2023年12月26日

AIで新規事業？業務改善？AI導入を成功させるために欠かせない２つの要素

「◯◯くん！うちの会社でも、流行りのAIで何か始めたいから、AIで何か考えておいて！」

 

経営層の のような無茶ぶりに頭を悩ませているDX担当の方へ。

  • 「AIで新規事業」「AIで業務改善」って何から始めるべき？

こんな悩みはありませんか？

今回は、ビジネスにAIを導入するためのファーストステップガイドというテーマで、無茶ぶりに回答するためのヒントとなる情報をお伝えできたら…と考えています。

 

また記事の後半では、具体的な進め方を解説したPDF資料のダウンロードリンクもご紹介しています。似たような悩みをお持ちの方は、ぜひ参考にしてみてください。

  • AI活用を検討する上で重要な、ファーストステップがわかる



ビジネスへのAI導入…まずは何から始めるべき？

2022年の12月ー。

Open AI社が提供をスタートしたChatGTPは、年が明けた2023年でも話題の中心であり続けました。業種業界を問わず、経営層にとっても重要な関心事となっています。

しかしその一方で、弊社にも冒頭で挙げた無茶ぶりに頭を抱えているDX担当、事業開発担当の方からのご相談が増えています。

もしかすると、これを読んでいただいているあなたも

「AIで何か考えて！」ってなんやねん…

と感じつつ、検索サイトからこの記事に辿り着いた方のひとりでしょうか。

 

さて、AI導入をただの流行り言葉としてではなく、事業戦略の柱のひとつとして検討をスタートさせるには、今のAIの現在地（＝具体的に何ができるのか？）を知っておくこと、そしてタスクを明確にすること、の２つの要素が大きなカギを握っています。

 

というのも…

 

今のAIはまだ「特定のタスク処理」が得意なだけ

Open AI社のChatGPTを始めとする生成AIは、確かに日進月歩で進化を遂げています。

私もChatGPTが有料化したタイミングでサブスクに登録しましたが、上手に活用すれば新卒のコンサルタントクラスの示唆を引き出すことも可能なほど優秀だな、と感じています。

 

※ChatGPT関連ではこちら の記事も読んで頂けているようです。興味とお時間がある方はぜひ。

■【関連記事】話題の生成AI：ChatGPTを上手に活用する７ルール（執筆中）

 

とはいえ現実問題としては、まだまだ特定のタスク処理が得意にすぎない、という側面もあることも事実です。

SNSやYouTubeなどでは「生成AIならなんでも出来る！」と喧伝されていたりするケースもありますが、基本的には他のAIソリューションと同じように特定のタスクを処理しているだけなのです。

 

AIの得意分野を知り、切出したタスクを割当てよう

とはいえ「じゃあ、やっぱりAIなんて使えないじゃん！」ということではありません。私がお伝えしたいのは、AIは決して魔法の杖ではない。ということです。

 

たとえば藤井聡太が100kgのベンチプレスを上げられないように、AIにも得意な分野・任せるべき分野と そうでない領域がある、ということなのです。

そのため、AIと上手に付き合う（＝失敗を避けてAI導入を進めるため）には、私たち人間がAIの得意なタスクを切り出してAIに処理を任せる、という”全体設計”を担う必要があります。

 

タスクを明確化する最初のステップは「業務の棚卸し」

ここからが本題です。タスクの明確化と全体設計を推し進める方法は、BPM（ビジネスプロセスモデリング。Business Process Modeling）的なアプローチになります。

BPMとは、シンプルにお伝えすると業務の流れをフローに落とし、さらにブレイクダウンして「タスク」を明確化する、という営みですね。

画像の上段が業務の流れ、ブレイクダウンされたタスクはもう少し粒感の細かな「タスク」として表現されます。

 

もう少し具体的に「業務の棚卸し・可視化」と「AI導入」がどのように繋がるのでしょうか？

ここでは例として、組立て系製造業における「外観検査」にAI導入を検討する考え方をご紹介してみたいと思います。

 

製造業での「外観検査」にAI導入を検討する場合…

そもそも「外観検査」とひとくちに言っても、もう少し細かい粒度に噛み砕いてみると、さまざまなタスクで構成されています。

まだまだ粒度が粗いですが

  1. 前工程を経て、検査員が商品を検査台に乗せる
  2. 検査員が商品を手に取る
  3. 色々な角度から商品を目視チェックする
  4. 外観検査の合否に合わせて商品を振分ける

といったところでしょうか。

この外観検査業務をAI活用とセットでDX化するなら、以下のような”あるべき像”を定義できます。

  1. 前工程を経て商品が流れてくる（コンベアで機械化）
  2. 商品の写真をさまざまな角度で撮影（カメラ設置）
  3. 学習済みAIを活用して合否判別（AI利用）
  4. 判別結果の情報を元にソーターが自動振分け（ソーターで機械化）

このようにひとつの業務（＝外観検査）をとっても、いわゆるAIに任せられる

本当の意味で現場を知っていることが大切になります。

「外観検査の仕事をAIで効率化」

 

■【関連記事】業務フローで仕事を可視化すべき理由？見えてくるメリットとは

 

業務部門 / 現場部門とのコミュニケーションが重要

とはいえ現実問題として…DX部門の方が現場のプロセスをタスクレベルまで把握されているケースはほぼありません。

私のクライアントのとある化学系製造さまで、現場からの叩き上げの方がたまたまDX部門に所属されており、スムーズに進んだケースもありましたが、傾向としてはDX担当＝システム畑の出身、という企業さまが多いように思います。

みなさまの会社のDXメンバーの顔ぶれはいかがでしょうか？

 

ここで冒頭の主張に戻りますが

  • AIで何ができるのか？
  • 現場ではどのようなタスクが行われているのか？

の両輪を抑えないことには、AI活用を成功させるのは難しくなります。

私のクライアント様の中でも、部署が違うから…忙しそうだから…といった理由でコミュニケーションが活発でなく、プロセスが不十分なままAIを導入してしまい「使えないシステム」が出来上がるケースは少なくありません。

 

こういった失敗を防ぐためにも、あらためて現場部門とのコミュニケーションを深める営みをオススメします。

 

AIをビジネスに導入するステップまとめ

まとめると、可能な限り失敗を避け、自社の業務にAIを導入するためには…

  1. 業務プロセスの棚卸し・見える化する
  2. AIに任せるべきプロセスを検討し特定する
  3. 業務プロセスをAI化する

ステップを踏んで進めるのがオススメです。

 

ちなみに今回ご紹介した「棚卸し・業務の見える化を行う具体的なステップ」については、こちら のPDF資料で詳しく解説しています。

【無料DL】業務の棚卸しから始めよう〜AI導⼊の失敗確率を下げる、シンプルで確実な⽅法〜

 

また、もし今抱えている業務で手一杯で、自社だけでは難しそう…という方は、外部専門家の手を借りるのもひとつの方法です。

「業務の棚卸しから始めるDX」を掲げているnonet 株式会社では、

  • 業務の棚卸し・可視化
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