多くの生産者が「AIを入れれば効率が上がる」と考えがちですが、実際には導入後に現場が混乱するケースも少なくありません。
その原因は、AIが現場の業務プロセスに合っていないこと。
AI×業務プロセス設計では、まず「現場がどう動いているか」を見える化し、その流れの中でAIが支援できるポイントを特定します。
つまり、AIは主役ではなく、流れを支える黒子のような存在です。
業務プロセス設計とは、
作業の手順
判断の基準
報告や承認の流れ
情報の受け渡し方
といった現場の日常業務を構造化し、AIが正確に支援できる状態をつくることを指します。
たとえば、
品質チェックの基準をデータ化してAIが一次判定を行う
発注量を過去の実績から自動提案する
チーム内で共有すべき記録を自動でまとめる
といった形で、人の判断をサポートしながら現場のばらつきを減らす仕組みをつくります。
AI×業務プロセス設計を導入すると、以下のような効果が期待できます。
| 効果 | 内容 |
|---|---|
| 作業の再現性向上 | 担当者が変わっても同じ品質で作業ができる |
| 品質の安定 | データをもとにした判断で、誤差やムラを削減 |
| 記録・報告の効率化 | AIが自動的に記録やレポートを生成 |
| 教育コスト削減 | 作業手順や判断をAIが補助し、新人教育がスムーズに |
| 経営判断の精度向上 | プロセスデータをもとに、経営層が現場を正確に把握 |
装舎は「先端技術実装屋」として、単なるAI導入支援ではなく、現場が生きるAIの実装を目指しています。
そのため、
Microsoft技術（Power Apps、Azure AI Search など）を活用
現場の実データを用いたRAG構成による知識検索
部門や企業をまたいだ業務連携の仕組み化
を行い、AIが“現場の自然な行動に溶け込む形”で働くように設計します。
AI導入の前に重要なのは、「現場の今を正しく把握すること」です。
装舎では、
現場ヒアリング
業務フローモデルの作成
改善ポイントの抽出
といったプロセスを通じて、AI導入の前に「どこに無理やムダがあるか」を一緒に整理します。
その上で、必要な部分から段階的にAIを組み込み、小さく始めて確実に定着させるアプローチを取ります。
AI×業務プロセス設計は、AIを使って人を置き換えるための仕組みではありません。
むしろ、人が本来の判断・創造に集中できるように整える設計思想です。
それは、生産者が持つ「品質を守る力」や「現場の知恵」を未来につなげるための手段でもあります。