フルスイング by DeNA 現場AI活用100事例を徹底解説

こんにちは!AIフル装備のモモです。

「AIを業務に取り入れたいけれど、実際の現場ではどう使われているの?」そんな疑問を持つ方にとって、今回のテーマはとても参考になります。

DeNAが公開した「フルスイング」は、社内の現場で実際に行われているAI活用事例を100本のスライドにまとめた取り組みです。

この記事では、その内容を単なる紹介で終わらせず、なぜ価値があるのか、どう真似すればいいのか、現場目線での考察まで含めて、分かりやすく解説していきます。

目次

 フルスイングとは何か、なぜ注目されているのか

フルスイングは、DeNA社内で行われているAI活用を「成功事例集」としてまとめたものではありません。特徴的なのは、現場のリアルな工夫をそのまま共有している点です。

研究部門や専門チームだけでなく、企画、営業、制作、管理といった幅広い職種の社員が、日常業務の中でAIをどう使ったかが紹介されています。

多くの企業でAI活用が進まない理由は、「導入はしたが使われない」という状態にあります。ツールはあるのに、現場がピンと来ていない。

フルスイングは、そのギャップを埋めるために、AIを業務改善の道具としてどう使うかを具体的に可視化しています。

100本という量も重要です。数が多いことで、「これは自分の仕事に近い」と思える事例に必ず出会える構成になっています。

AI活用を一部の人の話にしないための工夫が、全体に詰まっています。

スライド構成から分かる「再現しやすさ」の理由

各スライドは、おおむね共通した構成で作られています。単に「AIを使いました」という話ではなく、次の流れが意識されています。

  • どんな業務課題があったのか
  • AIをどの部分に使ったのか
  • その結果、何がどう変わったのか

この構成のおかげで、読む側は「自分の仕事に置き換えると?」と考えやすくなります。AI活用で失敗しやすいのは、ツールの話から入ってしまうことです。

しかし本来は、「困っている作業」が先にあり、その解決手段としてAIがあるべきです。フルスイングは、その順番を崩していません。

現場AI活用の代表的な5つのパターン

100事例を俯瞰すると、AIの使い方は大きく5つの型に分けられます。ここを理解すると、一気に真似しやすくなります。

1 情報整理・要約で考える前の時間を減らす

最も多いのが、資料や文章の整理です。会議資料、議事録、長文の説明文などをAIに整理させることで、人は「判断」や「検討」に集中できるようになります。

単なる要約ではなく、「結論と理由を分けて整理する」「懸念点だけ抜き出す」といった目的付きの整理が多い点が特徴です。

  • 読む目的を最初にAIに伝える
  • 要点だけでなく論点の整理をさせる

2 文章作成は下書きまで任せる

文章作成にAIを使う事例も非常に多く見られます。ただし共通しているのは、完成品を求めていないことです。

最初の下書きや構成案をAIに作らせ、人が仕上げる。この分業が、現実的で失敗しにくい使い方です。

  • AIは60点の下書きを高速で作る役
  • トーンや最終判断は人が行う

3 アイデア出しや壁打ち相手として使う

AIを「正解を出す存在」ではなく、「考える相手」として使う事例も多くありました。

企画の弱点、想定される反論、別の視点などをAIに出させることで、自分一人では気づけなかった観点を補えます。

  • AIの意見は採用前提ではなく参考材料
  • 視点の抜け漏れ防止として使う

4 業務を型にして再利用しやすくする

AI活用が進むと、単発の質問から一歩進みます。「この作業はこの聞き方が一番いい」という形が見えてきたら、それをテンプレート化します。

これにより、属人化していた作業がチームで共有可能になります。

  • うまくいった聞き方を残す
  • 個人技で終わらせない

 5 チェックや修正で品質を安定させる

誤字脱字、説明不足、矛盾点のチェックなど、「直す」作業にAIを使う事例も目立ちます。これは初心者でも取り入れやすく、成果が見えやすい使い方です。

  • 最終確認の相棒として使う
  • 正確性が必要な部分は必ず人が確認

職種別に見るAIの刺さり方の違い

フルスイングの面白さは、同じAIでも職種によって使いどころが違う点が分かることです。エンジニア系では、調査や設計段階での整理役としてAIが活躍しています。

ビジネス系では、企画のたたき台や資料作成の初速を上げる用途が中心です。制作系では、構成案やレビュー観点の整理など、制作前後の負荷軽減に使われています。

共通して言えるのは、専門性そのものをAIに任せていないことです。専門判断は人が行い、その前後をAIが支える構図が見えてきます。

 初心者が真似するための導入ステップ

事例を読んで終わらせないために、実践の流れを整理します。

 ステップ1 困りごとを一つに絞る

まずは「時間がかかる」「ミスが出やすい」作業を一つ選びます。

 ステップ2 目的と条件を明確に伝える

誰のため、何のため、どんな形で欲しいかをセットでAIに渡します。

 ステップ3 検証ルールを決める

事実確認は人が行う、判断は人がする、といった最低限のルールを持ちます。

 ステップ4 うまくいったら型にする

再利用できる形にして、自分やチームの資産にします。

 現場で広げる際の注意点

AIは便利ですが、万能ではありません。情報の扱い、正確性、責任の所在を曖昧にすると、現場は逆に使わなくなります。

フルスイングの事例が示しているのは、「AIを信じすぎない設計」です。人が主役で、AIは道具。この関係を崩さないことが、継続利用の前提になります。

まとめ

フルスイング by DeNA の100事例は、AI活用の派手な成功談ではなく、現場が少しずつ業務を良くしていく過程の集合体でした。

AIを導入すること自体が目的ではなく、困りごとを減らすための手段として自然に使っている点に、大きな価値があります。

特に印象的なのは、読む・書く・考える・直すといった仕事の基礎動作にAIが組み込まれていることです。

これにより、専門性の高い仕事ほど前工程が軽くなり、結果として全体のスピードと品質が上がる構造が見えてきます。一方で、情報管理や正確性の担保など、人が担うべき役割も明確です。

だからこそ、初心者の方は「小さく試す」「必ず確認する」「型にする」という順序を守ることが重要です。フルスイングは、その第一歩を踏み出すためのヒントが詰まった実践集だと言えるでしょう。

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