原則2：AI稼働時間の拡大

AIが実際に稼働している時間を最大化し、止まっている時間を極限まで減らすことが成果につながります。

実践方法・テクニック

• バッチ処理: 複数のタスクをまとめてAIに依頼する（例: 複数の文章要約、データ分析）。
• 自動実行: スクリプトや自動化ツール（Zapier, Make等）を使い、定型的なAIへの依頼を自動化する。

実践レベル

• 初級：定型タスクのバッチ化、簡単な自動化
• 中級：複数業務の連続自動処理、RPA連携
• 上級：24時間無停止のAI業務処理、トリガー連動の完全自動化

成功事例（架空）

• 顧客対応メールの自動分類・返信案生成を夜間バッチで実行し、翌朝の対応スピードを2倍に向上。
• 営業リストの自動更新・分析を毎日自動実行し、人的作業ゼロに。

支えるAIツールと今後必要となる技術

• 現在: Zapier, Make, RPAツール, LLM API, 各種自動化サービス
• 今後: イベント駆動型AI、リアルタイム連携、自己監視・自己修復機能を持つAI

障壁と克服方法

• 障壁: 学習コスト・エラー・コスト管理・自動化設計の難しさ
• 克服: 小さな自動化から始める・エラーハンドリング・監視体制・コスト監視・段階的に範囲拡大