投稿者 global-ai-media 
生成AIの活用は、単なる文書作成や要約といった「作業の効率化」から、ビジネスにおける優先順位の決定や戦略的な意思決定支援へと領域を広げています。本稿では、パレートの法則（80:20の法則）をAIとの対話に応用し、組織や個人のリソースを「最も成果につながる活動」に集中させるための実践的アプローチと、日本企業特有の課題について解説します。
「作業」の代替から「判断」の補助へ
生成AI、特にChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）のビジネス活用において、多くの企業が初期段階で注目するのは「コンテンツ生成」の能力です。メールのドラフト作成、議事録の要約、コードの記述などがこれに当たります。しかし、Forbesの記事でも触れられているように、LLMのより高度な活用法として「メタ認知の補助」、つまり自分たちの業務そのものを分析し、優先順位付けを行うパートナーとしての利用が注目されています。
ビジネスには「パレートの法則（80:20の法則）」が存在し、成果の8割は活動の2割から生まれると言われます。しかし、日々の業務に忙殺される中で、どの活動がその「重要な2割（ハイ・レバレッジ・アクティビティ）」なのかを見極めるのは困難です。AIに対し、自身の業務ログやプロジェクト概要を入力し、「成果に直結する活動は何か」「委譲・自動化すべきタスクは何か」を客観的に問うプロンプティングは、主観的なバイアスを取り除き、リソース配分を最適化する強力な手法となり得ます。
日本的雇用慣行における「業務の棚卸し」の難しさ
この「AIによる業務の選別と集中」というアプローチを日本企業で実践する際、壁となるのが「職務記述書（ジョブディスクリプション）の曖昧さ」です。欧米型のジョブ型雇用と比較し、日本のメンバーシップ型雇用では、個人のタスク範囲が流動的で、チームワークや「行間を読む」業務が重視される傾向があります。
そのため、単に「私の仕事を分析して」とAIに投げかけるだけでは、日本特有の調整業務や根回しといった「成果は見えにくいが組織運営に必要な潤滑油的な業務」が「無駄」と判定されかねません。日本企業でこの手法を活用する場合、プロンプトには定量的な成果だけでなく、定性的な組織貢献やステークホルダーとの関係性維持といったコンテキスト（文脈）を明確に含める必要があります。これは、暗黙知を形式知に変えるプロセスそのものであり、AI活用以前の「業務の可視化」が良い意味で強制されることになります。
機密情報の取り扱いとガバナンス
業務の優先順位付けをAIに相談する際、必然的に具体的なプロジェクト内容、取引先情報、社内体制などの詳細情報を入力したくなります。しかし、ここには重大なリスクが潜んでいます。パブリックな生成AIサービスに未加工の社内情報を入力することは、情報漏洩のリスクに直結します。
企業としては、エンタープライズ版の契約やAPI経由での利用環境を整備し、入力データが学習に利用されない設定を徹底することが大前提です。その上で、個人名や具体的な企業名を伏せた状態で抽象化して相談する、あるいはローカル環境で動作する小規模言語モデル（SLM）の活用を検討するなど、技術と運用の両面からガバナンスを効かせる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのトレンドである「AIによる業務選別」を日本企業が取り入れるための要点は以下の通りです。
1. 暗黙知の言語化と構造化
「阿吽の呼吸」で進められてきた業務を、AIが理解可能なテキスト情報として構造化する能力が求められます。これはAI活用のためだけでなく、属人化の解消や人材流動性の向上にも寄与します。
2. 「捨てる」意思決定へのAI活用
日本企業は業務を「増やす」ことは得意ですが、「減らす」ことは苦手とする傾向があります。しがらみのないAIを「冷徹なアドバイザー」として利用し、生産性の低い業務の廃止や外部化（アウトソーシング）を提案させることで、意思決定の心理的ハードルを下げることができます。
3. セキュアなサンドボックス環境の提供
現場の担当者が安心して業務の悩みをAIに打ち明け、分析させるためには、情報漏洩の心配がないセキュアなAI環境の提供が不可欠です。禁止するのではなく、「ここなら安全に使える」という場を提供することが、現場主導のDXを加速させます。