Services — ケイパビリティ創造 2-2
AI実装によるプロセス変革と自走力の構築
—
業務で使われ、社内で改善し続けられるAI活用を実装する。
背景と課題
AIの試作も、全社向けのツール導入も進んだ。それでも、実際の業務に根づかず、成果が続かない。業務の知識が担当者の頭の中にあるままでは、AIを使うたびに背景を説明し直すことになり、運用の負担が増えます。試作が動いても、実データ、例外、品質の確認、担当者の交代、運用の費用まで考えた運用になっていないと、導入後、使われなくなっていきます。外部に頼らず、社内で直し続けられる仕組みが要ります。
定着が進みにくい理由
- 業務フローとあるべき姿の文書を完成させてから作る進め方では、現場との認識合わせが遅れます。 要件の漏れも残りやすく、現場の社員は「自分の仕事がどう変わるか」を思い描けません。それが不安と抵抗につながります。
- プロンプトの工夫を社員に求めた結果、使う人と使わない人に分かれてしまう。 判断基準や過去の経緯を覚えていないAIには、使う人が毎回最初から説明しなければなりません。AI活用が個人任せになり、全社で把握されていないツールが増えます。
- 確かめる軸を決めずに試作すると、「動いた」「良かった」で終わります。 業務への効果や他部署への展開を判断する材料になりません。
- ルールとマニュアルは整ったが、半年後には誰も見ていない。 かといって定着まで外部に常駐してもらうと、費用がかさみ、改善の力が社内に残りません。
対象となる企業・状況
AIの試作（PoC）から実際の運用へ移りたい企業、導入後の定着と改善を社内で担えるようにしたい企業に向けたサービスです。
- 企画、分析、レポートなど、判断を伴う業務をAIで底上げしたい。
- 異動や退職で業務が止まる恐れがあり、業務の知識を文書として残したい。
- 構想の策定に大きな予算をかけられない。現場の抵抗が強く、要件書だけでは合意できない。
- 導入後の改善を、外部に頼み続けている。
サービス概要
- 最低限のヒアリングから生成AIで試作を作り、画面を見ながら業務の進め方を決めます
- 試作は実際の業務にそのまま当てて改善し、必要に応じて本格的な構築に進む
- 試作を実際の業務で評価してもらい、導入後に業務がどう変わるかを現場が早い段階で把握できるようにする
- 業務領域ごとに、その業務の知識と判断基準を組み込んだ専用のAIエージェントを置きます
- 必要なデータと権限がそろった業務では、社員はプロンプトを意識せず、チャットで話しかけるだけで支援を受けられる
- 業務の知識には「なぜその方針なのか」まで含める。作業の流れだけでは引き継ぎにならない
- 毎回同じ結果を出すべき処理は決まった手順のプログラムに、文脈を読む判断はAIに分けます
- 数値の集計、表の差分の抽出、データの整形、レポートの骨子づくりは、決まった手順で実行する
- 解釈、要約、分かったことの整理はAIが担う。最終判断と責任は人に残す
- 効果は、試作の前に決めた指標で、導入前後を数字と現場の声の両方で比べます
- 目的は業務を削ることではなく、同じ人数でこなせる企画・提言・意思決定を増やし、その質を上げること
- 運用の流れ、判断基準、データの扱い、品質管理を文書にし、お客様の担当者が直し続けられる体制を作ります
提供価値
01業務に組み込んだAI活用と運用の流れ
日常の業務の中にAIを組み込み、例外への対応と品質確認の手順まで含めて、現場で使い続けられる仕組みです。
- エージェントは、業務スキル、業務知識、自動化の手順、データ連携、ガバナンスの5つを1つの管理単位にまとめます。業務スキルは、月次の振り返りや取引先向けのレポート、議事録のToDo整理といった作業の手順です。業務知識は、過去の意思決定とその判断基準、部門の用語、規約や法令の制約です。
- 情報システム部門が確認しやすいよう、通信の経路、保存先、利用の範囲を整理してお渡しします。構成はお客様の環境と要件に合わせて決めます。一例として、通信はAIへの送信だけとし、外部からの接続や社内データベースへの直結、常駐するサーバーを置かず、入力は社内の分析ツールやデータ基盤から書き出したファイル経由、出力は端末の中に保存する構成があります。
025軸の効果検証の結果と、横展開の条件
試作の前に定めた指標による導入前後の比較と、本格導入と他部署への展開を判断する材料です。
- 5つの指標で評価します。処理量（初稿の作成時間、確認できた指標の数）。判断時間（集計よりも判断と説明の準備に時間を使えているか）。見落とし（AIが示した変化点のうち有用だった数）。文脈の反映（答えが過去の経緯と判断基準を踏まえていると担当者が確かめた数）。定着（使い続けられているか）。
- 対象業務の前後の変化を、集計・実績確認、効果測定・振り返り、レポート・会議準備、次の打ち手の整理、の4つの作業に分けて書きます。
