AI運用とプロセスの再構築

AI運用とプロセスの再構築

人工知能導入後の課題

人工知能を取り入れたのに、思うような結果が出ていない、あるいは金銭や手間が予想以上に掛かってしまうといった壁にぶつかる会社が増えています。導入前に細かい計画を立てたとしても、人工知能技術のめざましい進歩や変化の激しい商売の場では、最初の予想と現実がかけ離れてしまうことは珍しくありません。このような状況になった時、大切なのは今のやり方を単に直すのではなく、根本から見直すことです。うまく動いていない所を見つけ出し、根本的な理由を突き止めることで、より効果的で効率的なやり方を作り直す必要があります。問題点をそのままにしておくと、金銭や手間の無駄遣いが続くだけでなく、働く人のやる気をなくしたり、お客さんの満足度を下げたりするかもしれません。人工知能はあくまでも道具であり、それ自体が目的ではありません。導入によってどんな成果を期待しているのかをはっきりさせ、現状との差を認識することが、やり方を見直す第一歩となります。

具体的には、まず人工知能に何をさせたいのかを再確認する必要があります。漠然と「業務を効率化したい」ではなく、「どの業務のどの部分をどれくらい効率化したいのか」といった具体的な目標を設定することが重要です。次に、現状の業務プロセスを詳細に分析し、人工知能がうまく機能していない箇所を特定します。例えば、入力データの質が悪いために人工知能が正確な予測をできない、あるいは人工知能が出力した結果を人間がうまく活用できていないといった問題点が考えられます。これらの問題点を特定した上で、データの質の向上や担当者への研修など、具体的な対策を講じる必要があります。また、人工知能の精度向上のための継続的な学習や調整も重要です。人工知能は導入して終わりではなく、常に変化する状況に合わせて調整していく必要があります。さらに、担当者間での情報共有や連携も欠かせません。人工知能の活用状況や課題点を共有することで、組織全体でより効果的な活用方法を模索することができます。これらの取り組みを通じて、人工知能を真に役立つ道具として活用し、期待通りの成果を実現していくことができるでしょう。

事業工程の再設計

事業の進め方を改めて組み立て直す手法に、事業工程の再設計、いわゆる「事業手続きの根本的な見直し」という考え方があります。これは、今までの仕事のやり方を根本から見直し、組み立て直すことで、仕事の効率を飛躍的に高めたり、お客様に喜んでもらえるように工夫したりする手法です。

この手法は、まず現状を詳しく調べ、どこに問題があるかをはっきりさせます。次に、新しい仕事のやり方を考え出し、それを実際に取り入れて、最後にその効果を測るという流れで行います。

人工知能を使う場合でも、この手法を当てはめることで、効果と効率のつり合いが取れた、ちょうど良い仕事のやり方を作ることができます。

例えば、お客様からの問い合わせ対応を考えてみましょう。従来は人が対応していましたが、人工知能を導入することで、よくある質問への自動応答や、24時間対応が可能になります。これにより、対応時間の短縮や人員削減といった効果が期待できます。しかし、複雑な質問や感情的な対応が必要な場面では、人の対応が必要となるケースもあります。そこで、人工知能と人の対応を組み合わせた最適なプロセスを設計する必要があります。具体的には、一次対応は人工知能が行い、複雑な質問は担当者につなぐといったフローを構築することで、効率化と顧客満足度の両立を図ることが可能になります。

このように、今までのやり方にこだわらず、白紙の状態から考え直すことで、画期的な改善ができる可能性を秘めているのです。人工知能は、様々な業務を自動化したり、データを分析して新たな知見を得たりするなど、様々な可能性を秘めています。しかし、それを最大限に活用するためには、人工知能の特徴を理解し、業務プロセスに適切に組み込むことが重要です。事業工程の再設計は、そのための強力な手法となるでしょう。

五つの段階

業務プロセス再構築、略して業務改革は、複雑に絡み合った作業手順を解きほぐし、より良く組み直す取り組みです。この取り組みは、大きく五つの段階に分かれています。まず第一段階は、現状把握です。現状の業務プロセスを詳細に調べ、それぞれの作業内容、手順、所要時間、担当者などを細かく記録します。そして、それぞれの作業に潜む問題点や非効率な部分を見つけ出します。例えば、書類の重複作成や、担当部署間の手続きの遅延などが挙げられます。

第二段階は、改善策の検討です。第一段階で見つけた問題点を基に、具体的な改善策を考えます。例えば、書類の電子化や、作業手順の簡素化、部署間の連携強化などが考えられます。それぞれの改善策が、業務全体にどのような影響を与えるか、費用対効果も含めて検討することが重要です。

第三段階は、新プロセスの設計です。第二段階で検討した改善策を元に、新しい業務プロセスを設計します。新しい作業手順、役割分担、必要な資源などを明確に定義します。この段階では、関係者間で十分に話し合い、新プロセスに対する理解と合意を形成することが大切です。

第四段階は、新プロセスの運用と検証です。設計した新しいプロセスを実際に運用し、その効果を検証します。想定通りに効果が出ているか、新たな問題が発生していないかなどを注意深く観察します。運用開始当初は、想定外の事態が発生することもあります。柔軟に対応し、必要に応じて微調整を行うことが重要です。

