AIとDXを、日々の仕事に組み込む。
資料の整理、照合、回答の下書き。AIを使う処理と人が確認する手順を設計し、実際のデータで確かめます。
活用を検討する業務
情報の場所と担当者の判断を整理し、AIを試す範囲を絞ります。
資料の読み取り・照合
申請書や一覧表から必要な項目を整理し、資料間の違いや不足を確認する流れを検討します。
問い合わせへの回答作成
社内資料を参照して下書きを作り、担当者が根拠と内容を確かめる仕組みを検討します。
対応履歴と引き継ぎ
案件の経緯と残る確認事項を整理し、次の担当者が必要な情報を参照できる形を考えます。
人が確認する場所を、先に決める。
受付・照合・整理をAIで支援し、人は内容の確認と判断へ。今の業務に合わせて、役割を組み替えます。
業務に合う導入方法を選ぶ
AIや製品を先に固定せず、資料の状態、必要な精度、既存環境の条件から構成を検討します。
既存サービスを活かす
利用中のAIやSaaSの機能を確認し、設定・連携・操作手順を業務に合わせます。
必要な機能を開発する
既存の仕組みで満たせない部分は、入力画面、処理、出力を確認する画面を個別に設計します。
人が確認する流れを整える
出力の確認方法、情報の権限、想定外の結果や処理停止への対応を整理します。
参照元まで、確かめられるように。
誰が、どの情報を使えるか。参照する範囲と人の確認手順を、業務に合わせて設計します。
進め方
期待する結果と評価項目を先に決め、検証の結果を次の判断につなげます。
01 対象と基準を決める
業務の流れと資料を確認し、対応時間、出力の品質、確認の負担など評価する項目をそろえます。
02 試作品で確かめる
対象を絞って実装し、実際の資料で動作を確認します。利用者が迷う箇所や確認の手間も記録します。
03 業務への組み込みを進める
検証結果から導入範囲を決め、操作と確認の手順を整えます。利用状況に応じて設定や機能を見直します。
相談の前に
導入の目的、扱う資料、今困っている作業を出発点にします。
どの業務にAIを使えるか分からない
日々の入力・確認・共有の手順を見ながら、小さく試せる業務を探します。
導入したAIが使われていない
操作の難しさ、情報の不足、既存手順との重複を整理し、使いにくさの原因を確かめます。