AIを入れたが、使う人や使い方が広がらない
一部の人が、メール作成や要約に使うところで止まっている。
課題から探す
AI活用が、うまく進まない。
まず、今の困りごとから整理します。
難しい言葉を知らなくても大丈夫です。よくある状況から、原因と次にできることを確認できます。
COMMON ISSUES
こんなことで困っていませんか？
近いものが一つでもあれば、AIそのものではなく、仕事の進め方に原因があるかもしれません。
どの業務から変えればよいかわからない
AIでできることは増えたが、自社で最初に取り組む業務を決められない。
AIを使っているが、効果が見えない
作業は少し速くなったが、どれだけ仕事が良くなったか説明できない。
試作や自動化を作ったが、現場で止まっている
デモでは動いたが、手作業、例外対応、システム連携が残っている。
COMMON CAUSES
よくある原因は、AIそのものより、仕事の進め方にあります。
会社や業務によって状況は異なりますが、次の原因が重なっていることがよくあります。
変える業務が曖昧
AIを使うことが先になり、どの業務の何を良くするかが決まっていません。
必要な情報がAIにつながっていない
顧客情報、商品情報、社内ルールなどを、使うたびに人が探して説明しています。
AIと人の役割が決まっていない
AIに任せる作業、人が確認する場面、例外が起きたときの対応が曖昧です。
前後の作業まで設計されていない
AIの回答は作れても、その後の転記、承認、記録、通知を人が行っています。
OUR APPROACH
AIが働けるように、仕事の仕組みを設計する。
変える業務、必要な情報、AIと人の役割、日々の手順。この全体設計を、私たちはAI Work Architectureと呼んでいます。
困っている業務を一つ整理する
誰が、何を、どのように行い、どこで時間や手間がかかっているかを確認します。
最初に変える業務を決める
候補を比べ、効果と進めやすさから、最初に取り組む業務を一つ選びます。
AIが働ける仕組みを設計する
必要な情報、AIと人の役割、日々の業務手順を一つにつなげます。
必要な自動化を作り、効果を確かめる
必要ならシステム接続まで実装し、作業時間、手作業、ミスなどの変化を確認します。