そして、第五段階は、評価と改善です。検証結果を基に、新プロセスの効果を評価します。目標としていた効果が達成されているか、新たな問題が発生していないかなどを分析します。もし、目標に達していない場合や、新たな問題が発生している場合は、その原因を究明し、更なる改善策を検討します。業務改革は一度で完了するものではなく、この五つの段階を繰り返し行うことで、継続的にプロセスを最適化していくことが重要です。特に、近年の技術革新の速さを考えると、一度最適化したプロセスも、時間の経過とともに改善の余地が出てくる可能性があります。常に変化を意識し、定期的にプロセスを見直し、改善していく柔軟性が求められます。

外部の知見の活用

人工知能というものは、たいへん専門性が高く、技術や知識も常に新しくなっていく分野です。そのため、会社の中だけで全てをこなそうとすると、情報集めや社員の教育に多くの時間とお金がかかってしまうことがあります。このような状況を避けるためには、社外の専門家や相談役の知恵を借りることが有効です。

彼らは豊富な経験と専門的な知識を持っています。そのため、会社のことを客観的に見て、どのような改善策が良いのかを提案してくれます。特に、人工知能の導入や運用に詳しい社外の人材と協力することは、大きな利点となります。社内の人材だけでは対応できない場合、外部の力を借りることで、作業をより効率的に進め、人工知能の運用を成功させることができます。

具体的には、人工知能を使った新しい事業を始めたいけれど、何から始めたら良いのか分からない場合、社外の専門家に相談することで、具体的な計画を立てやすくなります。また、人工知能を導入したものの、うまく活用できていない場合、外部の相談役から助言をもらうことで、問題点を明らかにして解決策を見つけ出すことができます。さらに、人工知能に関する最新の技術や情報を常に把握しておくことは大変ですが、社外の専門家と繋がることで、常に新しい情報を得ることができ、競争力を維持することができます。

社外の知見を活用することで得られるメリットは、時間と費用の節約だけではありません。社外の専門家は、様々な会社や業界の事情を知っているため、広い視野で物事を考えることができます。これは、社内だけでは気づかない問題点や改善点を見つけるのに役立ちます。また、外部の専門家と協力することで、社内の人材育成にも繋がります。専門家から直接指導を受けることで、社員のスキルアップを図り、社内の技術力を高めることができます。このように、社外の知恵を活用することは、人工知能を効果的に活用し、会社を成長させるために不可欠な要素と言えるでしょう。

客観的な評価の重要性

組織が発展していくためには、現状を正しく把握し、不断の改善を続けることが欠かせません。しかし、組織内部だけで物事を見つめようとすると、どうしても偏った見方になってしまい、真の課題を見過ごすことがあります。自分たちのやり方に慣れきってしまい、問題点に気づかない、あるいは気づいていても見て見ぬふりをしてしまう、といったことが起こりやすいからです。このような状況では、いくら改善策を練っても効果は期待できません。

そこで重要になるのが、外部の専門家による客観的な評価です。外部の専門家は、組織内のしがらみや慣習にとらわれず、公平な視点から現状を分析してくれます。特定の部署や業務に肩入れすることなく、組織全体のプロセスを見渡し、隠れた問題点や改善の余地を明らかにすることができます。

外部の専門家は、様々な組織の成功や失敗の事例を数多く知っています。そのため、広い視野に基づいた提案をしてくれるでしょう。自組織だけで考えていたら思いつかないような、斬新で効果的な改善策を示してくれるかもしれません。また、業界の最新動向や他社の取り組みなどを紹介してくれることで、自組織の立ち位置を客観的に理解する助けにもなります。

外部の専門家の評価を受けることは、組織にとって大きな刺激となります。自分たちでは気づかなかった弱点や、新たな可能性に気づき、組織の活性化につながるでしょう。外部からの意見を素直に受け止め、積極的に改善に取り組むことで、より効率的で生産性の高い組織へと成長できるはずです。

外部の専門家の活用は、組織改革を成功させるための重要な鍵と言えるでしょう。彼らの知見を積極的に取り入れることで、より良い組織づくりを目指しましょう。

継続的な改善

ものごとの流れをよくしていくには、続けて改善していくことが大切です。人工知能の技術は、まるで生き物のように日々成長を続けています。そのため、一度うまくいったやり方でも、時間が経つにつれて、より良い方法が見つかる可能性があります。一度作った仕組みをそのままにしておくのではなく、定期的に見直す必要があるのです。

たとえば、以前は効果的だった人工知能の仕組みも、新しいデータが増えたり、技術が進歩したりすると、以前ほど役に立たなくなるかもしれません。そのような変化に気づくためには、常に最新の情報を仕入れ、現在のやり方に問題がないか、もっと良くできる点はないかを繰り返し確認していく必要があります。そして、問題点や改善できる点が見つかったら、ためらわずに新しい技術や方法を取り入れていくべきです。

この継続的な改善は、人工知能の働きを良くするだけでなく、会社全体の成長にもつながります。新しい技術や方法を学ぶ機会が増え、社員一人ひとりの知識や技術も向上するからです。変化の激しい時代において、学び続ける姿勢は、会社が生き残っていくために欠かせません。人工知能の技術はこれからも発展し続け、私たちの働き方や生活を大きく変えていくでしょう。だからこそ、変化に柔軟に対応できるよう、常に学び続け、改善を続けることが重要なのです。