AI活用が当たり前になりつつある一方で、現場からよく聞こえてくるのは次のような声です。
「AIを使いたいが、使える人がいない」
生成AIや業務AIへの注目は高まっていますが、実際には AIを業務に落とし込み、使いこなせる人材は不足 しています。多くの企業では、AIを使って
- 情報をまとめる
- 情報をタスクに変える
- データを活かす
といったことを実現したいと考えています。
しかし現実には、AIを活用できる人材がいない という理由で、本来やるべきこれらの業務が、できていないことが実情です。
そこで本記事では、2026年1月27日に開催した
「プリザンター（ノーコード）×AI 活用事例 30分濃縮セミナー」 の内容をもとに、
人材を「採用」するのではなく、ノーコード×AIで「機能」を手に入れるという視点から、プリザンター×AIの現実的な活用方法を解説します。
プリザンターを業務で活用するための導入・設計・運用をご支援しています。
- AI活用が当たり前になる一方、使える人材は不足している
- 現場では「やるべき業務」が放置されている
- 人材を「採用」するのではなく、ノーコード×AIで「機能」を手に入れる
- プリザンター×AIで実現する3つの業務機能
- 事例紹介：問い合わせ対応を仕組みで回す
- この仕組みが向いている企業
- まとめ：人材不足を前提に、業務を設計し直す
AI活用が当たり前になる一方、使える人材は不足している
生成AIの利用は広がっていますが、それがそのまま業務改善につながっている企業は多くありません。
理由の一つが、AIを「業務で使える形」に設計・運用できる人材の不足です。
- AI人材は市場に少なく、採用が難しい
- 採用できても人件費が高い
- 育成には時間がかかり、即戦力になりにくい
こうした状況の中で、「AIはあるが、業務は変わらない」という状態に陥っている現場も少なくありません。
つまり課題は、AIがあるかどうかではなく、AIを業務に組み込めているかどうかにあります。
現場では「やるべき業務」が放置されている
AIを活用したいと考えていても、現場では次のような業務が手つかずのままになりがちです。
情報をまとめることができていない
Excel、紙、PDF、メール、Slackなど、情報の置き場所がバラバラなまま運用されていると、
- 必要な情報がすぐに見つからない
- 担当者が変わると引き継げない
- データとして活用できない
といった問題が起きます。
情報は存在しているものの、業務に使える形で整理・蓄積されていないケースは多く見られます。
情報がタスクにつながっていない
- 「見ておいてください」
- 「あとで対応します」
こうしたやり取りが、チャットやメールに流れて終わってしまうことも珍しくありません。誰が、いつ、何を対応するのかが明確にならないため、結果として対応漏れや遅れが発生します。
情報共有で止まってしまい、実際の業務アクションにつながっていないのです。
データを活かしきれていない
データ自体は蓄積されていても、
- 報告書や資料を作る時間がない
- 集計や分析に手間がかかる
- ナレッジ化まで手が回らない
といった理由で、
アウトプットが後回しになるケースも多くあります。
本来であれば価値を生むはずのデータが、
十分に活用されていない状態です。
人材を「採用」するのではなく、ノーコード×AIで「機能」を手に入れる
こうした課題をすべて「人」で解決しようとすると、採用・育成・コストの面で大きな壁にぶつかります。そこで発想を切り替え、人の代わりに業務を回す「機能」を持つ という考え方が有効になります。
プリザンターは、
- 業務データを蓄積するデータベース
- 条件に応じた自動通知
- 集計・可視化の仕組み
といった、業務の土台をノーコードで構築できるツールです。ここにAIを組み合わせることで、これまで人が担っていた役割を、仕組みとして置き換えることが可能になります。
プリザンター×AIで実現する3つの業務機能
情報を自然に集約できる仕組み
PDFや画像、メールなど、形式がバラバラな情報でも、AIが内容を読み取り、必要な項目を自動で抽出します。
抽出されたデータは、プリザンターのデータベースにそのまま登録されるため、手入力や転記作業が不要になります。
結果として、「誰かが入力しないと進まない」業務から解放されます。
情報がそのままタスクにつながる仕組み
AIが内容を解析し、種別や緊急度を判断したうえで、プリザンターの条件設定に従って担当者へ自動通知します。Slackやメールと連携することで、情報が流れて終わることなく、確実にアクションにつながるようになります。
対応状況が見える化されるため、属人化の防止にもつながります。
データを活かしたアウトプットを生み出す仕組み
プリザンターに蓄積されたデータをもとに、AIが報告書や資料、FAQなどを自動生成します。さらにダッシュボードで可視化することで、集計作業に時間を取られることなく、施策検討や改善に集中できるようになります。データが、単なる記録ではなく「使える資産」に変わっていきます。
ダッシュボードについては、下記の記事をご参照ください。
事例紹介：問い合わせ対応を仕組みで回す
不動産業界での事例では、問い合わせ対応を次のような流れで自動化しました。
- 問い合わせを自動で登録
- AIが内容を解析
- 種別・緊急度・担当者を判定
- 担当者へ自動通知
この仕組みによって、
- 対応漏れが減った
- 初動が早くなった
- 担当者に依存しなくなった
といった効果が得られています。
この考え方は、製造業や物流業、サービス業など、さまざまな業界に応用可能です。
※今回ご紹介した内容について、セミナーで使用した資料をご覧になりたい方は、
お問い合わせフォームよりご連絡ください。
この仕組みが向いている企業
- プリザンターをすでに使っている、または検討中
- 一部部署で止まり、全体展開できていない
- 現場に「やりたいが手が回らない業務」がある
- 内製したいが、設計や運用に不安がある
こうした企業にとって、ノーコード×AIのアプローチは現実的な選択肢になります。
まとめ：人材不足を前提に、業務を設計し直す
人材不足は、努力や根性で解決できる問題ではありません。
だからこそ、
- 人を増やす
- 人に依存する
という前提を見直し、仕組みで業務を回す という考え方が重要になります。
プリザンター×AIは、「人が足りないからできない」を「仕組みがあるから回せる」に変えるための手段です。設計や構築、運用に悩んでいる場合は、まずは相談や壁打ちからでも構いません。
現場に合った形で、どこから仕組み化できるのか。その第一歩として、ぜひ一度ご相談ください。
それでは、今回はこの辺で。
最後までご覧いただき、ありがとうございました。
