単なる生成AI導入では得られない
組織横断での価値創出を実現
組織全体を動かすAIの設計と運用により、安定的かつ高品質なアウトプットを生み出す仕組み
多くの企業が取り組む生成AI導入と、私たちが提案するAI×業務プロセス設計の違いを詳しく解説します
文書生成やデータ分析のレポート自動化
レポートの自動化や簡易分析
FAQ生成や簡易的な自動応答
現場の業務フロー、承認ルール、役割分担を明確にモデル化。AIの出力は決められたフローに沿って運用され、再現性のある意思決定が可能になります。
誰がどの情報を使い、どの判断をしたかが追跡可能。想定外の状況では自動的に人へエスカレーション。
単一部署だけでなく、サプライチェーン全体のデータを統合。各拠点の情報、取引先のデータ、顧客接点の履歴までを結びつけることで、全体最適の判断が可能になります。
業務プロセスとAIが一体化して動くことで、ヒューマンエラーや認識のばらつきを減らし、安定して高品質なアウトプットを組織全体で生み出せます。
AIによる判断や推奨の根拠を全てログとして可視化。想定外の事態やリスクが発生した場合には、手動でプロセスに戻すことが可能です。
従来の生成AI導入とAI×業務プロセス設計の違いを項目別に詳しく比較
比較項目 | 従来の生成AI導入 | AI×業務プロセス設計 |
---|---|---|
導入範囲 |
🤝個人・チーム単位
|
🌐組織横断・サプライチェーン全体
|
判断基準 |
❓属人的・部署別にばらつき
|
⚙️モデル化された統一基準
|
データ連携 |
🗄️部分的・孤立的
|
🔗全社・パートナー間で統合
|
品質管理 |
⚠️不安定・属人的
|
🛡️安定・高品質を保証
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透明性 |
🙈判断根拠が不明確
|
👁️全てログで可視化
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拡張性 |
⏸️限定的・一時的効果
|
🚀段階的に全体最適化
|
人とAIの関係 |
🔧AIは単なる補助ツール
|
🤝AIは信頼できる仲間
|
組織全体の変革を通じて実現する、具体的で測定可能な成果
部署間・組織間での情報や判断のズレを最小化し、一貫した意思決定プロセスを実現します。
サプライチェーン全体での最適化を実現し、効率性と品質の両立を図ります。
高品質な商品・サービスの安定供給により、顧客満足度と信頼性を向上させます。
誰がどの判断をしたかを追跡可能にし、監査対応や改善点の特定を容易にします。
AIと人が自然に協働する組織文化を醸成し、新しい働き方を定着させます。
AIが組織の仲間として機能し、継続的な価値創出と成長を実現します。
業界・業種を問わず実現可能な、AI×業務プロセス設計の実践例
品質管理・生産最適化
課題
• 複数工場間での品質基準のばらつき
• 原材料調達から出荷までの非効率
• 予防保守の属人的判断
解決策
• 全工場の品質データ統合
• AI による異常検知とエスカレーション
• 保守計画の自動最適化
在庫最適化・顧客体験向上
課題
• 店舗間での在庫管理のばらつき
• 顧客対応品質の不一致
• 需要予測の精度不足
解決策
• 全店舗の販売・在庫データ統合
• 顧客対応フローの標準化
• AI による需要予測と自動発注
診断支援・治療プロセス最適化
課題
• 診断基準の医師間でのばらつき
• 治療データの分散管理
• 患者フォローアップの属人化
解決策
• 診断支援システムの統合
• 治療プロトコルの標準化
• AI による患者状態モニタリング
生成AIは便利なツールですが、個別利用のままでは組織全体の力にはなりません。
装舎の「AI×業務プロセス設計」は、組織のプロセスをモデル化し、
部署や企業を超えたデータ連携を実現することで、
安定的かつ高品質なアウトプットを生み出す仕組みです。
AIは単なる補助ツールではなく、組織の意思決定と成果を動かす信頼できる仲間となります。