手順・役割の見直し
業務の進め方を変える
重複入力や承認待ち、手戻りが主な負担なら、作業の順番や担当範囲を整えることで解決できる場合があります。新しい仕組みを加える前に、不要な工程や例外の理由を確認します。
企画・導入判断 · 業務課題から考える
AIを入れるか決める前に、解く課題を見つける。
AIで何を改善できるか、まだ決まっていない段階からご相談いただけます。業務の流れ、現場で困っていること、使えるデータ、現在の測り方を順に確認し、業務改善・既存ツール・AIを同じ課題に照らして比較します。
AIの導入を前提にするのではなく、何を変えたいのかを起点に、検証する、別の方法を選ぶ、いったん見送るという判断材料を整理する支援です。
支援の範囲
現状を整理し、選択肢を比べる
対象業務を決めつけず、関係者の作業と制約を確認します。検討では、期待する効果だけでなく、データの状態や運用時の確認負担も判断材料に含めます。
確認 01
対象業務と関係者、現状の作業手順の整理
確認 02
利用可能なデータ、データ品質、接続先の確認
確認 03
期待する効果と現状指標の定義
確認 04
実現性、リスク、必要な人の確認を含む優先順位付け
「改善したい」を測れる問いにする
たとえば受付業務なら、処理件数だけでなく、受付から完了までの時間、差し戻しの理由、担当者が確認に使う時間を見ます。数値がまだ取れていなければ、まず現状の記録方法を決めることも検討の一部です。指標は業務によって異なるため、候補を並べ、現場で無理なく確認できるものを選びます。
選択肢を比較する
AIだけを答えにしない
同じ業務課題でも、最適な手段は一つとは限りません。必要な変更の大きさ、利用できるデータ、継続して運用する負担を比べます。
標準機能・設定・連携
既存ツールを活用する
すでに利用している業務システムや一般的なサービスの機能で、記録、通知、検索、集計を改善できないかを調べます。既存環境で扱える範囲と、追加の運用負担もあわせて見ます。
データと判断の特性を確認
AIを含む個別の仕組みを検討する
文書の内容を読み分ける、複数の条件から候補を出すなど、標準機能だけでは扱いにくい課題が候補になります。データの適合性、誤りの影響、人が確認する方法まで検討してから、検証する価値を判断します。
どの方法を選ぶ場合も、変更後に誰が使い、例外をどう扱い、状態をどう確認するかが重要です。個人情報や外部サービスへのデータ送信が関わるときは、利用目的、権限、保管や再利用の条件を提供者ごとに確認します。
整理した後に得られるもの
次の判断に使える材料を残します。
検討の結果として整理するのは、導入効果の保証ではなく、選択肢を比較するための情報です。確認できたことと、まだ確かめる必要があることを分けて扱います。
業務課題とAI適用候補の整理
検証テーマと評価指標の案
データ・連携・ガバナンス上の確認事項
検討後の分岐
候補と評価指標が定まれば、対象を絞った検証に進む方法があります。手順や連携の見直しが中心なら、自動化の範囲を考えます。データの不足や運用上の懸念が大きい場合は、先に記録方法を整える、範囲を見直す、または見送る判断も選択肢です。
相談前に
決まっていないことがあっても大丈夫です
対象業務や課題が曖昧な場合は、現場で起きていることからお聞かせください。相談の準備として、分かる範囲で次の点を振り返ると、話を進めやすくなります。
業務
誰が、どのくらいの頻度で行い、どこで待ちや手戻りが起きるか。
現状の記録
件数、所要時間、差し戻しなど、すでに把握していることと未計測のこと。
使える情報
表計算、業務システム、文書などの所在と、利用上の制約。
現場の困りごとから相談する
業務、困りごと、現在の測定方法について、分かる範囲でお知らせください。問い合わせ内容はブラウザー内の下書きとして整理し、コピーまたはメール作成に進めます。