社内の「探す時間」を減らす。SMBCが始めたAIの使い方

社内の「探す時間」が積み重なると何が起きるか

「あの規程、どこに保存してあったっけ」「去年の対応事例と同じケースだけど、どう処理したんだろう」。こうした場面は、どの組織にも日常的に存在します。1件あたりの検索時間はわずかに見えても、チーム全体・全社規模で積み上げると、業務の中で無視できない割合を占めるようになります。情報を「持っている」だけでなく「すぐ引き出せる」状態にしなければ、持っていないのと実質的な差はありません。担当者が資料を探し回るたびに集中が途切れ、本来の業務に戻るまでに時間がかかります。こうした小さな摩擦が積み重なることで、組織全体の生産性に影響が出てきます。

大手金融機関が取り組んだ社内文書AI検索の実践

三井住友フィナンシャルグループは、膨大な数の社内文書をAIで横断的に検索・要約できる仕組みを導入しました。規程、マニュアル、通達など多岐にわたる資料に対し、「この内容はどこに記載されているか」「類似の事例はあるか」といった問いを自然な言葉で入力すると、AIが関連する文書を見つけ出して要点を返してくれます。この取り組みで注目すべき点は、AIが回答の根拠となった文書を明示する仕組みになっている点です。出典が示されることで、回答の信頼性を担当者が自分で確認しやすくなり、現場での利用定着につながりやすくなります。人が複数のフォルダを開いてキーワードで探し回る手間を、AIが代わりに担う形です。

この事例から中小企業が学べること

大手金融機関ほどの規模でなくても、同じ課題は中小企業の現場にも存在します。よく参照する社内ルールや申請手順、過去の提案書・報告書、取引先ごとの条件データ——これらを毎回探し直す時間は、担当者の集中を分断し、業務の流れを止めます。まず取り組みやすいのは、「社内で探すのに時間がかかっている情報」を書き出してみることです。現在利用しているAIツールに社内資料のテキストを貼り付け、「この内容を整理して、似た質問に答えやすい形にまとめてもらえますか」と依頼するだけでも、一部門での小さな試みとして始められます。全社導入を考える前に、一つの業務・一つのチームで効果を確認することが、現実的かつリスクの少ない進め方といえます。

情報検索のAI化で変わる組織の動き方

社内情報の検索をAIが担えるようになると、ベテランの知識やノウハウが属人化しにくくなります。これまで「あの人に聞けば早い」で済ませていた問い合わせが、AIに聞けば即座に回答が得られる状態になれば、ベテランへの集中を緩和しながら、若手が自己解決できる範囲を広げることができます。また、誰が担当してもブレない対応が可能になるため、業務の品質を一定水準に保ちやすくなります。属人化の解消と品質の均一化は、組織の成長段階を問わず共通の課題です。AIを情報検索のパートナーとして位置づけることで、その解決に向けた一歩を踏み出しやすくなります。

まとめ

社内の「探す時間」は、見えにくいコストです。大手金融機関がAIで社内文書を検索・要約できる仕組みを整えたように、情報を「いつでも引き出せる状態」にすることは、業務スピードと品質の両方に影響します。規模の大小にかかわらず、まずは自社で「探すのに時間がかかっている情報」を特定し、小さな範囲でAI活用を試してみることが変化の出発点になります。大きな投資や全社的な導入計画がなくても、今日からできる取り組みは必ずあります。