どの部署にも共通の4つの型（処理する、答える、書く、見つける）を聞き、開発や制作の部署には「開発する」「素材を作る」を足します。部署のレベルは、答えた型の真ん中の段です。ただし、ルール・環境・測定・記録の土台が足りない時は、型が進んでいても次の上限で止まります。「わからない」は満たしていないものとして数えます。
6つの型と6つの段の全体を見る
太字が段の言葉で、灰色の文字が例です。公開事例の付いた例は公開事例に近いもので、全部の条件を満たすとは限りません。印の無い例は編集部の推定です。36段のうち公開事例に近い例は7段です。「開発する」と「素材を作る」は、その仕事がある部署にだけ聞きます。
処理する書類を読み、基準に照らして、入力する
入る仕事請求書、経費精算、注文書、申込書類、各種の申請
0未使用
人が読んで、照らして、手で入力する
例：請求書を見て会計システムに入力する
1個人の補助
迷った時に、各自がAIに聞く
例：分からない勘定科目を担当者がAIに聞く
2部署の型
問い方と、入れてよい情報を部署でそろえる
例：科目の相談に使う指示文を共有する
3工程に入った
AIが案を作り、人が全件確認する。修正した割合を測る
公開事例東急×NTTデータ：AIが伝票を起票し、利用者がAIと対話しながら確認して直す（検証）
4自社データで動く
過去の処理と照らす。基準を満たす分は抜き取りで確認する
公開事例AMBL：新しい伝票を、過去3年分の仕訳と会計原則・税法のルールに突き合わせて確かめる（試験運用）
5任せている
基準内は自動で処理し、例外だけ人が見る。記録が残る
例：定型の注文は自動で登録し、新しい取引先だけ人に回す
物差し1件の処理時間、修正した割合
人が手放さない所新しい取引先、金額の大きい支払い、例外の判断
AI-OCRによる読み取りの自動化は、LLMとは分けて見ます。ZOZO×sweeep（月初の締めが7営業日から3.5営業日）や花王ビジネスアソシエ×Remota（60分から10分）の大きな数字は、この読み取りの事例で、発表に生成AIの記述はありません。
答える社内の知識を探して、答える
入る仕事規程の問い合わせ、ヘルプデスク、製品の質問、過去のトラブル探し
0未使用
人に聞く。文書は人が探す
例：過去の不具合をベテランに聞く
1個人の補助
一般的な質問に、各自が使う
例：制度や技術用語の意味をAIに聞く
2部署の型
入れてよい文書を決め、決まった形で使う
公開事例Zenken経理部：マニュアルや社内規定を読ませた専用GPTを作る
3工程に入った
窓口を手順に入れ、人が回答を点検する。件数を測る
例：規程の窓口を社員に開き、経理が回答を点検する
4自社データで動く
社内の文書を探して、出典つきで答える。決まった問題で採点する
公開事例日立 大みか事業所：過去のトラブル検索が60分から5分に
5任せている
答えた先の手続きまで進める。人は例外を見る
例：申請の誤りを見つけ、案内と差し戻しまで行う
物差し調べる時間、正しく答えた割合、問い合わせの件数
人が手放さない所規程の解釈の変更、顧客への約束、安全に関わる回答
書く材料をまとめて文書にする、要約する、訳す
入る仕事報告書、月次コメント、提案書、議事録、手順書、開示資料、要約、翻訳、校正
0未使用
人が一から書く
例：Excelを見て月次のコメントを書く
1個人の補助
文章を整えるのに、各自が使う
例：報告書の言い回しを直す。メールを添削する
2部署の型
文書の型と指示文を共有する。入れてよい情報を決める
例：8Dやなぜなぜの型を指示文にする
3工程に入った
手順書に「下書きはAI」と書く。人が全件直し、時間を測る
例：試算表から月次コメントの下書きを出す
4自社データで動く
過去の文書や社内データを参照して下書きする。決まった文書は点検だけにする
公開事例日立 大みか事業所：対応レポートの作成が120分から15分に
5任せている
材料集めから確認依頼までAIが進める。確定は人が行う
例：4Mの変更を受けて、影響する標準書の改訂案と承認依頼まで進める
