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AI活用への第一歩は自社の業務プロセス把握から

Web活用の基本

代表中山陽平ブログ「苦手意識を無くせば、あなたのWeb活用はうまくいく」

「がんばる中小企業」のWeb活用をサポートしています。

今の時代、第3者である、制作会社や代理店におまかせでは勝てません。なぜなら「嘘ではない・リアル」「会社が何を世の中に提供しようと頑張っているか」が買い手の判断基準になっているから。

そこで、このブログでは御社が中心となってウェブ活用できるヒントを配信しています。

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今回の話は、AIを仕事にどう取り入れるか、ということについてです。AIは仕事を楽にしたり、無駄をなくしたりするのに役立つと言われつつも、実際どうやって導入するかは悩むものではないでしょうか。

結論から言えば、うまく導入できないのは、自社の業務プロセスの流れが見える化されていないからかもしれません。なぜならそうでないと、何を改善すべきかの対象が見えてこないからです。なので実は、ツール選びより前に大事なのはに、自分たちの仕事の流れや困っていることをしっかり理解することです。

私はお客さんに「どのツールを使えばいい?」と聞かれたら、まずは「何が問題なの?」と聞き返します。そして、一緒にその問題に合ったツールを探します。それと同じような問いかけが必要です。

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第495回: AI活用がまだの方へ…その理由は「業務プロセス理解」と「現場にある課題認識」の把握不足かもしれません
https://roundup-inc.co.jp/nakayama/podcasts/podcasts-15611/

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ヒト起点ではなく、業務プロセス起点から見た「ツール導入ができない理由」

AIを業務に組み込もうと思っていてもどうしていいかわからない、AIの重要性がまだ実感できなくて第一歩が生み出せないといったような方に対しての内容です。

世間としては、AIは様々な効率化や無駄削減、新しいことに手を出しやすくするなど、様々な目的に役立っています

AI活用については、今までいろんな切り口でポッドキャストで話してきました。

例えば、AIを使いこなせない理由は、慣れていないことや「自分で問いを立てる」対話力の 問題かもしれないこと。苦手な部分を克服するために、今のうちにトレーニングしておくといいこと。そうすれば、自然にAIも使えるようになる可能性が高まることなどです。

それも大事です。しかし両輪として業務プロセスからの目線も大事です。

そこで今回はヒト起点では無く、業務起点で、原因となる可能性がある1つの事柄について取り扱います。

AIの入れ所は、業務プロセスの理解から始めよう

私も仕事の中で、何らかの形でAIを使い始めた人、何がベストなのかまだわからない人など、さまざまな人とコミュニケーションをとってきました。

そこで感じているのは、

自分たちの業務プロセスを定式化していないため、AIの活用方法がわからない状態

が結構高い確率であること。

うごいている業務フローにおいて、問題点や現場の生の課題を正確に把握しているか?

業務フロー全体における課題と問題点を把握し、他の関係する部門があればできる範囲でコミュニケーションを取って、具体的な課題を出す。

フローやシステムだけでなく、現場での一般的なミスや無駄も含まれます。むしろそっちの方がとっつきやすいかもしれませんね。

それが、AIの活用箇所を考える上で前提として必要です。業務に深く関わる部分になればなるほど、この認識は特に重要です。要は、ここを起点としてツール選びをしていれば自然とフィットするAIツールが見つかることが多いです。

これが見えていないと「巷で有名なツールを使う」「SNSで見た活用例・成功事例に引きずられる」「営業されて言われるがまま」などになってしまいます。

これは遡っていくとそもそも自分たちが経営をするあるいは部門として管理している数字が何なのかとか、数値管理とか経営目標とかKPIとかそういう話になってくるんですけども、そこはまた別の話になるので、話を戻します。

あなたの会社の課題解決ツールを見つけるには?探すイメージ例

例えば「社内でよくある質問への対応や、既に作成されたけれど上手く機能していないナレッジデータベースがある」という課題を認識していれば、”ナレッジDB AI”といったキーワードで検索すればよいです。

良いか悪いかはこの辺の土地勘が薄いので判断できませんが、少なくとも色々なツールが見つかります。そしたら、これらの中から、自社に合った要件や同じ業種で使われている例を参考にして、導入を検討していくことができます。

