ビジネス職でもAIワークフロー開発者になれる：3ヶ月250人企業での伴走支援実践記録

はじめに

「AIツールを導入したが、社内で使いこなせる人が限られている」
「研修を実施しても、実務での活用につながらない」
「開発を外注しても、内製化が進まず依存体質になってしまう」

こうした課題を抱える企業は少なくありません。

私たちAI Nativeは、社員250人以上の企業で、マーケティング、カスタマーサポート、事業内部オペレーションの3セクションにわたって、3ヶ月間のAI業務効率化支援を行ってきました。

その中で、ビジネス職（GitHub・Cursor未経験者）でも1〜2ヶ月で自走できるAIワークフロー開発者になれるという確信を得ました。

この記事では、従来の研修型・納品型アプローチがなぜうまくいかないのか、そして私たちが実践している「伴走型支援」の具体的な方法と成果をお伝えします。

支援の概要

対象セクションと範囲

今回の支援では、以下の3セクションでAI業務効率化を推進しました：

マーケティング部門
- SEO施策の効率化
- コンテンツ作成の自動化・支援
- 記事生成ワークフローの構築
- キーワード分析の自動化
カスタマーサポート部門
- 問い合わせ対応の効率化
- FAQ生成・更新の自動化
事業内部オペレーション
- 社内業務プロセスの効率化
- データ処理・集計の自動化

参加メンバー構成

まずはマーケティングセクション3名、AI推進チーム1名が定例ミーティングに参加
GitHub・Cursor・Difyなどのツール使用経験なし

支援期間

3ヶ月間（現在進行中）
週次1時間の定例ミーティング
随時のSlackサポート

従来の支援アプローチの課題

AI業務効率化支援には、大きく分けて2つのアプローチがあります。しかし、これらの従来型アプローチには限界があることがわかってきました。

パターンA：「研修型」の限界

アプローチ：

AIツールの使い方を座学で教える
デモを見せてハンズオン形式で実践
研修後は各自で活用してもらう

なぜうまくいかないのか：

実務とのギャップ
- 研修で学んだ内容と実務でのニーズが一致しない
- 「使えそう」と思っても、実際の業務フローに組み込めない
モチベーションの低下
- 自分の業務に直結しないため、学習意欲が続かない
- 研修後に実践しないまま忘れてしまう
インプットが進まない
- 一度の研修だけでは定着しない
- 継続的な学習環境がない

パターンB：「納品型」の限界

アプローチ：

ヒアリングして要件定義
開発チームがワークフローを開発
完成したものを納品・運用

なぜうまくいかないのか：

ブラックボックス化
- どうやって動いているのか理解できない
- 少しの修正も開発チームに依頼が必要
内製化につながらない
- 新しいニーズが出てきても自分たちで対応できない
- 永続的に外部依存の体質になる
改善サイクルが回らない
- 修正・改善のたびにコストと時間がかかる
- 業務の変化に柔軟に対応できない

実践した「伴走型支援」の方法

これらの課題を解決するために、私たちは「伴走型支援」というアプローチを採用しました。

週次定例の設計

頻度： 毎週1時間

参加者： マーケティングセクション3名 + AI推進チーム1名 + AI Native担当者

初回ミーティングの流れ：

現状の業務フローヒアリング
- どのような業務を行っているか
- 現在どのような課題があるか
- どの部分が時間を取られているか
業務プロセスの課題抽出
- ボトルネックの特定
- 自動化できそうな部分の洗い出し
- 効率化の優先順位づけ
要求定義の作成
- どのようなワークフローを作りたいか
- どのような結果を期待するか
- 使用するツールの選定

段階的なレクチャー方法

ステップ1：既存ワークフローの紹介

既に開発したことがあるようなワークフローの場合：

そのワークフローを見せながらレクチャー
- どのように構成されているか
- 各ステップで何をしているか
- なぜこのような設計にしたのか
画面共有で実際の動作を確認
- 入力から出力までの流れ
- パラメータの意味と調整方法
- エラーハンドリングの方法