物差し作成時間、直した量、差し戻しの回数
人が手放さない所文書の確定、社外に出す判断、開示の責任
見つけるデータから、異常や原因の候補を出す
入る仕事差異分析、故障の原因、品質の傾向、問題ラインの発見
0未使用
人が表を見比べ、経験で探す
例：日報と班長の感覚で問題のラインを探す
1個人の補助
各自がデータを貼って聞く
例：差異の数字を貼って、原因の仮説を聞く
2部署の型
入れてよいデータと、分析の指示文をそろえる
例：原価の差異コメントの型を共有する
3工程に入った
人がデータを取り出してAIに渡し、定期の資料を作る。時間を測る
例：生産データから朝の資料の下書きを作る
4自社データで動く
社内データを直接参照して候補を出す。詳しい人が答えを採点する
公開事例ダイキン×日立：図面と保全記録から故障の原因と対策を返す（試験運用）
5任せている
AIが定期的に異常を知らせ、人は事実を確かめて判断する
公開事例旭鉄工：問題のラインをAIがSlackに投稿し、係長と班長が現場で確かめる
物差し見つけるまでの時間、候補が当たった割合
人が手放さない所原因の確定、止める・再開する判断、現場での事実確認
開発するコードを書き、直し、確かめる
入る仕事機能の実装、不具合の修正、テストの作成、コードレビュー、ライブラリの更新、社内ツール
0未使用
人が書き、人がレビューする
例：仕様書を読んで、手でコードを書く
1個人の補助
補完やチャットを、各自が使う
例：エラーの意味をAIに聞く。補完で関数を書く
2部署の型
使ってよいツールと、外に出してよいコードの範囲を決める。指示や規約を共有する
例：リポジトリにAI向けのコーディング規約のファイルを置く
3工程に入った
AIの変更も人が全件レビューし、テストを通す。手戻りと作業時間を測る
例：小さな修正はAIが下書きし、レビューで直した量を記録する
4自社データで動く
社内のコードと設計書を参照して、課題から変更案とテストまで作る。決まった課題で正しさを測る
例：課題の票から変更案を作り、自動テストの結果を添えてレビューに出す
5任せている
決まった種類の課題はAIが修正から確認まで進め、人は取り込むかを決める。権限と記録が残る
例：ライブラリの更新は、テストが通ればAIが変更を出し、人が承認して取り込む
物差し作業時間、レビューで直した量、手戻りと不具合の件数
人が手放さない所設計の判断、本番に出す判断、秘密情報と権限の扱い
素材を作る画像、音、映像の素材を作る
入る仕事コンセプトアート、背景、アイコン、効果音、仮のボイス、広告の画像、動画の編集
0未使用
人が一から描く、録る、編集する
例：コンセプトアートを手で描く
1個人の補助
アイデア出しや下描きに、各自が使う
例：構図の案を生成して、描く前の参考にする
2部署の型
使ってよいツールと、作品に出してよい範囲を決める。権利の扱いを確かめる
例：社内の確認用には使い、製品に出す素材には使わない、と決める
3工程に入った
制作の手順に入れ、人が全点を手直しして権利を確かめる。作業時間を測る
例：背景の下塗りや仮のボイスをAIで作り、本番の前に直すか差し替える
4自社データで動く
自社が権利を持つ素材や画風を参照して作る。決まった基準で品質を確かめる
例：自社の素材だけで調整した生成の仕組みで、量の多い差分の素材を作る
5任せている
量の多い定型の素材はAIが作り、人は採否と仕上げを決める。どの素材にAIを使ったかの記録が残る
例：広告の画像の背景の差し替えをAIが行い、人が抜き取りで確かめる
物差し1点あたりの制作時間、手直しの量、差し戻しの回数
人が手放さない所表現の決定、権利の確認、作品や広告に出す判断
どの型にも入らない仕事もあります。研究の発想、企画の壁打ち、現場の手作業は、この診断の対象から外しています。
基準 v0.4 は、公開されている事例と調査から編集部が作ったたたき台です。確認日 2026-11-07、次の見直し 2027-02-01。段の言葉や例が実態と合わない時は、取材・寄稿のご相談から知らせてください。
