大丈夫です。

いきなり大きなシステムを導入するのではなく、まず現在の仕事を整理して、「どこから変えると効果がありそうか」を一緒に考える。

TERA自身が試行錯誤してきた経験をもとに、お手伝いできればと思っています。

DXやAI活用、業務改善についてお困りのことがありましたら、ぜひお気軽にご相談ください。