ステップ2：実践的な開発レクチャー

新規のワークフローが必要な場合：

まず私が開発してからレクチャー
- 要件を満たすワークフローを実装
- なぜこの設計にしたのか説明
- 代替案との比較
ペアプログラミング的アプローチ
- 画面を共有しながら、一緒に考える
- やり方だけでなく、修正方法も教える
- Cursor、Dify、各種APIの使い方を実践的に伝える

ステップ3：自分で作ってみる

実践サイクル：

ワークフローの作り方をレクチャー
- 基本的な構成パターン
- よく使うノードやAPIの使い方
- デバッグの方法
参加者が自分の業務でワークフロー作成
- 自分のタスクに対してワークフローを設計
- 実際に実装してみる
- 動作確認と調整
詰まったところをフィードバック
- 週次定例でつまずいたポイントを共有
- 一緒に解決策を考える
- より良い実装方法を提案
改善・新規タスクへの展開
- 既存ワークフローの改善
- 新しいタスクへのワークフロー適用
- セクション内での知見共有

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成功要因の分析

なぜこの「伴走型支援」がうまくいっているのか、3つの成功要因を分析しました。

1. モチベーション設計：自分の業務効率化につながる

単純な研修との違い：

従来の研修では、「AIツールの使い方」を教えるだけで終わってしまいます。しかし、伴走型支援では：

自分の実際の業務がテーマ
自分の課題を解決するためのワークフロー開発
自分の成果が目に見えて向上

これにより、学びと実務が完全に連動します。

「自分の業務が楽になる」という明確なモチベーションがあるため、主体的に学び続けることができます。

実際、参加者の声として：

「研修だと『勉強しなきゃ』という義務感だったが、今回は『これで残業が減る！』というワクワク感がある」

「自分の業務で使えるものを作っているので、学んだことがすぐに役立つ実感がある」

といったフィードバックをいただいています。

2. 継続的な実践環境：毎週必ず使う仕組み

全員が毎週、何らかのAIツールを使ってオペレーションを作る

これが、インプットを確実に進める最大のポイントです。

Cursor：コード生成・修正
Dify：ワークフロー構築
各種API：Google Sheets、Slack、外部サービス連携

週次定例では、「前回から今回までに何を作ったか」を共有します。これにより：

強制的にインプットする機会が毎週ある
知識が毎週アップデートされる
他のメンバーの取り組みからも学べる

実際、3ヶ月間で参加者全員が：

少なくとも3〜5個のワークフローを自力で開発
APIを使った外部連携を実装
Cursorを使ったコード修正・デバッグができる

レベルまで到達しています。

3. セクション単位での成長：参加者全員がレベルアップ

マーケティングセクション3名とAI推進チーム1名が参加することで、以下のような好循環が生まれました：

相互学習効果：

他のメンバーの成功事例を見て刺激を受ける
つまずいたポイントを共有し合う
より良い実装方法をディスカッションする

セクション内での知見蓄積：

そのセクション特有のワークフローパターンが確立
新しいメンバーにも教えられるようになる
セクション全体でAI活用のレベルが底上げ

結果として：

各セクションで、かなりレベルの高いAIワークフローを開発できるようになってきました。

例えば：

マーケティング部門では、記事生成→SEOチェック→公開までの一連のフローを自動化
カスタマーサポートでは、問い合わせ内容の分類→回答案生成→ナレッジベース更新を実装
オペレーション部門では、複数のGoogle Sheetsをまたいだデータ集計・レポート生成を自動化

具体的な成果

開発能力の獲得：1〜2ヶ月で自走レベルに

参加者の属性：

全員ビジネス職（営業、マーケ、カスタマーサクセスなど）
GitHub未経験
Cursor未経験
Dify未経験
プログラミング経験なし（または限定的）

1ヶ月後：

Cursorを使った簡単なコード生成・修正ができる
Difyで基本的なワークフローを構築できる
既存ワークフローの改善ができる

2ヶ月後：

自分のタスクに対して、新規でワークフローを設計・実装できる
APIを使った外部サービス連携ができる
エラーが出たときに自力でデバッグできる

3ヶ月後（現在）：

セクション内でかなり高度なワークフローを開発できる
他のメンバーにレクチャーできるレベル
新しいツールやAPIも自力で調査・導入できる

活用ツールの広がり

参加者が実際に使いこなしているツール：

AI開発環境：

Cursor：コード生成、デバッグ、リファクタリング
Claude / ChatGPT：プロンプト設計、要件整理

ワークフロー構築：

Dify：ノーコード/ローコードワークフロー
n8n / Zapier：サービス間連携
Google Apps Script：DifyとのAPI連携によるスプレッドシートのデータ書き換え/データ追加など

