どの業務にAIを効かせると事業の数字が動くのかを見極め、業務そのものを組み直します。既存フローの効率化ではなく、手順・判断基準・帳票を前提から設計し直す工程です。
経営から「AIで何かやれ」と言われたが、どこから手をつけるかが決まらない。
PoCは通ったものの、そこから本番展開へ進む道筋が引けていない。
部門ごとにバラバラにツールを入れていて、全体像を誰も把握していない。
導入したが、効果があったのかを経営会議で説明できない。
効率化はできたが、事業の数字が動いた実感がない。
部門ごとの業務を洗い出し、AIが効く業務と効かない業務を切り分けます。判定の軸は「データをAIに渡せるか」「判断基準が言語化できるか」「量があるか」の3つです。ここを飛ばすと、効かない業務に工数を使うことになります。
効果と実現性の2軸で並べ替え、最初に着手する業務をひとつ決めます。全部を同時に進めないことが、結果的に最短距離になります。ここは経営判断としてご一緒します。
いまの手順にAIを差し込むのではなく、AIがある前提で手順を引き直します。誰が何を判断し、何を記録し、どの帳票を残すのか。ここまで踏み込まないと、ツールを入れても使う場面が生まれません。
何をもって成功とするかを先に決め、測れる形にします。工数削減だけでなく、売上や品質にどう繋がるのかを説明できる状態にして、経営会議に上げられるようにします。
口頭の助言ではなく、社内でそのまま使える形でお渡しします。
業務一覧とAI適用可否の判定表
優先度マップ（効果 × 実現性）
再設計後の業務フロー図
KPI定義書と測定方法
経営会議・稟議用の説明資料
実際にご依頼いただくことが多い形です。この単位で切り出してのご依頼も承ります。
部門ごとの業務を洗い出し、AIが効く業務と効かない業務を切り分けます。判定結果は一覧表でお渡しします。
効果と実現性で並べ替え、どこから着手するかを経営判断として決めます。
手順・判断基準・帳票を、AIがある前提で引き直します。ひとつの業務を最後まで作り替えます。
何をもって成功とするかを定義し、測れる形にして、上程資料に落とします。
PoCが終わった時点で「誰が、いつまでに、どの業務を、どう変えるか」が決まっていないことがほとんどです。私たちは検証の前にその出口を決めます。検証は、出口へ進むかどうかを判断するための材料集めと位置づけます。
一般論では決まりません。同じ業種でも、データの持ち方と組織の作りで答えが変わります。だからこそ最初に棚卸しをします。ただし傾向として、量が多く判断基準が言語化しやすい業務から入ると成果が出やすいです。
反対の多くは「仕事が奪われる」ではなく「余計な作業が増える」という懸念です。設計の段階で現場に入り、作業が増えないことを実物で示すところから始めます。
1〜2営業日以内にご返信します。検討の初期段階でのご相談も歓迎です。お急ぎの場合は info@nautilus-capital.jp まで。