AIマネージャーの始まりかもしれない。
PCログ領域でAIエージェントに接続するMCP連携機能が「みえるクラウド」からリリースされた。
このニュースはとても大きな転換点だと思っている。
あと２年ぐらいかかるかなと漠然と考えていたことが突然目の前に現れた感覚だ。
会計事務所は「見えない仕事」でできている
会計事務所の仕事は不思議だ。
成果物は見える。
申告書もある。
決算書もある。
試算表もある。
でも、その成果物ができるまでに何が起きていたかは本人の自己管理情報以外にはほぼ記録されていない。
・顧客への資料催促
・社内の資料整理
・情報収集や条文検索
・社内相談
・レビュー
・ナレッジ共有
・Excelなどの作業ツールの改善
・DXの取り組みや試験的なAI活用
こうした仕事は、成果物には直接つながらない。
間接的な業務が成果につながっているとしても評価もされにくい。
しかし実際には、こうした見えない仕事こそが事務所を支えている。
もしAIがそれを全部理解できるようになったらどうなるだろう。
「何時間働いたか」の時代が終わる
これまでの管理は
「何時間働いたか」
が中心だった。
しかし本当に知りたいのはそこではない。
知りたいのは
「なぜ時間がかかったのか」
だ。
例えば月次処理に5時間かかったとしても、
入力が遅いのか、
資料回収が遅いのか、
顧客対応が多かったのか、
Excel操作が不慣れなのか、
それによって打ち手は全く変わる。
この部分が可視化されると
「なんとなく大変そうだな」
と思っていたことを、
「ここがボトルネックです」
と明確に言語化できるようになる。
これは効率化ではない。
業務理解そのものが変わる。
もしCRMにすでに顧客情報や売上情報が蓄積されていれば更に世界が広がる
ビッグデータのAI活用は個人的には行動情報が最後のピースで本丸だと思っている。
PCログ情報だけでできることは少ない。
でも
ワークフローを基本搭載したCRMとしても利用可能なkintone、
自由な設計やデータベース構築でAIも内包したNotion、
規模によってはGoogleAppsheetやスプレッドシートでも良いかもしれない、
これらの業務情報と行動情報がつながった瞬間に景色が変わる。
・顧客情報
・案件情報
・売上情報
・工数情報
・行動ログ
これらが一つにつながる。
するとAIは
「利益率が低い顧客は誰か」
だけではなく、
「なぜ利益率が低いのか」
を説明できるようになる。
さらに
「利益率が高い顧客の共通点は何か」
まで見つけ始める。
つまり分析が
過去を見るものから
未来を作るものへ変わる。
ここは本当にワクワクする。
AIは管理職を置き換えるのか
答えはNOだと思う。
でも、
管理職の仕事は激変する。
管理職の仕事の多くは
・状況確認
・進捗確認
・工数確認
・遅延確認
でできている。
実はかなりの時間を
「把握すること」
に使っている。
でもAIが全て把握していたらどうだろう。
朝出社すると
AIが
「今週はこの案件が危険です」
「この顧客は工数超過しています」
「この担当者は負荷が高くなっています」
「このチームは生産性が下がっています」
と教えてくれる。
対策まで事前にパターンを伝えておけば更に自律的に考えてくれるだろう。
管理職は確認作業から解放される。
そして本来やるべき
・意思決定
・育成
・コミュニケーション
に集中できる。
これは管理職をなくす話ではない。
管理職を進化させる話だ。
一人ひとり違う教育が始まる
ここは特に面白い。
今の研修は、
全員同じ教材。
全員同じ内容。
全員同じ順番。
でも実際には、
人によって弱点は全然違う。
Excelが苦手な人。
クラウド会計が苦手な人。
レビューに時間がかかる人。
顧客対応が苦手な人。
AI活用が苦手な人。
本来なら、
全員違う学習メニューになるはずだ。
PCログの活用はそれを可視化できる。
ログから行動を見て、
弱点を見つけ、
次に学ぶべきことを提案する。
人によって学習内容が変わる。
人によって成長ルートが変わる。
教育が標準化から個別最適化へ進化する。
でも本当に一番面白いのは「業務のヘルスチェック（業務健康診断）」
実は一番期待しているのはここだ。
・離職
・品質低下
・残業増加
・顧客クレーム
こうした問題は突然起きるように見える。
でも実際は違う。
必ず前兆がある。
コミュニケーションが減る。
工数が偏る。
修正が増える。
レスポンスが遅くなる。
人間には見えない。
見えたとしても遅い。
それは本人との対話や日報という主観的なデータでしか行動評価をすることができなかったからだ。
でも行動情報にリアルタイムにつなぐことができると客観的に状態を可視化することができる。
まるで健康診断のように。
血圧が上がった。
体重が増えた。
睡眠が減った。
そういうレベルで、事務所の状態を観測できる。
この技術を監視や管理というネガティブな活用で用いるのは得策だとは思わない。
行動情報の活用には経営幹部の倫理観も求められる。
未来の会計事務所は、
問題が起きてから対応するのではなく、
問題が起きる前に気付くようになるかもしれない。
AIによるマネジメントの自動補助。
記帳は業務の一部だが、
マネジメントは組織全体を動かしている。
1人の作業が速くなるより、
組織全体の判断速度が上がる方がインパクトは大きい。
そしてそのど真ん中に
行動履歴の活用がある。
CRM構築がある。
コミュニケーションデータがある。
これらをAIがつなげるとき、
AIは単なるツールではなくなる。
AIアシスタントでもない。
AIエージェントでもない。
もっと上のレイヤーだ。
私はこれを
AI COO（AI業務統括責任者）
と呼びたい。
採用。
配置。
教育。
利益管理。
業務設計。
品質管理。
それらを横断的に支援する存在。
中小企業でも取り入れられる本当の意味でのEBPMだ。
人がより創造的な意思決定に集中する環境を作るために。
そんな未来の入口が、
意外にも「PCログ分析」という領域から始まっているのかもしれない。
そんなことを今日のニュースリリースから妄想した。
組織への実装や活用はこれから試行錯誤が必要だけど、確かな未来を感じさせるだけの技術革新だと思う。
