1. 最初に「元の仕事」を測る
AI導入前の基準がなければ、速くなったかどうかは判断できません。1件あたりの処理時間だけでなく、月間件数、差し戻し、待ち時間、確認者、例外対応まで記録します。
BASELINE元の総所要時間
着手から完了まで。人が実際に触っている時間と待ち時間を分ける。
VOLUME月間件数
1件の小さな差でも、頻度が高ければ年間差は大きくなる。
2. AI導入後は「全部」を足す
AI利用後の総所要時間 = 生成 + 確認 + 修正 + 再実行 + 引き継ぎ + 例外対応例： 元の作業が20分。AI生成3分、確認8分、修正5分、引き継ぎ2分なら合計18分。見かけ上は「17分短縮」ではなく、実際の差は2分です。
モデルの生成速度が上がっても、レビュー負荷や失敗時のやり直しが増えれば、会社側の処理能力はほとんど変わりません。
3. 「時間削減」と「現金削減」は分ける
10時間浮いたとしても、その10時間が空いただけなら現金が10時間分増えたわけではありません。実際に別案件を処理できた、外注を減らした、残業を避けた、採用を遅らせられた、といった使い道まで確認します。
TIME時間は減ったか
同じ仕事を以前より短く終えられたか。
REALIZATION価値に変わったか
浮いた時間が売上、回避コスト、処理件数などに実際に転換したか。
4. AIニュースや新機能を見たときも同じ
「新しいAIが出た」「価格が変わった」「自動化できそう」という情報だけでは、買う理由になりません。次の3点に落とします。
- 誰が今困っているか
- 何が変わるのか
- 今、何にお金を払う理由があるのか
ここまで落とせないシグナルは、WATCHで十分です。落とせるなら、既存の商品・記事・無料診断・B2Bサービスのどこへ繋ぐべきかを決めます。
5. 次の行動を1本に絞る
AI情報を集めるたびに新商品を作る必要はありません。既存資産の中から、そのシグナルに最も近い行動を選びます。Stratum PraxisのRevenue Routerは、この「シグナル → 次の収益行動」を整理するためのブラウザ型意思決定ツールです。
情報収集で終わらせず、次の1手へ。
AIの価格変更、製品発表、業務上の詰まり、調査メモなどを、既存の収益ルートへ繋ぐべきか判断します。