03業務知識・変更ルール・評価基準の文書
担当者が代わっても、同じ基準で改善を続けられる資産です。
- 「AIが担う部分」と「人に残る部分」を業務ごとに記述し、最終判断と責任は人が担うことを明記します。
- 文書は、現場の要望を受けて直す前提で作ります。古くなった知識は定期的に見直します。
04社内の担当者の役割と改善の運用サイクル
利用、評価、改善、展開を誰が担うかを定め、社内だけで回せるようにする仕組みです。
- 現場の要望は課題票と変更提案として誰でも出せるようにし、月に一度まとめて反映した版を業務で使います。誤りやリスクへの緊急の修正は、別の手順で即時に反映します。
- 禁止事項（機密データの外部送信、承認されていないAI利用）と、全社共通のルールを各業務領域に反映する手順をガバナンスとして定めます。
お客様に残る組織能力
- 初期試作で業務要件を具体化し、利用者の検証で実装範囲を確定する手順と、現場の社員が新しい業務の姿を説明する文書。
- 業務の知識と判断基準を書いた文書によって、新人の立ち上がりや異動の時の引き継ぎに使う手順書。
- エージェントを自分たちで直して公開する運用の流れと、個人のAI利用を全社で把握するガバナンスの手順。
TASPAの特徴
AIの機能開発と業務改革を、一つの工程として進めます。現場で試しながら「人に残す判断」と「仕組みに任せる処理」を見直し、導入の効果だけでなく、誤りへの対処や運用の負荷まで評価します。
- 業務改革（BPR）の手法を踏まえたうえで、AIで試作しながら進めます。 業務改革の構想がある場合はそれを入力にします。ない場合は、一つの業務から始めます。
- 最初の1〜2名が成果を実感する場から始めます。 お客様からAIで仕事を広げたい社員を1〜2名出していただき、そこを変革の起点にします。
- 導入の単位は業務領域で、全社一括では入れません。 業務領域ごとに独立した運用の流れを持ち、効果の大きい定型業務（初稿の作成、月次レポート、変動要因の整理、議事録の整理、分類と要約）から始めます。
- マニュアルを渡して終わりにせず、実案件の中で一緒に進めながら引き継ぎます。 立ち上げの実務は当社が担い、社内の担当者が外部なしで直せる状態になった所から、役割を移します。
アプローチ
ご支援アプローチ詳細
- 業務・運用条件の確認と検証設計
- 主な確認事項：どの業務でAIの効果を実感しやすいか。何を導入前後で測るか。機密の区分、保存先、利用の範囲の条件は何か。
- 実施内容：業務の棚卸しの結果から、効果の大きい定型業務を選定。業務知識、データ処理、作業手順、結果の整理の4つすべてにAIが効く業務を優先。利用の場面と5つの指標の設計。業務の粒度の合意。
- 主な成果物：対象業務と利用の場面の定義、検証の指標、データとガバナンスの条件。
- 判断の観点：指標は試作の前に定めます。データの集計や分析を伴う業務は、相性が良い傾向があります。
- 試作（PoC）の作成・検証
- 主な確認事項：人に残す判断と、仕組みに任せる処理はどこか。処理量、判断時間、見落とし、文脈、定着はどう変わるか。
- 実施内容：試作は3段階で作る。まず手元の資料から初版を作り、次に手間のかかる作業を機能にし、最後に新しい業務の流れに合わせて仕上げる。ルール、知識、手順の順に整え、現場で使って直す往復を、検証の基準を満たすまで重ねる（通常2回）。
- 主な成果物：実際の業務に使える試作、新しい業務フロー、5つの指標での効果測定の結果、他部署への展開と本格導入の論点。
- 判断の観点：AIが示した変化点や異常値の候補のうち、担当者が有用と判断したものを記録します。答えが過去の経緯、背景、確認の観点を踏まえているかを担当者が確かめます。
- 業務への組み込み
- 主な確認事項：業務の知識に、どこまで「なぜその方針か」を含めるか。決まった手順で固定する処理と、AIに任せる処理はどれか。
- 実施内容：業務領域ごとの管理単位の整備（スキル、知識、手順、データ、ガバナンス）。AIが出力の前に自分で点検する手順と、社外への送信と承認は人が行うというルールの明文化。訓練のうえ、対象の部署で利用を開始。
- 主な成果物：業務に組み込んだAIエージェントと運用の流れ、業務知識・変更ルール・評価基準の文書。
- 判断の観点：最終判断と責任を人に残す線引きを、業務ごとに確かめます。
- 移管・継続改善
- 主な確認事項：どこまで社内だけで回せるか。次の業務領域はどこか。
- 実施内容：課題票と変更提案による改善の運用と、月次の反映の定着。効果の測定と経営への報告。次の部署に同じ進め方を教えられる社内リーダーの育成。役割の移行。
- 主な成果物：改善の運用サイクル、社内の担当者の役割、他部署への展開計画。
- 判断の観点：社内の担当者が、どの業務領域のエージェントを外部なしで直せるかを、支援を終える基準にします。