AIは万能な自動化ツールではなく、「仕組み化された業務」に初めて力を発揮します。
現場が日々行っている判断・手続き・承認を整理し、“再現可能な形”に設計することで、
AIが活用できる基盤が生まれます。
つまり、**業務プロセス設計とは「AIに学ばせるための人の知恵の設計」**です。
そしてそれは、組織の生産性を上げるだけでなく、
「人が抜けても品質が保たれる」「意思決定の一貫性が担保される」という
“組織の再現性”を確立するための最も実践的なアプローチです。
近年のDX推進や生成AI導入の動きの中で、多くの企業が直面している課題は、
「AIを導入しても、現場で使われない」という現象です。
その原因の多くは、業務手順が属人化しており、データ化できていないことにあります。
PwC Japanや経済産業省の報告でも、
「AI・RPA導入企業の約6割が、業務設計の不備により成果を得られていない」とされています。
つまり、AI活用の“真のボトルネック”は技術ではなく、業務の設計構造なのです。
たとえば、承認・報告・判断の流れが人によって異なると、
AIはその“揺らぎ”を学習できず、誤った出力をしてしまいます。
逆に、業務が明確に定義され、データ構造が整理されていれば、
AIは正確にサポートし、判断を補完する存在になります。
装舎の業務プロセス設計は、**「AIが学びやすい業務の構造」**を整えることに主眼を置いています。
これは単なる業務整理ではなく、AIと人が協働するための“共通言語”をつくることです。
装舎が採用している標準的な業務プロセス設計の流れは、次の3ステップです。
業務の可視化 – 現場の手順や判断基準を洗い出し、業務フローを明確化
プロセスの定義 – 各手順における目的、責任、判断条件を明文化
業務の改善・自動化 – Microsoft Power Platform(Power Apps、Dataverse、Logic Appsなど)を用いて、最小限の改修でAI統合を実装
このプロセスにより、現場の判断をそのままシステム化することが可能になります。
属人化は、組織の成長を阻害する最大のリスクです。
しかし、完全に人の判断を排除するのではなく、判断の“条件”を残していくことが大切です。
装舎では、業務プロセスを「モデル化」する際に、
人の経験や暗黙知を文章・データ・条件分岐として構造化します。
これにより、AIが判断を補完し、人は例外対応に集中できるようになります。
結果として、現場に負担をかけずに“標準化と柔軟性”を両立させることが可能になります。
装舎の強みは、「AI導入」ではなく「AIが活きる業務を設計する」点にあります。
Microsoft標準技術(Power Platform、Azure AI Search)を中心に据えることで、
既存システムとの連携やセキュリティ要件を満たしつつ、現場運用の中で自然に活用できる設計を実現します。
また、導入後もプロセスの成長=組織の成長として伴走支援を行い、
現場の声を反映しながらAIを成熟させていきます。
業務プロセス設計とは、「人の知恵を仕組みに変えること」です。
AIを導入する前に、現場の業務構造を整えることが、
最も確実で、長期的に価値を生み続ける投資になります。
装舎は、AIを“現場の一員”にするための設計屋として、
あなたの組織の未来を動かす基盤づくりをサポートします。