API連携：

Google Sheets API：データ管理
Slack API：通知・コミュニケーション
各種外部API：業務に応じて

開発レベル：高度なワークフローの実現

現在、各セクションで開発されているワークフローの例：

マーケティング部門：


    キーワード分析 → 記事構成案生成 → ライティング支援 → SEOチェック → 画像生成 → 公開前レビュー → CMS投稿

カスタマーサポート部門：


    問い合わせ受信 → 内容分類 → 過去事例検索 → 回答案生成 → 担当者レビュー → 回答送信 → ナレッジベース更新

オペレーション部門：


    複数シートからデータ抽出 → データクレンジング → 集計・分析 → レポート生成 → Slack通知 → 定期実行

これらすべてを、ビジネス職のメンバーが自力で設計・実装・運用しています。

今後の展望

この企業での展開：数千万円のインパクトへ

現在進行中のこの企業では、以下の目標を設定しています：

工数削減インパクト：

3セクション × 複数ワークフロー
各ワークフローで月間数十〜数百時間の削減
合計で工数ベースで数千万円後半のインパクトを目標

自動化された業務プロセス：

定型業務の大部分を自動化
社員はより創造的な業務に集中
生産性の大幅な向上

AI BPO新規事業への発展

この取り組みで得られた知見を活かし、次のステップに進みます：

AI BPOの提案：

内製化した業務プロセスを外販
- 自社で効率化した業務フローを他社にも提供
- AI Native主導でBPO事業として展開
1年以内に数億円のインパクト
- この企業での成功モデルを横展開
- 複数のクライアントでAI BPO事業を立ち上げ
新しいビジネスモデルの確立
- 単なるコスト削減ではなく、新しい収益源の創出
- AI活用で可能になる新しいサービスの開発

詳しくは、AI BPOのページをご覧ください。

横展開：数十社レベルでの展開

このモデルの有効性が証明されたことで、今後は：

展開計画：

数十社レベルでの同様の支援を展開
各社で内製化 → AI BPO事業化の流れを構築
業界・規模に応じたカスタマイズ

目指す姿：

各社がAIを使いこなせる組織に変革
内製化によるコスト削減と柔軟性の向上
AI BPOによる新しい収益機会の創出

まとめ：伴走型支援の3つのポイント

3ヶ月間の実践を通じて、AI内製化を成功させるためのポイントが見えてきました。

1. 自分の業務と直結させる

単純な研修ではなく、実務と連動させる

参加者自身の業務課題をテーマにする
学んだことがすぐに業務に活かせる
モチベーションが継続する

2. 毎週必ず使う仕組みを作る

継続的な実践環境が最重要

週次定例で必ず何かを作る
インプットが確実に進む
知識が毎週アップデートされる

3. 開発して終わりではなく、一緒に作る

伴走型のサポート体制

画面共有でペアプログラミング的にレクチャー
詰まったところを一緒に解決
自走できるレベルまで並走する

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AI Nativeでは、今回ご紹介した「伴走型支援」を含む、包括的なAI活用支援サービスを提供しています。

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詳しくは、CAIOサービスのページをご覧ください。

AI業務効率化支援・AI研修

今回ご紹介した伴走型支援を、貴社でも実施できます。

週次定例による継続的なサポート
ワークフロー開発のレクチャー
内製化に向けた能力育成
ChatGPT、Dify、AI駆動開発の実践研修

詳しくは、AI研修・人材育成サービスのページをご覧ください。

コンテンツの自動化については、こちらのブログもご確認ください：

microCMS×Cursor GPT-5で記事自動生成メディアを数時間で実装

AI BPO事業開発支援

内製化した業務プロセスを、新しい収益源に変えます。

AI BPO事業の立ち上げ支援
業務プロセスの外販化
新しいビジネスモデルの構築