AIを業務に組み込む取り組みが始まっています。しかし全ての組織でうまくいっているとは言い切れないようです。「AIを導入してもうまくいかない」企業の多くが実はつまずいているのが、 「業務の標準化ができていない」 ことなのです。

業務標準化とはどのようなことか

業務標準化（Process Standardization） とは、「人や部門によってバラバラに行われている仕事の進め方を、共通の手順・ルール・データ形式で定義すること」です。

たとえば、同じ“顧客対応”でも、

• A部門はメールで対応
• B部門はチャットで対応
• C部門はExcelで管理

……といった状態では、AIがどれを学べばよいのか分かりません。

なぜAI活用に標準化が必要なのか

AIを業務に活用するには、AIが「何を」「どう判断し」「何を出力すべきか」を理解できる環境が必要です。その前提になるのが 標準化された業務構造 です。

理由	内容	具体例
① 学習データを整えるため	AIはデータから学習します。業務がバラバラだと、データ構造も異なり、AIが正確に学べない。	例：営業報告書のフォーマットが違うと、AIが要約できない。
② AIモデルを汎用化するため	標準プロセスに沿って設計すれば、1つのAIモデルを複数部門で共有できる。	例：標準「見積→承認→請求」プロセスを共通化すれば、全社RPA化が容易。
③ 判断基準を明確にするため	AIは「ルール」と「例外」を区別できるように学習する必要がある。	例：顧客苦情の“軽度／重度”の判断基準が明文化されている必要。
④ 改善効果を測定するため	標準化がないと、AI導入前後の比較（KPI評価）ができない。	例：部門ごとに処理時間の定義が異なると、生産性比較が不可能。
⑤ 継続的に改善できるため	標準プロセスを基準にPDCAや再学習サイクルを回せる。	例：エージェントAIが「どの部分で誤判断したか」を検証できる。

 標準化ができていないと何が起きるか

• AIがうまく学習できない（精度が出ない）
• 現場ごとに別々のAIが乱立し、メンテナンスコスト増
• 成果比較ができず、ROI（投資効果）が見えない
• 現場がAI出力を信頼せず、活用が進まない

結果、「AIを導入したけど現場で使われない」「使っても成果が出ない」という状態になります。

標準化があるとAIはこう変わる

 Before（標準化なし）

• 部門ごとに業務・データが異なる
• AI導入は都度個別対応
• 結果の精度・効果がバラバラ

 After（標準化あり）

• 業務構造が共通化され、データ形式も統一
• AIが全社的に学習・再利用可能
• 成果が測定でき、改善も容易

 

 ですからAI導入の前段階として**業務の可視化・標準化**が不可欠です

⇒ここで効果を発揮するのが APQC PCFです

PCF（Process Classification Framework）の役割

APQCの PCF（プロセスクラシフィケーションフレームワーク） は、

この「業務標準化」のための共通言語（テンプレート）です。

• どの会社にも共通する**業務階層構造（カテゴリ→プロセス→アクティビティ）**を提供します
• 業種ごとの標準も整備されており、AI適用範囲を定義しやすい
• 「どの業務をAI化するか」を定量的・客観的に選定可能です

つまり、PCFを使うことは、AI導入の“設計図”を作ることです。

PCFの概要は次のとおりです。