あるいは、毎月の需要予測も重要ですよね。現在、この予測が特定の人の仕事に依存していて、その人がうまく対応して回っている状態だとしたら。

これは短期的には問題ないかもしれませんが、その人が何かしらの理由で対応できなくなる可能性など、大きなリスク要因です。また、何らかの原因で需給予測の精度が低下してきている場合、属人的な知識を早急に継承する必要があります。

つまり、「そういう属人的な状況を何とかしなければいけない」という課題が存在しています。

そうしたら「生産計画 需要予測 AI」などで調べればよいですよね。かけられるコストにも寄りますが、自社内でのデータ整備の問題なども、ツールの導入とともに行った方がスムーズです。

他には在庫管理や生産、人事など社内の効率化に関連する課題など…何かしらある物です。

問題が明確化されれば解決策を探すのは簡単です。フィットするかどうかは別として。

特に小規模な企業の場合、現在の業務プロセスでどのような課題があるかを正確に把握していないことが多いです。また、会社設立時の主要メンバーが主導しているが、その後の成長や拡大が難しい状況もあります。このような状況では、AIツールをどのように導入すべきかという意識がなかなか定まらないことがあります。

個々を抜け出せるかどうかが、AIに限らずツールによる業務効率化で重要なんですね。ベンダーさん側が簡単なツールをいくら出しても、事業会社側がまずは棚卸ししないといけないです。

悩んだら問い合わせたり無料トライアルしてしまいましょう

正直、迷っている時間がもったいないと思います。多くのツールには無料のトライアルや相談会があります。使っているうちにどんどん機能強化されていったりします。

何かしらのサービスを活用して、よさげなものを見つける旅にでることをお勧めします。旅に出て現地を見ないと分からないことだらけですから。

もちろん、問題意識を共有できる良いパートナーの存在はプラスです。費用の問題やどれくらい企業理解してもらえる化などを天秤にかけつつ、うまく外のチカラを使うことは、今の時代必要不可欠ともいえるでしょう。

あるいは、AIツールを開発しているベンダーや、プロジェクトの調整を行う会社など、外部の専門家に協力を求めるのも一つの方法ですね。ただ、特定の商品やサービス・開発会社と強固な繋がりが無いかは確認した方が良いです。選択肢が狭くなります。

成功事例には要注意

成功事例は多く出ていますが、その中でも特に「映える部分」が強調されがちです。しかし、実際にはそれだけでは参考になりません。成功事例を見る際には、その背景や、ビフォーアフターの「プロセス」を知ることが大切です。

正直言って、成功事例のような「他社の取り組み」よりも目の前の「自社の業務プロセスを徹底的に見直すこと」に重点を置いた方が良いと思います。

成功事例に関しては、特に製造業やデータを豊富に持つ業種が目立ちます。これらの業界は、データを活用して生産プロセスや業務プロセスを可視化し、効率的な運用を実現しているところが多いでしょう。結果として改善したことや改善点が明確になりやすく、注目されやすいです。

しかし、このことは、製造業などの事例が他の業界には適用できないという意味ではありません。各業界の背景やプロセスを考慮に入れつつ、自社にとって有効なアプローチを見つけることが大切です。製造業の事例が多いからといって、AIツールの導入が他の業界では不向きというわけではありません。

余所の事はさておき、まず自社の問題に集中し、他社の成功事例に囚われず、独自の解決策を見つけ出す方向をお勧めします。

1歩進めれば2歩3歩は楽です

一つのツールがうまく機能すると、次々と他のツールの活用も考えられるようになります。特に、現代では人手不足が問題となっている中小企業においては、できるだけ人を使わずに効率的に業務を進める仕組みを作ることが経営者にとって重要です。

また現在、多くのツールにAIが組み込まれていますが、すべての業務にAIが必要というわけではありません。AIが含まれているかどうかにこだわらず、最終的な結果として問題が解決できれば、それが最良の選択です。

Webコンサルティングサービスの中でも、お客様からよく「どのツールを使えばいいですか?」という質問を受けます。これに対する私たちのアプローチは、まず「今どのような問題に直面していますか?」とお聞きすることです。

課題を明確にした後、ツール含め解決策を一緒に検討、解決策を探ります。なので、特定のベンダーや会社との繋がりを持たないようにしています、常に中立的な立場でサービスを提供したいからです。お気軽にご相談下さい。

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第495回: AI活用がまだの方へ…その理由は「業務プロセス理解」と「現場にある課題認識」の把握不足かもしれません
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