業務AIの需要を、アンケートではなく操作の記録で数えた

中小企業向けの業務AIを作っていると、いつも「何から作るか」で迷います。そこで、「AIに何をさせたいですか」と訊く代わりに、実際に選ばれた記録を数えました。

上位3つは、すべて2つの書類を並べて食い違いを見つける作業でした。やることで束ねると、それと「下書きを作る」がほぼ同じ大きさで並び、「集計してレポートにする」は3.4%でした。

この記事の数字の出どころは、当社サイトに置いた元データです（期間・母数・除外条件・この数字で言えないことつき）。引用するときは、こちらを出典にしてください。
https://braincommunity.jp/tanaoroshi/jissoku.html

何を数えたか

当社のサイトには、85の業種ごとに仕事の工程を並べ、「どの作業をAIに任せたいか」を選んでもらう画面があります（当社の「AI業務棚卸」）。無料で、名前を書かなくても最後まで使えます。

その画面で実際に選ばれた作業を数えました。

1回の来訪で複数の作業を選べるので、割合はすべて「のべ選択回数470回」に対する比です。

順位	選ばれた作業	のべ選択回数	割合
1	図面・仕様書・法律の自動見比べ（くい違い検出）	30	6.4%
2	各社の見積・発注表の突き合わせ整理	27	5.7%
3	協力会社の名簿整理と照合	25	5.3%

3つとも、2つ以上の書類を並べて、食い違いを見つける作業です。合わせてのべ82回、全体の17.4%でした。

作業の名前に含まれる言葉で束ねました。

「見比べる」と「下書きを作る」の2つで56.8%です。「集計してレポートにする」は3.4%しかありません。

上位3つが目立つ一方で、4位から下は388回ぶんが細かく散っています。のべ470回の選択は、133種類の作業にばらけました。「この業種ならこれ」という1つの正解は、この数字からは出てきません。

ここからは数字そのものではなく、当社の読み方です。

最初に作るなら、突き合わせ。 食い違いを見つける作業は、正解が手元の書類の中にあるので、AIの出力を人が確かめやすい作業です。作る側の最初の1本に向いている、と当社は考えています。
ダッシュボードより先に、最初の一枚。 集計・レポートは3.4%で、下書きは28.3%でした。数を表にすることより、書類を書き起こす手間の方に関心が集まっています。
汎用の1本では足りない。 133種類に散ったので、業種ごとの工程を並べて選んでもらう形にしています。

台帳の195行のうち8行は、検査用の行です。セッションか流入元に「テスト」「検査」「test-」などを含む行を除いています。除かないと、自分の操作を需要として数えてしまいます。

この記録には、単位の違う数が3つあります。

来訪と選んだ回数は数え方が違うので、割っても合いません。割合を出すときは、何で割ったかを必ず書いています。

言葉で束ねると、どの束にも入らない作業が出ます。それを黙って捨てると、残った束の割合が大きく見えます。この集計では「その他」として72回（15.3%）を残しています。

この記事は抜粋です。上位の作業の一覧・入口の業種の内訳・名前を書く画面まで進んだ割合は、元データの方にだけ載せています。

選ばれた作業の一覧・入口の業種・数え方・この数字で言えないことは、当社サイトに置いています。数字を引用するときは、記事ではなく元データを出典にしてください。そのまま貼れる形はこうです。

出典：ブレインコミュニティ合同会社「AIに任せたい作業を選んでもらったら、上位3つは全部「見比べる」だった」
https://braincommunity.jp/tanaoroshi/jissoku.html （2026-08-24 測定）

当社が自分で測ったほかの数字も、同じ置き場にまとめています。
→ https://braincommunity.jp/jissoku/

業務システムの内製化と、AI活用の受託開発をしています。
ブレインコミュニティ合同会社 — https://braincommunity.jp/